Un modelo de microsimulación basado en agentes para la propagación del COVID-19 en Medellín-Colombia
Desde el brote del nuevo coronavirus (COVID-19) el 31 de diciembre de 2019 en China se extendió rápidamente a más de 200 países de todo el mundo. Los gobiernos de los países afectados han tomado medidas como el distanciamiento social para disminuir la tasa de propagación de COVID-19. Como una forma...
- Autores:
-
Gómez Marín, Cristian Giovanny
Mosquera Tobón, Jose David
Serna-Urán, Conrado Augusto
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
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- Palabra clave:
- Agent-based microsimulation modeling
Stochastic simulation
Dissemination modeling
COVID-19
Microsimulación basada en agentes
Simulación estocástica
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Microsimulación basada en agentes Simulación estocástica Modelado de propagación COVID-19 |
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Desde el brote del nuevo coronavirus (COVID-19) el 31 de diciembre de 2019 en China se extendió rápidamente a más de 200 países de todo el mundo. Los gobiernos de los países afectados han tomado medidas como el distanciamiento social para disminuir la tasa de propagación de COVID-19. Como una forma de evaluar la efectividad de tales acciones, diseñamos un modelo de microsimulación basado en agentes que permite representar la propagación de COVID-19 en Medellín, Colombia. En consecuencia, reproducimos el número de casos y muertes causadas por COVID-19 de acuerdo con los datos reales de Medellín utilizando el modelo propuesto. Además, probamos nuestro modelo con dos escenarios: primero con acciones gubernamentales reales y segundo sin acciones gubernamentales en Medellín-Colombia. Los resultados de nuestro modelo muestran que las políticas de salud pública tempranas permiten aplanar la curva de la propagación de COVID-19 en contraste con el escenario sin restricciones. Como trabajo futuro, incluiremos más clústeres, por ejemplo, clústeres de ocio, clústeres de transporte, y la dinámica de los casos extranjeros de COVID-19 |
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En consecuencia, reproducimos el número de casos y muertes causadas por COVID-19 de acuerdo con los datos reales de Medellín utilizando el modelo propuesto. Además, probamos nuestro modelo con dos escenarios: primero con acciones gubernamentales reales y segundo sin acciones gubernamentales en Medellín-Colombia. Los resultados de nuestro modelo muestran que las políticas de salud pública tempranas permiten aplanar la curva de la propagación de COVID-19 en contraste con el escenario sin restricciones. Como trabajo futuro, incluiremos más clústeres, por ejemplo, clústeres de ocio, clústeres de transporte, y la dinámica de los casos extranjeros de COVID-19Since the outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) at December 31ths of 2019 in China it quickly spread to more than 200 countries around the word. Government on affected countries have taken actions such as social distancing in order to decrease the COVID-19 spreading rate. As a way to evaluate how effective are such actions, we design an agent-based microsimulation model that allows for representing the COVID-19 spreading in Medellín, Colombia. Accordingly, we reproduce the number of cases and deaths caused by the COVID-19 according to Medellín-real data by using the proposed model. Also, we test our model with two scenarios: first one with real government actions and second one without any government actions in Medellín-Colombia. Our model results show that early-public-health policies allows for flatting the curve of the COVID-19 spreading in contrast to the scenario without restrictions. As future work, we will include more clusters—e.g., leisure clusters, transport clusters—and the dynamic of the foreign COVID-19 cases.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1501Agent-based microsimulation modelingStochastic simulationDissemination modelingCOVID-19Microsimulación basada en agentesSimulación estocásticaModelado de propagaciónCOVID-19Un modelo de microsimulación basado en agentes para la propagación del COVID-19 en Medellín-ColombiaUn An agent-based microsimulation model for COVID-19 dissemination in Medellín-ColombiaArtículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Acuña, L., Fuente, J. 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