Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Lulu Kang, profesora asociada de matem\u00e1ticas aplicadas en el Instituto de Tecnolog\u00eda de Illinois, y un equipo de investigadores de la Universidad de Illinois Chicago han puesto un nuevo giro en los modelos tradicionales de asignaci\u00f3n de recursos para optimizar la distribuci\u00f3n de vacunas, tratamientos, suministros de prueba y otros recursos relacionados contra el COVID-19, publicando sus hallazgos, \u00abAsignaci\u00f3n justa y diversa de recursos escasos\u00bb, en Socio-Economic Planning Sciences. <\/p>\n
Los cient\u00edficos y los legisladores suelen utilizar modelos matem\u00e1ticos para optimizar la asignaci\u00f3n de recursos, por ejemplo, despu\u00e9s de un desastre natural. Sin embargo, estos modelos de asignaci\u00f3n de recursos no consideran todas las variables que sustentan la propagaci\u00f3n de la COVID-19.<\/p>\n
\u00abLa asignaci\u00f3n de recursos tradicional se enfoca en una cobertura uniforme\u00bb, dice Kang. \u201cEl objetivo es asegurar que el recurso per c\u00e1pita en un \u00e1rea de una ciudad, por ejemplo, sea el mismo en toda el \u00e1rea. Pero esta estrategia tradicional solo es aplicable cuando el recurso es abundante y no hay necesidad de dar prioridad a ciertos subgrupos de la poblaci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n
El riesgo de exposici\u00f3n y susceptibilidad de las personas al virus que causa el COVID-19 puede variar seg\u00fan la edad, las condiciones de salud, los ingresos, la raza y la profesi\u00f3n, entre otros factores.<\/p>\n
Kang, junto con Hadis Anahideh, profesor asistente de investigaci\u00f3n de ingenier\u00eda mec\u00e1nica e industrial en la UIC, y Nazanin Nezami, Ph.D. estudiante de ingenier\u00eda industrial e investigaci\u00f3n de operaciones en la UIC, dise\u00f1\u00f3 un marco de optimizaci\u00f3n de asignaci\u00f3n justo y diverso. Basado en la diversidad geogr\u00e1fica y la equidad de los grupos sociales, el marco tiene como objetivo hacer llegar estos recursos limitados a los subgrupos m\u00e1s vulnerables de la poblaci\u00f3n y al mismo tiempo garantizar que la asignaci\u00f3n sea independiente de los antecedentes demogr\u00e1ficos de un individuo, incluida la raza, el origen \u00e9tnico o la situaci\u00f3n econ\u00f3mica.<\/p>\n
\u00abNuestra asignaci\u00f3n de recursos trata de lograr un equilibrio \u00f3ptimo entre equidad y diversidad, y este equilibrio o compromiso \u00f3ptimo es impulsado por los datos\u00bb, dice Kang.<\/p>\n
Seg\u00fan los investigadores, una estrategia de asignaci\u00f3n es justo si la cantidad promedio de recursos que recibe un individuo solo depende de su tasa de exposici\u00f3n a la enfermedad y es independiente de los antecedentes demogr\u00e1ficos o socioecon\u00f3micos del individuo. Es diversa si la ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica no afecta los recursos promedio que un individuo puede recibir. La investigaci\u00f3n propone una soluci\u00f3n para distribuir los escasos recursos m\u00e9dicos de manera justa a todas las comunidades y para proteger a ciertos grupos que son m\u00e1s vulnerables al impacto de la pandemia. El equipo argumenta que esta soluci\u00f3n ayuda a detener la propagaci\u00f3n de la pandemia de manera m\u00e1s efectiva e impulsa la justicia y la equidad en la toma de decisiones sobre el cuidado de la salud.<\/p>\n
El modelo de asignaci\u00f3n de recursos del equipo intenta lograr un equilibrio \u00f3ptimo basado en datos entre la equidad y diversidad Los investigadores utilizaron datos disponibles p\u00fablicamente sobre las tasas de COVID-19 en la ciudad de Nueva York, Chicago y Baltimore, as\u00ed como datos de poblaci\u00f3n recopilados por el censo de los Estados Unidos. Ciertas \u00e1reas de c\u00f3digos postales en estas ciudades recibir\u00edan una cantidad muy diferente de recursos utilizando la estrategia de asignaci\u00f3n justa-diversa propuesta en comparaci\u00f3n con una estrategia basada solo en la diversidad geogr\u00e1fica o solo en la equidad.<\/p>\n
\u00abPor un lado, muestra la eficacia del enfoque propuesto\u00bb, dice Kang. \u00abPor otro lado, muestra c\u00f3mo diferentes comunidades en ciudades segregadas como Chicago y Nueva York ten\u00edan grados significativamente diferentes de riesgo y vulnerabilidad a la pandemia\u00bb.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n agreg\u00f3 datos de casos de COVID-19 y otros datos demogr\u00e1ficos, como la edad, el g\u00e9nero y la raza, para estimar los riesgos de exposici\u00f3n al COVID-19 a nivel de c\u00f3digo postal. La estrategia de asignaci\u00f3n se ajust\u00f3 al nivel de c\u00f3digo postal ya que estos datos no se detallaron a nivel individual.<\/p>\n
\u00abAlgunas de las \u00e1reas de c\u00f3digo postal que nuestro enfoque deber\u00eda priorizar, de hecho, se encontraban entre las primeras \u00e1reas de c\u00f3digo postal\u00bb. \u00e1reas donde Chicago dio acceso a vacunas a todos sus residentes\u00bb, dice Kang. \u00abAs\u00ed que estoy emocionado de que nuestra investigaci\u00f3n sea consistente con la pol\u00edtica de nuestra ciudad, hasta cierto punto\u00bb. <\/p>\n
Explorar m\u00e1s<\/p>\n
La implementaci\u00f3n de la vacuna en EE. UU. estuvo cerca de ser \u00f3ptima para reducir las muertes y las infecciones, seg\u00fan un modelo comparativo. M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Hadis Anahideh et al, asignaci\u00f3n justa y diversa de recursos escasos, Ciencias de la Planificaci\u00f3n Socioecon\u00f3mica (2021). DOI: 10.1016\/j.seps.2021.101193 Proporcionado por el Instituto de Tecnolog\u00eda de Illinois Cita<\/strong>: El nuevo modelo de asignaci\u00f3n de vacunas se centra en la equidad y la diversidad (22 de diciembre de 2021) obtenido el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress. com\/news\/2021-12-vaccine-allocation-focuses-fairness-diversity.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 Lulu Kang, profesora asociada de matem\u00e1ticas aplicadas en el Instituto de Tecnolog\u00eda de Illinois, y un equipo de investigadores de la Universidad de Illinois Chicago han puesto un nuevo giro en los modelos tradicionales de asignaci\u00f3n de recursos para optimizar la distribuci\u00f3n de vacunas, tratamientos, suministros de prueba y otros recursos … Continuar leyendo \u00abEl nuevo modelo de asignaci\u00f3n de vacunas se centra en la equidad y la diversidad\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-3978","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3978","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=3978"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3978\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3978"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3978"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3978"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}