{"ok":true,"nota":{"id":"409eb977de972e7f","slug":"un-modelo-nuevo-de-epidemias-sugiere-que-frenar-el-contagio-desde-arri-409eb9","titulo":"Un modelo nuevo de epidemias sugiere que frenar el contagio desde arriba cambia la forma de la curva","resumen":"Los investigadores compararon el modelo clásico de contagios SIR con un modelo nuevo que incluye la influencia de los comportamientos colectivos sobre los individuos. Simularon tres escenarios de enfermedades con parámetros tomados de la literatura.","fuente":"biorxiv","fuenteNombre":"bioRxiv · preprints","color":"#be2628","autor":"Yen, M., Muralikrishnan, P., Harte, J.","url":"https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.20.760281v1?rss=1","imagen":"/hoy/portada/409eb977de972e7f","tema":"ciencia","subtemas":["epidemiología","modelos matemáticos","pandemias","salud pública"],"entidades":["SIR","DyMES"],"formato":"dato","entretenimiento":false,"pubTs":"2026-10-25T00:00:00.000Z","indexTs":"2026-10-26T04:38:59.737Z","hash":"4cdf3b2623eb2abe52aa82fcd809f0c1ee575528ebee042877e3ac9ae213a11e","tsa":{"time":"Oct 26 04:39:34 2026 GMT","provider":"freetsa.org","sobre":"sello"},"stats":{"views":0,"likes":0,"clicks":0,"dwell":0},"tipo":"motor","registro":"hallazgo","porQueImporta":"Cuando la respuesta de la sociedad frena al contagio, el pico de casos baja pero la epidemia dura más tiempo en irse. Eso significa que una cuarentena o una campaña sostenida puede aplanar la curva a costa de alargar la angustia. Para cualquiera que vivió los años de pandemia, la lección es que la paciencia colectiva también es una variable del problema. Pero el trabajo es una simulación teórica, no una validación con datos reales.","quienFirma":"Institución no identificada en el preprint","confianza":"preprint","consulta":{"pregunta":"¿Preferís una cuarentena corta y dura o una larga y más leve?"}},"sello":{"hash":"4cdf3b2623eb2abe52aa82fcd809f0c1ee575528ebee042877e3ac9ae213a11e","sello":"5b4c242ddfc64190e60a61d345e67b33914c91e037f8eba054f38f8118b56dfc","beacon":{"drand":{"cadena":"8990e7a9aaed2ffed73dbd7092123d6f289930540d7651336225dc172e51b2ce","ronda":6585285,"aleatorio":"eb615b82e2756a5239e083f84b3ee4cca3905aac866b8093e58c2109a1b6ba65","tiempo":"2026-10-26T04:39:30.000Z"},"nist":{"cadena":2,"pulso":1999836,"salida":"8A9648E112C884754C4BA14CEABA6D2AFA1376B135546D6B47CC74503EB82E37828C3076A34D73719D10498F27CA2A2BF907EE9977E40FD1B83A29275B0FFCE0","tiempo":"2026-10-26T04:39:00.000Z"},"noAntes":"2026-10-26T04:39:30.000Z"},"verificacion":{"drand":true,"nist":true},"tsa":{"time":"Oct 26 04:39:34 2026 GMT","provider":"freetsa.org","sobre":"sello"},"original":{"titulo":"Modeling and Detecting Downward Causation in Disease Transmission","descripcion":"We compare two epidemic models: the deterministic SIR (Susceptible-Infected-Recovered) model and the maximum-entropy-based DyMES (Dynamic Maxent across Entwined Scales) framework. In contrast to the widely used SIR model, the recently proposed DyMES model incorporates both top-down and bottom-up mechanisms and thus can capture local responses to global behavior. We simulate both models in three disease scenarios using parameter values drawn from the literature and analyze trends in the epidemic trajectories. Increasing the strength of downward causation lowers the peak but extends the time taken to return to the initial state, changing the trajectory from an SIR-like rise and fall to an epid","pubDate":"2026-10-25","url":"https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.20.760281v1?rss=1"},"indexado":"2026-10-26T04:38:59.737Z"}}