Desde la confirmación de los primeros casos de COVID-19 a finales de 2019, y especialmente a partir de su avance más allá de las fronteras asiáticas, se empezaron a realizar estudios a todos aquellos individuos que habían visitado las zonas más afectadas por el brote. Sin embargo, la realización de estas pruebas varía mucho de un país a otro, incluso entre aquellos que más han sufrido las consecuencias del SARS-Cov-2. A fecha de 1 de septiembre de 2023, en Argentina se habían realizado aproximadamente 776.265 tests por cada millón de habitantes. Por su parte, en el caso de Estados Unidos, país que encabeza la clasificación mundial en número de afectados, la tasa se incrementa a unos 3,5 millones de pruebas por cada millón de habitantes. El país norteamericano, sin embargo, no es en el que más pruebas ha realizado hasta el momento, posición que ocupa Austria.

A fecha de * de agosto de 2023, se han registrado en el mundo alrededor de *** millones de casos de coronavirus (SARS-CoV-2). El coronavirus que se originó en la ciudad China de Wuhan se ha extendido a todos los países de la geografía europea y del mundo.

MakeHealth datathon [Website]

Reto 3: Infodemia y desinformación en la propagación de COVID-19 en LATAM.

Códigos Presentados en el entrenamiento de Machine Learning

• Regresión
• Clasificación

Descripción del Problema

La presente pandemia producida por el COVID-19 nos ha demostrado, por un lado, la poca preparación del mundo hacia una crisis de tal magnitud, y por otro, el impacto de la información o desinformación generada a través de internet en la toma decisiones individuales y colectivas para el manejo de la enfermedad. En este reto encontrarás un conjunto de datos con los casos de contagio y número de muertes de COVID-19 en LATAM, además de herramientas y datos de texto plano extraídos de fuentes de internet como tendencias de google, publicaciones en revistas y periódicos entre otros. Tu reto será a partir del set de datos analizar el impacto de la información de medios digitales en los resultados de salud en cada país de Latinoamérica e implementar modelos de predicción/estratificación del riesgo, como herramientas de anticipación e intervención temprana para los tomadores de decisiones en salud.

Descripción del Dataset

For dataset description in Spanish and English use these files - Para la descripción del dataset use estos archivos

• Spanish: COVID diccionario (Espanol).pdf
• English: COVID dictionary.pdf

*

Para mas información del dataset y códigos usados durante su generación, consultar el repositorio: MIT Critical Data / COVID-19 LATAM

*

Un ejemplo de como usar este dataset en kaggle, se puede encontrar en el siguiente : Time Series Forecast using Media Cloud Data + Covid-19 Cases in Colombia

El dataset se compone de 3 fuentes de datos diferentes: 1. Datos de COVID-19 en LATAM, obtenidos de Our World in Data 2. Fuentes de información de internet, las cuales son: 2.1. Media Cloud 2.2. Google Trends

1- Datos de COVID-19 en LATAM

Los datos de COVID de LATAM se compone de 7 diferentes datasets:

1.1. Dataset Crudo:

* `covid_latam(raw).csv`: Contiene los datos de COVID para 32 países de LATAM. El dataset contiene las columnas.

1.2. Datasets diarios

* `Daily_covid_cases_latam.csv`: Casos de COVID diarios por millón de habitantes para 32 países de LATAM. * `Daily_covid_deaths_latam.csv`: Muertes confirmadas por COVID diarias por millón de habitantes para 32 países de LATAM. * `daily_covid_vaccinations_latam.csv`: Vacunaciones diarias confirmadas de COVID por cada 100 habitantes para 32 países de LATAM (de forma acumulada).

1.3. Datasets semanales

* `Weekly_covid_cases_latam.csv`: Casos de COVID semanales usando la semana epidemiológica por millón de habitantes para 32 países de LATAM. * `Weekly_covid_deaths_latam.csv`: Muertes confirmadas por COVID semanales usando la semana epidemiológica por millón de habitantes para 32 países de LATAM. * `weekly_covid_vaccinations_latam.csv`: Vacunas semanales confirmadas de COVID aplicadas utilizando la semana epidemiológica por cada 100 habitantes para 32 países de LATAM.

2- Internet sources:

2.1. Media Cloud

El conjunto de datos de Media Cloud se extrajo con la herramienta Explorer de Media Cloud. Algunos ejemplos del uso de la herramienta se pueden consultar en los videos:

Media Cloud - Topic Mapper:

* Link: https://youtu.be/gzBPad5P8aQ

Media Cloud - Explorer:

* Link: https://youtu.be/WgJsIYsBcH4 Los datasets que contaremos en esta sección son: * `covid-19_attention_latam.csv`: Atención a la palabra COVID-19 en los países de LATAM. * La primera columna ‘date’ contiene la fecha en la cual se están analizando la atención a la palabra. * Cada país tiene las columnas: count, total_count, ratio para la palabra covid-19 en cada país. La columna se presenta en el formato:

• count_NombreDelPais, total_count_NombreDelPais, ratio_NombreDelPais

• covid_vaccination_attention_latam.csv: Atención a la palabra vacunación de COVID en los países de LATAM.
• La primera columna ‘date’ contiene la fecha en la cual se están analizando la atención a la palabra.
• Cada país tiene las columnas count, total_count, ratio para la palabra vacunación de COVID en cada país. La columna se p...

El conjunto de datos contiene una actualización diaria de la situación sobre la COVID-19, la curva epidemiológica y la distribución geográfica mundial (UE/EEE y Reino Unido, en todo el mundo). El 12 de febrero de 2020, el nuevo coronavirus recibió el nombre de síndrome respiratorio agudo grave coronavirus 2 (SARS-CoV-2), mientras que la enfermedad asociada a él se denomina ahora COVID-19. Desde el inicio de la pandemia de coronavirus, el equipo de inteligencia epidémica del ECDC ha estado recopilando diariamente el número de casos de COVID-19 y de muertes, sobre la base de informes de las autoridades sanitarias de todo el mundo. Para asegurar la exactitud y fiabilidad de los datos, este proceso se está perfeccionando constantemente. Esto ayuda a supervisar e interpretar la dinámica de la pandemia de COVID-19 no solo en la Unión Europea (UE), el Espacio Económico Europeo (EEE), sino también en todo el mundo. Cada día entre las 6.00 y las 10.00 CET, un equipo de epidemiólogos analiza hasta 500 fuentes relevantes para recoger las últimas cifras.El análisis de datos va seguido del proceso estándar de inteligencia epidémica del ECDC, para el que cada entrada de datos se valida y documenta en una base de datos del ECDC. A continuación, se comparte un extracto de esta base de datos, con cifras actualizadas y visualizaciones de datos, en el sitio web del ECDC, lo que garantiza un nivel máximo de transparencia.

El ECDC pasó a un calendario semanal de información sobre la situación de la COVID-19 en todo el mundo y en la UE/EEE y el Reino Unido el 17 de diciembre de 2020. Por lo tanto, todas las actualizaciones diarias se han interrumpido a partir del 14 de diciembre. Los datos semanales se pueden encontrar en el conjunto de datos datos del Coronavirus COVID-19 — semanal (a partir del 17 de diciembre de 2020). _ Si reutiliza o enriquece este conjunto de datos, por favor compartir con nosotros.

As of May 2, 2023, there were roughly 687 million global cases of COVID-19. Around 660 million people had recovered from the disease, while there had been almost 6.87 million deaths. The United States, India, and Brazil have been among the countries hardest hit by the pandemic.

The various types of human coronavirus The SARS-CoV-2 virus is the seventh known coronavirus to infect humans. Its emergence makes it the third in recent years to cause widespread infectious disease following the viruses responsible for SARS and MERS. A continual problem is that viruses naturally mutate as they attempt to survive. Notable new variants of SARS-CoV-2 were first identified in the UK, South Africa, and Brazil. Variants are of particular interest because they are associated with increased transmission.

Vaccination campaigns Common human coronaviruses typically cause mild symptoms such as a cough or a cold, but the novel coronavirus SARS-CoV-2 has led to more severe respiratory illnesses and deaths worldwide. Several COVID-19 vaccines have now been approved and are being used around the world.

Introducción

En este proyecto realizarás un análisis utilizando hojas de cálculo a partir de un conjunto de datos sobre las muertes de COVID-19 en 5 países de latinoamérica. Para realizar este análisis deberás entender los datos, pensar críticamente para determinar los indicadores relevantes y construir visualizaciones que permitan comunicar tus hallazgos.

La situación

El fin de semana pasado te encontrabas con un grupo de amigos y amigas reflexionando acerca del impacto de la pandemia en nuestras vidas. En medio de la conversación, alguien preguntó cuál sería el país de Latinoamérica más afectado por la pandemia. Los medios han hablado de Perú como uno de los países más afectados en el mundo, pero en tu grupo de amistades hay personas de varios países de la región y cada una considera que la situación en su país ha sido tremendamente grave, por lo que no logran ponerse de acuerdo. Luego de un breve debate, deciden que lo mejor para responder la pregunta es ir a los datos y formar un juicio basado no en anécdotas y experiencias personales, sino en datos.

La conversación entonces se volcó a determinar qué datos exactamente utilizar para el análisis. El COVID-19 ha causado contagios, hospitalizaciones, muertes, pérdidas económicas y laborales, daños psicológicos y un sin fin de efectos adicionales. Tu grupo coincide que tratar de abarcar todos los posibles impactos sería excesivo, y determinan que lo más lógico para un análisis inicial es centrarse en analizar los datos de muertes por consecuencia de la pandemia.

Para esto, alguien sugiere simplemente calcular el total acumulado de muertes COVID-19 reportadas y hacer un ranking de los países, pero rápidamente se dan cuenta de que eso pondría a Brasil y México naturalmente en las primeras posiciones dado que tienen la mayor cantidad de habitantes y, por lo tanto, la mayor cantidad de muertes. Para comparar “manzanas con manzanas” alguien sugiere utilizar el indicador: muertes COVID-19 por cada 100 mil habitantes, y el grupo estuvo de acuerdo.

Tú decides llevarte la tarea de realizar estos cálculos y regresar al grupo con algunas conclusiones. Sin embargo, justo cuando ya estabas por empezar a buscar los datos oficiales de muertes de COVID-19 de los gobiernos, una compañera mencionó que en algún hilo de Twitter había leído que las cifras oficiales de muertes por causa de COVID-19 podrían estar subestimando significativamente la cantidad real de muertes. El hilo hacía referencia a un artículo en un reconocido medio internacional que mencionaba varias razones por las que podría suceder esta subestimación:

“Primero, las estadísticas oficiales [de muertes COVID-19] en muchos países excluyen a las víctimas que no dieron positivo por coronavirus antes de morir, lo que puede ser una mayoría sustancial en lugares con poca capacidad de realizar pruebas. En segundo lugar, es posible que los hospitales y los registros civiles no procesen los certificados de defunción durante varios días, o incluso semanas, lo que genera retrasos en los datos. Y tercero, la pandemia ha dificultado que los médicos traten otras afecciones y ha disuadido a las personas de ir al hospital, lo que puede haber provocado indirectamente un aumento en las muertes por enfermedades distintas del Covid-19. ”

The Economist - “La verdaderas muertes de la pandemia”

Tu amiga propone entonces que un mejor indicador para analizar el impacto del COVID-19 en la mortalidad de los países es calculando el “exceso de muertes”. Te explica que esto se calcula tomando el número de personas que murieron por cualquier causa (no solo COVID-19) en un período de tiempo determinado y en un lugar determinado, y comparándolo con las muertes que hubiesen acontecido si COVID-19 no hubiese sucedido - lo cual puede estimarse con una línea base histórica de las muertes que sucedieron durante los últimos años pre-pandemia. Por ejemplo, si en México (un lugar determinado), durante la tercera semana de enero del 2021 (un período de tiempo determinado), se reportaron 44,667 muertes totales (por todas las causas, no solo COVID-19), y sabemos que en los 5 años previos a la pandemia, en esa misma semana, en México, en promedio, murieron 15,454 personas (línea base histórica), podríamos decir que la diferencia de 29,213 muertes (44,667 menos 15,454), pueden ser atribuidas a la pandemia. Es decir, el “exceso de muertes” (comparado con un estimado de los 5 años anteriores) es lo que se atribuye a la pandemia.

https://drive.google.com/uc?export=view&id=1RSELGfobG1ue3wJcmW6NJCy-1T9HfMTy" alt="esquema">

Así, el reto que has asumido entonces es **calcular los estimados del exceso de muertes por Covid-19 por cada 100 mil habitantes...

As of June 13, 2023, there have been almost 768 million cases of coronavirus (COVID-19) worldwide. The disease has impacted almost every country and territory in the world, with the United States confirming around 16 percent of all global cases.

COVID-19: An unprecedented crisis Health systems around the world were initially overwhelmed by the number of coronavirus cases, and even the richest and most prepared countries struggled. In the most vulnerable countries, millions of people lacked access to critical life-saving supplies, such as test kits, face masks, and respirators. However, several vaccines have been approved for use, and more than 13 billion vaccine doses had already been administered worldwide as of March 2023.

The coronavirus in the United Kingdom Over 202 thousand people have died from COVID-19 in the UK, which is the highest number in Europe. The tireless work of the National Health Service (NHS) has been applauded, but the country’s response to the crisis has drawn criticism. The UK was slow to start widespread testing, and the launch of a COVID-19 contact tracing app was delayed by months. However, the UK’s rapid vaccine rollout has been a success story, and around 53.7 million people had received at least one vaccine dose as of July 13, 2022.

As COVID-19’s grip on international trade eases, a rise in imports and exports is anticipated to affect Australia’s industries in various ways.

Based on a comparison of coronavirus deaths in 210 countries relative to their population, Peru had the most losses to COVID-19 up until July 13, 2022. As of the same date, the virus had infected over 557.8 million people worldwide, and the number of deaths had totaled more than 6.3 million. Note, however, that COVID-19 test rates can vary per country. Additionally, big differences show up between countries when combining the number of deaths against confirmed COVID-19 cases. The source seemingly does not differentiate between "the Wuhan strain" (2019-nCOV) of COVID-19, "the Kent mutation" (B.1.1.7) that appeared in the UK in late 2020, the 2021 Delta variant (B.1.617.2) from India or the Omicron variant (B.1.1.529) from South Africa.

The difficulties of death figures

This table aims to provide a complete picture on the topic, but it very much relies on data that has become more difficult to compare. As the coronavirus pandemic developed across the world, countries already used different methods to count fatalities, and they sometimes changed them during the course of the pandemic. On April 16, for example, the Chinese city of Wuhan added a 50 percent increase in their death figures to account for community deaths. These deaths occurred outside of hospitals and went unaccounted for so far. The state of New York did something similar two days before, revising their figures with 3,700 new deaths as they started to include “assumed” coronavirus victims. The United Kingdom started counting deaths in care homes and private households on April 29, adjusting their number with about 5,000 new deaths (which were corrected lowered again by the same amount on August 18). This makes an already difficult comparison even more difficult. Belgium, for example, counts suspected coronavirus deaths in their figures, whereas other countries have not done that (yet). This means two things. First, it could have a big impact on both current as well as future figures. On April 16 already, UK health experts stated that if their numbers were corrected for community deaths like in Wuhan, the UK number would change from 205 to “above 300”. This is exactly what happened two weeks later. Second, it is difficult to pinpoint exactly which countries already have “revised” numbers (like Belgium, Wuhan or New York) and which ones do not. One work-around could be to look at (freely accessible) timelines that track the reported daily increase of deaths in certain countries. Several of these are available on our platform, such as for Belgium, Italy and Sweden. A sudden large increase might be an indicator that the domestic sources changed their methodology.

Where are these numbers coming from?

The numbers shown here were collected by Johns Hopkins University, a source that manually checks the data with domestic health authorities. For the majority of countries, this is from national authorities. In some cases, like China, the United States, Canada or Australia, city reports or other various state authorities were consulted. In this statistic, these separately reported numbers were put together. For more information or other freely accessible content, please visit our dedicated Facts and Figures page.

Coronavirus a nivel diario - Número de casos en lo que va de año para Israel como país

Coronavirus a nivel diario - Número de casos en lo que va de año para Israel como país

Casos diagnosticados de coronavirus en España desde que comenzó la epidemia. La evolución del coronavirus en España, en gráficos.

A COVID-19 modificou o mundo como conhecemos, diante do novo coronavírus os governos viram-se enfrentando um enorme desafio, palavras como enfrentamento, isolamento, quarentena, distanciamento social começaram a fazer parte da nova realidade mundial e das políticas públicas. Diante deste novo cenário, a monografia buscou responder quais foram as medidas que a gestão da Secretaria de Assistência Social de Mundo Novo-Bahia implementou para o atendimento da população no período da pandemia da Covid-19? Tendo como objetivo geral de estudo analisar as ações/medidas adotadas pela Secretaria Municipal de Assistência Social de Mundo Novo/BA em relação ao enfrentamento da COVID-19, buscando identificar o contexto histórico da pandemia no Brasil e em Mundo Novo; Verificar as ações/medidas da gestão pública brasileira frente à Covid-19; Descrever as medidas de Assistência Social para enfrentamento da Covid-19 e Analisar a gestão da política de assistência social de Mundo Novo/BA. A metodologia da pesquisa que originou este estudo, tem uma abordagem qualitativo-quantitativa, uma tipologia exploratória, utilizou-se como fonte de dados, as pesquisas bibliográfica e documental. Através do estudo foi possível identificar as primeiras medidas de enfrentamento do coronavírus no Brasil com a Lei da Quarentena, repatriamento, medidas orçamentárias e o auxílio emergencial, mas também o discurso contraditório do governo brasileiro que vai de encontro às orientações da OMS. Identificou-se no âmbito da Secretaria Municipal de Assistência Social de Mundo Novo/BA, um Plano Ação Emergencial que nortearam as ações desenvolvidas por cada programa socioassistencial, revendo metas e ações, adaptando estas perante a crise sanitária atual. Concluiu-se por fim, através deste estudo que a gestão da Assistência social preocupou com os profissionais e reorganização das ações e estratégias da rede SUAS no enfrentamento do coronavírus, confrontando-se com desafios como a burocratização, falta de orçamento e o desmantelamento anterior à pandemia do sistema SUAS. Contudo ressalta-se que com essa necessidade de reorganização os usuários da rede SUAS de Mundo Novo ficaram desassistidos, principalmente os que moram na zona rural do município.

A fecha de 12 de junio de 2022, el número de casos confirmados de COVID-19 a nivel mundial se situaba en torno a los 535,1 millones. Como se ve en esta estadística, todas las regiones del mundo ya han sido afectados por el SARS-Cov-2, responsable de la enfermedad conocida también como la neumonía de Wuhan. Entre ellas, destaca Europa con alrededor de 218,7 millones de contagiados. De hecho, el número de casos confirmados supera en más de 80 millones la cifra registrada en Asia, continente en el que se originó el brote.

Introdução: O envelhecer com saúde é um grande desafio diante das adversidades como se percebeu na pandemia pela Coronavirus Disease-2019 (COVID-19). Logo de início, se observou a preocupação com a fragilidade das pessoas idosas, resultando em recomendações mais rigorosas na proteção da saúde física. Desta forma, estas pessoas precisaram reajustar-se e se adaptar à situação inesperada pela privação de rotinas cotidianas, modificando comportamentos para enfrentar as repercussões advindas do surgimento da COVID-19 no mundo. Nessa conjuntura a utilização da Teoria das Representações Sociais (TRS) permite compreender os sentidos sobre saúde e espiritualidade elaborada por pessoas idosas, que vivenciaram esta pandemia. Este estudo justifica-se por sua relevância no fortalecimento das pesquisas sobre a temática apontando contribuições para sociedade, gestores e políticas públicas em saúde. Objetivo: analisar as representações sociais construídas sobre saúde e espiritualidade por pessoas idosas no contexto da COVID-19. Metodologia: Realizou-se um estudo de campo, exploratório com abordagem quanto-qualitativa para análise dos dados. A amostra foi composta por 50 voluntários selecionados por conveniência no Instituto Paraibano do Envelhecimento da Universidade Federal da Paraíba. A coleta dos dados ocorreu de maio a agosto de 2021, utilizando a técnica de entrevista, a partir de instrumento contendo: (1) Teste da Associação Livre de Palavras (TALP), (2) roteiro de entrevista semi-estruturado. O participante foi abordado previamente para esclarecimentos sobre o estudo, participação e autorização com agendamento para encontro por ambiente virtual. Os dados coletados foram distribuídos em dois corpora para processamento pelo software IRaMuTeQ®, empregando-se as análises de frequência simples, múltipla, e prototípica para o TALP; a Classificação Hierárquica Descendente e a Análise de Similitude para o corpus textual. Em seguida, os dados obtidos foram analisados pela abordagem estrutural e processual da TRS. Resultados: evidenciaram-se que as representações sociais de pessoas idosas construídas sobre saúde e espiritualidade estruturaram-se na conexão com Deus por meio do exercício da fé para manter bem-estar físico e mental em circunstâncias conflitantes ou desconhecidas, ocasionadas pela existência da COVID-19. Os entrevistados, associaram a importância da manutenção da condição de saúde existente antes da pandemia às estratégias físicas, mentais e espirituais utilizadas para amenizar a repercussão advinda com isolamento e distanciamento social. A imagem representacional da COVID-19 foi ancorada no medo, desencadeado pela possibilidade de hospitalização e morte deles ou de seus entes e amigos queridos, adotando atitudes de aceitação das recomendações para proteção da saúde. O conhecimento sobre a doença ocorreu ao longo do ano 2020 – 2021, a partir das informações veiculadas na mídia, formando um conceito de que o vírus não afeta exclusivamente a pessoa idosa com consequências letais. Conclusões: as representações sociais sobre saúde elaboradas pelos sujeitos foram estruturadas, categorizadas e compartilhadas, utilizando-se do exercício físico e coping religioso/espiritual. Sugere-se a ampliação em pesquisas futuras com amostras maiores e diferentes grupos comparativos que possam fortalecer a compreensão das crenças, ideias e práticas em diferentes sujeitos.

A pandemia da COVID-19 foi considerada uma das mais graves crises de saúde pública da história recente, interferindo na homeostasia das organizações de saúde do mundo e provocando um colapso econômico e social. Desse modo, este trabalho, objetivou caracterizar a conexão entre os aspectos geográficos e o acometimento por COVID-19 no estado da Paraíba, bem como construir um sistema de suporte à decisão espacial para determinar os níveis de prioridade municipais para combate à COVID-19 municipal, assim descritos: “não prioritário”, “tendência a não prioritário”, “tendência a prioritário” e “prioritário”. Trata-se, pois de um estudo do tipo quantitativo, exploratório e ecológico, a partir de dados secundários dos casos de COVID-19 do estado da Paraíba por município, disponibilizados pelo Sistema de Notificações de Síndrome Gripal do Ministério da Saúde. A população do estudo foi composta por todos os casos confirmados para COVID- 19 da 12ª semana epidemiológica de 2020 a 32ª semana epidemiológica de 2021. As análises dos dados seguiram as etapas presentes na arquitetura do Multiple Criteria Decision Making: Análise Estatística, Teste de Normalidade, Razão de Incidências Espacial, Análise Espacial, Análise Espaço-temporal, Tempo do Aglomerado Espaço- Temporal, Persistência do Aglomerado Espaço-Temporal, Coeficiente de Correlação de Spearman e Sistema Baseado em Regras Fuzzy. Ao longo da pesquisa, foram registrados 373.789 casos de COVID-19, desses, foram mais acometidos: indivíduos de 20 a 60 anos (75,23%), sexo biológico feminino (55,99%) e, comorbidades do tipo doença cardíaca (4,46%). Logo, com a aplicação do Spatial Decision Support System baseado em Weighted Linear Combination, obteve-se como produto um mapa de decisão final que permitiu a detecção e visualização espacial de municípios segundo o nível de prioridade. Foi evidenciado que 153 municípios foram classificados como “não prioritário”, 51 como “tendência a não prioritário” e 19 como “tendência a prioritário”. A partir desse resultado, os gestores podem intervir de maneira mais assertiva, direcionando a tomada de decisão de acordo com múltiplos fatores de risco para COVID-19 no estado da Paraíba.

Se trata de la tercera actualización del número de niños huérfanos a causa de la pandemia.

A informação oficial sobre a propagação da epidemia em França é bastante fragmentada e quase nunca está estruturada sob a forma de dados. O objetivo deste conjunto de dados é consolidar as informações oficiais e disponibilizá-las em formatos abertos e facilmente reutilizáveis (JSON, CSV...).

Granularidade

Os dados são propostos de acordo com várias granularidades: mundo, país (França), região e departamento. Os dados na malha do departamento são atualmente muito fragmentados. ### Fontes utilizadas — Saúde pública França

— Prefeituras — Agências regionais de saúde

— Ministério da Solidariedade e da Saúde

Código fonte e saídas

Ligação para o projeto de recolha de dados. Relatar problemas e erros de dados através da criação de saídas no seguinte endereço:

https://github.com/opencovid19-fr/data

[Edit 12/09/2020] Ora troverete nei file sottostanti gli ultimi 30 giorni, troppe persone non rispettano la richiesta di non recuperare troppo spesso il dataset (nessun interesse a recuperare ogni minuto mentre il file cambia 4 o 5 volte al giorno) Se vuoi accedere all'intera cronologia, contattami

[Edit 31/03/2020] Da ieri, ho fatto in modo di avere i dati del giorno dopo l'ESSC, quindi i dati dello stesso giorno sono ora disponibili e aggiornati più volte al giorno (circa ogni ora) mentre le nuove cifre cadono in tutto il mondo. I dati del giorno precedente sono sempre consolidati intorno alle 2 del mattino (non sono più 1h dal cambio orario). Se vuoi avere solo i dati completi, basta non tenere conto dell'ultimo giorno (data di oggi)

Qui condivido i dati che compilo con la famosa cartina mondiale dell'infezione da coronavirus creata e mantenuta da The Johns Hopkins University e che mi servono per visualizzare ** statistiche CoronaVirus in tutto il mondo e per paese**

Essi condividono i dati del giorno ogni notte su un GitHub deposito. I miei strumenti compilano questi nuovi dati non appena sono disponibili e condivido il risultato qui.

Questi dati vengono utilizzati per visualizzare tabelle e grafici sul sito CoronaVirus (Covid19) di Politologue.com https://coronavirus.politologue.com/

Questi dati ti permetteranno di creare i tuoi grafici e analisi se guardi l'argomento.

Non ti obbligo a farlo, ma se la mia compilazione ti permette di fare qualcosa al riguardo e ti ha risparmiato tempo, un link a https://coronavirus.politologue.com/ sarà apprezzabile.

Informazioni nei file (csv e json) — Numero di casi — Numero di morti — Numero di guarigione Tasso di mortalità (percentuale) — Tasso di guarigione (percentuale) — Tasso di infezione (persone ancora infette, non decedute o guarite) (percentuale) — E per i dati per paese, troverete un campo "paese"

** Se integri json o csv lato client su un sito o un'applicazione, tieni una cache sui tuoi server senza rischiare un carico imprevisto sui miei server.**

Number of Establishments: Nonprofit Entities: Central West: Mato Grosso: Novo Mundo data was reported at 0.000 Unit in Mar 2025. This stayed constant from the previous number of 0.000 Unit for Feb 2025. Number of Establishments: Nonprofit Entities: Central West: Mato Grosso: Novo Mundo data is updated monthly, averaging 0.000 Unit from Jun 2012 (Median) to Mar 2025, with 154 observations. The data reached an all-time high of 0.000 Unit in Mar 2025 and a record low of 0.000 Unit in Mar 2025. Number of Establishments: Nonprofit Entities: Central West: Mato Grosso: Novo Mundo data remains active status in CEIC and is reported by Ministry of Health. The data is categorized under Brazil Premium Database’s Health Sector – Table BR.HLB030: Number of Establishments: by Municipality: Central West: Mato Grosso. [COVID-19-IMPACT]