Simulaciones de modelos estacionales de propagación del covid: estudio de caso en México

Gerardo Ortigoza, Guillermo Hermida, Miguel Hernández

Resumen


In this work we propose some mathematical models to simulate seasonality behavior
of Covid-19 spread; a periodic transmission rate is added to SEIR, SEIRS, SEIRS with
vaccination (SEIRSV) ode systems and the models are fitted to reported Covid infected
historical data 2021 in Mexico. Numerical simulations reproduce the qualitative seasonality
behavior of covid spread and provide an insight to develop strategies to prevent the diseases
spread. Nearly all discussed approaches show the possible appearance of a fourth covid
wave in Mexico at the end of 2021. Our results suggest that it is mandatory to consider
seasonal factors when planing intervention strategies.
Key words: seir, reinfection, vaccination, periodic transmission rate, machine
learning, Pearson correlation, seasonality.
Codes: 68U20, 92D30, 65D10,00A71.


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DOI: https://doi.org/10.25009/revmedforense.v7i2.2977

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REVISTA MEXICANA DE MEDICINA FORENSE Y CIENCIAS DE LA SALUD, Revista de Divulgación del INSTITUTO DE MEDICINA FORENSE de la UNIVERSIDAD VERACRUZANA.

Año 1, No. 1, Febrero- Julio 2016, es una Publicación semestral editada por el INSTITUTO DE MEDICINA FORENSE de la UNIVERSIDAD VERACRUZANA, Av. S.S. Juan Pablo II, Esq. Jesús Reyes Heroles S/N, Fraccionamiento Costa Verde, C.P. 94294, Boca del Río, Veracruz. México. Tel (229)7 75 2000 Ext. 22011, 22501, 22503, www.uv.mx/veracruz/imf . Reserva de Derechos al Uso Exclusivo No. 04-2015-120316322300-203, ISSN 2448-8011 , ambos otorgados por el Instituto Nacional de Derecho de Autor. INSTITUTO DE MEDICINA FORENSE, 29 de Abril de 2016.

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