Modelo Incremental Dinámico (MDI) para pronosticar el período de estabilización pandémica SARS-CoV-2
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v9i8.6201Palabras clave:
COVID-19; Modelo dinámico; Predicción; Fallecidos.Resumen
Desde el comienzo del año 2020, el mundo ha estado experimentando una pandemia de COVID-19, que desafía al sector público a tomar decisiones rápidas y eficientes, ya que el resultado se cuenta en vidas. Por lo tanto, es necesario buscar modelos predictivos, que respalden la decisión y ayuden a comprender el comportamiento de las transmisiones. En este contexto, el trabajo tiene como objetivo presentar un modelo dinámico para el aumento diario en el número de muertes con el fin de determinar un rango de seguridad capaz de predecir un período de estabilización para estas muertes. Para esto, el modelo utiliza curvas exponenciales y potenciales como límites para analizar el comportamiento de la curva de incremento. El modelo demostró ser eficiente en comparación con los datos reales obtenidos hasta ahora.Citas
Alfani, G., & Murphy, T. E. (2017). Plague and lethal epidemics in the pre-industrial world. the Journal of economic History, 77(1), 314-343.
Anderson, R. M., & May, R. M. (1991). Infectious diseases of humans. 1991. New York: Oxford Science Publication Google Scholar.
Araz, O. M., Choi, T. M., Olson, D. L., & Salman, F. S. (2020). Role of Analytics for Operational Risk Management in the Era of Big Data. Decision Sciences.
Assunção, C. S. L. T. Assunção, M. V. D., Sousa, M. C. M., & Oliveira, R. A. A. (2020). A relational study between government decrees and number of deaths by COVID-19 in Northeastern Brazil. Research, Society and Development, 9 (8), 1-20.
Bastos, S. B., & Cajueiro, D. O. (2020). Modeling and forecasting the Covid-19 pandemic in Brazil. arXiv preprint arXiv:2003.14288.
Botari, T., Alves, S. G., & Leonel, E. D. (2011). Explaining the high number of infected people by dengue in Rio de Janeiro in 2008 using a susceptible-infective-recovered model. Physical Review E, 83(3), 037101.
Brasil (2020). Ministério da Saúde. Boletins epidemiológicos diários. Brasília/DF.
Cruz, A. R. (2011). Uma metodologia multiobjetivo para o controle de epidemias através de vacinação impulsiva via algoritmo genético com operador de busca local baseado em aproximação quadrática convexa e validação estocástica.
Ghosal, S., Sengupta, S., Majumder, M., & Sinha, B. (2020). Prediction of the number of deaths in India due to SARS-CoV-2 at 5–6 weeks. Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews.
Ivanov, D. (2020). Predicting the impacts of epidemic outbreaks on global supply chains: A simulation-based analysis on the coronavirus outbreak (COVID-19/SARS-CoV-2) case. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 136, 101922.
Kermack, W. O., & McKendrick, A. G. (1927). A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the royal society of london. Series A, Containing papers of a mathematical and physical character, 115(772), 700-721.
Liang, K. (2020). Mathematical model of infection kinetics and its analysis for COVID-19, SARS and MERS. Infection, Genetics and Evolution, 104306.
Lipsitch, M., Swerdlow, D. L., & Finelli, L. (2020). Defining the epidemiology of Covid-19—studies needed. New England journal of medicine, 382(13), 1194-1196.
Mace, R. (2000). Evolutionary ecology of human life history. Animal behaviour, 59(1), 1-10.
Montesinos-Lopez, O. A., & Hernandez-Suarez, C. M. (2007). Mathematical models for infectious diseases. Salud publica de Mexico, 49(3), 218-226.
Moura, U. A. S., & Rocha, R. L. (2012). Endemias e epidemias: dengue, leishmaniose, febre amarela, influenza, febre maculosa e leptospirose. Belo Horizonte: Nescon/UFMG.
Organização Mundial de Saúde. The global burden of disease: 2004 update. Geneva: World Health Organization, 2008.
Organização Mundial de Saúde. Visão Geral do coronavirus. Disponível em: < https://www.who.int/health-topics/coronavirus>. Acesso em: 26/04/2020.
Qin, L., Sun, Q., Wang, Y., Wu, K. F., Chen, M., Shia, B. C., & Wu, S. Y. (2020). Prediction of number of cases of 2019 novel coronavirus (COVID-19) using social media search index. International journal of environmental research and public health, 17(7), 2365.
Senhoras, E. M. (2020). Coronavírus e o papel das pandemias na história humana. Boletim de Conjuntura (BOCA), 1(1), 31-34.
Temime, L., Hejblum, G., Setbon, M., & Valleron, A. J. (2008). The rising impact of mathematical modelling in epidemiology: antibiotic resistance research as a case study. Epidemiology & Infection, 136(3), 289-298.
Vasconcelos, G. L., Macêdo, A. M., Ospina, R., Almeida, F. A., Duarte-Filho, G. C., Brum, A. A., & Souza, I. C. (2020). Modelling fatality curves of COVID-19 and the effectiveness of intervention strategies. PeerJ, 8, e9421.
Walker P, Whittaker C, Watson O, Baguelin M, Ainslie K, Bhatia S et al (2020). Report 12: The global impact of COVID-19 and strategies for mitigation and suppression. London: Imperial College; 2020.
Wang, H., Wang, Z., Dong, Y., Chang, R., Xu, C., Yu, X., ... & Wang, Y. (2020). Phase-adjusted estimation of the number of coronavirus disease 2019 cases in Wuhan, China. Cell discovery, 6(1), 1-8.
Zu, Z. Y., Jiang, M. D., Xu, P. P., Chen, W., Ni, Q. Q., Lu, G. M., & Zhang, L. J. (2020). Coronavirus disease 2019 (COVID-19): a perspective from China. Radiology, 200490.
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