COVID-19: Estudie el impacto de las políticas
Durante una pandemia, los gobiernos implementan diversas políticas que, por lo general, reducirían la tasa de crecimiento exponencial. Este ejemplo muestra lo que ocurre sin la implementación de ninguna política y cómo la sincronización es muy importante. La intención no es proporcionar cifras precisas, sino facilitar la comprensión de lo simple y, al mismo tiempo, complicado que es controlar una pandemia.
Para ejecutar este ejemplo necesitará
Las versiones más recientes de System Modeler y Mathematica.
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El modelo
El modelo de COVID-19 utilizado en este ejemplo se basa en el modelo SIR (susceptible, infeccioso, recuperado), el cual fue desarrollado por Kermack y McKendrick a principios del siglo XX y es uno de los modelos más reconocidos para estudiar enfermedades infecciosas en poblaciones.

Modelo SIR modificado con vacunación y factor de impacto de políticas.
Simulation
El modelo se simula para una población susceptible inicial de 10 millones con 1 persona infectada. Se utiliza un número básico de reproducción (R0) de 2,65 y un período infeccioso promedio de 7 días. No se considera vacunación.

El modelo se simula utilizando una unidad de tiempo personalizada de días "d". La representación tiene subtítulo que muestra los valores de la población susceptible, infectada y recuperada al final de la simulación.
Personalice sus representaciones
Agregue unidades, representaciones de modelos y subtítulos personalizados para hacer que sus representaciones gráficas sean comprensibles.
Análisis
Utilice los localizadores para introducir medidas políticas. Un factor de impacto de políticas representa el efecto de medidas como el confinamiento y el distanciamiento social. Un valor mayor que 1 reduce el número de reproducción efectivo (R0hat).

Observe la diferencia entre un modelo sin políticas y un modelo con políticas. Las líneas punteadas representan los resultados con políticas. Explore el Simulador de políticas de COVID-19 para aprender más.
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