Abstracts IJEE 6 (1.3)

Abstract: The classic epidemiological approach in the study of a pandemic such as COVID-19 disease is to quantify a reproduction number and infection time. However, this assumption leads to exponential growth, and while the growth rate is high, it is not following exponential behavior. One approach that is being used is to simply keep adjusting the reproduction number to match the dynamics. Other approaches use rate equations such as the SEIR and logistical models. Here we show that the current growth closely follows power-law kinetics, indicative of an underlying fractal or small-world network of connections between susceptible and infected individuals. Positive deviations from this growth law might indicate either a failure of the current containment efforts while negative deviations might indicate the beginnings of the end of the pandemic. We cannot predict the ultimate extent of the pandemic but can get an estimate of the growth of the disease.

Resumen: El enfoque epidemiológico clásico en el estudio de una pandemia como la de la enfermedad COVID-19 consiste en cuantificar un número de reproducción y tiempo de infección. Sin embargo, esta suposición conduce a un crecimiento exponencial y, a pesar de que en el caso indicado la tasa de crecimiento es alta, se constata que no sigue dicho patrón. El enfoque utilizado por muchos autores es el de simplemente seguir ajustando el número de reproducción para que coincida con la dinámica. Otras posibilidades incluyen el uso de ecuaciones SEIR o modelos logísticos. Nosotros mostramos que el crecimiento actual se adapta a una ley de potencias, indicativa de un fractal subyacente o una red de conexiones entre individuos susceptibles e infectados. Las desviaciones positivas de esta ley de crecimiento podrían indicar un fallo de los esfuerzos de contención actuales, mientras que las desviaciones negativas pueden indicar el comienzo del fin de la pandemia. Actualmente no es posible predecir su alcance final de la epidemia, pero sí existe la posibilidad de estimar el crecimiento de la enfermedad.

Key-words: Fractal, Pandemic, Coronavirus, COVID-19, Infection, Kinetics, Logistical Models.

Palabras Clave: Fractal, Pandemia, Coronavirus, COVID-19, Infección, Modelos Logísticos, Cinética.