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Modelación matemática de la dinámica del dengue en Villavicencio, Meta

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dc.contributor.advisorRojas García, Beatriz
dc.contributor.advisorLadino Martínez, Lilia Mercedes
dc.contributor.authorCastellanos Hernández, Jose Rubén
dc.contributor.juryEspitia Morillo, Cristian
dc.contributor.jurySantos Niño, Alexander
dc.date.accessioned2025-04-09T16:09:34Z
dc.date.available2025-04-09T16:09:34Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionIncluyen figurasspa
dc.description.abstractUna epidemia es un brote de una enfermedad que ataca a un porcentaje considerable de personas de una comunidad en un mismo intervalo de tiempo (Castañeda et al., 2019). En la historia han existido varias epidemias que han afectado el desarrollo de la población a nivel cultural, político y económico. Dentro de estas enfermedades se destaca el dengue, el cual es un flavivirus del género togaviridae que se transmite a través de la picadura del mosquito hembra Aedes aegypti, vector que constituye hoy la arbovirosis más importante a nivel mundial (Organización Mundial de la Salud, 2023). Este mosquito requiere condiciones ambientales específicas para su reproducción y sobrevivencia tales como criaderos frecuentes, temperaturas cálidas y sitios de permanencia para su corto ciclo de vida (Velasco et al., 2017). El uso de modelos matemáticos en epidemiología ha permitido estudiar la dinámica de diversas enfermedades y tomar decisiones para su prevención o control en poblaciones específicas, como lo muestran los trabajos de Bustaman et al. (2018), y Tsai et al. (2022). Sin embargo, en la actualidad no existen modelos matemáticos para estudiar la dinámica del dengue en Villavicencio ni en el departamento del Meta, a pesar de que este es uno de los principales problemas de salud pública en la región.spa
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameLicenciado(a) en Matemáticas
dc.description.notesInforme final modalidad Trabajo de grado presentado como requisito para optar el título de Licenciado en Matemáticas.spa
dc.description.tableofcontentsIntroducción. -- 1 Marco referencial. -- 1.1 Marco contextual. -- 1.1.1 Estado del arte. -- 1.2 Marco teórico conceptual. -- 1.2.1 Modelos matemáticos en epidemiología. -- 1.2.1.1 Modelo si sin dinámica vital. -- 15 1.2.1.2 Modelo sis sin dinámica vital. -- 1.2.1.3 Modelo sir sin dinámica vital. -- 1.2.1.4 Modelo sir con dinámica vital. -- 1.2.1.5 Modelo sirs sin dinámica vital. -- 1.2.1.6 Modelo seir sin dinámica vital. -- 1.2.2 Dinámica de sistemas. -- 1.2.3 Fundamentos de ecuaciones diferenciales ordinarias. -- 1.2.3.1 Linealización de ecuaciones diferenciales ordinarias no lineales. -- 1.2.3.2 Ecuación característica de ecuaciones diferenciales ordinarias no lineales. -- 1.2.3.3 Linealización de un sistema de ecuaciones diferenciales no lineales 27 1.2.4 Fundamentos de ecuaciones diferenciales ordinarias con retardo. -- 1.2.4.1 Linealización de ecuaciones diferenciales ordinarias con retardos. -- 1.2.4.2 Ecuación característica de ecuaciones diferenciales ordinarias con retardo. -- 1.2.4.3 Linealización de sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias con retardo. -- 1.2.4.4 Ecuación característica de sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias con retardo. -- 2 Materiales y métodos. -- 3 Resultados y análisis. -- 3.1 Modelamiento matemático de la dinámica del dengue en Villavicencio, meta. -- 3.1.1 Primer modelo matemático. -- 3.1.1.1 Simulación y ajuste del primer modelo matemático. -- 3.1.2 Segundo modelo matemático. -- 3.1.2.1 Simulación y ajuste del segundo modelo matemático. -- 3.1.3 Tercer modelo matemático. -- 3.1.3.1 Simulación y ajuste del tercer modelo matemático. -- 3.1.4 Cuarto modelo matemático. -- 3.1.4.1 Simulación y ajuste del cuarto modelo. -- 3.1.5 Quinto modelo matemático. -- 3.1.5.1 Simulación y ajuste del quinto modelo matemático. -- 3.2 Modelo matemático para la dinámica del dengue en Villavicencio, meta. -- 3.3 Análisis de predicciones del modelo en diferentes escenarios con respecto a la precipitación. -- 4 Conclusiones. -- 5 Recomendaciones. – Bibliografía. – Anexos. -- Resumen analítico especializado.spa
dc.format.extent66
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationCastellanos Hernández, José R. (2024). Modelación matemática de la dinámica del dengue en Villavicencio, Meta. [Trabajo de grado, Universidad de los Llanos]. Repositorio digital Universidad de los Llanos.
dc.identifier.instnameUniversidad de los Llanos
dc.identifier.reponameRepositorio digital Universidad de los Llanos
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unillanos.edu.co/home
dc.identifier.urihttps://repositorio.unillanos.edu.co/handle/001/4970
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de los Llanos
dc.publisher.branchSede Barcelona
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Humanas y de la Educación
dc.publisher.placeVillavicencio- Meta
dc.publisher.programLicenciatura en Matemáticas
dc.relation.referencesAlcalá, L et al. (2015). Productividad de Aedes aegypti (L.) (Diptera: Culicidae) en viviendas y espacios públicos en una ciudad endémica para dengue en Colombia. Biomédica, 35(2), 258-268.
dc.relation.referencesAracil, J., Gordillo, F. (1997). Dinámica de sistemas (p. 20). Madrid: Alianza editorial.
dc.relation.referencesArias, J. (2018). Estimación de los parámetros de dos modelos para la dinámica del dengue y su vector en Cali, Colombia. Colombia. Ingeniería y Ciencia, 14(28), 69-92
dc.relation.referencesBrauer, F., y Castillo, F. (2001). Mathematical models in population biology and epidemiology. Texts in Applied Mathematics, Vol. 40. Springer, New York
dc.relation.referencesBustamam, A., Aldila, D., & Yuwanda, A. (2018). Understanding dengue control for short-and long-term intervention with a mathematical model approach. Journal of Applied Mathematics, 2018.
dc.relation.referencesCardona, J et al. (2020). Dengue and COVID-19, overlapping epidemics? An analysis from Colombia. J Med Virol 93:522–527. https://doi.org/10.1002/jmv.26194
dc.relation.referencesCastañeda, A., Arteaga, J. (2019), Analisis de modelos matemáticos para el Dengue y el Zika, Universidad de los Andes.
dc.relation.referencesCentro para el control y la prevención de enfermedades. (2019). Ciclo de vida del mosquito Aedes Aegypti. https://www.cdc.gov/zika/pdfs/spanish/MosquitoLifecycle-sp.pdf
dc.relation.referencesDadlani, A., Afolabi, R. O., Jung, H., Sohraby, K., y Kim, K. (2020). Deterministic models in epidemiology: from modeling to implementation. https://arxiv.org/abs/2004.04675.
dc.relation.referencesDeambrosi, B. A., y Bartolomeo, A. (2014). Modelos de análisis financiero aplicado a un título público nacional (Doctoral dissertation, Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas).
dc.relation.referencesDe Leo, E., Aranda, D., Addati, G. A. (2020). Introducción a la Dinámica de Sistemas. Universidad del Cema
dc.relation.referencesDepartamento Administrativo Nacional de Estadística. (2018). Población total censada en Villavicencio. https://sitios.dane.gov.co/cnpv/app/views/informacion/perfiles/50001_infografia.pdf
dc.relation.referencesDrew, D. R. (1995). Dinámica de sistemas aplicada. Isdefe.
dc.relation.referencesGarcía, J. (2006). Aplicaciones prácticas de la Dinámica de Sistemas en un mundo complejo. Universidad de Puerto Rico.
dc.relation.referencesGarcía Rovira, L. (2017). Modelos matemáticos compartimentales en epidemiología. Universidad de La Laguna.
dc.relation.referencesGutiérrez, H., Medina, S., Zapata, J., y Chua, J. (2020). Dengue Infections in Colombia: Epidemiological Trends of a Hyperendemic Country Tropical Medicine and Infectious Disease 5, No. 4: 156.
dc.relation.referencesDe Pereda Sebastián, D., Ramos, A., y Ivorr, B. (2010). Modelización matemática de la difusión de una epidemia de peste porcina entre granjas. Proyecto Fin de Máster en Investigación Matemática. Universidad Complutense de Madrid.
dc.relation.referencesHenao, M., y Valencia, N. (2021). Dinámicas familiares en el manejo del dengue en Villavicencio, Meta. Boletín Semillero de Investigación en Familia, 3(2)
dc.relation.referencesIbarra Vega, D. W., y Redondo, J. M. (2015). Dinámica de sistemas, una herramienta para la educación ambiental en ingeniería. Luna Azul, (41), 152-164
dc.relation.referencesIDEAM. (2019). Boletín climatológico mensual: Análisis de las condiciones meteorológicas presentadas durante el año 2010. IDEAM, Adscrito al Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de Colombia. http://dhime.ideam.gov.co/atencionciudadano
dc.relation.referencesInstituto Nacional de Salud. (2022). Protocolo de vigilancia de dengue Versión 04. https://www.ins.gov.co/buscador-eventos/Lineamientos/Pro-Dengue.pdf
dc.relation.referencesLerma, L et al. (2017). Dengue: una causa frecuente de síndrome febril agudo en el Departamento de El Meta, Colombia. Revista Habanera de Ciencias Médicas, 16(2), 256-267.
dc.relation.referencesLópez, L et al. (2012). Modelo matemático para el control de la transmisión del Dengue. Revista de Salud Pública, 14, 512-523.
dc.relation.referencesMedina, Y. et al. (2017). Modelo matemático que explica mejor la afectación e identifica el patrón relevante en la difusión para el dengue en la zona urbana del municipio de Neiva. Colombia. Entornos, 30(2), 121-131.
dc.relation.referencesMinisterio de Salud y Protección Social, Colombia. Dengue, publicación en línea https://www.minsalud.gov.co/salud/publica/PET/Paginas/dengue.aspx, citado el 9 de agosto de 2022
dc.relation.referencesMinisterio de Salud y Protección Social. Instituto Nacional de Salud. (2019). Informe del evento dengue, Colombia, 2019. https://www.ins.gov.co/buscadoreventos/Informesdeevento/DENGUE-2019.pdf
dc.relation.referencesMinisterio de Salud y Protección Social. Instituto Nacional de Salud. (2013). Dengue Memorias, 2013. https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/TH/Memoriasdengue.pdf
dc.relation.referencesMontesinos, O. A., y Hernández-Suárez, C. M. (2007). Modelos matemáticos para enfermedades infecciosas. Salud pública de México, 49(3), 218-226.
dc.relation.referencesMurray J. D. (2002). Mathematical biology. Interdisciplinary Applied Mathematics, Vol. 17. Springer, New York.
dc.relation.referencesOrganización Mundial de la Salud. (2023). Partes sobre brotes epidémicos - Dengue en la Región de las Américas. Disponible en: https://www.who.int/es/emergencies/disease-outbreaknews/item/2023-DON475
dc.relation.referencesOsorio, J. C. G. (2007). Introducción al pensamiento sistémico. Universidad del Valle
dc.relation.referencesPascual, MDLCM, González, HDL, y López, LA. (2019). Dengue: signos, síntomas y su relación con los parámetros hemoquímicos. Revista Cubana de Tecnología de la Salud , 10 (2), 62-70.
dc.relation.referencesQuintero, M. (2010). Evolución: herramienta software para modelado y simulación con Dinámica de Sistemas. Revista de Dinámica de Sistemas, 5(1).
dc.relation.referencesRegalado, A., Peña, S. (2016). Ecuaciones diferenciales con retardo discreto y aplicaciones. Universidad del Salvador.
dc.relation.referencesRidenhour, B., Kowalik, J. M., y Shay, D. K. (2018). El número reproductivo básico (푅0): consideraciones para su aplicación en la salud pública. American Journal of Public Health, 108(S6), S455-S465. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6291769/
dc.relation.referencesRúa-Uribe, G. L et al. (2013). Modelado del efecto de la variabilidad climática local sobre la transmisión de dengue en Medellín (Colombia) mediante análisis de series temporales. Biomédica, 33, 142-152
dc.relation.referencesRubio, Y., Pérez, L. M., Infante, M., Comach, G., y Urdaneta, L. (2011). Influencia de las variables climáticas en la casuística de dengue y la abundancia de Aedes aegypti (Diptera: Culicidae) en Maracay, Venezuela. Boletin de Malariologia y Salud Ambiental, 51(2), 145-158.
dc.relation.referencesSáez, V. (2006). Estudio correlativo entre dengue, precipitación y temperatura del aire, periodo 1995 a 2002. Municipio Libertador. Distrito Capital. Venezuela. Terra. Nueva Etapa, 22(32), 123-155.
dc.relation.referencesSamaniego, H. (2019). Un modelo para el control de inventarios utilizando dinámica de sistemas. Estudios de la Gestión: Revista Internacional de Administración, (6), 134-154.
dc.relation.referencesSánchez, E., Pascual, M. E., Expósito, L. M., y González, R. (2022). Variabilidad climática y su influencia en la aparición del dengue en provincia Guantánamo. Revista Información Científica, 101(6)
dc.relation.referencesSantos, D.A., y Thibes, R. (2014). Simulaciones numéricas de un modelo de transmisión del dengue en microrregiones del Suroeste de Bahía (Brasil). Brasil. TEMA (Sao Carlos), 15, 249-259.
dc.relation.referencesSanusi, W et al. (2021). Analysis and simulation of SIRS model for dengue fever transmission in South Sulawesi. Indonesia. Journal of Applied Mathematics, 2021, 1-8.
dc.relation.referencesSardar, T., Rana, S., y Chattopadhyay, J. (2015). A mathematical model of dengue transmission with memory. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 22(1-3), 511-525.
dc.relation.referencesSide, S., y Noorani, S. (2013). A SIR Model for Spread of Dengue Fever Disease (Simulation for South Sulawesi, Indonesia and Selangor, Malaysia). World Journal of Modelling and Simulation, 9(2), 96-105.
dc.relation.referencesTsai, J. F., Chu, T. L., Cuevas Brun, E. H., & Lin, M. H. (2022, January). Solving patient allocation problem during an epidemic dengue fever outbreak by mathematical modelling. In Healthcare (Vol. 10, No. 1, p. 163). MDPI.
dc.relation.referencesVelasco-Hernández,J.X. (2000). El gen, la forma, el virus y la idea: una perspectiva personal de la biología matemática. Miscelánea Matemática. 32, 5-38.
dc.relation.referencesVelasco-Hernández,J.X. (2007). Modelos Matemáticos en epidemiología: enfoques y alcances. Miscelánea Matemática. 44,11-27.
dc.relation.referencesVelasco, M., Salcedo. G, y Barradas. I. (2017). Modelo matemático para un brote de dengue en función de una variable exógena: el problema inverso. Armenia. Universidad del Quindío.
dc.relation.referencesVentana Systems Inc. (2019). Vensim PLE. https://vensim.com/
dc.relation.referencesUlisses, E et al.(2000). Climate change and vector-borne diseases: a regional analysis. Bulletin of the world health organization, 78(9), 1136-1147
dc.rightsDerechos reservados- Universidad de los Llanos, 2024spa
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dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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