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

Autores/as

Resumen

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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Osvaldo Norman Montenegro, Centro de Bioactivos Químicos, Villa Clara,

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

Descargas

Publicado

2020-12-06

Cómo citar

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]. 6 de diciembre de 2020 [citado 3 de octubre de 2025];. Disponible en: https://revinfodir.sld.cu/index.php/infodir/article/view/1036

Número

Ciencias Matemáticas

Sección

Ciencias Matemáticas 1

Licencia

Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:

  1. Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons que permite a terceros compartir la obra siempre que se indique su autor y su primera publicación esta revista.
  2. Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
  3. Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto).