Revisión narrativa: modelos predictivos sobre la evolución de la pandemia por COVID-19 = Narrative review: predictive models on the evolution of COVID-19 pandemic

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dc.creator Hasdeu, Santiago
dc.creator Lamfre, Laura
dc.creator Caro, Patricia
dc.creator Horne, Federico
dc.date 2020
dc.date.accessioned 2020-11-24T12:24:21Z
dc.date.available 2020-11-24T12:24:21Z
dc.identifier http://rdi.uncoma.edu.ar/handle/uncomaid/16022
dc.identifier.issn 1853-810X es_ES
dc.description.abstract La modelización matemática se utiliza desde hace más de 100 años para evaluar el impacto de las estrategias de intervención de salud pública y sugerir el curso de acción óptimo en la lucha contra las enfermedades infecciosas emergentes. La aparición del nuevo virus SARS-CoV-2 plantea un gran desafío para los planificadores y decisores en salud, que deben movilizar recursos finitos, reorganizar los sistemas de atención y tomar decisiones en un contexto de gran incertidumbre. Para afrontar la pandemia por COVID-19, muchos sistemas de salud incorporan información provista por modelos predictivos. Esto insta a revisar la evolución de los distintos tipos de modelos existentes, sus características, limitaciones y vinculación con la toma de decisiones en Argentina y otros países. Con ese objetivo, se realizó una búsqueda bibliográfica sobre los modelos publicados acerca de la evolución de la pandemia. Se analizó el número de proyectos conexos presentados a becas del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. Se identificaron, clasificaron y describieron distintos tipos de modelos, como determinísticos y estocásticos, distintos modelos compartimentados, y se describió la teoría del umbral y características principales de los modelos, como el número reproductivo básico (R0). Se analizó la importancia de los supuestos de cada modelo y el abordaje de la incertidumbre. Se discutieron sus principales limitaciones y su vinculación con la toma de decisiones en provincias y regiones es_ES
dc.format application/pdf es_ES
dc.language spa es_ES
dc.publisher Ministerio de Salud de la Nación es_ES
dc.relation.uri http://www.rasp.msal.gov.ar/COVID/vol12Supl-1.html es_ES
dc.rights Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina es_ES
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ es_ES
dc.source Revista Argentina de Salud Pública. Suplemento COVID-19. Vol. 12 (2020) es_ES
dc.subject Modelos estadísticos es_ES
dc.subject Modelos teóricos es_ES
dc.subject Infecciones por coronavirus es_ES
dc.subject COVID-19 es_ES
dc.subject.other Ciencias Biomédicas es_ES
dc.title Revisión narrativa: modelos predictivos sobre la evolución de la pandemia por COVID-19 = Narrative review: predictive models on the evolution of COVID-19 pandemic es_ES
dc.type Articulo es
dc.type article eu
dc.type acceptedVersion eu
dc.description.fil Fil: Lamfre, Laura. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Economía y Administración. Argentina. es_ES
dc.description.fil Fil: Hasdeu, Santiago. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Medicina; Argentina. es_ES
dc.description.fil Fil: Caro, Patricia. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Economía y Administración; Argentina. es_ES
dc.description.fil Fil: Horne, Federico. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. es_ES
dc.cole Artículos es_ES


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