1. Modelos compartimentales:
- Los modelos compartimentales dividen a la población en compartimentos según su estado de infección, como individuos susceptibles (S), infectados (I) y recuperados (R).
- Estos modelos rastrean el flujo de individuos entre compartimentos a lo largo del tiempo, considerando factores como las tasas de transmisión, las tasas de recuperación y la inmunidad.
- Analizando modelos compartimentales, podemos estimar el número básico de reproducción (R0), que representa el número promedio de infecciones secundarias causadas por un único individuo infectado en una población totalmente susceptible.
2. Modelos basados en agentes:
- Los modelos basados en agentes simulan el comportamiento de agentes individuales dentro de una población, como personas que se mueven, interactúan y transmiten infecciones.
- Cada agente sigue reglas específicas y responde a señales ambientales, lo que permite una representación detallada del comportamiento humano y la dinámica social.
- Los modelos basados en agentes pueden capturar fenómenos complejos, como la agrupación de infecciones, la heterogeneidad espacial y los efectos de red.
3. Modelos de red:
- Los modelos de red representan a los individuos y sus interacciones como nodos y enlaces, respectivamente, formando una red social.
- La transmisión de enfermedades se produce a lo largo de los límites de la red, lo que refleja cómo los contactos de las personas influyen en la propagación de la infección.
- Los modelos de red ayudan a identificar a los súper propagadores (individuos con un número inusualmente alto de contactos) y a las poblaciones vulnerables y facilitan intervenciones específicas.
4. Modelos de metapoblación:
- Los modelos de metapoblación consideran la propagación de enfermedades dentro y entre subpoblaciones geográficamente distintas.
- Estos modelos tienen en cuenta los patrones de movilidad humana, como los viajes y la migración, que pueden influir en la propagación de enfermedades entre regiones.
- Los modelos de metapoblación son útiles para estudiar la dinámica de las enfermedades en entornos a gran escala.
5. Modelos estadísticos:
- Los modelos estadísticos analizan datos observacionales para identificar asociaciones entre el comportamiento humano y la transmisión de enfermedades.
- El análisis de regresión, la regresión logística y la inferencia bayesiana son técnicas estadísticas comunes que se utilizan para investigar factores como la densidad de población, la movilidad, las prácticas de higiene y las medidas de distanciamiento social.
- Los modelos estadísticos ayudan a cuantificar el impacto de comportamientos específicos en la propagación de enfermedades y evaluar la eficacia de las intervenciones de salud pública.
6. Modelos evolutivos:
- Los modelos evolutivos exploran cómo los rasgos de los patógenos y el comportamiento humano coevolucionan con el tiempo.
- Estos modelos consideran la adaptación genética de los patógenos, los cambios en la susceptibilidad del huésped y el impacto del comportamiento humano sobre las presiones selectivas.
- Los modelos evolutivos proporcionan información sobre la aparición de resistencia a los medicamentos, la evolución de la virulencia y la dinámica a largo plazo de las enfermedades infecciosas.
Al combinar modelos matemáticos con datos del mundo real, los investigadores pueden obtener información valiosa sobre cómo el comportamiento humano influye en la transmisión de enfermedades. Este conocimiento respalda el desarrollo de políticas e intervenciones de salud pública basadas en evidencia para mitigar el impacto de las enfermedades infecciosas en la sociedad.
