Con asesoría de: Carlos Castillo Chávez, Brown University / Carlos Hernández, Universidad de Colima / Juan Aparicio, Universidad de Salta

Simulación a 90 días: Datos, modelos y perspectivas del COVID-19 en El Salvador

Nota hermenéutica del modelo

Esta segunda simulación nos ayuda a “calibrar y ubicar” mejor los escenarios posibles de la evolución de la pandemia en El Salvador.
Hemos eliminado las condiciones de aislamiento bajo, ya que en el país se están cumpliendo ciertas condiciones importante: Cierre de aeropuerto, cierre migratorio y cuarentena.
Movimos nuestro criterio de interpretación de la simulación inicial de 60 días desde el escenario crítico al escenario moderado: Informe UFG_FUSADES_COVID El Salvador – 4 de abril
Evolución de contagios a 21 días del primer caso marcan una tendencia.
El escenario crítico a 90 días ha cambiado sustancialmente, pero puede ser irreal conforme a la tendencia y evolución de casos.

Siguiendo las pautas de instituciones prestigiosas y rigurosas (London Business School; The economics of a pandemic: the case of COVID-19; p.28)
El modelo SIR es adecuado para analizar las tendencias y evolución epidemiológicas.
El modelo SIR (W. O. Kermack y A. G. McKendrick, 1927) considera una enfermedad que se desarrolla a lo largo del tiempo y únicamente tres clases de individuos (de donde proviene el nombre):
S Individuos susceptibles, es decir, aquellos que no han enfermado anteriormente y por lo tanto pueden resultar infectados al entrar en contacto con la enfermedad.
I Individuos infectados y por lo tanto en condiciones de transmitir la enfermedad a los del grupo S.
R Individuos recuperados de la enfermedad, y que ya no están en condiciones ni de enfermar nuevamente ni de transmitir la enfermedad a otros.
Modelo SEIS considera una nueva clase de individuos:
E (del inglés exposed): aquellos que portan la enfermedad pero que al hallarse en su periodo de incubación no muestran síntomas y pueden o no estar en condición de infectar a otros.
Modelo SEIR Derivado del modelo SEIS, agrega R: población de recuperados.