Los Procesos de Ramificación y su Aplicación al Estudio de la Transmisión de la COVID-19 en Cuba

Autores/as

  • Marelys Crespo Navas Departamento de Matemática Aplicada, Universidad de La Habana, La Habana, Cuba.
  • Pedro Pablo de la Cruz Cobas Universidad de La Habana, La Habana, Cuba.
  • Ernesto Quevedo Caballero Universidad de La Habana, La Habana, Cuba
  • José E. Valdés Castro Departamento de Matemática Aplicada, Universidad de La Habana, La Habana, Cuba.

Palabras clave:

Covid-19, Procesos de Ramificación, Simulación

Resumen

El presente trabajo se dedica al estudio de la transmisión de la Covid-19 en Cuba, utilizando los procesos de ramificación para su modelación. Estos procesos tienen especial interés en la etapa inicial de una epidemia o cuando ocurre un rebrote. En el estudio se utiliza el proceso de Galton-Watson y un proceso de ramificación, el cual denominamos Epi, semejante al proceso de Bellman-Harris, que modela el comportamiento de la epidemia. Para realizar simulaciones del proceso Epi, se estimó el número medio de individuos contagiados por una persona infectada, cuyo valor empírico es el llamado índice de reproducción básico R0 en epidemiología, y el tiempo de generación se ajustó mediante una distribución Gamma. Además, se ilustran con ejemplos resultados asociados al número medio de individuos que se infectan en un instante de tiempo y el número medio de infectados hasta ese instante, la probabilidad de que la transmisión se extinga o se haya extinguido al cabo de un tiempo, el tiempo hasta que la trasmisión se extingue con una probabilidad dada, y el tiempo medio hasta su extinción y la probabilidad de extinción de la misma.

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Citas

Abbott, S.: The transmissibility of novel Coronavirus in the early stages of the 2019-20 outbreak in Wuhan: Exploring initial point-source exposure sizes and durations using scenario analysis [version 1]. Wellcome Open Research 2020, 5:17 Last updated: 11 FEB 2020.

Athreya, K. B. y P. Ney: Branching Processes. SpringerVerlag, 1972.

Becker, N.: Estimation for Discrete Time Branching Processes with Application to Epidemics. Biometrics, 33:515–522, September 1977.

Brauer, F. & Castillo-Chávez, C.: Mathematical Models in Population Biology and Epidemiology. Springer, 2012.

Haccou, P., P. Jagers y V. A. Vatutin: Branching Processes. Cambridge, 2007.

Harris, T. H.: The theory of Branching Processes. Springer-Verlag, Berlin, 1963.

Imai, N., Cori, I. A., Dorigatti, M. Baguelin, C. A. Donnelly, S. Riley y N. M. Ferguson: Report 3: Transmissibility of 2019-nCoV. Imperial College London COVID-19 Response Team, 25 January 2020.

Jacob, C.: Branching Processes: Their Role in Epidemiology. Int. J. Environ. Res. Public Health, 7:11861204, 2010. doi:10.3390/ijerph7031204.

Nagaev, A. V.: On estimating the expected number of direct descendants of a particle in a branching process. Theory of Probability and its Applications, 12:314–320, 1967.

P., Boldog, Tekeli T., Vizi Z., Dénes A., Bartha F. A. y Rost G.: Risk assessment of novel coronavirus 2019nCoV outbreaks outside China. medRxiv preprint, 2020. https://doi.org/10.1101/2020.02. 04.20020503.

Valdés, J. E., Yera Y. G. y L. Zuaznabar: Bounds for the Expected Time to Extinction and the Probability of Extinction in the Galton-Watson Process. Communications in Statistics-Theory and Methods, 43:8:1698–1707, 2014.

Yu, J. y J. Pei: Extinction of Branching Processes in Varying Environments. Statistics and Probability Letters, 79:1872–1877, 2009.

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Publicado

2020-12-20

Cómo citar

[1]
Crespo Navas, M. et al. 2020. Los Procesos de Ramificación y su Aplicación al Estudio de la Transmisión de la COVID-19 en Cuba. Ciencias matemáticas. 34, 1 (dic. 2020), 89–97.

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