A continuación, va un Glosario de las palabras más usadas en épocas de pandemia, quizá esto ayude a una mejor comprensión del tema.

MODELO SIR: en 1927 Kermack y Mc Kendrick, publicaron un modelo de 3 ecuaciones con sentido biológico que describe el comportamiento de los Susceptibles, los Infectados y los Recuperados en una epidemia. Explica cómo rápidamente brotan los infectados y posteriormente desaparece de forma repentina.

NÚMERO REPRODUCTIVO BÁSICO O INICIAL: número promedio de casos secundarios por uno primario . Este parámetro puede ser estimado en diferentes momentos de la epidemia.

PICO DEL BROTE: es el momento de la epidemia donde se presenta el mayor número de nuevos infectados.

POBLACIÓN SUSCEPTIBLE: son las personas que por falta de inmunidad contra la infección pueden contagiarse de la enfermedad.

MITIGACIÓN O APLANAMIENTO DE LA CURVA: cuando por medio de medidas de intervención se logra reducir el tamaño del pico del brote extendiendo la curva en el tiempo. Lo que busca es que la población se infecta más lentamente, para esto el Ro debe disminuir sin ser menor o igual a 1.

SUPRESIÓN: por medio de fuertes medidas de intervención, se para el crecimiento de la curva de contagiados y se retrasa la aparición del pico. Para esto el Ro debe ser menor que 1.

PERIODO DE INCUBACIÓN: tiempo entre la infección y el inicio de síntomas.

INTERVALO SERIAL: tiempo entre el inicio de síntomas de un caso primario y uno secundario.

INFECTADOS CONFIRMADOS POR COVID 19 EN COLOMBIA

El AISLAMIENTO SOCIAL, desaceleró el crecimiento exponencial de los enfermos de COVID-19 en COLOMBIA. .

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/0b80eb66-35db-4499-a4e3-f2989e92af58/Colombia.jpeg

CRÍTICOS O UCI POR COVID 19 EN COLOMBIA

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/e7ed89bb-1730-4803-8c53-525e1e5dce99/OcupacionUCIColombia.jpeg

FALLECIDOS POR COVID 19 EN COLOMBIA

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/4eba2b51-0c13-45e4-b791-b82992c619bd/FallecidosColombia.jpeg

HOSPITALIZADOS POR COVID 19 EN COLOMBIA

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/8fb20a26-0082-42de-98c6-0d55dab85220/hopitalizados_Colombia.jpeg

Código para R


# cargamos librerias  en una sola linea con pacman
require(pacman)
pacman::p_load(rafalib,dplyr,ggplot2,lubridate,incidence,
               EpiEstim,raster, rgdal, rgeos, stringr, tidyverse, RColorBrewer, 
               ggpubr,readr,sp,classInt,foreign, sqldf)

setwd("C:/ANALITICAREGIONAL")
#obtención de los datos: 
#1. acceda a la pagina web <https://www.datos.gov.co/Salud-y-Protecci-n-Social/Casos-positivos-de-COVID-19-en-Colombia/gt2j-8ykr/data>
#2. descarge la base de datos actualizada de casos confirmados de COVID-19 en Colombia
# en formato csv.
#3.  guarde la base de datos con el mombre "bdcasos" en la carpeta COVID-19 del ordenador.
# Carge los datos del archivo almacenado "bd_col"
bd_col<-read.csv("bd_col.csv",header = T,sep=",",dec=",",encoding="UTF-8")
#Conozca el encabezado de las variables
names(bdins)
#separe las variables de la base de datos
attach(bdins)
# muestre la dimension de la base de datos
dim(bdins)
#muestre el tipo de variables de la base de datos
str(bdins)
#muestre  la clase de la base de datos
class(bdins)
#resumen estadístico de las variables
summary(bdins)  
#exporte un archivo csv con el resumen estadístico de las  variables
# write.table(res, file="resumen.csv")
#convertimos la variable fechadx a tipo posixlt o posixct con lubridate
library(lubridate)
fecha<-ymd_hms(Fecha.de.notificación)
#vea la tabla de datos
View(bdins)
library(rafalib) 
mypar()
mypar(3,1)
mypar(2,1)

#INCIDENCIA DE CASOS PARA COLOMBIA
#limpiamos memoria de trabajo
rm(list=ls())
setwd("C:/ANALITICAREGIONAL")
#leeos el archivo csv

#separe las variables de la base de datos
attach(bd_col)
#nombre de las variables 
names(bd_col)
# muestre la dimension de la base de datos
dim(bd_col)
#muestre el tipo de variables de la base de datos
str(bd_col)
#muestre  la clase de la base de datos
class(bd_col)
#resumen estadístico de las variables
summary(bd_col)  

Fecha.de.notificación<-ymd_hms(Fecha.de.notificación)
inc_col<-table(Fecha.de.notificación)   
class(inc_col)
dim(inc_col)
#POBLACION DE COLOMBIA
p_col<-50372424
# DEFINIMOS LA INCIDENCIA POR 100 MIL HABITANTES
nor_inc_col<-inc_col/p_col*100000
#DEFINIMOS LA PREVALENCIA POR 100 MIL HABITANTES
acu_inc_col<-cumsum(nor_inc_col)
#DEFINIMOS CARPETA DONDE GUARAMOS LA FIGURAS
setwd("C:/ANALITICAREGIONAL/figuras")
#EXPORTAMOS EN FORMATO JPEG
jpeg(filename = "Colombia.jpeg",
     width=9,height=5,units="in",bg="white",res=400)

#DEFINIMOS UNA FILA DE 3 COLUMNAS
mypar(1,3)
plot(nor_inc_col,ylab="Infectados / 100 mil habitantes", xlab="Días del brote", main="Incidencia - Colombia", type="l")
plot(acu_inc_col, col = "blue",ylab="Infectados / 100 mil habitantes", xlab="Días del brote", main="Prevalencia - Colombia", type="l" )
plot(acu_inc_col,log="y", col = "red",ylab="Infectados / 100 mil habitantes", xlab="Días del brote", main="Escala Semilog - Colombia", type="l" )
dev.off()
#  CUIDADO CRITICO O UCI
esfe<-table(atención,Fecha.de.notificación)
dim(esfe)
inc_uci<-esfe[4,]
inc_uci
nor_inc_uci<-inc_uci/p_col*100000
acu_inc_uci<-cumsum(nor_inc_uci)

setwd("C:/ANALITICAREGIONAL/figuras")
jpeg(filename = "OcupacionUCIColombia.jpeg",
     width=9,height=5,units="in",bg="white",res=400)

mypar(1,3)
plot(nor_inc_uci,ylab="Infectados / 100 mil habitantes", xlab="Días de brote", main="Ingresos a UCI por COVID 19", type="l" )
plot(acu_inc_uci, col = "blue", ylab="Infectados / 100 mil habitantes", xlab="Días de brote", main="Acumulado de UCI por COVID 19", type="l" )
plot(acu_inc_uci, log="y", col = "red",ylab="Infectados / 100 mil habitantes", xlab="Días de brote ", main="Ingresos a UCI por COVID 19 - Escala Semilogarítmica", type="l" )
dev.off()

#fallecidos por COVID 19 en Colombia
inc_fatal<-esfe[,2]
inc_fatal
nor_inc_fatal<-inc_fatal/p_col*100000
acu_inc_fatal<-cumsum(nor_inc_fatal)

setwd("C:/ANALITICAREGIONAL/figuras")
jpeg(filename = "FallecidosColombia.jpeg",
     width=9,height=5,units="in",bg="white",res=400)

mypar(1,3)
plot(nor_inc_fatal,ylab="Infectados fallecidos / 100 mil habitantes", xlab="Días de brote", main="Incidencia fallecidos con COVID 19", type="l" )
plot(acu_inc_fatal, col = "blue", ylab="Infectados fallecidos/ 100 mil habitantes", xlab="Días de brote", main="Prevalencia fallecidos con COVID 19", type="l" )
plot(acu_inc_fatal, log="y", col = "red",ylab="Infectados fallecidos/ 100 mil habitantes", xlab="Días de brote ", main="Prevalencia fallecidos Escala Semilog", type="l" )
dev.off()

#------------hospitalizados en colombia por COVID 19----------------
inc_hopital<-esfe[,3]
inc_hopital
nor_inc_hopital<-inc_hopital/p_col*100000
acu_inc_hopital<-cumsum(nor_inc_hopital)

setwd("C:/ANALITICAREGIONAL/figuras")
jpeg(filename = "hopitalizados_Colombia.jpeg",
     width=9,height=5,units="in",bg="white",res=400)

mypar(1,3)
plot(nor_inc_hopital,ylab="Infectados hopitalizados / 100 mil habitantes", xlab="Días de brote", main="Incidencia hopitalizados con COVID 19", type="l" )
plot(acu_inc_hopital, col = "blue", ylab="Infectados hopitalizados/ 100 mil habitantes", xlab="Días de brote", main="Prevalencia hopitalizados con COVID 19", type="l" )
plot(acu_inc_hopital, log="y", col = "red",ylab="Infectados hopitalizados/ 100 mil habitantes", xlab="Días de brote ", main="Prevalencia hopitalizados Escala Semilog", type="l" )
dev.off()