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Calibración de un modelo basado en agentes que describe la evolución de la resistencia del Acinetobacter baumannii a la colistina en la ciudad de Valencia

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Calibración de un modelo basado en agentes que describe la evolución de la resistencia del Acinetobacter baumannii a la colistina en la ciudad de Valencia

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dc.contributor.author Aledo, Juan A. es_ES
dc.contributor.author Andreu-Vilarroig, Carlos es_ES
dc.contributor.author Cortés, J.-C. es_ES
dc.contributor.author Orengo, Juan C. es_ES
dc.contributor.author Villanueva Micó, Rafael Jacinto es_ES
dc.date.accessioned 2022-02-25T07:43:08Z
dc.date.available 2022-02-25T07:43:08Z
dc.date.issued 2021-09-24 es_ES
dc.identifier.isbn 978-84-09-30514-8 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/181073
dc.description.abstract [ES] Uno de los retos mas complejos en el mundo de la sanidad es la resistencia a los tratamientos con antibióticos (AMR). El uso a nivel mundial de los fármacos antibióticos ha sido un factor clave en la lucha contra las enfermedades infecciosas, pero a su vez ha provocado que cada vez mas microorganismos desarrollen, mediante adaptaciones genéticas, resistencia o incluso inmunidad frente a los fármacos. Ante esta amenaza de salud publica, los modelos matemáticos van a resultar fundamentales en la predicción de la evolución de la AMR y en la toma de decisiones objetivas en materia de salud publica. Por ello, en este trabajo proponemos un modelo basado en agentes que describe la evolución de la bacteria Acinetobacter baumannii resistente al antibiótico colistina en una población sintética con las características demográficas de la ciudad de Valencia. Para hallar los parámetros del modelo y simular un escenario realista, se ha llevado a cabo un proceso de calibrado, utilizado para ello datos epidemiológicos de la ciudad de Valencia y de España. Para la exploración del espacio de parámetros, se ha empleado el algoritmo de optimización Particle Swarm Optimization (PSO) y una función de fitness que mide el error entre los resultados del modelo y los datos epidemiológicos reales. es_ES
dc.description.sponsorship Esta investigacion ha sido financiada por el Ministerio de Economia, Industria y Competitividad (MINECO), la Agencia Estatal de Investigacion (AEI) y Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER UE) MTM2017-89664-PI, y el Instituto Universitario de Matematica Multidisciplinar de la Universitat Politècnica de València. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Asociacion Española para la Inteligencia Artificial es_ES
dc.relation.ispartof Actas XIX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial CAEPIA 20/21 es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Resistencia antimicrobiana (AMR) es_ES
dc.subject Acinetobacter baumannii es_ES
dc.subject Colistina es_ES
dc.subject Modelo basado en agentes es_ES
dc.subject Calibración es_ES
dc.subject Optimización es_ES
dc.subject.classification MATEMATICA APLICADA es_ES
dc.title Calibración de un modelo basado en agentes que describe la evolución de la resistencia del Acinetobacter baumannii a la colistina en la ciudad de Valencia es_ES
dc.type Comunicación en congreso es_ES
dc.type Capítulo de libro es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/MTM2017-89664-P/ES/PROBLEMAS DINAMICOS CON INCERTIDUMBRE SIMULABLE: MODELIZACION MATEMATICA, ANALISIS, COMPUTACION Y APLICACIONES/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Matemática Multidisciplinar - Institut Universitari de Matemàtica Multidisciplinària es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Matemática Aplicada - Departament de Matemàtica Aplicada es_ES
dc.description.bibliographicCitation Aledo, JA.; Andreu-Vilarroig, C.; Cortés, J.; Orengo, JC.; Villanueva Micó, RJ. (2021). Calibración de un modelo basado en agentes que describe la evolución de la resistencia del Acinetobacter baumannii a la colistina en la ciudad de Valencia. Asociacion Española para la Inteligencia Artificial. 566-571. http://hdl.handle.net/10251/181073 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.conferencename XIX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 20/21) es_ES
dc.relation.conferencedate Septiembre 22-24,2021 es_ES
dc.relation.conferenceplace Málaga, España es_ES
dc.relation.publisherversion https://caepia20-21.uma.es/?lang=es es_ES
dc.description.upvformatpinicio 566 es_ES
dc.description.upvformatpfin 571 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.pasarela S\452005 es_ES
dc.contributor.funder Agencia Estatal de Investigación es_ES
dc.contributor.funder European Regional Development Fund es_ES
dc.contributor.funder Universitat Politècnica de València es_ES


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