Revisión narrativa : modelos predictivos sobre la evolución de la pandemia por COVID-19

Narrative review: predictive models on the evolution of COVID-19 pandemic

dc.creatorHasdeu, Santiago
dc.creatorLamfre, Laura
dc.creatorCaro, Patricia
dc.creatorHorne, Federico
dc.date2020-12-29T16:12:56Z
dc.date2020-12-29T16:12:56Z
dc.date2020-07-24
dc.date.accessioned2023-08-29T20:08:19Z
dc.date.available2023-08-29T20:08:19Z
dc.identifierhttp://sgc.anlis.gob.ar/handle/123456789/2027
dc.identifierhttp://rasp.msal.gov.ar/rasp/articulos/vol12supl/REV-Hasdeue3.pdf
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8520108
dc.descriptionFil: Hasdeu, Santiago. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.
dc.descriptionFil: Lamfre, Laura. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.
dc.descriptionFil: Caro, Patricia. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.
dc.descriptionFil: Horne, Federico. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.
dc.descriptionLa 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.
dc.formatpdf
dc.languagees
dc.publisherMinisterio de Salud Argentina
dc.relationRevista Argentina de Salud Pública
dc.rightsopen
dc.sourceRevista Argentina de Salud Pública 2020; 12 Supl COVID-19:e3
dc.subjectModelos Estadísticos
dc.subjectModelos Teóricos
dc.subjectInfecciones por Coronavirus
dc.subjectCOVID19
dc.titleRevisión narrativa : modelos predictivos sobre la evolución de la pandemia por COVID-19
dc.titleNarrative review: predictive models on the evolution of COVID-19 pandemic
dc.typeArtículo


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