Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Caldeira, Fabiana Mara [UNIFESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de São Paulo
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11600/63756
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Resumo: |
Introdução: Durante toda a história da humanidade, pandemias implicam grandes desafios sanitários, econômicos e sociais. O último surto global foi da doença COVID-19. Modelos matemáticos são importantes nessas ocasiões para auxiliar na melhor compreensão da disseminação das doenças e otimização das medidas de controle. Objetivo: Este estudo propõe um modelo matemático para estudar a COVID-19, realizando a previsão do número de casos e óbitos consequentes da doença, com a vantagem da possibilidade de calibração automática do processo, tornando-o mais acessível e rápido. Métodos: A metodologia usa a curva sigmóide assimétrica para descrever os dados históricos, relativos ao número diário de casos e falecimentos por COVID-19 dados pela fonte digital Our World In Data. Os dados de treinamento foram retirados dos países Argentina, Brasil, Hungria, Luxemburgo, Panamá e Paraguai, que apresentam particularidades nas suas características epidemiológicas, índice de desenvolvimento humano, políticas de saúde implementadas durante toda a pandemia, tamanho e densidade demográfica. Resultados: as previsões tiveram de boa precisão e acurácia, especialmente para períodos curtos de previsão. Conclusões: Esta metodologia é bastante útil, podendo ser utilizada para qualquer lugar do mundo, mas é mais eficiente em locais com maior quantidade de dados disponíveis. Também pode ser adaptada para descrever a dinâmica de outras epidemias. O principal destaque é o fornecimento de informações que podem ajudar a orientar as políticas públicas de saúde. Como em outros modelos, é ideal para previsões de curto prazo, onde fatores externos tem menor impacto. |