Estados Unidos y su crisis sanitaria por el covid-19

 

Autores: Manuela Gallego, Valeria Hincapié, Juan David Ramírez Jiménez, Felipe Torres Sierra

Resumen por Lina Paola Chisica

“Ni siquiera los países más desarrollados se han salvado del impacto de este virus en la salud de las personas, la economía mundial, el sector empresarial, entre otros” De este modo el proyecto “Factores que afectan las tasas de mortalidad de covid-19 en los Estados Unidos” abre el hilo de  análisis y el desarrollo de los datos los cuales buscan conocer esas variables que pueden explicar las diferencias de la razón de muertes diarias a causa del nuevo coronavirus por cada millón de habitantes entre los diferentes estados que conforman a la gran potencia mundial.

Bien se conoce que Estados Unidos ha ocupado los primeros lugares en temas de contagios y muertes por covid-19 y se ha llegado a pensar que las medidas tomadas por los entes de control no han sido las suficientes ni tampoco han sido impuestas en los tiempos necesarios.

Considerando esto y dado el enfoque que tiene este estudio las variables de interés a las que los autores llegaron fueron guiadas por papers realizados y revisados previamente por académicos sobre el tema y los cuales dan cierta guía y enfoque a la pregunta, las variables que inicialmente conforman el  proyecto son “el ingreso per cápita, el número de vuelos de llegada diarios a el aeropuerto principal de cada estado, la densidad poblacional, el gasto en salud per cápita, entre otras”, la mención entre otras hace referencia a  datos que complementan el análisis, variables como “desempleo, porcentaje de personas sin seguro médico, casos confirmados de contagio por estado y el tipo de gobierno bajo el cual está dirigido el estado tomado como variable dummy.

Dado que se quiere mirar el efecto en cada estado se utilizó la metodología de panel de datos teniendo en cuenta que los modelos planteados tendrían que pasar por una prueba que les mostrara la relevancia de los efectos fijos o variables, cualquiera fuera el caso, que el modelo en estudio les pudiera arrojara.

En un primer momento se realizó el modelo con las cinco variables más destacables y las que se pensó describían de mejor forma la mortalidad por covid-19 en los diferentes estados “número de casos, número de vuelos, ingreso pc, densidad poblacional y tasa de desempleo”. Todos los resultados de este modelo fueron significativos y así como se pensó la mayoría de estas estaban relacionadas con un aumento en la tasa de mortalidad a excepción de la variable vuelos que arrojó resultados diferentes “Cada vuelo extra que llegue al aeropuerto principal de un estado específico está asociado a una reducción en la razón de muertes por millón de 0.0092” según los resultados arrojados por el modelo y los cuales pueden estar asociados a las restricciones estrictas que se diferencian entre estados.

 Pero entonces, ¿qué pasa con los resultados cuando se agregan más variables de estudio? Lo primero que percataron es que los resultados esperados se estaban dando a excepción de nuevo del número de vuelos y a pesar de que la mayoría de estos resultados no eran significativos el uso de estos para entender el contexto general es importante. Finalmente, se realizó el estudio con las variables que mostraron mayor interés en los modelos anteriores “casos positivos de covid-19, número de vuelos y densidad poblacional”, de este estudio final el detalle a resaltar está en la última variable ya que “Un aumento de una persona por kilómetro cuadrado está asociado a un incremento de la razón muertes por millón de 0.030” y de aquí es de donde se entiende la importancia del aislamiento social.

 

Son varios los detalles importantes que se encontraron en este modelo el uso de la metodología aplicada en la recolección de datos y el tratamiento de estas a lo largo del proyecto muestra el impacto de diferentes medidas y variables que pueden influir en temas de mortalidad por covid-19 si usted desea conocer más detalles sobre los resultados y los modelo puede abrir el siguiente link https://youtu.be/amgHfaWxHyw o revise la siguiente información(Infografía).