Modelación de datos de brotes de dengue, estimación y predicción de parámetros epidemiológicos

Abstract

A pesar de la popularidad de los modelos matemáticos de transmisión del dengue, estos se ven obstaculizado por el hecho de que no siempre hay demasiada informacion disponible. Una alternativa en esta situación es hacer uso de los modelos fenomenológicos. La investigación se centra en el estudio de tales modelos para la estimación y predicción de parámetros epidemiol ógicos claves. En la presente tesis se proponen nuevas alternativas metodológicas para la modelación de datos de brotes de dengue. Para brotes de una onda se propone un procedimiento que utiliza el promedio de modelos y se proponen diferentes enfoques metodológicos para tener en cuenta la incertidumbre de modelos en la comparación de brotes. Además, se aplican los modelos no lineales con efectos mixtos para el estudio de la heterogeneidad de la trasmisión entre diferentes tareas de una misma región. Para la modelación de brotes multiondas se propone una nueva alternativa metodológica utilizando la verosimilitud perfil. Finalmente, se hace una introducción y se visualizan las funciones del paquete de R creado, Dengue RT, que permitido implementar computacionalmente la metodología propuesta para brotes de una onda. Todas estas alternativas fueron aplicadas a datos de brotes de dengue ocurridos en Cuba.