{"id":33311,"date":"2022-08-31T20:39:43","date_gmt":"2022-09-01T01:39:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/conjunto-de-datos-detallado-de-medidas-para-frenar-el-covid-19-listo-para-analisis-estadisticos\/"},"modified":"2022-08-31T20:39:43","modified_gmt":"2022-09-01T01:39:43","slug":"conjunto-de-datos-detallado-de-medidas-para-frenar-el-covid-19-listo-para-analisis-estadisticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/conjunto-de-datos-detallado-de-medidas-para-frenar-el-covid-19-listo-para-analisis-estadisticos\/","title":{"rendered":"Conjunto de datos detallado de medidas para frenar el COVID-19 listo para an\u00e1lisis estad\u00edsticos"},"content":{"rendered":"<p>El mapa de calor muestra los cronogramas de las intervenciones contra la pandemia de COVID-19 por pa\u00eds. El uso de la edad de la epidemia en lugar de los d\u00edas calendario permite comparar las diferencias en los enfoques gubernamentales. El d\u00eda de referencia, llamado \u00abtiempo cero\u00bb, es el d\u00eda en que el n\u00famero de casos notificados en el pa\u00eds espec\u00edfico es igual (o superior a) 10. El esquema de colores sigue la l\u00f3gica del sem\u00e1foro: cuanto m\u00e1s \u00abverde\u00bb un cuadrado, m\u00e1s antes se tom\u00f3 la medida. Las medidas posteriores son de color amarillo, naranja o rojo. Cr\u00e9dito: CSH Viena <\/p>\n<p>Para saber qu\u00e9 intervenciones no farmac\u00e9uticas contra la propagaci\u00f3n del coronavirus funcionaron mejor, los investigadores y las autoridades sanitarias necesitan datos. En marzo, Complexity Science Hub Vienna (CSH) inici\u00f3 una recopilaci\u00f3n mundial integral de medidas gubernamentales, que ahora se publica en la revista Nature Scientific Data. <\/p>\n<p>La Lista de Estrategias de Control COVID-19 de CSH (CCCSL) a la fecha incluye informaci\u00f3n sobre 6.068 intervenciones de 56 pa\u00edses: 33 europeos, 12 asi\u00e1ticos, cinco sudamericanos, dos norteamericanos, tres africanos y uno de Ocean\u00eda, m\u00e1s el crucero barco Princesa Diamante. Para EE. UU., los datos se recopilaron a nivel estatal para 24 estados de EE. UU.<\/p>\n<p>Datos muy detallados para an\u00e1lisis en profundidad<\/p>\n<p>\u00abEl valor especial de nuestro conjunto de datos es su granularidad\u00bb. dice la l\u00edder del proyecto y primera autora Amelie Desvars-Larrive (CSH y Univ of Veterinary Medicine Vienna). \u00abHasta donde sabemos, es hasta la fecha la clasificaci\u00f3n m\u00e1s detallada de las medidas gubernamentales contra el COVID-19\u00bb.<\/p>\n<p>En el nivel m\u00e1s general (L1), los cient\u00edficos dividieron las medidas en siete grupos: identificaci\u00f3n de casos; rastreo de contactos y medidas relacionadas; medidas ambientales, como desinfecci\u00f3n y limpieza de superficies comunes (transportes p\u00fablicos, mercados); capacidad sanitaria y de salud p\u00fablica (por ejemplo, aumento de la capacidad hospitalaria o del personal sanitario); asignaci\u00f3n de recursos (como operaciones involucradas en la asignaci\u00f3n de presupuestos, despliegue de recursos y distribuci\u00f3n de bienes para controlar un brote de enfermedad); comunicaci\u00f3n de riesgos; distanciamiento social; restricci\u00f3n de viaje; y, una categor\u00eda m\u00e1s nueva, volver a la vida normal.<\/p>\n<p>Cada intervenci\u00f3n se codifica en cuatro niveles, desde una categorizaci\u00f3n amplia de las medidas (L1) hasta una descripci\u00f3n muy espec\u00edfica (L4). \u00abComo ejemplo, tenemos siete categor\u00edas de restricciones de viaje, que se dividen en m\u00e1s de 50 subcategor\u00edas\u00bb, dice Desvars-Larrive. Adem\u00e1s, el uso de c\u00f3digos autoexplicativos hace que el conjunto de datos sea f\u00e1cilmente comprensible, incluso para los no expertos.<\/p>\n<p>El esquema de codificaci\u00f3n del conjunto de datos exhibe una gran flexibilidad anal\u00edtica y lo hace especialmente valioso para t\u00e9cnicas asistidas por computadora como aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p> Este breve video explicativo da una idea de la riqueza en detalles de la Lista de estrategias de control de CSH COVID-19 (CCCSL). La visualizaci\u00f3n, desarrollada por el experto en visualizaci\u00f3n de CSH, Johannes Sorger, se puede recuperar a trav\u00e9s de http:\/\/covid19-interventions.com\/CCCCLgraph\/. Cr\u00e9dito: CSH Viena <\/p>\n<p>Hacer frente a una pandemia<\/p>\n<p>\u00abCon el CCSL, esperamos contribuir a una mejor gesti\u00f3n de la crisis del coronavirus o epidemias similares en el futuro\u00bb, dice David Garc\u00eda (CSH &amp; Medical Univ de Viena), uno de los coautores. \u00abCon datos completos, los cient\u00edficos y los pol\u00edticos podr\u00e1n evaluar mejor los riesgos individuales, desarrollar estrategias de contenci\u00f3n a medida o enfoques sobre c\u00f3mo poner fin a las medidas estrictas, por ejemplo\u00bb.<\/p>\n<p>Por ejemplo, los cient\u00edficos de la CSH estaban combinando los datos de CCCCL con datos disponibles p\u00fablicamente sobre casos de COVID-19. \u00abCuantificamos el impacto de las pol\u00edticas de control individuales y elaboramos una clasificaci\u00f3n seg\u00fan su eficacia para reducir la propagaci\u00f3n del coronavirus\u00bb, explica Amelie Desvars-Larrive. Estos hallazgos est\u00e1n actualmente bajo revisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Los datos se recopilaron de fuentes p\u00fablicas, incluidas fuentes gubernamentales oficiales, art\u00edculos cient\u00edficos, comunicados de prensa, comunicaciones gubernamentales y redes sociales. Todos los registros se codificaron a mano y se actualizan peri\u00f3dicamente.<\/p>\n<p>Durante la crisis de la COVID-19, otros equipos de investigaci\u00f3n han rastreado simult\u00e1neamente datos sobre pol\u00edticas gubernamentales. Uniendo fuerzas para luchar contra la pandemia, el CCCSL y otros seis conjuntos de datos internacionales se han integrado en el conjunto de datos global Seguimiento de medidas sociales y de salud p\u00fablica (PHSM, por sus siglas en ingl\u00e9s) agregado por la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Conjunto de datos de coronavirus con m\u00e1s de 170 estrategias gubernamentales de control contra COVID-19 <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Amlie Desvars-Larrive et al, un conjunto de datos abierto estructurado de intervenciones gubernamentales en respuesta a COVID -19, Datos cient\u00edficos (2020). DOI: 10.1038\/s41597-020-00609-9 <strong>Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature <\/p>\n<p> Proporcionado por Complexity Science Hub Viena <strong>Cita<\/strong>: Conjunto de datos detallados de medidas para frenar el COVID-19 listo para an\u00e1lisis estad\u00edsticos (27 de agosto de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-08-dataset-curb-covid-ready-statistical.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El mapa de calor muestra los cronogramas de las intervenciones contra la pandemia de COVID-19 por pa\u00eds. El uso de la edad de la epidemia en lugar de los d\u00edas calendario permite comparar las diferencias en los enfoques gubernamentales. 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