Un modelo de microsimulación basado en agentes para la propagación del COVID-19 en Medellín-Colombia
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Desde el brote del nuevo coronavirus (COVID-19) el 31 de diciembre de 2019 en China se extendió rápidamente a más de 200 países de todo el mundo. Los gobiernos de los países afectados han tomado medidas como el distanciamiento social para disminuir la tasa de propagación de COVID-19. Como una forma de evaluar la efectividad de tales acciones, diseñamos un modelo de microsimulación basado en agentes que permite representar la propagación de COVID-19 en Medellín, Colombia. En consecuencia, reproducimos el número de casos y muertes causadas por COVID-19 de acuerdo con los datos reales de Medellín utilizando el modelo propuesto. Además, probamos nuestro modelo con dos escenarios: primero con acciones gubernamentales reales y segundo sin accione... Ver más
1794-1237
2463-0950
18
2021-05-31
36005 pp. 1
16
Revista EIA - 2021
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
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Un modelo de microsimulación basado en agentes para la propagación del COVID-19 en Medellín-Colombia Un An agent-based microsimulation model for COVID-19 dissemination in Medellín-Colombia Desde el brote del nuevo coronavirus (COVID-19) el 31 de diciembre de 2019 en China se extendió rápidamente a más de 200 países de todo el mundo. Los gobiernos de los países afectados han tomado medidas como el distanciamiento social para disminuir la tasa de propagación de COVID-19. Como una forma de evaluar la efectividad de tales acciones, diseñamos un modelo de microsimulación basado en agentes que permite representar la propagación de COVID-19 en Medellín, Colombia. En consecuencia, reproducimos el número de casos y muertes causadas por COVID-19 de acuerdo con los datos reales de Medellín utilizando el modelo propuesto. Además, probamos nuestro modelo con dos escenarios: primero con acciones gubernamentales reales y segundo sin acciones gubernamentales en Medellín-Colombia. Los resultados de nuestro modelo muestran que las políticas de salud pública tempranas permiten aplanar la curva de la propagación de COVID-19 en contraste con el escenario sin restricciones. Como trabajo futuro, incluiremos más clústeres, por ejemplo, clústeres de ocio, clústeres de transporte, y la dinámica de los casos extranjeros de COVID-19 Since the outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) at December 31ths of 2019 in China it quickly spread to more than 200 countries around the word. Government on affected countries have taken actions such as social distancing in order to decrease the COVID-19 spreading rate. As a way to evaluate how effective are such actions, we design an agent-based microsimulation model that allows for representing the COVID-19 spreading in Medellín, Colombia. Accordingly, we reproduce the number of cases and deaths caused by the COVID-19 according to Medellín-real data by using the proposed model. Also, we test our model with two scenarios: first one with real government actions and second one without any government actions in Medellín-Colombia. Our model results show that early-public-health policies allows for flatting the curve of the COVID-19 spreading in contrast to the scenario without restrictions. As future work, we will include more clusters—e.g., leisure clusters, transport clusters—and the dynamic of the foreign COVID-19 cases. Gómez Marín, Cristian Giovanny Mosquera Tobón, Jose David Serna-Urán, Conrado Augusto Agent-based microsimulation modeling Stochastic simulation Dissemination modeling COVID-19 Microsimulación basada en agentes Simulación estocástica Modelado de propagación COVID-19 18 36 Núm. 36 , Año 2021 : Artículo de revista Journal article 2021-05-31 00:00:00 2021-05-31 00:00:00 2021-05-31 application/pdf Fondo Editorial EIA - Universidad EIA Revista EIA 1794-1237 2463-0950 https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1501 10.24050/reia.v18i36.1501 https://doi.org/10.24050/reia.v18i36.1501 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 Revista EIA - 2021 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 36005 pp. 1 16 Acuña, L., Fuente, J. C., Soler, L. A., Valderrama, F., Daza, M. T., y Barbosa-Vaca, L. (2018). Situacion de la Enfermedad Renal Cróncia, la Hipertensión Arterial y la Diabetes Mellistus en Colombia 2017. Bogota, D.C: Fondo Colombiano de Enfermedades de Alto Costo. Adnan, M., Outay, F., Ahmed, S., Brattich, E., di Sabatino, S., y Janssens, D. (2020). Integrated agent-based microsimulation framework for examining impacts of mobility-oriented policies. Personal and Ubiquitous Computing, (1–13). Akira-Toda, A. (2020). Susceptible-Infected-Recovered (SIR) Dynamics of COVID-19 and Economic Impact. ArXiv Preprint ArXiv:2003.11221., 1–15. Retrieved from http://arxiv.org/abs/2003.11221 Alvarez, F., Argente, D., y Lippi, F. (2020). A Simple Planning Problem for COVID-19 Lockdown. In (No. w26981). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.2139/ssrn.3569911 Anderson, R. ., Heesterbeek, H., Klinkenberg, D., y Hollingsworth, T. . (2020). How will country-based mitigation measures influence the course of the COVID-19 epidem. Lancet, 395(10228), 931–934. Araya, N., Leger, P., y Lopez, M. (2019). Whom do i Choose to Diffuse Information onTwitter? An Agent-Based Model Approach. 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Since the outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) at December 31ths of 2019 in China it quickly spread to more than 200 countries around the word. Government on affected countries have taken actions such as social distancing in order to decrease the COVID-19 spreading rate. As a way to evaluate how effective are such actions, we design an agent-based microsimulation model that allows for representing the COVID-19 spreading in Medellín, Colombia. Accordingly, we reproduce the number of cases and deaths caused by the COVID-19 according to Medellín-real data by using the proposed model. Also, we test our model with two scenarios: first one with real government actions and second one without any government actions in Medellín-Colombia. Our model results show that early-public-health policies allows for flatting the curve of the COVID-19 spreading in contrast to the scenario without restrictions. As future work, we will include more clusters—e.g., leisure clusters, transport clusters—and the dynamic of the foreign COVID-19 cases.
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Acuña, L., Fuente, J. C., Soler, L. A., Valderrama, F., Daza, M. T., y Barbosa-Vaca, L. (2018). Situacion de la Enfermedad Renal Cróncia, la Hipertensión Arterial y la Diabetes Mellistus en Colombia 2017. Bogota, D.C: Fondo Colombiano de Enfermedades de Alto Costo. Adnan, M., Outay, F., Ahmed, S., Brattich, E., di Sabatino, S., y Janssens, D. (2020). Integrated agent-based microsimulation framework for examining impacts of mobility-oriented policies. Personal and Ubiquitous Computing, (1–13). Akira-Toda, A. (2020). Susceptible-Infected-Recovered (SIR) Dynamics of COVID-19 and Economic Impact. ArXiv Preprint ArXiv:2003.11221., 1–15. Retrieved from http://arxiv.org/abs/2003.11221 Alvarez, F., Argente, D., y Lippi, F. (2020). A Simple Planning Problem for COVID-19 Lockdown. In (No. w26981). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.2139/ssrn.3569911 Anderson, R. ., Heesterbeek, H., Klinkenberg, D., y Hollingsworth, T. . (2020). 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