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MIDAS

Portal en línea para la investigación de modelado de la COVID-19

Información y recursos para la investigación de modelado del COVID-19

Catálogo MIDAS

El Centro de coordinación de MIDAS ha curado una colección de más de 300 recursos digitales relevantes para el modelado del COVID.  El Catálogo de datos incluye conjuntos de datos, software, paneles, catálogos y repositorios descritos con metadatos enriquecidos.  El contenido del catálogo de datos también está disponible a través de una interfaz de programación de aplicaciones.

Centro de modelado de escenarios (SMH) de COVID-19

Esta plataforma, coordinada por un gran equipo de investigadores, tiene como objetivo aprovechar las experiencias de MMODS y el Centro de pronósticos de COVID-19 y proporcionar un centro para reunir más de 10 modelos de COVID-19 para producir proyecciones de escenarios a más largo plazo y a 6 meses de SARS-CoV-2 y COVID-19 en los Estados Unidos. Estos escenarios están diseñados para abordar las áreas actuales de incertidumbre y puntos de decisión a medida que la pandemia continúa evolucionando en los EE. UU. El objetivo de las proyecciones a largo plazo es comparar las trayectorias de los brotes bajo diferentes escenarios de lo que podría suceder, en contraposición a ofrecer una estimación incondicional de lo que sucederá.

Este proyecto, coordinado por la Dra. Katriona Shea de Penn State University, tiene como objetivo combinar los resultados del modelado del COVID-19 de diferentes grupos en un marco de análisis de decisiones para apoyar la toma de decisiones para mitigar el impacto de la pandemia.

 

Actualización (7/1/2020):  Este proyecto ya está en marcha y actualmente está cerrado a nuevos participantes. Si desea que se le contacte con información acerca de futuras inducciones, envíe un correo electrónico a los coordinadores del proyecto a mmods@midasnetwork.us.

Esta plataforma, coordinada por el Dr. Nick Reich en University of Massachusetts en Amherst, reúne más de 20 modelos de pronósticos de la COVID-19 en un marco comparativo que muestra la trayectoria esperada de la COVID-19 4 semanas después y compara las previsiones con los datos retrospectivamente.

Estrategias de modelado para la reapertura de universidades

Esta colaboración explora enfoques de modelado para ayudar a las universidades a determinar estrategias para reabrir durante el período de otoño de 2020. El grupo está siendo coordinado por los doctores Kate Gabrowski y Justin Lessler en la Universidad Johns Hopkins. La primera reunión del grupo tuvo lugar el miércoles 1.º de julio y el seguimiento se está determinando actualmente y podría incluir reuniones adicionales, una lista conjunta de recursos de modelado para estrategias de apertura, un canal de Slack u otras opciones. Si le interesa participar, inscríbase aquí y complete la encuesta inicial del grupo aquí.  

Si tiene preguntas o ideas sobre colaboraciones de modelado de la COVID-19, comuníquese con questions@midasnetwork.us.

Anuncios generales sobre la COVID-19

Recursos informáticos de alto rendimiento disponibles para la investigación de modelado de la COVID-19

El Consorcio de informática de alto rendimiento (High Performance Computing, HPC) para la COVID-19 brinda acceso gratuito a una cantidad sin precedentes de recursos de HPC en apoyo a la investigación sobre la COVID-19. El Consorcio es un esfuerzo público-privado que reúne a socios del gobierno federal, la industria y el mundo académico. Los investigadores interesados pueden presentar propuestas al Consorcio a través de un portal en línea, mantenido por Extreme Science and Engineering Discovery Environment (XSEDE).  XSEDE es una organización virtual financiada por NSF que integra y coordina el uso compartido de servicios digitales avanzados. El grupo directivo del Consorcio revisará las propuestas para equipararlas con los recursos informáticos de una de las instituciones asociadas. Los modeladores de enfermedades infecciosas que trabajan en colaboración con los CDC de los EE. UU. también pueden comunicarse directamente con el Investigador principal de XSEDE, John Towns, en University of Illinois (jtowns@ncsa.illinois.edu).

Repositorio de GitHub sobre la COVID-19

La Red MIDAS ha creado un repositorio de GitHub para la investigación de modelos de la COVID-19. El repositorio incluye datos e información, enumerados en este sitio web, en forma computacional, principalmente archivos CSV estructurados y metadatos enriquecidos.

Cómo participar

Lista de difusión:

Cualquier científico de enfermedades infecciosas, médico o estudiante interesado en la investigación de modelos del COVID-19 puede unirse a esta lista de difusión. Un moderador revisará y aprobará las solicitudes de suscripción.

Colaboraciones:

Visite la sección Colaboraciones de modelado de la COVID-19 de esta página para ver las colaboraciones que son relevantes para la Red MIDAS.  Si tiene preguntas o ideas sobre colaboraciones de modelado de la COVID-19, comuníquese con questions@midasnetwork.us.

Contribuir al repositorio sobre la COVID-19 de MIDAS:

Animamos a los miembros de la comunidad a aportar recursos al repositorio y así apoyar el esfuerzo general de investigación sobre la COVID-19.Comuníquese con questions@midasnetwork.us si tiene preguntas o ideas de mejor, o para enviar o solicitar que se incluye algún material.

 

Caitlin Rivers mantiene un espacio de trabajo de Slack (caitlin.rivers@gmail.com). El espacio de trabajo incluye varios canales: general, importación, noticias, aleatorio, publicaciones, pronóstico, datos y anuncios.

Revise las preimpresiones sobre el COVID-19 en la plataforma Outbreak Science Rapid PREreview:

Esta plataforma de revisión previa rápida permite a la comunidad hacer aportes sobre las preimpresiones que se presentan con modelos y otros análisis de la COVID-19 y otros brotes. Visite la plataforma aquí.

Si tiene preguntas o dudas, póngase en contacto con el Centro de coordinación de MIDAS a través de questions@midasnetwork.us.

Miembros de MIDAS que trabajan en COVID-19

Portrait of Alina Deshpande- Photo for article on LANL Today's Stories
Alina Deshpande

Group Leader – Biosecurity and Public Health
Los Alamos National Laboratory

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Angela Toepp

Assistant Professor of Internal Medicine/ Health Services Researcher
Eastern Virginia Medical School

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Ashish Hota

Assistant Professor
Indian Institute of Technology Kanpur

Dan_Han
Dan Han

Assistant Professor
University of Louisville

Darcy_Rao
Darcy Rao

Acting Assistant Professor
University of Washington

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Donald Burke

Distinguished University Professor of Health Science and Policy
University of Pittsburgh

Ethan_Ho
Ethan Ho

Software Engineer
University of Texas at Austin

Evan_Ray
Evan Ray

Research Assistant Professor
Mount Holyoke College

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Gloria Kang

Postdoctoral Fellow
Centers for Disease Control and Prevention

Han_Fu
Han Fu

Research Fellow
London School of Hygiene & Tropical Medicine

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Jim

Senior Scientist
Indiana University Bloomington

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Jianbo Wang

Postdoctoral Research Assistant
City University of Hong Kong

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Jin Wang

Professor and UNUM Chair of Excellence
University of Tennessee Chattanooga