Estimación del factor de propagación R0 del COVID-19 por medio del modelo de Kermack-McKendrick

Abstract: The SIR epidemic model is useful to measure the speed of spread of the COVID-19 infection in terms of the epidemiological threshold R0 over time. An ordinary differential mathematical model was developed to measure the behavior of COVID-19 in Peru, based on the experience in the control of Kermack – McKendrick infections. The rate of infected β and of recovered or eliminated γ was also estimated, using the official data sets of the World Health Organization, starting from the historical between March 07 and September 24, 2020 and; projected until October 28, 2021. Explaining that the lowest rate of infected will occur from June 30, 2021 β = 0.24. Evidence of an eradication prognosis for October 28, 2021 with a rate of infected (β = 0.21) and threshold (R0 = 0.03), in addition the accuracy of the model was quantified in 93.012%, with a 6.988% error COVID-19 mitigation mean percentage, with the temporal average value being R0 <1, so each person who contracts the disease will infect less than one person before dying or recovering, so the outbreak will disappear. Keywords: infected, recovered, spread, mitigation, epidemiological threshold.El modelo epidémico SIR, es útil para medir la rapidez de propagación de la infección COVID-19 en términos de umbral epidemiológico R0 a lo largo del tiempo. Se desarrolló un modelo matemático diferencial ordinario para medir el comportamiento del COVID-19 en el Perú, partiendo de la experiencia en el control de infecciones Kermack–McKendrick. Se estimó además la tasa de infectados β y de recuperados o eliminados γ, haciendo uso del conjuntos de datos oficiales de la Organización Mundial de la Salud, partiendo del histórico entre el 07 de Marzo y el 24 de Septiembre de 2020 y; proyectado hasta el 28 de Octubre de 2021. Explicando que la menor tasa de infectados ocurrirá a partir del 30 de Junio de 2021 β=0,24. Evidenciando un pronóstico de erradicación para el 28 de Octubre de 2021 con una tasa de infectados (β=0,21) y umbral (R0=0,03), además se cuantificó la exactitud del modelo en 93,012%, con 6,988 % de error porcentual medio de mitigación COVID-19, siendo el valor promedio temporal R0 <1, así que cada persona que contrae la enfermedad infectará a menos de una persona antes de morir o recuperarse, por lo que el brote desaparecerá. Palabras Clave: infectado; recuperado; propagación; mitigación: umbral epidemiológico

Modelo de simulación del procesamiento de muestras para el diagnóstico del Covid–19 de la ciudad de armenia–Quindío, Colombia.

El virus SARS–CoV2 produjo una pandemia durante el año 2020 que se extiende hasta el presente, causando cambios radicales en el comportamiento de la humanidad. En Colombia, nuestro grupo de investigación ha trabajado en diversos temas acerca del COVID–19 tales como estimaciones de picos para ciudades principales, comportamiento de ocupaciones de UCI a nivel nacional, entre otras. Nuestra más reciente investigación analizó el efecto de los retardos asociados al procesamiento de muestras para el diagnóstico del COVID–19 sobre la propagación de la epidemia mediante dinámica de sistemas, identificando una visión sistémica de la cadena de valor asociada al procesamiento de muestras para el diagnóstico del COVID–19 en la ciudad de Armenia - Quindío, Colombia; permitiendo construir un modelo de simulación que refleje el efecto de los retardos asociados al procesamiento de muestras. Los resultados de este trabajo mostraron el efecto sobre los indicadores de la propagación de la epidemia, los cuales reflejan que la tardanza en la toma de las muestras para el diagnóstico de la enfermedad, influyen severamente en el aumento de las muertes, puesto que entre más se tarda el resultado, menos control al cerco epidemiológico puede hacerse.#Procesos1 recurso en línea (archivo de texto)SARS-CoV2 has produced a pandemic during the 2020 that is extended so far, making radical changes in the human behavior. In Colombia, our research group has work in multiple topics about COVID-19 like estimating of peaks for the main cities, national occupation behavior of intensive care unit, among others. Our most recent research analyzed the retard effects associated to processing of samples for COVID-19 diagnostic over the pandemic propagation through system dynamic, identifying a systemic vision from the value chain associated to samples processing to COVID-19 diagnosis in Armenia city, Quindio, Colombia; allowing to build a simulation model that shows the retards associated to the sample processing. These results showed the effects over the pandemic propagation indicators for the pandemic, which exhibit that delay taking samples for disease diagnosis, influence severely over increase in death, because longer is results less control over epidemiologic circle can be done