Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEM
La gran mayoría de disciplinas de las ciencias hace uso de herramientas de modelado y simulación para describir fenómenos que requieren ser estudiados. El hecho de tener la posibilidad de aproximarse a un evento real, a través de una simulación, permite analizar características que no son sencillas...
- Autores:
-
Sanchez Padilla, Jhoan Andres
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/37012
- Palabra clave:
- Modelado
Epidemiología
Dengue
Serotipo
Ajuste Del Modelo
Stem.
Modeling
Epidemiology
Dengue
Serotype
Model Fitting
Stem.
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
id |
UISANTADR2_be5e45f2559c75babfc63e8d2c6438b8 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/37012 |
network_acronym_str |
UISANTADR2 |
network_name_str |
Repositorio UIS |
repository_id_str |
|
dc.title.none.fl_str_mv |
Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEM |
dc.title.english.none.fl_str_mv |
Modeling and epidemiological simulation for dengue in the metropolitan area of bucaramanga, using stem simulation tool |
title |
Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEM |
spellingShingle |
Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEM Modelado Epidemiología Dengue Serotipo Ajuste Del Modelo Stem. Modeling Epidemiology Dengue Serotype Model Fitting Stem. |
title_short |
Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEM |
title_full |
Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEM |
title_fullStr |
Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEM |
title_full_unstemmed |
Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEM |
title_sort |
Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEM |
dc.creator.fl_str_mv |
Sanchez Padilla, Jhoan Andres |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Sierra Bueno, Daniel Alfonso Sepulveda Sepulveda, Franklin Alexander Martinez Vega, Ruth Arali |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Sanchez Padilla, Jhoan Andres |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Modelado Epidemiología Dengue Serotipo Ajuste Del Modelo Stem. |
topic |
Modelado Epidemiología Dengue Serotipo Ajuste Del Modelo Stem. Modeling Epidemiology Dengue Serotype Model Fitting Stem. |
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv |
Modeling Epidemiology Dengue Serotype Model Fitting Stem. |
description |
La gran mayoría de disciplinas de las ciencias hace uso de herramientas de modelado y simulación para describir fenómenos que requieren ser estudiados. El hecho de tener la posibilidad de aproximarse a un evento real, a través de una simulación, permite analizar características que no son sencillas de descubrir. Desde otra perspectiva, el modelado y simulación permite conocer un suceso sin necesidad de repetirlo físicamente una gran cantidad de veces, crucial si lo que se investiga genera impactos económicos o no es posible reproducirlo con facilidad. Una de las aplicaciones del modelado y simulación de sistemas es la representación de modelos biológicos o de poblaciones desde el panorama de la epidemiología, permitiendo la observación de la dinámica de las poblaciones y las enfermedades. El proceso de definición y ajuste de un modelo matemático para describir el comportamiento del virus Dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga es relatado en este documento, que se divide en 4 capítulos. Una sección inicial que describe las características fundamentales del dengue, así como algunos de sus aspectos a nivel de epidemiología. De igual manera se comenta toda la base teórica sobre la cual se sustenta el desarrollo de la propuesta de solución al problema. La segunda parte del documento relata de manera concreta la propuesta y definición del modelo que será utilizado, el cual debe ser ajustado a una serie de datos generados a partir de bases de datos del sistema SIVIGILA del Instituto Nacional de Salud (INS). La metodología y resultados para el ajuste del modelo se exponen en la tercera sección, así como diversas técnicas para evaluar su eficiencia y sensibilidad. Finalmente, el capítulo cuarto analiza las proyecciones realizadas a partir del sistema previamente ajustado, para la zona de interés y dentro de los siguientes 5 años (2016-2020). |
publishDate |
2017 |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2017 2024-03-03T23:26:55Z |
dc.date.created.none.fl_str_mv |
2017 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2017 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-03-03T23:26:55Z |
dc.type.local.none.fl_str_mv |
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado |
dc.type.hasversion.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce |
format |
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37012 |
dc.identifier.instname.none.fl_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv |
https://noesis.uis.edu.co |
url |
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37012 https://noesis.uis.edu.co |
identifier_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.license.none.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) |
dc.rights.uri.none.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
dc.rights.creativecommons.none.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv |
Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas |
dc.publisher.program.none.fl_str_mv |
Ingeniería Electrónica |
dc.publisher.school.none.fl_str_mv |
Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
institution |
Universidad Industrial de Santander |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/2705aebb-daa3-42ce-803e-458685a16def/download https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/565094b2-98a2-4e5a-ac87-709e8f1f7167/download https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4b65a985-ec77-46ee-bde8-ce1ebfa0b44c/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
c7a1b36a7c7608b8b3bdaacebf99abbe f20ca9cbaf5be8954229989a3fd283b1 816231e6667aa60263b0a79875101e56 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
DSpace at UIS |
repository.mail.fl_str_mv |
noesis@uis.edu.co |
_version_ |
1814095193168674816 |
spelling |
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sierra Bueno, Daniel AlfonsoSepulveda Sepulveda, Franklin AlexanderMartinez Vega, Ruth AraliSanchez Padilla, Jhoan Andres2024-03-03T23:26:55Z20172024-03-03T23:26:55Z20172017https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/37012Universidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coLa gran mayoría de disciplinas de las ciencias hace uso de herramientas de modelado y simulación para describir fenómenos que requieren ser estudiados. El hecho de tener la posibilidad de aproximarse a un evento real, a través de una simulación, permite analizar características que no son sencillas de descubrir. Desde otra perspectiva, el modelado y simulación permite conocer un suceso sin necesidad de repetirlo físicamente una gran cantidad de veces, crucial si lo que se investiga genera impactos económicos o no es posible reproducirlo con facilidad. Una de las aplicaciones del modelado y simulación de sistemas es la representación de modelos biológicos o de poblaciones desde el panorama de la epidemiología, permitiendo la observación de la dinámica de las poblaciones y las enfermedades. El proceso de definición y ajuste de un modelo matemático para describir el comportamiento del virus Dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga es relatado en este documento, que se divide en 4 capítulos. Una sección inicial que describe las características fundamentales del dengue, así como algunos de sus aspectos a nivel de epidemiología. De igual manera se comenta toda la base teórica sobre la cual se sustenta el desarrollo de la propuesta de solución al problema. La segunda parte del documento relata de manera concreta la propuesta y definición del modelo que será utilizado, el cual debe ser ajustado a una serie de datos generados a partir de bases de datos del sistema SIVIGILA del Instituto Nacional de Salud (INS). La metodología y resultados para el ajuste del modelo se exponen en la tercera sección, así como diversas técnicas para evaluar su eficiencia y sensibilidad. Finalmente, el capítulo cuarto analiza las proyecciones realizadas a partir del sistema previamente ajustado, para la zona de interés y dentro de los siguientes 5 años (2016-2020).PregradoIngeniero ElectrónicoMost of science areas use modeling and simulation tools to describe phenomena that need to be studied. The possibility of approaching a real event, through a simulation, allows to analyze some features that are not simple to discover. From another perspective, modeling and simulation allows to know an event without having to repeat it physically a lot of times, this is important if the phenomena generates economic impacts or is not possible to reproduce it easily. One application of modeling and simulation of systems is the biological modeling or population modeling in epidemiology, allowing the observation of the dynamics about populations and diseases. The process of choosing and fitting a mathematical model to describe the behavior of the dengue virus in the AMB is reported in this document, which is divided into 5 chapters. An initial section describing fundamentals about dengue, as well as some of its epidemiological aspects. The theoretical basis for solving the problem is discussed also. The second part relates the proposal and choosing of the model that will be used, which must be fitting respect to real data generated from databases of the SIVIGILIA system. The methodology and results for the fitting are presented in the third section, as well as several techniques to evaluate its efficiency and sensitivity. Finally, chapter fourth analyzes the projections made from the previously fitting system, for the area of interest and within the next 5 years (2016-2020).application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesModeladoEpidemiologíaDengueSerotipoAjuste Del ModeloStem.ModelingEpidemiologyDengueSerotypeModel FittingStem.Modelado y simulación epidemiológica para dengue en el Área Metropolitana de Bucaramanga, empleando la herramienta de simulación STEMModeling and epidemiological simulation for dengue in the metropolitan area of bucaramanga, using stem simulation toolTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf469228https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/2705aebb-daa3-42ce-803e-458685a16def/downloadc7a1b36a7c7608b8b3bdaacebf99abbeMD51Documento.pdfapplication/pdf4469313https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/565094b2-98a2-4e5a-ac87-709e8f1f7167/downloadf20ca9cbaf5be8954229989a3fd283b1MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf278609https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4b65a985-ec77-46ee-bde8-ce1ebfa0b44c/download816231e6667aa60263b0a79875101e56MD5320.500.14071/37012oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/370122024-03-03 18:26:55.911http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co |