Precisión del pronóstico de la propagación del COVID-19 en Colombia / Accuracy of COVID-19 propagation forecast in Colombia

RESUMEN

Introducción: el nuevo Coronavirus (COVID-19) ha sido clasificado por la Organización Mundial de la Salud como una emergencia en salud pública de importancia internacional (ESPII). Se han reconocido casos en todos los continentes. El 6 de marzo de 2020 se confirmó el primer caso en Colombia. Objetivo: presentar la precisión de un pronóstico de la dinámica de transmisión del COVID-19 en Colombia. Metodología: para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos de las personas infectadas con el Covid-19, esta información corresponde al período 6 de marzo al 14 de abril de 2020. Para su análisis de predicción se manejó el método modelo de Brown, utilizando el paquete estadístico SPSS v.25. Resultados: se apreció que el error de pronóstico fue muy bajo y correspondió al MAPE (error porcentual medio absoluto), con un 0,03%, seguido del MAD (desviación media absoluta), con un valor de 0,95, es decir que en ambos casos la predicción obtuvieron un alto grado de confiabilidad. Conclusiones: el uso de modelación matemática se ha desarrollado en grado representativo en las últimas décadas y son de gran impulso para ilustrar escenarios eficaces de prevención y control de enfermedades infectocontagiosas.

ABSTRACT

Introduction: the new Coronavirus (COVID-19) has been declared by the World Health Organization as a public health emergency of international concern (PHEIC). Cases have been reported on all continents. The first case was confirmed in Colombia on March 6 2020. Objective: to present the accuracy of a forecast of the dynamics of COVID-19 in Colombia. Methodology: the database including people infected with Covid-19 was used to develop the research. This information corresponds to the period between March 6 and April 14 2020. The Brown´s model method was used for the predictive analysis in the SPSS v.25 statistical package. Results: it was observed that the prediction error value was very low and corresponds to a mean absolute percentage error (MAPE) of 0.03%, followed by a mean absolute deviation (MAE) of 0.95, hence, in both cases the quality of prediction had a high degree of reliability. Conclusions: in the last decades, the use of mathematical models has been developed at a representative degree, providing a major impetus for illustrating effective scenarios of infectious disease prevention and control.