COVID19 - R_0 de la Provincia de Piura y sus Distritos

R_0 EN PIURA

Previas

Piura es el segundo departamento con más habitantes del Perú, la economía de la región la mueven principalmente las actividades agroindustriales, pesca, petróleo y servicios. En nuestro afán de ir de la mano con el crecimiento regional, una gran parte de ciudadanos se dedica a trabajar en distintos rubros de servicios y comercio de forma informal, esto sumado a una deficiente gestión a nivel regional, especialmente en el sistema de salud, que al tener un consumo de noticias tendenciosas, proporcionan las condiciones ideales de propagación del covid.

Ante esta situación el incremento de casos parece desolador y nos lleva a pensar, cuál es el mejor momento para salir, para volver a la normalidad, para disfrutar de cosas tan simples como una reunión, un abrazo, un saludo, cosas que hacíamos en la última navidad. Lo cierto es que este escenario no va a cambiar de la noche a la mañana, no solo basta con el esfuerzo de la gestión para combatir el covid, nosotros como ciudadanos tenemos el compromiso de seguir con las recomendaciones otorgadas por el gobierno: uso de mascarillas, distanciamiento social, etc. En algún momento llegaremos a creer que esta nueva normalidad sea lo normal y para esto es importante el análisis de parámetros como el valor de R_0, dato que ayuda en entender cómo evoluciona la enfermedad en términos de contagio. Nuestra región también debe estar al tanto de estos datos que el día de hoy los traemos libres de usar, replicar y analizar para todos los demás distritos, con el único afán de sumar en la lucha contra esta enfermedad y no estar ciegos en la toma de decisiones.

¿Cómo funciona?

Pues lo primero que debemos hacer es descargar los datos de datos abiertos Perú contagios a nivel nacional que lo pueden encontrar en el siguiente enlace . (aclaramos que está data es del MINSA Perú) para que luego pases estos datos a un script (que hemos creado y lo puedes descargar y adecuar a tu localidad en este otro enlace ).
Este último script lo que hace es formatear los datos que vienen de datos abiertos al formato que usa Ragi Y. Burhum (que lo puedes descargar de este otro enlace ) el cuál está basado en los trabajos:

Resultados

A continuación mostramos los resultados gráficos que iremos actualizando todos los días mientras esté disponibles los datos.
castilla.png

catacaos.png

lomas.png

octubre.png

piura.png

tallan.png

tambogrande.png

union.png

Tomando en cuenta los últimos datos del R_0 calculados y presentados en los gráficos de resultados, sólo contando estos datos mencionados el R_0 es 1.55 aproximadamente, cabe recalcar lo siguiente:

  • - R_0 > 1 : Pandemia en propagación.

  • - R_0 = 1 : Pandemia en control.

  • - R_0 < 1 : Pandemia en desaparición.

Por lo que el siguiente gráfico puede ser tomado para un cálculo de la situación de la pandemia que se atraviesa en cada distrito:
general.png

Con estos gráficos podemos observar que el R_0 cada vez es más cercano al deseable, y que va disminuyendo, lento pero disminuyendo. El principal problema que puede existir al ver y analizar estos datos es que en algunos lugares la información de casos es escasa, dando resultados tal vez muy alejados de la realidad, sería recomendable contar no sólo con los datos ofrecidos por el MINSA, sino también con los que maneja la DIRESA a nivel regional-

Referencias

  • - Ragi Y. Burhum

  • - k-sys

  • - Datos abiertos de MINSA Perú

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