Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2015 |
Autor(a) principal: |
Sanches, Rosângela Peregrina |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-03022016-115428/
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Resumo: |
O número de reprodutibilidade basal, R_0, é definido como o número esperado de casos secundários de uma doença produzidos por um indivíduo infectado em uma população suscetível durante seu período de infecciosidade. Tem-se que, para R_0 < 1 a doença não consegue se manter na população, e para R_0 >1 a doença irá se estabelecer. O cálculo do valor de R_0 pode ser feito de diversas maneiras, como por exemplo: a partir da análise de estabilidade de um modelo compartimental, através da matriz de próxima geração, da fase final de uma epidemia, entre outros. Neste trabalho foi estudado o cálculo de R_0 a partir da fase inicial de crescimento de um surto, em que ao fazer este cálculo não é suposto crescimento exponencial da doença, o que é proposto implicitamente na maior parte dos estudos. Foram estudadas as técnicas propostas por Nishiura, Ross-Macdonald e White e Pagano. O objetivo deste estudo foi comparar essas técnicas e avaliar como cada técnica estima o valor do número de reprodutibilidade basal, aplicando-as a doenças causadas por vetores, neste caso em particular foram utilizados dados de dengue. Foram utilizados dados da cidade de Ribeirão Preto nos períodos de 2009-2010 e 2010-2011, em ambos os casos a cidade apresentou um surto epidêmico. Os resultados apresentados pelos três métodos são numericamente diferentes. Pode-se concluir que todos os métodos acertam na previsão de que a dengue irá se propagar na cidade estudada, o que é verdade para os casos estudados, e que apesar de serem numericamente diferentes a análise semanal dos dados mostra que os valores calculados apresentam um mesmo padrão ao longo do tempo |