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Modelo SIR considerando la reducción de movilidad y distanciamiento social

Trujillo, Julio; Martinez, Iveth

Desarrollamos un código en Python del modelo SIR presentado por Bärwolff en  A Contribution to the Mathematical Modeling of the Corona/COVID-19 Pandemic, incluyendo la estrategia de cuarentena y distanciamiento social.

Las soluciones númericas  del sistema de ecuaciones diferenciales se obtuvieron mediante el método de Euler semi-implícito de primer orden. 

El modelo que se presenta aquí es sencillo, pero el desarrollo de la enfermedad COVID 19 es complejo, por ser un fenómeno dinámico. Los resultados que pueden arrojar podría ser de interés a los políticos y profesionales de la salud. 

Un modelo más complejo y que describa lo mejor el comportamiento de la enfermedad, pero requiere una Data con variables geográficas, tasas, estimaciones de las constantes epidemiológicas, climáticas, entre otras. Juega un papel importante la georeferencia en los modelos. 

Link para experimentar con el modelo:

https://colab.research.google.com/drive/1rdBnKzIUp8NUtWY0oJTFeyEgxPhU1iNa#scrollTo=_tIeeB8XwlQg&line=64&uniqifier=1

 

Desarrollado en Python. Se desconoce algunas constante como son gamma y beta para la población de Panamá.
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SIR_modelo.py
md5:6766cfaaceca1097d2d94d091ae67199
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  • Bärwolff, Günter. (2020). A Contribution to the Mathematical Modeling of the Corona/COVID-19 Pandemic

  • Prem, Kiesha., Liu, Yang,. Russell, Timothy & otros. (2020). The effect of control strategies to reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epidemic in Wuhan, China: a modelling study

  • Hellewell, Joel,. Abbott, Sam,. Gimma, Amy & otros. (2020). Feasibility of controlling COVID-19 outbreaks by isolation of cases and contacts

  • Hubbs, Christian. (2020). How Quickly does an Influenza Epidemic Grow?

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