Estudio y análisis de un modelo determinístico SIQR para la transmisión del cólera
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Autores
Córdoba Rodríguez, Camila Alejandra
Director
Blanco-Castañeda, Liliana
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2023
Título de la revista
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Título del volumen
Documentos PDF
Resumen
La pandemia de Covid-19 es reflejo de las consecuencias de las enfermedades
infecciosas. Parte de la respuesta ante tales riesgos para la salud pública,
incluye la posibilidad de entender y predecir la dinámica de los contagios y,
a partir de ello, tomar decisiones oportunas. Es aquí donde las matemáticas
aplicadas a la epidemiología destacan como una herramienta fundamental.
Una forma de entender la evolución de una epidemia es mediante la aplicación
de modelos compartimentales, ajustados a las características propias
de cada enfermedad. Estos agrupan a la población en varios compartimientos,
dependiendo de su condición médica. Modelos epidemiológicos como el
SIQR pueden ser adaptados para predecir el comportamiento de enfermedades
como el cólera, que, como lo evidencian los acontecimientos más recientes
vividos en Siria y Haití, pueden llegar rápidamente a pasar de un brote a una
epidemia difícil de controlar, si no se toman las medidas de control adecuadas.
En vista de lo anterior, este trabajo estudia y analiza un modelo determinístico
SIQR para la transmisión del cólera. Además, se realiza simulación
numérica usando el lenguaje de programación Python, que permita observar
la dinámica de la enfermedad desde la evolución de los diferentes grupos
poblacionales en el tiempo. Se realiza el análisis de sensibilidad al número
reproductivo básico, el cual permite evaluar estrategias de control. También
se diseña una interfaz web, utilizando la librería Streamlit, que permite evidenciar
la respuesta de la dinámica del modelo, en función de los parámetros.
Esta sirve como insumo para estudios posteriores. el análisis de sensibilidad
al número reproductivo básico (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The Covid-19 pandemic is a reflection of the consequences that infectious
diseases can generate. Part of the response to these risks for public
health includes the possibility of understanding and predicting the dynamics
of infections and, on this basis, taking opportune decisions. Here is where
mathematics applied to epidemiology stands out as a fundamental tool.
One way of understanding the evolution of an epidemic is through the
application of compartmental models, adjusted to the specific characteristics
of each disease. These divide the population into various compartments, depending
on their medical condition. Epidemiological models like SIQR can
be adapted to predict the behavior of diseases as cholera, that, as evidenced
by the most recent events in Syria and Haiti, can quickly progress from an
outbreak to an epidemic difficult to control, if adequate control measures are
not taken.
In consideration of the above, this work studies and analyzes a deterministic
SIQR model for cholera transmission. In addition, numerical simulation
using Python programming language is performed to observe the dynamics of
the disease from the evolution of different population groups over time. Sensitivity
analysis to the basic reproductive number is developed, which allows
the evaluation of control strategies. A web interface is also designed, using
Streamlit library, which allows to evidence the response of the dynamics of
the model, depending on the parameters. This will serve as an instrument
for further studies.
Palabras clave
Descripción Física/Lógica/Digital
graficas, tablas