VARIACIÓN ESPACIO TEMPORAL DE LAS INFECCIONES POR COVID-19 EN EL PERÚ: PROPAGACIÓN Y REBROTE

La presente investigación tiene como objetivo evaluar la variación espacio temporal de las infecciones por COVID-19 en Perú. Materiales y métodos. La investigación explicativa está basada en los casos positivos confirmados de COVID-19 del Ministerio de Salud, descargados de plataforma nacional de datos abiertos del gobierno del Perú, considerando a los departamentos como factor espacial, a los meses del periodo junio-noviembre de 2020 como factor temporal, y los grupos etarios como factor de riesgo. Se empleó STATA para evaluar la variación de las infecciones, estimándose modelos de regresión de Poisson y Binomial Negativa. Resultados. Se muestra los contagios de COVID-19 por departamentos, grupos etarios de riesgo y periodos mensuales. El modelo de regresión binomial negativa fue empleado para resolver la sobredispersión presentada en el modelo de Poisson, siendo necesario recurrir a estimadores sándwich de los errores estándar, para seleccionar el modelo más adecuado, y confirmar la variación de las infecciones. Conclusiones. El modelo de regresión binomial negativa confirmó la variación espacio temporal de las infecciones, que refleja la conducta de la población al cumplir las disposiciones sanitarias en los departamentos y en periodos determinados, por los grupos de riesgo.

本研究旨在评估秘鲁新冠病毒感染（COVID-19）的时空变异特征。材料与方法：本解释性研究以秘鲁卫生部确认的新冠感染阳性病例数据为基础，该数据取自秘鲁政府国家开放数据平台。本研究以各行政省份作为空间分析单元、2020年6月至11月的月度周期作为时间维度、年龄组作为风险分层因子展开分析。研究采用STATA软件开展感染变异特征分析，构建泊松回归与负二项回归模型。结果：本研究呈现了按行政省份、风险年龄组及月度周期划分的新冠感染病例情况。针对泊松回归模型存在的过度离散问题，本研究采用负二项回归模型进行修正，并通过标准误三明治估计量筛选最优模型，以验证新冠感染的时空变异特征。结论：负二项回归模型证实了新冠感染的时空变异特征，该特征反映了不同行政省份、特定时段内各风险年龄组人群遵守防疫管控措施的行为表现。