Un modelo tipo Susceptible-Infectado-Recuperado modificado para estimar los casos Covid-19 no observados

Ponente(s): Imelda Trejo Lorenzo, Nicolas Hengartner

Ajustar modelos epidemiológicos es problemático cuando una fracción de infectados no son reportados. Suponiendo una dinámica poblacional dictada por un modelo tipo Susceptible-Infectado-Recuperado (SIR) con una distribución general pero desconocida para el tiempo de residencia en la clase de infectados, introducimos un sistema de ecuaciones diferencial-integral para estimar los casos no reportados durante brotes epidémicos. Usando estas ecuaciones, desarrollamos un modelo estocástico para los casos observables y usamos inferencia Bayesiana para la estimación de los parámetros del modelo. Finalmente, usamos nuestro modelo para estimar la tasa de transmisión y fracción de casos no reportados del presente brote epidémico Coronavirus 2019 en algunos países americanos. Nuestros resultados revelan que más del 50% de los infectados no fueron observados en varios países latinoamericanos durante el 2020.