Optimización de un modelo de transmisión de COVID-19 para su aplicación a múltiples periodos de intervención
| Autor: | Blecua Pérez, Javier |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Fernández-Recio, Juan, Merino Arranz, David, Fernandez Recio, Juan |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Digital.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC instname O2, repositorio institucional de la UOC Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Popis: | Trabajo fin de máster presentado en la Universitat Oberta de Catalunya, Máster Universitacio en Bioinformática y Bioestadística.--2021-06-23 El COVID-19 (coronavirus disease 2019) es la enfermedad causada por un nuevo tipo de coronavirus llamado SARS-CoV-2. Con este Trabajo Fin de Máster, se ha optimizado y extendido un modelo existente de transmisión del COVID-19 para el análisis de múltiples periodos de diferente velocidad de transmisión, permitiendo incluir, como parte del análisis, la información sobre un número arbitrario de medidas o intervenciones no farmacológicas. La metodología consiste en la aplicación de un modelo mecanístico que describe la evolución de la enfermedad a partir del efecto de las distintas medidas de intervención y que, aplicando métodos de análisis bayesiano, permite obtener estimaciones sobre este efecto para cada medida. Los buenos resultados obtenidos para un total de 32 países europeos, con datos que siguen patrones muy distintos, permiten concluir, por un lado, que el modelo utilizado es un buen método para describir la evolución de la enfermedad. Por otro lado, a partir de los resultados, se han extraído conclusiones sobre el efecto de las distintas medidas que son consistentes con la información conocida. Por ejemplo, los resultados para la primera ola de la pandemia indican que las medidas más efectivas fueron las relacionadas con el confinamiento, las medidas aplicadas conjuntamente en marzo de 2020 y el uso obligatorio de mascarillas. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|