Subgrupo 9
Epidemiologia, modelos matemáticos e medidas de enfrentamento
A Plataforma Sub9 foi criada e é mantida por uma equipe multidisciplinar de pesquisadores voluntários vinculados ao Projeto Mandacaru, que apoia o Comitê Técnico-Científico do Consórcio Nordeste, oriundos de diversas instituições públicas e privadas.
Nosso objetivo é levantar informações epidemiológicas, criar, adaptar, utilizar e manter modelos matemáticos e elaborar projeções acerca do comportamento da pandemia de COVID-19, a fim de auxiliar os gestores em geral e os gestores estaduais e municipais do Nordeste, em particular, na tomada de decisão frente à pandemia.
O que você vai encontrar aqui
Insights de maior relevância obtidos na análise dos modelos e dados apresentados como notícias.
Mapas em escala de cores mostrando a evolução da pandemia por semana epidemiológica em cada Região de Saúde do SUS. Atualização Semanal.
Mapa interativo, em escala de cores, mostrando dados da pandemia e painel com dados atuais da pandemia na localidade selecionada no mapa. O Mapa pode ser visualizado por estado, regiões de saúde do SUS ou municípios. Além disso, é possível ver a evolução temporal das variáveis ao longo das semanas epidemiológicas. Atualização diária.
Mapa das regiões de saúde do SUS, onde é possível clicar em cada regional e visualizar um gráfico linear da evolução de casos e óbitos por semana epidemiológica. Atualização diária.
Gráficos em escala logarítmica ou linear mostrando a evolução das variáveis casos acumulados e diários, óbitos acumulados e diários, taxa de incidência e taxa de mortalidade para os estados. Atualização diária.
Análise da duração de eventos da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG), tais como: tempo entre primeiros sintomas e evolução do caso, tempo entre primeiros sintomas e notificação e tempo de permanência em UTI. Os dados são apresentados em gráficos boxplot e histogramas, permitindo visualizar a distribuição da variável que mede a “duração dos eventos”. Atualização mensal.
Esse painel apresenta uma análise de casos notificados como suspeitos e testagem para COVID-19 no Sistema de Notificação Nacional para COVID-19 (e-SUS Notifica - Ministério da Saúde)
Esse painel apresenta uma análise de casos notificados como suspeitos e testagem para COVID-19 no Sistema de Notificação Nacional para COVID-19 (e-SUS Notifica - Ministério da Saúde)
Informações produzidas pelo modelo SEIRD para Brasil e estados. Projeção de suscetíveis (S), expostos (E), infectados (I), recuperados (R) e óbitos (D). Nowcast de casos. Estimativa da R(t) (Taxa de reprodução efetiva). Atualização diária
Informações produzidas pelo modelo DELPHI para Brasil e estados. Projeção de casos e óbitos (D). Estimativa da R(t) (Taxa de reprodução efetiva). Atualização diária.
Informações produzidas pelo modelo EPIFORECASTS para Brasil e estados. Projeção de casos. Estimativa da R(t) (Taxa de reprodução efetiva). Atualização diária.
Informações produzidas pelo modelo ARIMA para Brasil e estados. Projeção de casos e óbitos. Atualização diária.
Gráficos para comparação das projeções e estimativas dos modelos SEIRD, DELPHI, EPIFORECAST e ARIMA. Atualização diária.
Link para o site com estimação do número reprodutivo efetivo R(t) estimado pelo Observatório de Síndromes Respiratórias da UFPB.
Metadados, estudos gerados, artigos relevantes
Metodologia
Nossa metodologia de trabalho se inicia com a extração, tratamento e armazenamento diários de dados relativos à evolução da pandemia. A partir desses dados são feitas análises e previsões sobre o espalhamento temporal e espacial da epidemia da COVID 19 através de modelos matemáticos formulados, implementados e adaptados dos modelos clássicos da literatura do estudo de Doenças Infecciosas.
Foram implementados modelos matemáticos determinísticos do tipo S I R (SEIRD e DELPHI) e os baseados em séries temporais como o Arima e o EpiForecasts. Este último modelo foi originalmente desenvolvido pela London School of Hygiene & Tropical Medicine com os resultados apresentados a nível mundial no site https://epiforecasts.io/covid/ onde se apresenta metodologia consolidada para o cálculo da taxa de Reprodução ou de Retransmissão (Rt) da pandemia, local e temporalmente.
Outra frente de modelagem é o desenvolvimento e aplicação de técnicas de Inteligência Artificial para extração de conhecimento estratégico voltado para a gestão do enfrentamento da pandemia por parte dos governantes dos estados e municípios. O primeiro produto é a predição da criticidade dos municípios. Também a Incerteza associada à Epidemia da COVID 19 no Brasil é abordada a partir da Teoria Generalizada da Incerteza (GTU), devida a Zadeh (2005), em especial associada aos estudos baseados na utilização das Redes Neurais Artificiais e Redes NeuroFuzzy Artificiais.
Na etapa final os resultados são apresentados nesta plataforma.
Todos os desenvolvimentos foram feitos através do conceito de software livre.
Adotamos uma filosofia de trabalho participativa onde toda a equipe contribuiu para a geração do conhecimento disponível nesta plataforma
Nosso time de voluntários
Alberto Luiz Gerardi
Estatístico
Mestre em Estatística e Métodos Quantitativos
Consultor e Gerente de Projetos
Alex Ander Javarotti Zumalde
Analista de sistemas
Mestre em ciências (Confiabilidade de software)
Profissional do setor privado – Analista
Alexandre Medeiros de Figueiredo
Médico
Doutorando em Ciências da Saúde da UFRN
Docente da UFPB e Médico de Família e Comunidade
Alexsandra Rocha
Geógrafa
Doutora em Geografia - Área de estudo cartografia sistemática e Geoprocessamento
Profa da Universidade Federal de Campina Grande - campus Cajazeiras
André Felipe Oliveira de Azevedo Dantas
Engenheiro
Doutor em Engenharia Elétrica
Professor na UnP
Eduardo Corrêa Araujo
Graduando
Graduando de Engenharia Elétrica na UTFPR
Bolsista do PICME
Henrique Flach Latorre Moreno
Analista de sistemas
Graduado em Análise de sistemas
Analista de sistemas - Bradesco seguros, BR distribuidora, Souza Cruz, Rio card, Michelin , Oi, Ipiranga, Globo.com.
Ivan Carlos Pimentel da Cruz Engenheiro
Doutor em ciências da engenharia mecânica (COPP/UFRJ)
Gerente sênior de desenvolvimento de tecnologias (setor privado, O&G)
Landir Saviniec
Matemático
Doutor em Matemática Computacional
Professor da UFPR - Campus de Jandaia do Sul
Marco Aurélio Boselli
Físico
Doutor em ciências pelo IFGW/Unicamp
Professor na UFU
Marcus Carvalho
Cientista da computação
Doutor em Ciência da Computação
Professor da Universidade Federal da Paraíba
Maria de Fátima Alves Fernandes
Médica
Médica sanitarista, doutora em ciências e mestre em saúde pública
Consultora em Hemovigilância
Marina dos Santos
Graduanda
Graduanda em Engenharia Elétrica na Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Estagiária de Chicotes e Componentes Elétricos de Engenharia de Veículo na Volvo do Brasil
Mildred Ballin Hecke
Engenheira
Engenharia Civil
Pós-Doutorada em Engenharia Mecânica
Profa. Aposentada UFPR
Paulo Ignácio Fonseca de Almeida
Engenheiro
Engenheiro Eletrônico pelo ITA (1973)
Doutor em Engenharia Mecânica na Área de Térmica e Fluidos UNICAMP (1992)
Prof. Aposentado do Depto de Eng. Química da UFSCar
Ricardo Haus Guembarovski
Engenheiro
Doutor em Engenharia e Gestão do Conhecimento
Aposentado da Celesc
Fonte de dados
A plataforma mantém um banco de dados interno que centraliza dados de várias fontes. A partir desse banco de dados, são aplicadas inúmeras ferramentas científicas e tecnológicas para extrair as informações descritas acima.
Dados territoriais e socioeconômicos do Brasil
Dados de notificação da síndrome gripal leve e grave.
Quantidade de leitos por município
Dados de monitoramento da Covid-19.
Dados de mobilidade.