Aproximación matemática del modelo epidemiológico SIR para la comprensión de las medidas de contención contra la Covid-19

  • Jorge Homero Wilches Visbal

Resumen

En diciembre de 2019 un brote de enfermedad respiratoria aguda de origen presumiblemente zoonótico, y cuyo agente infeccioso es un nuevo coronavirus, fue detectado en la ciudad de Wuhan, China. Desde entonces, la enfermedad por el nuevo coronavirus 2019 (Covid-19) se expandió rápidamente a más de 200 países alrededor del mundo. Para amortiguar los efectos devastadores del virus, los Estados adoptaron medidas epidemiológicas de diversa índole, lo que implicó gastos económicos ingentes y la utilización masiva de los medios de comunicación para hacer extensivas las medidas a toda la población. Para la predicción y mitigación de eventos infecciosos, diversos modelos epidemiológicos, como el SIR, SEIR, MSIR y MSEIR, son empleados. Entre ellos, el más utilizado es el modelo SIR, que se basa en el análisis de la transición de los individuos susceptibles a la infección (S) al estado de individuos infectados que infectan (I) y, finalmente, al de recuperados (curados o fallecidos) (R), mediante el uso de ecuaciones diferenciales. El objetivo del presente artículo fue el desarrollo matemático del modelo SIR y su aplicación para predecir el curso de la pandemia por Covid-19 en la ciudad de Santa Marta (Colombia), a fin de comprender la razón que subyacía a varias de las medidas de contención adoptadas por los Estados del mundo en la lucha contra la pandemia.

Publicado
2020-09-23
Sección
COLABORACIONES ESPECIALES