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Procesar datos

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Los datos que se recopilan son por lo general incompletos y con una estructura que no corresponde a aquellos de los modelos epidemiológicos.

>Modelo

ID:(1600, 0)

Datos recopilados normalmente

Definición

Los datos que normalmente se recopilan (WHO y gobiernes en general) son números de:

• infectados diarios

• infectados totales (acumulados)

• muertos diarios

• muertos totales (acumulados)

Adicionalmente se pueden registrar/comunicar el numero de:

• recuperados totales (acumulados)

• test realizados

• infectados asintomáticos

Los números tienen por lo general problemas del tipo:

• retraso en informar tanto infectados como muertos

• no registro de infectados asintomáticos o con síntomas leves

• no asociación de muerto con la infección por desconocimiento y/o falta de test

• muertes por otras patológicas gatilladas por la infección

ID:(11884, 0)

Procesar datos

Descripción

Los datos que se recopilan son por lo general incompletos y con una estructura que no corresponde a aquellos de los modelos epidemiológicos.

Variables

Símbolo

Texto

Variable

Valor

Unidades

Calcule

Valor MKS

Unidades MKS

Cálculos

Ecuación

Número

Primero, seleccione la ecuación:

, luego, seleccione la variable:

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

Cálculos

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

Variable

Dado

Calcule

Objetivo :

Ecuación

A utilizar

Ecuaciones

$ J(t) =\displaystyle\int_0^t i(u) du $

J = sum( i , u , 0 , t )

(ID 11885)

$ I(t) = k \displaystyle\int_0^t c(t-u) i(u) du $

I = k * sum( i_u * c_tu , u , 0 , t )

(ID 11886)

$ i = \dot{ J }$

i = dJ / dt

(ID 11887)

$ I = k \tau \dot{ J }$

I = k * tau * dJ / dt

(ID 11888)

$ R = f D $

R = f * D

(ID 11890)

$ k = f \displaystyle\frac{ \dot{D} }{ \dot{J} } $

k = f * dD / dJ

(ID 11891)

$ S = N - J $

S = N - J

(ID 11892)

$ \beta C = \displaystyle\frac{ \gamma + \displaystyle\frac{\ddot{J}}{\dot{J}}}{1-\displaystyle\frac{J}{N}}$

bC = ( gamma + ddJ / dJ)*(1- J / N ))}

(ID 11893)

$ R_0 = \displaystyle\frac{ 1 + \displaystyle\frac{1}{\gamma}\displaystyle\frac{\ddot{J}}{\dot{J}}}{1-\displaystyle\frac{J}{N}}$

R_0 = ( 1 + (1/ gamma )*( ddJ / dJ )/(1-( J / N )))

(ID 11894)

$ J = a t ^2 + b t + c$

J = a * t ^2 + b * t + c

(ID 11896)

$ \dot{J} = 2 a t + b$

J_t = 2 * a * t + b

(ID 11897)

$ \ddot{J} = 2 a $

J_tt = 2 * a

(ID 11898)

Ejemplos

Datos recopilados normalmente

Los datos que normalmente se recopilan (WHO y gobiernes en general) son n meros de:

• infectados diarios

• infectados totales (acumulados)

• muertos diarios

• muertos totales (acumulados)

Adicionalmente se pueden registrar/comunicar el numero de:

• recuperados totales (acumulados)

• test realizados

• infectados asintom ticos

Los n meros tienen por lo general problemas del tipo:

• retraso en informar tanto infectados como muertos

• no registro de infectados asintom ticos o con s ntomas leves

• no asociaci n de muerto con la infecci n por desconocimiento y/o falta de test

• muertes por otras patol gicas gatilladas por la infecci n

(ID 11884)

Infectados acumulados

Si i(t) es el numero de infectados detectados en el tiempo t el numero total reportado (acumulado) es igual al integral o suma desde el inicio del brote:

$ J(t) =\displaystyle\int_0^t i(u) du $

(ID 11885)

Infectados activos

Los modelos como el SIR consideran los infectados activos I.que se pueden estimar si se conoce la probabilidad c(t) de que despu s de un tiempo t una persona es infecciosa. Si se conoce el numero de nuevos infectados i(u) para cada tiempo u en un tiempo posterior t-u una fracci n c(t-u) sera contagioso. Por ello el numero total ser

$ I(t) = k \displaystyle\int_0^t c(t-u) i(u) du $

El factor k da cuenta de la fracci n de infectados no detectados ya sea por no existir s ntomas o no diagnosticado adecuadamente.

(ID 11886)

Infectados diarios

Con el total de infectados definidos mediante

$ J(t) =\displaystyle\int_0^t i(u) du $

el numero de infectados diarios se puede estimar diferenciando esta ecuaci n

$ i = \dot{ J }$

(ID 11887)

Estimaci n infectados activos

Si el numero de infectados por d a es en primer orden constante entones la integral de

$ I(t) = k \displaystyle\int_0^t c(t-u) i(u) du $

\\n\\nser del orden del numero de d as \tau que la persona es infecciosa\\n\\n

$I = k \tau i$

Con la estimaci n del numero de infectados diarios

$ i = \dot{ J }$

se tiene

$ I = k \tau \dot{ J }$

(ID 11888)

Susceptibles

Los susceptibles S son aquellos que aun no han sido infectados lo que se puede calcular con el total de personas N menos aquellos que ya fueron infectados J:

$ S = N - J $

(ID 11892)

Factor de contagio

Con la ecuaci n de los infectados del modelo SIR

$\displaystyle\frac{dI}{dt}=\left(\displaystyle\frac{\beta C}{N}S-\gamma\right)I$

se puede reescribir con

$ I = k \tau \dot{ J }$

$ S = N - J $

con lo que se puede estimar

$ \beta C = \displaystyle\frac{ \gamma + \displaystyle\frac{\ddot{J}}{\dot{J}}}{1-\displaystyle\frac{J}{N}}$

Importante es ver que los factor k\tau se simplifican y no afectan el factor de contagio. Este depende de la probabilidad de contagio \beta (ejemplo uso de mascarilla) y numero de contactos C (ejemplo cuarentena).

(ID 11893)

Factor de reproducci n, modelo SIR

Como el factor de reproducci n es

$R_0=\displaystyle\frac{\beta C}{\gamma}$

se puede reescribir la ecuaci n

$ \beta C = \displaystyle\frac{ \gamma + \displaystyle\frac{\ddot{J}}{\dot{J}}}{1-\displaystyle\frac{J}{N}}$

como

$ R_0 = \displaystyle\frac{ 1 + \displaystyle\frac{1}{\gamma}\displaystyle\frac{\ddot{J}}{\dot{J}}}{1-\displaystyle\frac{J}{N}}$

(ID 11894)

Resueltos acumulados

Los resueltos (recuperados en la definici n de los modelos SIR) acumulados R es un factor mas grande que los muertos que se registran D(t). Si se define el factor con f se tendr que:

$ R = f D $

(ID 11890)

Ecuaciones de los recuperados

Con la ecuaci n para los resueltos del modelo SIR:

$\displaystyle\frac{dR}{dt}=\gamma I$

se tiene con la relaci n

$ R = f D $

$ I = k \tau \dot{ J }$

que se puede estimar el par metro compuesto

$ k = f \displaystyle\frac{ \dot{D} }{ \dot{J} } $

en donde se asumi que el \gamma es del orden del inverso tiempo de recuperaci n y este ultimo es del orden del tiempo que se esta infeccioso \tau.

El factor f es uno de los par metros de la enfermedad y se puede estimar. El fator k sin embargo es propio de las in-eficiencias de los sistemas de monitoreo que empleamos.

(ID 11891)

Estimaci n de valores

Para evitar las fluctuaciones de corto plazo se puede introducir una par bola local ajustada por m nimos cuadrados de la forma

$ J = a t ^2 + b t + c$

en donde los factores se calculan de

$ a =\displaystyle\frac{ S_{x2y} ( S_x ^2- S_{x2} N )- S_{x3} ( S_{xy} N - S_x S_y )- S_{x2} ^2 S_y + S_x S_{x2} S_{xy} )}{ S_{x4} ( S_{x2} N - S_x ^2)- S_{x3} ^2 N +2 S_x S_{x2} S_{x3} - S_{x2} ^3}$

$ b =\displaystyle\frac{ S_{x4} ( S_{xy} N - S_x S_y )+ S_{x3} ( S_{x2} S_y - S_{x2y} N )- S_{x2} ^2 S_{xy} + S_x S_{x2} S_{x2y} }{ S_{x4} ( S_{x2} N - S_x ^2)- S_{x3} ^2 N +2 S_x S_{x2} S_{x3} - S_{x2} ^3}$

$ c =\displaystyle\frac{ S_{x4} ( S_{x2} S_y - S_x S_{xy} )- S_{x3} ^2 S_y + S_{x3} ( S_{x2} S_{xy} + S_x S_{x2y} )- S_{x2} ^2 S_{x2y} }{ S_{x4} ( S_{x2} N - S_x ^2)- S_{x3} ^2 N +2 S_x S_{x2} S_{x3} - S_{x2} ^3}$

con

$ S_{xnym} =\displaystyle\sum_i^N x_i ^n y_i ^m$

(ID 11896)

Estimaci n de la primera derivada

Si se asume que el numero acumulado es

$ J = a t ^2 + b t + c$

entonces la primera derivada es

$ \dot{J} = 2 a t + b$

(ID 11897)

Estimaci n de la segunda derivada

Si se asume que el numero acumulado es

$ J = a t ^2 + b t + c$

entonces la segunda derivada es

$ \ddot{J} = 2 a $

(ID 11898)

ID:(1600, 0)