Titulo:
Modelo matemático que explica mejor la afectación e identifica el patrón relevante en la difusión para el dengue en la zona urbana del municipio de Neiva
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Sumario:
El grupo de investigación BioEsMath de la universidad Surcolombiana, teniendo en cuenta la situación actual del dengue en el departamento del Huila y la manera como se expande por las comunas del municipio de Neiva, adapto el modelo matemático H SIR de (Sebastián, 2010) para explicar la afectación e identificar el patrón relevante de difusión del dengue en la zona urbana del municipio de Neiva. Esta herramienta puede ser tenida en cuenta por el SIVIGIHUILA (Ospina), para apoyar en forma científica la toma de decisiones en los programas de vigilancia y control contra la epidemia del dengue que afecta la capital huilense.Las componentes que rigen esta investigación, es el uso de técnicas computacionales (simulación) y métodos de la matemática... Ver más
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Modelo matemático que explica mejor la afectación e identifica el patrón relevante en la difusión para el dengue en la zona urbana del municipio de Neiva LUIS VILLAR, M. Y. (2015, January 8). Efficacy of a Teatravalent Dengue Vaccine Children in Latin America. The New England Journal of Medicine, 372(2). Carlos Castillo- Chaves, o. (2015). Modelos de propagación de Enfermedades Infecciosas. Cali. Chiu. C Hoppensteadt, F. C. (1993). Analysis and computer simulation of accretion patterns in bacterial cultures. DIGIANO FRANCIS A., y. W. (n.d.). Process Dynamics in Environmental Systems; a wiley-interscience publication. ESPAÑA, G. F. (2012). MODELAMIENTO DE LA DINÁMICA DEL DENGUE EN COLOMBIA. Bogotá. Elmerde, B. (2012). Estudios en Biomatemática. En B. s. Elmerde la pava salgado. Universidad Autonoma de Occidente. Ernesto Andrade Cerquera, A. R. (2013). Situación actual de dengue en el departamento del Huila. En A. R. Ernesto Andrade Cerquera. España, G. F. (2012). Modelamiento de la dinámica del dengue en Colombia. Bogotá. F.G., E. (2002). Dinamica de transmisión del dengue en la ciudad de Colima. Mexico: Universidad de Colima. Huila, G. d. (2016). Decreto de Liquidación de Presupuesto 2017. El camino es la educación. Huila, G. d. (2016). Sistema de Gestión integrado. Informe de supervisión de contrato o convenio. IRENE, D. (n.d.). First report on susceptibility of wild aede aegypti. Universidad del Quindio. JUAN, R. R. (2004). Modelo estocastico de transmición del dengue en poblaciones estructuradas.Tesis. Universidad de Colima. KienyKe. (25 de 9 de 2015). Salud y Bienestar. Obtenido de https://www.kienyke.com/tendencias/salud-y-bienestar/costos-deldengue-en-colombia LEAH-KESHET, E. (1988). Mathematical Models in Biology. University of Britis Columbia Vancouver , BritisColumbia, Society for industrial and applied Mathematics Philadelphia . Canada . MURRAY, J. (n.d.). Mathematical BiOLOGY. I. An Introduction, Third Edition. BARRIOS, J. (2011). Dynamical models described by differential inclusions in Epidemiology. The cases of HIV and dengue. Tesis doctoral, cap. 4, Universidad de la Habana-Universite desAntilles et de la Guayane. Ospina, E. C. (n.d.). Bases estadisticas de salud pública. Neiva. PEREZ., A. H. (2010). Actualización en aspectos epidemiológicos y clínicos del dengue. Revista cuabana de salud pública, 36(1). Pérez, A. H. (2010). Actualización en aspectos epidemiológicos y clínicos del dengue. Revista cubana de salud pública, 36(1). Rodrıguez, M. G. (2004). Dinamica de transmisión y modelos matemáticos en enfermedades transmitidas por vectores. Venezuela: Entomotropica. Salud, O. M. (2016). Presupuesto por Programa 2016-2017. Salud, O. M. (2017). Dengue y dengue grave. Obtenido de http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs117/es/ Sebastián, D. d. (2010). Modelización matemática de la difusión de una epidemia de peste porcina entre granjas. Madrid. Social, M. d. (2016). 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Oxford University. application/pdf El grupo de investigación BioEsMath de la universidad Surcolombiana, teniendo en cuenta la situación actual del dengue en el departamento del Huila y la manera como se expande por las comunas del municipio de Neiva, adapto el modelo matemático H SIR de (Sebastián, 2010) para explicar la afectación e identificar el patrón relevante de difusión del dengue en la zona urbana del municipio de Neiva. Esta herramienta puede ser tenida en cuenta por el SIVIGIHUILA (Ospina), para apoyar en forma científica la toma de decisiones en los programas de vigilancia y control contra la epidemia del dengue que afecta la capital huilense.Las componentes que rigen esta investigación, es el uso de técnicas computacionales (simulación) y métodos de la matemática clásica, método numérico de Runge-Kutta de cuarto orden. El modelo costa de tres ecuaciones diferenciales ordinarias, que, aplicado a los datos reales de los infectados, 4 años y 23 semanas, se simulo la epidemia del dengue en el periodo comprendido 2013 hasta el mes de mayo del 2017, el cual afecta la salud de los pobladores y por tanto la economía y bienestar de éste municipio. Medina Arce, Yineth Ramos Tapias, Jeferson Antonio Dengue Epidemiología Simulación Dinámica poblacional Modelos matemáticos. Epidemiología. 30 2 Artículo de revista Publication application/pdf Entornos - 2018 Universidad Surcolombiana Entornos https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Español https://journalusco.edu.co/index.php/entornos/article/view/1415 text/html Modelo matemático que explica mejor la afectación e identifica el patrón relevante en la difusión para el dengue en la zona urbana del municipio de Neiva Journal article 10.25054/01247905.1415 121 https://doi.org/10.25054/01247905.1415 https://journalusco.edu.co/index.php/entornos/article/download/1415/2742 https://journalusco.edu.co/index.php/entornos/article/download/1415/2957 https://journalusco.edu.co/index.php/entornos/article/download/1415/2832 2590-8081 0124-7905 2017-11-30T00:00:00Z 131 2017-11-30 2017-11-30T00:00:00Z |
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El grupo de investigación BioEsMath de la universidad Surcolombiana, teniendo en cuenta la situación actual del dengue en el departamento del Huila y la manera como se expande por las comunas del municipio de Neiva, adapto el modelo matemático H SIR de (Sebastián, 2010) para explicar la afectación e identificar el patrón relevante de difusión del dengue en la zona urbana del municipio de Neiva. Esta herramienta puede ser tenida en cuenta por el SIVIGIHUILA (Ospina), para apoyar en forma científica la toma de decisiones en los programas de vigilancia y control contra la epidemia del dengue que afecta la capital huilense.Las componentes que rigen esta investigación, es el uso de técnicas computacionales (simulación) y métodos de la matemática clásica, método numérico de Runge-Kutta de cuarto orden. El modelo costa de tres ecuaciones diferenciales ordinarias, que, aplicado a los datos reales de los infectados, 4 años y 23 semanas, se simulo la epidemia del dengue en el periodo comprendido 2013 hasta el mes de mayo del 2017, el cual afecta la salud de los pobladores y por tanto la economía y bienestar de éste municipio.
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