Simulación epidemiológica usando el modelo SEIR del Brote de influenza a H1N1 en el distrito de Abancay, 2018
Descripción del Articulo
En el presente trabajo de investigación denominada Simulación Epidemiológica Usando el Modelo SEIR, del Brote de la Influenza AH1N1 en el Distrito de Abancay, 2018. se planteó los siguientes objetivos: Identificar los factores que repercuten en los parámetros poblacionales del modelo epidemiológico...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2017 |
Institución: | Universidad Nacional Del Altiplano |
Repositorio: | UNAP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/8448 |
Enlace del recurso: | http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/8448 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Modelación algorítmica de sistemas dinámicos Simulación epidemiológica usando modelo SEIR |
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En el presente trabajo de investigación denominada Simulación Epidemiológica Usando el Modelo SEIR, del Brote de la Influenza AH1N1 en el Distrito de Abancay, 2018. se planteó los siguientes objetivos: Identificar los factores que repercuten en los parámetros poblacionales del modelo epidemiológico SEIR para el brote la epidemia ausada por el virus AH1N1 en la población del distrito de Abancay,2018, Estimar los parámetros poblacionales del modelo epidemiológico SEIR, Determinar el tiempo promedio de permanencia de la enfermedad, Describir la evolución de la epidemia y Proponer las estrategias de control de la epidemia. Ésta investigación es de tipo no experimental, descriptivo longitudinal y prospectivo cuya metodología fue, la estimación de los parámetros del modelo SEIR a través de una encuesta y revisión bibliográfica, arribando a los siguientes resultado: Los factores de mayor importancia que repercuten en los parámetros poblacionales del modelo epidemiológico SEIR es el número de personas que entran en contacto a menos de 30m con un 23.33% de 31 a 60 y un 20% 61 a 100 personas por día. Los parámetros poblacionales estimados que intervienen en el modelo epidemiológico SEIR y las que se han usado para la simulación son: µn=0.00006508, µm=0.00001952027397, β=0.09, c=26, σ=0.9999804797, α=0.0522531, δ=0.947747, y N=56132.8. En la simulación se inició con 2 personas infectadas, luego del décimo día tubo un crecimiento exponencial hasta alcanzar su máximo a los 22 días, luego de ello la curva decae rápidamente hasta tener un promedio menor a un infectado al día 50 que viene a se el tiempo de permanencia de la enfermedad. Las muertes alcanza su máximo a los 23 días, los recuperados o inmunes supera 45000 personas y teniendo en cuenta que hay un total de 56135 habitantes en el año 2018, el numero máximo de infectados supera a 6000 personas con un factor de 0.999162 de 6000 que desarrollan la enfermedad. |
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Ésta investigación es de tipo no experimental, descriptivo longitudinal y prospectivo cuya metodología fue, la estimación de los parámetros del modelo SEIR a través de una encuesta y revisión bibliográfica, arribando a los siguientes resultado: Los factores de mayor importancia que repercuten en los parámetros poblacionales del modelo epidemiológico SEIR es el número de personas que entran en contacto a menos de 30m con un 23.33% de 31 a 60 y un 20% 61 a 100 personas por día. Los parámetros poblacionales estimados que intervienen en el modelo epidemiológico SEIR y las que se han usado para la simulación son: µn=0.00006508, µm=0.00001952027397, β=0.09, c=26, σ=0.9999804797, α=0.0522531, δ=0.947747, y N=56132.8. En la simulación se inició con 2 personas infectadas, luego del décimo día tubo un crecimiento exponencial hasta alcanzar su máximo a los 22 días, luego de ello la curva decae rápidamente hasta tener un promedio menor a un infectado al día 50 que viene a se el tiempo de permanencia de la enfermedad. Las muertes alcanza su máximo a los 23 días, los recuperados o inmunes supera 45000 personas y teniendo en cuenta que hay un total de 56135 habitantes en el año 2018, el numero máximo de infectados supera a 6000 personas con un factor de 0.999162 de 6000 que desarrollan la enfermedad.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional del Altiplanoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.esUniversidad Nacional del AltiplanoRepositorio Institucional - UNAPreponame:UNAP-Institucionalinstname:Universidad Nacional Del Altiplanoinstacron:UNAPModelación algorítmica de sistemas dinámicosSimulación epidemiológica usando modelo SEIRSimulación epidemiológica usando el modelo SEIR del Brote de influenza a H1N1 en el distrito de Abancay, 2018info:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagister Scientiae en Informática con mención en Matemática y Simulación ComputacionalInformáticaUniversidad Nacional del Altiplano. 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