http://repositorio.unb.br/handle/10482/42080
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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ARTIGO_ModeloEspacoTemporal.pdf | 262,19 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Título: | Modelo espaço-temporal bayesiano da difusão do SARS-CoV2 nos municípios brasileiros |
Outros títulos: | Bayesian spatial-temporal model for the diffusion of SARS-CoV2 in Brazilian municipalities |
Autor(es): | Colli, Guarino Rinaldi Abreu, Tarcísio Lyra dos Santos Antunes, Jéssica Fenker Arantes, Ísis da Costa Bosque, Renan Janke Caetano, Gabriel Henrique de Oliveira Campelo, Pedro Henrique Cavalcanti, Vitor Hugo Gomes Lacerda |
Assunto: | Covid-19 Aprendizado do computador Epidemiológica Simulação (Computadores) Variáveis (Matemática) |
Data de publicação: | Nov-2020 |
Editora: | Decanato de Extensão da Universidade de Brasília (DEX-UnB) |
Referência: | COLLI, Guarino Rinaldi et al. Modelo espaço-temporal bayesiano da difusão do SARS-CoV2 nos municípios brasileiros. Participação, Brasília, ano 19, ed. esp., n. 34, p. 147-149, nov. 2020. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1_y95_7QMT_wC8vhwQUCJamcPgTvbjtBC/view. Acesso em: 19 jul. 2021. |
Resumo: | A COVID-19 provocou uma grave crise de proporções mundiais, sem precedentes nesse século (WHO, 2020). Alguns governos, o setor produtivo e a sociedade em geral buscam informações e soluções de curto prazo para enfrentar e mitigar os impactos causados pela pandemia (ANDERSON et al., 2020). Para o efetivo sucesso das ações de combate e mitigação, é necessário o entendimento da difusão da doença, tanto na escala temporal como espacial (SHINDE et al., 2020). Entretanto, existem três importantes lacunas para o rápido desenvolvimento de modelos acurados da difusão da Covid-19 no Brasil: (1) o acesso às bases de dados relevantes, (2) a identificação dos principais fatores de risco e (3) o uso de abordagens espaço-temporais para todos os municípios. Apesar da rápida multiplicação de modelos preditivos do crescimento do número de infectados, são incipientes as abordagens espaço-temporais para prever, no curto prazo, as regiões de maior risco. Propomos a modelagem da variação espaço-temporal de casos e óbitos de Covid-19 nos municípios brasileiros, utilizando inferência bayesiana. |
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