visitante ::
identificación
|
|||||||||||||||
Buscar | Enviar | Ayuda | Servicio de Bibliotecas | Sobre el DDD | Català English Español |
Página principal > Artículos > Artículos publicados > Stochastic simulation of successive saves of COVID-19 in the province of Barcelona |
Fecha: | 2023 |
Resumen: | Analytic compartmental models are currently used in mathematical epidemiology to forecast the COVID-19 pandemic evolution and explore the impact of mitigation strategies. In general, such models treat the population as a single entity, losing the social, cultural and economical specificities. We present a network model that uses socio-demographic datasets with the highest available granularity to predict the spread of COVID-19 in the province of Barcelona. The model is flexible enough to incorporate the effect of containment policies, such as lockdowns or the use of protective masks, and can be easily adapted to future epidemics. We follow a stochastic approach that combines a compartmental model with detailed individual microdata from the population census, including social determinants and age-dependent strata, and time-dependent mobility information. We show that our model reproduces the dynamical features of the disease across two waves and demonstrates its capability to become a powerful tool for simulating epidemic events. |
Ayudas: | Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca 2020PANDE0180 Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca SGR/1069 European Commission. Horizon 2020 758145 European Commission. Horizon 2020 01370 European Commission. Horizon 2020 6655919 Agencia Estatal de Investigación PID2020-112965GB-I00 |
Nota: | Altres ajuts: CERCA Programme/Generalitat de Catalunya ; Talent Research Program (Universitat Autònoma de Barcelona) |
Derechos: | Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original. |
Lengua: | Anglès |
Documento: | Article ; recerca ; Versió publicada |
Materia: | COVID-19 modelling ; Parameter estimation ; Socio-demographic data ; Intervention |
Publicado en: | Infectious Disease Modelling, Vol. 8 (2023) , p. 145-158, ISSN 2468-0427 |
15 p, 1.3 MB |