Cuantificando lo no observado: modelación de influenza estructurada por edad en México

Ponente(s): Andrei Alain Gonzalez Galeano, Imelda Trejo Leticia Ramirez Mayra Nuñez Martha Carnalla

Presentamos un modelo compartimental SEAIHRDV estructurado por cuatro grupos de edad y estatus de vacunación, calibrado con datos de vigilancia (SISVER) para dos temporadas de influenza en México. Construimos explícitamente la cadena causal infección→síntomas→consulta→prueba→registro, interpretando el parámetro de reporte como producto de probabilidades condicionales observables. La calibración bayesiana (MCMC) reveló una cresta de no identificabilidad entre la transmisión β y dicho parámetro, resuelta fijando R0 externamente. Mediante la matriz de próxima generación identificamos qué grupos de edad generan y reciben más infecciones, y evaluamos cómo distintos niveles y tiempos de cobertura vacunal modifican hospitalizaciones y muertes acumuladas.