Un Modelo Matemático SIR-D Segmentado para la Dinámica de Propagación del Coronavirus (COVID-19) en el Perú
DOI:
https://doi.org/10.17268/sel.mat.2020.01.15Palabras clave:
Coronavirus (COVID-19), Epidemiología, Ecuaciones Diferenciales Ordinarias, Simulación Computacional, Métodos de RegresiónResumen
El presente estudio propone el uso de un modelo matemático SIR-D segmentado para predecir la evolución de poblaciones epidemiológicas de interés en la pandemia del COVID-19 (Susceptible [S], Infectados [I], Recuperados [R] y muertos [D]), información que, a menudo, es clave para orientar la toma de decisiones en la lucha contra epidemias. Con la finalidad de obtener una mejor calibración del modelo y un menor error de predicción en el corto plazo, realizamos la segmentación del modelo en 6 etapas de periodos de 14 días cada uno. En cada etapa, las tasas epidemiológicas que definen el sistema de ecuaciones se estiman empíricamente mediante regresión lineal de los datos de vigilancia epidemiológica que el Ministerio de Salud del Perú recoge y reporta diariamente. Esta estrategia mostró una mejor calibración del modelo en comparación con un modelo SIR-D no segmentado.
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