5–9 de octubre de 2026
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Modelo SE(A)IHRD estratificado por edad para la influenza estacional en México: estimación del impacto de cambios en severidad sobre la demanda hospitalaria, temporadas 2024-2025 y 2025-2026

7 oct 2026, 10:20
20m
Bloque I/2-2 - I06 (FPUNA)

Bloque I/2-2 - I06

FPUNA

70
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Presentación Oral Epidemiología matemática Epidemiología matemática

Ponente

Dr. Andrei González-Galeano (UNAM Centro de Ciencias Matemáticas)

Descripción

La influenza estacional representa una carga importante para los sistemas de salud, especialmente en grupos vulnerables como menores de cinco años y adultos mayores de 65 (Nicholson KG et al., Lancet 362, 1733-1745, 2003). En México, la circulación del virus presenta patrones estacionales diferenciados entre regiones tropicales y templadas (Ayora-Talavera G., Rev. Biomed. 29, 2018), con un número reproductivo básico $R_0$ de $1.28$ (IQR: 1.19-1.37) reportado para influenza estacional a nivel global (Biggerstaff M. et al., BMC Infect. Dis. 14, 480, 2014). En este trabajo se desarrolló y ajustó un modelo compartimental SE(A)IHRD con vacunación, estratificado en cuatro grupos de edad (0-4, 5-19, 20-64 y 65+ años), para describir la dinámica de transmisión de influenza en México durante las temporadas 2024-2025 y 2025-2026. El modelo incorpora una matriz de contacto por edad construida con proyecciones para México (Prem K. et al., PLOS Comput. Biol. 17, e1009098, 2021), cobertura vacunal diferenciada y compartimentos para individuos asintomáticos, hospitalizados y fallecidos, tanto en población vacunada como no vacunada. Los parámetros de transmisión $(\beta)$ y de probabilidad de presentar enfermedad sintomática $(p_{SYMP})$ fueron ajustados por grupo de edad utilizando datos de vigilancia epidemiológica del sistema SISVER (Dirección General de Epidemiología, Secretaría de Salud, 2026), tomando como referencia los acumulados observados de hospitalizaciones y defunciones, siguiendo los lineamientos de vigilancia epidemiológica nacionales (Secretaría de Salud, 2024). El ajuste permitió evaluar la correspondencia entre las curvas simuladas y los datos observados en ambas temporadas. Adicionalmente, se construyeron escenarios contrafactuales para explorar cómo un incremento en la severidad de la enfermedad, reflejado en aumentos de $p_{SYMP}$, podría impactar la demanda de camas hospitalarias por grupo de edad. Este análisis busca proveer información cuantitativa útil para la planificación de capacidad hospitalaria y el diseño de estrategias de vacunación frente a temporadas de mayor intensidad epidémica.

Autor

Dr. Andrei González-Galeano (UNAM Centro de Ciencias Matemáticas)

Coautores

Dr. Imelda Trejo Lorenzo (UNAM Centro de ciencias matemáticas) Dr. Leticia Ramirez (CIMAT) Dr. Martha Carnalla (Instituto Nacional de salud pública) Dr. Mayra Nuñez (ITAM)

Materiales de la presentación

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