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Revista Argentina de Salud Pública

Print version ISSN 1852-8724On-line version ISSN 1853-810X

Abstract

ARGENTO, Fernando Javier et al. PARÁMETROS ESENCIALES PARA UTILIZAR EN MODELOS EPIDEMIOLÓGICOS DE COVID-19 EN ARGENTINA: UNA REVISIÓN RÁPIDAE. Rev. argent. salud pública [online]. 2021, vol.13, suppl.1, pp.2-2. ISSN 1852-8724.

INTRODUCCIÓN

: Los modelos de simulación para COVID-19 requieren una serie de parámetros epidemiológicos que varían en base a cuestiones propias de cada región y al momento de la pandemia que se esté atravesando.

OBJETIVO

: Esta revisión rápida presenta los parámetros epidemiológicos esenciales potencialmente utilizables en Argentina.

MÉTODOS

: Se realizó una búsqueda en las principales bases de datos y en buscadores de artículos en estado de preimpresión (preprínts) de parámetros relacionados con la propagación del virus y evolución de la enfermedad, y el uso del sistema de salud. Para revisar los artículos seleccionados se utilizó una herramienta de evaluación de calidad apropiada al diseño del estudio.

RESULTADOS

: De las variables relacionadas con la propagación y evolución; el período de incubación es de 5,8 días (intervalos de confianza IC95%: 4,83-6,85), el período de infecciosidad es de 6,25 días (IC95%: 5,09-7,51), el número básico de reproducción es de 3,32 (IC95%: 3,24-3,39), y la tasa de fatalidad en pacientes infectados fue de 0,64% (IC95%: 0,5-0,78). De las variables relacionadas con el uso del sistema de salud, el tiempo de internación hospitalaria es de 5 días (rango intercuartílico RIC: 3-9), el tiempo de internación en una unidad de cuidados intensivos (UCI) es de 7 días (RIC: 4-11), el porcentaje de pacientes internados que requieren de UCI es de 26% (IC95%: 20-33) y, de estos, el porcentaje que requieren de ventilación mecánica es de 69% (IC95%: 61-75).

DISCUSION

: Estudios recientes y datos de acceso públicos a nivel nacional muestran valores distintos a los relevados de la bibliografía internacional. La información recolectada en este trabajo puede contribuir a informar futuros modelamientos y tableros de control para predecir la dinámica de la epidemia en Argentina.

Keywords : COVID-19; Factores Epidemiológicos; Modelos Estadísticos.

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