Metadatos de indexación

Estimación de infecciones indocumentadas de Covid-19 en Cuba a través de un método híbrido mecano-estadístico


 
Dublin Core Elementos de metadatos PKP Metadatos para el documento
 
1. Título Título del documento Estimación de infecciones indocumentadas de Covid-19 en Cuba a través de un método híbrido mecano-estadístico
 
2. Creador/a Nombre de autor/a, institución, país Gabriel Gil; Departamento de Física Teórica, Instituto de Cibernética, Matemática y Física (ICIMAF),; Cuba
 
2. Creador/a Nombre de autor/a, institución, país Alejandro Lage Castellanos; Departamento de Física Teórica, Facultad de Física, Universidad de La Habana; Cuba
 
3. Materia Disciplina(s)
 
3. Materia Palabra/s clave
 
4. Descripción Resumen En el presente trabajo, adaptamos el método híbrido mecano-estadístico para estimar el número total de infecciones de Covid-19 no documentadas en Cuba. Este esquema se basa en la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros de un modelo tipo SIR para la población infectada, suponiendo que el proceso de detección se ajusta a un ensayo de Bernoulli. Nuestras estimaciones muestran que: (a) el 60% de las infecciones fueron indocumentadas, (b) la epidemia real detrás de los datos alcanzó el acme diez días
antes de lo que sugieren los reportes, y (c) el número reproductivo se anula rápidamente luego de 80 días de
epidemia.
 
5. Editorial Institución organizadora, ubicación Editorial Ciencias Médicas
 
6. Colaborador/a Patrocinador(es) Facultad de Física, Universdad de La Habana e Instituto de Cibernética, Matemática y Física
 
7. Fecha (DD-MM-AAAA) 2020-12-06
 
8. Tipo Estado y género Ciencias Matemáticas
 
8. Tipo Tipo
 
9. Formato Formato de archivo PDF
 
10. Identificador Identificador uniforme de recursos http://revinfodir.sld.cu/index.php/infodir/article/view/1035
 
11. Fuente Título; vol., núm. (año) Revista de Información científica para la Dirección en Salud. INFODIR; Ciencias Matemáticas
 
12. Idioma Español=es
 
13. Relación Archivos complementarios
 
14. Cobertura Localización geoespacial, periodo cronológico, muestra de investigación (sexo, edad, etc.)
 
15. Derechos Derechos de autor/a y permisos Copyright (c) 2020 Gabriel Gil, Alejandro Lage Castellanos
Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional.