<img src="https://queue.simpleanalyticscdn.com/noscript.gif?collect-dnt=true" alt="" referrerpolicy="-when-downgrade"> Calculadora epidémica: Generando modelos con múltiples variables
NeoTeo
Lisandro Pardo

Un instrumento muy técnico, pero útil de todos modos

Calculadora epidémica: Generando modelos con múltiples variables

Calculadora epidémica: Generando modelos con múltiples variables

Hasta ahora hemos analizado la necesidad de citando a Bill Gates, los modelos son tan buenos como las suposiciones que se vuelcan sobre ellos. ¿Te gustaría calcular uno con tus propios valores? En ese caso, visita la calculadora online diseñada por el investigador Gabriel Goh.

Algunos países reaccionaron a tiempo. Otros, demasiado tarde. También tenemos una combinación de autoridades firmes, delirantes, dubitativas, e incluso enfermas. Y la economía es un punto de conflicto constante, ya que el mundo se debate entre mantener las cuarentenas, o «tirar los dados» y reactivar todo. COVID-19 nos dejó de cabeza. Enfermedad, lección, advertencia. Muchas cosas van a tener que cambiar y mejorar, pero antes de que eso suceda, necesitamos más detalles sobre la evolución de la pandemia.

Hasta aquí, los números (supuestamente) más sólidos provienen de China, que parece haber encontrado un techo para su número de casos, sin embargo, la situación cambia por completo entre una región y otra. De hecho, hablar sobre un «modelo único» es mucho más complicado de lo que parece, por no decir imposible. Aquí es cuando nos cruzamos con la calculadora epidémica del investigador Gabriel Goh, que divide sus parámetros principales en dinámica de transmisión, y dinámica clínica.


Calculadora epidémica: Generando modelos con múltiples variables
La calculadora ofrece once valores para modificar en tiempo real

La calculadora utiliza un modelo clásico de infección llamado SEIR por sus siglas «Susceptible - Expuesto - Infectado - Removido». Bajo la dinámica de transmisión podemos definir el tamaño inicial de la población, el número original de infectados, el «R0» o cantidad de infecciones secundarias que cada infectado provoca, el período de incubación, y el tiempo que un paciente permanece como infeccioso.

En la dinámica clínica configuramos la tasa de mortalidad, la estadía en el hospital, la tasa y el tiempo antes de la hospitalización, la demora en la recuperación para casos leves, y el intervalo entre el fin de la incubación y la muerte del paciente.



A simple vista, la calculadora puede parecer demasiado técnica para el público en general, pero su creador no se considera un experto, y el objetivo del proyecto es ayudarnos a visualizar todos los números, parámetros y proyecciones que la prensa comparte diariamente sin contexto adicional.


Sitio oficial: Haz clic aquí

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