Modelado de casos de COVID-19 empleando variables meteorológicas, atmosféricas y restricciones asociadas a la pandemia para la ciudad de Córdoba

CARRERAS, HEBE ALEJANDRA; MATEOS, ANA CAROLINA; ABRIL, GABRIELA A.; TAVERA BUSSO, IVÁN

Villa María

Congreso; VIII PROIMCA VI PRODECA 2022; 2022

Universidad Tecnológica Nacional Regional Villa María

El objetivo de este estudio fue desarrollar modelos explicativos y comparar su poder predictivo para estimar la extensión de la enfermedad SARS-CoV-2 en la ciudad de Córdoba evaluando el efecto de variables meteorológicas, atmosféricas, geográficas y de restricción relacionadas con la pandemia. La variable dependiente en estudio fue el número diario de casos de COVID-19 para el período 10/2020 - 09/2021. Los predictores fueron 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 Atmosféricamente Resistente). Se desarrollaron modelos aditivos generalizados y de aprendizaje automático, comparándose su eficiencia y poder predictivo, contemplando días de retraso entre la exposición y la aparición de síntomas. Ambos modelos permitieron verificar una fuerte relación 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, aunque menos relacionados, explican la variabilidad no contemplada de los principales predictores, mejorando el poder predictivo de los modelos. Se comprobó la existencia de un efecto retardado entre la exposición a contaminantes y la aparición de síntomas, lo que fue validado en ambos modelos, por lo tanto, el número de casos no podría considerarse como una variable preventiva confiable para mitigar la propagación de la enfermedad. Este estudio convalida el potencial de la ciencia de datos como herramienta de gestión, al permitir identificar y evaluar variables relevantes que determinan patrones epidemiológicos y que son susceptibles de ser controladas y/o monitoreadas en pos de evitar la saturación del sistema de salud.