Aplicación de sistemas dinámicos no lineales a modelos matemáticos para la dinámica de transmisión de bacteria tuberculosis pulmonar en la población de la ciudad de Puerto Maldonado-2017
Descripción del Articulo
El trabajo de investigación tiene como objetivo: Aplicar sistemas autónomos no lineales a modelos matemáticos epidemiológicos para la dinámica de transmisión de bacteria tuberculosis pulmonar en la población de ciudad de Puerto Maldoando-2017; el análisis estadístico descriptivo de datos documentale...
Autores: | , , , |
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Formato: | informe técnico |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios |
Repositorio: | UNAMAD-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unamad.edu.pe:20.500.14070/436 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14070/436 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Sistemas autónomos Modelos Matemáticos Tuberculosis Población de Susceptibles https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02 |
Sumario: | El trabajo de investigación tiene como objetivo: Aplicar sistemas autónomos no lineales a modelos matemáticos epidemiológicos para la dinámica de transmisión de bacteria tuberculosis pulmonar en la población de ciudad de Puerto Maldoando-2017; el análisis estadístico descriptivo de datos documentales según grupo etario tiene una tendencia asimétrica positiva de pacientes que padecen la enfermedad Microbaterium Tuberculosis aplicada a una muestra de 457, y corresponde 87,5% a tuberculosis pulmonar y 12,5% a tuberculosis extrapulmonar de ambos sexos, quienes reciben tratamiento completo, otros abandonan y existe población de fallecidos por enfermedad, así población de mono resistentes, multidrogo resistentes y extremadamente multidrogos resistentes. La construcción de modelos a partir de diagnosticados con sensibilidad rápida de baciloscopía de Bk positiva en Hospital Santa Rosa, Micro Red Jorge Chávez, Nuevo Milenio de periodos 2015 al 2017. Para su ejecución se consideró fundamento teórico de sistemas autónomos no lineales variable independiente y variable dependiente modelos matemáticos epidemiológicos clasificadas en poblaciones disjuntas susceptibles, latentes, infectados, removidos, están bien definidas, estables, consistentes y juegan un rol importante para análisis del comportamiento cualitativo de evolución, control, tratamiento de la enfermedad contagiosa. El modelo SIRS, SEIS, SEIR endémicos incluyen parámetros que toda clase de latentes pasan a clase infectados, implica, pérdida de ser inmunes a la enfermedad por abandono al tratamiento, de latentes, infectados estos modelos resultan más reales y dinámicos; las funciones vectoriales establecen puntos de equilibrio de singularidad hiperbólica y estables e inestables, puesto que los autovalores de la matriz linealizada tienen la parte real no nula, esto garantiza la existencia del homeomorfismo entre espacios de fase, en virtud del teorema de Hartman-Grobman, los diagramas de fase son invariantes cuando son contraídas o expandidas en puntos de equilibrio hiperbólicos, es decir, la solución analítica y cualitativa conservan las propiedades topológicamente conjugadas; finalmente el flujo vectorial se obtienen mediante uso el software mathematica y matlab, la edad promedio de adquirir TB es 36,6 años varones y 34,1 años mujeres, antes fueron población latente y desarrolla bacilo de Koch; la solución cualitativa de modelos construidos con software matlab, para la demografia de varones y mujeres nos permiten afirmar población susceptibles decrece entonces crece la población de infectados y si la población de infectados decrece entonces la población de removidos aumenta. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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