SIMULADOR ESTADISTICO DE CONTAGIOS PARA COVID-19 USANDO 13 VARIABLES DEL SISTEMA DE SALUD (STATISTICAL SIMULATOR OF CONTAGION FOR COVID-19 USING 13 VARIABLES OF THE HEALTH SYSTEM)

Resumen La probabilidad de contagio del COVID-19, ocasionada por el SARS-CoV2 de-pende de varios factores. Por lo cual, organismos internacionales han sugerido distintas medidas de prevención de contagio como son mantener una distancia de al menos dos metros, frecuente lavado de manos y el uso de mascarilla. Por otra parte, a pesar de las medidas establecidas, el COVID-19 puede ser más agresivo con personas de edad avanzada, con padecimientos previos de enfermedades como la diabetes, hipertensión u obesidad. El objetivo de este trabajo es presentar un simulador de contagios para COVID-19 (SM-COVID19) desarrollado en Visual Basic .NET mediante escenarios probabilísticos utilizando datos abiertos de distintos organismos de México para determinar las probabilidades de contagio y del crecimiento de la curva de infectados que son reportados cada día. A partir de estos datos, usando 13 variables del sistema de salud. La propuesta de simulación se enfoca en calcular las probabilidades de contagio en tres distintos escenarios: mejor de los casos, caso promedio y peor de los casos. Estas probabilidades se ajustan a los factores de riesgo que son señalados por la Secretaría de Salud. Con los resultados alcanzados, ha sido posible expresar el crecimiento de la curva de los contagios identificados como positivos al COVID-19 y enfatizar las medias de prevención en la sociedad. Palabra(s) Clave: Contagios, SARS-CoV2, Simulador estadístico. Abstract The probability of contagion of COVID-19, occasioned by SARS-CoV2 depends on several factors. Therefore, international organisms have suggested different measures of prevention of contagion such as to maintain a distance of at least two meters, frequent hand washing, and the use of mask. On the other hand, despite of the established measures, COVID-19 can be more aggressive with elderly people, with previous conditions of diseases like diabetes, hypertension or obesity. The objective of this work is to present a contagion simulator for COVID-19 developed in Visual Basic .NET through probabilistic scenarios using open data of distinct organisms of Mexico to determine the probabilities of contagions and growth of the curve of infected people which are reported every day. From these data, the proposal of simulation focuses on calculating the probabilities of contagions in three different scenarios: best of the cases, average case and worst of the cases. These probabilities adjust to the risk factors that are indicated by the Health Secretary. With the reached results, it has been possible to express the growth of the curve of the identified contagions as positives to COVID-19 and to emphasize the prevention measures in society. Keywords: Contagions, SARS-CoV2, Simulator