Pandemia de Covid-19 y efecto de medidas de contención en población Peruana: Un modelamiento matemático SIR / Covid-19 pandemic and effect of containment measures in the Peruvian population: A SIR mathematical modeling

RESUMEN

Introducción: La evolución de la pandemia del COVID-19 varía en cada población; complicando los sistemas de salud a nivel mundial. Objetivo: analizar la evolución de la pandemia Covid-19 estimando el efecto de las medidas de contención realizadas en Perú. Material y Métodos: Se aplicó el modelamiento matemático epidemiológico SIR, estimando la evolución COVID-19 en nuestra población. Se realizó el análisis de datos siguiendo el modelo matemático SIR con ecuaciones diferenciales ordinarias definidas para simular el comportamiento epidemiológico; y fue ejecutado en el lenguaje de programación RStudio. Resultados: En el estudio las medidas de contención disminuyeron la tasa de propagación, redujeron el 30% de casos infectados hasta el día pico de infección; sin embargo, ésta aún se encuentra por encima del número reproductivo efectivo para control de la epidemia y presenta una tendencia errática, el resultado de las acciones gubernamentales es del 61% en la práctica de medidas de contención. Conclusiones: Las medidas de contención son necesarias; siempre que, se consideren estrategias que permitan hacer efectivo su rol en nuestra población

ABSTRACT

Introduction: The evolution of the COVID-19 pandemic varies in each population; it has been complicating health systems worldwide. Objective: to analyze the evolution of the Covid-19 pandemic, estimating the effect of the containment measures practiced in Peru. Material and Method: The SIR epidemiological mathematical modeling was applied, estimating the COVID-19 evolution in our population. Data analysis was performed following the SIR mathematical model with defined ordinary differential equations to simulate epidemiological behavior; and it was executed in the RStudio programming language. Results: Containment measures decreased the propagation rate, reducing 30% of infected cases until the peak day of infection; however, it is still above the effective reproductive number to control the epidemic and it shows an erratic trend, the result of government actions being 61% in the practice of containment measures. Conclusions: Containment measures are necessary if strategies are considered to make their role effective in our population.