El modelo Kermack-McKendrick en la propagación de cepas COVID-19: Perú 2020-2021

Pub Date : 2023-01-03 DOI:10.6018/eglobal.521971
Josefrank Pernalete Lugo, Ysaelen Odor Rossel
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Results: The lowest rate of infections will occur from April 3, 2021. Evidencing a prognosis of lower transmissibility for May 29, 2021 with an infected rate (β=0.08) and threshold (R0=0.000), the accuracy of the model was also quantified at 97.795%, with 2.205% of average percentage error, with the temporary 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. Conclusion: The curve of infections in Peru will depend directly on mitigation measures to curb the spread of infection and predict sustained transmission through vaccination against covid-19 type strains; with the observance of people of preventive measures. \n Introducción: El modelo epidémico SIR es útil para medir la velocidad de propagación de las cepas COVID-19 (B.1.617.2/P.1/C.37/B.1.621), en términos de umbral epidemiológico R0 a lo largo del tiempo.Objetivo: Evaluar un modelo matemático de tipo diferencial, propio del comportamiento del COVID-19 para el colectivo peruano.Métodos: Se desarrolló un modelo matemático diferencial del comportamiento de la pandemia para el colectivo peruano, partiendo de la experiencia en el control de infecciones Kermack–McKendrick. Se estimó el número de susceptibles S, infectados y diseminando la infección I y recuperados R, con el uso de conjuntos de datos oficiales de la Organización Mundial de la Salud, partiendo del histórico entre el 07 de marzo y el 12 de septiembre de 2020 y; proyectado durante 52 semanas hasta el 11 de septiembre de 2021. Resultados: La menor tasa de infectados ocurrirá a partir del 3 de abril de 2021. Evidenciando un pronóstico de menor transmisibilidad para el 29 de mayo de 2021 con una tasa de infectados (β=0.08) y umbral (R0=0,000), además se cuantificó la exactitud del modelo en 97,795 %, con 2,205 % de error porcentual medio, 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. Conclusión: La curva de contagios en el Perú dependerá directamente de las medidas de mitigación para frenar la propagación de la infección y predecir una transmisión sostenida a través de la vacunación contra las cepas tipo del COVID-19; con la observancia de las personas de las medidas preventivas. \n O modelo epidémico SIR é útil para medir a velocidade de propagação das estirpes COVID-19 (B.1.617.2/P.1/C.37/B.1.621), em termos de limiar epidemiológico R0 ao longo do tempo. Foi desenvolvido um modelo matemático diferencial de comportamento pandémico para a população peruana, baseado na experiência de controlo da infecção de Kermack-McKendrick. O número de S susceptíveis, infectados e disseminando a infecção I e R recuperados foi estimado utilizando conjuntos de dados oficiais da Organização Mundial de Saúde, começando no histórico entre 7 de Março e 12 de Setembro de 2020 e projectado para 52 semanas até 11 de Setembro de 2021. Explicando que a taxa de infecção mais baixa ocorrerá a partir de 3 de Abril de 2021. Evidenciando uma previsão de menor transmissibilidade para 29 de Maio de 2021 com uma taxa de infecção (β=0,08) e limiar (R0=0,000), além disso a precisão do modelo foi quantificada em 97,795 %, com 2,205 % de erro percentual médio, sendo o valor médio temporal R0 <1, pelo que cada pessoa que contraia a doença infectará menos de uma pessoa antes de morrer ou recuperar, pelo que o surto desaparecerá. Os resultados contemplaram o comportamento dinâmico das estirpes até Novembro de 2021, antes da chegada do omicron (B.1.1.529).","PeriodicalId":0,"journal":{"name":"","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-01-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.6018/eglobal.521971","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract

Introduction: The SIR epidemic model is useful for measuring the rate of spread of COVID-19 strains (B.1.617.2/P.1/C.37/B.1.621), in terms of epidemiological threshold R0 over time.Objective: To evaluate a mathematical model of differential type, typical of the behavior of COVID-19 for the Peruvian collective.Methods: A differential mathematical model of the behavior of the pandemic was developed for the Peruvian collective, based on the experience in the control of Kermack–McKendrick infections. The number of susceptible S, infected and spreading infection I and recovered R was estimated, using official datasets from the World Health Organization, based on the history between March 7 and September 12, 2020 and; projected for 52 weeks until September 11, 2021. Results: The lowest rate of infections will occur from April 3, 2021. Evidencing a prognosis of lower transmissibility for May 29, 2021 with an infected rate (β=0.08) and threshold (R0=0.000), the accuracy of the model was also quantified at 97.795%, with 2.205% of average percentage error, with the temporary 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. Conclusion: The curve of infections in Peru will depend directly on mitigation measures to curb the spread of infection and predict sustained transmission through vaccination against covid-19 type strains; with the observance of people of preventive measures. Introducción: El modelo epidémico SIR es útil para medir la velocidad de propagación de las cepas COVID-19 (B.1.617.2/P.1/C.37/B.1.621), en términos de umbral epidemiológico R0 a lo largo del tiempo.Objetivo: Evaluar un modelo matemático de tipo diferencial, propio del comportamiento del COVID-19 para el colectivo peruano.Métodos: Se desarrolló un modelo matemático diferencial del comportamiento de la pandemia para el colectivo peruano, partiendo de la experiencia en el control de infecciones Kermack–McKendrick. Se estimó el número de susceptibles S, infectados y diseminando la infección I y recuperados R, con el uso de conjuntos de datos oficiales de la Organización Mundial de la Salud, partiendo del histórico entre el 07 de marzo y el 12 de septiembre de 2020 y; proyectado durante 52 semanas hasta el 11 de septiembre de 2021. Resultados: La menor tasa de infectados ocurrirá a partir del 3 de abril de 2021. Evidenciando un pronóstico de menor transmisibilidad para el 29 de mayo de 2021 con una tasa de infectados (β=0.08) y umbral (R0=0,000), además se cuantificó la exactitud del modelo en 97,795 %, con 2,205 % de error porcentual medio, 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. Conclusión: La curva de contagios en el Perú dependerá directamente de las medidas de mitigación para frenar la propagación de la infección y predecir una transmisión sostenida a través de la vacunación contra las cepas tipo del COVID-19; con la observancia de las personas de las medidas preventivas. O modelo epidémico SIR é útil para medir a velocidade de propagação das estirpes COVID-19 (B.1.617.2/P.1/C.37/B.1.621), em termos de limiar epidemiológico R0 ao longo do tempo. Foi desenvolvido um modelo matemático diferencial de comportamento pandémico para a população peruana, baseado na experiência de controlo da infecção de Kermack-McKendrick. O número de S susceptíveis, infectados e disseminando a infecção I e R recuperados foi estimado utilizando conjuntos de dados oficiais da Organização Mundial de Saúde, começando no histórico entre 7 de Março e 12 de Setembro de 2020 e projectado para 52 semanas até 11 de Setembro de 2021. Explicando que a taxa de infecção mais baixa ocorrerá a partir de 3 de Abril de 2021. Evidenciando uma previsão de menor transmissibilidade para 29 de Maio de 2021 com uma taxa de infecção (β=0,08) e limiar (R0=0,000), além disso a precisão do modelo foi quantificada em 97,795 %, com 2,205 % de erro percentual médio, sendo o valor médio temporal R0 <1, pelo que cada pessoa que contraia a doença infectará menos de uma pessoa antes de morrer ou recuperar, pelo que o surto desaparecerá. Os resultados contemplaram o comportamento dinâmico das estirpes até Novembro de 2021, antes da chegada do omicron (B.1.1.529).
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COVID-19病毒传播中的Kermack-McKendrick模型:秘鲁2020-2021年
SIR流行病模型可用于测量COVID-19毒株(B.1.617.2/P.1/C.37/B.1.621)随时间的流行病学阈值R0的传播率。目的:评价秘鲁集体感染COVID-19的差异型典型行为数学模型。方法:根据控制Kermack-McKendrick感染的经验,为秘鲁集体开发了大流行行为的微分数学模型。根据2020年3月7日至9月12日之间的历史,使用世界卫生组织的官方数据集,估计了易感S型、感染和传播I型感染和康复R型感染的数量;预计将持续52周,直到2021年9月11日。结果:2021年4月3日为感染率最低的时间段。预测2021年5月29日为低传播率,感染率(β=0.08)和阈值(R0=0.000),模型的准确率为97.795%,平均百分比误差为2.205%,临时平均值R0 <1,因此每个感染者在死亡或康复前感染不到1人,因此疫情将消失。结论:秘鲁的感染曲线将直接取决于遏制感染传播的缓解措施,并通过接种covid-19型毒株预测持续传播;配合人们的遵守预防措施。Introducción: El modelo epidsamico SIR es útil para medir la velocidad de propagación de las cepas COVID-19 (B.1.617.2/P.1/C.37/B.1.621), en samriminos de umbral epidemiológico R0 a lo largo del tiempo。目的:评价新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病原病原差异模型(matemático de tipo differential, propio del comcomamiito del COVID-19 para el collectivo peruano)。3 . m.m.achickermack - mckendrick:参见desarrolló unmodelo matemático大流行的差异组合与集体感染控制的差异组合、经验的参与者。Se estimo el的易感人群,infectados diseminando洛杉矶infeccion我y recuperados R,反对el uso de conjuntos de拿督oficiales de la Organizacion Mundial de la干杯,partiendo del historico之间el 07 de marzo y el 2020 y de septiembre德;预计将于2021年9月11日生效。结果:2021年4月3日,一组病例报告:La menor tasa de infectiados发生。Evidenciando un pronóstico de menor transmibilidad para el 29 de mayo de 2021 con una tasa de infectados (β=0.08) y umbral (R0= 0000), además se cuantificó la exactud del modelo en 97,795%, con 2,205% de error of real medio, siendo el valor promedio temporal R0 <1, así que cada persona que contre la enfermedad infectara menos de una persona antes de morir o recuperares, por lo que el brote desaprecer。Conclusión:传染曲线在Perú依赖于媒介指导下的传染曲线在mitigación依赖于媒介指导下的传染曲线在propagación传染曲线在infección上的前身是transmisión传染曲线在媒介指导下的传染曲线在vacunación上的传染曲线在COVID-19上的传染曲线;关于预防媒体行为的法律规定。3 . epidsamicro模型SIR útil关于COVID-19的传播速度的报告(B.1.617.2/P.1/C.37/B.1.621),报告的标题为:参考文献1 .关于 与普通 相比, (experiência)与普通 相比,•••••••••••••••O número de S susceptíveis,传染病和传播与感染 组织和 组织和 组织和 组织和/或 组织和/或 组织和/或 组织和/或 组织和/或 组织和/或 组织和/或 组织和/或组织和/或组织/ 组织和/或组织/ 组织和/或组织/ 组织和/或组织/ 组织和/或组织/ 组织和/或组织/ 组织和/或组织/ 组织和/或组织/ 组织和/或组织。Explicando que a taxa de infec o mais baixa ocorrer a partir de 3 de april de 2021。Evidenciando uma previs ode menor transtransbilidade para 29 de Maio de Maio de infecrecada o (β=0,08) e线性(R0= 0,0000), alsamm disso a preciso o do modelo foi quantificada em 97,795%, com 2,205% de erro百分比率msamdio, sendo valor msamdiao temporal R0 <1, pelo que cada pessoque contraia a doena infectarmenos de uma pessoantes de mormorrer ou recuperar, pelo que o surto desaprecer 。9 .结果:1.研究结果:1.研究结果:1.研究结果:1.研究结果:1.研究结果:1.研究结果:1.研究结果:1.研究结果:1.研究结果:1.研究结果:
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