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Innerhalb der Community, mit der wir normalerweise Kontakte haben, sind diejenigen Personen, die derzeit infiziert sind und aktiv I infizieren. Aus der Beziehung zwischen dieser Anzahl und der Anzahl der Personen in der Gemeinde wird geschätzt, dass eine Person, mit der wir Kontakt haben, infiziert ist und uns infizieren kann.

Um die Anzahl der aktiven Infizierten abzuschätzen, muss die Diagnose der Bevölkerung gemessen werden. Dies kann durch den Versuch geschehen, die Mehrheit abzudecken, oder durch Stichproben und Extrapolation auf die gesamte Gemeinschaft. Aus diesem Grund ist es immer erforderlich, die Anzahl der durchgeführten Tests zu kennen, damit der Anteil der positiven Fälle geteilt durch die Anzahl der Diagnosen eine Schätzung der Gesamtzahl der Infizierten ergibt. Aus diesem Grund wird der Satz 'Wenn mehr gefunden wird, wird mehr gefunden und ist daher nicht sinnvoll' gehört, da Sie immer die Anzahl der Positiven mit der gemessenen Anzahl kaufen sollten, damit die Zunahme der Messungen nur die Genauigkeit erhöht.

Hinweis: Wenn Sie einen Ausbruch unter Kontrolle halten möchten, müssen Sie möglicherweise systematisch nach den Infizierten suchen, um ihn unter Quarantäne zu stellen. In diesen Fällen diagnostizieren sie es von allen Menschen und mehrfach.

ID:(11933, 0)

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An dem Tag trifft man sich mit einer kleinen Gruppe von Menschen, die wir C -Kontakte nennen und mit denen genügend Nähe besteht, um infizieren zu können (Entfernung für eine lange Zeit weniger als einen Meter). Diese variieren von Tag zu Tag und sind eine kleine Untergruppe der N -Gemeinschaft. Studien haben gezeigt, dass die durchschnittliche Anzahl mit dem Alter variiert und sich aus Menschen zusammensetzt, mit denen man zusammenlebt, einem Freund, mit dem man sich trifft, einem Kollegen, von dem man arbeitet oder studiert, und Kontakten für persönliche Dienstleistungen.

Grafik von 'Mixing patterns between age groups in social networks', S.Y. Del Valle a, J.M. Hyman b, H.W. Hethcote c, S.G. Eubank, Social Networks 29 (2007) 539-554

ID:(11935, 0)

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Die Wahrscheinlichkeit einer Infektion einer Person kann daher unter Berücksichtigung geschätzt werden\\n\\n- alle Kontakte $C$, die Sie pro Tag haben\\n\\nWenn die Kontakte mit der Wahrscheinlichkeit multipliziert werden, dass eine Person eine aktive Ansteckung I / N ist, erhalten wir\\n\\n- die ansteckende Nummer, mit der Sie Kontakt haben $C I/N$\\n\\nWenn Sie die durchschnittliche Anzahl infizierter Personen, mit denen Sie Kontakte haben, mit der Wahrscheinlichkeit einer Ansteckung \ beta multiplizieren, mit der die Wahrscheinlichkeit einer täglichen Ansteckung ermittelt wird\\n\\n

$\beta C \displaystyle\frac{I}{N}$

ID:(11936, 0)

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Um die Ausbreitung der Krankheit zu berechnen, können wir epidemiologische Modelle vom Typ SIR verwenden (anfällig, infiziert, wiederhergestellt oder behoben). Dabei wird zunächst geschätzt, wie sich die Anzahl der anfälligen S ändert, was sie mit der Multiplikation der anfälligen Personen mit der Wahrscheinlichkeit einer Ansteckung gleichsetzt:\\n\\n

$\displaystyle\frac{dS}{dt}=-\beta C\displaystyle\frac{I}{N} S$

\\n\\nDas negative Vorzeichen zeigt an, dass die anfällige Anzahl aufgrund der Infektion abnimmt. Zweitens müssen wir die wiederhergestellte Population R berücksichtigen oder die wir als durch den Effekt aufgelöst definieren, dass es Todesfälle gibt. In diesem Fall geht das SIR-Modell davon aus, dass die Variation der Auflösung proportional zur vorhandenen Infektion ist.\\n\\n

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

\\n\\nwobei die Variation der Infizierten berechnet wird, indem die neu Infizierten addiert und die aufgelösten subtrahiert werden\\n\\n

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

\\n\\nDas Problem im SIR-Modell besteht darin, dass die gelösten zufällig aus dem Infizierten entnommen werden, was nicht dem tatsächlichen Prozess entspricht, bei dem Symptome erzeugt, die Krankheit entwickelt und schließlich mit charakteristischen Durchschnittszeiten wiederhergestellt oder behoben werden. Deshalb werden wir mit einem alternativen Ausdruck arbeiten\\n\\n

$\displaystyle\frac{dI}{dt}=\beta C\displaystyle\frac{I}{N} S-\displaystyle\frac{dR}{dt}$

ID:(11937, 0)

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Wenn wir versuchen, das Modell für den chilenischen Fall anzuwenden, stellen wir fest, dass die lokalen Daten schwerwiegende Anomalien aufweisen:

• In der täglichen Infektion gibt es zwei Sprünge, die keine reale Situation sein können. Wenn die zugehörigen Informationen untersucht werden, wird festgestellt, dass sich in zwei Situationen das Kriterium geändert hat
• Es gibt einen Anstieg zusätzlicher Todesfälle, der auch auf eine Änderung der Informationsquelle der von Krankenhäusern zusammengestellten Daten zu der des Standesamtes zurückzuführen ist

Das Problem dieser Veränderungen entstand, als Chile die übermäßigen Todesfälle untersuchte, dh die Anzahl der in diesem Jahr beobachteten Todesfälle im Vergleich zum Trend des Vorjahres. Daher wurde festgestellt, dass nicht alle Todesfälle durch COVID19 aufgezeichnet wurden, da Todesfälle in den Häusern und nicht in den Krankenhäusern auftraten. Aus diesem Grund wurden Berichte aus Krankenhäusern an die des Standesamtes weitergeleitet. Andererseits wurde erkannt, dass er aus anderen Gründen gestorben war, zu denen COVID19 indirekt beigetragen hatte. Dadurch wurden die Kriterien zur Identifizierung der Toten angepasst.

Das Problem bei diesen Änderungen besteht darin, dass die historischen Informationen fragwürdig werden und somit die Anfangsbedingungen bei der Lösung der Gleichung des anzuwendenden Modells verloren gehen.