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Objetivo: Exponer los resultados del estudio de las condiciones técnico organizativas existentes para la aplicación de la investigación de operaciones como herramienta de apoyo a los procesos de toma de decisiones, en establecimientos gastronómicos y turísticos de cinco distritos de Lima Metropolitana. Métodos y técnicas: Se aplicaron: revisión documental, observación científica y cuestionarios con un enfoque mixto, en un diseño no experimental y descriptivo. Principales resultados: Instrumentos de identificación de las condiciones técnico organizativas existentes en establecimientos gastronómicos y turísticos para aplicar la investigación de operaciones, estudiado desde la percepción de directivos y empleados; determinación de estas condiciones desde las dimensiones humana, tecnológica e informativa en 20 restaurantes, 89 establecimientos de hospedaje y 54 agencias de viaje de cinco distritos de Lima Metropolitana. Conclusiones: Para el uso de la investigación de operaciones, como herramienta alternativa de apoyo a la toma de decisiones, se requerirá contar con condiciones técnico organizativas en las dimensiones humanas, tecnológicas e informativas; el elevado reconocimiento a ésta y la disponibilidad de recursos informáticos evidenciado en las encuestas, pudieran favorecer su aplicación en los tres tipos de formas organizativas, sin embargo los limitados conocimientos en torno a ella pudieran comprometer su uso; se evidenció que, los establecimientos de hospedaje se encuentran en condiciones más favorables para su aplicación, que el resto de las formas organizativas; subsisten limitaciones en las condiciones técnico organizativas requeridas para aplicar la investigación de operaciones, los resultados más comprometedores se centran en los escasos recursos financieros, así como los insuficientes conocimientos para su explotación. Herramientas para la solución de problemas, investigación de operaciones, técnicas para la toma de decisiones

Objetivo: Aplicar la modelación físico-matemática a la dinámica de la COVID-19 para la toma de decisiones asociadas a la mitigación y erradicación de la pandemia en Cuba. Métodos: La modelación se aplicó para caracterizar el pronóstico del pico y el comportamiento reproductivo de la pandemia, mediante herramientas y funciones de MATLAB. El pico se determinó aplicando el modelo SIR, luego de adecuaciones. Este se ajustó con la estrategia de optimización GlobalSearch. Para su solución se empleó la función ode23tb que usa un algoritmo combinado de Runge-Kutta con otro de regla trapezoidal. Para el comportamiento reproductivo se realizó el ajuste de un modelo exponencial empleando la herramienta Curve Fitting. Principales resultados: Se identificaron los parámetros del modelo SIR y se logró el pronóstico del pico con dos semanas de anticipación y una precisión satisfactoria. Se pronosticaron los susceptibles, infectados acumulados y recuperados. El número de reproducción básico (R0) calculado permitió determinar que, para erradicar la pandemia por vacunación, la población inmunizada debe ser superior al 72 %. El número de reproducción efectivo (Ref) permitió evaluar la eficacia de las medidas de mitigación. Se reflexionó sobre la conducta a seguir para su erradicación. Conclusiones: El modelo SIR demostró capacidad para predecir el pico de la pandemia. El R0 del SARS-CoV-2 permitió corroborar su elevada transmisibilidad. Las medidas de mitigación han sido efectivas y deben mantenerse hasta erradicar la pandemia, incluso para Ref < 1, mientras no se inmunice el 72 % de la población, para lograr la erradicación irreversible.

Objetivo: Aplicar la modelación físico-matemática a la dinámica de la COVID-19 para la toma de decisiones asociadas a la mitigación y erradicación de la pandemia en Cuba. Métodos: La modelación se aplicó para caracterizar el pronóstico del pico y el comportamiento reproductivo de la pandemia, mediante herramientas y funciones de MATLAB. El pico se determinó aplicando el modelo SIR, luego de adecuaciones. Este se ajustó con la estrategia de optimización GlobalSearch. Para su solución se empleó la función ode23tb que usa un algoritmo combinado de Runge-Kutta con otro de regla trapezoidal. Para el comportamiento reproductivo se realizó el ajuste de un modelo exponencial empleando la herramienta Curve Fitting. Principales resultados: Se identificaron los parámetros del modelo SIR y se logró el pronóstico del pico con dos semanas de anticipación y una precisión satisfactoria. Se pronosticaron los susceptibles, infectados acumulados y recuperados. El número de reproducción básico (R0) calculado permitió determinar que, para erradicar la pandemia por vacunación, la población inmunizada debe ser superior al 72 %. El número de reproducción efectivo (Ref) permitió evaluar la eficacia de las medidas de mitigación. Se reflexionó sobre la conducta a seguir para su erradicación. Conclusiones: El modelo SIR demostró capacidad para predecir el pico de la pandemia. El R0 del SARS-CoV-2 permitió corroborar su elevada transmisibilidad. Las medidas de mitigación han sido efectivas y deben mantenerse hasta erradicar la pandemia, incluso para Ref < 1, mientras no se inmunice el 72 % de la población, para lograr la erradicación irreversible.

Introducción: La COVID-19 ha constituido un reto de múltiples dimensiones para la humanidad, aún más para los decisores responsables de accionar de manera certera y oportuna para su enfrentamiento. En Perú, con una tendencia actual favorable de la Pandemia, es inminente la propagación de la variante Delta, de allí que requieran de informaciones predictivas que posibiliten adoptar decisiones anticipadas para mitigar sus efectos. Objetivo: Simular escenarios aplicando la modelación físico-matemática, para la predicción del comportamiento de la COVID-19 en Perú que facilite la adopción de decisiones. Material y Métodos: Modelación físico-matemática mediante herramientas y funciones del software MATLAB. Resultados: Determinación del comportamiento de las principales variables de la COVID-19 en Perú; modelo físico-matemático basado en el clásico SIR con nuevos compartimientos relacionados con la vacunación y los expuestos, así como su ajuste a los datos de Perú; simulación de escenarios, incluyendo la variante Delta, para fallecidos, infectados acumulados, infectados no vacunados e infectados vacunados. Conclusiones: El modelo concebido para la simulación de escenarios de evolución de la COVID-19, demostró su capacidad de predicción del comportamiento de las variables más importantes que determinan dicha evolución en Perú; debe ocurrir otra ola de contagios y llegarse a cifras acumulativas entre 2,9 y 3,36 millones de infectados y entre 215 y 255 mil fallecidos; las principales estrategias de mitigación deben dirigirse a garantizar el distanciamiento y aislamiento social, así como a incrementar el régimen de vacunación.

Este trabajo presenta como objetivo revelar la influencia de los contextos socioeconómicos en las maneras de afrontamiento al cáncer como enfermedad. Se muestra un análisis sobre el cáncer como problema social y de salud; se analiza el papel de algunos entes sociales involucrados, el acceso de los enfermos a las terapias y de los productores de fármacos a las nuevas tecnologías. Se reflexiona acerca de la sobreevaluación de los fármacos que dificulta el acceso a novedosas y efectivas terapias; la supeditación del saber tecnocientífico a los intereses del capital; la creciente contaminación ambiental como detonante al incremento de casos; y la escasez de tecnologías para la prevención y el saneamiento en países subdesarrollados. Finalmente se refiere el programa cubano de lucha contra el cáncer, su situación actual y proyecciones.