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El simulador GLEAMviz es una aplicación cliente-servidor que aplica el modelo GLEAM y que se ha concebido para que los epidemiólogos y los legisladores puedan utilizarla para analizar amenazas pandémicas, prever su evolución y ayudar a abordar los desafíos a los que se enfrentan a la hora de desarrollar estrategias de intervención para minimizar su impacto.
GLEAM es un modelo estocástico de metapoblación que utiliza tres capas fundamentales: la capa de población, la capa de movilidad y la capa de enfermedades. La población mundial se divide en más de 3200 subpoblaciones centradas alrededor de los principales centros de transporte aéreo: la capa de población utiliza datos obtenidos a partir del proyecto Gridded Population of the World («Población mundial cuadriculada») del SEDAC, el Centro de Datos y Aplicaciones Socioeconómicas de la NASA (https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/collection/gpw-v4). Estas zonas de concentración de la población se encuentran interconectadas mediante dos redes de movilidad diferentes. Para la movilidad de largo alcance se emplean datos sobre los pasajeros de las aerolíneas tomados por OAG, mientras que la movilidad de corto alcance entre las regiones colindantes se simula utilizando datos de los desplazamientos. Para cada subpoblación, la dinámica de la enfermedad utiliza un enfoque de modelado por divisiones y la evolución de la pandemia se determina a través de ecuaciones que describen la transición de los individuos entre las distintas divisiones.
El modelo GLEAM se ha utilizado en distintos países de diferentes formas, por ejemplo, integrándolo con modelos detallados basados en agentes a nivel de país, y se ha utilizado y validado en numerosos escenarios de la vida real, comenzando por la pandemia de la gripe H1N1 en 2009. El uso del simulador GLEAMviz permite realizar análisis de los escenarios y calcular la eficacia de las distintas estrategias de contención.
El cliente GLEAMviz permite a los usuarios diseñar simulaciones de brotes de enfermedades infecciosas con una gran flexibilidad. Además, permite definir divisiones complejas e introducir los parámetros de la transición de manera estructurada y, posteriormente, especificando las condiciones iniciales, permite simular la evolución de una pandemia calculando cifras importantes como la incidencia, el tiempo de invasión, etc. Gracias a la se pueden simular distintas estrategias de , es decir, como el uso de medicamentos o vacunas, y comparar la evolución prevista con el escenario de referencia.
Supported Use Cases
Modelling the outbreak of a new COVID-19 strain in the Valencia region
References
SOR-luca.rossi-2021-05-13
Documentation
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