Datos sint\u00e9ticos: Estimaciones medianas de las funciones de tasa de infecci\u00f3n en cada modelo en comparaci\u00f3n con la funci\u00f3n de tasa de infecci\u00f3n real. (A) Estimaciones para la tasa de infecci\u00f3n tipo 0. (B) Estimaciones para la tasa de infecci\u00f3n tipo 1. Cr\u00e9dito: Actas de la Academia Nacional de Ciencias (2022). DOI: 10.1073\/pnas.2118425119 <\/p>\n
Los matem\u00e1ticos han desarrollado un nuevo modelo para analizar los datos de brotes de enfermedades infecciosas que podr\u00eda usarse para mejorar el seguimiento y el control de enfermedades. <\/p>\n
Investigadores de la Universidad de Nottingham desarrollaron un nuevo marco basado en datos para modelar c\u00f3mo las enfermedades infecciosas se propagan entre una poblaci\u00f3n que podr\u00eda reducir los errores en las decisiones tomadas sobre las medidas de control de enfermedades. Sus hallazgos se han publicado en PNAS.<\/p>\n
La pandemia de COVID-19 ha puesto de relieve que la capacidad de desentra\u00f1ar la din\u00e1mica de la propagaci\u00f3n de enfermedades infecciosas es sumamente importante para dise\u00f1ar estrategias de control eficaces y evaluar las existentes. Los modelos matem\u00e1ticos de c\u00f3mo se propagan las enfermedades infecciosas contin\u00faan desempe\u00f1ando un papel vital en la comprensi\u00f3n, mitigaci\u00f3n y prevenci\u00f3n de brotes.<\/p>\n
Dr. Rowland Seymour dirigi\u00f3 el estudio y explica: \u00abLa mayor\u00eda de los modelos de enfermedades infecciosas contienen suposiciones espec\u00edficas sobre c\u00f3mo ocurre la transmisi\u00f3n dentro de una poblaci\u00f3n. Estas suposiciones pueden ser arbitrarias, particularmente cuando se trata de describir c\u00f3mo var\u00eda la transmisi\u00f3n entre individuos de diferentes tipos o en diferentes lugares. y puede carecer de una justificaci\u00f3n biol\u00f3gica o epidemiol\u00f3gica apropiada. Esto puede conducir a conclusiones cient\u00edficas err\u00f3neas y predicciones enga\u00f1osas. Las enfermedades infecciosas, tanto dentro de las poblaciones humanas como animales, siguen planteando graves riesgos para la salud y socioecon\u00f3micos. Hemos desarrollado un conjunto de m\u00e9todos estad\u00edsticos contempor\u00e1neos que prescinde con la necesidad de los supuestos de transmisi\u00f3n subyacentes de los modelos existentes. Nuestro enfoque permite, en cambio, que el an\u00e1lisis sea impulsado por la evidencia en los datos y, por lo tanto, permite a los formuladores de pol\u00edticas tomar decisiones basadas en datos sobre el control de la propagaci\u00f3n de una enfermedad. Nuestro trabajo es otra herramienta en la lucha contra la propagaci\u00f3n de enfermedades infecciosas y estamos entusiasmados de seguir desarrollando este marco\u00bb.<\/p>\n
Los investigadores desarrollaron un marco basado en datos para modelar c\u00f3mo las enfermedades infecciosas se propagan a trav\u00e9s de una poblaci\u00f3n al evitar suposiciones de modelado estrictas que a menudo son dif\u00edciles de justificar. Los investigadores usaron el m\u00e9todo para mejorar la comprensi\u00f3n del brote de fiebre aftosa de 2001 en el Reino Unido en el que se sacrificaron m\u00e1s de 6 millones de animales con un costo para el bolsillo p\u00fablico y privado de m\u00e1s de 8 mil millones.<\/p>\n
La metodolog\u00eda propuesta es muy general, haci\u00e9ndolo aplicable a una amplia clase de modelos, incluidos aquellos que tienen en cuenta la estructura de la poblaci\u00f3n (p. ej., hogares, lugares de trabajo) y las caracter\u00edsticas individuales (p. ej., ubicaci\u00f3n y edad).<\/p>\n
Este trabajo ha abierto varias v\u00edas para m\u00e1s investigaci\u00f3n en esta \u00e1rea, incluida la mejora de su eficiencia computacional y su aplicaci\u00f3n en tiempo real, es decir, cuando el brote a\u00fan est\u00e1 en curso. Este \u00faltimo es de importancia material para los formuladores de pol\u00edticas y las autoridades gubernamentales, de modo que puedan responder a los datos que surgen del brote. <\/p>\n
Explore m\u00e1s a fondo<\/p>\n
Los modelos de red pueden ayudar a comprender la propagaci\u00f3n de nuevas variantes en una pandemia M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Rowland G. Seymour et al, inferencia no param\u00e9trica bayesiana para la mezcla heterog\u00e9nea de modelos de enfermedades infecciosas, Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias (2022). DOI: 10.1073\/pnas.2118425119 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Nottingham Cita<\/strong>: Nuevo marco de modelado desarrollado para mejorar las enfermedades infecciosas control (2022, 7 de marzo) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-03-framework-infectious-disease.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Datos sint\u00e9ticos: Estimaciones medianas de las funciones de tasa de infecci\u00f3n en cada modelo en comparaci\u00f3n con la funci\u00f3n de tasa de infecci\u00f3n real. (A) Estimaciones para la tasa de infecci\u00f3n tipo 0. (B) Estimaciones para la tasa de infecci\u00f3n tipo 1. Cr\u00e9dito: Actas de la Academia Nacional de Ciencias (2022). DOI: 10.1073\/pnas.2118425119 Los matem\u00e1ticos … Continuar leyendo \u00abNuevo marco de modelado desarrollado para mejorar el control de enfermedades infecciosas\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-10984","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10984","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10984"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10984\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10984"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10984"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10984"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}