El paradigma clásico de modelación matemática de epidemias parte de la postulación de un grupo de mecanismos supuestamente responsables del paso de un individuo no infestado a infestado y las posibles vías de remoción de este último en una población. Esos postulados son transferidos al lenguaje de las matemáticas. La solución del modelo matemático debe simular el transcurso de la epidemia. Mediante la comparación con  datos reales es posible evaluar la plausibilidad del modelo y estimar los parámetros que mejor se ajustan a la realidad.  En trabajos anteriores, nuestro grupo aplicó un enfoque de identificación no lineal a series temporales de incidencia de sarampión de Inglaterra y Gales . El propósito de este trabajo consiste en: Evaluar la utilidad de la serie temporal de sarampión cubana como fuente de información acerca de esa epidemia y en caracterizar la dinámica subyacente así como los posibles focos de propagación a partir de un enfoque de identificación no lineal. Nuestro estudio mostró que en los datos de sarampión  cubanos fue posible encontrar atractores periódicos con valores del periodo en múltiplos de 1 año y presencia de saltos en el valor del periodo para algunas ventanas temporales colindantes. La aplicación de técnicas de asociación lineal multivariada y no lineal  sugiere a Guantánamo como posible foco de propagación de la epidemia.

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Presencial

Thematic:
Modelación, simulación e inteligencia artificial