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Detección de conglomerados «activos¼ emergentes de altas tasas de incidencia, para la vigilancia rápida de la COVID-19 / Detection of emerging "active" clusters with high incidence rates, for rapid surveillance of COVID-19
Durán Morera, Noira; Botello Ramírez, Emilia.
  • Durán Morera, Noira; Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara. CU
  • Botello Ramírez, Emilia; Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara. CU
Medicentro (Villa Clara) ; 24(3): 642-655, jul.-set. 2020. tab, graf
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-1125020
RESUMEN
RESUMEN La geografía médica se ha aplicado en el marco de la fusión de la gestión gubernamental con el potencial científico disponible, con el objetivo de encontrar las mejores respuestas a la COVID-19. La investigación geográfica, en función del seguimiento y control de la actual pandemia, deviene tendencia mundial. Entre los procedimientos empleados, la técnica de Kulldorff es una metodología de análisis espacial implementada para la vigilancia rápida de la enfermedad. En Cuba existe experiencia de su uso, pero no con esta finalidad. Esta investigación muestra la aplicación de la opción de análisis espacio-temporal prospectivo, con datos de casos confirmados diariamente con la COVID-19 en la provincia de Villa Clara, que resulta en la detección de conglomerados «activos¼ emergentes de altas tasas de incidencia de la enfermedad. En caso de futuros rebrotes en el país, este recurso puede proveer información orientadora para las acciones encaminadas a la contención de la enfermedad.
ABSTRACT
ABSTRACT Medical geography has been applied within the framework of the government management and the available scientific potential, with the aim of finding the best answers to COVID-19. Geographical research, based on the monitoring and control of the current pandemic, becomes a global trend. Kulldorff's method, is among the procedures used, the spatial analysis methodology implemented for rapid surveillance of the disease. In Cuba, there is experience of its use, but not for this purpose. This research shows the implementation of a prospective spatio-temporal analysis, with data from cases confirmed daily with COVID-19 in Villa Clara province, which results in the detection of emerging "active" conglomerates with high incidence rates of the illness. This resource can provide guiding information for actions aimed at containing future outbreaks of the disease in our country.
Subject(s)

Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Coronavirus Infections / Epidemiological Monitoring Type of study: Diagnostic study / Incidence study / Risk factors / Screening study Language: Spanish Journal: Medicentro (Villa Clara) Journal subject: Medicine Year: 2020 Type: Article Affiliation country: Cuba Institution/Affiliation country: Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara/CU

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LILACS

LIS

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