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Modelado del SARS-CoV-2: ¿Qué hemos aprendido de esta pandemia acerca de cómo (no) modelar la propagación de la enfermedad?

La pandemia del SARS-CoV-2 está inundada de datos, incluidos datos de casos diarios de COVID espacialmente resueltos, datos de secuencias de virus, datos ‘ómicos’ de los pacientes y datos de movilidad.Las revistas también están inundadas con estudios que utilizan enfoques de modelado cuantitativo para obtener una visión más clara de la propagación geográfica del SARS-CoV-2 y su dinámica temporal, así como estudios que predicen el impacto de las estrategias de control en la circulación del SARS-CoV-2. Algunos, pero no todos, de estos estudios están informados por la enorme cantidad de datos disponibles. Algunos, pero no todos, de estos estudios han sido útiles, ya que sus predicciones revelaron algo más allá de cálculos someros. Para resumir algunos de estos hallazgos, en este simposio abordaremos preguntas como: ¿Qué queremos de los modelos de propagación de enfermedades? ¿Qué se puede y se debe predecir? ¿Qué datos son los más útiles para las predicciones? ¿Cuándo necesitamos modelos mecanicistas? ¿Qué hemos aprendido acerca de cómo modelar la propagación de enfermedades a partir de predicciones que no se cumplieron o contradictorias? Los oradores del simposio explorarán estas cuestiones desde diferentes perspectivas sobre qué datos deben considerarse y cómo pueden evaluarse los modelos. Cada orador dará una charla de 10 minutos con tiempo suficiente para preguntas/debates moderados.

 

Cuándo: Jueves 21 de enero, de 10 a. m. a 2 p. m., hora del Este

Dónde: Transmitiremos en vivo a través del canal de YouTube de Emory TMLS https://www.youtube.com/c/EmoryTMLS. Inscríbase en el siguiente enlace para recibir actualizaciones si hay cambios.  

Inscripción: https://tinyurl.com/y9nkdxz5

Más información: se publicará en http://livingtheory.emory.edu/news-events/conferences-symposia.html

 

Organizadores: Katia Koelle, Daniel Weissman, Rustom Antia (Emory University)

Oradores:

            Rachel Baker (Universidad de Princeton)

            Caroline Buckee (Universidad de Harvard)

            Sarah Cobey (Universidad de Chicago)

            Nigel Goldenfeld y Sergei Maslov (UIUC)

            Ruian Ke (LANL)

            Stephen Kissler (Universidad de Harvard)

            Lauren Ancel Meyers (Universidad de Texas)

            Isabel Rodriguez Barraquer (UCSF)

            Sam Scarpino (Universidad de Northeastern)

            Michael Worobed (Universidad de Arizona)

            Joshua Weitz (Instituto Tecnológico de Georgia)

Fechas

21 de enero de 2021

Ubicación

en línea

Sitio web del evento

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