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EzequielDSARG / repository
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Proyecto Final ARIAS EZEQUIEL
PLAN GLOBAL COVID-19
Contexto
La mortalidad por COVID-19 ha impactado de manera significativa. Las interrelaciones entre clase social, género, etnia y territorio con mortalidad y sus variables intermediarias son complejas. Estudios recientes han mostrado que respecto a la COVID-19, en general, personas en situación de vulnerabilidad socioeconómica tienen mayores riesgos de contagio y muerte por la COVID-19. Las desigualdades están relacionadas tanto con la capacidad de protección respecto al contagio. En este estudio se analizan las relaciones entre la mortalidad por la COVID-19 y la vulnerabilidad socioeconómica medida por la condición de hacinamiento en que vive la población en la región. Además de la dificultad en la prevención de la enfermedad por COVID-19, están presentes las desigualdades respecto al acceso al sistema de salud una vez contagiados. Las brechas en el acceso al sistema de salud (testeos, atención médica, internación, entre otros) y las diferencias en la calidad de los servicios que reciben los grupos socioeconómicos pueden influir de manera significativa en el tratamiento y en la sobrevivencia a la enfermedad. Las interrelaciones entre clase social, género, etnia y territorio con mortalidad y sus variables intermediarias son complejas. A nivel individual, el contagio está relacionado con la capacidad de utilización de equipamientos de protección personal, la posibilidad de hacer cuarentenas y aislamiento físico, la higienización frecuente y el acceso de informaciones respecto a la nueva enfermedad. Personas en viviendas en situación de vulnerabilidad, con mayor precariedad laboral, altos niveles de hacinamiento y dificultades de acceso a agua y servicios sanitarios presentan mayores desafíos para la protección contra el virus. si bien las investigaciones sobre las desigualdades sociales y el impacto diferenciado de la pandemia aún son fragmentarias, se ha demostrado una alta correlación entre vulnerabilidad socioeconómica y grado de severidad y muerte por la COVID-19
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jakevdp /
Python Data Science Handbook: full text in Jupyter Notebooks
99/100 healthfastai /
The fastai book, published as Jupyter Notebooks
85/100 healthfchollet /
Jupyter notebooks for the code samples of the book "Deep Learning with Python"
Kalman Filter book using Jupyter Notebook. Focuses on building intuition and experience, not formal proofs. Includes Kalman filters,extended Kalman filters, unscented Kalman filters, particle filters, and more. All exercises include solutions.
80/100 healthipython /
Official repository for IPython itself. Other repos in the IPython organization contain things like the website, documentation builds, etc.
90/100 healthkubeflow /
Machine Learning Toolkit for Kubernetes
96/100 health