Cambios en el comportamiento de modelado durante la propagación de sars-cov-2: un estudio de caso que considera el retraso en las pruebas
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v9i7.5475Palabras clave:
Covid-19; Modelo epidémico; Modelo conductual; Aislamiento social.Resumen
Este artículo presenta un modelo de comportamiento epidémico de la propagación del SARS-CoV-2 en Amapá en el que se utilizó una generalización del modelo SIR, que captura la respuesta conductual de la población durante la evolución epidémica a través de un factor delta (δ) de reducción de la tasa contagio. Los resultados del paso de validación del modelo con los datos reales muestran que δ = [0.614,0.638] indicando que la respuesta conductual fue responsable de una reducción de ~ [36,39]% en la tasa de transmisibilidad epidémica. Posteriormente, se realiza un análisis de los escenarios que pueden surgir para una relajación de las medidas de aislamiento con tR días después del primer pico considerando un nuevo factor de reducción de transmisibilidade δR > δ. Los resultados indican que la salida disciplinada (δR ≤0.80) del período de confinamiento de 3 semanas (tR= 21) después del primer pico todavía puede desencadenar un segundo pico, pero con un alcance más corto que el primero.
Citas
Agência Brasil. (2020a). Estudo indica eficácia do isolamento social contra o novo coronavírus. [internet]. Disponível em: <https://agenciabrasil.ebc.com.br/saude/noticia/2020-05/estudo-indica-eficacia-do-isolamento-social-contra-o-novo-coronavirus> Acesso em: 01/06/20
Agência Brasil. (2020b). Covid-19: Amapá restringe circulação e adota rodízio de veículos .[internet]. Disponel em: <https://agenciabrasil.ebc.com.br/saude/noticia/2020-05/covid-19-amapa-restringe-circulacao-e-adota-rodizio-de-veiculos-0> Acesso em: 01/06/20
Amapá. (2020a). Painel Coronavírus. [internet]. Disponível em <http://painel.corona.ap.gov.br/> Acesso em: 05/06/20
Amapá. (2020b). A cada 10 exames, 7 testam positivos para coronavírus no Amapá. [internet]. Disponível em <https://www.portal.ap.gov.br/noticia/0505/a-cada-10-exames-7-testam-positivos-para-coronavirus-no-amapa> acesso em: 05/06/20
Bagal, D. K., Rath A., Barua A., & Patnaik D. (2020). Estimating the parameters of SIR model of Covid-19 cases in India during lock down periods. MedRxiv. Disponível em: <https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.03.20120899v1> acesso em: 20/05/20 DOI: https://doi.org/10.1101/2020.06.03.20120899
Batista, M. (2020). fitVirus-Covid-19. MATLAB Central File Exchange. [Internet]. Disponível em: <https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange /74658-fitviruscovid19> acesso em 15/05/2020.
Bastos, S. B., Cajueiro, D. O. (2020). Modeling and forecasting the early evolution of the Covid-19 pandemic in Brazil. Arxiv preprint. Disponível em <https://arxiv.org/abs/2003.14288> acesso em: 01/06/20
Boudrioua, M. S., & Boudrioua A. (2020). Predicting the Covid-19 epidemic in Algeria using the SIR model. MedRxiv. Disponível em: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/ 2020.04.25. 20079467v5 acesso em: 20/05/20 DOI: https://doi.org/10.1101/2020.04.25.20079467
Brasil. Ministério da Saúde. (2020a). Brasil confirma primeiro caso da doença. [internet]. Disponível em: <https://www.saude.gov.br/noticias/agencia-saude/46435-brasil-confirma-primeiro-caso-de-novo-coronavirus> acesso em: 31/05/20
Brasil. Ministério da Saúde. (2020b). Doença pelo Coronavírus 2019 Ampliação da Vigilância, Medidas não Farmacológicas e Descentralização do Diagnóstico Laboratorial. Boletim Epidemiológico 05. Ministério da Saúde: Brasília. [internet]. Disponível em: <https://portalarquivos.saude.gov.br/images/pdf/2020/marco/24/03--ERRATA---Boletim-Epidemiologico-05.pdf> acesso em: 31/05/20
Dias, N. L., Silva, E. V., Pires, M. A., Chaves, D., Sanada, K. L., Fecury, A. A., Dias, C. A. G. M, Oliveira, E., Dendasck, C. V., & Leal, S. D. (2020). Prediction of the propagation of SARS-CoV-2 in Amapá State, Amazon Region, Brazil, by mathematical modeling. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. 6(5): 73-95. DOI: 10.32749
Freitas, A. S., Silva, L. S., & Sandes, S. S. L. (2020). New SIR model used in the projection of Covid-19 cases in Brazil. MedRxiv. Disponível em: <https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.26.20080218v2> acesso em: 20/05/20 DOI: https://doi.org/10.1101/2020.04.26.20080218
Funk, S., Salathé, M., & Jansen V. A. A. (2010). Modelling the influence of human behaviour on the spread of infectious diseases: a review, J. R. Soc. Interface, 7: 1247-1256).
Hoertel N., Blachier, M., Blanco, C., Olfson, M., Massetti, M., Rico, M. S., Limosin, F., & Leleu, H. (2020). Lockdown exit strategies and risk of a second epidemic peak: a stochastic agent-based model of SARS-CoV-2 epidemic in France. MedRxiv preprint. Disponível em <https://doi.org/10.1101/2020.04.30.20086264> acesso em 31/05/20 DOI: 10.1101/2020.04.30.20086264.
Kissler,S. M., Tedijanto, C., Goldstein, E., Grad, Y. H., Lipsitch, M.. (2020). Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the post-pandemic period. MedRxiv preprint. Disponível em <https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.04.20031112v1> acesso em: 31/05/20 DOI: 10.1101/2020.03.04.20031112.
Li, E., Pei, S., Chen, B., Song, Y., Zhang, T., Yang, W., Shaman, J.. (2020). Substantial undocumented infection facilitates the rapid dissemination of novel coronavirus (SARS-CoV2), Science, published online March 16, 2020 DOI: 10.1126/science.abb3221
Nesteruk, I. (2020). SIR-simulation of Corona pandemic dynamics in Europe. ResearchGate preprint. Disponível em <https://www.researchgate.net/publication/340829180_SIR-simulation_of_Corona_pandemic_dynamics_in_Europe> acesso em 31/05/20. DOI: 10.13140/RG.2.2.13542.16969.
OMS. (2020a). Coronavirus disease (COVID-19) Situation Report – 132. [internet]. Disponível em: <https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200531-covid-19-sitrep-132.pdf?sfvrsn=d9c2eaef_2> acesso em: 31/05/20
PAHO. (2020a). Folha informativa – COVID-19 (doença causada pelo novo coronavírus). [internet]. Disponível em: <https://www.paho.org/bra/index.php?option=com_content&view= article&id= 6101:covid19&Itemid=875> acesso em: 31/05/20
PAHO. (2020b). Considerações sobre ajustes das medidas de distanciamento social e medidas relativas a viagens no contexto da resposta à pandemia de Covid-19. [internet]. Disponível em: <https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/52045/OPASBRA COVID1920039a_%20por.pdf?sequence=8 > acesso em: 31/05/20
Prado, M., Bastos, L., Batista, A., Antunes, B., Baião, F., Maçaira, P., Hamacher, S., & Bozza, F. (2020). Análise de subnotificação do número de casos confirmados da Covid-19 no Brasil. Nota Técnica 7. [internet]. Disponível em <https://cdn.msnoticias.com.br/ upload/ckeditor/ images/nt7- subnotificacao-nota-dia-11-abr-2020.pdf> acesso em: 01/06/20
Pedersen, M. G., & Meneghini, M. (2020). Quantifying undetected COVID-19 cases and effects of containment measures in Italy. ResearchGate Preprint. Disponível em <https://www.researchgate.net/publication/339915690_Quantifying_undetected_COVID-19_cases_and_effects_of_containment_measures_in_Italy_Predicting_phase_2_dynamics> acesso em: 31/05/20 DOI: 10.13140/RG.2.2.11753.85600
Peng, L., Yang, W., Zhang, D., Zhuge, C., & Hong, L. (2020). Epidemic analysis of COVID-19 in China by dynamical modeling. arXiv preprint Disponível em: <https://arxiv.org/abs/2002.06563> acesso em: 31/-5/20
Pereira, A. S., Shitsuka, D. M., Parreira, F. J., Shitsuka, R.. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [e-book]. Santa Maria. Ed. UAB/NTE/UFSM. Disponível em: https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1. Acesso em: 09 fev. 2020.
Pires, M. A., Crokidakis, N., Cajueiro, D. O., Menezes, M. A., & Queirós, S. M. D. (2020). What is the potential for a second peak in the evolution of SARS-CoV-2 in Brazil? Insights from a SIRASD model considering the informal economy. Arxiv preprint. Disponível em
Rdocumentation. (2020). General-purpose Optimization. [internet]. Disponível em <https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/optim> acesso em: 20/05/20
Rogers, L. C. G. (2020). Ending the covid-19 epidemic in the united kingdom. ArXiv preprint. Disponível em:
Roohani, R. T., & Priyanka, M. (2019). Rumor Propagation: A State-of-the-art Survey of Current Challenges and Opportunities. 2nd International Conference on Intelligent Communication and Computational Techniques (ICCT), Jaipur, India,pp. 64-69, DOI: 10.1109/ICCT46177.2019.8969023.
Silva, E. L., Menezes E. M. (2005). Metodologia da pesquisa e elaboração de dissertação. – 3. ed. rev. atual. – Florianópolis: Laboratório de Ensino a Distância da UFSC.
Sinkala, M., Nkhoma, P., Zulu, M., Kafita, D., Tembo, R., & Daka, V. (2020). The Covid-19 Pandemic in Africa: Predictions using the SIR Model Indicate the Cases are Falling. MedRxiv. Disponível em: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.01.20118893v2 acesso em: 20/05/20 DOI: https://doi.org/10.1101/2020.06.01.20118893
Soetaert, K., Petzoldt, T., Setzer, R. W. (2020). Solving Differential Equations in R: Package deSolve. Journal of Statistical Software. DOI: 10.18637/jss.v033.i09
Tasnim, S., Hossain, M. M., & Hoimonty, M. (2020). Impact of Rumors or Misinformation on Coronavirus Disease (Covid-19) in Social Media. SocArchiv. Disponível em: <https://osf.io/preprints/socarxiv/uf3zn/> acesso em: 30/05/20 DOI: https://doi.org/10.31235/ osf.io/uf3zn
Timoteo, C., Fanelli, D., & Piazza F. (2020). Covid-19: The unreasonable effectiveness of simple models. ResearchGate Preprint. disponível em <https://www.researchgate.net /publication/341554295_The_unreasonable_effectiveness_of_simple_models/> acesso em: 31/05/20
Verelst, F., Willem, L., & Beutels, P. (2016). Behavioural change models for infectious disease transmission: a systematic review (2010–2015). The Royal Society. 13(125). dec, 2016. Disponível em: <https://doi.org/10.1098/rsif.2016.0820> acesso em: 20/05/20
Zhang, Y., You, C., Cai, Z., Sun, J., Hu, W., & Zhou, X. H. (2020). Prediction of the COVID-19 outbreak based on a realistic stochastic model. medRxiv preprint. Disponível em: <https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.10.20033803v1> acesso em: 31/05/20 DOI: https://doi.org/10.1101/2020.03.10.20033803
Wang, Z., Andrews, M. A., Wu, Z. X., Wang, L., & Bauch, C.T. (2015). Coupled disease–behavior dynamics on complex networks: A review. Physics of Life Reviews. 15:.1-29, December. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.plrev.2015.07.006> acesso em: 20/05/20
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.