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SIR model of the COVID-19 pandemic in Colombia / Modelo SIR de la pandemia de COVID-19 en Colombia / Modelo SIR da pandemia de COVID-19 na Colômbia
Manrique-Abril, Fred G; Agudelo-Calderon, Carlos A; González-Chordá, Víctor M; Gutiérrez-Lesmes, Oscar; Téllez-Piñerez, Cristian F; Herrera-Amaya, Giomar.
  • Manrique-Abril, Fred G; Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Enfermería. Bogotá. CO
  • Agudelo-Calderon, Carlos A; Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Medicina. Instituto de Salud Pública. Bogotá. CO
  • González-Chordá, Víctor M; Universitat Jaume I. Departamento de Enfermería. s.l. ES
  • Gutiérrez-Lesmes, Oscar; Universidade das Planícies. Escuela de Salud Pública. Villavicencio. CO
  • Téllez-Piñerez, Cristian F; Universidad Santo Tomas. Bogotá. CO
  • Herrera-Amaya, Giomar; Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. s.l. CO
Rev. salud pública ; 22(1): e185977, ene.-feb. 2020. tab, graf
Article in Spanish, Portuguese | WHO COVID, LILACS (Americas) | ID: covidwho-664613
Responsible library: BR1.1
RESUMEN
RESUMEN Objetivo Desarrollar un modelo SIR pronóstico de la pandemia de COVID-19 en el territorio colombiano. Métodos Se utilizó un modelo SIR con enfoque determinístico para pronosticar el desarrollo de la pandemia de COVID-19 en Colombia. Los estados considerados fueron susceptibles (S), infecciosos (i) y recuperados o fallecidos (R). Los datos poblacionales se obtuvieron del Departamento Administrativo Nacional de estadística (Proyecciones de Población 2018-2020, difundida en enero de 2020) y los datos sobre casos diarios confirmados de COVID-19 del Instituto Nacional de Salud. Se plantearon diferentes modelos variando el número básico de reproducción (R0). Resultados A partir de los casos reportados por el Ministerio de Salud se crearon cuatro ambientes o escenarios simulados en un modelo SIR epidemiológico, se extendieron las series de tiempo hasta el 30 de mayo, fecha probable del 99% de infección poblacional. Un R0 de 2 es la aproximación más cercana al comportamiento de la pandemia durante los primeros 15 días desde el reporte del caso 0, el peor escenario se daría en la primera semana de abril con un R0 igual a 3. Conclusiones Se hacen necesarias nuevas medidas de mitigación y supresión en las fases de contención y transmisión sostenida, como aumento de la capacidad diagnostica por pruebas y desinfección de zonas pobladas y hogares de aislamiento.
ABSTRACT
ABSTRACT Objective To develop a prognostic SIR model of the COVID-19 pandemic in Colombia. Materials and Methods A SIR model with a deterministic approach was used to forecast the development of the COVID-19 pandemic in Colombia. The states considered were susceptible (S), infectious (i) and recovered or deceased (R). Population data were obtained from the National Administrative Department of Statistics (DANE) - Population Projections 2018-2020, released in January 2020-, and data on daily confirmed cases of COVID-19 from the National Institute of Health. Different models were proposed varying the basic reproduction number (R0). Results Based on the cases reported by the Ministry of Health, 4 simulated environments were created in an epidemiological SIR model. The time series was extended until May 30, the probable date when 99% of the population will be infected. R0=2 is the basic reproduction number and the closest approximation to the behavior of the pandemic during the first 15 days since the first case report; the worst scenario would occur in the first week of April with R0=3. Conclusions Further mitigation and suppression measures are necessary in the containment and sustained transmission phases, such as increased diagnostic capacity through testing and disinfection of populated areas and homes in isolation.
RESUMO
RESUMO OBJETIVO Desenvolver um modelo SIR prognóstico da pandemia de COVID-19 no território colombiano. MÉTODOS Um modelo SIR com abordagem determinística foi usado para prever o desenvolvimento da pandemia de COVID-19 na Colômbia. Os estados considerados foram suscetíveis (S), infecciosos (i) e recuperados ou falecidos (R). Os dados populacionais foram obtidos do Departamento Administrativo Nacional de Estatística (Projeções de População 2018-2020, divulgado em janeiro de 2020) e dados sobre casos confirmados diariamente de COVID-19 do Instituto Nacional de Saúde. Diferentes modelos foram propostos variando o número básico de reprodução (R 0 ). RESULTADOS Dos casos relatados pelo Ministério da Saúde, quatro ambientes ou cenários simulados foram criados em um modelo epidemiológico de RIS, as séries temporais foram estendidas até 30 de maio, data provável de 99% de infecção populacional. Um R 0 de 2 é a aproximação mais próxima do comportamento da pandemia durante os primeiros 15 dias a partir do relato do caso 0, o pior cenário ocorreria na primeira semana de abril com um R 0 igual a 3. CONCLUSÕES Novas medidas de mitigação e supressão são necessárias nas fases de contenção e transmissão sustentada, como aumento da capacidade de diagnóstico por testes e desinfecção de áreas povoadas e residências isoladas.
Subject(s)
Keywords

Full text: Available Collection: International databases Database: WHO COVID / LILACS (Americas) Main subject: Coronavirus Infections / Disaster Management / Basic Reproduction Number / Pandemics Type of study: Diagnostic study / Experimental Studies / Observational study / Prognostic study Limits: Humans Country/Region as subject: South America / Colombia Language: Spanish / Portuguese Journal: Rev. salud pública Journal subject: Public Health Year: 2020 Document Type: Article Institution/Affiliation country: Universidad Nacional de Colombia/CO / Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia/CO / Universidad Santo Tomas/CO / Universidade das Planícies/CO / Universitat Jaume I/ES

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