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Ciencia / COVID-19 / Google / Panamá / Pandemia

Ciencia

¿Cómo predecir nuevos brotes de la COVID-19?

Publicado 2020/11/06 00:00:00
  • Belys Toribio
  •   /  
  • ctoribio@epasa.com
  •   /  
  • @BelysToribio

Los datos de las búsquedas en Internet pueden servir para los equipos de análisis científico de datos que intentan predecir los brotes y los puntos activos de la pandemia.

Recientemente se publicó un análisis sobre las búsquedas web relacionadas con el nuevo virus. ILUSTRATIVA / PIXABAY

Recientemente se publicó un análisis sobre las búsquedas web relacionadas con el nuevo virus. ILUSTRATIVA / PIXABAY

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Cuando se inició la pandemia de la COVID-19 en el mundo se sabía muy poco sobre este virus respiratorio, lo cual generaba incertidumbre, porque no se sabía a qué se enfrentaban, sin embargo, con el transcurso de los meses se han realizado varios estudios para conocer diferentes aspectos relacionados al nuevo coronavirus.

Se han realizado estudios respecto al comportamiento, tratamiento y el impacto de la COVID-19 a nivel económico, social, sanitario y en otras áreas. Recientemente, se realizó un análisis sobre las búsquedas web relacionadas con el nuevo virus.

A mediados de agosto, Scielo, biblioteca electrónica que abarca una colección seleccionada de revistas científicas brasileñas, destacó el uso de Google Trends como una fuente de datos para comprender el interés del público durante la pandemia.

Un artículo del mencionado sitio detalla que estos datos se pueden usar para estudiar la relación del interés de las personas y los eventos determinantes, por ejemplo, el comienzo de la cuarentena y el aumento del número de muertes.

"Las medidas de infodemiología (epidemiología de la información), en especial si se combinan con datos tradicionales, pueden formar parte del control del virus a nivel regional", se lee en dicho escrito.

En este sentido, recientemente se publicó un estudio en Mayo Clinic Proceedings, el cual sostiene que se encontraron fuertes correlaciones entre las búsquedas de palabras clave en Google Trends y los brotes de COVID-19 en ciertas zonas de Estados Unidos.

En un comunicado, se detalla que, en algunos estados, dichas correlaciones se observaron hasta 16 días antes de que se informaran los primeros casos.'


Se han realizado varias investigaciones en las cuales se destaca el papel que cumplió la vigilancia del contenido en Internet.

Los métodos de vigilancia basada en Internet tienen muchos más beneficios que los tradicionales y, según este estudio, probablemente sea necesario combinar ambos para lograr una vigilancia eficaz.

Se han realizado varias investigaciones en las cuales se destaca el papel que cumplió la vigilancia del contenido en Internet en la predicción temprana de brotes anteriores, como el de la gripe H1N1 y el síndrome respiratorio de Oriente Medio.

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Los métodos de vigilancia basada en Internet tienen más beneficios que los tradicionales y, según este estudio, probablemente sea necesario combinar ambos para lograr una vigilancia eficaz.

"En nuestro estudio se demuestra que Google Trends contiene información que antecede los brotes y que, con un análisis predictivo, esta información puede utilizarse para asignar mejor los recursos en relación con las pruebas, el equipo de protección personal, los medicamentos y más", señala el doctor Mohamad Bydon, neurocirujano de Mayo Clinic e investigador principal en el Laboratorio de Neuroinformática.

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El laboratorio de Neuroinformática se dedica al estudio de las enfermedades neuronales y la neurociencia, pero una vez inició la pandemia, el equipo y Bydon dirigieron los recursos hacia un mejor entendimiento y seguimiento de la propagación de la pandemia.

¿Cuáles fueron las palabras claves para analizar la búsqueda en la web? El estudio analizó 10 palabras clave elegidas en función de su frecuencia de uso y los patrones emergentes en Internet y en Google News.

Entre las palabras más buscadas destacaron: Síntomas de COVID, síntomas de coronavirus, dolor de garganta+dificultad para respirar+fatiga+tos, centro de pruebas para el coronavirus, pérdida del olfato, lysol, anticuerpo, mascarilla, vacuna contra el coronavirus y subsidio por la COVID.

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La mayoría de las palabras clave presentaron correlaciones moderadas o fuertes días antes de que se informaran los primeros casos de COVID-19 en determinadas zonas, pero disminuyeron tras el primer caso.

Según Bydon cada palabra tiene una correlación distinta con la cantidad de casos, pues si se hubiese analizado 100 palabras claves, se podría haber descubierto correlaciones incluso más fuertes con los casos. Explica que a medida que la pandemia avanza se buscará nueva y diferente información, por esta razón, los términos de búsqueda también deben evoluciona.

La vigilancia basada en búsquedas web es importante, sirve como complemento para los equipos de análisis científico de datos que intentan predecir los brotes y los nuevos puntos activos de la pandemia. "Cualquier retraso en la información podría hacer que se pierda la oportunidad de mejorar nuestra preparación ante un brote en un lugar determinado", advierte Bydon.

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