IZQUIERDA:Los mapas de calor rastrean la composición cambiante del clúster de los quince países más afectados con respecto al número de casos de COVID-19. La membresía del clúster describe la gravedad de COVID-19 en relación con el resto del mundo. Los clústeres se ordenan, siendo 1 el más afectado en cualquier momento. Los colores más oscuros y más claros corresponden a etiquetas de clúster numeradas más pequeñas y más grandes y representan clústeres peores y menos afectados, respectivamente. DERECHA:Igual que la imagen de la izquierda pero para muertes. Crédito:Nick James y Max Menzies
Matemáticos con base en Australia y China han desarrollado un método para analizar la gran cantidad de datos acumulados durante la pandemia de COVID-19. La técnica, descrito en la revista Caos , Puede identificar países anómalos:aquellos que tienen más éxito de lo esperado en responder a la pandemia y aquellos que no tienen éxito en particular.
Los datos provienen de Our World in Data, un proyecto del Global Change Data Lab, una organización benéfica registrada en Inglaterra y Gales. Esta organización recopiló información del Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades para el recuento diario acumulativo de casos y las muertes de 208 países durante un período de 122 días a partir del 31 de diciembre. 2019, al 30 de abril, 2020. Los investigadores analizaron los datos con una variación de una técnica estadística conocida como análisis de conglomerados.
En este enfoque, los puntos de datos se agrupan según la similitud. Los países forman grupos a medida que los brotes individuales se vuelven más similares.
Durante todo enero los investigadores encontraron solo dos grupos:China en un grupo, y todos los otros 207 países en el otro. A medida que el virus se propaga, países adicionales saltaron al grupo de China. Italia fue la primera en unirse, seguido por EE. UU., España, Francia, Alemania, Irán y el Reino Unido
A mediados de marzo recuentos de casos de países de todo el mundo agrupados en 16 grupos. En abril se observó una agrupación similar en los recuentos de muertes. A mediados de marzo China salió del peor grupo de muertes, mientras que EE. UU., España, Italia, Francia y el Reino Unido se trasladaron a él.
Los investigadores encontraron una ruptura notable en la estructura de grupos para los casos entre el 1 de marzo y el 2 de marzo. Esta fecha es significativa, porque numerosos países informaron sus primeros casos de COVID-19 en ese momento, en su mayoría procedentes de Irán e Italia.
Otra ruptura en la estructura del clúster ocurre entre el 18 y el 19 de marzo por muertes, una diferencia de 17 días con la de los casos. Esta compensación sugiere un retraso de 17 días para las muertes con respecto a los casos y está de acuerdo con los datos médicos.
Una vez que los investigadores identificaron la compensación de 17 días entre casos y muertes, pudieron comparar los números de casos y muertes de los países en el mismo momento. Esto reveló países con resultados anómalos.
"Las anomalías pueden significar un número desproporcionadamente alto o bajo de muertes en relación con el número de casos, "dijo el coautor Nick James.
Tanto Irán como Italia tenían tasas de mortalidad anormalmente altas al comienzo de la pandemia, mientras que Singapur fue anormalmente bajo, al igual que Corea del Sur, Qatar y Australia.
"También notamos una especie de efecto de masa crítica en la progresión de los casos a muertes, ", dijo el coautor Max Menzies." El recuento de muertos en España al 28 de marzo era más del doble que el recuento de casos solo 16 días antes. Esta es una asombrosa explosión de COVID-19. También se aplica a los EE. UU. Su dramática elevación en el recuento de muertes se produjo después de que el recuento de casos alcanzó una masa crítica a principios de marzo ".
