{"id":12750,"date":"2020-05-13T15:59:36","date_gmt":"2020-05-13T15:59:36","guid":{"rendered":"https:\/\/gaceta.facmed.unam.mx\/?p=12750"},"modified":"2020-05-15T16:11:50","modified_gmt":"2020-05-15T16:11:50","slug":"modelo-sir-aplicaciones-en-la-actual-epidemia-por-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gaceta.facmed.unam.mx\/index.php\/2020\/05\/13\/modelo-sir-aplicaciones-en-la-actual-epidemia-por-covid-19\/","title":{"rendered":"Modelo SIR, aplicaciones en la actual epidemia por COVID-19"},"content":{"rendered":"\n

El modelo SIR es un modelo de la F\u00edsica que fue usado para predecir el comportamiento de una epidemia y est\u00e1 basado en tres puntos principales: los individuos susceptibles, los infectados y los recuperados. <\/strong>En \u00e9l, se asume que las personas cursan por distintos estadios cl\u00ednicos, es decir, est\u00e1n sanos y son susceptibles, est\u00e1n enfermos y se recuperan o, en un tercer escenario, mueren.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEsta definici\u00f3n coincide con el modelo de Leavell y Clark de la enfermedad, que es un modelo cl\u00e1sico utilizado frecuentemente en salud p\u00fablica, el cual divide la enfermedad en tres periodos: prepatog\u00e9nico, donde la persona est\u00e1 sana, patog\u00e9nico, que puede tener dos situaciones, una donde el paciente tenga s\u00edntomas y otra donde se encuentre asintom\u00e1tico pero est\u00e9 enfermo, y finalmente, un periodo pospatog\u00e9nico, el cual consiste en la recuperaci\u00f3n\u201d,<\/strong> explic\u00f3 el doctor Carlos Pantoja Mel\u00e9ndez, acad\u00e9mico del Departamento de Salud P\u00fablica de la Facultad de Medicina de la UNAM.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, recalc\u00f3 que una de las caracter\u00edsticas que hace relevante a este modelo f\u00edsico es que puede modificarse, brindando la posibilidad de colocar otros modelos con el mismo principio, pasando de SIR, a SEIR, donde se contabilizan a las personas en periodo de incubacion o latencia.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEste modelo predice cu\u00e1ntas personas habr\u00e1 en cada compartimento o periodo, la afinidad m\u00e1s evidente es a la respuesta de la pregunta \u00bfcu\u00e1ntos casos va a haber?; \u00e9sa es su aplicaci\u00f3n principal, el poder modelar intervenciones, por ejemplo, en la vacunaci\u00f3n, cu\u00e1ntos individuos necesito vacunar para que el padecimiento deje de estar activo y tienda a autocontrolarse, es decir, cuando el R0 es llevado a menos de uno sabemos que la epidemia va a entrar en depresi\u00f3n\u201d,<\/strong> aclar\u00f3 el doctor en Ciencias M\u00e9dicas.<\/p>\n\n\n\n

Respecto a la aplicaci\u00f3n del modelo en la epidemia actual, mencion\u00f3 que el modelo predice y permite valorar las intervenciones de manera te\u00f3rica y eval\u00faa qu\u00e9 estrategias van a tener mayor \u00e9xito o cu\u00e1les ser\u00edan las m\u00e1s efectivas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cExisten varios modelos estad\u00edsticos de predicci\u00f3n que son de gran utilidad, como los modelos de regresi\u00f3n, de normalidad y los bayesianos, aunque sirven para distintas cosas, es por eso que el modelo cl\u00e1sico para una epidemia es el modelo SIR. Ahora existen herramientas de an\u00e1lisis m\u00e1s modernas, como <\/strong>software<\/strong><\/em> estad\u00edstico basado en f\u00f3rmulas que se han aplicado durante muchos a\u00f1os, entonces, no se espera que sea m\u00e1s efectivo, sino m\u00e1s r\u00e1pido\u201d<\/strong>, coment\u00f3 el especialista en Epidemiolog\u00eda Aplicada.<\/p>\n\n\n\n

Para finalizar, explic\u00f3 que el Departamento de Salud P\u00fablica utiliza el modelo SIR para medir la probabilidad de contagio y los contagios efectivos, es decir, la probabilidad de contagiarse al estar en contacto estrecho con un paciente enfermo. \u201cEste modelo ha tenido una exactitud del 90 al 97 por ciento, dado que el sustento matem\u00e1tico en el que est\u00e1 basado es robusto, pues las principales operaciones matem\u00e1ticas en el que est\u00e1 basado son las derivadas\u201d, concluy\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Victor Rubio <\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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