Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Los matem\u00e1ticos han analizado los datos globales de COVID-19 para identificar dos constantes que pueden cambiar dr\u00e1sticamente la tasa de infecci\u00f3n de un pa\u00eds. <\/p>\n
Un equipo internacional de investigadores dirigido por el profesor Alexander Gorban de la Universidad de Leicester utiliz\u00f3 los datos disponibles de 13 pa\u00edses para determinar la tasa de respuesta al estr\u00e9s o ‘movilizaci\u00f3n’ y la tasa de agotamiento espont\u00e1neo o ‘desmovilizaci\u00f3n’.<\/p>\n
Sus hallazgos, publicados en Scientific Reports, muestran que el estr\u00e9s social, que vari\u00f3 ampliamente entre los pa\u00edses estudiados, impulsa la din\u00e1mica de m\u00faltiples ondas de los brotes de COVID-19.<\/p>\n
El estudio analiz\u00f3 datos de China, EE. UU. , Reino Unido, Alemania, Colombia, Italia, Espa\u00f1a, Israel, Rusia, Francia, Brasil, India e Ir\u00e1n, y contribuyeron al nuevo sistema de modelos propuesto por el equipo de investigaci\u00f3n, que combina la din\u00e1mica del concepto establecido de estr\u00e9s social con los modelos epid\u00e9micos cl\u00e1sicos. <\/p>\n
Alexander Gorban es profesor de Matem\u00e1ticas Aplicadas en la Universidad de Leicester y director del Centro de Inteligencia Artificial, An\u00e1lisis de Datos y Modelado. El profesor Gorban dijo:<\/p>\n
\u00abTratamos de usar la pandemia para investigar y cuantificar las diferencias sociales y culturales entre pa\u00edses. Medimos cu\u00e1n variables son los pa\u00edses en dos procesos: movilizaci\u00f3n de personas para un comportamiento de protecci\u00f3n racional y agotamiento de esta movilizaci\u00f3n con la destrucci\u00f3n del comportamiento racional.<\/p>\n
\u00abEsta es una lecci\u00f3n seria para el desarrollo de la educaci\u00f3n, para la planificaci\u00f3n de la pol\u00edtica real y cosas similares. \u00bfPor qu\u00e9 la movilizaci\u00f3n en Alemania e Israel fue significativamente m\u00e1s r\u00e1pida que en el Reino Unido? \u00bfPor qu\u00e9, seg\u00fan los datos publicados sobre la epidemia, algunos pa\u00edses se movilizaron r\u00e1pidamente, pero tambi\u00e9n se desmovilizaron muy r\u00e1pidamente (Ir\u00e1n)?<\/p>\n
\u00ab\u00bfC\u00f3mo podemos convencer a la gente para que se movilice y mantenga su comportamiento racional? \u00bfCu\u00e1ndo y c\u00f3mo debemos ense\u00f1ar a nuestros hijos estas habilidades? \u00bfY cu\u00e1nto estamos dispuestos a pagar por estas habilidades? Nuestro estudio muestra que debemos responder estas y muchas otras preguntas\u00bb.<\/p>\n
Para cada pa\u00eds analizado en el estudio, los investigadores examinaron 200 d\u00edas de datos, desde el punto de 100 casos confirmados de COVID-19 en cada pa\u00eds. Ampliaron el modelo SIR para la propagaci\u00f3n de enfermedades, que tiene en cuenta la cantidad de personas infectadas en comparaci\u00f3n con la cantidad de miembros \u00abrecuperados\u00bb y \u00absusceptibles\u00bb de la poblaci\u00f3n, al tener en cuenta varios modos de comportamiento humano.<\/p>\n
Cada pa\u00eds demostr\u00f3 alg\u00fan tipo de patr\u00f3n de primera y segunda ola, aunque el modelo no tiene en cuenta factores que se vuelven importantes m\u00e1s adelante, incluida la mejora continua de los m\u00e9todos de protecci\u00f3n biol\u00f3gica (como la vacunaci\u00f3n), las tendencias econ\u00f3micas y las mutaciones virales. Durante los primeros 200 d\u00edas, la din\u00e1mica del brote est\u00e1 determinada principalmente por la contagiosidad del virus y el comportamiento de las personas.<\/p>\n
Por lo tanto, los investigadores determinaron que la gran diferencia entre la propagaci\u00f3n de COVID-19 entre pa\u00edses se debe a por las diferencias sociales, a trav\u00e9s de la respuesta al concepto sociol\u00f3gico establecido de estr\u00e9s social.<\/p>\n
Esto establece que los individuos ‘susceptibles’ pasar\u00e1n por un ciclo de tres modos; ignorancia (vivir sin restricciones); resistencia (individuos que practican medidas de distanciamiento social consciente y activamente; y agotamiento (el agotamiento de la capacidad de la persona para seguir las medidas de distanciamiento social).<\/p>\n
La velocidad a la que este ciclo se repite depende en gran medida de la tasa de respuesta al estr\u00e9s de la poblaci\u00f3n. , y la tasa a la que una poblaci\u00f3n se agota por las medidas de distanciamiento social. Colombia, Ir\u00e1n y EE. UU. mostraron las \u00abtasas de agotamiento\u00bb m\u00e1s altas de los pa\u00edses del estudio, con el Reino Unido en la tasa media.<\/p>\n
La tasa de respuesta al estr\u00e9s de China fue la m\u00e1s alta de los 13 pa\u00edses analizados, lo que refleja una propagaci\u00f3n r\u00e1pida y dram\u00e1tica del virus entre la poblaci\u00f3n humana despu\u00e9s de un gran aumento inicial, los casos y las tasas de morbilidad cayeron dr\u00e1sticamente debido a una respuesta social altamente unificada.<\/p>\n
El profesor Victor Kazantsev, l\u00edder del equipo de la Universidad Lobachevsky que contribuy\u00f3 al estudio y jefe del Departamento de Neurotecnolog\u00eda de Nizhny Novgorod, Rusia, dijo:<\/p>\n
\u00abLas pandemias de COVID-19 mejoraron a las personas bajo Soportar nuestro comportamiento en situaciones globales de estr\u00e9s. Este conocimiento ayudar\u00e1 a la humanidad a sobrevivir m\u00e1s. Nuestro trabajo es un paso en la extracci\u00f3n de este nuevo conocimiento de los datos de COVID-19\u00bb.<\/p>\n
El Dr. Innokentiy Kastalskiy de la Universidad Lobachevsky y el Instituto de F\u00edsica Aplicada de la Academia Rusa de Ciencias, agreg\u00f3:<\/p>\n
\u00abEste trabajo es un primer paso en la combinaci\u00f3n del modelado del estr\u00e9s social con la din\u00e1mica de las epidemias. Tambi\u00e9n debemos tener en cuenta la din\u00e1mica de la inmunidad, la evoluci\u00f3n viral y la econom\u00eda. Dichos modelos nos proporcionar\u00e1n herramientas para cuantificar diferentes situaciones, evaluar soluciones y representar diferentes escenarios ‘in silico’ para desarrollar estrategias antiepid\u00e9micas espec\u00edficas para una sociedad en particular: pa\u00eds, regi\u00f3n o grupo social\u00bb.<\/p>\n
Los investigadores afirman que clasificar los pa\u00edses seg\u00fan su capacidad para movilizar a las personas para un comportamiento antiepid\u00e9mico protector y para mantener esta movilizaci\u00f3n durante un tiempo considerable puede ayudar a predecir la din\u00e1mica de futuros brotes epid\u00e9micos y a gestionar su impacto en la poblaci\u00f3n.<\/p>\n
Los estudiantes de Leicester del programa de maestr\u00eda en an\u00e1lisis de datos para inteligencia empresarial tambi\u00e9n utilizar\u00e1n los modelos presentados en el documento para analizar m\u00e1s a fondo las epidemias en todos los pa\u00edses de la ONU.<\/p>\n
‘El estr\u00e9s social impulsa la onda m\u00faltiple din\u00e1mica de los brotes de COVID-19’ se publica en Scientific Reports. <\/p>\n
Explorar m\u00e1s<\/p>\n
\u00bfEliminar el COVID-19? Es posible en base a nuevos modelos matem\u00e1ticos M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Innokentiy A. Kastalskiy et al, El estr\u00e9s social impulsa la din\u00e1mica de ondas m\u00faltiples de los brotes de COVID-19, Scientific Reports (2021). DOI: 10.1038\/s41598-021-01317-z Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Scientific Reports <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Leicester Cita<\/strong>: El estr\u00e9s social es clave para la tasa de poblaci\u00f3n de COVID- 19, hallazgos del estudio (2021, 23 de noviembre) consultado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-11-social-stress-key-population-covid-.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":" Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Dominio p\u00fablico Los matem\u00e1ticos han analizado los datos globales de COVID-19 para identificar dos constantes que pueden cambiar dr\u00e1sticamente la tasa de infecci\u00f3n de un pa\u00eds. Un equipo internacional de investigadores dirigido por el profesor Alexander Gorban de la Universidad de Leicester utiliz\u00f3 los datos disponibles de 13 pa\u00edses para determinar la tasa … Continuar leyendo \u00abEl estr\u00e9s social es clave para la tasa de infecci\u00f3n por COVID-19 de la poblaci\u00f3n, seg\u00fan un estudio\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-2031","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2031","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=2031"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2031\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2031"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2031"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2031"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}