Avaliacao de impacto de medidas nao farmacologicas atraves do modelo ensemble
Ensemble. Bootstrap. Impacto. Lockdown. Covid-19.
Nesta tese buscou-se avaliar como intervenções não farmacológicas atuaram sobre a curva
epidemiológica nas cidades de Recife, Manaus e São Paulo durante a pandemia do COVID-19. Em
particular, foca-se na análise do efeito do isolamento social, comumente chamado de lockdown. Para a
realização deste propósito, é necessário projetar cenários contrafactuais, com base em modelos
específicos, que buscam explicar o que ocorreria caso estas intervenções não fossem aplicadas. No
entanto, no caso da COVID-19, a quantidade de informações disponíveis entre o início do fenômeno e a
data de implementação do lockdown, é limitada, tornando as projeções ainda mais suscetíveis às
características de cada modelo. Esta tese propõe uma forma de avaliar o efeito de lockdown, utilizando
um modelo Ensemble para incorporar informações de vários modelos concomitantemente. Foram
considerados os modelos de crescimento de Gompertz, Logístico e Richards para realizar projeções de
cenários contrafactuais robustas através da abordagem proposta. Uma forma de avaliação estatística do
efeito, construída com base em intervalos de confiança bootstrap associados ao modelo ensemble foi
considerada. O método foi aplicado aos dados de COVID-19 dos municípios de Recife, Manaus e São
Paulo. Os resultados sugerem a eficácia do isolamento social para desacelerar o crescimento do número
de óbitos em cada cidade analisada.