Nuevo paradigma mediante la teoría del caos para comprender la evolución de las pandemias en la sociedad mexicana: ensayo aplicado a COVID-19
Autores/as
-
Sergio Lagunas Puls
Universidad del Caribe
http://orcid.org/0000-0002-4126-3603
- Genaro Aguilar Gutiérrez Instituto Politécnico Nacional
- Brenda Lizeth Soto Pérez Universidad del Caribe
DOI:
https://doi.org/10.21678/apuntes.98.2116Palabras clave:
COVID-19; regiones de México; sistema caótico; políticas públicasResumen
La hipótesis del trabajo, en concordancia con la premisa fundamental de la teoría del caos, es que las condiciones iniciales de una pandemia, en este caso la incidencia hospitalaria, influenciada por la tasa de crecimiento, afectan la previsibilidad de su evolución. A medida que la población relativa de infectados crezca y se combine con tasas de crecimiento mayores, las siguientes expectativas en el tiempo dejarían de obedecer a la esperanza logística, presentándose condiciones caóticas. Así, esta investigación se propuso presentar escenarios rigurosos para la evaluación de la pandemia por COVID-19 en México para entender por qué es necesario pasar al estudio de las pandemias como sistemas caóticos. El planteamiento y los resultados pueden fortalecer las políticas públicas para que las autoridades se anticipen a los inicios de las condiciones caóticas en las ocho regiones de México.
Descargas
Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Citas
Aguilar, G., & Lagunas, S. (2020). Animal spirits y no-ergodicidad para COVID 19 en algunos estados de México. Panorama Económico, 16(32), 89-98. https://doi.org/10.29201/peipn.v16i32.10
Ambika, G. (2015). Ed Lorenz: Father of the «butterfly effect». Resonance, 20, 198-205. https://doi.org/10.1007/s12045-015-0170-y
Aristizábal Tobler, C. (2022). Una mirada a las tragedias, la muerte, las pandemias como una mirada a la vida. Bogotá: Universidad El Bosque. Grupo de Investigación Complejidad y Salud Pública.
Bacaer, N. (2008). Verhulst et l’équation logistique en dynamique des populations. París: Hal. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01562340v3
Borah, M., Gayan, A., Sharma, J. S. et al. (2022). Is fractional-order chaos theory the new tool to model chaotic pandemics as COVID-19? Nonlinear Dynamics, 109, 1186-1215. https://doi.org/10.1007/s11071-021-07196-3
Cazagrandi, R. et al. (2006). The SIRC model and influenza A. Mathematical Biosciences, 200, 152-169.
Costantino, R., Desharnais, R., Cushing, J. M., & Dennis, B. (1997). Chaotic dynamics in an insect population. Science, 275(5298), 389-391. https://doi.org/10.1126/science.275.5298.389
Diekmann, O., Heesterbeek, H., & Britton, T. (2013). Mathematical tools for understanding infectious disease dynamics. Princeton: Princeton University Press.
Fernández-Martínez, J. (2020). Un modelo robusto para la predicción ad-futurum de los efectos de la epidemia del COVID-19. Documentos de Trabajo. España: Fedea. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7527703
Figueroa, W. et al. (2020). Analysis of population dynamics and chaos theory. Journal of Physics: Conference Series, 1448. doi:10.1088/1742-6596/1448/1/012001
Franco-Paredes, C. (2022). Transmissibility of SARS-CoV-2 among fully vaccinated individuals. The Lancet Infectious Diseases, 22(1), P16.
Gobierno de México. (2022, 20 de abril). COVID-19, México: datos epidemiológicos. Dirección General de Epidemiología. https://covid19.sinave.gob.mx/graficasestimados.aspx
Grebogi, C., Ott, E., & Yorke, J. (1987). Chaos, strange attractors, and fractal basin boundaries in nonlinear dynamics. Science, 238(4827), 632-638. https://doi.org/10.1126/science.238.4827.632
Hasting, A., Hom, C., Ellner, S., & Turchin, P. (1993). Chaos in ecology: Is mother nature a strange attractor? Annual Reviews of Ecology and Systematics, 24, 1-33. https://doi.org/10.1146/annurev.es.24.110193.000245
Hethcote, H. W. (2000). The mathematics of infectious diseases. SIAM Review, 42(4), 599-653.
Jafari, A., Hussain, I., Nazarimehr, F., Golpayegani, S. M. R. H., & Jafari, S. (2021). A simple guide for plotting a proper bifurcation diagram. International Journal of Bifurcation and Chaos, 31(01), 2150011. https://www.worldscientific.com/doi/pdf/10.1142/S0218127421500115
Kermack,W. O., & McKendrick, A. G. (1927). Contributions to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the Royal Society of Edinburgh, Section A. Mathematics, 115(772), 700-721 https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rspa.1927.0118
Lagunas, S., Aguilar, G., & Reyes, O. (2021). Animal spirits y COVID-19 en México. Revista Legislativa de Estudios Sociales y de Opinión Pública, 14(30), 13-76. http://www5.diputados.gob.mx/index.php/camara/Centros-de-Estudio/CESOP/Estudios-e-Investigaciones/Revista-Legislativa-CESOP
Latif, N. S., & Azmai, N. (2020). Agriculture management strategies using simple logistic growth model. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 596. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/596/1/012076/pdf
Maldonado, C. E. (Comp.). (2019). Salud pública y complejidad: historia, conceptos, ejes (Vivas, L. J., Gómez Barrera, L. A., Galvis Villamizar, S., Bonilla, J. V., Aristizábal Tobler, C., & Maldonado, C. E. Colección Complejidad y salud. Bogotá: Universidad El Bosque.
Maldonado, C. E., Cárdenas, H., Sandoval, J., Gómez, L., Aristizábal, C., Arango, D., & García, A. (2021). Una mirada a la biología cuántica con un interés en la salud. Investigaciones en Complejidad y Salud. Bogotá: Universidad El Bosque. https://workingpapers.unbosque.edu.co/sites/default/files/2022-06/Wp%2014.pdf
Manca, D., Caldiroli, D., & Storti, E. (2020). A simplified math approach to predict ICU beds and mortality rate for hospital emergency planning under COVID-19 pandemic. Computers & Chemical Engineering, 140, 106945. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2020.106945
Mangiarotti, S. et al. (2012). Polynomial search and global modeling: Two algorithms for modeling chaos. Physical Review E, 86, 046205.
Mangiarotti, S., & Huc, M. (2019). Can the original equations of a dynamical system be retrieved from observational time series? Chaos, 29, 023133. doi:10.1063/1.5081448
Mangiarotti, S., Peyre, M., Zhang, Y., Huc, M., Roger, F., & Kerr, Y. (2020). Chaos theory applied to the outbreak of COVID-19: An ancillary approach to decision making in pandemic context. Epidemiology and Infection, 148, e95, 1-9. https://doi.org/10.1017/S0950268820000990
Organización Panamericana de la Salud. (2020, 11 de marzo). La OMS caracteriza a COVID-19 como una pandemia. https://www.paho.org/es/noticias/11-3-2020-oms-caracteriza-covid-19-como-pandemia
Pelinovsky, E., Kurkin, A., Kurkina, O., Kokoulina, M., & Epifanova, A. (2020). Logistic equation and COVID-19. Chaos, Solitons and Fractals, 140, 1-14. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110241
Santillán, M. (2022, 28 de marzo). Cinvestav Monterrey. https://monterrey.cinvestav.mx/msantillan/Coronavirus
Schtickzelle, M. (1981). Pierre-François Verhulst (1804-1849). La première découverte de la fonction logistique. Population, 36(3), 541-556. https://www.persee.fr/doc/pop_0032-4663_1981_num_36_3_17418
Shen, C. (2020). Logistic growth modelling of COVID-19 proliferation in China and its international implications. International Journal of Infectious Diseases, 96, 582-589. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.04.085
Singanayaman, A., Hakki, S., Dunning, J. et al. (2021). Community transmission and viral load kinetics of the SARS-CoV-2 delta (B.1.617.2) variant in vaccinated and unvaccinated individuals in the UK: A prospective, longitudinal, cohort study. Lancet Infect Dis., publicación en línea, 29 de octubre.
Viboud, C. et al. (2003) Prediction of the spread of influenza epidemics by the method of analogues. Americal Journal of Epidemiology, 158, 996-1006.
Volos, C., Akgul, A., Pham, V. T. et al. (2017). A simple chaotic circuit with a hyperbolic sine function and its use in a sound encryption scheme. Nonlinear Dyn., 89, 1047-1061. https://doi.org/10.1007/s11071-017-3499-9
Wong, N. S., Lee, S. S., Kwan, T. H., & Yeoh, E. K. (2020). Settings of virus exposure and their implications in the propagation of transmission networks in a COVID-19 outbreak. Lancet Reg Health West Pac., 4, 100052. doi:10.1016/j.lanwpc.2020.100052.
Ambika, G. (2015). Ed Lorenz: Father of the «butterfly effect». Resonance, 20, 198-205. https://doi.org/10.1007/s12045-015-0170-y
Aristizábal Tobler, C. (2022). Una mirada a las tragedias, la muerte, las pandemias como una mirada a la vida. Bogotá: Universidad El Bosque. Grupo de Investigación Complejidad y Salud Pública.
Bacaer, N. (2008). Verhulst et l’équation logistique en dynamique des populations. París: Hal. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01562340v3
Borah, M., Gayan, A., Sharma, J. S. et al. (2022). Is fractional-order chaos theory the new tool to model chaotic pandemics as COVID-19? Nonlinear Dynamics, 109, 1186-1215. https://doi.org/10.1007/s11071-021-07196-3
Cazagrandi, R. et al. (2006). The SIRC model and influenza A. Mathematical Biosciences, 200, 152-169.
Costantino, R., Desharnais, R., Cushing, J. M., & Dennis, B. (1997). Chaotic dynamics in an insect population. Science, 275(5298), 389-391. https://doi.org/10.1126/science.275.5298.389
Diekmann, O., Heesterbeek, H., & Britton, T. (2013). Mathematical tools for understanding infectious disease dynamics. Princeton: Princeton University Press.
Fernández-Martínez, J. (2020). Un modelo robusto para la predicción ad-futurum de los efectos de la epidemia del COVID-19. Documentos de Trabajo. España: Fedea. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7527703
Figueroa, W. et al. (2020). Analysis of population dynamics and chaos theory. Journal of Physics: Conference Series, 1448. doi:10.1088/1742-6596/1448/1/012001
Franco-Paredes, C. (2022). Transmissibility of SARS-CoV-2 among fully vaccinated individuals. The Lancet Infectious Diseases, 22(1), P16.
Gobierno de México. (2022, 20 de abril). COVID-19, México: datos epidemiológicos. Dirección General de Epidemiología. https://covid19.sinave.gob.mx/graficasestimados.aspx
Grebogi, C., Ott, E., & Yorke, J. (1987). Chaos, strange attractors, and fractal basin boundaries in nonlinear dynamics. Science, 238(4827), 632-638. https://doi.org/10.1126/science.238.4827.632
Hasting, A., Hom, C., Ellner, S., & Turchin, P. (1993). Chaos in ecology: Is mother nature a strange attractor? Annual Reviews of Ecology and Systematics, 24, 1-33. https://doi.org/10.1146/annurev.es.24.110193.000245
Hethcote, H. W. (2000). The mathematics of infectious diseases. SIAM Review, 42(4), 599-653.
Jafari, A., Hussain, I., Nazarimehr, F., Golpayegani, S. M. R. H., & Jafari, S. (2021). A simple guide for plotting a proper bifurcation diagram. International Journal of Bifurcation and Chaos, 31(01), 2150011. https://www.worldscientific.com/doi/pdf/10.1142/S0218127421500115
Kermack,W. O., & McKendrick, A. G. (1927). Contributions to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the Royal Society of Edinburgh, Section A. Mathematics, 115(772), 700-721 https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rspa.1927.0118
Lagunas, S., Aguilar, G., & Reyes, O. (2021). Animal spirits y COVID-19 en México. Revista Legislativa de Estudios Sociales y de Opinión Pública, 14(30), 13-76. http://www5.diputados.gob.mx/index.php/camara/Centros-de-Estudio/CESOP/Estudios-e-Investigaciones/Revista-Legislativa-CESOP
Latif, N. S., & Azmai, N. (2020). Agriculture management strategies using simple logistic growth model. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 596. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/596/1/012076/pdf
Maldonado, C. E. (Comp.). (2019). Salud pública y complejidad: historia, conceptos, ejes (Vivas, L. J., Gómez Barrera, L. A., Galvis Villamizar, S., Bonilla, J. V., Aristizábal Tobler, C., & Maldonado, C. E. Colección Complejidad y salud. Bogotá: Universidad El Bosque.
Maldonado, C. E., Cárdenas, H., Sandoval, J., Gómez, L., Aristizábal, C., Arango, D., & García, A. (2021). Una mirada a la biología cuántica con un interés en la salud. Investigaciones en Complejidad y Salud. Bogotá: Universidad El Bosque. https://workingpapers.unbosque.edu.co/sites/default/files/2022-06/Wp%2014.pdf
Manca, D., Caldiroli, D., & Storti, E. (2020). A simplified math approach to predict ICU beds and mortality rate for hospital emergency planning under COVID-19 pandemic. Computers & Chemical Engineering, 140, 106945. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2020.106945
Mangiarotti, S. et al. (2012). Polynomial search and global modeling: Two algorithms for modeling chaos. Physical Review E, 86, 046205.
Mangiarotti, S., & Huc, M. (2019). Can the original equations of a dynamical system be retrieved from observational time series? Chaos, 29, 023133. doi:10.1063/1.5081448
Mangiarotti, S., Peyre, M., Zhang, Y., Huc, M., Roger, F., & Kerr, Y. (2020). Chaos theory applied to the outbreak of COVID-19: An ancillary approach to decision making in pandemic context. Epidemiology and Infection, 148, e95, 1-9. https://doi.org/10.1017/S0950268820000990
Organización Panamericana de la Salud. (2020, 11 de marzo). La OMS caracteriza a COVID-19 como una pandemia. https://www.paho.org/es/noticias/11-3-2020-oms-caracteriza-covid-19-como-pandemia
Pelinovsky, E., Kurkin, A., Kurkina, O., Kokoulina, M., & Epifanova, A. (2020). Logistic equation and COVID-19. Chaos, Solitons and Fractals, 140, 1-14. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110241
Santillán, M. (2022, 28 de marzo). Cinvestav Monterrey. https://monterrey.cinvestav.mx/msantillan/Coronavirus
Schtickzelle, M. (1981). Pierre-François Verhulst (1804-1849). La première découverte de la fonction logistique. Population, 36(3), 541-556. https://www.persee.fr/doc/pop_0032-4663_1981_num_36_3_17418
Shen, C. (2020). Logistic growth modelling of COVID-19 proliferation in China and its international implications. International Journal of Infectious Diseases, 96, 582-589. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.04.085
Singanayaman, A., Hakki, S., Dunning, J. et al. (2021). Community transmission and viral load kinetics of the SARS-CoV-2 delta (B.1.617.2) variant in vaccinated and unvaccinated individuals in the UK: A prospective, longitudinal, cohort study. Lancet Infect Dis., publicación en línea, 29 de octubre.
Viboud, C. et al. (2003) Prediction of the spread of influenza epidemics by the method of analogues. Americal Journal of Epidemiology, 158, 996-1006.
Volos, C., Akgul, A., Pham, V. T. et al. (2017). A simple chaotic circuit with a hyperbolic sine function and its use in a sound encryption scheme. Nonlinear Dyn., 89, 1047-1061. https://doi.org/10.1007/s11071-017-3499-9
Wong, N. S., Lee, S. S., Kwan, T. H., & Yeoh, E. K. (2020). Settings of virus exposure and their implications in the propagation of transmission networks in a COVID-19 outbreak. Lancet Reg Health West Pac., 4, 100052. doi:10.1016/j.lanwpc.2020.100052.
Publicado
2025-01-07
Cómo citar
Lagunas Puls, S., Aguilar Gutiérrez, G., & Soto Pérez, B. L. (2025). Nuevo paradigma mediante la teoría del caos para comprender la evolución de las pandemias en la sociedad mexicana: ensayo aplicado a COVID-19. Apuntes. Revista De Ciencias Sociales, 52(98). https://doi.org/10.21678/apuntes.98.2116
Número
Sección
Artículos
Licencia
Derechos de autor 2025 Sergio Lagunas Puls, Brenda Lizeth Soto Pérez
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Apuntes, revista de Ciencia Sociales publica todos sus artículos y reseñas bajo la licencia Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) con el objetivo de fomentar el intercambio académico a nivel mundial. Por ello, la obra en cuestión puede ser distribuida, remezclada, retocada, etc., como el autor y los lectores de la misma lo estimen conveniente. La única condición es que se cite a la revista Apuntes, revista de Ciencias Sociales como entidad editora del texto.
.jpg){kind=logo}
