Abstract
A finales de diciembre de 2019 apareció en China un nuevo conoravirus, que causa la enfermedad de coronavirus (COVID-19) en humanos (1). El 6 de marzo de 2020 se presentó el primer caso confirmado de COVID-19 en el Perú. Desde entonces, el Ministerio de Salud (MINSA) comunica diariamente cuál es la situación epidemiológica. En múltiples redes sociales hemos observado un interés continuo por construir diariamente curvas epidemiológicas para estimar la «dinámica» de COVID-19, usando incidencia acumulada, tasa de incidencia y «predicciones» basadas en tendencias. En ese sentido, nuestro objetivo es describir conceptos clave (Material suplementario), supuestos y limitaciones que deben considerarse para describir y analizar adecuadamente una curva epidémica. Ejemplificaremos estos puntos usando los datos obtenidos en China (excepto Hubei) y Japón (2). La metodología está disponible en GitHub.
Gabriel Carrasco-Escobar
Assistant Professor
My research interests include infectious diseases epidemiology, causal inference, global health, Climate Change, Data Science, Urban Health, and Geospatial modeling & viz.