Análisis espacial de la tasa de las variantes del SARS-CoV-2 en Perú, 2021-2022

Descripción del Articulo

El estudio tuvo como objetivo analizar el comportamiento espacial de las variantes predominantes del SARS-CoV-2 en el Perú durante el periodo comprendido entre el 1 de enero de 2021 y el 30 de junio de 2022, aplicando metodologías de análisis espacial. Se trató de una investigación descriptiva basad...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Montoya Huaman, Mariangelica Carolina
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/27565
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/27565
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:SARS-CoV-2
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Epidemiología
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description El estudio tuvo como objetivo analizar el comportamiento espacial de las variantes predominantes del SARS-CoV-2 en el Perú durante el periodo comprendido entre el 1 de enero de 2021 y el 30 de junio de 2022, aplicando metodologías de análisis espacial. Se trató de una investigación descriptiva basada en los resultados de secuenciamiento genético de COVID-19 reportados por el Instituto Nacional de Salud. Para el análisis se emplearon técnicas estadísticas convencionales mediante SPSS v.25 y métodos de análisis exploratorio de datos espaciales (AEDE) con el software Geoda v.1.20. La aplicación de los índices de autocorrelación global de Moran y C de Geary permitió identificar correlación espacial estadísticamente significativa en las variantes Gamma, Delta y Ómicron. Los mapas generados a partir de los estadísticos locales mostraron diferencias en los patrones de distribución de cada variante a nivel provincial. En conclusión, la incorporación del espacio geográfico en el análisis de la dinámica evolutiva del virus permitió reconocer el predominio diferencial de las variantes en distintas zonas del país, aportando una perspectiva complementaria respecto a estudios que no consideran la dimensión espacial.
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Para el análisis se emplearon técnicas estadísticas convencionales mediante SPSS v.25 y métodos de análisis exploratorio de datos espaciales (AEDE) con el software Geoda v.1.20. La aplicación de los índices de autocorrelación global de Moran y C de Geary permitió identificar correlación espacial estadísticamente significativa en las variantes Gamma, Delta y Ómicron. Los mapas generados a partir de los estadísticos locales mostraron diferencias en los patrones de distribución de cada variante a nivel provincial. 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