MODELADO DE CASOS DE COVID-19 EMPLEANDO VARIABLES METEOROLÓGICAS, ATMOSFÉRICAS Y RESTRICCIONES ASOCIADAS A LA PANDEMIA PARA LA CIUDAD DE CÓRDOBA.

CARRERAS, H. A.; MATEOS, A. C.; ABRIL, G. A.; TAVERA BUSSO, I.

Villa María

Congreso; Congreso VIII PROIMCA - VI PRODECA 2022; 2022

Universidad Tecnológica Nacional

El objetivo de este estudio fue desarrollar modelos explicativos y comparar supoder predictivo para estimar la extensión de la enfermedad SARS-CoV-2 en la ciudad deCórdoba evaluando el efecto de variables meteorológicas, atmosféricas, geográficas y derestricción relacionadas con la pandemia. La variable dependiente en estudio fue elnúmero diario de casos de COVID-19 para el período 10/2020 - 09/2021. Los predictoresfueron variables temporales (período, día de la semana, escolaridad, jornada laboral,fases de restricciones), meteorológicas (temperatura, humedad relativa, presión,precipitaciones, radiación de onda corta y velocidad y dirección del viento) y ambientales(PM2.5, NO2, CO, SO2, CH4, HCHO y el Índice de Vegetación AtmosféricamenteResistente). Se desarrollaron modelos aditivos generalizados y de aprendizaje automático,comparándose su eficiencia y poder predictivo, contemplando días de retraso entre laexposición y la aparición de síntomas. Ambos modelos permitieron verificar una fuerterelación del número de casos con fases de restricción, días de la semana, temperatura,cobertura vegetal e insolación, inversa en estos tres últimos casos. La presión, PM2.5 y NO2,aunque menos relacionados, explican la variabilidad no contemplada de los principalespredictores, mejorando el poder predictivo de los modelos. Se comprobó la existencia de unefecto retardado entre la exposición a contaminantes y la aparición de síntomas, lo que fuevalidado en ambos modelos, por lo tanto, el número de casos no podría considerarse comouna variable preventiva confiable para mitigar la propagación de la enfermedad. Esteestudio convalida el potencial de la ciencia de datos como herramienta de gestión, al permitiridentificar y evaluar variables relevantes que determinan patrones epidemiológicos y que sonsusceptibles de ser controladas y/o monitoreadas en pos de evitar la saturación del sistemade salud.