Interiorização do Covid-19: Uma análise da evolução dos casos/10 mil habitantes em municípios da Microrregião de Garanhuns no Estado de Pernambuco, através de modelos de Regressão não linear

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i9.6582

Palavras-chave:

Vírus; Previsão; Propagação; População.

Resumo

A interiorização dos casos confirmados de COVID-19 no estado de Pernambuco trouxe preocupação a população. Sendo assim analisou-se os dados oficiais disponibilizados pelos boletins diários das secretarias municipais de saúde dos municípios, no período de 23/04/2020 a 25/06/2020, coletados semanalmente e objetivou-se ajustar diferentes modelos não lineares na análise de  casos / 10 mil habitantes de COVID - 19 nos municípios pernambucanos de Lajedo, Bom Conselho e Garanhuns, além de verificar o ponto de inflexão da doença, o período que informa sobre a diminuição da evolução dos casos.  Para comparação entre os modelos empregaram-se o coeficiente de determinação ajustado, desvio médio absoluto e critério de informação de Akaike. A verificação dos pressupostos dos resíduos foi realizada por meio dos testes de Shapiro-Wilk para a normalidade, de Durbin-Watson para a independência e o de Breush-Pagan para a homocedasticidade, os pressupostos foram atendidos. Os melhores ajustes foram o Von Bertalanffy para os municípios de Garanhuns e Bom Conselho e o Gompertz para o município de Lajedo, apesar de superestimarem o número de casos no limite assintótico. No cálculo da taxa de crescimento absoluto (TCA) verificou-se que os pontos de inflexões de todos os modelos ocorreram dentro do período de 64 dias após o início da pandemia. Todavia, não é possível realizar previsões seguras de quando os números de casos confirmados minimizarão por razão de estar-se em um estágio inicial da interiorização. No entanto, esses resultados podem ser importantes no controle da propagação, norteando as autoridades e a população aos cuidados de prevenção

Referências

Agência Estadual de Planejamento e Pesquisas de Pernambuco – CONDEPE/FIDEM. (2010). Composição setorial do Valor Adicionado Bruto (VAB). Recife: CONDEPE/FIDEM.

Albuquerque, N. L. S. D., & Pedrosa, N. L. (2020). Análise espacial dos casos de COVID-19 e leitos de terapia intensiva no estado do Ceará, Brasil. Ciência & Saúde Coletiva, 25, 2461-2468.

Baker, S. R., Bloom, N., Davis, S. J., & Terry, S. J. (2020). Covid-induced economic uncertainty. National Bureau of Economic Research. 26983, 1-17. doi: 10.3386/w26983

Dong, Y., Mo, X., Hu, Y., Qi, X., Jiang, F., Jiang, Z., & Tong, S. (2020). Epidemiology of COVID-19 among children in China. Pediatrics, 145(6). 1-12. doi: https://doi.org/10.1542/peds.2020-0702

Ferreira, M. R. S. (2013). A construção discursiva da sustentabilidade urbana na Microrregião de Garanhuns-PE. Universidade Federal de Sergipe (UFS). Disponível em: https://ri.ufs.br/handle/riufs/4274

Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) (2020). Estudo aponta interiorização da Covid-19 em Pernambuco. Disponível em: https://portal.fiocruz.br/noticia/estudo-aponta-interiorizacao-da-covid-19-em-pernambuco

Ghosal, S., Sengupta, S., Majumder, M., & Sinha, B. (2020). Linear Regression Analysis topredict the number of deaths in India due to SARS-CoV-2 at 6 weeks from day 0 (100 cases -March 14th 2020). Diabetes & metabolic syndrome. Advance online publication, 14(4), 311–315. doi: https://doi.org/10.1016/j.dsx.2020.03.017

Laird, A. K. (1965). Dynamics of relative growth. Growth, Ministério da Saúde [MS] (2020). Painel Coronavírus, 29(9), 249-263. Disponível em: https://covid.saude.gov.br/

Nelder, J. A. (1961). The fitting of a generalization of the logistic curve. Biometrics, 17(1), 89-110. doi: https://www.jstor.org/stable/2527498

Prata, D. N., Rodrigues, W., & Bermejo, P. H. (2020). Temperature significantly changes COVID-19 transmission in (sub) tropical cities of Brazil. Science of the Total Environment, 729, 1-7. doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138862

Rodriguez-Morales, A. J., Gallego, V., Escalera-Antezana, J. P., Méndez, C. A., Zambrano, L. I., Franco-Paredes, C., ... & Risquez, A. (2020). COVID-19 in Latin America: The implications of the first confirmed case in Brazil. Travel medicine and infectious disease, 35, 1-4. doi: 10.1016/j.tmaid.2020.101613

Santiago, E. J. P., da Silva Freire, A. K., Cunha Filho, M., Moreira, G. R., de Almeida Ferreira, D. S., & Cunha, A. L. X. (2020). Non-linear models applicable to mortality and cases of COVID-19 in Brazil, Italy and the world. Research, Society and Development, 9(6), 117963561. doi: http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i6.3561.

Santos, A.L.P., Moreira, G. R., Gomes-Silva, F., Brito, C., da Costa, M., Pereira, L., Maurício, R. M., Azevêdo, J., Pereira, J. M., Ferreira, A. L., & Filho, M. C. (2019). Generation of models from existing models composition: An application to agrarian sciences. PloS one, 14(12), e0214778. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0214778

Santos, A.L.P., Figueiredo, M., Ferreira, T., Gomes-Silva, F., Moreira, G., Silva, J., & Freitas, J. (2020). Analysis and forecasting of the evolution of COVID-19 death numbers in the state of Pernambuco and Ceará using regression models. Research, Society and Development, 9(7), e602974551. doi: http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i7.4551.

Von Bertalanffy, L. (1957). Quantitative laws in metabolism and growth. The quarterly review of biology, 32(3), 217-231. doi: https://doi.org/10.1086/401873

Wang, L., & Wong, A. (2020). COVID-Net: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID-19 Cases from Chest X-Ray Images. University of Waterloo, Canada, (4). arXiv preprint arXiv:2003.09871.

World Health Organization, WHO Director-General’s Remarks at the Media Briefingon 2019-nCoV on 11 February 2020, (2020a). Disponível em: https://www.who.int/dg/speeches/detail/whodirector-general-s-remarks-at-the-media-briefing-on-2019-ncov-on-11-february-2020.

World Health Organization, WHO Director-General’s Remarks at the Media Briefingon 2019-nCoV on 11 march 2020, (2020b). Disponível em: https://www.who.int/dg/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---11-march-2020

Yang, W., Zhang, D., Peng, L., Zhuge, C., & Hong, L. (2020). Rational evaluation of various epidemic models based on the COVID-19 data of China. (1). arXiv preprint arXiv:2003.05666

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Publicado

30/08/2020

Como Citar

AMARAL, L. S. do; SANTOS, A. L. P. dos; FIGUEIREDO, M. P. S. de; FERREIRA, D. S. de A.; SILVA, J. E.; SANTOS, H. C. T. dos; ROCHA, J. S.; GOMES, D. A.; MOREIRA, G. R. Interiorização do Covid-19: Uma análise da evolução dos casos/10 mil habitantes em municípios da Microrregião de Garanhuns no Estado de Pernambuco, através de modelos de Regressão não linear. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 9, p. e293996582, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i9.6582. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/6582. Acesso em: 3 jul. 2024.

Edição

Seção

Ciências da Saúde