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2021
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En este trabajo presentamos calculos numericos para generar proyecciones del numero de casos COVID-19 en Mexico. Los datos reportados quincenalmente son ajustados a diferentes modelos matematicos: modelo generalizado de crecimiento de Richards, Gaussianas, y algoritmos de aprendizaje de maquina. Las proyecciones para los numeros de infectados y muertes son obtenidos al aplicar estos modelos matematicos a los datos quincenales de nuevos casos (incidencia) y casos acumulados. Palabras claves: Modelo de Richard, Ajuste Gaussiano, Algoritmos de Machine Learning
REVISTA MEXICANA DE MEDICINA FORENSE Y CIENCIAS DE LA SALUD, 2021
En este trabajo analizamos escenarios hipotéticos para contagios de COVID-19 durante la elección 2021 en México. Del 2 de abril al 2 de junio 2021 se llevarán a cabo elecciones de diputados federales, diputados locales, gubernaturas y presidencias municipales en lo que es considerada como la elección más grande en la historia de México; se estima que las actividades de las campañas electorales y el día de la votación se incrementará la movilidad de las personas y con ello su riesgo de contagio por COVID-19. Usando datos históricos de razones de contagios se define la media de estos datos, su desviación estándar y mediante una distribución t-Student se obtiene un intervalo de 90% de confianza para la media. Se utilizan el centro y ambos extremos de este intervalo como tasas de incremento para simular el crecimiento de casos en dos periodos (primer mes: elección diputados federales; segundo mes: elección gubernaturas, diputados locales y ayuntamientos); se reportan simulaciones usando...
Ciencia Ergo Sum, 2014
Se agradecen los comentarios de los árbitros de la revista. Resumen. Se presenta el modelo epidemiológico sir que se aplicó a tres epidemias: dos históricas y una de brote reciente; esta última fue la del virus AH1N1 que apareció en México y en otras naciones. El modelo sir, a pesar de su simplicidad, describe adecuadamente las tres epidemias. En general, las curvas de predicción del modelo se ajustan muy bien a los datos. El modelo requiere el conocimiento de datos históricos confiables o bien datos precisos actuales. Estos datos no siempre se tienen y por ende las predicciones resultan verdaderas sólo cualitativamente y no correctas en detalle. Éste fue el caso de la de la epidemia del virus AH1N1 en México.
EconoQuantum, 2020
Objetivo: Utilizar un modelo estadístico de las defunciones y casos positivos de covid-19 en México, para estudiar el comportamiento de la pandemia y contribuir a definir alternativas y políticas públicas que puedan mitigar el daño de la enfermedad en la sociedad.Metodología: Se empleó la información oficial de la Secretaría de Salud respecto del número de casos positivos de covid-19 y del número de defunciones causadas por esta enfermedad en México.Limitaciones: Las limitaciones del estudio son el reducido número de datos y la posibilidad de fallas en la contabilidad de contagios y defunciones.Originalidad: Estima un modelo basado en los datos de la pandemia en México y su aplicación.Resultados: El modelo seleccionado fue el de Gompertz con cuatro parámetros.Conclusiones: El modelo muestra un adecuado ajuste y su utilidad en la aplicación en niveles regionales y futuros rebrotes de la enfermedad, para tomar medidas y elaborar políticas públicas que permitan aminorar el daño causado...
2020
Introduccion : Los estudios basados en modelos estadisticos juegan un papel importante para las predicciones sobre la COVID-19. Objetivo: Realizar un analisis de modelacion estadistica combinando 6 modelos de pronosticos para predecir la aparicion de casos positivos diarios, activos y fallecidos por COVID-19 en Cuba. Metodo: Se utilizaron los datos reportados diariamente del 11 de marzo al 25 de mayo publicados en el sitio web CUBADEBATE. A los modelos propuestos se les calculo el desempeno mediante los estadisticos: MAE, RMSE, MAPE y ME asi como el analisis de residuales. Resultados: Los modelos A y B dan una tendencia constante de 8 y 9 casos positivos respectivamente para el dia 22 de julio. El modelo C indica una ligera disminucion de los casos con 4 ese mismo dia y el modelo D una tendencia al aumento con 19 casos. . El modelo E refleja un minimo de 126 casos el dia 3 de junio y luego un aumento de los casos hasta alcanzar el 22 de julio un valor de 374 casos activo...
2020
Este trabajo presenta una revision de los trabajos de matematicos e investigadores mexicanos que han propuesto metodologias y analisis matematicos para tener una mejor comprension del contagio y la propagacion del dengue. Planteando en algunos casos medidas de control para reducir o evitar la propagacion del dengue. Se revisan tanto modelos deterministicos, modelos empiricos o analisis estadisticos. Se enumeran y clasifican las metodologias que involucran analisis, modelado y simulacion, casos exitosos de sus aplicaciones para el calculo de cantidades especificas y de importancia para los expertos en salud tales como son el numero basico de reproduccion o el analisis de riesgo de contagio. Se incluyen reflexiones de los retos y futuras consideraciones que se deben incluir en los modelos matematicos para simular la prevencion y el control de la propagacion del dengue en Mexico.
Problemas del Desarrollo, 2009
La metodología utilizada para medir el riesgo país en este estudio fue la condición de la paridad de la tasa de interés real (Marston, 1994). Los principales hallazgos son que el riesgo país base de México es relativamente alto, al compararlo con los coeficientes de las variables económicas, políticas y sociales. Por otro lado, el surgimiento de suceso anormal afecta negativamente en su percepción, por lo que se considera que México es susceptible ante sucesos, incluso sucedidos en otros países. Finalmente, las variables que más afectan al riesgo país son las económicas pertenecientes al sector externo, particularmente el nivel de reservas internacionales brutas. Palabras clave: riesgo país, análisis multifactorial, paridad de la tasa de interés real, indicadores económicos.
Gaceta Medica De Mexico, 2008
Background: Influenza is a viral respiratory disease. Several influenza pandemics have taken place during previous years. This paper aims todescribe models that allow construction of influenza behavior scenarios during a pandemia. Methods: The impact of an influenza pandemic in Mexico was estimated using models from the FluAid and FluSurge computer software. To obtain minimum, most probable and maximum models, 15, 25 and 35% attack rates were analyzed. A series of assumptions were established including pandemic duration, hospitalization and mortality rates. Results: With an attack rate of 25%, if no interventions to mitigate the pandemic were implemented, 54 104 estimated deaths would occur. In the most probable scenario, an estimate of hospitalizations that would occur is 250 829. More than 14 million medical consultations attributable to the pandemic are expected in the eight-week period that the event lasts. Conclusions: The results presented herein emphasize the need to develop contingency plans to face the threat that an influenza pandemic represents for Mexico's public health system.
Derecho y Pandemia de Covid-19. Análisis jurídico de algunas situaciones acaecidas por la pandemia, 2022
Derecho y pandemia de covid-19. Análisis jurídico de algunas situa ciones acaecidas con la pandemia. Durango:
Existen diversas fuentes de información para el estudio de la mortalidad materna. Se presenta -para el caso de México-un análisis de las A partir de la Conferencia Internacional sobre la Maternidad sin Riesgo, celebrada en 1987 en Nairobi, la mortalidad materna ocupa un lugar importante en la agenda de salud de la mayor parte de los países. La Cumbre Mundial en favor de la Infancia estableció la meta de reducir a la mitad la tasa de mortalidad materna (TMM) durante la presente década. Sin embargo, en numerosos países -México entre ellos-no se conoce con precisión el nivel de la TMM, básicamente a causa de las deficiencias presentes en las fuentes de información. En México existen diversas fuentes de datos, y en este trabajo se presentan los resultados derivados de ellas.
CIENCIA ergo-sum, 2021
Se lleva a cabo un análisis de agrupamiento espacial para identificar patrones espaciales y caracterizar los efectos de la letalidad por COVID-19 en México. Se explica en un nivel municipal las similitudes y diferencias en la tasa de letalidad acumulada del 22 de abril al 6 de agosto de 2020 en relación con el perfil demográfico de la población, factores socioeconómicos y ambientales, así como la accesibilidad a establecimientos de salud. Los resultados muestran que, si bien la mayor parte de la población agrupada mantiene una tasa de letalidad promedio en los centros urbanos, los grupos más aislados presentan tasas de letalidad inferiores a la media nacional. Las tasas de letalidad más altas se alcanzan en los municipios rurales e indígenas, donde las personas son más vulnerables.
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Cuadernos de Investigación y Formación en Educación Matemática, 2021
Cuestiones de género: de la igualdad y la diferencia, 2016
Gaceta médica de México, 2024
Ciencia, Ambiente y Clima
Revista Mexicana de Economía y Finanzas
Educación y Humanismo
The Biologist
Educación Matemática, 2018
2020
La organización electoral en el marco de la pandemia del Covid-19 en México, 2022
Revista médica de Chile, 2021
Revista Conrado, 2020
Anales de geografía de la Universidad Complutense, 2022
Memorias del 11 Festival Internacional de Matemática en Costa Rica, 2018
Salud Publica De Mexico, 2021
Author: Jorge X. Velasco Hern´andez, 2020
Enseñanza de las Ciencias, 2022