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dc.date.accessioned 2021-03-15T14:08:11Z
dc.date.available 2021-03-15T14:08:11Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/114892
dc.description.abstract En el contexto del nuevo coronavirus COVID-19 que ha llevado al colapso del sistema de salud en gran número de países y dejando miles de fallecidos a nivel mundial, tanto autoridades nacionales como sub-nacionales, se ven en el dilema de aplicar o no medidas de distanciamiento social para evitar el colapso del sistema sanitario. Diferentes estudios hoy se enfocan en desarrollar modelos epidemiológicos que puedan guiar a las autoridades en la toma de decisiones y definición políticas adecuadas. En su mayoría, estos estudios se centran en conseguir un alto grado de acierto en sus estimaciones y/o conseguir que el modelo proponga dinámicas variables de predicción, haciendo que los modelos se vuelvan de formulación compleja o con gran número de parámetros necesarios. Este trabajo propone un sistema de fácil aplicación capaz de generar una alerta temprana para evitar un posible colapso del sistema de cuidados intensivos basándonos en el modelo epidemiológico SEIR. es
dc.format.extent 120-124 es
dc.language es es
dc.subject SEIR es
dc.subject Infectados es
dc.subject Hospitalizados es
dc.subject Covid-19 es
dc.title Sistema de rápida implementación de alerta temprana de colapso de cuidados intensivos basados en predicciones con el modelo SEIHR es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/agranda/AGRANDA-14.pdf es
sedici.identifier.issn 2683-8966 es
sedici.creator.person Bellassai, Juan Carlos es
sedici.creator.person Alasino, Gustavo es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2020-10
sedici.relation.event VI Simposio Argentino de Ciencia de Datos y GRANdes DAtos (AGRANDA 2020) - JAIIO 49 (Modalidad virtual) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)