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El INE presentó una herramienta para predecir el COVID-19

En el Instituto Nacional de Epidemiología de nuestra ciudad se dio a conocer un modelo matemático epidemiológico que tiene como objetivo anticiparse al comportamiento de la pandemia. A través de esta herramienta se busca estimar los infectados esperados, el número de camas de internación y de terapia intensiva requeridas y la probabilidad de fallecidos.

 

El Instituto Nacional de Epidemiologia (INE) de Mar del Plata presentó una herramienta predictiva COVID-19, basado en un modelo matemático epidemiológico, y alimentado por información local para predecir el comportamiento de la pandemia en la zona.

De esta forma, se pueden pronosticar los casos infectados esperados, el número de camas de internación y de terapia intensiva requeridas, y el número de fallecidos estimados.

Esta herramienta se caracteriza por ser innovadora y dinámica, y a medida que va produciéndose un corte en determinadas fechas puede ser predictivo del comportamiento evolutivo de la pandemia para los 30 días subsiguientes.

El intendente Guillermo Montenegro participó de la presentación y señaló que “es un orgullo contar en nuestra ciudad con el INE y este nivel de profesionales de la salud que hoy no sólo realizan testeos, sino que también desarrollan tareas de investigación y diagnóstico, que hoy aportan una herramienta que puede predecir el comportamiento de esta pandemia, la cual nos ayudará a tomar las mejores decisiones para cuidar a los marplatenses”.

Por su parte, la secretaria de Salud, Viviana Bernabei, quien también estuvo presente junto a otros integrantes del área, subrayó que “se trata de un modelo interesante” y anticipó que “la idea es la conformación de un grupo local para que pueda ir alimentándolo».

Desde el INE precisaron que se basa en el modelo SEIR, que considera cuatro compartimentos: personas susceptibles, personas expuestas, infectadas y removidas (infectadas y fallecidas o que han tenido el alta laboratorial o epidemiológico) y utiliza una matriz de contacto interindividual en la población para simular la interacción social dependiente de la edad. Es un modelo predictivo a corto plazo que se implementa en la fase de transmisión local del COVID-19.

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