Banca de DEFESA: JACIELE DE JESUS OLIVEIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JACIELE DE JESUS OLIVEIRA
DATA : 14/02/2022
HORA: 09:00
LOCAL: video conferência
TÍTULO:

Modelos SIR e algoritmos tipo ensemble com aplicações a COVID-19

PALAVRAS-CHAVES:

COVID-19, Ensembles, modelo SIR, modelos de crescimento, óbitos acumulados, casos registrados, Pesquisa amostral

PÁGINAS: 100
RESUMO:

Em janeiro de 2020 o mundo foi surpreendido com uma nova epidemia, o COVID-19, causada pelo vírus Sars-Cov-2.  O surto deste vírus teve início na China e se espalhou rapidamente pelo mundo, de forma que no dia 11 de março de  2020 a Organização Mundial de Saúde (OMS) classificou o alastramento do vírus como uma pandemia. Por se tratar  de um vírus novo, até então, não havia conhecimento sobre o seu comportamento, tornando crucial o uso de ferramentas estatísticas e matemáticas que permitissem descrever o curso da epidemia. Neste trabalho abordaremos algumas dessas  ferramentas, que podem ser utilizadas para descrever a propagação de doenças infecciosas. Ajustamos o modelo  compartimentado SIR aos dados de COVID-19 do estado da Paraíba para estimar as taxas de infecção e recuperação da  doença e comparamos com resultados de prevalência estimados por uma pesquisa amostral sorológica probabilística  realizada no estado. Os resultados obtidos pelo modelo SIR indicam subestimação com base em dados com possível  subnotificação. Numa tentativa de aprimorar a análise dos dados, passamos a trabalhar com as curvas acumuladas de  óbitos, uma vez que essas curvas são mais estáveis e os números de óbitos não dependem do registro de casos confirmados.  Para isso utilizamos uma abordagem via modelo combinados (ensemble). Este tipo de abordagem usa modelos dinâmicos  de crescimento integrando a predição de vários modelos através de uma combinação ponderada, o que permite diminuir  o erro de previsão. Para a construção do modelo ensemble utilizamos os modelos de crescimento logístico, de Gompertz  e de Richards. O modelo ensemble se ajustou de forma satisfatória aos dados se mostrando uma metodologia promissora  para predição dos dados da COVID-19.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1665736 - ALEX DIAS RAMOS
Externo à Instituição - HEMILIO FERNANDES CAMPOS COELHO
Presidente - 1651445 - RAYDONAL OSPINA MARTINEZ