eprintid: 10087 rev_number: 4 eprint_status: archive userid: 2 dir: disk0/00/01/00/87 datestamp: 2024-10-03 23:30:08 lastmod: 2024-10-03 23:30:09 status_changed: 2024-10-03 23:30:08 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Brenes Gomez, Eric creators_id: eric.brenes@doctorado.unini.edu.mx title: Sistema de vigilancia epidemiológica para CO-VID-19 y su aplicación en el cantón de Parrita, Puntarenas, Costa Rica ispublished: unpub subjects: uneat_bm divisions: uninimx_tesis_doctorales full_text_status: none keywords: Vigilancia Epidemiológica, Monitoreo epidemiológico, Epidemia por COVID-19, Costa Rica abstract: Objetivo: Evaluar la aplicación del Sistema de Vigilancia Epidemiológica para CO-VID-19, en el cantón de Parrita de Puntarenas, Costa Rica, en los años 2020 y 2021.Metodología: Se realizó un estudio observacional retrospectivo. Se evaluó el Sistema de Vigilancia Epidemiológica para COVID-19, de acuerdo con la metodología para evaluar los atributos de los sistemas de vigilancia en salud pública de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades de Estados Unidos. Los atributos evaluados fueron: simplicidad, flexibilidad, aceptabilidad, sensibilidad, valor predictivo positivo, oportunidad, calidad del dato, representatividad y la estabilidad en el tiempo. Resultados: Se aplicó un cuestionario a 69 trabajadores de la salud del primer nivel de atención del Área de Salud de Parrita. También, se analizaron los registros de casos de COVID-19 de los años 2020 y 2021 de este centro de atención. Así, se obtuvieron las siguientes ponderaciones en los atributos evaluados: simplicidad 73,2 %, flexibilidad 45,0 %, calidad de los datos 96,3 %, aceptabilidad un 42,0 %, sensibilidad un 97,5 %, valor predictivo positivo 49,5 %, oportunidad 95,6 % y estabilidad un 65 %.Conclusión: El sistema de vigilancia epidemiológica para la COVID-19 es simple y posee muy buena calidad de la información, alta sensibilidad, oportunidad y representatividad. No obstante, la poca flexibilidad y aceptabilidad detectadas podrían poner en riesgo la estabilidad en el tiempo del sistema. Situación que representa una amenaza en la confiabilidad y la disponibilidad del sistema de vigilancia para la COVID-19 a futuro. date: 2024 date_type: published thesis_type: doctoral thesis_name: phd access: close language: es citation: Tesis Materias > Biomedicina Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español Objetivo: Evaluar la aplicación del Sistema de Vigilancia Epidemiológica para CO-VID-19, en el cantón de Parrita de Puntarenas, Costa Rica, en los años 2020 y 2021.Metodología: Se realizó un estudio observacional retrospectivo. Se evaluó el Sistema de Vigilancia Epidemiológica para COVID-19, de acuerdo con la metodología para evaluar los atributos de los sistemas de vigilancia en salud pública de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades de Estados Unidos. Los atributos evaluados fueron: simplicidad, flexibilidad, aceptabilidad, sensibilidad, valor predictivo positivo, oportunidad, calidad del dato, representatividad y la estabilidad en el tiempo. Resultados: Se aplicó un cuestionario a 69 trabajadores de la salud del primer nivel de atención del Área de Salud de Parrita. También, se analizaron los registros de casos de COVID-19 de los años 2020 y 2021 de este centro de atención. Así, se obtuvieron las siguientes ponderaciones en los atributos evaluados: simplicidad 73,2 %, flexibilidad 45,0 %, calidad de los datos 96,3 %, aceptabilidad un 42,0 %, sensibilidad un 97,5 %, valor predictivo positivo 49,5 %, oportunidad 95,6 % y estabilidad un 65 %.Conclusión: El sistema de vigilancia epidemiológica para la COVID-19 es simple y posee muy buena calidad de la información, alta sensibilidad, oportunidad y representatividad. No obstante, la poca flexibilidad y aceptabilidad detectadas podrían poner en riesgo la estabilidad en el tiempo del sistema. Situación que representa una amenaza en la confiabilidad y la disponibilidad del sistema de vigilancia para la COVID-19 a futuro. metadata Brenes Gomez, Eric mail eric.brenes@doctorado.unini.edu.mx (2024) Sistema de vigilancia epidemiológica para CO-VID-19 y su aplicación en el cantón de Parrita, Puntarenas, Costa Rica. Doctoral thesis, SIN ESPECIFICAR.