Formulación de modelos epidemiológicos avanzados
En esta tesis se desarrollaron modelos epidemiológicos matemáticos de campo medio en poblaciones heterogéneas. A diferencia de los modelos compartimentales tradicionales, en los que se considera una población homogénea y que todos los individuos están mezclados, en estos modelos se usan conceptos el...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/1164/1/1Rozan.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | En esta tesis se desarrollaron modelos epidemiológicos matemáticos de campo medio en poblaciones heterogéneas. A diferencia de los modelos compartimentales tradicionales, en los que se considera una población homogénea y que todos los individuos están mezclados, en estos modelos se usan conceptos elementales de la teoría de redes complejas para incluir la estructura social de la población, condensada en la distribución de grado de los individuos. De esta forma, el modelo cuenta con las ventajas analíticas de los modelos de campo medio, e incorpora la capacidad de tener en cuenta los patrones de contactos en una sociedad. El modelo admite tratar con redes arbitrarias (mientras se cumplan ciertas propiedades), y en este trabajo se analizaron dos casos: redes regulares, en las que todos los individuos tienen la misma cantidad de contactos, y redes libres de escala, en la que la distribución de grado sigue una ley de potencia. Tras caracterizar el modelo exhaustivamente en cada caso por separado, se implementaron medidas de aislamiento que consisten en cambiar la distribución de grado de manera tal que esté más concentrada sobre grados menores. Se observó cómo se modifican los principales observables epidemiológicos ante distintas estrategias de aislamiento. Se encontró que no hay una única estrategia que sea más efectiva que el resto con la que se mejoren todos los observables analizados. En particular, se encontró que si el aislamiento es demasiado restrictivo durante una primera ola de contagios, entonces si no se repite el aislamiento se da lugar a una segunda ola más severa que la primera, y si se repite puede que el número acumulado de individuos que se infectaron crezca. |
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