RESUMO
La novedosa pandemia por coronavirus, etiquetada por la Organización Mundial de la Salud OMS, 2020) como la covid-19, se reportó por primera vez en Wuhan, China, el 31 de diciembre de 2019 y a la fecha, según estimaciones de la misma OMS (2020), en la medida en que se ha extendido a nivel planetario, ha infectado a más de 9,2 millones de personas, de las cuales se reportan más de 500.000 fallecidos y 5.2 millones de pacientes recuperados. En este estudio, aplicaremos el exponente de Hurst (1951) asociado con la estadística fractal para simular la propagación de la covid-19, considerando series temporales de fluctuaciones de nuevos casos diarios de la enfermedad, disponibles a través de un sitio web de referencia de la República Bolivariana de Venezuela, como lo es el Observatorio Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (ONCTI). Se parte de la hipótesis de que la propagación de la covid-19, puede analizarse en función de las fluctuaciones del crecimiento de nuevos casos diarios de contagio. Para ello, se empleó un método de rango reescalado R/S que permitió calcular el Exponente de Hurst, parámetro estocástico cuyo valor permitió inferir sobre la presencia de correlaciones de largo alcance en la transmisión del virus entre la población. Estudiaremos los efectos de correlación en la propagación de COVID-19 en Venezuela mediante el análisis de las series temporales de nuevos casos después del decreto de Alerta dictado por el Ejecutivo Nacional que convocó a la ciudadanía a "quedarse en casa" mediante una cuarentena social obligatoria. Simularemos el comportamiento a mediano plazo (180 días) considerando las fluctuaciones de los nuevos casos de contagio diarios sobre la base de dos factores: los casos de contagio importados y los contagios comunitarios. En consecuencia, inicialmente examinaremos el origen de correlaciones con grandes fluctuaciones, y posteriormente analizaremos en base a las series de tiempo de nuevos casos diarios de la covid-19 en Venezuela, para luego establecer las correlaciones de largo alcance e inferir sobre la posible la persistencia o antipersistencia de la misma(AU)
The novel coronavirus pandemic, labeled by the World Health Organization (WHO) as Covid-19, was first reported in Wuhan, China, on December 31, 2019. To date, according to the WHO's estimates, it has infected more than 9.2 million people, of whom more than 500,000 are reported dead, and 5.2 million patients have recovered. To deepen in its study, we apply the Hurst exponent, associated with fractal statistics to simulate the spread of Covid-19, considering time series of fluctuations of new daily cases, which are available in a site reference website of the Bolivarian Republic of Venezuela, such as the National Observatory for Science, Technology, and Innovation (ONCTI). This work starts from the hypothesis that the spread of Covid-19 can be analyzed based on the fluctuations in the increase of new daily cases. For this, an R / S rescaled range method was used that allowed calculating the Hurst Exponent, a stochastic parameter whose value allowed inferring the presence of long-range correlations in the virus transmission among the population. We will study the correlation effects in the spread of COVID-19 in Venezuela by analyzing the time series of new cases after the alert decree issued by the Executive branch, which called on citizens to "stay at home" through a mandatory social quarantine. Consequently, initially, we will examine the origin of correlations with large fluctuations, followed by an analysis based on the time series of new daily cases of Covid-19 in Venezuela, in order to establish the long-range correlations and infer about the possible persistence or anti persistence of it(AU)
Assuntos
Humanos , Venezuela , Quarentena , Infecções por Coronavirus , Pandemias , Estudos de Séries Temporais , FractaisRESUMO
A más de cuatro meses de la pandemia que azota al planeta, existe la urgente necesidad de proyectar cómo la transmisión del nuevo SARS-CoV-2 se desarrollará en los meses venideros. En el interés de modelar el comportamiento del SARS-CoV-2 en la República Bolivariana de Venezuela, desde el Observatorio Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (ONCTI), realizamos análisis estadísticos a objeto de pronosticar con base en los valores de las series de tiempo de contagios de la Covid-19 de procedencia comunitaria, la Estimación Promedio de Contagios Comunitarios. Dichos análisis han permitido evidenciar que la inédita dinámica de propagación de esta pandemia dependerá de la estacionalidad, la duración en encontrarse una vacuna de inmunidad y de los otros factores como, por ejemplo, la erradicación de procedencia de los contagios de orígenes transnacionales o importados. De allí que, utilizando datos que reflejan el comportamiento del SARS-CoV-2 durante los primeros 120 días de pandemia en la República Bolivariana de Venezuela, medimos cómo estos factores afectan la transmisión comunitaria. Para ello construimos un modelo matemático que permitió observar el comportamiento de la transmisión de SARS-CoV-2; y proyectamos qué tan recurrentes serán los brotes de SARS-CoV-2 durante las próximas 3 semanas, los cuales probablemente ocurrirán después del brote de la ola pandémica inicial(AU)
More than four months after the start of the pandemic that plagues the planet, there is an urgent need to project how the transmission of the new SARS-CoV-2 will develop in the upcoming months. Intending to model the behavior of SARS-CoV2 in the Bolivarian Republic of Venezuela, the Observatorio Nacional de Ciencia y Tecnologia (ONTIC) carried out statistical analysis to forecast based on the values of the time series of Covid-19 infections of communitarian origin, the Estimate Average of Community Contagions. These analyzes have shown that the unprecedented spread's dynamics of this pandemic will depend on seasonality, the finding of a vaccine, and other factors such as, for example, the eradication of origin of contagions of transnational or imported origin. Hence, using data that reflects the behavior of SARS-CoV2 during the first 120 days of the pandemic in the Bolivarian Republic of Venezuela, we measure how these factors affect communitarian transmission. To do this, we built a mathematical model that allowed us to observe the behavior of SARS-CoV-2 transmission, projecting how recurrent outbreaks of SARS-CoV-2 will appear over the next 3 weeks, which are likely to occur after the first wave of the pandemic(AU)