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sobre el impacto de las políticas de cuarentena y la tasa de recurrencia en la propagación de epidemias utilizando un modelo espacial basado en agentes

Autores: Topîrceanu, Alexandru

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

sobre el impacto de las políticas de cuarentena y la tasa de recurrencia en la propagación de epidemias utilizando un modelo espacial basado en agentes


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Brotes de pandemia
Herramientas computacionales
Marco de simulación basado en agentes
Políticas de cuarentena
Proporción de población infectada
Reducción de la movilidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los brotes pandémicos a menudo determinan una reacción global rápida, como lo demuestran, por ejemplo, los brotes más recientes de COVID-19, H1N1, Ébola o SARS. Por lo tanto, los formuladores de políticas ahora confían más que nunca en herramientas computacionales para establecer diversas políticas de protección, incluyendo el rastreo de contactos, la cuarentena, los confinamientos regionales o nacionales y las estrategias de vacunación. En apoyo de esto, presentamos un nuevo marco de simulación basado en agentes que se basa en: (i) patrones de movilidad únicos para los agentes entre su ubicación en el hogar y un punto de interés, y (ii) el modelo epidémico SICARQD aumentado. Nuestros resultados de simulación numérica proporcionan una evaluación cualitativa de cómo las políticas de cuarentena y la tasa de recurrencia de pacientes impactan a la sociedad en términos de la proporción de población infectada. Investigamos tres posibles políticas de cuarentena (proactiva, reactiva y sin cuarentena), una restricción de cuarentena variable (0-100%), respectivamente, y tres escenarios de recurrencia (corta, larga y sin recurrencia). En general, nuestros resultados muestran que la cuarentena proactiva en correlación con una mayor proporción de cuarentena (es decir, una política de cuarentena más estricta) desencadena una transición de fase que reduce la población total infectada en más del 90% en comparación con la cuarentena reactiva. El momento de imponer la cuarentena también es fundamental, ya que una política de cuarentena proactiva puede reducir la proporción máxima de infectados en más de veces en comparación con una cuarentena reactiva, y en más de veces en comparación con ninguna cuarentena. Nuestro marco también puede reproducir las impactantes olas epidémicas posteriores, como se observó durante la pandemia de COVID-19, de acuerdo con el escenario de recurrencia adoptado. La solución sugerida contra los focos de infección residual es la reducción de la movilidad y las políticas de cuarentena proactivas. Finalmente, proponemos varias pautas no farmacéuticas con aplicabilidad directa por parte de los formuladores de políticas globales.

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