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El pronóstico del coronavirus: descenso matemático en España

La tendencia en España de evolución de los nuevos casos detectados de coronavirus sigue su ritmo de descenso en una jornada en la que también la cifra de fallecidos ha sido las más baja de los últimos días.

Según el análisis llevado a cabo por los matemático Juan Luis Fernández y Zulima Fernández-Muñiz, profesores de la Universidad de Oviedo, el comportamiento de los nuevos casos diarios en el conjunto del país sigue de manera precisa la curva de pronóstico establecida hace días, según la cual el pico de casos se produjo el pasado fin de semana.

El número máximo de infectados podría situarse, a la luz de los datos de ayer, en torno a los 150.000 casos declarados, con una horquilla hasta los 190.000.

La curva de pronóstico llevada a cabo por estos matemáticos se acerca más al comportamiento de la epidemia que otros análisis que aproximan con un ajuste parabólico los datos, dado que el comportamiento de las ecuaciones de crecimiento de los contagios no sigue esa proporción matemática.

Un buen dato respecto a Asturias es el número de test que se realizan en la comunidad autónoma. El día 4 de abril, la cifra de test realizados fue de 1.300, lo que representa proporcionalmente respecto al número de habitantes una cifra de más del doble que la media del país.

Esta es la curva de tendencia para el Principado con los datos más recientes:

Elevar el número de tests empieza a ser la necesidad más urgente para controlar desde el primer momento cualquier brote. Detectar y aislar a los contagiados es la mejor receta para que la curva de tendencia sea descendente y así superar la primera fase de freno a la enfermedad.

Leer más:

https://www.lne.es/sociedad/2020/04/05/pronostico-covid-19-descenso-matematico/2621446.html

Modelos matemáticos para mejorar el control de la peste porcina africana

La alerta sanitaria mundial provocada por la pandemia de coronavirus, está demostrando la importancia de entender las dinámicas epidemiológicas de las enfermedades infecciosas para prevenir la expansión de brotes epidémicos. Esta necesidad no se limita a las enfermedades que afectan a los humanos, sino que se abre necesariamente al mundo de los animales.

En este ámbito, la peste porcina africana (PPA) es una enfermedad vírica letal y altamente contagiosa que afecta al cerdo doméstico, al jabalí y a los suidos silvestres africanos. El virus se está expandiendo por el norte y este de Europa, donde supone una seria amenaza.

Un equipo de investigación multidisciplinar, formado por científicos del Maxwell Institute for Mathematical Sciences de la Heriot-Watt University (Reino Unido) y del Grupo de Investigación en Sanidad y Biotecnología (SaBio) del Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos (IREC – CSIC, UCLM, JCCM), ha elaborado un modelo matemático del sistema PPA-jabalí que considera las variables implicadas en los procesos que regulan la dinámica epidemiológica de esta enfermedad.

Los resultados del modelo acaban de ser publicados en la prestigiosa revista Scientific Reports y muestran que la transmisión ambiental es el mecanismo que determina la gravedad de un brote infeccioso. La transmisión directa entre cadáveres o individuos vivos infectados e individuos susceptibles y la transmisión desde individuos que sobreviven al brote inicial, son claves para la persistencia del virus a largo plazo.

El modelo sugiere que la manera más eficaz para erradicar el virus en las poblaciones silvestres de jabalí consistiría en combinar su control poblacional a través de la caza con la eliminación de cadáveres infectados, ya sea de forma activa mediante la puesta en marcha de protocolos de bioseguridad o favoreciendo la aparición de las aves carroñeras.

Fuente y más información:

https://club-caza.com/articulos/articulosver.asp?na=1100

Enlace al trabajo de investigación:

Modelling the transmission and persistence of African swine fever in wild boar in contrasting European scenarios

https://www.nature.com/articles/s41598-020-62736-y.pdf

Coronavirus en México: modelos matemáticos explican el momento clave en que las ciudades deben tomar medidas más extremas

Según proyecciones de modelos matemáticos, el momento de tomar medidas más rigurosas para contener la propagación del coronavirus es cuando en una ciudad se registren entre 400 y 500 casos, afirmó Gustavo Cruz Pacheco, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).

Es fundamental que las disposiciones se tomen escalonadamente y que inicien cuando sea necesario, no antes ni después, para que sean efectivas.

El rol de las matemáticas ante este fenómeno es intentar cuantificar y proporcionar estimaciones de lo que sucede, para tomar medidas con mayor precisión.

Un modelo matemático es una relación entre cantidades y tasas de variación. En el caso de este brote infeccioso, se usan parámetros epidemiológicos, como las tasas de contacto entre la gente y el tiempo que dura un individuo transmitiendo la infección.

Los modelos matemáticos ayudan a plantear y medir diferentes escenarios. Por ejemplo, se puede modelar lo que sucediría si no se tomara alguna medida de aislamiento. En ese caso, la proporción de infectados empezaría a subir, llegaría a un máximo del orden de entre 20 y 25% de la población, e iniciaría su descenso.

Desde el pasado 23 de marzo, la Universidad Nacional Autónoma de México transmite en vivo el programa #LaUNAMresponde, en el que expertos de esta casa de estudios contestan dudas de la población sobre el coronavirus.

La emisión es de lunes a viernes, a las 15:00 horas, durante el tiempo que dure la contingencia, y se retransmitirá a las 18.30 horas.

Leer más:

https://www.infobae.com/america/mexico/2020/04/05/coronavirus-en-mexico-cual-es-el-momento-clave-en-que-las-ciudades-deben-tomar-medidas-mas-extremas/

Carlos Fernández-Lozano crea una plataforma nacional para cruzar modelos matemáticos sobre la evolución del coronavirus

Carlos Fernández-Lozano, profesor de la Universidad de La Coruña, está al frente de un proyecto para poner en común todos los modelos matemáticos de predicción de la evolución de la pandemia de coronavirus en España.

Consiste esencialmente en la creación de una página web en la que se visualizan todos los datos actualizados por comunidades autónomas del número de personas contagiadas con el virus, el número de fallecidos y el de pacientes dados de alta por toda España.

Contó con el apoyo de su universidad, con el trabajo codo con codo con Ricardo Cao, catedrático de Matemáticas y responsable del Comité Español de Matemáticos, y Rubén Fernández.

Los expertos son conscientes de que los modelos matemáticos son muy complejos y ahora mismo se basan en la incertidumbre, porque los datos no son absolutos, faltan muchos y hay fluctuaciones. Sin embargo, cuantos más datos se logre sumar más fiables serán, y siempre hay un porcentaje de realidad en ellos.

Fuente:

https://www.lne.es/gijon/2020/04/03/gijones-crea-plataforma-nacional-cruzar/2620773.html

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