43
Experiencia en la implementación de una Unidad de Modelamiento de datos en Perú Centro de Inteligencia Sanitaria
Experiencia en la implementación de una Unidad de Modelamiento de datos en Perú
Centro de Inteligencia Sanitaria
Equipo técnico formado en Modelamiento estadístico y matemático
En Modelamiento matemático:
• Dra. Margot Vidal Anzardo
• Dr. William Valdez
• Dra. Lupe Vidal
• Est. Willer Chanduvi
• Dr. Aquiles Vilchez
• Dr. Alfredo Oyola
• Dr. José Medina
• Bio. Carlos Mariños
En Modelamiento estadístico:• Dra. Margot Vidal Anzardo• Dra. Lupe Vidal Valenzuela• Est. Willer Chanduvi• Dra. Gabriela Soto• Dra. Mary Reyes
Soporte matemático• PhD Roxana López • Mat. Leonela Tacure• Mat. Josué Díaz Avalos
Diplomado de Modelamiento de datos en EpidemiologíaUniversidad Peruana Cayetano Heredia
Abril 2015 a Febrero 2016 Capacitación en servicio
Soporte bioestadístico• PhD Bio Sergio Muñoz ( Chile)• PhD Bio Shrikant Bangdiwala (EEUU)• Dr. César Loza ( Jefe de la Unidad de
Epidemiología Clínica-UPCH)
Modelos estadístico aplicados a Epidemiología
Objetivo:• Identificar los factores determinantes de enfermedades priorizadas,• Medir el grado de asociación de los factores de exposición principales• Identificar las desigualdades• Guiar la priorización de las intervenciones• Monitorear el efecto de las intervenciones en los determinantes
Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
2da fase: Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
2da fase: Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
Modelos estadísticos aplicados a Epidemiología
1era FASE: Desarrollo de modelos predictivos
EnfermedadVariable 1 Variable 2 Variable 3 Variable 4
Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
2da fase: Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
2
Modelos estadísticos aplicados a EpidemiologíaOBJETICO: Identificar los factores determinantes, el grado de asociación de los factores de exposición principales y las brechas deinequidades para enfermedades priorizadas. Con la finalidad de identificar y priorizar las intervenciones para disminuir la prevalencia de lasenfermedades
Públicos objetivos: 1. Autoridades y decisores políticos2. Público general3. Epidemiólogos y afines
Creación de Plataforma de Determinantes
1era versión 2da versión
Modelos estadísticos aplicados a Epidemiología
1era FASE: Desarrollo de modelos predicticos
Modelo estadístico desarrolladoIdentificación de brechas para Desnutrición Crónica Infantil
Factores que predicen
Público Objetivo Autoridades y público general
Público Objetivo Epidemiólogos
Y afines
EnfermedadVariable 1 Variable 2 Variable 3 Variable 4
Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
2da fase: Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
2
3
Capacitación de parte del equipo en el Diplomado de Modelamiento
• 10 tipo de modelos estadísticos• Introducción al análisis multinivel• Introducción al modelamiento matemático
Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
2da fase: Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
2
3
4
Modelos estadísticos aplicados a Epidemiología
2da FASE: Desarrollo de modelos Asociativos
Factores predictivos
Factor de exposición 1 Enfermedadasociación
Variable confusora 1
Variable confusora 2
Variable confusora 3
Variable confusora 4
Variable con efecto de interacción 1
Variable con efecto de interacción 2
Variable con efecto de interacción 3
Factor de exposición 2
Modelo AsociativoNacional para EDA
Lactancia Materna Exclusiva
EDAasociación
Desnutrición crónica Infantil
Pobreza
Acceso a Agua
Edad Materna
Región Natural
Infección Respiratoria A
Hacinamiento
Residuos
Desagüe
BPN
Vacuna Rotavirus
Biomasa
< 18 años 18 a 29 años >= 30 años
LME conIRA
sin IRA
con IRA sin IRA con IRA sin IRA
OR ----- ----- 1.28 2.28 0.79 1.18
Intervaloconfianza
0.78-2.1 1.65-3.13 0.37-1.64 0.81-1.73
LME EDA
Modelo AsociativoNacional para EDA
Lactancia Materna Exclusiva
EDAasociación
Desnutrición crónica Infantil
Pobreza
Acceso a Agua
Edad Materna
Región Natural
Infección Respiratoria A
Hacinamiento
Residuos
Desagüe
BPN
Vacuna Rotavirus
Biomasa
< 18 años 18 a 29 años >= 30 años
LME conIRA
sin IRA
con IRA sin IRA con IRA sin IRA
OR ----- ----- 1.28 2.28 0.79 1.18
Intervaloconfianza
0.78-2.1 1.65-3.13 0.37-1.64 0.81-1.73
LME EDA
Modelo AsociativoCosta Sur para EDA
Lactancia Materna Exclusiva
EDAasociación
Desnutrición crónica Infantil
Pobreza
Acceso a Agua
Edad Materna
Infección Respiratoria A
Hacinamiento
Residuos
Desagüe
BPNVacuna Rotavirus
Biomasa
< 18 años 18 a 29 años >= 30 años
LME SinVac Rot
Con Vac Rot
SinVac Rot
Con Vac Rot
SinVac Rot
Con Vac Rot
OR ----- ----- 3.68 1.4 2.56 0.94
p ------ ------ 0.081 0.456 0.369 0.907
LME EDA
Modelo AsociativoCosta Sur para EDA
Lactancia Materna Exclusiva
EDAasociación
Desnutrición crónica Infantil
Pobreza
Acceso a Agua
Edad Materna
Infección Respiratoria A
Hacinamiento
Residuos
Desagüe
BPNVacuna Rotavirus
Biomasa
< 18 años 18 a 29 años >= 30 años
LME SinVac Rot
Con Vac Rot
SinVac Rot
Con Vac Rot
SinVac Rot
Con Vac Rot
OR ----- ----- 3.68 1.4 2.56 0.94
p ------ ------ 0.081 0.456 0.369 0.907
LME EDA
Modelos matemáticos aplicados a Epidemiología
Objetivo:• Predecir escenarios de riesgo ante el ingreso de nuevas enfermedades• Predecir el cambio en la dinámica de las enfermedades ya existentes• Guiar la priorización de las intervenciones• Estimar costos de las intervenciones en los diferentes escenarios
Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial
uso de los modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
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Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
2
3
4
5
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Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
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Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
2
3
4
5
6
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Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
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Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
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1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
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Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
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Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud
Pública»
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de ingreso de Ébola al Perú
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
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,
.
dSSI
dt
dISI I
dt
dRI
dt
Derivada Interpretación
dS
dt
Cambio promedio de la población de susceptibles (S)
por unidad de tiempo (t). Este cambio se da en relación
a la probabilidad de infectarse, al contactarse un
susceptible (S) con un infectado (I), la cual se representa
como βSI. El signo negativo indica que la persona deja de
pertenecer a la población susceptible (S) para pasar a
formar parte de la población de infectados (I). El β representa la tasa de infección.
dI
dt
Cambio promedio de la población de infectados (I)
por unidad de tiempo (t). La expresión βSI representa la
fracción de susceptibles que pasaron a ser infectados (I) a
la cual se le resta la expresión γI que representa la
fracción de infectados que pasan a ser removidos* (R). El
γ representa la tasa de remoción.
dR
dt
Cambio promedio de la población de recuperados (R)
por unidad de tiempo (t). Donde γI representa a
población de removidos* (R).
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1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
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Epidemiología
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Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
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Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de
ingreso de Ébola al Perú
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública»
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Dirección General de Epidemiología
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
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Epidemiología
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Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
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Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de
ingreso de Ébola al Perú
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
1
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Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de
ingreso de Ébola al Perú
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
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Experiencia en el uso de Modelos estadísticos y matemáticos en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública
Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
ENDES 2012
Creación de la Plataforma de Monitoreo de Determinantes
Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
Universidad Peruana Cayetano Heredia
Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
ENDES 2012-2013-2014
Sensibilización del equipo: dando a conocer el potencial uso de los
modelos matemáticos en Salud
Entrenamiento básico enfatizando la interpretación mas no así la fundamentación
matemática
Construction de un lenguaje común de
entendimiento
Necesidad de conocer los principios básicos de las
matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
Desarrollo de Modelos matemáticos ante el peligro de
ingreso de Ébola al Perú
Elaboración conjunta del 1er libro « Nociones Básicas de
Modelamiento matemático»
Ampliación del grupo de sensibilización « Simposio de Modelamiento Matemático y
Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública»
Creación de la Unidad Funcional de Modelamiento de datos dentro de la Dirección de Inteligencia Sanitaria de la
Dirección General de Epidemiología
Desarrollo de Modelos matemáticos para enfermedades transmitidas por vectores ( ZIKA)
Incorporación de variables climatológicas a modelos
transmitidos por vectores ( Malaria)
Propuesta de incorporación de una unidad estructural de
Modelamiento de datos en Salud dentro del CDC-Perú
Desarrollo de un aplicativo para desarrollar modelos matemáticos
amigable para profesionales de salud
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Determinantes Sociales de la Salud:
1era Fase: Desarrollo de Modelos Estadístico predictivos
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Capacitación en el Diplomado de Modelamiento de datos en
Epidemiología
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Desarrollo de Modelos Estadísticos Asociativos
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modelos matemáticos en Salud
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matemática
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matemáticas aplicadas en los modelos Matemático»
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Modelamiento matemático»
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Estadístico aplicado a Epidemiología en apoyo a la toma de decisiones en Salud Pública»
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Unidad de
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Unidad de Evaluación
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Siguientes pasos
1. Desarrollar el aplicativo para facilitar el desarrollo de modelosmatemáticos por los profesionales de salud
2. Escribir el 2do libro « Modelos matemáticos para enfermedadestransmitidas por vectores».
3. Desarrollar modelos cada vez mas complejos, que tomen en cuenta masvariables y que por lo tanto sean mas cercanos a la realidad en la quemúltiples factores están siempre interviniendo.
4. Utilizar la estadística bayesiano para inferir los parámetros específicospara cada localidad y ganar mayor precisión en la predicción.
5. Seguir sensibilizando a más grupos profesionales y a los decisionespolíticos.
Lecciones aprendidas
• Se requiere de un equipo multidisciplinario
• Los modelos deben ser validados con los datos de cada país
• Se requiere usar un lenguaje sencillo para comunicar los resultados de los modelos para lograr mayor impacto en el público general y sobretodo en los decisores
