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dc.contributor.author | Viña, Carmen Milagro | |
dc.contributor.author | Pernalete Lugo, Jose Frank | |
dc.contributor.editor | Ediciones Universidad de Valladolid | |
dc.date.accessioned | 2022-05-04T16:45:55Z | |
dc.date.available | 2022-05-04T16:45:55Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | Sociology and Technoscience; Vol. 12 No. 1 (2022): Challenges and defiances of gender violence and new technologies pags. 257-272 | |
dc.identifier.issn | 1989-8487 | |
dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/53159 | |
dc.description.abstract | El modelo epidémico SIR, es útil para medir la rapidez de propagación de la infección COVID-19 en términos de umbral epidemiológico R0 a lo largo del tiempo. Se desarrolló un modelo matemático diferencial ordinario para medir el comportamiento del COVID-19 en el Perú, partiendo de la experiencia en el control de infecciones Kermack–McKendrick. Se estimó además la tasa de infectados β y de recuperados o eliminados γ, haciendo uso del conjuntos de datos oficiales de la Organización Mundial de la Salud, partiendo del histórico entre el 07 de Marzo y el 24 de Septiembre de 2020 y; proyectado hasta el 28 de Octubre de 2021. Explicando que la menor tasa de infectados ocurrirá a partir del 30 de Junio de 2021 β=0,24. Evidenciando un pronóstico de erradicación para el 28 de Octubre de 2021 con una tasa de infectados (β=0,21) y umbral (R0=0,03), además se cuantificó la exactitud del modelo en 93,012%, con 6,988 % de error porcentual medio de mitigación COVID-19, siendo el valor promedio temporal R0 1, así que cada persona que contrae la enfermedad infectará a menos de una persona antes de morir o recuperarse, por lo que el brote desaparecerá. Palabras Clave: infectado; recuperado; propagación; mitigación: umbral epidemiológico. | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | spa | |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.source | Sociology and Technoscience | |
dc.subject | Sociología | |
dc.title | Estimation of the propagation factor R0 of the COVID-19 using the Kermack-McKendrick model | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.24197/st.1.2022.257-272 | |
dc.relation.publisherversion | https://revistas.uva.es/index.php/sociotecno/article/view/4661 | |
dc.identifier.publicationfirstpage | 257 | |
dc.identifier.publicationissue | 1 | |
dc.identifier.publicationlastpage | 272 | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | |
dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
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