Apresentamos neste site o "estado da arte" das nossas pesquisas sobre modelos matemáticos epidemiológicos e nossas previsões para a evolução da epidemia de COVID-19 em cidades do interior do estado do Rio de Janeiro (RJ).
OBS: no celular recomendamos a opção "visão para computador" para ver os gráficos inteiros na tela.
Fazemos parte do GT Covid19 UFRJ-Macaé, uma força tarefa interinstitucional que envolve mais de 100 docentes, técnicos administrativos e alunos da UFRJ-Macaé e da UFF-Rio das Ostras. Estamos inseridos no subgrupo INFORMAÇÃO EM SAÚDE deste GT.
você pode acessar o site de GT geral aqui
Resultados publicados do GT no site do Campus UFRJ-Macaé aqui
Pretendemos fazer uma revisão semanal dos resultados, mas não garantimos que vamos conseguir sempre fazê-lo.
Esclarecimentos:
Os dados e análises são frequentemente discutidos entre os pares do sub GT INFORMAÇÃO EM SAÚDE, que é. um grupo multidisciplinar, formado por médicos, engenheiros, físicos, profissionais da área da computação, nutricionistas, dentre outros
Artigos estão sendo submetidos para revistas arbitradas e os pré-prints serão também divulgados na aba "textos publicados".
Não pretendemos ter respostas para tudo e eventuais erros serão corrigidos (erratas)
Os resultados apresentam apenas tendências e não devem ser encarados como previsões precisas, pois o cenário da doença é muito dinâmico. Recomendamos cautela no uso destes resultados, seja pelo gestor público ou imprensa.
O modelo usado atualmente é o SIR (Suscetíveis-Infectados-Removidos) que é o modelo epidemiológico mais simples que existe. Estamos trabalhando no aprimoramento do modelo. Em breve colocaremos textos explicativos na aba "textos publicados".
Em breve: análises para Campos (RJ) e Cabo Frio (RJ)
Atenção: R0 e Rt são o número básico de reprodução e número de reprodução efetivo, respectivamente. Definem a capacidade que um infectado tem de passar a virose para outros. Para maiores detalhes assista o vídeo "modelo SIR - parte 4" da "playlist" ou leia a nota técnica n.05 abaixo
Análise resumida para Macaé (RJ): pontos em azul são os dados acumulados de infectados oficiais da prefeitura. A curva vermelha representa o comportamento simulado para a curva de infecção nos primeiros 24 dias, compatível com R0 de 2,9 (variando de 2,8 a 3,1). A curva de infectados reproduz bem os dados até 22/4/20 e a partir desta data foi necessário um novo ajuste (curva amarela). A nova curva é compatíevel com Rt = 2,1 (variando entre 2,0 e 2,2) e reproduz bem os dados até 14/5/20. A partir desta data foi necessário um novo ajuste (curva verde) compatível com Rt 1,73 (variando entre 1,68 e 1,78) de e prevê mais de 1000 casos na primeira semana de junho. Ao final da semana (6/6/20) faremos uma reavaliação. Não estamos levando em conta subnotificação (ainda)
Análise resumida para Rio das Ostras (RJ): pontos em azul são os dados acumulados de infectados oficiais da prefeitura. A curva vermelha representa o comportamento simulado para a curva de infecção nos primeiros 35 dias, compatível com um R0 de 2,13 (variando entre 2,10 e 2,16). Reproduz bem os dados até 30/4/20. Foi necessário um novo ajuste (curva amarela) a partir desta data, com um Rt de 1,75 (variando entre 1.70 e 1.80). A curva amarela reproduz bem os dados até 10/5/20. A partir desta data foi necessário um novo ajuste (curva verde) que prevê pouco mais de 400 casos até o dia 6/6/20. Ao final da semana (6/6/20) faremos uma reavaliação. Não estamos levando em conta subnotificação (ainda)
Análise resumida para Campos (RJ): pontos em azul são os dados acumulados de infectados oficiais da prefeitura. A curva vermelha representa o comportamento simulado para a curva de infecção compatível com primeiros 25 dias, com um R0 de 3,1 (variando entre 3.0 e 3.2). Reproduz bem os dados até 17/4/20. A partir desta data foi necessário um segundo ajuste (curva amarela) com Rt = 2,1 (variando entre 2,06 e 2,14). A curva amarela reproduz bem os dados até 16/5/20. A partir desta data foi necessário um novo ajuste (curva verde) compatível com um Rt = 1,8 (variando entre 1.74 e 1,86) que prevê pouco mais de 1000 casos por volta de 5/6/20. Faremos uma reavaliação em 6/6/20. Não estamos levando em conta subnotificação (ainda).
Análise resumida para Cabo Frio (RJ): pontos em azul são os dados acumulados de infectados oficiais da prefeitura. A curva vermelha representa o comportamento simulado para a curva de infecção compatível com primeiros 31 dias, com um R0 de 2,5 (variando entre 2,44 e 2,56). Reproduz os dados até 07/5/20. Depois há um "salto" nos dados, talvez por um aumento da testagem ou liberação de informação represada. A partir deste "salto" foi necessário um novo ajuste (curva amarela) com Rt = 1,47 (variando entre 1.41 e 1,53). A curva amarela reproduz os dados até 18/5/20, quando ocorre outro "salto" nos dados oficiais. Foi necessário um terceiro ajuste (curva verde) compatível com um Rt = 1,28 (variando entre 1,22 e 1,34) que prevê pouco mais de 300 casos por volta do dia 6/6/20. Faremos uma reavaliação em 6/6/20. Não estamos levando em conta subnotificação (ainda).
Nota: a aparente (artificial?) suavidade nos dados, seguido de saltos descontínuos prejudica a qualidade do ajuste e nos faz pensar que há represamento de dados. Como consequência obtivemos um baixo coef. de correlação (0.84) para a cuva atual, como mostrado na tabela completa (link acima).
Análise resumida para Quissamã (RJ): pontos em azul são os dados acumulados de infectados oficiais da prefeitura. A curva vermelha representa o comportamento simulado para a curva de infecção compatível com um R0 de 2,07 (variando entre 2,12 e 2,02). Consideramos apenas dados acima de 10 casos para o ajuste, em uma tentativa de minimizar o efeito das flutuações iniciais. Prevemos que a cidade chegue em torno de 100 casos por volta do dia 6/6/20. Não estamos levando em conta subnotificação (ainda).
Esclarecimentos: os resultados apresentados são frequentemente discutidos entre os pares do sub GT INFORMAÇÃO EM SAÚDE. Artigos estão sendo submetidos para revistas arbitradas e os pré-prints serão também divulgados aqui.
Notas técnicas:
Artigos científicos:
Em breve
Outros textos:
Um resumo sobre modelos Matemáticos epidemiológicos: em breve
Em breve