Preprint / Versión 3

Demanda de camas de UCI por COVID-19 en el Distrito Federal, Brasil: un análisis del impacto de las medidas de distancia social con simulaciones de Monte Carlo

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  • Ivan Ricardo Zimmermann Departamento de Saúde Coletiva, Faculdade de Ciências da Saúde, Universidade de Brasília https://orcid.org/0000-0001-7757-7519
    • Mauro Sanchez Departamento de Saúde Coletiva, Faculdade de Ciências da Saúde, Universidade de Brasília
      • Jonas Brant Departamento de Saúde Coletiva, Faculdade de Ciências da Saúde, Universidade de Brasília
        • Domingos Alves Departamento de Medicina Social, Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo

          DOI:

          https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.574

          Keywords:

          COVID-19, Infecciones por Coronavirus, Predicción

          Resumen

          Objetivos: analizar el impacto de las políticas de distancia social en la propagación de COVID-19 y la necesidad de camas en unidades de cuidados intensivos. Métodos: con un modelo de transición dinámica y simulaciones de Monte Carlo, los escenarios de propagación se construyeron de acuerdo con el nivel de adherencia de las medidas de distancia social en el Distrito Federal, Brasil. Los parámetros se basaron en fuentes oficiales, bases de datos indexadas y repositorios de datos. Resultados: mantener la adherencia al nivel de aislamiento del 58% fue el único escenario favorable, con un pico de hasta 792 (IQR: 447 a 1,262) admisiones en la UCI entre el 11/05/2020 y el 15/1/2021. La ausencia de distancia implicaría un pico de 7,331 (IQR: 5,427 a 9,696) admisiones en la UCI. Conclusión: las proyecciones corroboran el efecto positivo de las medidas de distancia social y la aplicabilidad de los indicadores en su seguimiento.

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          Postado

          27/05/2020 — Actualizado el 28/05/2020

          Versiones

          Cómo citar

          Demanda de camas de UCI por COVID-19 en el Distrito Federal, Brasil: un análisis del impacto de las medidas de distancia social con simulaciones de Monte Carlo. (2020). In SciELO Preprints. https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.574 (Original work published 2020)

          Serie

          Ciencias de la Salud

          Plaudit