ABSTRACT This document aims to analyze co-citations with computational tools to identify the research perspectives related to COVID-19 in the areas of business, management, and economy. In addition, a bibliometric analysis is carried out that includes annual productivity, the most relevant authors, countries and institutions, the most cited documents, collaboration networks, and co-authorship. Information obtained from the Web of Science database found 4,347 documents published between the years 2020 and 2021 that were scientifically mapped in this field. An analysis of the research perspectives was carried out. The perspectives were determined through an analysis of co-citations from the application of a clustering algorithm using Gephi. In addition, tools such as Bibliometrix and VOSviewer were used for the development of bibliometric analysis. Through open-access tools, five perspectives related to the impact of COVID-19 on business, management, and economics were found. The first analyzes the effects on financial markets; the second presents the effects on tourism and consumer behavior; the third indicates the socio-economic effects of applying policies; the fourth presents the environmental and public health impacts; and the fifth shows the impacts on gender.

Resumen Desde finales del año 2019 un nuevo coronavirus, SARS-CoV-2, se extendió desde China hacia el resto del mundo, causando la pandemia de una enfermedad denominada COVID-19. Una enfermedad sistémica que en algunos casos produce neumonía severa que incluso puede progresar a falla respiratoria aguda y finalmente la muerte. Entre las comorbilidades que se han asociado con un aumento en la mortalidad por SARS-CoV-2 se encuentra la diabetes. En general, se estima que tener diabetes aumenta un 18 % el riesgo de infecciones respiratorias, en parte por el impacto que genera sobre la inmunidad innata o adquirida, lo que estaría contribuyendo a una presentación clínica más severa del SARS-CoV-2 al comparar con población sin diabetes. Considerando que existe una asociación entre mal control glucémico y mayor severidad clínica de la infección por COVID-19, se deben hacer importantes consideraciones sobre el manejo farmacológico brindado a los pacientes; el perfilamiento dependerá de las condiciones de cada paciente, de la severidad de la enfermedad y del tipo de manejo instaurado ya sea ambulatorio o intrahospitalario.

Abstract Since the end of the year 2019 a new coronavirus called Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS-CoV-2) has spread from China to the rest of the world, causing the pandemic of the disease called COVID-19. A systemic disease that in some cases produces severe pneumonia that can even progress to acute respiratory failure and eventually death. Among the comorbidities that have been associated with an increase in mortality from SARS-CoV-2, diabetes is one of them. In general, it is estimated that having diabetes increases the risk of respiratory infections by 18 %, in part, due to the impact on innate and acquired immunity, which would be contributing to a more severe clinical presentation of SARS-CoV-2 when compared with population without diabetes. Considering that there is an association between worse glycemic control and higher clinical severity of COVID-19 infection, important considerations must be made regarding the type of pharmacological management that is provided to patients; the profiling will depend on the conditions of each patient, the severity of the disease, and the type of management either as outpatient or in-hospital.

ABSTRACT Objective Design and implement an interactive web-based dashboard to track COVID-19 in Colombia Methods A tool was designed and implemented to analyze the data of Covid-19 positive cases in Colombia and published by the Instituto Nacional de Salud. The tool is based on the implementation of business intelligence methods with which you can understand the behavior of the pandemic in Colombia and generate structured data for decision-making by government levels. The tool displays, on a single screen, information on the number of cases, patient status, age ranges, city, location department, and gender. This information can be dynamically filtered and focus analyzes on the national, departmental, or municipal order. Additionally, methods are implemented for trend analysis, both on a linear and semi-log scale, as well as for calculating the case fatality rate in each of the municipalities. Results A web-based data analysis dashboard is implemented for semi-continuous monitoring of the COVID-19 pandemic in Colombia. With the use of the tool, a situational analysis is carried out for five of the most important cities in Colombia. Conclusions The application is effective, flexible, and easy to use. The situational analysis reflects that public policies for the control of the disease have been favorable for Medellín, but for Cartagena, Bogotá, Barranquilla, and Cali, complementary measures are required.

RESUMEN Objetivo Diseñar e implementar una herramienta dinámica web para el seguimiento de la COVID-19 en Colombia. Métodos Se diseña e implementa una herramienta para el análisis de los datos de los casos positivos de COVID-19 en Colombia y publicados por el Instituto Nacional de Salud. La herramienta se basa en la implementación de métodos de inteligencia empresarial con los que se pueda entender el comportamiento de la pandemia en Colombia y generar datos estructurados para la toma de decisiones por parte de los estamentos gubernamentales. La herramienta despliega, en una sola pantalla, información sobre número de casos, estado de los pacientes, rangos de edad, ciudad y departamento de ubicación y género. Esta información puede ser filtrada de forma dinámica y enfocar los análisis en el orden nacional, departamental o municipal. Adicionalmente, se implementan métodos para el análisis de tendencia, tanto en escala lineal como en escala semilogarítmica, así como para el cálculo de la tasa de letalidad en cada uno de los municipios. Resultados Se implementó una herramienta de análisis de datos basado en la web para el seguimiento semicontinuo de la pandemia de la COVID-19 en Colombia. A partir de la herramienta se realiza un análisis situacional para cinco de las ciudades más importantes de Colombia. Conclusiones El aplicativo es eficaz, flexible y de fácil manejo. El análisis situacional refleja que las políticas públicas para el control de la enfermedad han sido efectivas para Medellín, pero, para Cartagena, Bogotá, Barranquilla y Cali, se requieren medidas complementarias.

RESUMEN Objetivo Diseñar e implementar una herramienta dinámica web para el seguimiento de la COVID-19 en Colombia. Métodos Se diseña e implementa una herramienta para el análisis de los datos de los casos positivos de COVID-19 en Colombia y publicados por el Instituto Nacional de Salud. La herramienta se basa en la implementación de métodos de inteligencia empresarial con los que se pueda entender el comportamiento de la pandemia en Colombia y generar datos estructurados para la toma de decisiones por parte de los estamentos gubernamentales. La herramienta despliega, en una sola pantalla, información sobre número de casos, estado de los pacientes, rangos de edad, ciudad y departamento de ubicación y género. Esta información puede ser filtrada de forma dinámica y enfocar los análisis en el orden nacional, departamental o municipal. Adicionalmente, se implementan métodos para el análisis de tendencia, tanto en escala lineal como en escala semilogarítmica, así como para el cálculo de la tasa de letalidad en cada uno de los municipios. Resultados Se implementó una herramienta de análisis de datos basado en la web para el seguimiento semicontinuo de la pandemia de la COVID-19 en Colombia. A partir de la herramienta se realiza un análisis situacional para cinco de las ciudades más importantes de Colombia. Conclusiones El aplicativo es eficaz, flexible y de fácil manejo. El análisis situacional refleja que las políticas públicas para el control de la enfermedad han sido efectivas para Medellín, pero, para Cartagena, Bogotá, Barranquilla y Cali, se requieren medidas complementarias.

ABSTRACT Objective Design and implement an interactive web-based dashboard to track COVID-19 in Colombia Methods A tool was designed and implemented to analyze the data of Covid-19 positive cases in Colombia and published by the Instituto Nacional de Salud. The tool is based on the implementation of business intelligence methods with which you can understand the behavior of the pandemic in Colombia and generate structured data for decision-making by government levels. The tool displays, on a single screen, information on the number of cases, patient status, age ranges, city, location department, and gender. This information can be dynamically filtered and focus analyzes on the national, departmental, or municipal order. Additionally, methods are implemented for trend analysis, both on a linear and semi-log scale, as well as for calculating the case fatality rate in each of the municipalities. Results A web-based data analysis dashboard is implemented for semi-continuous monitoring of the COVID-19 pandemic in Colombia. With the use of the tool, a situational analysis is carried out for five of the most important cities in Colombia. Conclusions The application is effective, flexible, and easy to use. The situational analysis reflects that public policies for the control of the disease have been favorable for Medellín, but for Cartagena, Bogotá, Barranquilla, and Cali, complementary measures are required.

Resumen Se plantea una aproximación de medición de la eficiencia de la producción científica mediante el Data Envelopment Analysis (DEA): modelos CCR y Assurance Region (AR) con base en los indicadores de ciencia, tecnología e innovación (CTI) en los departamentos y en el Distrito Capital (D.C.) de Colombia. Se concluyó que ambos modelos calculan la eficiencia de las unidades de análisis, siendo AR susceptible a jerarquizaciones generadas en las variables de acuerdo a los objetivos país en temas de CTI.

Abstract This paper provides insights into how to approach the assessment of scientific production efficiency using Data Envelopment Analysis (DEA). The methods employed in this paper take into account both the CCR and Assurance Region (AR) models, which are based on science, technology and innovation (STI) indicators. The sample focuses on the departments in Colombia as well as the Capital District (C.D.). The research concludes that both models calculate the efficiency of the units of analysis. Furthermore, according to the country’s STI targets, AR is susceptible to hierarchies generated within the variables.