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Título : Revisión narrativa : modelos predictivos sobre la evolución de la pandemia por COVID-19
Otros títulos : Narrative review: predictive models on the evolution of COVID-19 pandemic
Autor : Hasdeu, Santiago 
Lamfre, Laura 
Caro, Patricia 
Horne, Federico 
Palabras clave : Modelos Estadísticos;Modelos Teóricos;Infecciones por Coronavirus;COVID19
Fecha de publicación : 24-jul-2020
Editorial : Ministerio de Salud Argentina
Journal: Revista Argentina de Salud Pública 
Resumen : 
La modelización matemática se utiliza desde hace más de 100 años para evaluar el impacto de las estrategias de intervención de salud pública y sugerir el curso de acción óptimo en la lucha contra las enfermedades infecciosas emergentes. La aparición del nuevo virus SARS-CoV-2 plantea un gran desafío para los planificadores y decisores en salud, que deben movilizar recursos finitos, reorganizar los sistemas de atención
y tomar decisiones en un contexto de gran incertidumbre. Para afrontar la pandemia por COVID-19, muchos sistemas de salud incorporan información provista por modelos predictivos. Esto insta a revisar la evolución de los distintos tipos de modelos existentes, sus características, limitaciones y vinculación con la toma de decisiones en Argentina y otros países. Con ese objetivo, se realizó una búsqueda bibliográfica sobre los modelos publicados acerca de la evolución de la pandemia. Se analizó el número de proyectos conexos presentados a becas del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. Se identificaron, clasificaron y describieron distintos tipos de modelos, como determinísticos y estocásticos, distintos modelos compartimentados, y se describió la teoría del umbral y características principales de los modelos, como el número reproductivo básico (R0). Se analizó la importancia de los supuestos de cada modelo y el abordaje de la incertidumbre. Se discutieron sus principales limitaciones y su vinculación con la toma de decisiones en provincias y regiones.
Descripción : 
Fil: Hasdeu, Santiago. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.

Fil: Lamfre, Laura. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.

Fil: Caro, Patricia. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.

Fil: Horne, Federico. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.
URI : http://sgc.anlis.gob.ar/handle/123456789/2027
http://rasp.msal.gov.ar/rasp/articulos/vol12supl/REV-Hasdeue3.pdf
Derechos: Open Access
Aparece en las colecciones: Revista Argentina de Salud Pública

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