Modelo epidemiológico SEIRV para COVID 19 con respuesta funcional tipo Holling II

Área de la Ciencia:

• Epidemiología
• Biología Matemática
• Salud Pública

Sus antecedentes:

• Los modelos matemáticos son cruciales para comprender la dinámica de las enfermedades infecciosas.
• Los modelos anteriores han ayudado a la investigación de salud pública.
• El SARS-CoV-2 (Síndrome Respiratorio Agudo Severo Coronavirus 2) requiere enfoques de modelado avanzados.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y analizar un modelo matemático SEIRV (Susceptible-Expuesto-Infeccioso-Recuperado-Vacunado) para el SARS-CoV-2.
• Incorporar una respuesta funcional tipo II de Holling para una representación más realista de la dinámica de transmisión de la enfermedad.
• Proporcionar un análisis integral utilizando herramientas analíticas, computacionales y estadísticas.

Principales métodos:

• Desarrollo de un modelo compartimental SEIRV.
• Integración de una respuesta funcional tipo II de Holling para modelar la transmisión de la enfermedad.
• Derivación de una expresión de forma cerrada para el número básico de reproducción (R0).
• Análisis de sensibilidad de los parámetros del modelo.
• Aplicación de métodos analíticos, computacionales y estadísticos.

Principales resultados:

• Se desarrolló un nuevo modelo SEIRV que incorpora una respuesta tipo II de Holling para el SARS-CoV-2.
• Se derivó una expresión matemática de forma cerrada para el número básico de reproducción.
• Se calcularon los intervalos predictivos para el número básico de reproducción.
• Se realizó un análisis de sensibilidad de parámetros para identificar los impulsores clave de la propagación de la enfermedad.

Conclusiones:

• El modelo desarrollado ofrece un marco sólido para comprender la dinámica de transmisión del SARS-CoV-2.
• La respuesta funcional tipo II de Holling proporciona información ecológica sobre la propagación de la enfermedad.
• Los resultados analíticos y computacionales mejoran nuestra comprensión del modelado de enfermedades infecciosas para aplicaciones de salud pública.