1/7 En enero con @snunezcr publicamos un análisis preliminar sobre el efecto de medidas. La conclusión es que mascarillas, junto con restricción findes, mostraban tener el mejor efecto en la reducción de la velocidad de hospitalización. Hasta hoy (ver gráfico) todavía se confirma
2/7 Como se ve en el gráfico, al eliminar la restricción findes (linea roja), nuevamente aumenta la velocidad de hospitalización, luego baja al volver a imponer la medida de findes (linea verde al final). Esta medida es importante para mantener hospitalizaciones bajas.
3/7 Hay ademas efecto estacional? hay pocos datos todavía (se debe cumplir varios ciclos para afirmarlo con seguridad), pero como ven en el gráfico, para enfermedades como influenza y neumonía, hay una reducción de hospitalizaciones en febrero, parece ser similar con COVID...
4/7 dicho de otra manera, COVID parece tener comportamiento estacional similar a otras enfermedades como influenza, es decir, el clima "modula" (no controla) la epidemia tanto por aspectos humanos de comportamiento como fisiológicos...
5/7 adicionalmente, si vemos la movilidad, según datos de Google Mobility, como se ve en el gráfico (movilidad en retail), luego de un aumento de Nov a Dic, hay una disminución considerable después del 25 de Dic, que se ha mantenido hasta hoy...
6/7 Es entonces claro, que se debe continuar (y mejorar) el uso de mascarillas, que la población puede mantener una movilidad menor, y que las restricciones fines de semana son importantes y buena herramienta para controlar aumento de hospitalizaciones...
7/7 Lo único que se debe advertir es que lo que sabemos de comportamiento de COVID en Costa Rica del año pasado, fue bajo cierre de escuelas, colegio y universidades, por lo que hay que mantener la alerta para detectar cambio temprano y diseñar nuevas medidas
Gracias a @jabd86 por facilitarme los datos de Redatam de CCSS, que no me estaba funcionando la descarga...
También importante agregar que con @snunezcr estamos trabajando en la publicación completa... para esto teníamos que esperar los datos por lo menos de febrero...

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More from @TomasDeCamino

7 Sep 20
1/6 Acabo de terminar el cuatrimestre en @ULeadCR del curso Teoría de Decisión Avanzada. La estrategia de enseñanza que utilicé para clases virtuales funcionó bien (buenos comentarios y evaluación de estudiantes). Enseñe bajo estos principios... (abro hilo)
2/6 No me basé en cubrir “el contenido”, sino entender el arte y filosofía. Esto debería ser cierto incluso para presenciales, pero más aún en virtual... Contenido se encuentra fácil, arte y filosofía de un tema está el el profesor/profesora y es formador
3/6 Nada de Power Point. Si no se usa bien en clases presenciales en línea es peor (lineal, predecible, inflexible, aburrido, etc). Utilicé notas de clase que mostraba a estudiantes, que se cambiaban en tiempo real y no van de manera lineal.
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4 Jul 20
1/7
Después de revisar y estudiar con detenimiento lo presentado hoy por el @msaludcr sobre el modelo de @CIMPAUCR, tengo algunas preguntas:
2/7
1. Dado que el modelo de redes es un proceso estocástico, ¿Los gráficos mostrados representan solamente una simulación? ¿Podrían mostrar una familia de simulaciones para ver la variabilidad?
3/7
2. El caso “Sin acatamiento” parece mostrar una serie de crecimientos lineales, ¿qué explicación darían a ese comportamiento en el modelo? En los datos de ahora no se observa esa dinámica, ¿cómo se justifica que ese resultado no sea un artefacto del modelo?
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24 Apr 20
1/5 Debemos estar contentos de que no tenemos miles de casos. Sin embargo, quedan muchas dudas al explicar el crecimiento sub-exponencial de #COVID en #CostaRica. Puede que esta información la tenga el @msaludcr pero al no compartir proyecciones, modelos
2/5 ni estrategias a corto, mediano y largo plazo, y mucho menos datos detallados que sean útiles para ir más allá de simples ajustes estadísticos, no podemos hacer ningún tipo de inferencia robusta... asumo que el ministerio sí lo hace.
3/5 la duda que surge es si los datos observados se deben a un desfase de reporte de casos nuevos, y la estrategia de testeo. Es decir, La "percepción" de la epidemia recae fuertemente en la verificación de casos, y lo que vemos es imagen de la forma en que se hace tests.
Read 5 tweets
20 Apr 20
1/7 Sobre las pruebas masivas, y los errores, i.e. falsos positivos y falsos negativos. En estos tweets voy a tratar de explicar cómo se usa estadística, probabilidades y el Teorema de Bayes para poder entender la utilidad de pruebas masivas.
2/7 Lo primero, es que pruebas masivas no significa probar a todo el mundo, significa una campaña de prueba que se extiende a la población seleccionada bajo algún criterio estadístico. Cuantos se hacen la primera campaña, es para determinar algunos parámetros a nivel de población
3/7 Lo segundo, es que del análisis de pruebas masivas, se obtienen resultados a nivel de población, no solo de individuos, y esto es importante. A nivel de individuo, se puede estimar la probabilidad de que una persona infectada con el test de hecho de positivo
Read 7 tweets

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