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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 641416 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= 641416

Título del libro: Mathematical Modeling, Simulations, And Ai For Emergent Pandemic Diseases: Lessons Learned From Covid-19
Título del capítulo: Statistical modeling to understand the COVID-19 pandemic

Autores UNAM:
CARLOS ERWIN RODRIGUEZ HERNANDEZ VELA; RAMSES HUMBERTO MENA CHAVEZ;

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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:

Bayesian modeling; Correlation matrix; Density estimation; Multivariate Bernoulli distribution

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Resumen:

We present two modeling ideas that aim at describing and understanding the effects and evolution of the COVID-19 pandemic in Mexico. First, a new and straightforward statistical methodology is proposed to model epidemic curves. The key here is to assume that the times when a certain number of infected individuals are observed have been censored, but follow a known probability distribution; the censorship point is the most recent date for which a record is available. The second idea exploits the information of patients identified as SARS-CoV-2 positive in Mexico to understand the relationship between comorbidities, symptoms, hospitalizations, and deaths due to the COVID-19 disease. Using the presence or absence of these latter variables, a clinical footprint for each patient is created. The proposal considers all possible footprint combinations resulting in a robust model suitable for Bayesian inference. © 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:
Statistical modeling to understand the COVID-19 pandemic
Página inicial:
287
Página final:
299

Tipo de producto:
Capítulo de un Libro

DOI:
10.1016/B978-0-323-95064-0.00016-6