Aplicação da modelagem epidemiológica Suscetível - Infectado - Recuperado frente à ocorrência da COVID-19: uma revisão sistemática de literatura

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i11.9499

Palavras-chave:

Modelagem epidemiológica SIR; COVID-19; Novo coronavírus

Resumo

O objetivo deste artigo é analisar, através de uma revisão sistemática de literatura, a aplicação da modelagem epidemiológica Suscetível-Infectado-Recuperado, SIR, no cenário da pandemia causada pelo SARS-CoV-2. Para isso, foi realizado um levantamento bibliográfico de produções científicas por meio da interface PubMed, a qual possui vínculo com a base de dados MEDLINE, e Biblioteca Virtual de Saúde, enfatizando achados que apresentassem alguma referência ao modelo epidemiológico SIR com comparações, aplicação à doença e críticas no contexto da COVID-19. Foram encontrados 151 documentos e após a leitura e critérios de seleção definidos, 7 artigos foram selecionados para a análise mais aprofundada da aplicação do modelo. Como resultado da coleta de dados identificou-se as seguintes categorias de análise: Público alvo, aspectos e contribuições para o entendimento da doença, modelos utilizados como referência aos artigos, avaliação e apresentação de limitações e críticas identificadas no uso desses modelos frente à COVID-19. Foi observado que não existe uma conformidade com relação ao uso de um modelo matemático mais adequado, sendo que para o modelo SIR ser utilizado, nesse contexto, foram sugeridas adaptações com a finalidade de obter um resultado mais preciso.

Biografia do Autor

Alisson dos Anjos Santos, Universidade Federal da Bahia (UFBA)

Graduando do curso de Bacharelado Interdisciplinar em Saúde. Desenvolve atividades de pesquisa na UFBA e atua como extensionista no Complexo Hospitalar Universitário Professor Edgard Santos. Salvador, Bahia, Brasil.

Jamile de Almeida Santos, Universidade Federal da Bahia

Graduanda do curso de Bacharelado Interdisciplinar em Saúde e atua em atividades de pesquisa na UFBA.

Júlia Spínola Ávila, Universidade Federal da Bahia

Graduanda do curso de Bacharelado Interdisciplinar em Saúde e atua em atividades de pesquisa na UFBA.

Maria Carolina Nascimento Carmo, Universidade Federal da Bahia

Graduanda do curso de Bacharelado Interdisciplinar em Saúde.

Nátali de Carvalho Lima, Universidade Federal da Bahia

Graduanda do curso de Bacharelado Interdisciplinar em Saúde.

Helianildes Silva Ferreira, Universidade Federal da Bahia

Doutora em engenharia química pela Universidade Estadual de Campinas e professora do Instituto de Química da Universidade Federal da Bahia.

Referências

Barlow, N. S, & Weinstein, S. J. (2020). Accurate closed-form solution of the SIR epidemic model. Physica D: Nonlinear Phenomena, 408. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167278920302694?via%3Dihub. doi: https://doi.org/10.1016/j.physd.2020.132540.

Barros, L. C, Leite, M. B. F, Oliveira, R. Z. G, & Bassanezi, R. C. (2007). Sobre incertezas em modelos epidemiológicos do tipo SIS. Biomatemática, 17, 47–54. Recuperado de http://www.ime.unicamp.br/~biomat/bio17_art5.pdf.

Barros, A. S. (2013). Dinâmica Estocástica para Modelar o Efeito da Reinfecção em Doenças de Transmissão Direta. Dissertação (Mestrado). Universidade Federal da Bahia. Instituto de Física. Salvador. Recuperado de https://blog.ufba.br/pgif/files/2016/05/D144-IF-UFBA.pdf.

Bento, A. (2012). Como fazer uma revisão da literatura: considerações teóricas e práticas. Revista JA (Associação Académica da Universidade da Madeira), 65, 42-44, ISSN: 1647-8975. Recuperado de http://www3.uma.pt/bento/Repositorio/Revisaodaliteratura.pdf.

Caetano, M. T. P. (2010). Modelagem Matemática da Influenza A (H1N1). Dissertação (mestrado profissional). Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica - IMECC. Recuperado de http://repositorio.unicamp.br/bitstream/REPOSIP/307205/1/Caetano_MarcoTulioPeres_M.pdf.

Cao, Z., Zhang, Q., Lu, X., Pfeiffer, D., Jia, Z, Song, H., et al. (2020). Estimating the effective reproduction number of the 2019-nCoV in China. medRxiv. Recuperado de https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.01.27.20018952v1. doi: https://doi.org/10.1101/2020.01.27.20018952.

Cristóvão, R. B. (2015). Modelo SIR: Uma Aplicação à Hepatite A. Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://www.ime.usp.br/~map/tcc/2015/Rafael%20Belmiro.pdf.

Echer, I. C. A. (2001). Revisão de literatura na construção do trabalho científico. Porto Alegre: Revista Gaúcha de Enfermagem, 22(2), 5-20. Recuperado de https://seer.ufrgs.br/RevistaGauchadeEnfermagem/article/view/4365.

Ibarra-Vega, D. (2020). Lockdown, one, two, none, or smart. Modeling containing COVID-19 infection. A conceptual model. Science of The Total Environment, 730(15). Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969720324347?via%3Dihub. doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138917.

InfoGripe. (2020). Situação da gripe. Recuperado de http://info.gripe.fiocruz.br/.

Ivorra, B., Ferrández, M. R., Vela-Pérez, M., & Ramo, A. M. (2020). Mathematical modeling of the spread of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) taking into account the undetected infections. The case of China. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 88. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1007570420301350?via%3Dihub. doi: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2020.105303.

Ivorra, B., Ngom, D., & Ramos, A. M. (2018). Be-CoDiS (Between-COuntries Disease Spread) epidemiological model. Recuperado de http://www.mat.ucm.es/~ivorra/softbecodis.htm.

Karako, K., Song, P., Chen, Y., & Tang, W. (2020). Analysis of COVID-19 infection spread in Japan based on stochastic transition model. BioScience Trends, 14(2), 134-138. Recuperado de https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32188819/. doi: https://doi.org/10.5582/bst.2020.01482.

Kermack, W. O. &, McKendrick, A. G. (1932). A contribution to the mathematical theory of epidemics. II. The problem of endemicity. Proceeding of the Royal Society A, 138, 55-83. Recuperado de https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rspa.1932.0171. doi: https://doi.org/10.1098/rspa.1932.0171.

Lana, R. M., Coelho, F. C., Gomes, M. F. C., Cruz, O. G., Villela, D. A. M., & Codeço, C. T. (2020). Emergência do novo coronavírus (SARS-CoV-2) e o papel de uma vigilância nacional em saúde oportuna e efetiva. Cadernos de Saúde Pública, [S.l.], 36(3). Recuperado de https://www.scielo.br/pdf/csp/v36n3/1678-4464-csp-36-03-e00019620.pdf. doi: https://doi.org/10.1590/0102-311x00019620.

Liu, F., Li, X., & Zhu, G. (2020). Using the contact network model and Metropolis-Hastings sampling to reconstruct the COVID-19 spread on the “Diamond Princess”. Science Bulletin, 65, 1297-1305, 2020. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927320302814?via%3Dihub. doi: https://doi.org/10.1016/j.scib.2020.04.043.

Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff J., Altman, D. G., & The Prisma Group. (2009). Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: The Prisma Statement. PLoS Med 6(7): e1000097. Recuperado de https://journals.plos.org/plosmedicine/article/file?id=10.1371/journal.pmed.1000097&type=printable. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000097.

Organização Pan-Americana de Saúde. (2010). Módulo de Princípios de Epidemiologia para o Controle de Enfermidades (MOPECE): Controle de doenças na população. Brasília (DF). Recuperado de http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/modulo_principios_epidemiologia_1.pdf.

Praciano, J. B. A., & Feitosa, R. A. (2020). Science in the final years of elementary school: a systematic literature review. Research, Society and Development, 9(6), e121963489. Recuperado de https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/3489/3846Research. doi: https://doi.org/10.33448/rsd-v9i6.3489.

Proetti, S. (2017). As pesquisas qualitativa e quantitativa como métodos de investigação científica: um estudo comparativo e objetivo. São Paulo: Revista Lumen, 2(4). Recuperado de http://www.periodicos.unifai.edu.br/index.php/lumen/article/view/60. doi: http://dx.doi.org/10.32459/revistalumen.v2i4.60.

Read, M. J., Bridgen, J. R. E., Cummings, D. A. T., Ho, A., & Aewell, C. P. (2020). Novel coronavirus 2019-nCoV: early estimation of epidemiological parameters and epidemic predictions. medRxiv. Recuperado de https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.01.23.20018549v2.article-metrics. doi: https://doi.org/10.1101/2020.01.23.20018549.

Rocchi, E., Peluso, S., Sisti, D., & Carlleti, M. A. (2020). Possible Scenario for the COVID-19 Epidemic, Based on the SI(R) Model. SN Comprehensive Clinical Medicine, 2, 501–503. Recuperado de https://link.springer.com/article/10.1007/s42399-020-00306-z. doi: https://doi.org/10.1007/s42399-020-00306-z.

Roda, W. C., Varughese, M. B., Han, D., & Li, M. Y. (2020). Why is it difficult to accurately predict the COVID-19 epidemic? Infectious Disease Modelling, 5, 271-281. Recuperado de https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32289100/. doi: https://doi.org/10.1016/j.idm.2020.03.001.

Selvati, F. de S., Teixeira, L. G. F., Loureiro, L. H., & Pereira, R. M. da S. (2020). Covid-19 control strategies in Brazil: what does the pandemic teach us?. Research, Society and Development, 9(8), e664986293. Recuperado de https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/6293/5843. doi: https://doi.org/10.33448/rsd-v9i8.6293.

Silva, A. A. M. (2020). Sobre a possibilidade de interrupção da epidemia pelo coronavírus (COVID-19) com base nas melhores evidências científicas disponíveis. Rio de Janeiro: Revista brasileira de epidemiologia, 23, e200021. Recuperado de https://www.scielo.br/pdf/rbepid/v23/1980-5497-rbepid-23-e200021.pdf. doi: https://doi.org/10.1590/1980-549720200021.

Silva, E. de S. M. e, Ono, B. H. V. S., Souza, J. C., & Menin, I. B. F. (2020). Media and health promotion in times of COVID-19. Research, Society and Development, 9(8), e842986252. Recuperado de https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/6252. doi: https://doi.org/10.33448/rsd-v9i8.6252.

Tang, Y., & Wang, S. (2020). Mathematic modeling of COVID-19 in the United States. Emerging Microbes & Infections, 9, 827-829. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S246804272030018X. doi: https://doi.org/10.1080/22221751.2020.1760146.

Tavares, J. N. (2017). Modelo sir em epidemiologia. Revista de Ciência Elementar, 5, rce2017–020. Recuperado de https://rce.casadasciencias.org/rceapp/art/2017/020/. doi: http://doi.org/10.24927/rce2017.020.

Troyo, G. A. (2013). Modelo SIR em rede e com parâmetro de infecção que depende periodicamente do tempo. Dissertação (mestrado) – UFRJ/COPPE/Programa de Engenharia de Sistemas e Computação. Rio de Janeiro: UFRJ/COPPE. Recuperado de https://www.cos.ufrj.br/uploadfile/1372347694.pdf.

Word Health Organization. (2020). Archived: WHO Timeline - COVID-19. Recuperado de https://www.who.int/news-room/detail/27-04-2020-who-timeline---covid-19.

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Publicado

12/11/2020

Como Citar

SANTOS, A. dos A. .; SANTOS, J. de A. . .; ÁVILA, J. S. .; CARMO, M. C. N. .; LIMA, N. de C. .; FERREIRA, H. S. Aplicação da modelagem epidemiológica Suscetível - Infectado - Recuperado frente à ocorrência da COVID-19: uma revisão sistemática de literatura. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 11, p. e2139119499, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i11.9499. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/9499. Acesso em: 29 set. 2024.

Edição

Seção

Ciências da Saúde