{"id":3280,"date":"2021-08-21T01:41:21","date_gmt":"2021-08-21T06:41:21","guid":{"rendered":"http:\/\/virtual.cuautitlan.unam.mx\/rudics\/?p=3280"},"modified":"2023-08-18T12:27:02","modified_gmt":"2023-08-18T18:27:02","slug":"protocolo-del-semaforo-epidemiologico-covid-19-en-mexico-una-clasificacion-alternativa-mediante-el-metodo-flowsort","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/virtual.cuautitlan.unam.mx\/rudics\/?p=3280","title":{"rendered":"Protocolo del sem\u00e1foro epidemiol\u00f3gico COVID-19 en M\u00e9xico: una clasificaci\u00f3n alternativa mediante el m\u00e9todo FlowSort"},"content":{"rendered":"

DOI: https:\/\/doi.org\/10.22201\/fesc.20072236e.2021.12.23.1<\/a><\/span><\/p>\n

COVID-19 epidemiological traffic light protocol in Mexico: an alternative classification using the FlowSort method<\/strong><\/p>\n

Jos\u00e9 Luis Romo Lozano<\/strong><\/p>\n

Profesor-Investigador de Tiempo Completo – Universidad Aut\u00f3noma Chapingo<\/p>\n

jromol@chapingo.mx<\/a><\/p>\nPDF<\/a>\n

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

El uso de protocolos de sem\u00e1foro para la gesti\u00f3n de riesgos actualmente es ampliamente utilizado en todo el mundo por gobiernos, organizaciones no gubernamentales y empresas privadas. Un ejemplo de esto es la implementaci\u00f3n de sem\u00e1foros para administrar los riesgos de la pandemia COVID-19. El objetivo de esta investigaci\u00f3n fue aplicar el m\u00e9todo FlowSort<\/em> como una alternativa distinta a la metodolog\u00eda actualmente usada por la Secretar\u00eda de Salud M\u00e9xico. Se concluy\u00f3 que es factible la utilizaci\u00f3n del m\u00e9todo FlowSort<\/em>, con la posibilidad de enriquecer la participaci\u00f3n de los tomadores de decisiones mediante el uso de distintas funciones de preferencia.<\/p>\n

Palabras clave: COVID-19, Clasificaci\u00f3n, m\u00e9todo FlowSort<\/em>, sem\u00e1foro<\/p>\n

Abstract<\/strong><\/p>\n

Traffic light protocols for risk management are currently widely used throughout the world by governments, non-governmental organizations, and private companies. An example of this is the implementation of traffic lights to manage the risks of the COVID-19 pandemic. The objective of this research was to apply the FlowSort method as a different alternative to the methodology currently used by the Mexican Ministry of Health. It is concluded that the FlowSort method is feasible, with the possibility of enriching the participation of decision-makers through the use of different preference functions.<\/p>\n

Keywords: COVID-19, Classification, FlowSort, traffic light<\/p>\n

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

Hoy en d\u00eda la gesti\u00f3n de riesgos mediante protocolos de sem\u00e1foro se utiliza ampliamente en todo el mundo por distintos tipos de organizaciones que incluyen: gobiernos, organizaciones no gubernamentales y empresas privadas (Kao et al., 2016). De igual modo, su aplicaci\u00f3n abarca una gran variedad de actividades, ejemplo de estas son: riesgo cl\u00ednico (Jones et al., 2021), salud mental (Ju\u00e1rez, 2020), sismicidad inducida por fracturaci\u00f3n hidr\u00e1ulica (Shultz et al., 2020), estudios de la pobreza (Cavana, 2019), etiquetado nutricional (Ducrot et al., 2016) educaci\u00f3n (Pinz\u00f3n, G\u00f3mez & Romero, 2015), amenaza de erupci\u00f3n volc\u00e1nica (De la Cruz-Reyna & Tilling, 2008) y, recientemente, en el tema del COVID-19 (Vizcaychipi et al., 2020). Generalmente, su uso tiene el objetivo de clasificar distintos niveles de una amenaza en particular para, en funci\u00f3n de ello, dise\u00f1ar respuestas que incluyen un conjunto de acciones espec\u00edficas.<\/p>\n

Derivado de la pandemia COVID-19 que actualmente padece el mundo, la inmensa mayor\u00eda de los pa\u00edses han implementado protocolos de sem\u00e1foro para administrar los riesgos asociados. Algunos ejemplos son: los pa\u00edses miembros de la Uni\u00f3n Europea (European Centre for Disease Prevention & Control, 2021), Argentina (Rojo et al., 2020), Ecuador (Shakya et al., 2020) y M\u00e9xico (Fajardo, 2020).<\/p>\n

El sem\u00e1foro epidemiol\u00f3gico que actualmente aplica la Secretar\u00eda de Salud de M\u00e9xico consiste en cuatro colores (Secretar\u00eda de Salud, 2020): Verde (riesgo bajo), Amarillo (riesgo moderado), Naranja (riesgo alto) y Rojo (riesgo m\u00e1ximo) que se usan para definir un conjunto de medidas restrictivas, o permisivas, para gestionar los riesgos que se derivan de la pandemia. El grado de permisibilidad m\u00e1s alto corresponde al color verde y disminuye sucesivamente; esto es, Verde > Amarillo > Naranja > Rojo. Los colores se asignan a cada entidad federativa de acuerdo con las estad\u00edsticas reflejadas en un conjunto de indicadores.<\/p>\n

La metodolog\u00eda reportada por la Secretar\u00eda de Salud de M\u00e9xico para la asignaci\u00f3n de los colores del sem\u00e1foro utiliza 10 indicadores, de los cuales cuatro se expresan como tasas, tres como porcentajes y otros tres como tendencias.<\/p>\n

    \n
  1. Tasa de reproducci\u00f3n efectiva (Rt) de COVID-19.<\/li>\n
  2. Tasa de incidencia de casos estimados activos por 100 mil habitantes de los \u00faltimos 14 d\u00edas (Ti).<\/li>\n
  3. Tasa de mortalidad por 100 mil habitantes (Tm).<\/li>\n
  4. Tasa de casos hospitalizados por 100 mil habitantes por 100 mil habitantes de los \u00faltimos 14 d\u00edas (Th).<\/li>\n
  5. Porcentaje de camas generales ocupadas en los hospitales dados de alta en la Red IRAG (PCg).<\/li>\n
  6. Porcentaje de camas con ventilador ocupadas en los hospitales dados de alta en la Red IRAG (PCv).<\/li>\n
  7. Porcentaje semanal de positividad al virus SARS-CoV-2 (PSp).<\/li>\n
  8. Tendencia de presentaci\u00f3n de casos de s\u00edndrome COVID-19 por 100 mil habitantes (TCs).<\/li>\n
  9. Tendencia de la tasa de mortalidad por 100 mil habitantes de los \u00faltimos 14 d\u00edas (TTm).<\/li>\n
  10. Tendencia de personas hospitalizadas por IRAG en hospitales de la Red IRAG (TPh).<\/li>\n<\/ol>\n

    Una vez que se tienen los valores reportados y estimados de los distintos indicadores, cada uno de estos es convertido a una escala num\u00e9rica del 0 al 4, de acuerdo con el rango de valores reflejados en estos, tal como se muestra en la tabla 1.<\/p>\n

    Tabla 1. Rangos y valores asignados a los indicadores en la escala 0-4<\/h2>\n\n\n\n\n\t\n\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t
    Indicador<\/th>Rango<\/th><\/td>valor asignado<\/th><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    1. Tasa de reproducci\u00f3n efectiva (Rt) de COVID-19<\/td>\u2265 2.5<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>2.0 - 2.49<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>1.5 - 1.99<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>1 -1.49<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 0.99<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    2. Tasa de incidencia de casos estimados activos por 100 mil habitantes de los \u00faltimos 14 d\u00edas (Ti)<\/td>\u2265 100<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>75 - 99.9<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>50 - 74.9<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>25 - 49.9<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 24.9<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    3. Tasa de mortalidad por cien mil habitantes (Tm)<\/td>\u2265 10<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>7.5 - 9.99<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>5.0 - 7.49<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>2.5 - 4.99<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 2.49<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    4. Tasa de casos hospitalizados por 100 mil habitantes por 100 mil habitantes (Th)<\/td>\u226540<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>30 \u2013 39.9<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>20 \u2013 29.9<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>11 -19.9<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 10.9<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    5. Porcentaje de ocupaci\u00f3n camas generales IRAG (PCg)<\/td>\u2265 70<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>60 \u2013 69.9<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>50 \u2013 59.9<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>40 \u2013 49.9<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 39.9<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    6. Porcentaje de ocupaci\u00f3n camas con ventilador (PCv) <\/td>\u2265 70<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>60 \u2013 69.9<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>50 \u2013 59.9<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>40 \u2013 49.9<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 39.9<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    7. Porcentaje de semanal de positividad al SARS-COV-2 (PSp)<\/td>\u2265 50<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>40 \u2013 49.9<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>30 \u2013 39.9<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>20 \u2013 29.9<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 19.9<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    8. Tendencia de presentaci\u00f3n de casos de s\u00edndrome COVID-19 (TCs)<\/td>\u2265 0.200<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>0.05 a 0.199<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>-0.05 a 0.049<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>-0.200 a \u2013 0.049<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 -0.21<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    9. Tendencia de mortalidad por cien mil habitantes (TTm)<\/td>\u22650.0200<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>0.005 a 0.0199<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>-0.005 a 0.0049<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>-0.0200 a \u2013 0.0049<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 -0.021<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    10. Tendencia personas hospitalizadas por cien mil habitantes (TPh)<\/td>\u22650.200<\/td><\/td>4<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>0.05 a 0.199<\/td><\/td>3<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>-0.05 a 0.049<\/td><\/td>2<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>-0.200 a \u2013 0.049<\/td><\/td>1<\/td><\/td>\n<\/tr>\n
    <\/td>\u2264 -0.21<\/td><\/td>0<\/td><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\nFuente: Secretar\u00eda de Salud, 2020<\/span>\n\n

    Sobre la ponderaci\u00f3n utilizada en los indicadores la informaci\u00f3n es incompleta. En la aplicaci\u00f3n del sem\u00e1foro se destacan dos etapas. La primera etapa ocurri\u00f3 con la utilizaci\u00f3n de cinco indicadores, sus pesos de importancia se distribu\u00edan de la siguiente manera: PCg (30 %), PCv (\u00bf%?), PPs (10 %), TPh (30 %) y TCs (30 %). Para la segunda etapa se agregaron otros cinco indicadores, pero no se reporta informaci\u00f3n sobre la redistribuci\u00f3n de los pesos respectivos.<\/p>\n

    Finalmente, la clasificaci\u00f3n de riesgo epid\u00e9mico resulta de la sumatoria de los valores asignados a los distintos indicadores determinados con base en el rango en el que se ubican, como se muestra en la tabla 1. Adicionalmente, con base en precisiones y di\u00e1logos mantenidos con los gobiernos de las entidades, se hacen ajustes en los puntos finales y se determina el color del sem\u00e1foro que se asigna a cada estado de la rep\u00fablica.<\/p>\n

    El objetivo de la presente investigaci\u00f3n fue utilizar la informaci\u00f3n proporcionada por la Secretar\u00eda de Salud (SS) del Gobierno Federal Mexicano para aplicar el m\u00e9todo multicriterio FlowSort<\/em>, como una alternativa distinta a la usada por la SS, para la clasificaci\u00f3n de los estados de la rep\u00fablica en los colores del sem\u00e1foro epidemiol\u00f3gico COVID-19.<\/p>\n

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

    La informaci\u00f3n de los criterios (indicadores) utilizada en este estudio, corresponde a la publicada el viernes 25 de septiembre de 2020 por la Secretear\u00eda de Salud, la cual se us\u00f3 para determinar los colores asignados a cada estado, vigentes en el periodo 28 de septiembre \u2013 11 de octubre de 2020 (tabla 2).<\/p>\n

    Tabla 2. Desempe\u00f1o de los estados de la rep\u00fablica en los distintos criterios, publicados el 25 de septiembre de 2020.<\/h2>\n\n\n\n\n\t\n\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t
    Estado<\/th>Rt<\/th>Ti<\/th>Tm<\/th>Th<\/th>PCg %<\/th>PCv %<\/th>PSp %<\/th>TCs<\/th>TTm<\/th>TPh<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    Aguascalientes ($a_1$)<\/td>0.93<\/td>19<\/td>4.3<\/td>9.19<\/td>22.61<\/td>40.2<\/td>27.4<\/td>-0.7378836<\/td>-0.022937864<\/td>-0.1445319<\/td>\n<\/tr>\n
    B. California ($a_2$)<\/td>0.96<\/td>11.8<\/td>3.7<\/td>6.84<\/td>25.31<\/td>27.47<\/td>43.1<\/td>-0.2181356<\/td>0.002960546<\/td>-0.0932719<\/td>\n<\/tr>\n
    B. California Sur ($a_3$)<\/td>1.06<\/td>89.5<\/td>3.1<\/td>12.7<\/td>27.82<\/td>22.62<\/td>31<\/td>1.08696978<\/td>-0.027675468<\/td>-0.0873613<\/td>\n<\/tr>\n
    Campeche ($a_4$)<\/td>0.64<\/td>7.2<\/td>1.7<\/td>4.24<\/td>4.61<\/td>3.62<\/td>17.4<\/td>-0.0544489<\/td>-0.043058126<\/td>-0.2168219<\/td>\n<\/tr>\n
    Chiapas ($a_5$)<\/td>1<\/td>1.1<\/td>0.1<\/td>0.59<\/td>5.91<\/td>4.56<\/td>20.5<\/td>-0.0395808<\/td>-0.001259624<\/td>-0.0063801<\/td>\n<\/tr>\n
    Chihuahua ($a_6$)<\/td>0.69<\/td>14<\/td>1.6<\/td>5.55<\/td>21.79<\/td>24.37<\/td>48.2<\/td>-0.1586209<\/td>-0.009276188<\/td>-0.0576669<\/td>\n<\/tr>\n
    Cd. de M\u00e9xico ($a_7$)<\/td>0.96<\/td>68.5<\/td>4.6<\/td>23.94<\/td>43.75<\/td>41.42<\/td>27.7<\/td>-0.4442578<\/td>-0.015561405<\/td>-0.0768346<\/td>\n<\/tr>\n
    Coahuila ($a_8$)<\/td>0.74<\/td>28.7<\/td>5.7<\/td>8.85<\/td>27.43<\/td>35.39<\/td>31.3<\/td>-0.4363621<\/td>-0.020834106<\/td>-0.3164481<\/td>\n<\/tr>\n
    Colima ($a_9$)<\/td>0.67<\/td>39<\/td>7.3<\/td>14.73<\/td>51.52<\/td>31.78<\/td>59.2<\/td>-0.2304296<\/td>-0.052336965<\/td>-0.2412446<\/td>\n<\/tr>\n
    Durango ($a_{10}$)<\/td>1.1<\/td>30.8<\/td>2.2<\/td>6.59<\/td>30.46<\/td>25.51<\/td>38.9<\/td>-0.2474263<\/td>-0.005448674<\/td>-0.1900953<\/td>\n<\/tr>\n
    E. de M\u00e9xico ($a_{11}$)<\/td>0.94<\/td>18.4<\/td>2.5<\/td>6.52<\/td>35.51<\/td>28.76<\/td>36.5<\/td>-0.166671<\/td>-0.001176787<\/td>-0.0490668<\/td>\n<\/tr>\n
    Guanajuato ($a_{12}$)<\/td>0.96<\/td>38.7<\/td>2.3<\/td>5.22<\/td>22.85<\/td>8.98<\/td>40.5<\/td>-0.187112<\/td>-0.008712904<\/td>-0.1398614<\/td>\n<\/tr>\n
    Guerrero ($a_{13}$)<\/td>1.26<\/td>27.6<\/td>1.9<\/td>5.36<\/td>36.79<\/td>15.73<\/td>58.2<\/td>0.04179949<\/td>-0.01198285<\/td>0.08985987<\/td>\n<\/tr>\n
    Hidalgo ($a_{14}$)<\/td>0.8<\/td>17.9<\/td>4.1<\/td>8.53<\/td>36.83<\/td>18.02<\/td>54.4<\/td>-0.123473<\/td>-0.005901818<\/td>-0.108764<\/td>\n<\/tr>\n
    Jalisco ($a_{15}$)<\/td>0.98<\/td>19.2<\/td>3.9<\/td>7.64<\/td>21.3<\/td>21.39<\/td>50.4<\/td>-0.1566443<\/td>0.001439996<\/td>-0.07377812<\/td>\n<\/tr>\n
    Michoac\u00e1n ($a_{16}$)<\/td>0.96<\/td>23.4<\/td>3.1<\/td>6.81<\/td>35.06<\/td>24.72<\/td>47.6<\/td>-0.0697948<\/td>-0.012847524<\/td>0.0498594<\/td>\n<\/tr>\n
    Morelos ($a_{17}$)<\/td>0.81<\/td>7.7<\/td>1.2<\/td>4.96<\/td>21.27<\/td>13.92<\/td>32.5<\/td>-0.1193039<\/td>-0.013815215<\/td>-0.04293254<\/td>\n<\/tr>\n
    Nayarit ($a_{18}$)<\/td>0.81<\/td>20.6<\/td>4.3<\/td>8.28<\/td>53.72<\/td>14.48<\/td>63.1<\/td>-0.0989438<\/td>-0.011328736<\/td>-0.0209038<\/td>\n<\/tr>\n
    Nuevo Le\u00f3n ($a_{19}$)<\/td>0.93<\/td>46.4<\/td>5.1<\/td>17.73<\/td>46.86<\/td>38.84<\/td>49.4<\/td>-0.3303689<\/td>-0.016543705<\/td>-0.3800761<\/td>\n<\/tr>\n
    Oaxaca ($a_{20}$)<\/td>1.01<\/td>15.7<\/td>1.4<\/td>3.34<\/td>24.75<\/td>22.67<\/td>72.5<\/td>-0.0255884<\/td>-0.005026884<\/td>0.0040646<\/td>\n<\/tr>\n
    Puebla ($a_{21}$)<\/td>0.83<\/td>12.9<\/td>2.4<\/td>5.6<\/td>30.48<\/td>19.21<\/td>34.4<\/td>-0.1085223<\/td>-0.018249291<\/td>-0.0847535<\/td>\n<\/tr>\n
    Quer\u00e9taro ($a_{22}$)<\/td>0.99<\/td>19.3<\/td>4.7<\/td>8.12<\/td>23.13<\/td>27.21<\/td>54.9<\/td>-0.2598809<\/td>-0.02501685<\/td>-0.1714441<\/td>\n<\/tr>\n
    Quintana Roo ($a_{23}$)<\/td>0.81<\/td>19.1<\/td>4.6<\/td>8.34<\/td>22.35<\/td>23.35<\/td>45.5<\/td>-0.21102848<\/td>-0.003843903<\/td>-0.0435285<\/td>\n<\/tr>\n
    San Luis Potos\u00ed ($a_{24}$)<\/td>0.84<\/td>29.2<\/td>4.5<\/td>11.6<\/td>22.97<\/td>24.07<\/td>37.3<\/td>-0.0998267<\/td>-0.015793225<\/td>0.03624858<\/td>\n<\/tr>\n
    Sinaloa ($a_{25}$)<\/td>0.91<\/td>14.3<\/td>3.5<\/td>9.8<\/td>26.17<\/td>20.62<\/td>48.8<\/td>-0.2180448<\/td>-0.019071952<\/td>-0.1089947<\/td>\n<\/tr>\n
    Sonora ($a_{26}$)<\/td>0.93<\/td>18.6<\/td>1.2<\/td>4.04<\/td>16.96<\/td>10.94<\/td>32.5<\/td>-0.2281091<\/td>-0.023295292<\/td>0.02241898<\/td>\n<\/tr>\n
    Tabasco ($a_{27}$)<\/td>0.83<\/td>32.3<\/td>2.3<\/td>6.76<\/td>23.09<\/td>17.37<\/td>31.6<\/td>-0.229321<\/td>-0.010112001<\/td>-0.0548443<\/td>\n<\/tr>\n
    Tamaulipas ($a_{28}$)<\/td>0.97<\/td>22.3<\/td>2.4<\/td>10.06<\/td>24.8<\/td>15.81<\/td>36.8<\/td>-0.1622378<\/td>-0.023429086<\/td>-0.2534232<\/td>\n<\/tr>\n
    Tlaxcala ($a_{29}$)<\/td>0.8<\/td>9<\/td>2<\/td>4.39<\/td>16.42<\/td>17.65<\/td>28.4<\/td>-0.2847353<\/td>-0.004020489<\/td>0.02024348<\/td>\n<\/tr>\n
    Veracruz ($a_{30}$)<\/td>0.94<\/td>13.3<\/td>1.9<\/td>6.15<\/td>33.96<\/td>21.65<\/td>53.5<\/td>-0.0740543<\/td>-0.003602682<\/td>-0.070627<\/td>\n<\/tr>\n
    Yucat\u00e1n ($a_{31}$)<\/td>0.9<\/td>40.9<\/td>2.8<\/td>11.52<\/td>19.85<\/td>15.11<\/td>43.2<\/td>-0.0114609<\/td>-0.001102987<\/td>-0.3288958<\/td>\n<\/tr>\n
    Zacatecas ($a_{32}$)<\/td>0.99<\/td>30.7<\/td>4.7<\/td>6.97<\/td>26.85<\/td>28.93<\/td>48.4<\/td>-0.198517<\/td>0.000973388<\/td>-0.0847093<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\nFuente: Secretar\u00eda de Salud del gobierno de M\u00e9xico<\/span>\n\n

    El m\u00e9todo FlowSort<\/em><\/p>\n

    FlowSort<\/em> (Nemery & Lamboray, 2008), es un m\u00e9todo de clasificaci\u00f3n multicriterio basado en la metodolog\u00eda PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enriched Evaluation<\/em>), (Brans & Vincke, 1985), que asigna alternativas en categor\u00edas predefinidas y completamente ordenadas (Pelissari et al., 2019). Su utilizaci\u00f3n incluye una amplia cantidad de importantes actividades tales como: la evaluaci\u00f3n de agilidad de respuesta por parte de hospitales en manejo de desastres (Moheimani et al., 2021); evaluaci\u00f3n de capacidades de innovaci\u00f3n y exportaci\u00f3n de peque\u00f1as y medianas empresas (Enjolras, Camargo & Schmitt, 2020); la asignaci\u00f3n de alternativas en clusters<\/em> individuales o de intervalo (Sarrazin, De Smet & Rosenfeld, 2018); la priorizaci\u00f3n de los factores causantes de fallas en la planificaci\u00f3n de recursos empresariales (Rahmanimanesh et al., 2017) y la evaluaci\u00f3n de cadenas de suministro (Sep\u00falveda & Derpich, 2014). Hasta ahora, no se sabe que en la literatura del tema se reporten aplicaciones del m\u00e9todo en la clasificaci\u00f3n de colores en protocolos de sem\u00e1foro.<\/p>\n

    La utilizaci\u00f3n del m\u00e9todo FlowSort<\/em> hace uso de los siguientes componentes:<\/p>\n

    Un conjunto de alternativas a categorizar $\ud835\udc34=\\{a_1 , a_2 , . . . , a_n \\}$.<\/p>\n

    Un conjunto de criterios de desempe\u00f1o de las alternativas $F=\\{f_1, f_2 , . . . , f_m\\}$.<\/p>\n

    Un grupo de perfiles de referencia $R=\\{r_1 , . . . , r_{k+1} \\}$, utilizados para definir cada categor\u00eda, donde $\\dot{R}_i=R\\cup \\{a_i\\}$ es el conjunto extendido de los perfiles, considerando cada alternativa $a_i$.<\/p>\n

    Un grupo de funciones de preferencia (Brans y Vincke, 1985), de las cuales se seleccionan aquellas que satisfagan las preferencias del tomador de decisiones.<\/p>\n

    Un conjunto K de categor\u00edas predefinidas $C_1 ,C_2, . . . , C_K$ , donde la categor\u00eda $C_1$ es la mejor y la categor\u00eda $C_K$ es la peor. Cada categor\u00eda es predefinida mediante perfiles l\u00edmite o perfiles centrales. En el primer caso, cada categor\u00eda se define a partir de un l\u00edmite superior $(r_j)$ y un l\u00edmite inferior $(r_{j+1})$. En el segundo caso, las categor\u00edas se definen por un elemento central o centroide $(r_j^*)$.<\/p>\n

    Un conjunto de pesos asociados a cada criterio, $W=\\{w_1,\\ldots,w_m\\}$,\u00a0 donde $\\sum_{m=1}^{q} w_m=1$.<\/p>\n

    El m\u00e9todo FlowSort<\/em>, utiliza las metodolog\u00edas PROMETHEE. Esto es, mediante la relaci\u00f3n de superaci\u00f3n (outranking<\/em>) se contabilizan las preferencias entre cada una de las alternativas con el conjunto de perfiles definidos mediante comparaciones pareadas. Con base en esas comparaciones se estiman los flujos positivos $\\left(\\phi_{\\dot{R}_j}^{+}\\right)$, negativos $\\left(\\phi_{\\dot{R}_j}^{-}\\right)$ , y netos $\\left(\\phi_{\\dot{R}_j}\\right)$para cada alternativa, x en $\\dot{R}$, mediante las ecuaciones (1), (2), y (3).<\/p>\n

    \\begin{equation}
    \n\\phi_{\\dot{R}_i}^{+}=\\frac{1}{\\lvert\\dot{R}_l\\rvert-1}\\sum_{y\\in\\dot{R}_i} \\pi(a_i,a_j)
    \n\\end{equation}<\/p>\n

    \\begin{equation}
    \n\\phi_{\\dot{R}_i}^{-}=\\frac{1}{\\lvert\\dot{R}_l\\rvert-1}\\sum_{y\\in\\dot{R}_i} \\pi(a_j,a_i)
    \n\\end{equation}<\/p>\n

    \\begin{equation}
    \n\\phi_{\\dot{R}_i}=\\phi_{\\dot{R}_i}^{+} + \\phi_{\\dot{R}_i}^{-}
    \n\\end{equation}<\/p>\n

    \\begin{equation}
    \nC_{\\phi^+}(a_i)=C_h,if\\phi_{\\dot{R}_i}^{+}(r_h)\\geq\\phi_{\\dot{R}_i}^{+}(a_i)>\\phi_{\\dot{R}_i}^{+}(r_{h+1})
    \n\\end{equation}<\/p>\n

    \\begin{equation}
    \nC_{\\phi^-}(a_i)=C_h,if\\phi_{\\dot{R}_i}^{-}(r_h)\\geq\\phi_{\\dot{R}_i}^{-}(a_i)\\leq\\phi_{\\dot{R}_i}^{-}(r_{h+1})
    \n\\end{equation}<\/p>\n

    Donde $\\pi(a_i,a_j)$ es el grado de preferencia que expresa la preferencia global de la alternativa $a_i$ sobre $a_j$ de acuerdo con todos los criterios.<\/p>\n

    Posteriormente, se determina la asignaci\u00f3n las clases a cada alternativa mediante las reglas de asignaci\u00f3n (4) y (5). Cuando se presentan conflictos entre (4) y (5), se hace uso de los flujos netos (Sepulveda, 2014).<\/p>\n

    Otra manera de ver el m\u00e9todo FlowSort<\/em> es que este simplemente prioriza el conjunto $\\dot{R}_i$ para cada $a_i$, y la identificaci\u00f3n de la clase correspondiente se determina a partir de la posici\u00f3n $a_i$ de entre los perfiles $r_h$\u00a0 y $r_{h+1}$(Ishizaka & Nemery, 2013).<\/p>\n

    En la aplicaci\u00f3n del m\u00e9todo FlowSort<\/em> para la determinaci\u00f3n de los colores del sem\u00e1foro COVID-19, la informaci\u00f3n disponible se consider\u00f3 de la siguiente manera:<\/p>\n

      \n
    1. Las alternativas son los estados de la rep\u00fablica $\ud835\udc34=\\{a_1 , a_2 , \\ldots, a_{32} \\}$;<\/li>\n
    2. Los criterios de desempe\u00f1o son los indicadores $F=\\{f_1 , f_2 , \\ldots, f_{10} \\}$;;<\/li>\n
    3. La funci\u00f3n de preferencia utilizada es la llamada usual (figura 1), donde la preferencia se define mediante las f\u00f3rmulas en (6);<\/li>\n<\/ol>\n

      \"\"<\/p>\n

      Figura 1. Funci\u00f3n de preferencia usual (Brans and De Simet, 2016)<\/p>\n

      \\begin{equation}
      \nPreferencia=\\left\\{ \\begin{array}{ll}
      \n0 & \\mbox{si $f_k(a_i)-f_k(a_j) \\leq 0$,} \\\\
      \n1 & \\mbox{si $f_k(a_i)-f_k(a_j) > 0$,}
      \n\\end{array}
      \n\\right.
      \n\\end{equation}<\/p>\n

        \n
      1. Las categor\u00edas, o clases, equivalen a los colores del sem\u00e1foro COVID-19, {verde, amarillo, naranja, y rojo};<\/li>\n
      2. Los perfiles l\u00edmite que determinan los colores son $\\{r_1, r_2,\\ldots,r_4 \\}$ (tabla 3), los cuales se basaron en los rangos especificados en el proceso de asignaci\u00f3n de los valores de la escala 0-4 (tabla 1), Secretar\u00eda de Salud (2020).<\/li>\n<\/ol>\n

        Tabla 3. Perfiles que definen los distintos colores del sem\u00e1foro<\/h2>\n\n\n\n\n\t\n\n\t\n\t\n\t\n\t
        Color\\criterios<\/th>Rt<\/th>Ti<\/th>Tm<\/th>Th<\/th>PCg<\/th>PCv<\/th>PSp<\/th>TCs<\/th>TTm<\/th>TPh<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        Verde<\/td>\u2264 1.49<\/td>\u2264 49.9<\/td>\u2264 4.99<\/td>\u2264 19.9<\/td>\u2264 49.9<\/td>\u2264 49.9<\/td>\u2264 29.9<\/td>\u2264 -0.049<\/td>\u2264 -0.0049<\/td>\u2264 -0.049<\/td>\n<\/tr>\n
        Amarillo<\/td>1.99<\/td>74.9<\/td>7.49<\/td>29.9<\/td>59.9<\/td>59.9<\/td>39.9<\/td>0.049<\/td>0.0049<\/td>0.049<\/td>\n<\/tr>\n
        Naranja<\/td>2.49<\/td>99.9<\/td>9.99<\/td>39.9<\/td>69.9<\/td>69.9<\/td>49.9<\/td>0.199<\/td>0.0199<\/td>0.199<\/td>\n<\/tr>\n
        Rojo<\/td>\u2265 2.5<\/td>\u2265 100<\/td>\u226510<\/td>\u2265 40<\/td>\u2265 70<\/td>\u2265 70<\/td>\u226550<\/td>\u22650.200<\/td>\u2265 0.0200<\/td>\u22650.200<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\nFuente: Elaboraci\u00f3n propia<\/span>\n\n
          \n
        1. Finalmente, para complementar la aplicaci\u00f3n, los pesos de importancia $W=\\{w_1,w_2,\\ldots,w_{10}\\}$, asignados a cada criterio fueron: Rt (0.10), Ti (0.15), Tm (0.10), Th (0,15), PCg (0.05), PCv (0.05), PSp (0.10), TCs (0.10), TTm (0.10), TPh (0.10). Estos se determinaron buscando un equilibrio con los que original y parcialmente se asignaron durante la primera etapa de la operaci\u00f3n del sem\u00e1foro. Asimismo, es relevante indicar que todos los criterios utilizados son a minimizar. Esto quiere decir que todos est\u00e1n orientados en la misma direcci\u00f3n (negativa), lo que implica que un valor grande de cualquiera de ellos contribuye a la asignaci\u00f3n de un color menos permisivo; mientras que un valor peque\u00f1o contribuye en sentido contrario (Br\u00fcggeman & Patil, 2011).<\/li>\n<\/ol>\n

          Con la idea de observar las diferencias entre el m\u00e9todo utilizado por la Secretar\u00eda de Salud y el m\u00e9todo FlowSort<\/em>, se presentan la tabla 4 y la figura 2.<\/p>\n

          Tabla 4. Comparaci\u00f3n entre los procesos de clasificaci\u00f3n de ambos m\u00e9todos<\/p>\n\n\n\n\n
          M\u00e9todo de la Secretar\u00eda de Salud<\/strong><\/td>\nM\u00e9todo FlowSort<\/em><\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
          \n
            \n
          • Se establecen los indicadores. La orientaci\u00f3n de estos es minimizar.<\/li>\n
          • Se normalizan sus valores en una escala num\u00e9rica 0-4.<\/li>\n
          • Se ponderan los indicadores de acuerdo con su importancia.<\/li>\n
          • Se ejecuta una suma ponderada<\/li>\n<\/ul>\n

            Resultado<\/strong><\/p>\n

              \n
            • Se obtiene una lista donde cada estado de la rep\u00fablica obtiene una puntuaci\u00f3n y se ordena de menor a mayor puntuaci\u00f3n.<\/li>\n
            • Se hace cortes en la lista de los estados de acuerdo con la siguiente puntuaci\u00f3n obtenida: 0-8 = Verde; 9-18 = Amarillo; 16-31 = Naranja; y 32-40 = Rojo.<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n
          		\n
            \n
          • Se establecen los indicadores. La orientaci\u00f3n de estos es minimizar.<\/li>\n
          • Se establecen los valores de los perfiles l\u00edmite, para cada indicador, que definen cada color (clase).<\/li>\n
          • Se ponderan los indicadores de acuerdo con su importancia.<\/li>\n
          • Se realizan comparaciones pareadas entre los valores, en cada indicador de cada estado, con los valores definidos en cada color.<\/li>\n
          • Se determinan las relaciones de superaci\u00f3n (outranking<\/em>) y se contabilizan en los flujos unicriterio y flujos globales.<\/li>\n
          • Se aplican las reglas de asignaci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n

            Resultado<\/strong><\/p>\n