pandemia de COVID-19. Marcelo Lares, Juan B Cabral, Vanessa Daza, Diego García Lambas, Nadia Luczywo, Dante Paz, Rodrigo Quiroga, Bruno Sanchez & Federico Stasyszyn
de Sistemas Instituto de Astronomía Teórica y Experimental Facultad de Matemática Astronomía Física y Computación Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial Instituto De Estadística Y Demografía - Facultad de Ciencias Económicas Facultad de Ciencias de la Administración Department of Physics, Duke University Instituto de Investigaciones en Físico-Química de Córdoba
datos El problema del acceso a los datos El problema del mantenimiento y curación de los datos Introducción: modelos epidemiológicos compartimentales Resolución de los sistemas de ecuaciones diferenciales Implementaciones numéricas datos modelos
• Es fundamental contar con datos que permitan evaluar cómo evolucionan los contagios y diseñar acciones para contener la circulación del virus • Al principio los datos no estaban organizados, en general se contaba con reportes de las autoridades de salud que tenían problemas de consistencia
• El origen de los datos son los centros de salud o los organismos gubernamentales • La carga de información se realiza en un marco de arduo trabajo • Las herramientas utilizadas deben ser simples y fáciles de usar
de datos publicadas por organismos oficiales. - La conciliación aun es un proyecto manual el cual implica sumas de verificación, similares a la partida doble. Esta disponible de manera online en: • https://www.researchgate.net/publication/340095169_Infecciones_de_COVID -19_en_Argentina • O como libreria Python en https://pypi.org/project/arcovid19/
de software libre destinada a la carga rápida de datos epidemiológicos desde planillas de cálculo. • Está diseñado para tolerar errores y datos duplicados con relativa facilidad. ◦ Descarga: https://github.com/ivco19/brooks ◦ Video demo: https://www.youtube.com/watch?v=nuDhyLOc_og ◦ Demo online: https://brooks-covid19.herokuapp.com/ • Desde el punto de vista técnico es una Webapp, construida sobre el framework Django (https://www.djangoproject.com/).
actual de la pandemia a nivel provincial y nacional. • Así mismo permite la navegación de los datos cargados desde diferente puntos de vista. • Una vista de un evento sobre un paciente. • Reportes de los datos.
que posee 3 funcionalidades principales: • Sirve como herramienta de análisis de la base de datos curada y conciliada de la información disponible en los medios oficiales. • Posee un lenguaje basado en grafos para la generación de escenarios epidemiológicos compartimentados. • Finalmente permite el despliegue de una webapp para el uso parcial de estas funcionalidades. ◦ Herramienta de análisis: https://arcovid19.readthedocs.io/ ◦ Video demo de la herramienta: https://www.youtube.com/watch?v=VBRtnJFF6UQ ◦ Web app: https://arcovid19.herokuapp.com/
del sistema de ecuaciones diferenciales de un modelo tipo SEIR con interface gráfica. • Nos basamos en una implementación en JavaScript hecha por el Dr. Gabriel Goh, modificamos su código para adaptarla a nuestras necesidades. • El software es libre (licencia BSD). • Contamos con la colaboración de Exequiel Aguirre y de Mario Lamfri de CONAE. • Validamos el sistema EDO (que no tenía una referencia clara), basándonos en el trabajo de M. de la Sen et alter (2017) asumiendo que no hay vacuna, que no se usan retrovirales y que los muertos no son infecciosos.
se dan siguiendo un ritmo reproductivo único para toda la población, R), lo cual puede aplicarse bajo ciertas limitaciones en ciudades. • Además de un compartimiento para Fallecidos, se subcompartimentaron los casos según una forma leve de la enfermedad y una fuerte, modelando también el número de casos que requieren hospitalización. • Incluimos los datos producidos por Arcovid19 para poder ajustar un modelo donde el ritmo reproductivo es función del tiempo (Rt) e introducimos un parámetro de retardo en las ecuaciones para el caso de no disponer la fecha de inicio de síntomas (no requerido al utilizar los datos SISA). • Se estudió la convergencia numérica de las soluciones, caracterizando el error cometido en la versión web, y se implementó backend en Python que permite descargar resultados precisos.
disponer de un navegador compatible con JS). • Tiene una interfaz de usuario que permite manipular todos los parámetros del modelo y visualizar su impacto sobre las curvas y sus desviaciones respecto a los datos. • Los resultados pueden descargarse en un archivo csv, para su uso en programas de planilla de cálculo. • Versión aplicada a los datos de la provincia de Córdoba: https://epacalc-cba.now.sh/
que ahora que tenemos más datos podemos estudiar: • Edad • Condiciones previas • Entorno de población • La evolución de las curvas de infección no es un proceso determinista
la salida organizada de las medidas de distanciamiento social. > Diferenciación de las tasas de contagio de acuerdo a la edad Las tasas de transmisión dependen de la edad
la salida organizada de las medidas de distanciamiento social. > Diferenciación de las tasas de contagio de acuerdo a la edad: Mayores de 60 no contagian a menores de 60
, aumentar el tiempo de duplicación de casos Reducir la probabilidad de contagio (p): Barbijos, distanciamiento social Reducir la probabilidad de contacto (): Medidas de aislamiento social … y políticas públicas de bienestar en la comunidad
Una sóla perspectiva para la respuesta es insuficiente. • ¿Qué priorizar? ¿Cuarentena o economía? • Necesitamos saber qué tan bien lo venimos haciendo. Existen métodos formales que permiten analizar un conjunto de alternativas en base a determinados criterios en el marco de un proceso de toma de decisiones. En este tipo de análisis, es importante
evaluación cualitativa realizada sobre la rigurosidad de los protocolos de distanciamiento social. • Seguridad de la salud: capacidades para responder a epidemias y pandemias, según lo medido por el Índice de Seguridad de Salud Global. • Interrupción de la actividad doméstica: utiliza la contribución de los servicios al PIB para evaluar en qué medida la cuarentena afecta la producción agregada. • Informalidad: utiliza la proporción de empleo informal para evaluar la vulnerabilidad de los mercados laborales a las crisis económicas.
la magnitud del estímulo fiscal, como porcentaje del PIB, desplegado para minimizar el daño económico. • Endeudamiento público: utiliza la relación deuda pública / PIB como proxy del espacio fiscal disponible. • Dependencia de productos básicos: utiliza el índice de exportaciones de productos básicos / PIB para evaluar la exposición de los países a los choques de la demanda externa. Fuente: The Economist Intelligence Unit.
Order Preference by Similarity to Ideal Solution. Buscamos establecer el ordenamiento de las gestiones en los países a partir de sus posiciones relativas respecto a las alternativas “ideales”. Lo deseable para tener un desempeño eficiente es que la solución se ubique a la distancia más corta posible respecto de un “ideal positivo” y a la distancia más lejana respecto de un “anti-ideal”.
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