Modelos y Propuestas de mitigación frente a una epidemia tipo COVID-19

Autores
Frank, Guillermo A; Cornes, Fernando E; Dorso, Claudio O
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La epidemia de COVID-19 orientó parte de la investigación de sistemas complejos hacia el estudio de la propagación de enfermedades. Los modelos compartimentales presentan una aproximación estadística aplicable al agregado de toda la población. Los modelos de redes, en cambio, presentan una descripción “microscópica” de la evolución por medio del análisis de contagio de individuo a individuo. El agregado de toda la población se construye a partir de esta información. Esta investigación explora ambos tipos de modelos y realiza propuestas para el control de la epidemia. Se consideran modelos compartimentales tipo SEIR y redes de contagio aleatorias y de Lévy como aproximaciones válidas a la epidemia de COVID-19. Se proponen estrategias de aislamiento para ambos casos, y se analiza la efectividad de cada una. Concluimos que una estrategia de aislamiento bien diseñada puede mitigar la epidemia de manera acelerada y compatible con las necesidades económicas de la comunidad. Sin embargo, la falla en el di- seño de la estrategia puede conducir a periodos de aislamiento prolongados. El momento de aplicación de la estrategia de mitigación es un parámetro decisivo respecto de su efectividad.
The COVID-19 epidemic turned the investigation on complex systems to the matter of disease’s propagation. The compartimental models appear as a suitable insight for the stu- dy of any community as a whole. The network models, however, stands on a “microscopic” perspective of the disease and acquires this data for picturing the infectious state of the commuity. Our investigation explores both kinds of models and proposes control strategies for the COVID-19 epidemic. We focus on the SEIR compartimental model, as well as random and Levy networks. We further propose lockdown strategies for the SEIR model and the net- work models. We realized that a thoughtful lockdown scheme can mitigate the disease, while handling the disturbing consecuences on the economy. Any misleading planning, however, will require a heavy lockdown. The startup time raises as a relevant issue for a successful disease control.
Fil: Frank, Guillermo A. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires. Unidad de Investigación y Desarrollo de las Ingenierías; Argentina.
Fil: Cornes, Fernando E. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física; Argentina
Fil: Dorso, Claudio O. CONICET. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina
Fil: Dorso, Claudio O. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física; Argentina.
Peer Reviewed
Fuente
Proyecciones, Vol.18 No .2, 13-26. (2020)
Materia
epidemia
seir
covid-19
epidemic
seir
covid-19
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2021-09-24T14:57:03Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
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The COVID-19 epidemic turned the investigation on complex systems to the matter of disease’s propagation. The compartimental models appear as a suitable insight for the stu- dy of any community as a whole. The network models, however, stands on a “microscopic” perspective of the disease and acquires this data for picturing the infectious state of the commuity. Our investigation explores both kinds of models and proposes control strategies for the COVID-19 epidemic. We focus on the SEIR compartimental model, as well as random and Levy networks. We further propose lockdown strategies for the SEIR model and the net- work models. We realized that a thoughtful lockdown scheme can mitigate the disease, while handling the disturbing consecuences on the economy. Any misleading planning, however, will require a heavy lockdown. The startup time raises as a relevant issue for a successful disease control.
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Fil: Dorso, Claudio O. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física; Argentina.
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