Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control
Se denominan enfermedades infecciosas aquellas enfermedades de fácil y rápida transmisión, provocadas por agentes patógenos (bacterias, virus, hongos o parásitos). Estas enfermedades representan constantemente una amenaza para la vida y la salud humana. Algunas de ellas pueden incluso ser letales. P...
- Autores:
-
Burgos Quintero, Andrés Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53910
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/53910
- Palabra clave:
- Epidemiología
Procesos de Markov
Matemáticas
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
| id |
UNIANDES2_2202682658c5448291204a005f23da12 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53910 |
| network_acronym_str |
UNIANDES2 |
| network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control |
| title |
Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control |
| spellingShingle |
Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control Epidemiología Procesos de Markov Matemáticas |
| title_short |
Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control |
| title_full |
Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control |
| title_fullStr |
Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control |
| title_full_unstemmed |
Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control |
| title_sort |
Modelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de control |
| dc.creator.fl_str_mv |
Burgos Quintero, Andrés Felipe |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Arteaga Bejarano, José Ricardo |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Burgos Quintero, Andrés Felipe |
| dc.contributor.jury.none.fl_str_mv |
Meziat Vélez, René Joaquín |
| dc.subject.armarc.none.fl_str_mv |
Epidemiología Procesos de Markov |
| topic |
Epidemiología Procesos de Markov Matemáticas |
| dc.subject.themes.none.fl_str_mv |
Matemáticas |
| description |
Se denominan enfermedades infecciosas aquellas enfermedades de fácil y rápida transmisión, provocadas por agentes patógenos (bacterias, virus, hongos o parásitos). Estas enfermedades representan constantemente una amenaza para la vida y la salud humana. Algunas de ellas pueden incluso ser letales. Por esta razón, la epidemiología juega un papel importante al momento de estudiar dichas enfermedades y desarrollar métodos para prevenirlas, erradicarlas o controlarlas. El aporte de las matemáticas a esta rama de la salud pública es muy relevante. A lo largo de este documento se introducen y exponen algunas herramientas matemáticas que han trascendido dentro de la epidemiología junto con algunos ejemplos y simulaciones. Entre estas se encuentran: Modelo SIR junto con su planteamiento, análisis y variantes; cálculo del Número Reproductivo Básico junto con la demostración del algoritmo y modelos que incorporan movilidad utilizando el concepto de Metapoblación. Por último, se aplica la teoría de optimización dinámica en procesos de Markov en el contexto de una enfermedad infecciosa con medidas o parámetros de control. |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-11-03T16:48:24Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-11-03T16:48:24Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2021 |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/53910 |
| dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv |
24953.pdf |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| url |
http://hdl.handle.net/1992/53910 |
| identifier_str_mv |
24953.pdf instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.none.fl_str_mv |
79 páginas |
| dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| dc.publisher.program.none.fl_str_mv |
Matemáticas |
| dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv |
Facultad de Ciencias |
| dc.publisher.department.none.fl_str_mv |
Departamento de Matemáticas |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| institution |
Universidad de los Andes |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e8a7a097-385c-461b-91a5-d5517d5e1e5c/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ba10556a-bd5a-4698-85b8-252030703e1a/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/442ce182-9120-48c3-854b-8ab3364afad4/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
7104369a755740fc4c4b5d9ab2d402b1 239c0d902761d0f3a8e316cc65cff0bd d671965f2c5fa689d4f9aed882fb26cc |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
| repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
| _version_ |
1808390487118184448 |
| spelling |
Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arteaga Bejarano, José Ricardovirtual::16364-1Burgos Quintero, Andrés Felipebc1cb1fe-ed6d-40be-a300-f65c312ab7b6500Meziat Vélez, René Joaquín2021-11-03T16:48:24Z2021-11-03T16:48:24Z2021http://hdl.handle.net/1992/5391024953.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Se denominan enfermedades infecciosas aquellas enfermedades de fácil y rápida transmisión, provocadas por agentes patógenos (bacterias, virus, hongos o parásitos). Estas enfermedades representan constantemente una amenaza para la vida y la salud humana. Algunas de ellas pueden incluso ser letales. Por esta razón, la epidemiología juega un papel importante al momento de estudiar dichas enfermedades y desarrollar métodos para prevenirlas, erradicarlas o controlarlas. El aporte de las matemáticas a esta rama de la salud pública es muy relevante. A lo largo de este documento se introducen y exponen algunas herramientas matemáticas que han trascendido dentro de la epidemiología junto con algunos ejemplos y simulaciones. Entre estas se encuentran: Modelo SIR junto con su planteamiento, análisis y variantes; cálculo del Número Reproductivo Básico junto con la demostración del algoritmo y modelos que incorporan movilidad utilizando el concepto de Metapoblación. Por último, se aplica la teoría de optimización dinámica en procesos de Markov en el contexto de una enfermedad infecciosa con medidas o parámetros de control.Infectious diseases are those diseases that are easily and quickly transmitted, caused by pathogens (bacteria, viruses, fungi, or parasites). These diseases constantly represent a threat to life and human health, and some of them can even be lethal. For this reason, epidemiology plays an important role in the sense of developing methods to prevent, eradicate or control those diseases. The contribution of mathematics to this field of public health is very relevant. Throughout this thesis, some mathematical tools, that have transcended within epidemiology, are presented and exposed with some examples and simulations. Those mathematical tools are: the SIR model with its approach, analysis, and variants; the calculation of the Basic Reproductive Number together with the demonstration of the algorithm, and models that incorporate mobility using the concept of Metapopulation. Finally, the Markov Process Optimization theory is applied in the context of an infectious disease with control measurements.MatemáticoPregrado79 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMatemáticasFacultad de CienciasDepartamento de MatemáticasModelos epidemiológicos compartimentales: optimización dinámica de medidas de controlTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPEpidemiologíaProcesos de MarkovMatemáticas201729198Publication57d0eba4-5ff9-4f18-a510-2792de35015cvirtual::16364-157d0eba4-5ff9-4f18-a510-2792de35015cvirtual::16364-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000054739virtual::16364-1ORIGINAL24953.pdfapplication/pdf1440656https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e8a7a097-385c-461b-91a5-d5517d5e1e5c/download7104369a755740fc4c4b5d9ab2d402b1MD51THUMBNAIL24953.pdf.jpg24953.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5709https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ba10556a-bd5a-4698-85b8-252030703e1a/download239c0d902761d0f3a8e316cc65cff0bdMD55TEXT24953.pdf.txt24953.pdf.txtExtracted texttext/plain121554https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/442ce182-9120-48c3-854b-8ab3364afad4/downloadd671965f2c5fa689d4f9aed882fb26ccMD541992/53910oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/539102024-03-13 15:42:28.083http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |