Un modelo matemático para el estudio y análisis de la dinámica de la COVID-19 en Colombia

Se presenta un modelo matemático para analizar la dinámica de la COVID-19, el cual está basado en el modelo SEIR e incluye las subpoblaciones de asintomáticos (H), hospitalizados (D) y fallecidos (D), por lo que se denomina SEAIHRD. El modelo planteado se ha validado con datos reportados en Colombia...

Full description

Autores:
Ladino Martínez, Lilia
Gutiérrez Lesmes, Oscar
Cruz Roa, Ángel Alfonso
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de los Llanos
Repositorio:
Repositorio Digital Universidad de los LLanos
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unillanos.edu.co:001/4008
Acceso en línea:
https://repositorio.unillanos.edu.co/handle/001/4008
https://doi.org/10.22579/20112629.687
Palabra clave:
Mathematical Model
COVID-19
Basic Reproductive Number
Next Generation Matrix
Computational Simulation
Modelo matemático
COVID-19
Número básico reproductivo
Matriz de la siguiente generación
Simulación computacional
Modelo Matemático
COVID-19
Número Reprodutivo Básico
Matriz de Próxima Geração
Simulação Computacional
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Description
Summary:Se presenta un modelo matemático para analizar la dinámica de la COVID-19, el cual está basado en el modelo SEIR e incluye las subpoblaciones de asintomáticos (H), hospitalizados (D) y fallecidos (D), por lo que se denomina SEAIHRD. El modelo planteado se ha validado con datos reportados en Colombia durante el periodo de tiempo de la epidemia previo a la finalización del aislamiento preventivo obligatorio, así como para la definición de parámetros que también incluyen estimaciones realizadas en trabajo previos asociadas a la dinámica de transmisión del virus. Se implementó elmodelo matemático en Python para la solución del sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias en tres diferentes escenarios de la dinámica de la enfermedad para la simulación computacional: 1) sin medidas de restricción (no hacer nada), 2) con medidas moderadas, y 3) con medidas fuertes. Los resultados cualitativos sugieren un comportamiento similar al reportado por los datos del Instituto Nacional de Salud de Colombia y muestran las consecuencias de los escenarios extremos, es decir, de no haber hecho nada o si se hubieran implementado medidas restrictivas muy fuertes. Ladinámica poblacional del modelo es cercana a la real permitiendo la estimación de los picos de contagio y casos infectados, así como la potencial población que requerirá hospitalización o termine fallecida. Finalmente, el modelo matemático propuesto hace un compromiso entre sencillez y afinidad al comportamiento de la dinámica de la enfermedad para su potencial adaptación en otras subpoblaciones o regiones del país.