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http://sgc.anlis.gob.ar/handle/123456789/2027
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Hasdeu, Santiago | es |
dc.contributor.author | Lamfre, Laura | es |
dc.contributor.author | Caro, Patricia | es |
dc.contributor.author | Horne, Federico | es |
dc.date.accessioned | 2020-12-29T16:12:56Z | - |
dc.date.available | 2020-12-29T16:12:56Z | - |
dc.date.issued | 2020-07-24 | - |
dc.identifier.uri | http://sgc.anlis.gob.ar/handle/123456789/2027 | - |
dc.identifier.uri | http://rasp.msal.gov.ar/rasp/articulos/vol12supl/REV-Hasdeue3.pdf | - |
dc.description | Fil: Hasdeu, Santiago. Universidad Nacional del Comahue; Argentina. | es |
dc.description | Fil: Lamfre, Laura. Universidad Nacional del Comahue; Argentina. | es |
dc.description | Fil: Caro, Patricia. Universidad Nacional del Comahue; Argentina. | es |
dc.description | Fil: Horne, Federico. Universidad Nacional del Comahue; Argentina. | es |
dc.description.abstract | 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. | es |
dc.format | - | |
dc.language.iso | es | es |
dc.publisher | Ministerio de Salud Argentina | es |
dc.relation.ispartof | Revista Argentina de Salud Pública | es |
dc.rights | Open Access | - |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
dc.source | Revista Argentina de Salud Pública 2020; 12 Supl COVID-19:e3 | - |
dc.subject | Modelos Estadísticos | es |
dc.subject | Modelos Teóricos | es |
dc.subject | Infecciones por Coronavirus | es |
dc.subject | COVID19 | es |
dc.title | Revisión narrativa : modelos predictivos sobre la evolución de la pandemia por COVID-19 | es |
dc.title.alternative | Narrative review: predictive models on the evolution of COVID-19 pandemic | es |
dc.type | Artículo | es |
dc.rights.license | Creative Commons Attribution 4.0 International License | - |
anlis.essnrd | 1 | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairetype | Artículo | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.languageiso639-1 | es | - |
Appears in Collections: | Revista Argentina de Salud Pública |
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File | Description | Size | Format | |
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Rev Argent Salud Pública_2020_12 Supl COVID-19_e3.pdf | Artículo en español | 379.37 kB | Adobe PDF | View/Open |
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