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Predicciones de un modelo SEIR para casos de COVID-19 en Cali, Colombia

2020; National University of Córdoba; Volume: 22; Issue: 2 Linguagem: Espanhol

10.15446/rsap.v22n2.86432

2539-3596

David Arango-Londoño, Delia Ortega-Lenis, Edgar Muñoz, Daniel Elías Cuartas, Diana María Caicedo, Jorge Mena, Miyerlandi Torres, Fabián Méndez,

COVID-19 Pandemic Impacts

Objetivo Predecir el número de casos de COVID-19 en la ciudad de Cali-Colombia mediante el desarrollo de un modelo SEIR.Métodos Se utilizó un modelo determinista compartimental SEIR considerando los estados: susceptibles (S), expuestos (E), infectados (I) y recuperados (R). Los parámetros del modelo fueron seleccionados de acuerdo a la revisión de literatura. En el casode la tasa de letalidad, se usaron los datos de la Secretaría de Salud Municipal de Cali. Se plantearon varios escenarios teniendo en cuenta variaciones en el número básico de reproducción (R0) y en la tasa de letalidad; además, se comparó la predicción hasta el 9 de abril con los datos observados.Resultados A través del modelo SEIR se encontró que, con el número básico de reproducción más alto (2,6) y utilizando la letalidad calculada para la ciudad de 2,0%, el número máximo de casos se alcanzaría el primero de junio con 195 666 (prevalencia); sin embargo, al comparar los casos observados con los esperados, al inicio la ocurrencia observada estaba por encima de la proyectada; pero luego cambia la tendencia con una disminución marcada de la pendiente.Conclusiones Los modelos epidemiológicos SEIR son métodos muy utilizados para la proyección de casos en enfermedades infecciosas; sin embargo, se debe tener en cuenta que son modelos deterministas que pueden utilizar parámetros supuestos y podrían generar resultados imprecisos.