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Para diciembre casos de contagios de Covid – 19 sería de 49,393 a nivel de la región Puno según modelo estadístico

Foto/Difusión.

SEGÚN MODELO ESTADÍSTICO EXPONENCIAL DE POTENCIA, LA REGIÓN DE PUNO AL MES DE DICIEMBRE DEL 2020 ESTARÍA ALCANZANDO 49,393 CASOS DE INFECTADOS CON EL COVID-19

Por: Soc. Felipe Supo Condori (Renacyt-Concytec)
Ing. Reynaldo Sucari (Renacyt-Concytec)
Ing. Edgar Villahermosa (Doc. F.Cs.C. y A.)

Este artículo de opinión periodístico es el resultado preliminar de un artículo científico que se viene preparando para la revista indizada en Web of Science: Revista Inclusiones (Revista de Humanidades y Ciencias Sociales) de Chile (revista en la que los suscritos del Renacyt tenemos varios artículos publicados, por nuestra modestia parte). De manera que para el acceso y comprensión del lector, lo hemos preparado en versión más sencilla y didáctica como artículo periodístico que por cierto, tanto el artículo científico como el periodístico, tienen formatos diferenciados.

En el procedimiento metodológico de la investigación científica (sobre todo en la investigación Hipotética-Deductiva, conocido procedimentalmente como cuantitativo) la aplicación de los modelos matemáticos y estadísticos como instrumentos de análisis de contrastación de hipótesis se constituye como en el caso de esta investigación de utilización imperativa per se; es así, que procedimentalmente en esta investigación hemos utilizado dos modelos estadísticos el exponencial y de potencia; que se utilizan para proyecciones poblacionales considerando las recomendaciones de Elorza (2007), el modelo exponencial utilizado ha sido: y=a e^bx y el modelo de potencia fue: y=a x^b. Para elegir el modelo que mejor se ajusta al comportamiento de los datos, se consideró el coeficiente de correlación, ya que mientras más se acerque a 1 mejor es la validez del modelo). Asimismo, se realizó el análisis de regresión simple con los datos de cada provincia y a nivel global en la región Puno. Finalmente, para realizar el pronóstico se empleó el análisis de regresión simple mediante los modelos exponencial y de potencia.

Para la presente investigación se tomó la información publicada en los medios informativos relacionados al Comando Regional Covid-19. Se consideró la información disponible preferentemente del último día de cada mes de abril hasta agosto del 2020. El tamaño de la población está constituido por todos los reportes publicados del Comando Regional Covid-19. El tamaño de la muestra es de 05 datos de los reportes de casos de Covid-19 confirmados en cada una de las provincias, se consideró el último dato disponible por lo que el muestreo empleado es no probabilístico por conveniencia que consiste en la elección por métodos no aleatorios de una muestra cuyas características sean similares a las de la población objetivo (Casal & Mateu, 2003, pág. 5).

Conforme se puede apreciar en la tabla y gráfico 1 y considerando los casos confirmados del Comando Regional Covid-19 de los meses de abril (66), mayo (386), junio (1,144), julio (4,243) y agosto (10,361) de casos reportados; utilizando el modelo de potencia tenemos una proyección de 14,021 para el mes de setiembre, 22,630 para el mes de octubre, 34,261 para el mes de noviembre y 49, 393 para el mes de diciembre; en el caso de provincias, el comportamiento exponencial y de potencia es el siguiente:
San Román: setiembre (9979), octubre (17826), noviembre (29466) y diciembre (45905).
Puno: setiembre (2301), octubre (3455), noviembre (4913) y diciembre (6701).
El Collao: setiembre (724), octubre (1226), noviembre (1935) y diciembre (2894).
Chucuito: setiembre (778), octubre (1243), noviembre (1864) y diciembre (2664).
Melgar: setiembre (475), octubre (806), noviembre (1275) y diciembre (1910).
Carabaya: setiembre (358), octubre (617), noviembre (988) y diciembre (1498).
Azángaro: setiembre (269), octubre (401), noviembre (568) y diciembre (771).
Yunguyo: setiembre (260), octubre (388), noviembre (543) y diciembre (727).
Sandia: setiembre (208), octubre (290), noviembre (387) y diciembre (499).
Lampa: setiembre (152), octubre (232), noviembre (333) y diciembre (459).
Huancané, San Antonio de Putina y Moho: setiembre (302), octubre (430), noviembre (584) y diciembre (765).

Estos resultados se corroboran con las conclusiones de Pueyo (2020), ingeniero español egresado de la Universidad de Stanford, que refería que las cifras oficiales del Covid-19 no reflejan la realidad porque esconden un número de casos que crece exponencialmente “El coronavirus está aquí, escondido y crece exponencialmente”. Así, en el caso de China, que pasó de tener en un mes más de 3.500 casos en un día de solo 22. Según este ingeniero, observar esa experiencia en retrospectiva ha servido para ver sus yerros y aciertos. Por eso considera que la gráfica del brote en China es una de las más importantes experiencias de su análisis. De ahí que recomendaba que el foco de atención debe concentrarse en el momento en que los casos nuevos comienzan a ser más frecuentes. Decía que por ejemplo del reporte de 100 casos nuevos oficiales diagnosticados que eran personas que acudían a centros de salud con síntomas claros. Pero ese mismo día cientos de casos más se producían sin que las autoridades lo advirtieran. “Hubo 1,500 casos reales en esa fecha”, dice el experto. Esto se debió a las características propias del virus, que solo genera síntomas luego de unas semanas.

Más importante aún, a los dos días, cuando en Wuhan se registraron 400 nuevos casos oficiales (en realidad eran 2,500), las autoridades tomaron la controvertida decisión de cerrar la ciudad. “Ese día la barra gris de cifras reales estaba creciendo muy rápido, en forma exponencial”.
De esa reflexión, el experto diseñó un modelo que calculaba los casos no visibles a partir de las muertes. Se sabe que a un individuo le toma 17.3 días contagiarse y morir. “Esto quiere decir que la persona que falleció en el Estado de Washington el 29 de febrero se infectó cerca del 12 de febrero”. También se conoce la tasa de mortalidad, entre 1 y 3 por ciento. Para su modelo, Pueyo tomó la cifra de 1 por ciento. Además, usó la cantidad de días requeridos para doblar los casos: 6.2. “Esto quiere decir que, si no están diagnosticando todos los casos, una muerte significa 800 casos verdaderos hoy”. Según estos cálculos, con 22 muertos, la cifra actual, es posible que haya 16,000 casos verdaderos.

Esta experiencia de Pueyo (2020) como antecedente y según los resultados de la tabla 1 en referencia nos permite señalar que estas proyecciones se hacen evidentes como ocurrencias fácticas factibles para el caso de la región de Puno. Entonces, es imperativo formular un plan de contingencia de manera urgente por parte de las autoridades, si se pretende que el crecimiento ya no avance.

Por otro lado, en paralelo debemos recurrir a la medicina alternativa como medidas preventivas, muy a pesar que como señala Calderón (2020) que venimos afrontando a la hora de abordar la enfermedad y son nuestras barreras culturales. Afrontamos el problema desde nuestras creencias, desde nuestras experiencias y también desde nuestro desconocimiento; “para mí allí radica el problema, a mayor pobreza mayor desconocimiento y también mayor es nuestra vulnerabilidad. Solo como ejemplo en Lima, los distritos San Juan de Lurigancho, Comas, La Victoria, Ate, todos de gente pobre son los que más mueren; mientas que Miraflores, San Isidro y San Borja, su mortalidad es baja. Esta paradoja se repita en todo el Perú”. También está el “fanatismo a la ciencia o a la medicina tradicional/alternativa”, a veces irreconciliable; no hay duda que ambas funcionan, pero sus férreos defensores son los mayores problemas para la salud. A esto se suma las respuestas diferenciadas del organismo del cuerpo que en unos acepta y en otros rechaza; sobre este particular, concordamos con las manifestaciones de Calderón (2020) que señala que “el cuerpo rechaza o empeoras tomando Ivermectina entonces deja inmediatamente, igual si tu cuerpo reacciona al Dióxido de Cloro abandona el tratamiento. El instinto y la inteligencia nos han permitido sobrevivir hasta ahora y así seguirá siendo”.

Teniendo en consideración el último reporte de la sala situacional Covid-19 de Red de Salud Puno de fecha 18 de agosto, conforme se puede apreciar en la tabla y gráfico 2, se tiene los siguientes resultados porcentuales por provincias: San Román con el 52.5 % (5,437), Puno 20.3 % (2,106), El Collao 5.9 % (616), Chucuito 5.0 % (519), Melgar 3.0 % (310), Azángaro 2.9 % (298), Yunguyo 2.5 % (255), Carabaya 2.2 % (224), Sandia 1.6 % (163), Lampa 1.3 (131) y Huancané, San Antonio de Putina y Moho con el 2.9 % (302), respectivamente. Los mayores porcentajes manifestados por las provincias de San Román y El Collao, está dada a su mayor número poblacional y su condición de ser ciudades comerciales (Juliaca e Ilave) localizadas la primera en el norte y la segunda el sur de la región de Puno.

Ahora, según la tabla 3 y gráficos 3 y 4, considerando el último reporte de la sala situacional Covid-19 de Red de Salud Puno de fecha 18 de agosto, se tiene los siguientes resultados porcentuales por distritos: Puno con 92.3 % (1361), Acora con el 3.5 % (52), Pichacani 2.0 % (29), entre los más importantes. Los mayores porcentajes manifestados por los distritos de Puno, Acora y Chucuito; también están dadas por factores como; ser capital de la provincia, su mayor número poblacional y su condición de ser ciudades comerciales.

BIBLIOGRAFÍA:

Calderón, R. (2020). Cómo prevenir el coronavirus. En: www.elsociologo.com

Casal, J. & Mateu, E. (2003). Tipos de Muestreo. En: Rev. Epidem. Med. Prev. 1: 3-7.

Elorza Pérez-Tejada, H. (2007). Estadística para las Ciencias Sociales, del comportamiento y de la salud. Tercera edición, México D.F.

Pueyo, T. (2020) ¿Cómo leer las cifras del coronavirus? JAWA CDC, China

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Puno Vive
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