Solución numérica de la dinámica temporal de la infección por SARS-CoV-2 en pacientes con manifestaciones clínicas graves o críticas de COVID-19

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DOI:

https://doi.org/10.35819/remat2023v9i1id6289

Palabras clave:

SARS-CoV-2, Infección Viral, Tormenta de Citocinas, Solución Numérica, COVID-19 Grave

Resumen

El COVID-19 es una enfermedad infecciosa provocada por el coronavirus SARS-CoV-2, que se inició en Wuhan (China) a finales de 2019 y se ha extendido por todo el mundo. Cuando el paciente entra en el cuadro clínico severo de la enfermedad, el sistema inmunitario comienza a producir citocinas proinflamatorias de forma descontrolada, fenómeno conocido como ``tormenta de citocinas'', provocando el Síndrome de Dificultad Respiratoria Aguda (SDRA) y, a partir de A partir de ese momento, el estado clínico del paciente es crítico, requiriendo ingreso en Unidades de Cuidados Intensivos (UCI). En este artículo elaboramos un modelo matemático que describe el problema de la dinámica temporal de la infección por SARS-CoV-2 en pacientes con manifestaciones clínicas graves o críticas de COVID-19 y, como consecuencia de ello, el problema incluye el ``tormenta de citoquinas''. El modelo consiste en un sistema de cinco ecuaciones diferenciales ordinarias no lineales de primer orden, que se resuelven numéricamente usando Mathematica Software. Entre las cinco variables involucradas en el sistema, la carga viral fue la más detallada, ya que describe el nivel de ARN de SARS-CoV-2 en pacientes. Se presentaron e interpretaron perfiles de carga viral en diversas situaciones en las que los pacientes progresaron hacia la curación o la muerte. Para la carga viral, el modelo mostró un error relativo de 19.13% en comparación con los datos clínicos. de la literatura existente.

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Publicado

2023-03-27

Número

Sección

Matemática

Cómo citar

AVILA, Jorge Andrés Julca; FREITAS, Virgínia Moreira de. Solución numérica de la dinámica temporal de la infección por SARS-CoV-2 en pacientes con manifestaciones clínicas graves o críticas de COVID-19. REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, Bento Gonçalves, RS, Brasil, v. 9, n. 1, p. e3003, 2023. DOI: 10.35819/remat2023v9i1id6289. Disponível em: https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/6289.. Acesso em: 25 nov. 2024.

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