Modelo matemático utilizado para números de casos da Covid-19 será experimentado com a Dengue

Capaz de auxiliar os agentes governamentais na tomada de decisões em relação ao número acumulado de casos da Covid-19 na cidade de Campo Grande e no estado de Mato Grosso do Sul, o modelo matemático/estatístico desenvolvido pelos professores Erlandson Saraiva, do Instituto de Matemática (Inma) e Leandro Sauer, da Escola de Administração e Negócios (Esan), agora será utilizado para ajudar no controle da Dengue.

“A partir de solicitação da Secretaria Municipal de Saúde de Campo Grande (Sesau), em 2020, iniciamos um estudo com o objetivo de ajustar um modelo de crescimento para o número acumulado de casos da Covid-19. A modelagem foi iniciada pelo cálculo das principais estatísticas descritivas, seguida do ajuste dos modelos de crescimento mais conhecidos: Exponencial, Logístico e Gompertz”, explica o professor Erlandson, um dos coordenadores do projeto.

Como ramificação deste projeto, está sendo desenvolvida uma modelagem para o número de casos de dengue na cidade de Campo Grande.

“Para isso, o número de casos relatados de dengue será estimado usando variáveis meteorológicas, tais como temperatura, umidade relativa do ar e precipitação pluviométrica, como efeitos fixos. Desta maneira, pretendemos entender a influência do clima na incidência e distribuição espacial da Dengue em Campo Grande. A partir das projeções apresentar os resultados a agentes governamentais com o objetivo de auxiliá-los no desenvolvimento de ações de combate no curto e no longo prazo”, expõe.

A bolsista de Iniciação Científica Mariana Flesh, do curso de Matemática, está trabalhando no desenvolvimento do projeto, sob a orientação do professor Erlandson. A expectativa é de que até meados de abril já haja resultados.

Modelo matemático Covid-19

Quarenta e cinco relatórios técnicos foram elaborados pelos professores com os principais resultados e encaminhados à Sesau durante o ano de 2020 até o fim de janeiro deste ano. Cada um destacava a taxa de crescimento da doença, a estimativa para o pico da pandemia, as projeções para os próximos quatorze dias e o número de reprodução R0, que dá o número médio de pessoas que um indivíduo infectado transmite a doença.

“Durante todo o período de análise as projeções do modelo ajustado apresentaram erro percentual absoluto inferior a 1%. Esses resultados mostraram-se muito importantes para os agentes governamentais da cidade de Campo Grande, pois fornecia um panorama futuro de evolução da doença se o cenário atual daquele momento se mantivesse, ou seja, se nenhuma intervenção fosse feita. Ou seja, os agentes governamentais tinham em mãos um modelo estatístico que mostrava um período futuro, em que, uma intervenção mais rígida seria necessária ou não. Além disso, as projeções poderiam ser usadas para justificar ações que visavam reduzir a transmissão da doença e se obter o desejado “achatamento” da curva”, afirmam os professores.

O trabalho gerou duas publicações cientificas: um artigo na Revista Brasileira de Estatística, descrevendo a evolução da doença no estado de Mato Grosso do Sul e um segundo artigo cientifico na Revista Brasileira de Biometria.

“Nesses dois artigos, apresentamos os detalhes dos modelos utilizados, o procedimento de estimação dos parâmetros e fizemos uma discussão das diferentes fases de crescimento da doença e os critérios utilizados para identificar as mudanças de fases”, explicam.

Com a ampla divulgação dos resultados dos relatórios na Imprensa, os professores também foram convidados a apresentar o trabalho realizado em dois congressos. Em 17 de setembro de 2020 expuseram o projeto no primeiro encontro regional de matemática aplicada e computacional do MS e, em 15 de fevereiro deste ano, apresentaram os resultados no Congresso virtual UFBA.

“Nos dois congressos o objetivo foi apresentar/discutir como modelos matemáticos/estatísticos auxiliam nas tomadas de decisões em tempos de pandemia. Acreditamos que um dos principais resultados deste projeto foi ultrapassar os limites da academia e atingir a sociedade mostrando a importância prática de modelos matemáticos/estatísticos. Desta forma, contribuir para desconstruir o “medo” que muitos jovens tem da matemática e incentiva-los ao estudo e pesquisa nesta área”, finalizam.

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