Influence of meteorological variables on the transmission of COVID-19 in Guayas and Pichincha

Javier Del Cioppo Morstadt; Maritza Aguirre-Munizaga

doi:10.46480/esj.6.2.185

Autores/as

Javier Del Cioppo Morstadt Universidad Agraria del Ecuador
Maritza Aguirre-Munizaga Universidad Agraria del Ecuador

DOI:

https://doi.org/10.46480/esj.6.2.185

Palabras clave:

COVID-19 enfermedad, Guayas, variables meteorológicas, Pichincha, predicciones

Resumen

Ecuador, a principios de abril de 2020, sufrió el ataque repentino del virus SARS-CoV-2, convirtiéndose en el foco de la enfermedad en el país y alcanzando una de las tasas de mortalidad más altas de Sudamérica. En cuanto a la enfermedad COVID-19, se consolidaron datos diarios de fuentes oficiales nacionales sobre el total de defunciones, defunciones probables y confirmadas, así como casos confirmados de COVID-19, datos recabados en el período del 26 de marzo de 2020 al 7 de julio de 2021. Aquí mostramos que los principales parámetros son el número de personas contagiadas con COVID-19, muertes totales, temperatura, humedad relativa y nubosidad, una vez analizados estos parámetros se permitió entender cómo pueden afectar o influir en la propagación del virus. y mortalidad en Guayas y Pichincha por COVID-19.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

BBC News Services. (2020). Coronavirus nightmare in Ecuador’s port city Guayaquil - pictures - BBC News. https://www.bbc.com/news/world-latin-america-52329500

Beverinotti, J. (2020). ALC Post COVID-19: Retos y oportunidades para países de la Región Andina | Publications. https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/ALC-Post-COVID-19-Retos-y-oportunidades-para-CAN.pdf

Biryukov, J., Boydston, J. A., Dunning, R. A., Yeager, J. J., Wood, S., Reese, A. L., Ferris, A., Miller, D., Weaver, W., Zeitouni, N. E., Phillips, A., Freeburger, D., Hooper, I., Ratnesar-Shumate, S., Yolitz, J., Krause, M., Williams, G., Dawson, D. G., Herzog, A., … Altamura, L. A. (2020). Increasing Temperature and Relative Humidity Accelerates Inactivation of SARS-CoV-2 on Surfaces. MSphere, 5(4). https://doi.org/10.1128/mSphere.00441-20

Bravo-Acosta, M., Vélez-Solorzano, P., & Martínez- Méndez, D. (2020). Clinical characteristics of Covid-19 cases in Guayaquil, Ecuador. Journal of Human Virology & Retrovirology, 8(2). https://doi.org/10.15406/jhvrv.2020.08.00221

Callahan, A., & Shah, N. H. (2017). Machine Learning in Healthcare. In Key Advances in Clinical Informatics (pp. 279–291). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809523-2.00019-4

Censos, I. N. de E. y. (n.d.). Employment, Unemployment and Underemployment |. Retrieved September 1, 2020, from https://www.ecuadorencifras.gob.ec/empleo-desempleo-y-subempleo/

Char, D. S., Shah, N. H., & Magnus, D. (2018). Implementing machine learning in health care ’ addressing ethical challenges. In New England Journal of Medicine (Vol. 378, Issue 11, pp. 981–983). Massachussetts Medical Society. https://doi.org/10.1056/NEJMp1714229

Fong, S. J., Li, G., Dey, N., Gonzalez-Crespo, R., & Herrera-Viedma, E. (2020). Finding an Accurate Early Forecasting Model from Small Dataset: A Case of 2019-nCoV Novel Coronavirus Outbreak. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 6(1), 132. https://doi.org/10.9781/ijimai.2020.02.002

Manogaran, G., & Lopez, D. (2017). A survey of big data architectures and machine learning algorithms in healthcare. International Journal of Biomedical Engineering and Technology, 25(2–4), 182–211. https://doi.org/10.1504/IJBET.2017.087722

Mecenas, P., Bastos, R., Vallinoto, A., & Normando, D. (2020). Effects of temperature and humidity on the spread of COVID-19: A systematic review. MedRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.04.14.20064923

Ministry of Public Health. (2021). Update on coronavirus cases in Ecuador. https://www.salud.gob.ec/actualizacion-de-casos-de-coronavirus-en-ecuador/

Moriyama, M., Hugentobler, W. J., & Iwasaki, A. (2020). Annual review of virology seasonality of respiratory viral infections. Annual Review of Virology, 7. https://doi.org/10.1146/annurev-virology-012420-022445

Omer, S., Iftime, A., & Burcea, V. (2021). COVID-19 mortality: positive correlation with cloudiness and sunlight but no correlation with latitude in Europe. MedRxiv, 2021.01.27.21250658. https://doi.org/10.1101/2021.01.27.21250658

Terminal Aeroportuaria de Guayaquil S.A. (n.d.). Estadísticas de vuelos - Aeropuerto José Joaquín de Olmedo de Guayaquil. 2020. Retrieved August 28, 2020, from http://www.tagsa.aero/estadisticas.html

Universidad Agraria del Ecuador. (2019). Platform for monitoring atmospheric data in real time of the network of weather stations of the “Universidad Agraria Del Ecuador”, Guayaquil and Milagro. http://meteorologiauae.uagraria.edu.ec/contacto.html

WHO. (2020). NWHO. (2020). Novel Coronavirus (2019-nCoV) Situation Report - 1. WHO Bulletin, (JANUARY). WHO Bulletin, JANUARY, 1–7.

World Health Organization. (2020). WHO | Novel Coronavirus – China. WHO. http://www.who.int/csr/don/12-january-2020-novel-coronavirus-china/en/

Xu, R., Rahmandad, H., Gupta, M., DiGennaro, C., Ghaffarzadegan, N., Amini, H., & Jalali, M. (2020). Weather Conditions and COVID-19 Transmission: Estimates and Projections. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3593879