Introducción

 Desde que se reporta por primera vez, el 31 de diciembre de 2019, el caso de una neumonía atípica en la ciudad de Wuhan China, se ha hecho un esfuerzo por los Gobiernos, expertos mundiales y la OMS, para tratar de identificar, reconocer y rastrear el virus SARS-CoV-2, causante de la enfermedad COVID-19, con el fin de evitar su propagación y virulencia¹.

La infección por el virus SARS-CoV-2 ha presentado factores importantes para su rápido crecimiento y  expansión geográfica, podemos enlistar tres principales: A) la velocidad con la que una infección puede propagarse en una población, la cual se mide epidemiológicamente con una variante llamada Número Reproductivo básico 0 (R0), que indica el número de casos que una persona infectada puede causar durante su periodo infeccioso y, que de acuerdo con los estudios realizados hasta el momento, este virus tiene una velocidad de propagación que oscila entre 1.5 y 3.5; B) se ha demostrado que este virus puede ser transportado por personas sin alguna sintomatología, lo que hace difícil su detección y cuantificación; y C) la globalidad actual hace que una persona contagiada y asintomática pueda viajar y, en cuestión de horas, transferir el virus de un continente a otro².

En estudios recientes, basados en el análisis de datos con el software RStudio, se ha obtenido la proyección a 10 días de la propagación de COVID-19, las recuperaciones y las muertes del brote con un intervalo de predicción de un 95% en un periodo del 25 de junio de 2020 al 4 de julio de 2020³.

Asimismo, utilizado el lenguaje de programación R, se determinó el efecto letal de la pandemia en los 13 países más afectados durante el primer trimestre de 2020, basados en el estudio de infecciones, muertes y recuperaciones⁴. En el último año, el uso de RStudio ha demostrado ser una herramienta útil para el análisis de datos y en la toma de decisiones estratégicas a corto plazo.

Para este estudio exploratorio de datos se utilizó el software RStudio como herramienta de análisis estadístico. Se analizó el comportamiento de la velocidad de propagación del COVID-19 en la Ciudad de México³, catalogada como una megaciudad y ubicada en el séptimo lugar mundial de ciudades con más población, tal es el caso de Ciudad Neza, Chalco e Iztapalapa, con alrededor de 4 millones de habitantes ocupando el primer lugar en suburbios más poblados, por arriba de Caracas y Bogotá⁴. El Software R de uso libre, es un lenguaje de programación estadístico, que aplica diversos modelos analíticos, para un abordaje transdisciplinario aplicables a la modelación epidemiológica en salud⁵.