COVID-19 a nivel local: SEIR+ un modelo para proyectar escenarios epidemiológicos y demandas hacia el sistema sanitario

Abstract

Resumen: Este trabajo presenta un modelo capaz de describir y proyectar la evolución del COVID-19 a nivel local. Para ello, diseñamos, programamos, y calibramos un modelo epidemiológico “SEIR plus” que además de los cuatro estados principales del modelo SEIR clásico, describe la trayectoria de enfermos severos y críticos, estados esenciales para la planificación del sistema de salud. Además, sumamos particularidades locales, como ser la curva etaria de la población y medidas de mitigación que impacten en el factor reproductivo. Asimismo, nuestro modelo es estocástico debido a la incorporación de incertidumbre en variables claves asociadas al virus y de difícil proyección para el hacedor de políticas. El modelo muestra un buen ajuste adentro y afuera de la muestra en su aplicación a Ciudad de Buenos Aires y Tucumán, Argentina. Finalmente, mostramos su aplicación para Tucumán, proyectando un escenario epidemiológico factible, y las demandas del sistema sanitario.

Abstract: This article presents a model able to describe and forecast the evolution of Covid-19 at the local level. This involves the design, programming and calibration of an epidemiological model that, in addition to the four states of a SEIR model, describes the path of severe and critical patients, fundamental states in order to plan the health system. Our model embeds local characteristics, such as the age composition of the population and the effect of mitigation measures on the reproductive factor. Likewise, our model is stochastic due to the incorporation of uncertainty in key variables associated with the virus and of difficult projection for the policy maker. Besides, we show the goodness of fit inside and outside the sample for Tucumán and Ciudad de Buenos Aires, Argentina. Finally, we show its application at the local level, forecasting a likely epidemiological scenario, and demands to the health system for Tucumán, Argentina.