Predicción temporal de la malaria en Apartadó mediante la caminata al azar probabilista

  • Javier Oswaldo Rodríguez-Velásquez Hospital Universitario Nacional de Colombia
  • Sandra Catalina Correa-Herrera Hospital Universitario Nacional de Colombia
  • Rubén Ernesto Caycedo-Beltrán Hospital Universitario Nacional de Colombia
  • Freddy Andrés Barrios-Arroyave Universidad CES
  • Margarita Arboleda-Naranjo Universidad CES

Resumen

Introducción: el análisis del comportamiento de la dinámica de la malaria ha propiciado el desarrollo de métodos acausales que han predicho con alta precisión la cantidad de infectados por esta enfermedad anualmente.

Objetivo: predecir el comportamiento mensual de malaria en el municipio de Apartadó, Colombia mediante la caminata al azar probabilista.

Métodos: se tomaron los valores reportados mensualmente por SIVIGILA, de la cantidad de casos de malaria registrados en Apartadó y se evaluó su analogía con la caminata al azar, luego se estableció la no equiprobabilidad del fenómeno para obtener predicciones mensuales mediante una ecuación de segundo grado.

Resultados: se comprobó la analogía entre la caminata al azar y el comportamiento mensual de la malaria en Apartadó, por lo cual se aplicó la metodología para predecir el valor de la cantidad de casos en meses consecutivos de 2018, alcanzando un acierto predictivo que osciló entre 84.4 y 100 %.

Conclusiones: el comportamiento de la malaria en el municipio de Apartadó presenta órdenes matemáticos que permiten su predicción espaciotemporal mediante la caminata al azar probabilista, lo cual permite su uso para orientar la realización de actividades de vigilancia epidemiológica y observar la efectividad de las intervenciones en salud pública.

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Publicado
2023-09-22
Cómo citar
Rodríguez-Velásquez, J. O., Correa-Herrera, S. C., Caycedo-Beltrán, R. E., Barrios-Arroyave, F. A., & Arboleda-Naranjo, M. (2023). Predicción temporal de la malaria en Apartadó mediante la caminata al azar probabilista. Acta Médica Colombiana, 48(4). https://doi.org/10.36104/amc.2023.2538