Casos simulados para fines de 2020. Cr\u00e9dito: Peter Chen <\/p>\n
El profesor de geograf\u00eda de UConn, Peter Chen, public\u00f3 un estudio en la edici\u00f3n de enero de 2021 del International Journal of Geographical Ciencias de la informaci\u00f3n que describe un modelo predictivo integral para COVID-19 en cada ciudad de Connecticut basado en comportamientos de viaje. <\/p>\n
Este modelo, llamado modelo MSEIR, es una contribuci\u00f3n importante al campo, ya que es el primer modelo COVID-19 que se enfoca en la ciudad, en lugar del nivel estatal o nacional.<\/p>\n
Chen’s los colaboradores incluyeron a Aiyin Zhang de la Universidad de Clark, Hui Wang de la Universidad de Idaho y Xiaolin Zhu de la Universidad Polit\u00e9cnica de Hong Kong. Adam Gallaher, un doctorado. estudiante de geograf\u00eda en UConn que tambi\u00e9n desarroll\u00f3 el panel de monitoreo de Connecticut COVID-19, es otro miembro del equipo.<\/p>\n
\u00abNos reunimos para evaluar el problema\u00bb, dice Chen.<\/p>\n
Usando datos del Departamento de Salud P\u00fablica de Connecticut, el equipo modific\u00f3 el modelo SEIR tradicional, un modelo cl\u00e1sico para simulaciones de epidemias, al agregar m\u00e9tricas de distanciamiento social y actividades de viaje de los residentes. Esencialmente, encuestaron a los residentes de Connecticut para averiguar si estaban viajando y, de ser as\u00ed, a qu\u00e9 distancia.<\/p>\n
\u00abSEIR es un modelo aislado y apartado que no considera el comportamiento de viaje\u00bb, dice Chen. \u00abUsamos datos del mundo real para comprender a d\u00f3nde se dirige la gente en el nuevo modelo\u00bb.<\/p>\n
Infecciones simuladas en el brote temprano. Cr\u00e9dito: Peter Chen <\/p>\n
Esta informaci\u00f3n sobre comportamientos de distanciamiento social es fundamental para construir modelos precisos de la pandemia en Connecticut. Especialmente con las prohibiciones y restricciones de viaje de un estado a otro, la mayor\u00eda de las infecciones no provienen de fuera del estado; el virus se transmite de un pueblo a otro debido a los viajes dentro del estado.<\/p>\n
\u00abDespu\u00e9s del comienzo del brote, todos los viajes ocurr\u00edan a nivel local\u00bb, dice Chen. \u00abLa mayor\u00eda de las infecciones ocurren a nivel de ciudad. Ah\u00ed es donde ocurr\u00edan las infecciones\u00bb.<\/p>\n
El grupo de Chen cre\u00f3 nueve modelos. Cada modelo considera diferentes niveles de contenci\u00f3n y cumplimiento del distanciamiento social. El Modelo 1 presenta el impacto de las restricciones m\u00e1s estrictas y el Modelo 9, el menor. Seg\u00fan los modelos, las restricciones de distanciamiento social y el cumplimiento m\u00e1s laxos pondr\u00e1n a las ciudades en mayor riesgo de mayores tasas de infecci\u00f3n.<\/p>\n
Los modelos predicen casos en cada ciudad de Connecticut. Se prev\u00e9 que algunas ciudades, como Ledyard y Lisboa, experimenten un aumento porcentual de casos significativamente mayor que otras seg\u00fan los escenarios que suponen los modelos. Esta informaci\u00f3n es importante para los funcionarios de salud locales y estatales que determinan c\u00f3mo aprovechar los recursos y formar pol\u00edticas de distanciamiento social.<\/p>\n
Si bien los estudios a mayor escala son m\u00e1s f\u00e1ciles porque tienen conjuntos de datos agregados mucho m\u00e1s grandes para trabajar, este tipo de estudio de mesoescala es mucho m\u00e1s informativo para los funcionarios de salud locales.<\/p>\n
\u00abCreo que esto ser\u00e1 muy importante no solo para las personas en el Departamento de Salud de Connecticut que administran recursos y los aprovechan para servir a las ciudades de alto riesgo, sino tambi\u00e9n a nivel del gobierno local\u00bb, dice Chen. \u00abSi se dan cuenta de que tienen un alto riesgo, pueden ser m\u00e1s cautelosos\u00bb.<\/p>\n
Aunque la pandemia puede tomar giros inesperados, el modelo a\u00fan brinda informaci\u00f3n valiosa basada en las tendencias actuales. El equipo sigue recopilando datos semanalmente para incorporarlos a las situaciones de pandemia en constante evoluci\u00f3n. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Siga las \u00faltimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Xiang Chen et al. Cumplimiento y contenci\u00f3n en el distanciamiento social: modelado matem\u00e1tico de COVID-19 en municipios, International Journal of Geographical Information Science (2021). DOI: 10.1080\/13658816.2021.1873999 Proporcionado por la Universidad de Connecticut Cita<\/strong>: El investigador desarrolla un modelo a nivel de ciudad para COVID-19 en Connecticut (26 de enero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress. com\/news\/2021-01-town-level-covid-connecticut.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":" Casos simulados para fines de 2020. Cr\u00e9dito: Peter Chen El profesor de geograf\u00eda de UConn, Peter Chen, public\u00f3 un estudio en la edici\u00f3n de enero de 2021 del International Journal of Geographical Ciencias de la informaci\u00f3n que describe un modelo predictivo integral para COVID-19 en cada ciudad de Connecticut basado en comportamientos de viaje. Este … Continuar leyendo \u00abInvestigador desarrolla modelo a nivel de ciudad para COVID-19 en Connecticut\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-12646","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12646","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=12646"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12646\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12646"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12646"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12646"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}