Predicciones en tiempo real de la Covid-19 en Cuba y sus provincias: Modelos fenomenológicos dinámicos y un modelo no lineal con efectos mixtos.

Abstract

En ausencia de información confiable sobre los mecanismos de transmisión de una infección
emergente como la Covid-19, modelos  fenomenológicos dinámicos pueden proporcionar una evaluación temprana de un posible alcance del brote en tiempo real. En este estudio se emplean diferentes modelos fenomenológicos dinámicos, que tienen en cuenta diferentes perfiles de crecimiento inicial de la epidemia: los modelos logístico y de Richards generalizados, para generar pronósticos de un horizonte de 10 días de la incidencia de casos confirmados de la Covid-19 en Cuba, haciendo uso de un enfoque de bootstrap paramétrico para cuantificar la incertidumbre. El pronóstico del número de casos confirmados a nivel provincial, se realiza usualmente para cada provincia por separado, ignorando la variabilidad entre y dentro de las provincias. En la
presente investigación se hacen pronósticos con un horizonte de 7 días de los casos confirmados de cada una de las provincias de Cuba utilizando un modelo no lineal con efectos mixtos que tiene en cuenta la heterogeneidad entre las provincias.