Metodología predictiva de la dinámica del número de casos de COVID-19: aplicación a China, Bélgica y Corea del Sur

Abstract

Objetivos: Se han desarrollado múltiples metodologías basadas en la teoría de la probabilidad para establecer predicciones de epidemias de dengue, malaria, VIH, obesidad, entre otras. Esta investigación tuvo como objetivo desarrollar un nuevo método de predicción de la dinámica del número de casos de COVID-19 para China, Bélgica y Corea del Sur, basado en la teoría de la probabilidad que permite evaluar y comparar su crecimiento.

Materiales y métodos: Se establecieron rangos de probabilidad del número de casos de COVID-19, los cuales fueron asignados a cada uno de los valores diarios del número de casos de COVID-19 reportados por China Bélgica y Corea del Sur evaluados durante 74, 50 y 50 días, respectivamente. Se calculó la frecuencia y probabilidad de cada rango diario para cada país. Se calculó su probabilidad total y la probabilidad de la dinámica en intervalos de 8 días consecutivos y se compararon los valores entre países para evaluar sus diferencias.

Resultados: se establecieron valores de probabilidad de 1.21E-30, 2.03E-22 y 3.15E-12 para China, Bélgica y Corea del Sur, lo que permite diferenciar cuantitativamente las características de su dinámica. Las diferencias de probabilidad de los subespacios de 8 días variaron de 0,003 a 1, lo que permitió evaluar los cambios temporales en la dinámica.

Conclusión: los rangos establecidos para la evaluación del número de casos de COVID-19 permiten diferenciar el comportamiento de las epidemias entre países y estratificar la severidad de la expansión, destacando un orden matemático subyacente para este fenómeno que permite predecir cuantitativamente su dinámica espacio-temporal y indirectamente, la eficacia de las políticas de salud pública implementadas para cada país.