Epidemias en redes dinámicas.
El modelado matemático de epidemias constituye un área activa de investigación en epidemiología que permite analizar la dinámica de la propagación de infecciones. El estudio de las epidemias de transmisión sexual tiene una larga tradición en epidemiología matemática habiendo una línea de modelad...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2011
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/319/1/1Finkelsteyn.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | El modelado matemático de epidemias constituye un área activa de investigación
en epidemiología que permite analizar la dinámica de la propagación
de infecciones. El estudio de las epidemias de transmisión sexual tiene
una larga tradición en epidemiología matemática habiendo una línea de
modelado clásico, y por otro lado una línea más reciente proveniente del
análisis de redes complejas. Mientras que la línea clásica es más apropiada
para modelar epidemias en poblaciones que tienen una tasa de recambio
muy alto de parejas sexuales, el modelado de redes complejas es más apropiada
para poblaciones que mantienen parejas sexuales estables.
El objetivo central de este trabajo es considerar las propiedades topólogicas
y dinámicas de las redes sexuales en el contexto de las técnicas de modelado
clásico de epidemias, las cuales satisfacen mejor los supuestos necesarios
para estudiar epidemias en redes sexuales que tienen dinámicas
sociales muy rápidas. Asimismo, se consideraron factores sociales que tradicionalmente no han sido tenidos en cuenta en la elaboración de modelos
epidemiológicos y que en algunos casos el modelado en redes complejas ha
sabido incorporar exitosamente.
Se trabajó a partir de una nueva formulación de modelos que se denominó
formulación de atributos y que permitió estudiar en forma simple el impacto
de las propiedades topológicas y dinámicas de las redes sexuales en
la propagación de una infección. Esta formulación cuenta con la ventaja de
que es más fácil de contrastar con datos reales y de que es más sencilla de
tratar analíticamente.
Los resultados que brindaron los modelos son consistentes con resultados
de modelos previos en redes complejas y también están de acuerdo con tendencias
observadas en la realidad. Además estos modelos sirvieron para explicar algunos fenómenos reales observados en los reportes de enfermedades
de transmisión sexual que no es sencillo entender sin el auxilio de un
modelo matemático.
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