Evolución de la pandemia

• Autores: Moreschi, Osvaldo
• Año de publicación: 2020
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de trabajo
• Materia: Covid-19; Coronavirus; Pandemia; SARS-CoV2; Evolución de la pandemia; Modelo de análisis de tipo SIRD
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Dispone de los siguientes tipos de gráficos. Gráfico de: Casos confirmados de coronavirus mundial. Gráfico de: Casos confirmados de coronavirus de varios países. Gráfico de: Casos confirmados de coronavirus de varios países excluido Estados Unidos. Gráfico de: Logaritmo de casos confirmados de coronavirus de varios países y el mundo. Gráfico de: Tasas de mortalidad, de recuperación y su cociente, para casos globales. Gráfico de: Tasas de mortalidad global. Gráfico de: Tasas de mortalidad global y el de Argentina. Gráfico de: Tasas de mortalidad, recuperación y su suma en Argentina. Gráfico de: Tasas de mortalidad, global, de Argentina y otros países.
Fil: Moreschi, Osvaldo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Moreschi, Osvaldo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.
Osvaldo Moreschi, investigador del Grupo de Relatividad y Gravitación de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación de la Universidad Nacional de Córdoba, aplica sus habilidades para hacer un seguimiento y una estimación de los datos de la pandemia de Covid-19. En la búsqueda por “generar información útil”, Osvaldo Moreschi decidió abocarse al procesamiento de los datos disponibles para diversos países. Como los mismos, por distintas razones, sufren errores sistemáticos, ha procedido a tomarlos como un elemento estadístico para inferir el desarrollo posible de la enfermedad para distintos países. En el trabajo aplica un modelo de análisis de tipo SIRD, metodología aplicada al estudio de la pandemia en base a ecuaciones diferenciales, donde los coeficientes se asumen como dependientes del tiempo, de los datos disponibles y de un filtrado. El modelo de análisis seleccionado tiene la característica que para aquellos países en que han pasado el pico de infectados activos, los cálculos se tornan más o menos insensibles de la población susceptible disponible inicial. En cambio, para el caso en que no se ha alcanzado el pico de infectados activos, las estimaciones se vuelven dependientes de esta población. El caso de China se utilizó para validar el modelo. En los gráficos se visualiza el alto grado de reproducción del modelo, cuando usamos los coeficientes dependientes del tiempo, calculados de los datos y filtrados. Un resultado importante es la estimación del número de reproducción efectivo Rt. Este número, que también depende del tiempo, tiene la particularidad de que mientras es mayor a la unidad, el número de infectados activos crece, pero cuando es menor a la unidad, el número de infectados activos decrece. Con ello se ayuda a caracterizar el estado de la epidemia en el país en cuestión. El trabajo es publicado, y actualizado periódicamente, en la Web “con gráficos entendibles por el gran público”. Fuente: FAMAF
Fil: Moreschi, Osvaldo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Moreschi, Osvaldo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina.