Descripción del seminario
El Seminario presenta los modelos que está aplicando el grupo de investigación de la EHU-UPV y BCAM a la predicción en el COVID-19. Estos modelos parten de un modelo internacional, que se ha adaptado a la situación de la CAE.
Objetivos
El seminario desea abordar dos objetivos:
1.Mostrar una visión muy general sobre los modelos matemáticos, deterministas y estadísticos, más comúnmente utilizados en la modelización de brotes epidémicos y la transmisión de enfermedades. Los conceptos teóricos se intercalarán con tutoriales en R para mostrar los recursos disponibles y su utilización a nivel de usuario.
2.Mostrar la estimación de modelos epidemiológicos compartimentales desde una perspectiva Bayesiana, lo que proporciona una forma fundamentada para cuantificar la incertidumbre e incorporar conocimientos previos en los modelos. Finalmente, se mostrará la aplicación de un modelo SEIR (Susceptible-Expuesto-Infectado-Recuperado) Bayesiano para la predicción de ingresos hospitalarios y mortalidad por la COVID-19 en Euskadi
Público objetivo
- Profesionales de la estadística
- Profesionales de la epidemiología
- Docentes universitarios
- Personal investigador en los ámbitos público y privado
19/11/2020 (5 horas)
1. Introducción a los modelos matemáticos en epidemiología: Introducción a los diferentes tipos de modelos: compartimentales, espaciales, modelos basados en agentes, modelos de metapoblaciones, etc.
2. Modelos compartimentales tipo SIR (Susceptible-Expuesto-Recuperado) en epidemiología: Introducción a algunos modelos compartimentales clásicos de transmisión de enfermedades que pueden ser descritos mediante sistemas autónomos de ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden no lineales.
3. Número reproductivo básico (R0) y número reproductivo básico instantáneo (Rt): Definición y cálculo. Limitaciones y críticas en función del modelo utilizado.
4. Tutorial práctico en R - I: En este tutorial práctico se presentarán algunas de las librerías más populares para el análisis y modelado de datos epidemiológicos en el lenguaje de programación R. Se ilustrará el uso de las librerías mediante ejemplos reales y reproducibles de los contenidos en los apartados 2 y 3.
a. Recursos disponibles
b. Librerías en R para COVID-19
20/11/2020 (5 horas)
5. Estimación Bayesiana de modelos compartimentales tipo SIR: Tomando como base un modelo simple SIR, en esta parte del curso se mostrará cómo formular, ajustar y diagnosticar modelos compartimentales de transmisión de enfermedades en el lenguaje de programación probabilístico Stan (https://mc-stan.org/).
6. El caso de Euskadi: modelo SEIR Bayesiano y extensiones: Descripción y presentación del modelo SEIR Bayesiano desarrollado para estimar la tasa de mortalidad, ajustada por edad, por infección de SARS-CoV-2. Dicho modelo se ilustrará con resultados para diferentes países. Además, se describirán y presentarán las extensiones y modificaciones realizadas a dicho modelo para su uso en Euskadi, donde el objetivo se centró en obtener proyecciones de ingresos hospitalarios y mortalidad.
7. Tutorial práctico en R - II: En este tutorial el alumno aplicará los conocimientos adquiridos en los apartados 6 y 7.
8. Discusión general: resultados en Euskadi: Presentación detallada y discusión de los principales resultados para Euskadi a lo largo de la pandemia.
Inmaculada Arostegui
Licenciada en Ciencias Matemáticas, Master of Health Science in Biostatistics por la Johns Hopkins University y Doctora en Ciencias Matemáticas por la UPV/EHU. Es profesora plena en el Departamento de Matemáticas de la UPV/EHU, investigadora colaboradora en el Basque Center for Applied Statistics (BCAM) y asesora estadística en el Hospital Universitario Galdakao-Usansolo. Trabaja en modelos estadísticos aplicados a la Investigación de Servicios Sanitarios.
Dae-Jin Lee
Doctor en Ingeniería Matemática (área de Ciencias y Técnicas Estadísticas) por la Universidad Carlos III de Madrid. Ha sido investigador postdoctoral en CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization) en Australia y actualmente lidera la línea de Estadística Aplicada en el Basque Center for Applied Statistics (BCAM). Sus líneas de investigación son los modelos espaciales y espacio-temporales y los modelos de regresión semiparamétrica.
Julien Riou
Médico con especialización en salud pública. Doctor en Bioestadística y Epidemiología por la Universidad de la Sorbona en París. Actualmente es investigador postdoctoral en el Instituto de Medicina Social y Preventiva de la Universidad de Berna (Suiza). Desde 2013 trabaja en el campo de la vigilancia y la modelización de enfermedades infecciosas. Desde principios del 2020, el instituto al que pertenece ha estado involucrado en la respuesta a la pandemia del SARS-CoV-2, publicando una de las primeras estimaciones del número reproductivo básico de este patógeno emergente. Además, han desarrollado un modelo para estimar la tasa de mortalidad ajustada por edad por infección del SARS-CoV-2. Los resultados han sido utilizados por muchas instituciones de salud pública a nivel internacional. En particular, en Euskadi el modelo desarrollado se ha empleado para obtener proyecciones de ingresos hospitalarios y mortalidad.
María Xosé Rodríguez Álvarez
Doctora en Matemáticas por la Universidad de Santiago de Compostela y máster en Bioestadística por la misma universidad. Es Ikerbasque Research Fellow en el Basque Center for Applied Mathematics (BCAM). Trabaja en métodos de regresión semiparamétricos y evaluación estadística de pruebas diagnósticas.
La inscripción es gratuita en cualquier modalidad y contarán con aforo limitado
Existen dos modalidades:
1. Modalidad online
2. Modalidad presencial: Esta modalidad se impartirá si las condiciones sanitarias lo permiten. Será obligatorio el uso de mascarilla.
Pinche en el siguiente botón para inscribirse: Inscripción