Efeitos não lineares dos padrões de contatos em estratégias de vacinação - Schulenburg, Arthur Braga Silva (2022)
Com populações densas e altamente conectadas, as doenças infecciosas conseguem se ins- talar com muito mais facilidade em nossa sociedade. Quando surge uma nova ameaça, é extremamente importante a elaboração de medidas de mitigação a Ąm de suprimir seu avanço. Entre estas medidas, uma das mais importantes é a vacinação, logo, a Ąm de maximizar sua eĄciência, é necessário buscar estratégias de vacinação efetivas para mi- nimizar os danos causados pela doença. Nesta dissertação, apresentamos um modelo compartimental estratiĄcado por idade e orientado por dados, com o qual analisamos o papel da razão infecção-fatalidade (IFR, do inglês infection fatality ratio), e das matrizes de contatos sociais na deĄnição de estratégias de vacinação para três países com padrões demográĄcos distintos (Brasil, Alemanha e Uganda), com o intuito de averiguar as es- tratégias mais efetivas na redução de casos fatais pela doença. Constatamos que uma vacinação, mesmo que modesta, se iniciada com antecedência o suĄciente consegue redu- zir consideravelmente esse número. Entretanto, sua eĄciência decai rapidamente à medida que a transmissão se torna descontrolada e/ou o atraso para se iniciar a vacinação se es- tende. Além disso, observamos também que, para um IFR que cresce exponencialmente com a idade, é mais efetivo uma estratégia de vacinação que prioriza os mais idosos nos cenários de alta transmissão e, por outro lado, vacinar aqueles que realizam mais contatos é mais efetivo no cenário em que a transmissão está melhor controlada. Os diagramas de fase para as estratégias mais e menos efetivas dependem não linearmente dos parâmetros epidemiológicos considerados. Observamos também que, apesar dos padrões demográĄcos e matrizes sociais de contato alterarem quantitativamente os diagramas de fase, eles são qualitativamente semelhantes. Concluímos, então, que indicar uma estratégia de vaci- nação não é uma tarefa simples, pois é um processo que depende de vários parâmetros, como o perĄl etário do IFR da doença, padrões populacionais, contatos sociais, eĄcácia da vacina e cenário de transmissão da doença na população. Palavras-chave: Epidemiologia matemática. Modelos compartimentais. COVID-19.