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Introducción: los datos de movilidad en tiempo real de Wuhan, China, y datos de casos detallados, incluido el historial de viajes, para determinar el impacto de las medidas de control, fue de vital importancia para el control de la COVID-19. Objetivo: analizar los casos reportados en los cinco regiones más afectadas de Perú por la COVID-19 y la correlación con los datos de movilidad. Método: se incluyeron los datos de los casos confirmados de COVID-19 que fueron obtenidos del Centro Nacional de Epidemiologia, Prevención y Control de Enfermedades de Perú (https://www.dge.gob.pe/), en el periodo desde 6 de emarzo hasta el 17 de agosto de 2020, y se seleccionaron las regiones con mayor cantidad de casos (CDC-Peru) (Arequipa, Callao, Lima, Lambayeque y Piura). Los datos de movilidad fueron obtenidos de los Informes de Movilidad Local (Community Mobility Reports-Google Mobility Reports) (https://www.google.com/covid19/mobility/) del Perú y se descargaron en un archivo CSV. Las categorias incluidas de los reportes de movilidad fueron: tiendas minoristas y ocio, estaciones de transporte público, lugares de trabajo y zonas residenciales. Resultados: se analizaron 165 datos encontrados en Google Mobility Reports, estos tenían una frecuencia diaria de datos, la misma cantidad de datos fue obtenida del CDC-Perú. Se observó una caída de todos los lugares estudiados menos de las zonas residenciales a nivel país. En cuanto a las asociaciones se encontró una correlacion negativa solo en las zonas residenciales. Conclusión: hubo una reducción de movilidad dada por la cuarentena y un factor protector para evitar contagios es el permanecer en casa.
informes de movilidad; Google; Perú; tendencias; COVID-19
informes de movilidad; Google; Perú; tendencias; COVID-19
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