Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Investigadores de la Universidad de Waterloo crearon el primer modelo inform\u00e1tico que simula muchas variables que afectan la transmisi\u00f3n de COVID-19 a ralentizar la propagaci\u00f3n de variantes. <\/p>\n
El modelo toma datos sin procesar que ya est\u00e1n en uso para pronosticar el n\u00famero de casos y las hospitalizaciones, y luego agrega otros factores, como las tasas de vacunaci\u00f3n, el uso de m\u00e1scaras y confinamientos, y la cantidad de infecciones emergentes. <\/p>\n
Los investigadores basaron su modelo de c\u00f3mputo en la experiencia reciente de Ontario con COVID-19 y los datos de la Mesa Asesora Cient\u00edfica de Ontario COVID-19. <\/p>\n
\u00abEn realidad, est\u00e1bamos construyendo el modelo cuando la variante Delta todav\u00eda era la dominante en Ontario\u00bb, dijo Anita Layton, profesora de matem\u00e1ticas aplicadas en Waterloo y Canada 150 Research Chair en biolog\u00eda matem\u00e1tica y medicina. \u00abSimulamos una variante que era similar a Omicron, y el modelo es \u00fatil para comprender las variantes que vendr\u00e1n despu\u00e9s\u00bb.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n puede cambiar los par\u00e1metros del modelo computacional para ver qu\u00e9 suceder\u00eda con un nueva variante Tambi\u00e9n puede mostrar lo que se necesitar\u00eda para detener variantes que son m\u00e1s contagiosas que otras. Como resultado, el modelo puede mostrar d\u00f3nde deben estar los niveles de vacunaci\u00f3n o qu\u00e9 niveles de restricciones son necesarios para mantener a raya una nueva variante.<\/p>\n
\u00abIncluye vacunaci\u00f3n y diferentes tipos de vacunas, retrasos en la segunda y tercera dosis, los impactos de las restricciones e incluso la competencia entre diferentes variantes de preocupaci\u00f3n\u00bb, dijo Mehrshad Sadria, Ph.D. estudiante de matem\u00e1ticas aplicadas en Waterloo que tambi\u00e9n trabaj\u00f3 en el nuevo modelo. \u00abQueremos que los formuladores de pol\u00edticas y las partes interesadas tengan la informaci\u00f3n m\u00e1s pertinente para que puedan tomar las mejores decisiones\u00bb.<\/p>\n
Los investigadores planean desarrollar el modelo para incluir a\u00fan m\u00e1s factores que influyen en la propagaci\u00f3n de COVID-19 en \u00e1reas espec\u00edficas. comunidades.<\/p>\n
\u00abNos gustar\u00eda investigar c\u00f3mo las personas de diferentes edades se ven afectadas y comparar diferentes niveles de vacunaci\u00f3n entre y dentro de los grupos de edad\u00bb, dijo Layton. Tambi\u00e9n buscamos hacerlo m\u00e1s refinado para que podamos centrarnos en regiones espec\u00edficas de Ontario, lo que luego puede ser \u00fatil para observar la distribuci\u00f3n de recursos\u00bb.<\/p>\n
El art\u00edculo del equipo de investigaci\u00f3n sobre el modelo de computaci\u00f3n aparece en Scientific Informes. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Los modelos matem\u00e1ticos y las simulaciones por computadora son las nuevas fronteras en los ensayos de medicamentos contra el COVID-19 M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Anita Layton et al, Understanding the Dynamics of SARS-CoV-2 Variantes de preocupaci\u00f3n en Ontario, Canad\u00e1: un estudio de caso, Informes cient\u00edficos (2021). DOI: 10.21203\/rs.3.rs-788073\/v1 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Informes cient\u00edficos <\/p>\n Proporcionado por la universidad de Waterloo Cita<\/strong>: El modelo inform\u00e1tico muestra las mejores formas de frenar la propagaci\u00f3n de COVID-19 (2022, 9 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-02- ways-covid-.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Adem\u00e1s de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede ser reproducida. d sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Investigadores de la Universidad de Waterloo crearon el primer modelo inform\u00e1tico que simula muchas variables que afectan la transmisi\u00f3n de COVID-19 a ralentizar la propagaci\u00f3n de variantes. El modelo toma datos sin procesar que ya est\u00e1n en uso para pronosticar el n\u00famero de casos y las hospitalizaciones, y luego agrega otros … Continuar leyendo \u00abModelo inform\u00e1tico muestra las mejores formas de frenar la propagaci\u00f3n de COVID-19\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-8731","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8731","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=8731"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8731\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8731"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8731"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8731"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}