Modelagem probabilística do tempo para a primeira infecção da Covid-19 de uma cidade conectada à outra em crescimento exponencial de infectados

Autores

  • Thiago Santos Silva Universidade Federal do Espírito Santo
  • Patrick Ciarelli Universidade Federal do Espírito Santo
  • Jugurta Montalvão Universidade Federal de Sergipe
  • Evandro Salles Universidade Federal do Espírito Santo

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iEspecial.2023.1089

Palavras-chave:

Covid-19, Transmissão de Doença Infecciosa, Ponto Quente da Doença

Resumo

Após a chegada da Covid-19 ao Brasil, em que os primeiros casos aconteceram em centros populacionais e comerciais, sua propagação regional continuou para cidades marginais conectadas a esses centros, num processo de interiorização das infecções. Modelos que explicam esse fenômeno podem ajudar na preparação das medidas necessárias para contenção dos novos casos. Em vista disso, o presente trabalho propõe uma nova variável aleatória que modela a probabilidade de atraso, em dias, da primeira infecção numa cidade marginal acoplada a um centro já infectado, uma cidade polo com transmissão comunitária da infecção. A nova variável e sua distribuição de probabilidade são formuladas sob premissas teóricas gerais, ao passo que uma metodologia de uso é exemplificada no cenário real das cidades do Espírito Santo, em que os resultados corroboram a utilidade da nova variável na avaliação de risco da primeira infecção por importação.

Biografias Autor

Thiago Santos Silva, Universidade Federal do Espírito Santo

Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES-ES, Vitória (ES), Brasil.

Patrick Ciarelli, Universidade Federal do Espírito Santo

Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES-ES, Vitória (ES), Brasil.

Jugurta Montalvão, Universidade Federal de Sergipe

Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Sergipe - UFS-SE, São Cristóvão (SE), Brasil.

Evandro Salles, Universidade Federal do Espírito Santo

Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES-ES, Vitória (ES), Brasil.

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Publicado

2023-07-20

Como Citar

Silva, T. S., Ciarelli, P., Montalvão, J., & Salles, E. (2023). Modelagem probabilística do tempo para a primeira infecção da Covid-19 de uma cidade conectada à outra em crescimento exponencial de infectados. Journal of Health Informatics, 15(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iEspecial.2023.1089

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