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Título : Modelo de Pronóstico Multivariado para la Propagación de la COVID-19 Basado en Posibles Escenarios en Ecuador
Title : Multivariate Forecasting Model for COVID-19 Spread Based on Possible Scenarios in Ecuador
Autor : Guamán Tabango, Juan Fernando
Portilla, Karen
Arias Muñoz, Paul
Jácome Aguirre, Gabriel
Cabrera García, Santiago
Álvarez Játiva, Luis H
Batallas Bedón, Bolivar
Cadena Pulles, Hernán
García, Juan Carlos
Orcid: https://orcid.org/0000-0003-2601-7567
https://orcid.org/0000-0002-1106-1189
https://orcid.org/0000-0002-1263-2748
https://orcid.org/0000-0001-8305-6226
https://orcid.org/0000-0001-6114-2043
https://orcid.org/0000-0002-4608-142X
https://orcid.org/0000-0001-5818-8972
https://orcid.org/0000-0002-4565-5268
https://orcid.org/0000-0001-8876-2170
Tipo docuemento: Article
Palabras clave : COVID-19;MODELO DINÁMICO;SIR;PRONÓSTICO;POBLACIÓN EXPUESTA;MEDIDAS DE BIOSEGURIDAD
Keywords : COVID-19;DYNAMIC MODEL;SIR;FORECAST;EXPOSED POPULATION;BIOSECURITY MEASURES
Fecha de publicación : 22-nov-2023
Fecha de creación : 30-ago-2023
Editorial : Stepan Tkachev
Resumen : Hasta agosto de 2023, se han contabilizado alrededor de 770,1 millones de casos confirmados de COVID-19, y se han reportado cerca de 7 millones de muertes por estos casos a la Organización Mundial de la Salud. En Ecuador, el primer caso confirmado de COVID-19 se registró el 19 de febrero de 2020, y la tasa de mortalidad del país alcanzó el 0,43% con 12 986 muertes, lo que sugiere la necesidad de establecer un mecanismo que permita anticipar la propagación del virus. Este estudio tiene como objetivo construir un modelo dinámico adaptado a variables de salud y socioambientales como un modelo multivariado para comprender la expansión del virus entre la población. El modelo se basa en el esquema Susceptible-Infectado-Recuperado (SIR), que es un modelo estándar en el cual la población se divide en seis grupos, con parámetros como susceptibles S(t), etapa de tránsito E(t), infectados I(t), recuperados R(t), fallecidos Me(t), infectados asintomáticos Ia(t), infectados sintomáticos Is(t) y fallecidos por otras causas M(t), que deben ser considerados y adaptados. El modelo fue validado utilizando datos consistentes de Chile y ejecutado con datos inconsistentes de Ecuador. El error de pronóstico fue analizado con base en el error absoluto medio entre los datos reales y el pronóstico del modelo, mostrando errores dentro de un rango de 6,33% a 8,41% para Chile, con un intervalo de confianza de 6,17%; luego un rango de 3,87% a 4,70% para Ecuador con un intervalo de confianza de 2,59%, hasta el 23 de diciembre de 2020 de la base de datos. El modelo pronostica variaciones exponenciales en las medidas de bioseguridad, la población expuesta y la vacunación.
Abstract: So far, about 770.1 million confirmed cases of COVID-19 have been counted by August 2023, and around 7 million deaths have been reported from these cases to the World Health Organization. In Ecuador, the first confirmed COVID-19 case was registered on 19 February 2020, and the country’s mortality rate reached 0.43% with 12986 deaths, suggesting the need to establish a mechanism to show the virus spread in advance. This study aims to build a dynamic model adapted to health and socio-environmental variables as a multivariate model to understand the virus expansion among the population. The model is based on Susceptible-Infected-Recovered (SIR), which is a standard model in which the population is divided into six groups with parameters such as susceptible S(t), transit stage E(t), infected I(t), recovered R(t), deceased Me(t), infected asymptomatic Ia(t), infected symptomatic Is(t) and deceased by other causes M(t) to be considered and adapted. The model was validated by using consistent data from Chile and run by inconsistent data from Ecuador. The forecast error was analyzed based on the mean absolute error between real data and model forecast, showing errors within a range from 6.33% to 8.41% for Chile, with confidence a interval of 6.17%, then 3.87% to 4.70% range for Ecuador with a confidence interval of 2.59% until 23rd December 2020 of the database. The model forecasts exponential variations in biosecurity measures, exposed population, and vaccination.
URI : https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18122
Url del recurso: https://www.mdpi.com/2227-7390/11/23/4721
ISSN : 2227-7390
Ciudad. País: Ibarra, Ecuador
Grado Académico: N/A
Aparece en las colecciones: Artículos

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