Modelo para estimación del comportamiento epidémico de la influenza A (H1N1) en México

Navarro-Robles, Estela; Martínez-Matsushita, Louis; López-Molina, Rubén; Fritz, Jimena; Flores-Aldana, Bárbara Aida; Mendoza‐Pérez, Juan Carlos

doi:10.1590/s1020-49892012000400001

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“…13 With similar methodology, was analyzed the influenza epidemic occurred in Mexico in 2009, and demonstrated values of R 0 from 1.2 to 1.6 in the first outbreak, and R 0 from 2.2 to 3.1 in the second outbreak, observing that in most states occurred epidemic. 14 In this study, it was observed that states which presented more than one outbreak, in general, the value of R 0 was very high in the first outbreak, and possibly representing a trend for new waves of epidemic.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 55%

Calculation of reproducibility rates (R0) by simplification of SIR model applied to Influenza A epidemic (H1N1) in Brazil occurred in 2009

Kock

Tavares

Traebert

et al. 2017

Rev Epidemiol Control Infect

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Justificativa e objetivo:A pandemia de influenza A (H1N1) de 2009 atingiu mais de 200 países com graus variados de morbimortalidade, fomentando diversas pesquisas na área, com objetivo de auxiliar futuras estratégias epidemiológicas. A utilização de modelos matemáticos de infecções pode propiciar melhor compreensão deste fenômeno e fornecer subsídios para intervenções em saúde pública. O presente estudo teve como objetivos descrever a taxa de reprodutividade (R0) através da simplificação de modelo matemático epidemiológico, estimar o valor de R0 na pandemia de influenza de 2009 no Brasil e nos estados brasileiros e comparar R0 com a população infectada. Método: Trata-se de um estudo ecológico, utilizando um banco de dados público com notificações de influenza pandêmica ocorrida no Brasil em 2009. Foi proposta uma análise simplificada do modelo compartimental: Suscetível (I), Infectado (I), Recuperado (R), para comparação da taxa de reprodutividade (R0) viral nos estados brasileiros. Também foi correlacionado o valor de R0 com o percentual de infectados. Resultados: Em 12 estados e no Brasil como um todo foi configurado um surto epidêmico, e em cinco estados além do Distrito Federal ocorreu mais de um surto epidêmico. A correlação entre R0 e o percentual de infectados apresentou-se forte e positiva (r = 0,74), demonstrado que uma maior taxa reprodutiva está associada a maior contágio viral.Conclusão: a simplificação matemática realizada neste estudo demonstra outra maneira de identificar epidemias, sendo uma ferramenta básica e de pouca complexidade nas implementações computacionais. DESCRITORES: Epidemiologia. Epidemia. Simulação por Computador. Influenza humana. Doenças Transmissíveis.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 55%

Calculation of reproducibility rates (R0) by simplification of SIR model applied to Influenza A epidemic (H1N1) in Brazil occurred in 2009

Kock

Tavares

Traebert

et al. 2017

Rev Epidemiol Control Infect

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“…El modelo concierne las variaciones las tres poblaciones (susceptible, infectada y recuperada) a través de la tasa de infección y el período infeccioso promedio. 20,21…”

Section: I S C U S I ó Nunclassified

Uso de modelo predictivo para la dinámica de transmisión del COVID-19 en Colombia

Pinzón

2020

Repert. Med. Cir.

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Introducción: los coronavirus son una amplia familia de virus que logran causar enfermedades tanto en animales como en humanos. En humanos, se sabe que varios coronavirus ocasionan infecciones respiratorias que consiguen ir desde el resfriado común hasta enfermedades más complicadas como el síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS) y el síndrome respiratorio agudo severo (SRAS). El coronavirus que se ha manifestado más recientemente causa la enfermedad por coronavirus COVID-19. Objetivo: presentar un pronóstico con el uso del modelo lineal de Brown de la dinámica de transmisión del COVID- 19 en Colombia. Materiales y métodos: para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos de las personas infectadas con el COVID-19, la información de los datos corresponde al período 6 de marzo 2020 al 10 de mayo de 2020. Para su análisis de predicción se manejó el método de predicción modelo de BROWN, utilizando el paquete estadístico SPSS v.25. Resultados: se determinó por análisis de predicción que el número total de infectados por el COVID-19 en Colombia a 31 de agosto de 2020 estarán alrededor de 69848, de esta población 41110 corresponde a hombres y 28738 a mujeres Conclusiones: se evidenció una alta población de casos confirmados por coronavirus en Colombia a 31 de agosto de 2020; esto pone en alerta la red pública hospitalaria del país, además que obliga a las personas y comunidades a mantenerse en cuarentena por la emergencia sanitaria.

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“…El modelo concierne las variaciones las tres poblaciones (susceptible, infectada y recuperada) a través de la tasa de infección y el período infeccioso promedio. 13,14 Consecuentemente, es vital identificar una población objetivo en la que las predicciones que convenzan una…”

Section: Señal De Rastreounclassified

Precisión del pronóstico de la propagación del COVID-19 en Colombia

Pinzón¹

2020

Repert. Med. Cir.

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Introducción: el nuevo Coronavirus (COVID-19) ha sido clasificado por la Organización Mundial de la Salud como una emergencia en salud pública de importancia internacional (ESPII). Se han reconocido casos en todos los continentes. El 6 de marzo de 2020 se confirmó el primer caso en Colombia. Objetivo: presentar la precisión de un pronóstico de la dinámica de transmisión del COVID-19 en Colombia. Metodología: para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos de las personas infectadas con el Covid-19, esta información corresponde al período 6 de marzo al 14 de abril de 2020. Para su análisis de predicción se manejó el método modelo de Brown, utilizando el paquete estadístico SPSS v.25. Resultados: se apreció que el error de pronóstico fue muy bajo y correspondió al MAPE (error porcentual medio absoluto), con un 0,03%, seguido del MAD (desviación media absoluta), con un valor de 0,95, es decir que en ambos casos la predicción obtuvieron un alto grado de confiabilidad. Conclusiones: el uso de modelación matemática se ha desarrollado en grado representativo en las últimas décadas y son de gran impulso para ilustrar escenarios eficaces de prevención y control de enfermedades infectocontagiosas.

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Modelo para estimación del comportamiento epidémico de la influenza A (H1N1) en México

Abstract: It was demonstrated that several epidemic scenarios occurred at the national level. It is suggested that heterogeneous patterns at the state level be taken into account in decision-making on the adoption of measures to mitigate influenza epidemics.

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Calculation of reproducibility rates (R0) by simplification of SIR model applied to Influenza A epidemic (H1N1) in Brazil occurred in 2009

Calculation of reproducibility rates (R0) by simplification of SIR model applied to Influenza A epidemic (H1N1) in Brazil occurred in 2009

Uso de modelo predictivo para la dinámica de transmisión del COVID-19 en Colombia

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