Apectos Matemáticos

Actualizado: abr 8


El Ro se refiere al número «básico», sin intervención, en una población totalmente susceptible. El propósito de las estrategias de contención y de mitigación es precisamente reducir ese número. Esa R se puede denominar «efectiva». Podemos visualizar el efecto de esa reducción en los modelos de transmisión y su impacto en las hospitalizaciones en este enlace. Los otros parámetros tendrían que ajustarse para la realidad de PR.
Una aproximación sencilla para calcular R. R = tasa_Contactos x prob_Transmision x duracion. Por ejemplo: 2 personas por contacto por dia (promedio), 25% transmision por contacto y 5 dias de duración de infectividad (promedio) R = 2 x 0.25 x 5 = 2.5 Las estrategias de contencion y mitigacion intentan disminuir la tasa de contacto. Cuando nos quedamos en casa, ese R (a nivel individual) se reduce a 0. Cuando muchos ceros se suman, se reduce el Re de una comunidad. -Editor http://ocw.jhsph.edu/courses/EpiInfectiousDisease/PDFs/EID_lec4_Aron.pdf

ASPECTOS MATEMATICOS EN LA LUCHA CONTRA EL COVID19 EN PUERTO RICO


#esteVirusloparamosUnidos es una frase que ha llegado a muchos profesionales. En la 1era entrega de nuestra aportación, abordamos acerca de la importancia de identificar la población mas vulnerable ante el COVID 19. Esta vez, deseamos ilustrar como la necesidad de crear información útil y necesaria para la toma de decisiones. Nos referimos al factor de reproducción del virus. Este factor se conoce como Ro. Sencillo, cuantas personas puede contagiar una persona infectada. Para el 25 de marzo y con los datos disponibles, se pudo calcular para Puerto Rico un Ro = 1.49. Hoy, 29 de marzo, cinco días después, este factor aumento cerca de 60%. Esto es, Ro = 2.41.

[El material adjunto explica brevemente el porque se debe estar al tanto de las matemáticas en la lucha contra el COVID19 en Puerto Rico.]

Además, publicamos en YouTube, tres posibles escenarios que explica la transmisión del coronavirus en Puerto Rico, a base del factor Ro y el Distanciamiento Social.


Gracias,

Profesor Ángel Suarez-Rivera


Escenario #1

Escenario #2

Escenario #3

Why outbreaks like coronavirus spread exponentially,

and how to “flatten the curve”

https://www.washingtonpost.com/graphics/2020/world/corona-simulator/

This calculator implements a classical infectious disease model — SEIR (Susceptible → Exposed → Infected → Removed), an idealized model of spread still used in frontlines of research. http://gabgoh.github.io/COVID/index.html


https://elpais.com/sociedad/2020/04/03/actualidad/1585936102_333545.html



https://elpais.com/sociedad/2020/04/01/actualidad/1585734540_155050.html



This calculator implements a classical infectious disease model — SEIR (Susceptible → Exposed → Infected → Removed), an idealized model of spread still used in frontlines of research. http://gabgoh.github.io/COVID/index.html

Coronavirus del 2019: el distanciamiento social y otras consideraciones


Una guía sencilla a los aspectos cuantitativos más importantes para entender nuestra situación actual de cara al futuro.