Profesores del DMAT estudian diversos aspectos del impacto del COVID-19 en Chile
Preocupados por el acontecer mundial y nacional un grupo de profesores, profesionales y estudiantes del Departamento de Matemática (DMAT) pertenecientes al grupo de Análisis y Modelamiento Matemático de Valparaíso (AM2V), en conjunto con el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile y el Centro de Epidemiología y Políticas de Salud (CEPS) de la Universidad del Desarrollo, se encuentran estudiando diversos aspectos del impacto que tendrá la pandemia de SARS-CoV-2 en Chile, con la finalidad de proporcionar datos científicos que apoyen la toma de decisiones de las autoridades respectivas. En los siguientes enlaces se descargan reportes preliminares respecto al COVID-19 con una perspectiva desde el modelamiento matemático en Chile.
RESPUESTA A MINUTA DEL MINISTERIO DE CIENCIAS Y TECNOLOGÍA | COVID-19 CHILE
REPORTES PRELIMINARES SOBRE EL COVID-19
IV.- Estimación de la demanda máxima de camas de UCI para el brote de COVID-19 en algunas regiones de Chile y los efectos de diferentes estrategias de mitigación.
En este documento se estima la capacidad máxima de camas en la UCI (unidad de cuidados intensivos) requerida por cuatro regiones chilenas (Arica, Ñuble, Araucanía, Magallanes) durante el brote de COVID-19. Para ello, utilizamos el modelo epidemiológico compartimentado introducido en el Reporte #2 con el fin de simular los efectos de las estrategias presentadas en nuestro anterior Reporte #3: cuarentena y la estrategia consistente en el rastreo de contactos y el aislamiento.
III. Estimación de la demanda máxima de camas de UCI para el brote de COVID-19 en Santiago (Chile) y los efectos de las diferentes estrategias de mitigación
(PDF – en inglés). Report #3: Estimation of maximal ICU beds demand for COVID-19 outbreak in Santiago (Chile) and the effects of different mitigation strategies. 6 de abril de 2020.
En este documento se utiliza el modelo epidemiológico compartimentado introducido en el Reporte #2, con el fin de estimar la capacidad máxima de camas de Unidad de Cuidado Intensivos (UCI) requerida por la ciudad de Santiago de Chile durante el brote de COVID-19, bajo la acción de tres clases de estrategias. La demanda máxima de camas de UCI se presenta como un resultado de nuestro modelo, para la estrategia de cierre, que consistente en el rastreo de contactos y el aislamiento, y una combinación de ambas medidas de mitigación.
II. Estimación de la máxima demanda de camas de UCI para el brote de COVID-19 en Santiago, Chile
(PDF – en inglés). Report #2: Estimation of maximal ICU beds demand for COVID-19 outbreak in Santiago, Chile. 27 de marzo 2020.
En este documento se propone un modelo epidemiológico para estimar la capacidad máxima de camas en la Unidad de Cuidados Intensivos, UCI, requeridas por la ciudad de Santiago durante el brote de COVID-19. El modelo presentado es una variación de los propuestos en el informe #1, que incluye ahora una variable de estado adicional: Personas asintomáticas o con síntomas leves no detectados, que según la literatura reciente son un grupo clave en la transmisión de esta enfermedad.
La demanda máxima de camas en la UCI se presenta como un resultado de nuestro modelo, para diferentes valores del número de reproducción básico R0, que se interpreta como diferentes escenarios después de las medidas de mitigación adoptadas. A efectos de comparación, también mostramos los resultados con un segundo modelo que incluye la estructura edad-clase.
I. Estimación de la máxima demanda de instalaciones sanitarias críticas para el brote de COVID-19 en Santiago, Chile
(PDF – en inglés). Report #1: Estimation of maximal critical health facilities demand for COVID-19 outbreak in Santiago, Chile. Actualizado al 23 marzo 2020.
En este documento se propone un modelo epidemiológico para estimar la máxima demanda de los establecimientos de atención médica crítica que necesita Santiago, durante el brote de COVID-19. Se consideraron como variables las tasas de contactos con personas en diferentes etapas de la enfermedad, reportando la variación de las demandas máximas cuando se aplican diferentes estrategias de mitigación. Considerando dos clases: i) Testeo, aislamiento y rastreo de contactos.
Estos reportes están en evolución en función de los datos disponibles.
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