Depuración, Análisis y Modelación de los Datos Covid-19 de México

Ponente(s): Fernando Saldaña Jiménez

Introducción: México no quedó exento de padecer los estragos de la pandemia y en el período de febrero de 2020 a junio de 2023 se reportaron poco más de 7.6 millones de casos de contagio por Covid-19, y cerca de 335 mil muertes por esta enfermedad. El presente estudio gira en torno a la pregunta ¿Podrá ser que los factores de riesgo en México propician que una persona con Covid-19 sea hospitalizada o fallezca? Depuración: Los datos provenientes de la plataforma oficial de la Secretaría de Salud se depuraron considerando en primer lugar el período de estudio: De febrero de 2020 a junio de 2023; luego verificar si hay datos faltantes, determinar las variables explicativas a considerar, entre otras acciones de procesamiento de datos. Análisis Estadístico: Para conocer el impacto de los factores de riesgo sobre la hospitalización y muerte por Covid-19, se realizó un amplio análisis descriptivo, encontrando que las comorbilidades más presentes son: Neumonía, hipertensión, diabetes y enfermedad renal crónica. Modelación: Se utilizan modelos logísticos y de redes neuronales para estimar las probabilidades de hospitalización y muerte por Covid-19. Mediante tablas de contingencia y curvas ROC se mide la eficiencia de ambos enfoques.