Please use this identifier to cite or link to this item: http://190.57.147.202:90/xmlui/handle/123456789/3293
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorMora Murillo, Moisés Filiberto-
dc.contributor.authorMora Murillo, Walter Alfredo-
dc.contributor.authorPandey, Digvijay-
dc.date.accessioned2023-04-27T17:06:24Z-
dc.date.available2023-04-27T17:06:24Z-
dc.date.issued2020-10-01-
dc.identifier.issn1390-6542-
dc.identifier.urihttp://190.57.147.202:90/xmlui/handle/123456789/3293-
dc.description.abstractEn Ecuador, en la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas, se creó un Comité de Operaciones Especiales (SOC), para tomar medidas de contención contra el coronavirus 2, del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-COV-2). Esta investigación aborda un análisis de la posible propagación del virus SARS-COV-2, que causa la enfermedad infecciosa, provocada por el nuevo coronavirus (2019-nCoV). Para ello se utiliza el modelo Susceptible, Exposed, Infected and Recovered (SEIR), como método de predicción, de acuerdo con el rigor de las medidas de contención evaluadas y con la aceptación de las personas, a través de una encuesta (95 %, IC), en la cual se determinan tres parámetros: (α) gravedad de las medidas de contención, (k) impacto social de la pandemia, y (β), tasa de transmisión, que luego usamos como β (t) con valor inicial de β = 1. Todo esto, al considerar la rápida proliferación del virus en la provincia y que tiene un promedio de α = 3.23 (IC 95 %: 3 - 4), y para k = 4.10 (IC 95 %: 4 - 5), que las autoridades utilizarán para mitigar la propagación del virus, así como futuros brotes de la enfermedad.en_US
dc.subjectSARS-CoV-2en_US
dc.subjectCorona virusen_US
dc.subjectModelaciónen_US
dc.subjectSimulaciónen_US
dc.subjecttransmisibilidaden_US
dc.titleEFFICIENT PREDICTION AND ANALYSIS OF THE POSSIBLE EVOLUTION OF THE SARS-COV-2 IN COVID-19 APPLYING THE SEIR MODEL IN SANTO DOMINGO DE LOS TSÁCHILAS, ECUADORen_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:ARTÍCULOS CIENTÍFICOS

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Efficient Prediction and Analysis.pdf738.11 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.