Evaluación cuantitativa de un modelo SEIR para predecir casos de COVID-19 = Quantitative evaluation of a SEIR model for forecasting COVID-19 cases
Introducción: Los modelos epidemiológicos han sido ampliamente utilizados durante la pandemia de COVID-19, aunque la evaluación de su desempeño ha sido limitada. El objetivo del presente trabajo fue evaluar de forma retrospectiva un modelo SEIR para la predicción de casos a corto plazo (1 a 3 semanas), cuantificando su desempeño real y potencial, mediante la optimización de los parámetros del modelo. Métodos: Se realizaron proyecciones para cada día de la primera ola de casos (31 de julio de 2020 al 11 de marzo de 2021) en el municipio de General Pueyrredón (Argentina), cuantificando el desempeño del modelo en términos de incertidumbre, inexactitud e imprecisión. La evaluación se realizó con los parámetros originales del modelo (utilizados en proyecciones que fueron oportunamente publicadas), y luego variando distintos parámetros a fin de identificar valores óptimos. Resultados: El análisis del desempeño del modelo mostró que valores alternativos de algunos parámetros, y la corrección de los valores de entrada utilizando un filtro de “media móvil” para eliminar las variaciones semanales en los reportes de casos, habrían otorgado mejores resultados. El modelo con los parámetros optimizados logró disminuir desde casi 40% a menos de 15% la incertidumbre, con valores similares de inexactitud, y con una imprecisión levemente mayor. Discusión: Modelos epidemiológicos sencillos, sin grandes requerimientos para su implementación, pueden ser de utilidad para la toma de decisiones rápidas en localidades pequeñas o con recursos limitados, siempre y cuando se tenga en cuenta la importancia de su evaluación y la consideración de sus alcances y limitaciones.
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | info:ar-repo/semantics/artículo biblioteca |
| Language: | spa |
| Published: |
Fundación Medicina (Buenos Aires)
2023-07
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| Subjects: | COVID-19, Epidemiología, Técnica de Predicción, Epidemiology, Forecasting, |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/17706 https://www.medicinabuenosaires.com/indices-de-2020/volumen-83-ano-2023-n4/ |
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| Summary: | Introducción: Los modelos epidemiológicos han sido ampliamente utilizados durante la pandemia de COVID-19, aunque la evaluación de su desempeño ha sido limitada. El objetivo del presente trabajo fue evaluar de forma retrospectiva un modelo SEIR para la predicción de casos a corto plazo (1 a 3 semanas), cuantificando su desempeño real y potencial, mediante la optimización de los parámetros del modelo. Métodos: Se realizaron proyecciones para cada día de la primera ola de casos (31 de julio de 2020 al 11 de marzo de 2021) en el municipio de General Pueyrredón (Argentina), cuantificando el desempeño del modelo en términos de incertidumbre, inexactitud e imprecisión. La evaluación se realizó con los parámetros originales del modelo (utilizados en proyecciones que fueron oportunamente publicadas), y luego variando distintos parámetros a fin de identificar valores óptimos. Resultados: El análisis del desempeño del modelo mostró que valores alternativos de algunos parámetros, y la corrección de los valores de entrada utilizando un filtro de “media móvil” para eliminar las variaciones semanales en los reportes de casos, habrían otorgado mejores resultados. El modelo con los parámetros optimizados logró disminuir desde casi 40% a menos de 15% la incertidumbre, con valores similares de inexactitud, y con una imprecisión levemente mayor. Discusión: Modelos epidemiológicos sencillos, sin grandes requerimientos para su implementación, pueden ser de utilidad para la toma de decisiones rápidas en localidades pequeñas o con recursos limitados, siempre y cuando se tenga en cuenta la importancia de su evaluación y la consideración de sus alcances y limitaciones. |
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