Sistema de rápida implementación de alerta temprana de colapso de cuidados intensivos basados en predicciones con el Modelo SEIHR

Autores
Bellassai, Juan Carlos; Alasino, Gustavo
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales.
Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía Física y Computación; Argentina.
Fil: Bellassai, Juan Carlos. Consejo de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación de Estudios de Matemática; Argentina.
En el contexto del nuevo coronavirus COVID-19 que ha llevado al colapso del sistema de salud en gran número de países y dejando miles de fallecidos a nivel mundial, tanto autoridades nacionales como sub-nacionales, se ven en el dilema de aplicar o no medidas de distanciamiento social para evitar el colapso del sistema sanitario. Diferentes estudios hoy se enfocan en desarrollar modelos epidemiológicos que puedan guiar a las autoridades en la toma de decisiones y definición políticas adecuadas. En su mayoría, estos estudios se centran en conseguir un alto grado de acierto en sus estimaciones y/o conseguir que el modelo proponga dinámicas variables de predicción, haciendo que los modelos se vuelvan de formulación compleja o con gran número de parámetros necesarios. Este trabajo propone un sistema de fácil aplicación capaz de generar una alerta temprana para evitar un posible colapso del sistema de cuidados intensivos basándonos en el modelo epidemiológico SEIR.
publishedVersion
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Materia
Covid 19
SARS-CoV-2
SEIR
Infectados
Hospitalizados
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
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Acceder
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