El boletín COVID-19 Tunja: un dashboard para el seguimiento, monitoreo y toma de decisiones en salud pública

Autores/as

  • Fred Gustavo Manrique Abril Universidad Nacional de Colombia. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
  • Luis Alejandro Funeme Gonzalez Alcaldía Mayor de Tunja
  • Lucy Esperanza Rodríguez Perez Secretaría de Protección Social de Tunja
  • Yenny Rocio Orduz Agudelo Secretaria de Protección Social de Tunja

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.5610089

Palabras clave:

Boletín, covid-19, Monitoreo, Salud pública, Modelo SIRD, Tunja

Resumen

Historicamente las herramientas base para planificación y actuación en epidemias y pandemias vienen de los sistemas de informacion, la necesidad de información en tiempo real, con alcance poblacional y descrito por variables de an ´ alisis, en la pandemia ´por covid desde un inicio, a travez de dashboard para la vigilancia permanente , el analisis y la toma de decisiones, junto con los ´modelos predictivos epidemiologicos, son herramientas clave para orientar la toma de decisiones . El objetivo de este art ´ ´ıculo es describir la experiencia de Tunja en el diseno del dashboard “ Te cuido me cuido Tunja” como medio de difusi ˜ on de los casos ´presentados en la ciudad de Tunja de manera oficial bajo parametros epidemiológicos clave en el covid19, con este an ´ alisis se ´permite identificar la importancia del uso de modelos predictivos y sistemas de informacion en tiempo real para la planificaci ´ on y ´preparacion de acciones concretas de forma anticipada, y el impacto de su articulaci ´ on con estrategias de identificación oportuna ´del virus y de cercos epidemiologicos con pruebas generalizadas y rastreo completo de contactos, mejorando la coordinaci ´ on entre ´niveles de atencion y ´ ambitos de vigilancia epidemiológica

Biografía del autor/a

Fred Gustavo Manrique Abril, Universidad Nacional de Colombia. Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

PhD Profesor Titular Universidad Nacional de Colombia. Universidad Pedag ´ogica y Tecnol ´ogica de Colombia, Director grupo de investigaci ´on en Salud
Publica, Asesor Epidemiolog´ıa Secretaria de Protecci´on Social de Tunja. fgmanriquea@unal.edu.co

Luis Alejandro Funeme Gonzalez, Alcaldía Mayor de Tunja

MD Especialista en gobierno y gerencia territorial. Alcalde Mayor de Tunja. 

Lucy Esperanza Rodríguez Perez, Secretaría de Protección Social de Tunja

Od. Especialista en administraci´on y gerencia de sistemas de la calidad. Secretaria de Protecci´on Social de Tunja. lucy.rodriguez@tunja.gov.co

Yenny Rocio Orduz Agudelo, Secretaria de Protección Social de Tunja

Enf Msc Adm en Salud Msc epidemiologia (e). Profesional Planeaci´on Integral en salud Secretaria de Protecci´on Social de Tunja. 

Citas

Alcaldia Mayor de Tunja, Secretaria de Proteccion So- ´

cial. (20 de 08 de 2020). Me cuido, te cuido Tunja. Obtenido 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. Revista 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 stochastic SIR model. Applied Mathematical Modelling, 38(21-

, 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 numbers of COVID-19 in American countries with regards to

non-pharmacological interventions. F1000Research,9(868),

-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. Recuperado el 20 de 08 de 2020, de Casos positivos de COVID-19

en Colombia: https://www.datos.gov.co/Salud-y-Proteccin-Social/Casos-positivos-de-COVID-19-en-Colombia/gt2j8ykr/data

Mollalo, A., Vahedi, B., Rivera, K. (2020). GIS-based

spatial modeling of COVID-19 incidence rate in the continental United States. Science of The Total Environment,

(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 epidemic in Wuhan, China. The Lancet public health, 5(5),

e261-e270 Disponible en: https://doi.org/10.1016/S2468-

(20)30073-6.

Ridenhour, B., Kowali, k. J., Shay DKRidenhour, B., Kowalik, 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 cholera. London: John Churchil, Princes Street, Soho.

Sun, Z., Thilakavathy, K., Kumar, S., He, G., Liu, S.

(2020). Potential factors influencing repeated SARS outbreaks in China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17, 1633 Disponible en:

https://www.ncbi.nlm.nih.gov.

Universidad Johns Hopkins. (20 de 08 de 2020). Coronavirus 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-

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 Respiratory 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. Geography and Sustainability, 1(1), 77-87 Disponible en:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii

/S2666683920300092.

Descargas

Publicado

2020-08-10

Cómo citar

Manrique Abril, F. G., Funeme Gonzalez, L. A., Rodríguez Perez, L. E., & Orduz Agudelo, Y. R. (2020). El boletín COVID-19 Tunja: un dashboard para el seguimiento, monitoreo y toma de decisiones en salud pública. Revista Salud, Historia Y Sanidad, 15(1), 17–24. https://doi.org/10.5281/zenodo.5610089

Número

Sección

Artículos

Artículos más leídos del mismo autor/a

> >>