Un modelo matemático de diabetes basado en ecuaciones diferenciales estocásticas
ilustraciones, graficas
- Autores:
-
Capera Tovar, Cindy Lorena
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/81776
- Palabra clave:
- 510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadas
ECUACIONES DIFERENCIALES ESTOCASTICAS
ECUACIONES DIFERENCIALES-SOLUCIONES NUMERICAS
Stochastic differential equations
Differential equations - numerical solutions
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ruiz Vera, Jorge Mauriciob357d52dd9a044a8e62453e56eb5d0e8Capera Tovar, Cindy Lorena18d80e78654feae4423558688c7aa8ac2022-08-04T13:29:59Z2022-08-04T13:29:59Z2022https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81776Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, graficasActualmente se conoce que la diabetes es una de las enfermedades con mayor número de pacientes en el mundo y su prevalencia va en aumento. Entre las complicaciones que puede provocar encontramos que es una causa importante de ceguera, amputación e insuficiencia renal; por consiguiente, se considera una enfermedad de alto costo y un problema de salud pública. Con el propósito de entender la dinámica insulina-glucosa, se propone un modelo de Ecuaciones Diferenciales Estocásticas a partir del método de compartimentos y sus probabilidades de transición, en el cual se consideran perturbaciones aleatorias que representan la variación en los niveles de producción de insulina secretada desde el páncreas o una fuente externa, la ingesta de alimentos y otros factores fisiológicos. La solución del sistema es obtenida mediante el método numérico de Euler Maruyama y los resultados indican que el promedio de las trayectorias estocásticas se aproxima a la solución determinística, donde los parámetros de interacción, producción de insulina y la función alimento muestran una sensibilidad importante en la variación de las trayectorias, con lo cual se plantearon diversos escenarios para la simulación de la diabetes controlada y no controlada. Las probabilidades estimadas para un tiempo fijo, sugiere que un diabético que sigue de manera rigurosa un tratamiento puede mantener sus niveles de glucosa en sangre aproximada a los de una persona sana con una probabilidad cercana al 80%, esto es, la probabilidad de que un diabético se encuentre en el estado de normoglicemia durante un día. (Texto tomado de la fuente)It is currently known that diabetes is one of the diseases with the largest number of patients in the world and its prevalence is increasing. Among the complications that it can cause, we find that it is an important cause of blindness, amputation and kidney failure; therefore, it is considered a high cost disease and a public health problem. for the purpose of understanding the glucose-insulin dynamics model it is proposed Stochastic Differential Equations from the method of compartments and its transition probabilities, in which random disturbances are considered that represent the variation in the levels of secreted insulin production from the pancreas or an external source, food intake and other physiological factors. The solution of the system is obtained using the Euler Maruyama numerical method and the results indicate that the average of the stochastic trajectories approximates the deterministic solution, where the interaction parameters, insulin production and the function food show an important sensitivity in the variation of the trajectories, with which various scenarios were proposed for the simulation of controlled and uncontrolled diabetes. The estimated probabilities for a fixed time, suggest that a diabetic who rigorously follows a treatment can keep his blood glucose levels close to those of a healthy person with a probability close to 80 %, that is, the probability that a diabetic is in the state of normoglycemia for one day.MaestríaMagíster en Ciencias - Matemática Aplicadaxiv, 105 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias - Maestría en Ciencias - Matemática AplicadaDepartamento de MatemáticasFacultad de CienciasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasECUACIONES DIFERENCIALES ESTOCASTICASECUACIONES DIFERENCIALES-SOLUCIONES NUMERICASStochastic differential equationsDifferential equations - numerical solutionsDiabetesInsulinaGlucosaProcesos estocásticosTrayectorias brownianasInsulinGlucoseStochastic processesBrownian trajectoriesUn modelo matemático de diabetes basado en ecuaciones diferenciales estocásticasA mathematical model of diabetes based on stochastic differential equationsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRedColLaReferenciaBarceló A. Diabetes in the Americas. Pan American Journal of Public Health 22 (2001).Cobelli, C. Bettini, F. & Caumo, A. Overestimation of Minimal Model Glucose Effectiveness in Presence of Insulin Response is Due to Undermodeling. American of Physiology-Endocrinology and Metabolism (1998), E1031-E1036.Oksendal B. Stochastic Differential Equations, An Introduction with Applications. New York: Springer-Verlag Heidelberg, Fifth Edition, 2000.Hipszer, B.R. A Mathematical Model of Glucose Metabolism in Hospitalized Patients with Diabetes and Stress Hyperglycemia. Pensilvania, Estados Unidos: Drexel University, 2008.Zamarron, C. Modelos matemáticos del sistema regulador glucosa-insulina en pacientes diabéticos con retraso de tiempo. Tesis de maestría. Madrid: Universidad Pontificia Comillas, 2021.Bergman, R.N. Ider, Y.Z. & Bowden, C.R. Quantitative estimation of insulin sensitivity. 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España: Universidad de Cantabria, 2014.Kapur, J.N. Mathematical Modelling. New Delhi: New age international publishers, 1998.Ackerman, E. Gatewood, L.C. & Rosevear, J.W. Model studies of blood-glucose regulation. Boletín of mathematical biophysics 27 (1965), págs. 21-37.Morton, K.W. Numerical Solution of Partial Differential Equations. New York: Cambridge University Press, 1994.Blanco, L. Probabilidad. Bogotá D.C.: Universidad Nacional de Colombia, 2004Braun, M. Ecuaciones diferenciales y sus aplicaciones. México D.F.: Grupo Editorial Iberoamérica, 1990.Elaine, M. Anatomía y fisiología humana. Madrid, España: Pearson, 2008.Drucker, D. & Nauck, M.A. The incretin system in type 2 diabetes. Lancet 368 (2006), págs. 1696-1705.Sarwar, N. Diabetes mellitus, fasting blood glucose concentration, and risk of vascular disease. Lancet 375 (2010), págs. 215-222.Organización Mundial de la Salud OMS. 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Hindawi (2019), pág. 8.EstudiantesInvestigadoresMaestrosPersonal de apoyo escolarORIGINAL1024502684.2022.pdf1024502684.2022.pdfTesis de Maestría en Ciencias - Matemática Aplicadaapplication/pdf3822695https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81776/3/1024502684.2022.pdfa513afa56470a9e5fa5ee5f166723203MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84074https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81776/4/license.txt8153f7789df02f0a4c9e079953658ab2MD54THUMBNAIL1024502684.2022.pdf.jpg1024502684.2022.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4253https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81776/5/1024502684.2022.pdf.jpgc74a5af3e111afd29983fb0184f19e99MD55unal/81776oai:repositorio.unal.edu.co:unal/817762023-08-05 23:04:13.62Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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