{"id":29939,"date":"2022-08-31T17:48:55","date_gmt":"2022-08-31T22:48:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-investigadores-pronostican-niveles-estables-y-ligeramente-decrecientes-de-covid-19-antes-del-otono\/"},"modified":"2022-08-31T17:48:55","modified_gmt":"2022-08-31T22:48:55","slug":"los-investigadores-pronostican-niveles-estables-y-ligeramente-decrecientes-de-covid-19-antes-del-otono","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-investigadores-pronostican-niveles-estables-y-ligeramente-decrecientes-de-covid-19-antes-del-otono\/","title":{"rendered":"Los investigadores pronostican niveles estables y ligeramente decrecientes de COVID-19 antes del oto\u00f1o"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Shutterstock <\/p>\n<p>La velocidad a la que se propagan los casos de COVID-19 no es proporcional a la cantidad de personas contagiosas, como supon\u00edan los modelos anteriores, sino que es c\u00f3ncava, lo que significa que el impacto de una persona m\u00e1s infectada disminuye a medida que m\u00e1s personas est\u00e1n infectadas. La propagaci\u00f3n desproporcionada ocurre porque las personas generalmente viven y trabajan en redes sociales interrelacionadas, lo que significa que las personas permanecen en los mismos c\u00edrculos, seg\u00fan investigadores de la Universidad de Washington en St. Louis. <\/p>\n<p>Este hallazgo, informado por Meng Liu, Raphael Thomadsen y Song Yao de Olin Business School, tiene un impacto significativo en el pron\u00f3stico de la enfermedad hasta el verano y principios del oto\u00f1o a medida que los estados comienzan a reabrir en diferentes niveles.<\/p>\n<p>Pronosticar la propagaci\u00f3n de enfermedades es una ciencia imperfecta basada en supuestos que cambian constantemente y condiciones en evoluci\u00f3n. Los primeros modelos asumieron que la propagaci\u00f3n de la enfermedad ser\u00eda proporcional a que cada individuo infectado infectara a una persona adicional.<\/p>\n<p>\u00abSeg\u00fan el modelo est\u00e1ndar susceptible-infectado-recuperado (SIR), los nuevos casos de COVID-19 crecer\u00edan exponencialmente sin cambios significativos\u00bb. distanciamiento social. Bajo el mismo modelo, la disminuci\u00f3n de las tasas de casos deber\u00eda indicar que la enfermedad disminuir\u00e1 r\u00e1pidamente \u00ab, dijo Thomadsen, profesor de marketing. \u00abSin embargo, estos patrones no son consistentes con los niveles de casos que hemos observado despu\u00e9s de que los niveles diarios de nuevos casos alcanzaran su punto m\u00e1ximo, lo que ha sido m\u00e1s una reducci\u00f3n gradual en el n\u00famero de casos\u00bb.<\/p>\n<p>El equipo de investigaci\u00f3n combin\u00f3 el caso datos con base de datos de distanciamiento social en datos de ubicaci\u00f3n GPS de tel\u00e9fonos celulares para estimar un modelo modificado susceptible-infectado-recuperado (SIR) en los Estados Unidos. El modelo flexible incorpora el porcentaje de la poblaci\u00f3n del condado que a\u00fan no ha tenido casos confirmados de COVID-19, la cantidad de personas que se han infectado cada d\u00eda y la densidad de poblaci\u00f3n del condado.<\/p>\n<p>En \u00faltima instancia, este peque\u00f1o cambio en el modelo de pron\u00f3stico conduce a predicciones que se ajustan a los patrones de propagaci\u00f3n de COVID-19 que hemos observado mucho mejor que otros pron\u00f3sticos.<\/p>\n<p>\u00abNuestro modelo no restringe la tasa de propagaci\u00f3n de la enfermedad para que sea proporcional al n\u00famero de individuos contagiosos, que es la diferencia m\u00e1s significativa entre este modelo y el modelo SIR est\u00e1ndar\u00bb, dijo Liu, profesor asistente de marketing.<\/p>\n<p>\u00abCon base en este efecto c\u00f3ncavo, luego de un breve per\u00edodo de crecimiento exponencial en desde el comienzo o despu\u00e9s de la reapertura, esperar\u00edamos que los nuevos casos se establecieran r\u00e1pidamente en un per\u00edodo prolongado de niveles de propagaci\u00f3n de la enfermedad estables y ligeramente decrecientes\u00bb, dijo Thomadsen.<\/p>\n<p>\u00abCreemos que este resultado se debe a que las personas tienen relaciones sociales superpuestas\u00bb. cono cciones, lo que hace que los individuos contagiosos expongan a muchos de los mismos individuos. Vemos esto directamente cuando, por ejemplo, los casos se agrupan dentro de los hogares, hogares de ancianos o lugares de trabajo\u00bb.<\/p>\n<p>Usando estos datos, tambi\u00e9n pudieron determinar que el distanciamiento social tiene un impacto significativo en el crecimiento tasa de casos de COVID-19. La humedad, que se ha planteado como hip\u00f3tesis para desacelerar su propagaci\u00f3n, tiene un efecto menor, mientras que la temperatura es insignificante.<\/p>\n<p>El modelo tambi\u00e9n proporciona informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo es probable que los casos aumenten o disminuyan gradualmente entre ahora y el final de septiembre de 2020 en funci\u00f3n de diferentes estrategias de reapertura.<\/p>\n<p>Los estadounidenses se encuentran actualmente en aproximadamente un 60 % de regreso a la normalidad, seg\u00fan datos de tel\u00e9fonos celulares que muestran el porcentaje de personas que se quedan en casa exclusivamente durante un d\u00eda determinado. Con este nivel de distanciamiento social, se prev\u00e9 que los casos de COVID-19 contin\u00faen estables y lentamente, pasando de poco m\u00e1s de 20 000 casos por d\u00eda a principios de junio a 14 000 casos por d\u00eda a fines de septiembre, seg\u00fan su investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Las previsiones basadas en la m\u00e1xima um y los esfuerzos m\u00ednimos de distanciamiento social resaltan el impacto significativo que tiene la pol\u00edtica en la propagaci\u00f3n de enfermedades. Seg\u00fan sus previsiones, si EE. UU. practicara su nivel m\u00e1ximo observado de distanciamiento social incluso durante unas pocas semanas m\u00e1s, los casos nuevos caer\u00edan a un nivel mucho m\u00e1s bajo de alrededor de 2000 casos por d\u00eda a finales de septiembre.<\/p>\n<p>Por otro lado, un regreso completo a la normalidad provocar\u00eda un aumento de los casos durante unos dos meses. Despu\u00e9s de ese aumento inicial, los casos volver\u00edan a alcanzar una meseta a largo plazo, aunque esto ocurrir\u00eda a un nivel que era m\u00e1s del doble de lo que se experimentar\u00eda bajo los niveles actuales de distanciamiento social.<\/p>\n<p>Sin embargo, los investigadores reconocen que otros los esfuerzos de protecci\u00f3n, como el uso de m\u00e1scaras y el lavado de manos, podr\u00edan disminuir el impacto de una reapertura total.<\/p>\n<p>\u00abEl distanciamiento social desaceler\u00f3 en gran medida la propagaci\u00f3n del virus. Seg\u00fan nuestros hallazgos, una reapertura apresurada puede ser costosa para muchos lugares en los EE. UU., especialmente en los que tienen una alta densidad de poblaci\u00f3n\u00bb, dijo Yao, profesor asociado de marketing. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> Una alta participaci\u00f3n en el distanciamiento social disminuir\u00eda el impacto del coronavirus en las zonas rurales de Missouri Proporcionado por la Universidad de Washington en St. Louis <strong>Cita<\/strong>: Los investigadores pronostican niveles estables y ligeramente decrecientes de COVID-19 entrando en oto\u00f1o (2020, 10 de junio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-06-stable-slightly-declining-covid-enteringfall.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: Shutterstock La velocidad a la que se propagan los casos de COVID-19 no es proporcional a la cantidad de personas contagiosas, como supon\u00edan los modelos anteriores, sino que es c\u00f3ncava, lo que significa que el impacto de una persona m\u00e1s infectada disminuye a medida que m\u00e1s personas est\u00e1n infectadas. 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