{"id":60667,"date":"2021-01-26T10:00:52","date_gmt":"2021-01-26T09:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/?p=60667"},"modified":"2025-12-03T10:10:07","modified_gmt":"2025-12-03T09:10:07","slug":"comprendiendo-los-datos-ante-una-crisis-sanitaria-covid-19-en-la-republica-de-panama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/comprendiendo-los-datos-ante-una-crisis-sanitaria-covid-19-en-la-republica-de-panama\/","title":{"rendered":"Comprendiendo los datos ante una crisis sanitaria Covid-19 en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1"},"content":{"rendered":"

Comprendiendo los datos ante una crisis sanitaria Covid-19 en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1<\/strong><\/p>\n

Autor principal: Jos\u00e9 Santamar\u00eda Sanjur<\/p>\n

Vol. XVI; n\u00ba 2; 67<\/p>\n

Understanding the data of the Covid-19 health crisis in the Republic of Panama<\/strong><\/p>\n

Fecha de recepci\u00f3n: 17\/12\/2020<\/p>\n

Fecha de aceptaci\u00f3n: 22\/01\/2021<\/p>\n

Incluido en Revista Electr\u00f3nica de PortalesMedicos.com Volumen XVI. N\u00famero 2 \u2013\u00a0 Segunda quincena de Enero de 2021<\/a> – P\u00e1gina inicial: Vol. XVI; n\u00ba 2; 67 – https:\/\/doi.org\/10.64396\/16-0067<\/a> \u2013 C\u00f3mo citar este art\u00edculo<\/em><\/a><\/p>\n

Autores:<\/strong><\/p>\n

Jos\u00e9 Santamar\u00eda Sanjur1<\/sup>, Sebasti\u00e1n Reyes Alvarado1<\/sup>, Nydia Flores Chiari1<\/sup>, Johana Guti\u00e9rrez Zehr2<\/sup>, Luc\u00eda Angulo Castillo1<\/sup>, Anneth Rodr\u00edguez Flores1<\/sup>, Katherine Afranchi Murillo1<\/sup><\/p>\n

1<\/sup>Universidad Santander, Ciudad de Panam\u00e1, Panam\u00e1.<\/p>\n

2<\/sup>Universidad de Santander, Bucaramanga, Santander Colombia.<\/p>\n

Resumen<\/strong><\/p>\n

La Rep\u00fablica de Panam\u00e1 es un pa\u00eds dolarizado cuya econom\u00eda gira alrededor del sector servicio destac\u00e1ndose en la actualidad la producci\u00f3n de la industria manufacturera y el sector agropecuario, esto no es una novedad, si se le da una mirada al patrimonio natural y cultural, como la rutas Camino de Cruces, de vital importancia para el comercio internacional durante la ocupaci\u00f3n Espa\u00f1ola en Am\u00e9rica, el fallido canal franc\u00e9s y la construcci\u00f3n del Canal de Panam\u00e1 bajo la responsabilidad del gobierno de los Estados Unidos.<\/p>\n

La construcci\u00f3n del Canal de Panam\u00e1 por el gobierno de Estados Unidos fue un \u00e9xito de la ciencia sobre las enfermedades tropicales como la fiebre amarilla que mermaba en gran manera la mano de obra, dada las altas tasas de mortalidad derivadas de estas enfermedades.<\/p>\n

Hoy d\u00eda con el COVID-19 y las nuevas pandemias que se decreten en el futuro, tendr\u00e1n en com\u00fan un periodo de desconocimiento casi total de su comportamiento epidemiol\u00f3gico, y por tanto se carecer\u00e1 en principios de modelos determin\u00edsticos o estoc\u00e1sticos que permitan modelar su comportamiento bajo un grado de certidumbre aceptable. A la par que se modela el comportamiento epidemiol\u00f3gico de una nueva pandemia, los gobiernos deben tomar decisiones importantes para gestionar las crisis sanitarias y mitigar sus efectos a trav\u00e9s de diversas decisiones pol\u00edticas con base a la informaci\u00f3n disponible.<\/p>\n

Este art\u00edculo acad\u00e9mico busca ser una herramienta sencilla que facilite a profesionales de diversas \u00e1reas comprender los datos resultantes de la gesti\u00f3n de una crisis sanitaria producto de una pandemia, para la toma informada de decisiones. Para ello, es necesario iniciar con la definici\u00f3n de las variables de inter\u00e9s y periodo de estudio que va del 9 de marzo al 29 de abril de 2020, para luego profundizar en el an\u00e1lisis cualitativo y gr\u00e1fico de los datos.<\/p>\n

Palabras clave: <\/strong>coronavirus, Panam\u00e1, pandemia, Covid-19<\/p>\n

Summary:<\/strong>\u00a0<\/strong>The Republic of Panama is a dollarized country whose economy revolves around the service sector, currently highlighting the production of the manufacturing industry and the agricultural sector, this is not unusual, if you take a look at the natural and cultural heritage, such as the Camino de Cruces routes, an important route for international trade during the Spanish colonization in America, the failed French canal and the construction of the Panama Canal under the direction of the United States government.<\/p>\n

The construction of the Panama Canal by the United States government was a success of science on tropical diseases such as yellow fever that greatly reduced the workforce, given the high mortality rates derived from these diseases.<\/p>\n

COVID-19 and the new pandemics that will arise in the future will have in common a period of almost total ignorance of their epidemiological behavior, therefore there will be a lack in principles of deterministic or stochastic models that allow modeling the behavior under an acceptable degree of certainty. As the epidemiological behavior of a new pandemic is modeled, governments must make important decisions to manage health crisis and mitigate their effects through various political decisions based on available information. This academic article seeks to be a simple tool that helps professionals from various areas understand the data resulting from the management of a health crisis resulting from a pandemic, in order to be able to make an informed decision. To do this, it is necessary to start with the definition of the variables of interest and the study period that runs from March 9 to April 29, 2020, and then deepen the qualitative and graphical analysis of the data.<\/p>\n

Keywords: coronavirus, Panama, pandemic, Covid-19<\/p>\n

Declaraci\u00f3n de buenas pr\u00e1cticas<\/strong><\/p>\n

Los autores de este manuscrito declaran que:<\/p>\n

Todos hemos participado en su elaboraci\u00f3n y no tenemos conflictos de intereses.
\nLa investigaci\u00f3n se ha realizado siguiendo las Pautas \u00e9ticas internacionales para la investigaci\u00f3n. El manuscrito es original y no contiene plagio. El manuscrito no ha sido publicado en ning\u00fan medio y no est\u00e1 en proceso de revisi\u00f3n en otra revista. \u00a0Las im\u00e1genes y gr\u00e1ficos utilizados, son de libre acceso por parte de las entidades que las elaboraron.<\/p>\n

Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

El Ministerio de Salud (MINSA) es el \u00f3rgano rector en todo lo concerniente a salud p\u00fablica en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1, y fue designado por el gobierno nacional para suministrar las cifras oficiales sobre la epidemia de COVID-19 en el pa\u00eds. Esta instituci\u00f3n brinda estad\u00edsticas de dos formas, estas son un tablero de control dise\u00f1ado por la Autoridad de Innovaci\u00f3n Gubernamental (AIG) que se visualiza en la direcci\u00f3n web http:\/\/minsa.gob.pa\/coronavirus-covid19 y a trav\u00e9s de los comunicados oficiales emitidos por el MINSA publicados en la siguiente direcci\u00f3n http:\/\/www.minsa.gob.pa\/informacion-salud\/comunicados-covid-19.<\/p>\n

Materiales y m\u00e9todos<\/strong><\/p>\n

Las series de tiempo analizadas en este art\u00edculo fueron levantadas con informaci\u00f3n tanto del tablero de control como de los comunicados, dado que no existe una estandarizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n que se publica en uno y otro medio, el cambio m\u00e1s significativo en la presentaci\u00f3n de la informaci\u00f3n se dio el d\u00eda 30 de abril, d\u00eda en que el n\u00famero de casos confirmados en aislamiento domiciliario paso de 5,306 casos el d\u00eda 29 de abril a 2,916 casos el d\u00eda 30 de abril, por otra parte los casos recuperados pasaron de 527 casos el d\u00eda 29 de abril a 3,060 casos el d\u00eda 30 de abril. Los comunicados de estos d\u00edas no brindan ning\u00fan tipo de informaci\u00f3n sobre estos cambios en la forma de medir las variables, dada esta situaci\u00f3n se decidi\u00f3 trabajar con las series de tiempo del periodo comprendido entre el 9 de marzo de 2020 al 29 de abril de 2020, ya que al cambiar la metodolog\u00eda de medici\u00f3n los datos no son comparables para las variables mencionadas.<\/p>\n

Dicho esto, pasamos a definir las variables para las cuales se analizan las series de tiempo, estas son:<\/p>\n

    \n
  1. N\u00famero de d\u00edas: Es el n\u00famero de d\u00edas naturales que han transcurrido desde que se detect\u00f3 el primer caso positivo de COVID-19 (d\u00eda uno 9 de marzo de 2020) hasta el 29 de abril de 2020 (d\u00eda 52), en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1.<\/li>\n
  2. Casos nuevos de COVID-19: Personas a las cuales se le ha hecho la prueba para detectar la presencia del virus COVID-19 y han resultado positivos, los cuales se reportan con una periodicidad diaria, en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1.<\/li>\n
  3. Casos acumulados de COVID-19: Distribuci\u00f3n de frecuencia acumulativa descendente de los casos nuevos de COVID-19, en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1.<\/li>\n
  4. Casos en Aislamiento Domiciliario: Distribuci\u00f3n de frecuencia acumulativa descendente de las personas a las cuales se le ha hecho la prueba para detectar la presencia del virus COVID-19, han resultado positivos y se les orden\u00f3 permanecer en cuarentena en su residencia principal, reportados de manera diaria, en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1.<\/li>\n
  5. Casos Hospitalizados en Sala: Distribuci\u00f3n de frecuencia acumulativa descendente de las personas a las cuales se le ha hecho la prueba para detectar la presencia del virus COVID-19, han resultado positivos y se encuentran recluida en sala de observaci\u00f3n de una instalaci\u00f3n de salud, reportados de manera diaria, en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1.<\/li>\n
  6. Casos Hospitalizados en UCI: Distribuci\u00f3n de frecuencia acumulativa descendente de las personas a las cuales se le ha hecho la prueba para detectar la presencia del virus COVID-19, han resultado positivos y se encuentran recluida en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) de una instalaci\u00f3n de salud, reportados de manera diaria, en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1.<\/li>\n
  7. Casos Fallecidos: Distribuci\u00f3n de frecuencia acumulativa descendente de las personas a las cuales se le ha hecho la prueba para detectar la presencia del virus COVID-19, han resultado positivos y que han fallecido portando el virus, reportados de manera diaria, en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1.<\/li>\n
  8. Casos Recuperados: Distribuci\u00f3n de frecuencia acumulativa descendente de las personas a las cuales se le ha hecho la prueba para detectar la presencia del virus COVID-19, han resultado positivos y han sido declarados como recuperados, reportados de manera diaria, en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1.<\/li>\n<\/ol>\n

    Metodolog\u00eda<\/strong><\/p>\n

    Cr\u00edtica y an\u00e1lisis de los datos<\/p>\n

    En un an\u00e1lisis estad\u00edstico cuyos datos provienen de fuentes secundarias el primer paso que debe dar el interesado es no asumir los datos como buenos, a este proceso se le llama cr\u00edtica de los datos, para ello existen modelos param\u00e9tricos y no param\u00e9tricos tendientes a analizar la confiabilidad de la informaci\u00f3n antes de su uso.<\/p>\n

    La curiosidad podr\u00eda llevarnos a entrar de lleno en el an\u00e1lisis de los datos, sin embargo, es recomendable que iniciemos con el an\u00e1lisis cualitativo y el an\u00e1lisis gr\u00e1fico de estos. Recuerden siempre que, si a su an\u00e1lisis le metes basura, lo que saldr\u00e1 ser\u00e1 basura. Las series de tiempo analizadas en este art\u00edculo fueron levantadas con informaci\u00f3n tanto del tablero de control como de los comunicados emitidos por el MINSA, esto debido a una importante limitante detectada, se trata de la no existencia de una estandarizaci\u00f3n de la informaci\u00f3n que se publica en uno y otro medio algo que llama a la atenci\u00f3n dado que tanto el MINSA como la Caja de Seguro Social (CSS) cuentan con departamentos denominados Departamento de Registros y Estad\u00edsticas de Salud (REGES), cuyo rol es manejar las estad\u00edsticas de salud de cada una de las unidades ejecutoras de estas dos instituciones principales prestadoras de servicios de salud en el pa\u00eds.<\/p>\n

    Al analizar de manera cualitativa los comunicados se detect\u00f3 una de las inconsistencias m\u00e1s significativa y que se transform\u00f3 en la principal limitante de este art\u00edculo, se trata del cambio m\u00e1s significativo en la presentaci\u00f3n de la informaci\u00f3n, este se observa al comparar los datos del comunicado del d\u00eda 30 de abril de 2020 con los del comunicado del d\u00eda 29 de abril del mismo a\u00f1o y es que los casos en aislamiento domiciliario pas\u00f3 de 5,306 casos el d\u00eda 29 de abril a un total de 2,916 casos para el d\u00eda 30 de abril, por otra parte los casos recuperados pasaron de 527 casos para el d\u00eda 29 de abril a 3,060 casos para el d\u00eda 30 de abril. Los comunicados de estos d\u00edas no brindan ning\u00fan tipo de informaci\u00f3n sobre estos cambios o en la forma de medir las variables, dada esta situaci\u00f3n se decidi\u00f3 trabajar con las series de tiempo del periodo comprendido entre el 9 de marzo de 2020 al 29 de abril de 2020, ya que al cambiar la metodolog\u00eda de medici\u00f3n los datos de las variables dejan de ser comparables.<\/p>\n

    Antes de continuar es necesario hacer algunas acotaciones sobre estas variables y es que a\u00fan se sabe muy poco sobre el comportamiento del COVID-19 una vez una persona ha sido declarada como recuperada, pues hasta el momento no se cuenta con informaci\u00f3n que sustente o descarte que una persona declarada como recuperada pueda o no volver a ser infectada con el virus COVID-19, por otra parte las personas declaradas como fallecidas no fueron sometidas necesariamente a una autopsia, lo que puede afectar las mediciones de estas variables al no tener evidencia cient\u00edfica sobre la causa del fallecimiento, ya que este se pudo haber sido causado por el virus COVID-19 o por alguna situaci\u00f3n de salud preexistente en los pacientes declarados fallecidos por COVID-19.<\/p>\n

    Luego de elaborar la cr\u00edtica y an\u00e1lisis de los datos se procedi\u00f3 a realizar el an\u00e1lisis gr\u00e1fico de cada una de las variables de inter\u00e9s a trav\u00e9s de diagramas de dispersi\u00f3n para los cuales la variable n\u00famero de d\u00edas es utilizada como la variable independiente y la variable de inter\u00e9s como variable dependiente. Para facilitar el an\u00e1lisis y la comparabilidad de los resultados se elaboraron cortes cada 14 d\u00edas en las gr\u00e1ficas de dispersi\u00f3n y tambi\u00e9n se calcularon y representaron gr\u00e1ficamente los percentiles 25, 50 y 75, que en conjunto con los cortes bisemanales dan una buena representaci\u00f3n gr\u00e1fica del comportamiento de las variables de inter\u00e9s en el tiempo.<\/p>\n

    Resultados<\/strong><\/p>\n

    An\u00e1lisis gr\u00e1fico, casos nuevos de COVID-19.<\/strong><\/p>\n

    Esta variable present\u00f3 un crecimiento con poca dispersi\u00f3n en los primeros 21 d\u00edas, a partir del d\u00eda 22 incrementa su dispersi\u00f3n, destac\u00e1ndose el periodo que va del d\u00eda 28 al d\u00eda 42 como el periodo de mayor dispersi\u00f3n en el comportamiento de esta variable. Para comprender el comportamiento de esta variable debemos tener en cuenta las siguientes acotaciones: hay un periodo de tiempo que transcurre entre el d\u00eda que se hacen las pruebas y el d\u00eda en que se obtienen los resultados (se asumir\u00e1 que este tiempo es est\u00e1ndar y que no var\u00eda de manera significativa de una prueba a otra), por otra parte hay que considerar que las pruebas las toma un equipo humano con una capacidad instalada y recursos que no son infinitos entre ellos la cantidad de pruebas con que disponen y el tiempo por lo que las pruebas se aplican seg\u00fan programaciones establecidas en el tiempo, por otro lado considerar que algunas personas no presentan ninguna sintomatolog\u00eda al contagiarse por COVID-19 lo que implica que existen personas que padecen o han padecido de COVID-19 y no han sido detectados; por \u00faltimo tenemos que considerar que a mayor cantidad de pruebas realizadas muy probablemente mayor la cantidad de casos detectados, sin embargo al momento de la realizaci\u00f3n de este art\u00edculo no se contaba con estad\u00edsticas fiables de la cantidad de pruebas realizadas por d\u00eda.<\/p>\n

    Casos acumulados de COVID-19<\/strong><\/p>\n

    Se observ\u00f3 una tendencia creciente en los casos acumulados de COVID-19, esto se debe a que esta variable es una distribuci\u00f3n de frecuencia acumulativa descendente de los casos nuevos de COVID-19, en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1. Por otro lado, se observaron algunas irregularidades en los casos acumulados en el tercer periodo comprendido entre el d\u00eda 29 y el d\u00eda 42, dicho comportamiento est\u00e1 relacionado con la alta dispersi\u00f3n comentada para la variable casos nuevos de COVID-19, analizada anteriormente. Las 52 observaciones sugieren una tendencia creciente de tipo curvil\u00edneo.<\/p>\n

    Casos en aislamiento domiciliario <\/strong><\/p>\n

    Esta variable present\u00f3 un comportamiento muy parecido a la variable analizada anteriormente casos acumulados de COVID-19, lo cual refleja algo que no es un secreto y es que todo paciente detectado con COVID-19 y no tuviese complicaciones en su condici\u00f3n de salud se les daba esta medida de aislamiento en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1 durante el periodo de tiempo analizado. Es necesario destacar que una persona con medida de aislamiento domiciliario podr\u00eda ver desmejorada su condici\u00f3n y pasar a ser un caso de hospitalizado en sala.<\/p>\n

    Casos hospitalizados en sala<\/strong><\/p>\n

    Fue interesante observar como el comportamiento gr\u00e1fico de esta variable fue muy parecido a la variable casos nuevos de COVID-19, solo que, con un menor grado de dispersi\u00f3n. Es claro que los pacientes que llegan a esta situaci\u00f3n muy probablemente hayan llegado directamente a la unidad ejecutora con sintomatolog\u00eda y alg\u00fan tipo de complicaci\u00f3n de salud o padecimiento preexistente que requiera atenci\u00f3n m\u00e9dica y estos fueron recluidos en sala para controlar su evoluci\u00f3n, mientras padece de COVID-19. En otras palabras, es probable que esta variable no se vea afectada por el n\u00famero de pruebas realizadas, ya que el paciente es hospitalizado en sala por su situaci\u00f3n de salud ya sea que le hayan detectado como positivo de COVID-19 antes de ser admitido a la unidad ejecutora o que dicha prueba se haya aplicado y resultara positiva despu\u00e9s de ser admitido en la unidad ejecutora<\/p>\n

    Casos hospitalizados en UCI<\/strong><\/p>\n

    El comportamiento gr\u00e1fico de esta variable es un tanto diferente al de las variables analizadas anteriormente. En el primer periodo fue observable un crecimiento lento en los casos hospitalizados en UCI, un crecimiento r\u00e1pido de estos casos en el segundo periodo comprendido entre el d\u00eda 15 y el d\u00eda 28 de la pandemia, en el tercer periodo se observa una desaceleraci\u00f3n y estabilizaci\u00f3n de ese comportamiento de crecimiento y en el cuarto periodo que va del d\u00eda 43 al d\u00eda 52 se observa una estabilizaci\u00f3n de los casos hospitalizados en UCI. Es importante indicar que para que los casos hospitalizados en UCI se mantengan o disminuya se puede deber solo a dos razones una que los pacientes mejoren su condici\u00f3n y sean pasado a sala, o la otra es que el paciente pase a formar parte de los fallecidos.<\/p>\n

    Casos fallecidos<\/strong><\/p>\n

    Al observar el comportamiento de esta variable se hace m\u00e1s evidente las razones del comportamiento de la variable casos hospitalizados en UCI y es que los datos de casos fallecidos mostraron en el primer periodo un crecimiento lento sin embargo al pasar al segundo periodo fue observable como inicia la pendiente ascendente la cual sigue su ritmo de crecimiento a trav\u00e9s de los dem\u00e1s periodos. Es necesario recordar que esta variable es una distribuci\u00f3n de frecuencia acumulativa descendente motivo por el cual presentar\u00e1 una tendencia positiva o estable.<\/p>\n

    Casos recuperados<\/strong><\/p>\n

    Esta variable presenta un comportamiento muy estable los primeros 35 d\u00edas de pandemia, a partir del d\u00eda 36 inicia un crecimiento acelerado, este comportamiento se debe a que en los primeros dos periodos se priorizaron las pruebas para detectar contagio de COVID-19 a sospechosos de portar el virus (posibles personas contagiadas), posteriormente se tom\u00f3 la decisi\u00f3n de aplicar las pruebas y repruebas a las personas positivas de COVID-19 que hab\u00edan mejorado su condici\u00f3n de salud despu\u00e9s de padecer de los efectos del virus, esto explica el acelerado crecimiento de los casos recuperados en los periodos tres y cuatro. En este caso tambi\u00e9n es necesario recordar que esta variable es una distribuci\u00f3n de frecuencia acumulativa descendente motivo por el cual presentar\u00e1 una tendencia positiva o estable.<\/p>\n

    Discusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n

    Los gobiernos al tomar decisiones para gestionar las crisis sanitarias, en este caso particular la de COVID-19 en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1 y mitigar sus efectos, toman diversas decisiones pol\u00edticas con base a la informaci\u00f3n disponible, estas decisiones tienen un impacto directo sobre los datos de las variables de inter\u00e9s los cuales muestra mucha sensibilidad en su dispersi\u00f3n ante las decisiones pol\u00edticas que se adopten y esto ha quedado evidenciado principalmente en el periodo comprendido entre el d\u00eda 28 y el 42, pero tal cual lo recalcamos el comportamiento de las variables en este periodo muy probablemente responda a las decisiones tomadas 14 d\u00edas antes es decir las decisiones tomadas entre los d\u00edas 14 y 28 de la pandemia de COVID-19 en la Rep\u00fablica de Panam\u00e1.<\/p>\n

    Entre las medidas adoptadas en el periodo que va del d\u00eda 14 al 28 podemos destacar: Restricciones seberas de movilidad, en\u00e9rgico aumento de sanciones por incumplimiento de medidas sanitarias, aumento del pie de fuerza, vigilancia y detenciones por parte de las autoridades a personas que incumplan las medidas sanitarias.<\/p>\n

    Otras medidas importantes a destacar en el periodo indicado son: La ampliaci\u00f3n de la red de laboratorios para la detecci\u00f3n de COVID-19, las donaciones de pruebas de COVID-19 por parte de otras naciones, el acondicionamiento de hoteles hospitales, aumento de la contrataci\u00f3n de personal de la salud y aumento de las horas de trabajo del personal de salud con contratados activos en el periodo analizado, entrega de bolsas de comida y bono para alimentaci\u00f3n para paliar las necesidades b\u00e1sicas de la poblaci\u00f3n m\u00e1s vulnerable.<\/p>\n

    Por otra parte, las pruebas aplicadas pasaron de aproximadamente de unas 200 pruebas diarias en el primer periodo a casi 500 pruebas diarias en el segundo periodo y luego aumentaron a aproximadamente 800 pruebas diarias para los otros dos periodos, con mucha variabilidad en la cantidad de pruebas aplicadas de un d\u00eda a otro.<\/p>\n

    Conclusiones<\/strong><\/p>\n

    Los gobiernos ante una crisis sanitaria deben prestar la importancia debida a los datos, dotar de la autoridad y de los recursos necesarios a los departamentos responsables de la recopilaci\u00f3n, tratamiento, resumen, an\u00e1lisis y presentaci\u00f3n de resultados de las variables de inter\u00e9s al declararse una pandemia, variables que son conocidas de ante por los gobiernos.<\/p>\n

    La calidad del dato es el mejor term\u00f3metro para medir la calidad de las decisiones pol\u00edticas y de las medidas sanitarias adoptadas. Para lograr datos de calidad de una manera efectiva, al decretarse una pandemia los gobiernos no solo deben elaborar hojas de ruta para atender la crisis sanitaria, tambi\u00e9n deben elaborar hojas de ruta para mantener datos de calidad durante la crisis, datos que sirvan para la toma de decisiones de los gobiernos y para la toma informada de decisiones de profesionales de diversas \u00e1reas, empresarios y de la sociedad civil.<\/p>\n

    Referencias<\/strong><\/p>\n

      \n
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