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Coronavirus: un modelo matemático anticipa las necesidades sanitarias a futuro

Juan Luis Fernández-Martínez, catedrático de Mátemática Aplicada en la Universidad de Oviedo, se hace eco en una publicación de la Fundación de Estudios de Economía Aplicada (Fedea) de un modelo matemático que resultaría muy útil al Ministerio de Sanidad: predice los rebrotes que habrá en los próximos meses y permite calcular las necesidades sanitarias a satisfacer en base a la evolución del coronavirus.

El modelo puede aplicarse a regiones concretas y calcular cuántos enfermos ingresados en UCI habrá, el número de pacientes críticos, o el número total de ingresos.

El sistema combina varios modelos. Uno de ellos es el modelo de Verhults (1804-1849), un modelo poblacional de crecimiento limitado, donde se supone que el crecimiento de una población está limitado por el tamaño y la fertilidad de la población y la cantidad de recursos disponibles.

Este modelo, corregido tal como explica el autor, se combina con otro de predicciones temporales a corto plazo.

Fuente:

https://www.redaccionmedica.com/secciones/sanidad-hoy/covid-modelo-matematico-necesidades-sanitarias-a-futuro-5958

Utilizar las matemáticas para conocer de cerca el comportamiento del coronavirus

Un grupo de investigación trata de capturar en un modelo matemático el comportamiento de distintas células humanas y el del coronavirus.

Se trata de un proyecto en el que participan Jorge Júlvez y Álex Oarga, investigadores del I3A (Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón), en la Universidad de Zaragoza, y que está dirigido por la investigadora Bridget Bannerman, del Departamento de Bioquímica de la Universidad de Cambridge.

La labor de Júlvez se centra en este modelo matemático, que permite hacer un análisis estructural y dinámico, que consiste en un estudio de la red metabólica de las células, el análisis de las reacciones que forman dicha red, y la evaluación del impacto que tiene en su comportamiento la entrada del virus.

Se está tratando de crear un modelo que incluya reacciones de las células humanas de las que necesita el coronavirus para reproducirse.

Hasta ahora, se han identificado una decena de reacciones que podrían servir de objetivo para el desarrollo de fármacos y se pretende extender el modelo para poder estimar el efecto de los posibles tratamientos.

Fuente:

https://arainfo.org/utilizar-las-matematicas-para-conocer-de-cerca-el-comportamiento-del-sars-cov-2/

El Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos elabora un modelo matemático para controlar la expansión de la enfermedad de Aujeszky en cerdos

Investigadores del Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos -centro mixto de investigación dependiente de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), la Junta de Comunidades y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas- y de la Universidad de Lérida han creado un nuevo modelo matemático que ha revelado los efectos de combinar las prácticas de gestión y la vacunación sobre el control de la enfermedad de Aujeszky.

Se trata de una de las enfermedades víricas porcinas más importantes, está erradicada en España en cerdos domésticos, pero presente en el jabalí, lo que conlleva un riesgo importante de reinfección de la cabaña porcina doméstica.

El modelo computacional de dinámica poblacional (llamado “modelo PDP” por sus siglas en inglés Population Dynamics P systems) llevado a cabo por los investigadores es una herramienta novedosa y especialmente idónea para estudiar problemas dinámicos complejos de forma eficiente.

Los resultados del modelo indican que, una vez confirmado un diagnóstico de infección en una granja, la vacunación temprana de la mayoría de la población (más del 75%) es crítica para disminuir la propagación del virus y minimizar su impacto sobre la productividad porcina.

El trabajo ensalza el valor de los modelos matemáticos como herramientas predictivas de gestión para comprender la dinámica epidemiológica de las enfermedades infecciosas.

Fuente:

https://www.lanzadigital.com/uncategorized/el-irec-desarrolla-un-modelo-epidemiologico-para-controlar-la-expansion-de-la-enfermedad-de-aujeszky-en-cerdos/

Modelo matemático estimó que 6.400 muertes por coronavirus en México no se han sumado a la cifra oficial

El último informe estima que 16.448 personas han muerto en México por el coronavirus, pero un modelo matemático elaborado por los catedráticos Raúl Rojas de la Universidad Libre de Berlín y Rafael Gamboa del Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) estimó que el número real podría superar los 22.000 fallecimientos, además de calcular que llegarían a los 35.000 a principios de julio.

Se han basado en el llamado nowcasting (estimación del presente) del Instituto Robert Koch (IRK), de acuerdo con el estudio presentado por El Universal. Las cantidades que toma en cuenta el IRK es el número de contagios registrados el día anterior y la tasa de crecimiento o decrecimiento de los mismos (Factor “R”).

También hicieron evidente que hay un retraso administrativo en la notificación de las muertes que podría interferir también con el estudio.

Han efectuado un ajuste estadístico de las muertes hasta el 11 de junio, cuando se reportaron 15.994 fallecimientos. El cálculo arrojó entonces que un total de 6.429 casos adicionales podrían estarse sumando en los días siguientes, por lo que el total real del 11 de junio pudo hacer sido hasta de 22.400 casos.

El crecimiento promedio de las muertes habría sido del 2.9% por día en los últimos 20 días para un factor R de 1.12, lo que significa que hasta 21.000 fallecimientos nuevos podrían sumarse a la cifra del 1 de julio. De mantenerse únicamente con un factor R de 1.0, podrían sumarse 15.000 fallecimientos adicionales al 1 de julio.

Fuente:

https://www.infobae.com/america/mexico/2020/06/13/modelo-matematico-estimo-que-6400-muertes-por-covid-19-en-mexico-no-se-han-sumado-a-la-cifra-oficial/

Según un modelo matemático del Massachusetts Institute of Technology (MIT), las baterías usadas de los coches eléctricos podrán usarse 10 años más en granjas solares

A medida que los coches eléctricos comienzan a sustituir a los de combustible, hay que afrontar diferentes retos que hasta ahora no existían. Uno de ellos es el problema de las baterías usadas. Están diseñadas para durar varios años, pero con el tiempo empiezan a perder capacidad.

Un estudio elaborado por varios investigadores, entre ellos el profesor Ian Mathews y al profesor de ingeniería mecánica Tonio Buonassisi, jefe del Laboratorio de Investigación de Fotovoltaica, concluye que pueden usarse 10 años más en granjas solares.

El Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha puesto en marcha modelos matemáticos predictivos para comprobar el rendimiento durante 10 años de una granja solar estándar de 2,5 MW, un nuevo tipo de granja solar con baterías de iones de litio nuevas, y otro con baterías de coche usadas.

Estos modelos predicen que las baterías usadas de coches eléctricos, con una capacidad inicial del 80%, pueden ser usadas durante 10 años y ser rentables, si se cumplen estas condiciones: que las baterías se paguen a menos del 60% de su precio original y utilizar recargas suaves (la carga de dichas baterías usadas nunca debe superar el 65%, ni bajar del 15%).

Leer más:

https://computerhoy.com/noticias/motor/baterias-usadas-coches-electricos-granjas-solares-656375

Matemáticos españoles diseñan un modelo que simula comportamiento del coronavirus

Un equipo de investigadores españoles de las universidades Complutense de Madrid y de Almería ha diseñado un modelo matemático que permite simular el comportamiento del coronavirus atendiendo incluso los casos que no se han detectado y registrado.

El modelo incluye los casos no detectados, es decir, las personas que han tenido el virus pero que no han sido contabilizadas como contagiados al no haberles hecho la prueba por ser asintomáticas.

La herramienta incorpora la fracción de casos detectados entre el total de casos reales (detectados y sin detectar), permitiendo así estimar el impacto de los casos asintomáticos en la epidemia.

El modelo es una adaptación de otro anterior que se elaboró para el virus del Ébola y que se ha ajustado a las características de la nueva enfermedad.

Los datos empleados en la investigación corresponden a China, pero los investigadores han asegurado que se puede utilizar en cualquier lugar.

Leer más:

https://www.eldiario.es/tecnologia/Matematicos-espanoles-disenan-modelo-comportamiento_0_1036246638.html

Investigadores de la Universidad del País Vasco crean un modelo matemático para predecir futuros brotes de coronavirus

Manuel de la Sen, Raúl Nistal y Santiago Alonso-Quesada, investigadores de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) están coordinando una investigación para elaborar un modelo matemático que permita predecir nuevos brotes de coronavirus en España e Italia.

Mediante los datos de incidencia actuales, y estudios serológicos, efectuarán un cálculo del potencial infeccioso de la epidemia bajo las diversas estrategias de aislamiento social y sin ellas.

El estudio se basará, en parte, en los trabajos previos del equipo sobre propagación de enfermedades y su dinámica bajo métodos de control, ya sea estrategias de vacunación, o cuarentena.

También se estudiará la inmunidad de grupo, en la que la tasa de propagación de la enfermedad baja hasta niveles que se consideran seguros.

El proyecto de investigación contará con financiación del Fondo Covid-19 que gestiona el Instituto de Salud Carlos III.

Leer más:

https://www.eldiario.es/norte/euskadi/Investigadores-UPVEHU-desarrollan-matematico-predecir_0_1034497364.html

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

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

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