{"id":27713,"date":"2022-08-31T15:42:40","date_gmt":"2022-08-31T20:42:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/como-y-cuando-terminar-el-confinamiento-por-el-covid-19-un-enfoque-de-optimizacion\/"},"modified":"2022-08-31T15:42:40","modified_gmt":"2022-08-31T20:42:40","slug":"como-y-cuando-terminar-el-confinamiento-por-el-covid-19-un-enfoque-de-optimizacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/como-y-cuando-terminar-el-confinamiento-por-el-covid-19-un-enfoque-de-optimizacion\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo y cu\u00e1ndo terminar el confinamiento por el COVID-19: un enfoque de optimizaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n<p>Los pa\u00edses de todo el mundo se encuentran en un estado de confinamiento para ayudar a limitar la propagaci\u00f3n del SARS-CoV-2. Sin embargo, a medida que la cantidad de nuevos casos diarios confirmados comienza a disminuir, los gobiernos deben decidir c\u00f3mo liberar a sus poblaciones de la cuarentena de la manera m\u00e1s eficiente posible sin abrumar a sus servicios de salud. <\/p>\n<p>En un manuscrito de preimpresi\u00f3n publicado esta semana, dirigido por el profesor Mike Bonsall del Departamento de Zoolog\u00eda de la Universidad de Oxford, una nueva investigaci\u00f3n aplic\u00f3 un marco de control \u00f3ptimo a un marco modelo adaptado Susceptible-Exposici\u00f3n-Infecci\u00f3n-Recuperaci\u00f3n (SEIR) para investigar el eficacia de dos posibles estrategias de liberaci\u00f3n de bloqueo. En este caso, la poblaci\u00f3n del Reino Unido se utiliz\u00f3 como caso de prueba.<\/p>\n<p>El profesor Bonsall dijo: \u00abLo que descubrimos fue que para limitar la propagaci\u00f3n recurrente, poner fin a la cuarentena para toda la poblaci\u00f3n simult\u00e1neamente es una estrategia de alto riesgo, y que un enfoque de reintegraci\u00f3n gradual ser\u00eda m\u00e1s confiable.<\/p>\n<p>\u00abAdem\u00e1s, para aumentar la cantidad de personas que pueden ser liberadas por primera vez, el bloqueo no debe terminar hasta que la cantidad de nuevos casos diarios confirmados alcance un nivel suficientemente alto\u00bb. umbral bajo\u00bb.<\/p>\n<p>El equipo model\u00f3 una estrategia de liberaci\u00f3n gradual al permitir que diferentes fracciones de las personas encerradas vuelvan a ingresar a la poblaci\u00f3n activa no en cuarentena. Los m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica, combinados con un modelo SEIR adaptado, determinaron c\u00f3mo para maximizar a los que trabajan mientras se evita que el servicio de salud se vea abrumado.<\/p>\n<p>Los an\u00e1lisis mostraron que la estrategia \u00f3ptima es liberar aproximadamente a la mitad de la poblaci\u00f3n de dos a cuatro semanas desde el final de una infecci\u00f3n inicial pico, luego espere un otros tres o cuatro meses para permitir un segundo pico antes de liberar a todos los dem\u00e1s.<\/p>\n<p>El coautor Thom Rawson, del Departamento de Zoolog\u00eda de la Universidad de Oxford, dijo: \u00abTambi\u00e9n modelamos un &#8216;on- fuera de la estrategia de liberar a todos, pero restablecer el bloqueo si las infecciones aumentan demasiado. Descubrimos que el peor de los casos de una liberaci\u00f3n gradual es m\u00e1s manejable que el peor de los casos de una estrategia de encendido y apagado, y advertimos contra las estrategias de bloqueo y liberaci\u00f3n basadas en un mecanismo de encendido y apagado dependiente del umbral. El potencial de un gran aumento en el n\u00famero de infecciones agrega evidencia adicional a la necesidad de una mayor capacidad de prueba a ra\u00edz del final del bloqueo\u00bb.<\/p>\n<p>Las dos cantidades m\u00e1s cr\u00edticas para determinar la soluci\u00f3n \u00f3ptima son la tasa de transmisi\u00f3n y la recuperaci\u00f3n. tasa, donde este \u00faltimo se define como la fracci\u00f3n de personas infectadas en un d\u00eda determinado que luego se clasifican como recuperadas. El equipo sugiere que la identificaci\u00f3n precisa de estos valores es de particular importancia para el seguimiento continuo de la pandemia.<\/p>\n<p>El coautor, el profesor Chris Huntingford, del Centro de Ecolog\u00eda e Hidrolog\u00eda del Reino Unido, quien aplic\u00f3 su experiencia matem\u00e1tica al modelado, dijo: \u00abA medida que comprendamos m\u00e1s sobre COVID19, tales n\u00fameros en el modelo de computadora se pueden ajustar y las simulaciones se pueden repetir . Por lo tanto, la estrategia \u00f3ptima de liberaci\u00f3n del confinamiento se puede actualizar si es necesario, y a medida que aprendamos m\u00e1s en las pr\u00f3ximas semanas\u00bb. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Sud\u00e1frica extiende el confinamiento por coronavirus dos semanas <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Thomas Rawson et al. C\u00f3mo y cu\u00e1ndo terminar el confinamiento por COVID-19: un enfoque de optimizaci\u00f3n, (2020). DOI: 10.1101\/2020.04.29.20084517 Proporcionado por la Universidad de Oxford <strong>Cita<\/strong>: C\u00f3mo y cu\u00e1ndo poner fin al bloqueo de COVID-19: un enfoque de optimizaci\u00f3n (6 de mayo de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-05-covid-lockdown-optimization-approach.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":"<p>Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain Los pa\u00edses de todo el mundo se encuentran en un estado de confinamiento para ayudar a limitar la propagaci\u00f3n del SARS-CoV-2. 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