Revista Salud, Historia y Sanidad
Published August 3, 2020 | Version 1.1
Journal article Open

EL BOLETÍN COVID-19 TUNJA: UN DASHBOARD PARA EL SEGUIMIENTO, MONITOREO Y TOMA DE DECISIONES EN SALUD PÚBLICA

Authors/Creators

  • 1. Profesor Titular Universidad Nacional de Colombia y UPTC
  • 2. Alcalde Mayor de Tunja
  • 3. Secretaría de protección social de Tunja

Description

Históricamente las herramientas base para planificación y actuación en epidemias y pandemias vienen de los sistemas de información, la necesidad de información en tiempo real, con alcance poblacional y descrito por variables de análisis, en la pandemia por covid desde un inicio, a traves de dashboard para la vigilancia permanente , el análisis y la toma de decisiones, junto con los modelos predictivos epidemiológicos, son herramientas clave para orientar la toma de decisiones . El objetivo de este artículo es describir la experiencia de Tunja en el diseño del dashboard “ Te cuido me cuido Tunja” como medio de difusión de los casos presentados en la ciudad de Tunja de manera oficial bajo parámetros epidemiológicos clave en el covid19, con este análisis se permite identificar la importancia del uso de modelos predictivos y sistemas de información en tiempo real para la planificación y preparación de acciones concretas de forma anticipada, y el impacto de su articulación con estrategias de identificación oportuna del virus y de cercos epidemiológicos con pruebas generalizadas y rastreo completo de contactos, mejorando la coordinación entre niveles de atención y ámbitos de vigilancia epidemiológica.

Files

articulocovidtunja.pdf

Files (3.7 MB)

Name Size Download all
md5:cad40c3b2d94a3f6f07e35532439a357
3.7 MB Preview Download

Additional details

References

  • Alcaldia Mayor de Tunja, Secretaria de Proteccion So- ´ cial. (20 de 08 de 2020). Me cuido, te cuido Tunja. Ob- tenido de Boletin Covid19: https://datastudio.google.com reporting/d4cf3174-7051-429a-a8ed-714777abfb2c/page/1M
  • Atewell, A. (2009). Florence Nightingale(1820-1910). Rev salud hist sanid on-line 2009, 4(1), 1-17.
  • Cruz, M., Santos, E., Cervantes, M., Juarez, M. (2020). ´ COVID-19, a worldwide public health emergency. Revis- ta Cl´ınica Espanola, 220(1), Disponible en: https: ˜ //www.ncbi. nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7102523/.
  • Hethcote, H. W. (2000). The mathematics of infectious diseases. SIAM Review, 42(4), 599-653
  • Ji, C., Jiang, D. (2014). Threshold behaviour of a sto- chastic SIR model. Applied Mathematical Modelling, 38(21- 22), 5067-5079.
  • Manrique-Abril, F. G. (20 de 08 de 2020). Boyacovid. Obtenido de Ministerio de las Tic. Datos abiertos: https://herra mientas.datos.gov.co/usos/boyacovid19
  • Manrique-Abril, F., Agudelo-Calderon, C., Gonzalez-Chord ´ a,´ V., Gutierrez-Lesmes, O., T ´ ellez-Pi ´ nerez, C., Herrera-Amaya, ˜ GM. (2020). Modelo SIR de la pandemia de Covid-19 en Colombia. Rev. salud publica, 22(2), 1-09 https: ´ //revistas.unal edu.co/index.php/revsaludpublica/article/view/85977.
  • Manrique-Abril, FG; Tellez-Pi ´ nerez, C; Pacheco-L ˜ opez, ´ M. (2020). Estimation of time-varying reproduction num- bers of COVID-19 in American countries with regards to non-pharmacological interventions. F1000Research,9(868), 1-10 Disponible en: https://doi.org/10.12688 /f1000research.25309.1.
  • Ministerio de Tecnolog´ıas de la Informacion y las Comu- ´ nicaciones. (20 de 08 de 2020). Datos abiertos. Recupera- do el 20 de 08 de 2020, de Casos positivos de COVID-19 en Colombia: https://www.datos.gov.co/Salud-y-Protecci- n-Social/Casos-positivos-de-COVID-19-en-Colombia/gt2j- 8ykr/data
  • Mollalo, A., Vahedi, B., Rivera, K. (2020). GIS-based spatial modeling of COVID-19 incidence rate in the con- tinental United States. Science of The Total Environment, 728(Agosto), 1-8 Disponible en:https://doi.org/10.1016 /j.scitotenv.2020.138884.
  • Osemwinyen, A., Diakhaby, A. (2015). Mathematical modelling of the transmission dynamics of ebola virus. Applied and Computational Mathematics, 4(4), 313-320.
  • Prem, K., Liu, Y., Russell, T., Kucharski, A., Eggo, R., Davies, N. (2020). The effect of control strategies that reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epi- demic in Wuhan, China. The Lancet public health, 5(5), e261-e270 Disponible en: https://doi.org/10.1016/S2468- 2667(20)30073-6
  • Ridenhour, B., Kowali, k. J., Shay DKRidenhour, B., Ko- walik, J., Shay, D. (2018). El numero reproductivo b ´ asi- ´ co (R 0): consideraciones para su aplicacion en la sa- ´ lud poblica. American Journal of Public Health, 108(S6)S455-S65 Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6291769/.,
  • Snow, J. (1849). On the mode of communication of cho- lera. London: John Churchil, Princes Street, Soho.
  • Sun, Z., Thilakavathy, K., Kumar, S., He, G., Liu, S. (2020). Potential factors influencing repeated SARS out- breaks in China. International Journal of Environmen- tal Research and Public Health, 17, 1633 Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov.
  • Universidad Johns Hopkins. (20 de 08 de 2020). Corona- virus Resource Center. Recuperado el 20 de 08 de 2020, de https://coronavirus.jhu.edu/map.html
  • Wilder-Smith, A., Chiew, C., Lee, V. (2020). Can we contain the COVID-19 outbreak with the same measures as for SARS? Lancet Infect Dis, 3099(20), E102-E107 Disponible en:https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30129- 8.
  • Yang, X., Yu, Y., Xu, J., Shu, H., Liu, H., Wu, Y. (2020). Clinical course and outcomes of critically ill patients with SARS-CoV-2 pneumonia in Wuhan, China: a single-centered, retrospective, observational study. The Lancet Respira- tory Medicine, 8(5), 475-481 Disponible en: https://doi.org /10.1016/S2213-2600(20)30079-5.
  • Zhou, C., Su, F., Pei, T., Zhang, A., Du, Y., Luo, B. (2020). COVID-19: challenges to GIS with big data. Geo- graphy and Sustainability, 1(1), 77-87 Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii /S2666683920300092.