Análisis en la dinámica regional de datos del dengue en Perú mediante Componentes Principales, periodo 2000-2023 - Rojas-Paucar, Wildon; Carranza López, Alberto Octavio; Chávez Garcés, Elena Miriam; Supo Gavancho, Karin Yanet; Gutierrez Perez, Julia Rosa (Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas, 2024)
Objetivo: Analizar el comportamiento espacial y temporal de los casos registrados del dengue en Perú desde el año 2000 hasta el 2023, utilizando el análisis de componentes principales (ACP) para identificar patrones de comportamiento y factores que contribuyen a la propagación de la enfermedad. Métodos: Estudio descriptivo exploratorio de 775,142 atenciones registrados en casos de dengue en 22 regiones del estado peruano conforme a la red nacional de epidemiología (RENACE); al aplicar ACP se seleccionaron dos componentes principales PC1 y PC2 debido a que lograron explicar el 73% de la variabilidad de los datos. Resultados: Las regiones Piura, Lambayeque, Lima, La Libertad y Tumbes y Ancash fueron las más afectadas debido al incremento sostenido de los casos de dengue en el tiempo, en ello se destaca al periodo 2023 con el mayor índice de contagio de las últimas décadas. El ACP destaca al PC1 en 59,2% de explicación de variabilidad, en donde reveló una alta correlación con los incrementos sostenidos de los casos en las regiones involucradas, mientras el PC2 explica la variabilidad en 14,7%, en donde describe los casos erráticos en las regiones involucradas. Conclusiones: El ACP, como una técnica fundamental de ciencia de datos, demostró su utilidad para comprender el comportamiento del dengue en contextos complejos y dinámicos. Además, se destaca que en las regiones con mayor tasa de infecciones se deben priorizar estrategias para prevenir y controlar los altos índices de contagio.