Modelado probabilístico del tiempo hasta la primera infección por Covid-19 de una ciudad conectada a otra en crecimiento exponencial de infectados

Autores/as

  • Thiago Santos Silva Universidade Federal do Espírito Santo
  • Patrick Ciarelli Universidade Federal do Espírito Santo
  • Jugurta Montalvão Universidade Federal de Sergipe
  • Evandro Salles Universidade Federal do Espírito Santo

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iEspecial.2023.1089

Palabras clave:

COVID-19, Transmisión de Enfermedad Infecciosa, Punto Alto de Carga

Resumen

Tras la llegada de la Covid-19 al Brasil, en la que los primeros casos ocurrieron en centros poblacionales y comerciales, continúa su propagación regional a ciudades marginales conectadas a esos centros, en un proceso de internalización de contagios. Modelos que expliquen este fenómeno pueden ayudar a preparar las medidas necesarias para contener nuevos casos. Ante esto, el presente trabajo propone una nueva variable aleatoria que modela la probabilidad de retraso, en días, de la primera infección en una ciudad marginal, acoplada a un centro ya infectado, una ciudad polo con transmisión comunitaria de la infección. La nueva variable y su distribución de probabilidad se formulan bajo supuestos teóricos generales, mientras que se ejemplifica una metodología de uso en el escenario real de las ciudades de la provincia de Espírito Santo - Brasil, en la que los resultados corroboran la utilidad de la nueva variable en la evaluación del riesgo de la primera infección por importación.

Biografía del autor/a

Thiago Santos Silva, Universidade Federal do Espírito Santo

Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES-ES, Vitória (ES), Brasil.

Patrick Ciarelli, Universidade Federal do Espírito Santo

Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES-ES, Vitória (ES), Brasil.

Jugurta Montalvão, Universidade Federal de Sergipe

Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Sergipe - UFS-SE, São Cristóvão (SE), Brasil.

Evandro Salles, Universidade Federal do Espírito Santo

Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES-ES, Vitória (ES), Brasil.

Citas

Hethcote HW. Qualitative analyses of communicable disease models. Math Biosci. 1976;28(3–4):335–56.

Kermack WO, McKendrick AG. Contributions to the mathematical theory of epidemics–I. 1927. Bull Math Biol. 1991;53(1–2):33–55.

Pollicott M, Wang H, Weiss H. Recovering the time-dependent transmission rate from infection data. Available ArXiv. 2009;9073529.

Marinov TT, Marinova RS. Dynamics of COVID-19 using inverse problem for coefficient identification in SIR epidemic models. Chaos Solitons Fractals X. 2020;5:100041.

Reiner R et al. Modeling COVID-19 scenarios for the United States. Nat Med. 2020;

Costa GS, Cota W, Ferreira SC. Metapopulation modeling of covid-19 advancing into the countryside: an analysis of mitigation strategies for Brazil. medRxiv. 2020;

Kraemer MU, Yang CH, Gutierrez B, Wu CH, Klein B, Pigott DM, et al. The effect of human mobility and control measures on the COVID-19 epidemic in China. Science. 2020;368(6490):493–7.

Ferreira S. Sobre a eficiência de barreiras sanitárias restritivas para conter o avanço da COVID-19: Uma modelagem matemática simples. 2020;

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Arranjos Populacionais e Concentrações Urbanas do Brasil | IBGE [Internet]. [citado 4 de agosto de 2022]. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/geociencias/organizacao-do-territorio/divisao-regional/15782-arranjos-populacionais-e-concentracoes-urbanas-do-brasil.html?edicao=15944&t=acesso-ao-produto

Painel Coronavírus. Coronavírus Brasil [Internet]. [citado 29 de julho de 2022]. Disponível em: https://covid.saude.gov.br/

Alimohamadi Y, Taghdir M, Sepandi M. Estimate of the basic reproduction number for COVID-19: a systematic review and meta-analysis. J Prev Med Pub Health. 2020;53(3):151.

Publicado

2023-07-20

Cómo citar

Silva, T. S., Ciarelli, P., Montalvão, J., & Salles, E. (2023). Modelado probabilístico del tiempo hasta la primera infección por Covid-19 de una ciudad conectada a otra en crecimiento exponencial de infectados. Journal of Health Informatics, 15(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iEspecial.2023.1089

Artículos similares

1 2 3 4 > >> 

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.