Aplicación de modelos de crecimiento sigmoidal en el pronóstico en tiempo real del brote de la Covid-19 en Villa Clara

Authors

Abstract

En el presente artículo se estudia la dinámica de transmisión del SARS CoV-2 en Villa Clara utilizando diferentes modelos matemáticos, entre ellos los modelos fenomenológicos de crecimiento sigmoidal y de dinámica de población SIR. A partir del ajuste de los modelos a las series de datos de infectados acumulados, diariamente se evaluaron y estimaron diferentes parámetros asociados a la marcha de la Covid-19 en la provincia, información considerada por las autoridades en la toma de decisiones. Se presenta además, en retrospectiva, la evaluación de los pronósticos realizados en momentos representativos de las tres etapas identificadas, avalándose la intervención oportuna de las autoridades sanitarias para controlar eventos de transmisión local suscitados en el territorio.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Osvaldo Norman Montenegro, National Council of Scientific Health Societies

Profesor de la Univesidad Central de Las Villas.

David Rodrígez Fenández, Departamento de Física, Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, Villa Clara

Profesor de la Universidad Marta Abreu de Las Villas. Villa Clara

Carlos de la Caridad Rodríguez Fadragas, Departamento de Física, Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, Villa Clara

Profesor de la Universidad Marta Abreu de Las Villas. Villa Clara

Carlos R. Sebrango Rodríguez, Universidad de Sancti Spíritus "José Martí Pérez", Centro de Estudios de Energía y Procesos Industriales (CEEPI), Cuba

Profesor de la Universidad de Sancti Spíritus "José Martí Pérez", Centro de Estudios de Energía y Procesos Industriales (CEEPI), Cuba

Yanet Rodríguez Sarabia, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, Villa Clara, Cuba,

Profesora del Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, Villa Clara, Cuba

Roxana Pérez García et col., Departamento de Matemática, Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, Villa Clara, Cuba

Profesor del Departamento de Matemática, Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, Villa Clara, Cuba

Downloads

Published

2020-12-06

How to Cite

1.
Norman Montenegro O, Rodrígez Fenández D, Rodríguez Fadragas C de la C, Sebrango Rodríguez CR, Rodríguez Sarabia Y, Pérez García et col. R. Aplicación de modelos de crecimiento sigmoidal en el pronóstico en tiempo real del brote de la Covid-19 en Villa Clara. INFODIR [Internet]. 2020 Dec. 6 [cited 2025 Oct. 3];. Available from: https://revinfodir.sld.cu/index.php/infodir/article/view/1036

Issue

Ciencias Matemáticas

Section

Ciencias Matemáticas 1

License

Those authors who have published with this journal, accept the following terms:

a.         The authors will keep their copyright and guarantee the magazine the right of first publication of their work, which will be simultaneously subject to the Creative Commons Attribution License that allows third parties to share the work as long as the author and first publication of this magazine are indicated.

b.         The authors may adopt other non-exclusive license agreements for the distribution of the published version of the work (e.g., deposit it in an institutional telematic archive or publish it in a monographic volume) as long as the initial publication in this journal is indicated.

c.         Authors are allowed and recommended to disseminate their work through the Internet (e.g.: in institutional telematic archives or in their web page) before and during the submission process, which may produce interesting exchanges and increase the number of citations of the published work. (See The effect of open access).