Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Varella, Vinícius Clemente lattes
Orientador(a): Lobosco, Marcelo lattes
Banca de defesa: Coelho, Angélica da Conceição Oliveira, Dias, Cláudia Mazza
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11262
Resumo: A Hanseníase, também conhecida como doença de Hansen ou Lepra, é uma doença infectocontagiosa que afeta principalmente a pele e os nervos periféricos, podendo, em alguns casos, levar a incapacidade física permanente. O agente causador da doença é a bactéria Mycobacterium leprae. Apesar da redução do número de casos em todo o mundo, a doença continua sendo uma preocupação global de saúde pública, especialmente em alguns países, como o Brasil, que ainda não atingiram as metas estabelecidas para redução no número de casos. Este trabalho tem por objetivo reproduzir, com o uso de ferramentas matemático-computacionais, a disseminação dos casos de Hanseníase em um domínio bidimensional, utilizando para este propósito o modelo compartimental SIR. Neste modelo os compartimentos representam os grupos de indivíduos suscetíveis, infectados e recuperados. Na modelagem o compartimento de indivíduos suscetíveis comporta as pessoas vulneráveis ao contágio e a população resistente ao bacilo, enquanto o compartimento dos indivíduos infectados não faz distinção em relação a classificação da doença, assumindo a simplificação de que todos os doentes possuem a mesma capacidade de transmissão. O modelo espaço-temporal foi solucionado computacionalmente usando duas abordagens distintas. A primeira abordagem foi a resolução determinística do sistema de equações associado ao modelo SIR através do método das diferenças finitas. Na segunda abordagem empregou-se o algoritmo de Gillespie para resolver o mesmo sistema de equações de modo estocástico. Os resultados obtidos por ambas abordagens foram então comparados, para fins de validação, com o banco de dados de registros de saúde pública da cidade de Juiz de Fora, Brasil, que mantêm o histórico do número de casos de Hanseníase notificados ao longo do tempo.