• El artículo de los académicos del Depto. de Matemática Dr. Fernando Córdova y Dr. Kuo-Shou Chiu plantea un modelo que se perfila como una herramienta con gran potencial para informar estrategias sanitarias.

Un importante avance en la modelación de pandemias ha sido propuesto por dos investigadores del Departamento de Matemática de la Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación (UMCE), Dr. Fernando Córdova y Dr. Kuo-Shou Chiu, quienes recientemente publicaron un artículo en la reconocida revista científica Axioms (ISSN 2075-1680), editada por MDPI. La publicación, titulada “Existence and global exponential stability of equilibrium for an epidemic model with piecewise constant argument of generalized type”, presenta un enfoque matemático innovador para comprender el comportamiento dinámico de enfermedades infecciosas mediante un modelo híbrido que incorpora argumentos avanzados y retardados por tramos.

El trabajo fue financiado por el proyecto ANID Fondecyt Regular Nº 1231256, titulado “Overcoming current understanding-tracking-forecasting limitations of infectious disease pandemics, arguing and exploring a new strategic epidemiological-mathematical model”, y representa un avance significativo en la comprensión y predicción precisa de brotes epidemiológicos en contextos complejos.

El estudio se centra en una ecuación diferencial con argumento constante por tramos de tipo generalizado (DEPCAG), en el cual los efectos avanzados y retardados se alternan dentro de intervalos definidos. Esta estructura permite modelar con mayor fidelidad los mecanismos de propagación de enfermedades en escenarios reales, donde las políticas sanitarias, la movilidad poblacional y el comportamiento individual no siguen patrones continuos ni previsibles.

“Más allá de los modelos clásicos, esta formulación permite una representación más realista de los fenómenos epidémicos al incorporar la naturaleza discreta de ciertas intervenciones o demoras en la respuesta inmunológica”, explican los autores del estudio. El artículo demuestra rigurosamente la existencia de soluciones de equilibrio y su estabilidad uniforme asintótica, lo que proporciona garantías matemáticas fundamentales para su aplicación práctica.

El modelo propuesto se perfila como una herramienta con gran potencial para informar estrategias sanitarias en futuros escenarios pandémicos, ofreciendo una base teórica robusta para el diseño de medidas adaptativas, segmentadas y eficaces.

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