Arguelles Parra, Arturo (Director)Marín Zapata, Milesky Del ValleLópez Panesso, Karen Daniela2025-07-252025-07-252021Marín Zapata, M. D. V., & López Panesso, K. D. (2021). Evaluación del grado de contagio según exposición a la covid-19 en pacientes ubicados en sala de espera con protección y protocolos existentes de bioseguridad. Universidad Santiago de Cali.https://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/7643El COVID-19 es un nuevo virus que está afectando actualmente al planeta, el primer contagio tuvo lugar en Wuhan - China y rápidamente se fue propagando a otras partes del mundo. Un año después del anuncio de la Organización Mundial de la Salud (OMS) sobre este nuevo virus, las personas han podido conocer más acerca del mismo, así como también a detectar sus síntomas, cómo ayudar a prevenir su contagio y/o propagación. Esta investigación tiene como objetivo diseñar una simulación de probabilidades de contagio en un espacio cerrado empleando agentes autómatas, partiendo de un modelo estadístico estocástico. El método matemático de fundamento que vamos a utilizar es el Monte Carlo, en este método se tienen en cuenta las normativas y los protocolos de bioseguridad en el marco de la actual pandemia de COVID - 19. La creación de la simulación consta del rastreo y análisis de la documentación sobre los aspectos importantes del caso a nivel local además de la construcción y aplicación de un estudio de observación descriptivo transversal (EODT) en un Centro médico. Los datos adquiridos se ajustaron a sendas distribuciones estadísticas y combinando los resultados con un modelo SIR donde se encontró que 2 de cada 100.000 personas que visiten la sala se contagiarían. Esta investigación se puede recrear con un algoritmo de generación de variables aleatorias como entrada para la Simulación Monte Carlo que se genera diariamente durante una semana y se presenta en una página de aterrizaje.COVID-19 is a new virus that is currently affecting the planet, the first contagion took place in Wuhan - China and quickly spread to other parts of the world. One year after the announcement of the World Health Organization (WHO) about this new virus, people have been able to learn more about it, as well as detect its symptoms, how to help prevent its contagion and / or spread. This research aims to design a simulation of contagion probabilities in a closed space using automated agents, starting from a stochastic statistical model. The basic mathematical method that we are going to use is Monte Carlo, this method takes into account the regulations and biosafety protocols in the framework of the current COVID-19 pandemic. The creation of the simulation consists of tracking and analysis of the documentation on the important aspects of the case at the local level in addition to the construction and application of a cross-sectional descriptive observational study (EODT) in a medical center. The acquired data were adjusted to both statistical distributions and combining the results with a SIR model where it was found that 2 out of every 100,000 people who visit the room would be infected. This research can be recreated with a random variable generation algorithm as input for the Monte Carlo Simulation that is generated daily for one week and presented on a landing page.application/pdf12 PáginasesMonte CarloPandemiaCOVID-19ProbabilidadBioseguridadSimulaciónModelo SIRContagioThesisReconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)