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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Castro Galarza, Cesar Raul, Diaz Sanchez, Omar Nolberto
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Peruana Unión
Repositorio:UPEU-Tesis
Lenguaje:español
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description 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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