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Actualización al 05/04, 4815 infectados totales por #CoronaVirusEnChile. Chile creciendo al 19,15%. Error promedio #Covid19GeoModeller aumentó a +/-74 infectados activos. Sobre límite de tolerancia: se necesita nuevo ajuste del modelo (1/8) 
¿Qué desajusta nuestro modelo (y el de otros también!)? Varios factores:
1. Cambios en la tasa de crecimiento de nuevos infectados por efecto de medidas aplicadas y/o por la aplicación de nuevas medidas (2/8)
1. Cambios en la tasa de crecimiento de nuevos infectados por efecto de medidas aplicadas y/o por la aplicación de nuevas medidas (2/8)
¿Qué desajusta nuestro modelo (y el de otros también!)?
2. Aumento de conciencia pública para prevenir la infección: distanciamiento social, uso de mascarillas, cuarentenas voluntarias (3/8)
2. Aumento de conciencia pública para prevenir la infección: distanciamiento social, uso de mascarillas, cuarentenas voluntarias (3/8)
Actualización al 02/04, 3737 infectados activos #CoronaVirusEnChile. Chile creciendo al 21,08%. Error promedio #Covid19GeoModeller: +/-26 infectados activos. Proyección al 03/04: 4090-4520 (95% IC) infectados (1/8)
Según datos @Ministeriosalud al 02/04 (reportados el 03/04), la tasa promedio de nuevos infectados en Chile es de 21,08%, por debajo del resto de los países en días equivalentes, excepto Hong Kong. (2/8)
Datos @Ministeriosalud muestran que Chile crece a la menor tasa de la comparación debido a:
- Eficacia de medidas del @Gobiernochile
- Factores ambientales que inactiven al virus, tales como radiación UV, temperatura y humedad
- Sub-reporte del número de infectados activos
(3/8)
- Eficacia de medidas del @Gobiernochile
- Factores ambientales que inactiven al virus, tales como radiación UV, temperatura y humedad
- Sub-reporte del número de infectados activos
(3/8)
Abro hilo para explicar los datos generados por nuestra plataforma #Covid19GeoModeller, presentados hoy en #CNN. Vean también el último post ya que contiene los créditos a quienes realmente hacen la pega: los investigadores postdoctorales y los estudiantes del laboratorio. (1/13)
A partir de un proyecto colaborativo con el @min_ciencia, que incluye a otros grupos científicos nacionales, hemos proyectado 6 escenarios para la RM. Importante: para extender #Covid19GeoModeller a #Chile entero, necesitamos los datos de infectados diarios por comuna!! (2/13)
Los escenarios modelados son:
1 Sin cuarentena
- Cuarentenas al 28/03:
2 Total LC PROV VIT
3 Parcial 50% todas las comunas
4 Total LC PROV VIT + parcial resto
5 Total lND LB LC ÑU PROV STGO VIT + parcial resto
6 Total todas las comunas
(3/13)
1 Sin cuarentena
- Cuarentenas al 28/03:
2 Total LC PROV VIT
3 Parcial 50% todas las comunas
4 Total LC PROV VIT + parcial resto
5 Total lND LB LC ÑU PROV STGO VIT + parcial resto
6 Total todas las comunas
(3/13)
Abro hilo para explicar modelo #Covid19GeoModeller, presentado en #TVN. Algunas partes explicadas en simple y otras en difícil. Último post contiene los créditos a quienes realmente hacen la pega: los investigadores postdoctorales y los estudiantes del laboratorio. (1/12)
Lo primero:
Todos los resultados presentados fueron obtenidos usando la plataforma #Covid19GeoModeller, 100% desarrollada por nuestro laboratorio, en el marco de un proyecto de colaboración con el @min_ciencia
Lo segundo:
En otro hilo explicaré los resultados
(2/12)
Todos los resultados presentados fueron obtenidos usando la plataforma #Covid19GeoModeller, 100% desarrollada por nuestro laboratorio, en el marco de un proyecto de colaboración con el @min_ciencia
Lo segundo:
En otro hilo explicaré los resultados
(2/12)
Estados:
las personas transitan entre compartimentos que representan los estados que ocurren durante una epidemia (en este caso, pandemia) (3/12) slideplayer.com/slide/17405360/
las personas transitan entre compartimentos que representan los estados que ocurren durante una epidemia (en este caso, pandemia) (3/12) slideplayer.com/slide/17405360/
