Qual é a curva que melhor explica o crescimento de casos confirmados da COVID-19 no Chile?
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| Data de Publicação: | 2020 |
| Outros Autores: | , , , , |
| Tipo de documento: | Artigo |
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| Título da fonte: | Revista Latino-Americana de Enfermagem (Online) |
| Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/182862 |
Resumo: | Objetivo explorar o melhor tipo de curva ou modelo de tendência para explicar o comportamento epidemiológico do contágio por COVID-19 e derivar as possíveis causas que contribuem para explicar o modelo correspondente e as implicações em saúde que se podem inferir. Método os dados foram coletados nos relatórios da COVID-19 do Departamento de Epidemiologia, Ministério da Saúde do Chile. Os dados foram analisados através do ajustamento de curvas em quatro modelos diferentes: quadrático, exponencial, suavização exponencial simples e suavização exponencial dupla. O nível significância adotado foi de α≤0.05. Resultados a curva que mais se ajusta à evolução dos casos confirmados acumulados da COVID-19 no Chile é a curva com suavização exponencial dupla. Conclusão o número de infectados continuará aumentando e o Chile deve permanecer vigilante e ajustar suas estratégias em torno de medidas de prevenção e controle. O comportamento da população tem um papel fundamental. Sugerimos não relaxar quanto às restrições e seguir melhorando a vigilância epidemiológica. Devem ser feitos preparativos de emergência e mais recursos materiais devem ser adicionados para dar suporte ao sistema de saúde. Esta previsão é provisória e depende das variáveis intervenientes se manterem constantes e qualquer alteração modificará sua previsão. |
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Qual é a curva que melhor explica o crescimento de casos confirmados da COVID-19 no Chile?Which curve provides the best explanation of the growth in confirmed COVID-19 cases in Chile?¿Cuál es la curva que mejor explica el crecimiento de los casos confirmados de COVID-19 en Chile?COVID-19Coronavirus2019-nCoVCoronavirus InfectionsPandemicsEpidemiologyCOVID-19Coronavirus2019-nCoVInfecciones por CoronavirusPandemiasEpidemiologíaCOVID-19Coronavírus2019-nCoVInfecções por CoronavírusPandemiasEpidemiologiaObjetivo explorar o melhor tipo de curva ou modelo de tendência para explicar o comportamento epidemiológico do contágio por COVID-19 e derivar as possíveis causas que contribuem para explicar o modelo correspondente e as implicações em saúde que se podem inferir. Método os dados foram coletados nos relatórios da COVID-19 do Departamento de Epidemiologia, Ministério da Saúde do Chile. Os dados foram analisados através do ajustamento de curvas em quatro modelos diferentes: quadrático, exponencial, suavização exponencial simples e suavização exponencial dupla. O nível significância adotado foi de α≤0.05. Resultados a curva que mais se ajusta à evolução dos casos confirmados acumulados da COVID-19 no Chile é a curva com suavização exponencial dupla. Conclusão o número de infectados continuará aumentando e o Chile deve permanecer vigilante e ajustar suas estratégias em torno de medidas de prevenção e controle. O comportamento da população tem um papel fundamental. Sugerimos não relaxar quanto às restrições e seguir melhorando a vigilância epidemiológica. Devem ser feitos preparativos de emergência e mais recursos materiais devem ser adicionados para dar suporte ao sistema de saúde. Esta previsão é provisória e depende das variáveis intervenientes se manterem constantes e qualquer alteração modificará sua previsão.Objective to explore the best type of curve or trend model that could explain the epidemiological behavior of the infection by COVID-19 and derive the possible causes that contribute to explain the corresponding model and the health implications that can be inferred. Method data were collected from the COVID-19 reports of the Department of Epidemiology, Ministry of Health, Chile. Curve adjustment studies were developed with the data in four different models: quadratic, exponential, simple exponential smoothing, and double exponential smoothing. The significance level used was α≤0.05. Results the curve that best fits the evolution of the accumulated confirmed cases of COVID-19 in Chile is the doubly-smoothed exponential curve. Conclusion the number of infected patients will continue to increase. Chile needs to remain vigilant and adjust the strategies around the prevention and control measures. The behavior of the population plays a fundamental role. We suggest not relaxing restrictions and further improving epidemiological surveillance. Emergency preparations are needed and more resource elements need to be added to the current health support. This prediction is provisional and depends on keeping all intervening variables constant. Any alteration will modify the prediction.Objetivo explorar el mejor tipo de curva o modelo de tendencia que podría explicar el comportamiento epidemiológico del contagio por COVID-19 y derivar las posibles causas que contribuyan a explicar el modelo correspondiente y las implicaciones sanitarias que se pueden inferir. Método los datos fueron recogidos desde los informes COVID-19 del Departamento de Epidemiología, Ministerio de Salud, Chile. Los datos fueron sometidos a estudios de ajustes de curva en cuatro modelos diferentes: cuadrático, exponencial, exponencial suavizado simple y exponencial suavizado doble. El nivel de significación empleado fue de α≤0,05. Resultados la curva que más se ajusta a la evolución de los casos confirmados acumulados del COVID-19 en Chile es la curva doble exponencial suave. Conclusión el número de contagiados seguirá en aumento. Chile debe permanecer atento y ajustar las estrategias en torno a las medidas de prevención y control. El comportamiento poblacional juega un rol fundamental. Sugerimos no relajar las restricciones y seguir mejorando la vigilancia epidemiológica. Se deben hacer preparativos de emergencia y sumar más elementos de resorte al actual soporte sanitario. Esta predicción es tentativa y depende de que se mantengan todas las variables intervinientes constantes. Cualquier alteración modificará la predicción.Universidade de São Paulo. Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto2020-02-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/18286210.1590/1518-8345.4493.3346Revista Latino-Americana de Enfermagem; v. 28 (2020); e3346Revista Latino-Americana de Enfermagem; Vol. 28 (2020); e3346Revista Latino-Americana de Enfermagem; Vol. 28 (2020); e33461518-83450104-1169reponame:Revista Latino-Americana de Enfermagem (Online)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPspaengporhttps://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/182862/169706https://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/182862/169705https://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/182862/169704Copyright (c) 2020 Revista Latino-Americana de Enfermagemhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessDíaz-Narváez, VíctorSan-Martín-Roldán, DavidCalzadilla-Núñez, AracelisSan-Martín-Roldán, PabloParody-Muñoz, AlexanderRobledo-Veloso, Gonzalo2021-05-12T18:53:33Zoai:revistas.usp.br:article/182862Revistahttp://www.scielo.br/rlaePUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phprlae@eerp.usp.br||shbcassi@eerp.usp.br1518-83450104-1169opendoar:2021-05-12T18:53:33Revista Latino-Americana de Enfermagem (Online) - Universidade de São Paulo (USP)false |
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