Modelo inspirado en un proceso hidrológico para el pronóstico de escenarios de contagio de la COVID-19
Introducción: Los modelos matemáticos son abstracciones de la realidad que permiten describir características importantes de los fenómenos en estudio. Entre estos los modelos epidemiológicos son considerados una de las herramientas más poderosas para analizar y comprender la propagación y el control...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
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| Published: |
Academia de Ciencias de Cuba
2021-01-01
|
| Series: | Anales de la Academia de Ciencias de Cuba |
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| Online Access: | http://revistaccuba.sld.cu/index.php/revacc/article/view/869/971 |
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| author | Yoel Martínez González Daniel Ayax García Cortés |
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| description | Introducción: Los modelos matemáticos son abstracciones de la realidad que permiten describir características importantes de los fenómenos en estudio. Entre estos los modelos epidemiológicos son considerados una de las herramientas más poderosas para analizar y comprender la propagación y el control de epidemias. Objetivos: desarrollar un modelo para el pronóstico de escenarios de contagio de la COVID-19.
Métodos: Se combinaron el modelo propuesto de población inspirado en el tránsito hidrológico en ríos, un modelo autorregresivo de medias móviles (ARIMA) y un modelo de transición para evaluar tres escenarios posibles de contagio y su evolución temporal durante el desarrollo de la pandemia de la COVID-19.
Resultados: Fueron estudiados 27 países con reporte de contagio hasta el 16 de abril de 2020 y fueron agrupados por cuartiles según un parámetro que relaciona personas recuperadas y fallecidas. Esta información permitió establecer criterios sobre los parámetros involucrados en el modelo propuesto para el caso de Cuba. Los escenarios de contagio de la epidemia favorable, poco favorable y crítico fueron generados a partir de modelos ARIMA hasta el 29 de abril de 2020 y de transición, extendido a 120 días. Los resultados de la implementación del modelo fueron comparados con los datos reales de la evolución de la pandemia en Cuba hasta el 22 de mayo, obteniéndose una correspondencia satisfactoria entre los registros reales y los escenarios de casos activos. Este modelo podría utilizarse de la misma forma para otros países de América que tienen también un retardo con respecto a los países seleccionados para este estudio. |
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| spelling | doaj.art-7227fd21386f42b9a48f33390c70a2be2022-12-21T23:15:03ZspaAcademia de Ciencias de CubaAnales de la Academia de Ciencias de Cuba2304-01062021-01-01111Modelo inspirado en un proceso hidrológico para el pronóstico de escenarios de contagio de la COVID-19Yoel Martínez González 0https://orcid.org/0000-0002-8023-7897Daniel Ayax García Cortés1https://orcid.org/0000-0003-1530-7470Departamento de Medio Ambiente, Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas, InSTEC, Universidad de La Habana. La Habana, CubaDepartamento de Medio Ambiente, Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas, InSTEC, Universidad de La Habana. La Habana, CubaIntroducción: Los modelos matemáticos son abstracciones de la realidad que permiten describir características importantes de los fenómenos en estudio. Entre estos los modelos epidemiológicos son considerados una de las herramientas más poderosas para analizar y comprender la propagación y el control de epidemias. Objetivos: desarrollar un modelo para el pronóstico de escenarios de contagio de la COVID-19. Métodos: Se combinaron el modelo propuesto de población inspirado en el tránsito hidrológico en ríos, un modelo autorregresivo de medias móviles (ARIMA) y un modelo de transición para evaluar tres escenarios posibles de contagio y su evolución temporal durante el desarrollo de la pandemia de la COVID-19. Resultados: Fueron estudiados 27 países con reporte de contagio hasta el 16 de abril de 2020 y fueron agrupados por cuartiles según un parámetro que relaciona personas recuperadas y fallecidas. Esta información permitió establecer criterios sobre los parámetros involucrados en el modelo propuesto para el caso de Cuba. Los escenarios de contagio de la epidemia favorable, poco favorable y crítico fueron generados a partir de modelos ARIMA hasta el 29 de abril de 2020 y de transición, extendido a 120 días. Los resultados de la implementación del modelo fueron comparados con los datos reales de la evolución de la pandemia en Cuba hasta el 22 de mayo, obteniéndose una correspondencia satisfactoria entre los registros reales y los escenarios de casos activos. Este modelo podría utilizarse de la misma forma para otros países de América que tienen también un retardo con respecto a los países seleccionados para este estudio.http://revistaccuba.sld.cu/index.php/revacc/article/view/869/971covid-19modelospronósticoescenarios de contagio |
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