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Investigadores de la Universidad Miguel Hernández estiman bajo criterios matemáticos que se podrían reducir los contagios y muertes de coronavirus haciendo test espaciados

Investigadores de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche defienden la realización de test de coronavirus espaciados en el tiempo frente a los que se han hecho masivamente en Torrejón (Madrid).

Expertos del Instituto Universitario de Investigación‘Centro de Investigación Operativa’ (CIO) de dicha universidad estiman, desde el punto de vista matemático, que se podría evitar la muerte de 180 personas en Madrid de aquí a final de año en caso de recurrir a una estrategia inteligente de distribución de los test.

Las conclusiones del informe señalan que, en todos los escenarios analizados, es preferible testar masivamente mediante una distribución inteligente a lo largo del tiempo frente al testeo inicial.

El testeo mediante distribución inteligente a lo largo del tiempo lograría reducir el número de contagios y, por tanto, de fallecimientos, entre un 9% y un 24% en función del escenario.

Leer más:

https://www.cope.es/emisoras/comunidad-valenciana/alicante-provincia/alicante/noticias/investigadores-umh-proponen-test-espaciados-tiempo-frente-las-pruebas-masivas-torrejon-20200602_747245

Investigadores del Instituto de Física de Cantabria elaboran un modelo matemático para simular estrategias de confinamiento y testado

Pablo Martínez Ruiz del Árbol y Lara Lloret Iglesias, investigadores del Instituto de Física de Cantabria (IFCA, centro mixto Universidad de Cantabria-CSIC), han creado un modelo matemático de propagación de enfermedades como el coronavirus que permite simular las posibles estrategias de confinamiento y testado de la población ante una epidemia.

El trabajo, titulado Comparison of epidemic control strategies using agent-based simulations, permite emplear los datos obtenidos para estimar las probabilidades de infección en diferentes escenarios y es útil para la toma de decisiones en situaciones como las provocadas por el coronavirus.

La herramienta de modelado epidemiológico permite observar y estudiar las dinámicas de contagio, observando la gran dependencia del tiempo que pasa entre que una persona se infecta y pasa a tener síntomas.

Los investigadores también han construido un modelo matemático que es capaz de explotar la información recogida en el observatorio para obtener parámetros básicos de la epidemia como la capacidad de propagación o la presencia de personas infectadas.

Leer más:

https://www.elfaradio.com/2020/06/02/investigadores-del-ifca-desarrollan-un-modelo-que-permite-simular-estrategias-de-confinamiento-y-testado/

Enlace al artículo (preprint):

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.24.20111625v1

Según modelo matemático, el pico del coronavirus en México será el 15 de junio con casi 15.000 muertes

Estimaciones de la Plataforma para el Monitoreo y Pronóstico de la Evolución del covid-19 (elaborada por la Universidad La Salle y a cargo del investigador Roberto A. Vázquez) indican que el pico de contagios en México podría llegar el 15 de junio con un total de 144.700 casos positivos y hasta 14.700 fallecimientos por la enfermedad.

En la Ciudad de México se llegaría a casi 40.000 casos acumulados y las muertes serían más de 3.000.

Actualmente, se han contabilizado en el país más de 93.000 positivos y 10.000 fallecimientos por coronavirus.

El modelo que utiliza se le conoce como gausiano y señala que en octubre llegará a su final esta epidemia, pero sólo sería una primera ola que volvería más adelante.

Fuente:

https://www.mediotiempo.com/otros-mundos/pico-covid-19-mexico-llegara-15-junio-revela-estudio-matematico

Científico del Massachusetts Institute of Technology (MIT) calcula 132.000 muertes en México por coronavirus

De acuerdo con una proyección del científico Youyang Gu, del Massachusetts Institute of Technology (MIT), México podría llegar a tener 132.000 muertes por coronavirus el 1 de septiembre de este año.

El modelo se ha vuelto una referencia para quienes quieren saber cuánto pueden aumentar las muertes con el regreso a las actividades diarias.

Se ha aplicado a muchos países americanos y para México, la proyección de 132.000 muertes es el dato del escenario intermedio; en el peor de los casos se llegaría a 212.000 muertos para el primer día del mes de septiembre; y en el mejor escenario, la cifra de defunciones sería de 37.000.

El punto más alto de la curva de muertes diarias en México ocurriría el 10 de agosto, mientras que el punto más alto con el mayor número de infecciones nuevas estimadas sería el 22 de julio.

El científico del MIT detalla su metodología general, sus intervalos de confianza y presenta datos clave como la tasa de contagios, que es el número de personas que pueden contraer la enfermedad por su interacción con un portador.

Las cifras de las autoridades sanitarias federales difieren de lo anterior. El subsecretario de Prevención y Promoción de Salud, Hugo López-Gatell, estimó que la cifra de muertes por coronavirus en México podría llegar a ser de entre 25.000 y 30.000 personas.

Fuente:

https://www.infobae.com/america/mexico/2020/05/28/cientifico-del-mit-calcula-132000-muertes-en-mexico-por-coronavirus/

Los modelos matemáticos son esenciales para analizar el comportamiento de la epidemia de coronavirus

Antes las enfermedades tardaban de cuatro a cinco años en propagarse de un país a otro, ahora les lleva días, incluso horas, y para analizar su comportamiento y movilidad los modelos matemáticos son fundamentales.

En la epidemia de coronavirus, los modelos matemáticos indican con ecuaciones diferenciales qué tanto aumentó o disminuyó el número de infectados, a través de curvas que vemos todos los días.

Desde que empezaron a presentarse los primeros casos de coronavirus en México, la curva fue creciendo exponencialmente, y se espera que en los próximos días llegue a un máximo de infectados y comience a declinar.

Por medio de la aplicación CORONAVIRUS|UNAM https://coronavirusapoyamexico.c3.unam.mx/preview (creada en el Centro de Ciencias de la Complejidad de la UNAM con reportes de la misma población), se efectúa un seguimiento de la transmisión del coronavirus. El objetivo es elaborar modelos epidemiológicos que permitan identificar zonas donde se presenta un mayor número de personas con síntomas y ayudar en la toma de decisiones.

Leer más:

https://www.lja.mx/2020/05/son-esenciales-los-modelos-matematicos-para-analizar-comportamiento-de-la-pandemia/

Según un modelo matemático, España tiene 124.300 casos activos de coronavirus

Un equipo multidisciplinar de investigadores de la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) y del Instituto de Investigación Germans Trias i Pujol (IGTP) ha analizado los casos activos de coronavirus en las diferentes comunidades autónomas españolas. El análisis muestra que, en España, habría 124.300 casos activos.

Los datos indican que las comunidades autónomas con más casos activos serían las de Madrid (con 35.000, un 28% del total) y Cataluña (con 34.000 casos, el 27% del total), seguidas de Castilla y León (con 13.000 casos) y Castilla-La Mancha (con 11.000 casos). Por el contrario, Canarias (con 500 casos activos), Cantabria (600), La Rioja (600), Murcia (600) y Asturias (700) serían las comunidades con el número de casos activos más bajos.

El modelo se basa en considerar la letalidad de la enfermedad del 1 por ciento en aquellos territorios con penetración significativa de la misma. Este valor se obtiene de un análisis de los estudios de seroprevalencia realizados en otros países. En este sentido, el número de personas fallecidas en residencias de la tercera edad es un buen indicador de la penetración de la enfermedad.

A partir de la letalidad, se analiza el retraso diagnóstico, que es el tiempo que pasa entre mostrar síntomas y ser introducido en la base de datos como caso positivo, y la capacidad de detección del país. En España se detecta aproximadamente entre un 8 y un 10 por ciento.

Con este último valor y a partir de los datos reportados por las comunidades autónomas se puede establecer el número real de casos que ha habido en los últimas dos semanas.

El modelo elaborado por el equipo de científicos predijo con acierto los datos resultantes de la primera ronda del estudio seroepidemiológico por coronavirus que hizo públicos el Ministerio de Sanidad, pero no concuerda con los datos del estudio principalmente en La Rioja y, en menor medida, en Andalucía y Canarias. En estas dos últimas regiones, la letalidad es claramente menor del 1%, probablemente porque la afectación en los grupos de edad por encima de 60 años ha sido menor que en otras comunidades.

Leer más:

https://www.infosalus.com/salud-investigacion/noticia-espana-tiene-124300-casos-activos-covid-19-modelo-matematico-20200522141307.html

El profesor Santiago García Cremades (Universidad Miguel Hernández) crea un modelo matemático que predice la evolución del coronavirus

Santiago García Cremades es un profesor de matemáticas de la Universidad Miguel Hernández que se ha dado a conocer en las redes sociales tras inventar un modelo matemático que puede predecir la evolución del coronavirus.

Su modelo aprende a partir del tiempo, y explica que la bajada está siendo más lenta de lo esperado.

García Cremades subraya que el virus se convertirá durante bastante tiempo en una causa más de mortalidad con la que hay que convivir.

Leer más:

http://www.telemadrid.es/programas/120-minutos/profesor-murciano-matematico-evolucion-coronavirus-2-2233596625–20200521044743.html

Matemático israelí asegura que ha descubierto el patrón universal del coronavirus

La teoría del matemático israelí Isaac Ben-Israel es que el coronavirus tiene una duración de 70 días en cada país, y su pico es más o menos a los 40. Ha estudiado las cifras de países que experimentaron el coronavirus primero y ha llegado a la conclusión que ese es el patrón universal.

El momento idóneo de empezar a contar es cuando un país supera los 100 casos.

Algunos países, como Bélgica e Israel, han estado cerca de este patrón.

Bélgica superó los 100 casos el 6 de marzo. A los 40 días (15 de abril) llegó el pico en términos de nuevos casos diarios, con 2454. A los 70 días, el 3 de mayo, los nuevos casos habían bajado a 1389.

Israel llegó al pico de nuevos casos el 2 de abril. Ben-Israel dijo que inicialmente, trató al primer caso como el día 1 de sus cálculos. Esto significaría que el pico llegó 41 días después. Pero si se empieza el conteo cuando el país llegó a los 100 casos, solo pasaron 21 días entre esa fecha y el pico.

El matemático israelí ha añadido un nuevo factor a su teoría: la diferente tasa de mortalidad que se ha reportado en los distintos países. Ben-Israel cree que no existe relación entre la cantidad de infectados y la cantidad de muertes.

Leer más:

https://urgente24.com/omni/ciencia/matematico-asegura-que-desculo-el-patron-universal-del-covid-19

Matemáticas para contener la expansión del coronavirus: modelo del instituto de Ciencia Weizmann

El Instituto de Ciencia Weizmann, de Israel, ha diseñado un modelo matemático que permite predecir la propagación del coronavirus y capacitar a las autoridades sanitarias para centrar sus acciones en las áreas donde se esperan nuevos brotes.

La metodología realizada por el Instituto Weizmann ya está siendo adoptada por países como Estados Unidos, y se basa en la realización de cuestionarios para el público en general.

Mediante el monitoreo de los síntomas causados por el virus y el análisis de los datos obtenidos de estos cuestionarios utilizando algoritmos de Big Data e inteligencia artificial se permite la identificación temprana de los grupos de infección.

La Universidad Hebrea ha efectuado un trabajo piloto con cuestionarios a 60.000 personas. A partir de un análisis preliminar de los datos, los científicos han detectado un aumento significativo en los síntomas informados por la población en los vecindarios donde viven o han pasado los pacientes con coronavirus.

El Instituto de Ciencia Weizmann también ha empleado las matemáticas para establecer un sistema que permita retomar la actividad económica sin que suponga un riesgo para la propagación del virus.

Propone que la actividad se haga en ciclos de dos semanas de trabajo, de forma que se cumplan 10 días en cuarentena y 4 acudiendo al trabajo o el colegio. Además de evitar que en los espacios haya más gente, las matemáticas calculan que se reduciría el promedio de personas infectadas por otras por debajo de 1.

Leer más:

https://www.diariodesevilla.es/sociedad/Matematicas-contener-expansion-coronavirus_0_1466253716.html

La Universidad de Murcia participa en un proyecto que mide la evolución del coronavirus con modelos matemáticos

Investigadores de la Universidad de Murcia van a impulsar un proyecto para medir la evolución del coronavirus en España empleando para ello modelos matemáticos.

El proyecto está liderado por Antonio Guirao, que fue seleccionado a nivel nacional por el Instituto de Salud Carlos III.

Para la investigación, se manejarán datos de casos totales por coronavirus, nuevos contagios diarios y personas curadas. Los análisis simulaciones matemáticas en diferentes escenarios de distanciamiento físico «estricto, medio o laxo».

También se plantearán escenarios de evolución con medidas de rastreo y rápido aislamiento de los enfermos para evitar focos de contagio. El fin está en crear diferentes estrategias que ayuden a la toma de decisiones en el futuro sobre el control de la enfermedad.

Fuente:

https://www.laverdad.es/murcia/participa-proyecto-mide-20200515162724-nt.html

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