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Este portal, criado pelos professores do
RELATÓRIOS EPIDEMIOLÓGICOS DE NITERÓI
RELATÓRIOS EPIDEMIOLÓGICOS DE NITERÓI
O relatório epidemiológico # 9 apresenta análises sobre a evolução da pandemia provocada pelo SARS-Cov2 no município de Niterói ao longo do ano de 2020, incorporando dados notificados até a semana epidemiológica 52. Como novidade, o relatório 9 utiliza a relação estável entre os casos confirmados de COVID-19 e as internações de SRAG para entender o comportamento recente da pandemia. Os totais de internações observados na semana 47 e vizinhas são as maiores do ano. Dado que também há atraso nas notificações das internações, corrigimos a curva de internações por início de sintomas e estimamos que muitas internações novas devem ser notificadas nas semanas posteriores à semana 47. Dada a relação estável entre as internações de SRAG e casos confirmados de COVID-19, isso também deve significar que as últimas semanas do ano de 2020 estarão entre as piores no que diz respeito à pandemia. Parte deste fenômeno já é observada, uma vez que os casos já confirmados de COVID-19 por início de sintomas na semana 47 são os maiores do ano até o momento. Embora as projeções médias de casos para a semana 48 e subsequentes indiquem queda, levando em conta os intervalos de confiança, estatisticamente não podemos refutar a hipótese de que os casos novos continuarão em um patamar elevado. Recomendamos fortemente que novas intervenções sejam feitas com o intuito de conter o ritmo de propagação das infecções provocadas pelo novo coronavírus.
PANORAMAS
PANORAMAS
Acompanhe diariamente a situação no Mundo, no Brasil, no Estado do Rio de Janeiro e no Município de Niterói.
PAINEL INTERATIVO
PAINEL INTERATIVO
Utilize o painel interativo desenvolvido pelo projeto para analisar dados de forma interativa entre países, estados brasileiros, municípios do estado do Rio de Janeiro e a cidade de Niterói.
Clique no botão para conhecer a nova plataforma.
AÇÕES EXTERNAS
AÇÕES EXTERNAS
Acompanhe as principais informações o grupo GET-UFF CONTRA COVID-19 desde sua origem.
NOVIDADE DO MINISTÉRIO DA SAÚDE SOBRE DADOS
NOVIDADE DO MINISTÉRIO DA SAÚDE SOBRE DADOS
ATUALIZAÇÕES DE DADOS DO MINISTÉRIO DA SAÚDE
ATUALIZAÇÕES DE DADOS DO MINISTÉRIO DA SAÚDE
O Ministério da Saúde inaugurou em 26 de Março de 2020 um novo portal para divulgar informações sobre a epidemia. O site é: covid.saude.gov.br. Clique no botão para conhecer a nova plataforma.
A CIÊNCIA E A EVOLUÇÃO DE UMA EPIDEMIA
A CIÊNCIA E A EVOLUÇÃO DE UMA EPIDEMIA
Desde a pré-história, a matemática e a estatística (ainda que esse termo só tenha aparecido no século XVIII) fornecem instrumentos para que a humanidade possa se compreender, entender o que acontece ao seu redor e até mesmo “prever” cenários futuros. Enquanto vivemos a pandemia causada pelo vírus SARS-COV-2, popularmente chamado de COVID-19 ou apenas coronavírus, nós, participantes desse projeto, entendemos como função da universidade a difusão do conhecimento científico e o uso dele como ferramenta de apoio pela sociedade. Por isso iniciamos esse projeto. Nosso objetivo inicial é fornecer os panoramas (mundial, brasileiro e fluminense) evolutivos dessa doença até o momento. Convidamos todos aqueles com conhecimentos em estatística, epidemiologia ou outras áreas relacionadas a colaborarem conosco. Nos escrevam! Vamos trabalhar juntos à distância! A você, "simples usuário" da nossa página, muito obrigado por estar aqui! Busque e compartilhe informações técnicas respaldadas pela ciência. Tão importante quanto o isolamento social nesse momento, é difundirmos as informações corretas. Sem pânico e sem menosprezar a situação atual. Para melhor entendimento da teoria por trás dos panoramas apresentados nessa página, sugerimos a leitura da explicação rápida, porém cientificamente correta, do Modelo epidemiológico Sir . Modelos epidemiológicos têm por objetivo traçar como que uma doença vai se desenvolver em termos numéricos na população. O modelo SIR foi sugerido por Kermack e McKendrick (1927) e é a base para vários outros modelos de epidemias. Esse modelo divide a população, que por pressuposto é fixa (isto é, não há nascimentos nem mortes por outros motivos que não a doença em estudo), em três categorias: S, que são as pessoas que podem pegar aquela doença; I, as pessoas infectadas; e R, as chamadas pessoas "removidas" (aqui estamos falando tanto de quem pegou a doença e se curou, quanto daqueles que, infelizmente, morreram). Para ilustrar o modelo SIR disponibilizamos um simulador em nosso painel interativo que permite emular a evolução da epidemia. Reiteramos nosso compromisso com a ciência em prol da sociedade. Assim, os modelos e valores utilizados nesse projeto podem ser discutidos e revistos. Porém, não abrimos mão da utilização de modelos comprovados cientificamente.
Referência bibliográfica:
KERMACK, W.O.; MCKENDRICK, A.G. A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the Royal Society A (Mathematical, Physi- cal and Engineering Sciences), v. 115, n. 772, p. 700-721, 1927.
Fontes Oficiais de Dados sobre a Epidemia
Fontes Oficiais de Dados sobre a Epidemia
Paineis do Ministério e Secretarias
Paineis do Ministério e Secretarias
Painel Ministério da Saúde do Brasil
Painel Secretaria de Saúde do Município do Rio de Janeiro
Painel Secretaria de Saúde do Estado do Rio de Janeiro
Outros paineis
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Portal elaborado pelos nossos colegas da UFMG Cristiano C. Santos e Fabio N. Demarqui
Outros links úteis
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CONTATO
CONTATO
Membros do GET-UFF CONTRA COVID-19
Membros do GET-UFF CONTRA COVID-19
Docentes do GET
Docentes do GET
Em especial, os Professores Jaime Antonio Utria Valdes, Jony Arrais Pinto Junior, Luis Guillermo Coca Velarde, Marcio Watanabe, Marco Aurélio Sanfins, Rafael Santos Erbisti e Wilson Calmon Almeida dos Santos.
Além dos Docentes do GET, somam seus esforços ao grupo:
Além dos Docentes do GET, somam seus esforços ao grupo:
Professores Begoña Alarcón (Departamento de Matemática Aplicada do IME-UFF), Cristiano de Carvalho Santos (Departamento de Estatística da UFMG), Felix Carriello (Departamento de Análise Geoambiental), Fábio Nogueira Demarqui (Departamento de Estatística da UFMG), Igor Machado Coelho (Instituto de Computação da UFF) e Jones Colombo (Departamento de Análise do IME-UFF).
Discentes do Curso de Estatística da UFF: Beatriz Loureiro de Souza, Carolina Martins de Medeiros, Caroline Ferreira da Cruz Gomes, Dayana Gimenes da Silva Ribeiro, Hilllary de Oliveira dos Santos, Ítalo de Moraes Dolores, Julia Hellen Ferreira, Marina Cardeal Sudré, Marlene Lamdin Carvalho, Keyla da Costa Araujo, Lucas Moura Faria e Silva, Matheus Alves Pereira dos Santos, Michelle Jeronimo de Souza, Ricardo Junqueira de Souza, Rodrigo Mourão Caland Dias, Thamires Louzada Marques, Thiago Lessa da Costa e Yago Correa de Oliveira.
Discentes de outros Cursos da UFF: Bernardo Sávio Campos (Ciências Econômicas), Fellipe Souza Pessanha (Licenciatura em Matemática), Matheus Belo da Costa (Ciência da Computação) e Mathias Silva Carvalho de Oliveira (Engenharia Elétrica).
Pedro Ivo Rodrigues (Tecnologia da Informação - NEES); Pedro José Farias Fernandes (Geógrafo do Departamento de Geografia da UFF).
Núcleo de Estudos Econômicos e Sociais - NEES
Laboratório de Estatística - LES
A todos, agradecemos enormemente pela colaboração!
A todos, agradecemos enormemente pela colaboração!
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