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Tipo do documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Epidemiologia da propagação de doenças por simulação computacional: covid-19
Título(s) alternativo(s): Epidemiology of the spread of diseases by computer simulation: covid-19
Autor(es): Silva, Luiz Almeida da
Primeiro orientador: Pereira, Leandro Alves
Primeiro membro da banca: Silva, José Waldemar
Segundo membro da banca: Bueno, Alexandre de Assis
Resumo: A evolução da pandemia da COVID-19 trouxe-nos grandes desafios para o contexto epidemiológico das cidades, tendo em vista a necessidade de adequações para proteção à saúde da população e, em paralelo, à manutenção de atividades comerciais para subsistência dos postos de trabalho. Para a área da saúde, entende-se que um dos maior desafio foi gerenciar os leitos hospitalares para as ocorrências que demandaram internação hospitalar, cujos pacientes evoluiriam para casos graves. O uso da máscara facial, o isolamento social e a redução de mobilidade foram as primeiras medidas de contenção da disseminação viral antes da construção da vacina, a qual mudou o cenário epidemiológico após a sua inserção, ainda que em processo lento no início. Tendo em vista a necessidade de se estudar a propagação da COVID-19 após a inserção da vacina na comunidade, bem como a necessidade de conhecer cenários onde a combinação do uso de máscara facial com a vacina podem contribuir com as autoridades para planejamentos e construção de políticas públicas de saúde, o presente trabalho foi construído. Utilizou-se uma adaptação de um modelo SIRS e realizou-se 16 simulações para diferentes cenários e probabilidades com combinações entre o uso de máscaras e de vacinas. Das simulações foram analisadas as contaminações diárias, as internações diárias em decorrência da infecção e a média móvel quinzenal de mortes decorrentes. Observou-se que o uso de máscara facial isoladamente cumpre um papel primordial para a contenção da disseminação viral, mas a melhor estratégia observada foi a combinação entre máscara e vacina. O uso do cenário de 50% de cobertura vacinal associado à 10% de usuários de máscara, produziu efeito epidemiológico similar à 10% de cobertura vacinal e 50% de usuários de máscara, o que demonstra que a utilização da máscara facial poderia ter sido utilizada fortemente para redução das contaminações quando as vacinas ainda estavam em produção e a cobertura vacinal da população era baixa, reduzindo as contaminações, internações e mortes. Conclui-se que o comportamento social na utilização de máscaras de forma e proporção corretas, bem como a adesão às campanhas de vacinação são fatores primordiais para a redução da circulação do vírus. A utilização do autômato celular é uma ferramenta estatística que pode auxiliar no controle de dispersão de doenças infectocontagiosas, em específico a COVID-19, contribuindo, por meio de simulações de diferentes cenários, na construção de informações que podem subsidiar as autoridades públicas para planejamento de intervenções tanto para o cenário atual como para futuras epidemias/pandemias.
Abstract: The evolution of the COVID-19 pandemic has brought great challenges to the epidemiolo-gical context. of the cities, in view of the need for adaptations to protect the health of the population and in parallel the maintenance of commercial activities to maintain subsistence. jobs. For the health area, the biggest challenge was managing the beds hospitals for occurrences that required hospitalization. the use of the mask facial, social isolation and flow reduction were the first measures to contain the viral dissemination before the construction of the vaccine, which changed the epidemiological scenario after the its insertion, albeit in a slow process at first. In view of the need to study the spread of COVID-19 after the introduction of the vaccine in the community, as well as the need to know scenarios where the combination of the use of a face mask and the combination with the vaccine can contribute with the authorities for planning and construction of public policies of health, the present work was built an adaptation of a SIRS model was used and 16 simulations were performed for different scenarios and pro-babilities with combinations between the use of masks and vaccines. From the simulations, the daily contaminations, the daily hospitalizations due to the infection and the fortnightly moving average of deaths due totes. It was observed that the use of a face mask alone plays a key role in containment of viral dissemination, but the best strategy observed was the combination of mask and vaccine. The use of the scenario of 50% vaccination coverage associated with 10% users wearing a mask, produced an epidemiological effect similar to 10% vaccination coverage and 50% users. masks, which demonstrates that the use of a face mask could have been used strongly to reduce contamination when vaccines were still in production and the vaccination coverage of the population was low, reducing contamination, hospitalizations and deaths. It is concluded that social behavior in the use of masks in a correct shape and proportion lines, as well as adherence to vaccination campaigns are key factors for reducing of virus circulation. The use of the cellular automaton is a statistical tool that can help control the spread of infec-tious and contagious diseases, specifically COVID-19. 19, contributing, through simulations of different scenarios, in the construction of information that can subsidize public authorities for planning interventions both for the current scenario and for future epidemics/pandemics.
Palavras-chave: Epidemiologia
Autômato celular
COVID-19
Epidemiology
Cellular automata
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Referência: SILVA, Luiz Almeida. Epidemiologia da propagação de doenças por simulação computacional: covid-19. 2023. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/40025
Data de defesa: 29-Set-2023
Aparece nas coleções:TCC - Estatística

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