El Enfoque Bayesiano en las Ciencias de la Salud / The Bayesian Approach in the Health Sciences

En estadística existen dos enfoques básicos, la estadística frecuentista que es la corriente principal y la estadística bayesiana. La mayoría de los principales métodos estadísticos son frecuentistas siendo el enfoque bayesiano más desconocido entre los investigadores. En el presente artículo se exponen los fundamentos lógicos del enfoque bayesiano y su uso mediante un ejemplo de aplicación. En este contexto, más que presentar un debate entre la lógica clásica y la bayesiana, se pretende mostrar de manera introductoria las enormes posibilidades que el enfoque bayesiano puede aportar a la investigación en las Ciencias de la Salud.

In the stadistic field there are two basic approaches, the Frequentist Statistics which is the primary one, and the Bayesian Statistics. The most used statistical methods are the Frequentist methods, being the Bayesian approach the most popular among researchers. In this article, the logical basis of the Bayendian approach and its use are exposed through an application example. In this context, rather than presenting a debate between the classic and the Bayensian logic, it is intended to demonstrate in an introductory method the considerable possibilities how Bayesian approach can contribute to Health and Sciences research.

Los modelos matemáticos en epidemiología y el Covid-19 / Mathematical models in epidemiology and Covid-19

Las matemáticas en epidemiología y en general en las ciencias biológicas constituyen, además de una herramienta, una forma de pensar y estructurar descripciones, explicaciones y predicciones de procesos. Por ello, tanto en epidemiología como en otras áreas del conocimiento biológico, las matemáticas son utilizadas para modelar. El objetivo de este artículo es presentar como los modelos matemáticos se utilizan en la teoría epidemiológica. En este artículo nos centraremos en un modelo en particular, el modelo SIR, utilizado para describir la evolución de epidemias. Se presenta sus características fundamentales desde el punto de vista matemático y se discute el papel de los diferentes parámetros. Además, este modelo se aplica, a modo de ejemplo, a la evolución del Covid-19 en Chile.

Mathematics in epidemiology and in general in biological sciences constitute, in addition to a tool, a way of thinking and structuring descriptions, explanations and predictions. Thus, both in epidemiology and in other areas of biological knowledge, the mathematics is used for modeling. The objective of this article is to present how mathematical models are used in epidemiological theory. In this article will focus on a particular model, the SIR model, used to describe the evolution of epidemics. Its fundamental characteristics from the mathematical point of view are presented and the role of different parameters. In addition, this model is applied, by way of example, to the evolution of Covid-19 in Chile.