Modelado bayesiano espacio-temporal de la dinámica de las muertes por COVID-19 en Perú
Descripción del Articulo
En medio de la pandemia de COVID-19, comprender la dinámica espacial y temporal de la enfermedad es crucial para intervenciones eficaces de salud pública. Este estudio tiene como objetivo analizar los datos de COVID-19 en Perú utilizando un modelo lineal generalizado espacio-temporal bayesiano para...
| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Peruana Unión |
| Repositorio: | UPEU-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/7598 |
| Enlace del recurso: | http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7598 |
| Nivel de acceso: | acceso embargado |
| Materia: | COVID-19 Modelado espacio-temporal Datos de unidades de área Estadísticas bayesianas http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08 |
| Sumario: | En medio de la pandemia de COVID-19, comprender la dinámica espacial y temporal de la enfermedad es crucial para intervenciones eficaces de salud pública. Este estudio tiene como objetivo analizar los datos de COVID-19 en Perú utilizando un modelo lineal generalizado espacio-temporal bayesiano para dilucidar los patrones de mortalidad y evaluar el impacto de los esfuerzos de vacunación. Aprovechando datos de 194 provincias durante 651 días, nuestro análisis revela patrones espaciales y temporales heterogéneos en las tasas de mortalidad por COVID-19. Una mayor cobertura de vacunación se asocia con tasas de mortalidad reducidas, lo que enfatiza la importancia de la vacunación para mitigar el impacto de la pandemia. Los hallazgos subrayan el valor del análisis de datos espacio-temporales para comprender la dinámica de las enfermedades y orientar intervenciones de salud pública específicas. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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