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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 641415 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 641415

Título del libro: Mathematical Modeling, Simulations, And Ai For Emergent Pandemic Diseases: Lessons Learned From Covid-19
Título del capítulo: Optimizing contact tracing: Leveraging contact network structure

Autores UNAM:
GUILLERMO DE ANDA JAUREGUI;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2023

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Palabras clave:

Complex networks; Contact tracing; COVID-19; Diffusion on networks; Epidemic dynamics

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Resumen:

Widespread testing, tracing, and isolation of cases are among the many nonpharmaceutical interventions needed to control the spread of SARS-CoV-2. Nevertheless, financial and logistical constraints may lead to scenarios in which suboptimal amounts of tests can be performed. In this chapter, we show that by leveraging structural features of the contact network of Mexico City on which the infectious agent spreads, we may increase the number of infectious individuals traced from a set of passively detected cases. Such strategy can be used to cut transmission chains proactively. © 2023 Elsevier B.V. All rights reserved.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9780323950640
Editorial:
Elsevier Nombre de la publicación:
Optimizing contact tracing: Leveraging contact network structure
Página inicial:
109
Página final:
118

Tipo de producto:
Capítulo de un Libro

DOI:
10.1016/B978-0-323-95064-0.00010-5