Epidemiología: acceso abierto

Abstracto

Comparación de los modelos epidemiológicos SIR y SEIR para la transmisión de COVID-19 en la India con énfasis en la intervención no farmacéutica

Mandala de Manisha

Los modelos de transmisión de enfermedades son útiles para la planificación de decisiones sobre pandemias, asignación de recursos e implementación de intervenciones no farmacéuticas. El SEIR difiere del modelo SIR con un período de exposición adicional debido al período de incubación de COVID-19 durante el cual las personas aún no son infecciosas. He aplicado el enfoque bayesiano con muestreo de cadena de Markov de Monte Carlo (MCMC) en modelos epidemiológicos SEIR y SIR utilizando el código Python PymC3 para estudiar la dinámica de la pandemia de COVID-19 en India, evaluar la efectividad de las medidas no farmacéuticas de marzo a octubre de 2020 y generar predicciones sobre casos de infección nuevos y acumulados diarios. La precisión de la predicción se calculó mediante el error de predicción absoluto medio simétrico (SMAPE) y el error de predicción relativo cuadrático medio (MSRPE).