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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Petry, Vitor José-
dc.contributor.referee1Geremia, Marina-
dc.contributor.referee2Borges, Pedro Augusto Pereira-
dc.contributor.referee3Binotto, Rosane Rosatto-
dc.creatorMoreira, Luiz Henrique-
dc.date2022-02-09-
dc.date.accessioned2022-03-31T14:22:42Z-
dc.date.available2022-03-23-
dc.date.available2022-03-31T14:22:42Z-
dc.date.issued2022-02-09-
dc.identifier.urihttps://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/5221-
dc.description.abstractAfter the emergence of a new infectious disease, caused by the SARS-COV-2 coronavirus, the world’s medical authorities realized its rapid contagion, significant mortality rate and potential risk for the collapse of Health Systems worldwide. Thus in March 2020, the World Health Organization (WHO) declared a worldwide pandemic of the disease COVID-19, caused by this virus. Decision-making by authorities in times of health crisis, such as those caused by COVID-19, requires strict actions to interrupt the contagion cycle, for example restricting contact between people from different family groups. On the other hand, one must be aware of the impacts of these measures on affected societies, especially in the productive and educational sectors, balancing the harmful effects of these measures as well as the disease itself. One of the tools to help managers make decisions is mathematical modeling with epidemiology models to simulate different scenarios. These tools allow for a more balanced and grounded analysis of the potential impacts of their decisions on the epidemic. In this work, after a study of different models, an adaptation of the SIR model was made. This model describes the dynamics between susceptible, infected and removed individuals, so as to simulate the development of the pandemic in Brazil. When solving the inverse problem, functions were adjusted to reflect the transmission and lethality rates, according to the adapted model. These numbers could then be compared to the official data on cases and deaths provided by the Ministry of Health. In the simulations carried out, he noted the influence of these rates (which are directly influenced by the control measures) on the contagion and death curves caused by the disease is considerable. The importance of immunizing the population through administering vaccines is one of the most expressive results observed in the simulations. This suggests that with the advance of vaccination, it was possible to loosen social isolation rules, and consequently resume economic, social and educational activities, without a significant rise in the contagion and death curves. Thus, the data obtained in the model corroborate the actual situation experienced in Brazil, confirming that mass vaccination is one of the most effective ways to control an epidemic, together with other measures adopted that directly impact the transmission rate, such as social isolation, use of masks and reinforcement of hygiene habits in general.pt_BR
dc.description.resumoApós o surgimento de uma nova doença infecciosa, causada pelo Coronavírus SARS-COV-2, em que as autoridades médicas mundiais perceberam seu rápido contágio, uma taxa de mortalidade significativa e seu potencial risco para um colapso dos Sistemas de Saúde de todo o mundo, em março de 2020, a Organização Mundial da Saúde (OMS) declarou pandemia mundial da doença COVID-19. A tomada de decisões por autoridades em momentos de crise sanitária, como a causada pela COVID-19, requer ações rígidas na tentativa de restringir o contato entre pessoas de diferentes grupos familiares, com o intuito de interromper o ciclo de contágio. Por outro lado, é preciso ficar atento aos impactos dessas medidas nas sociedades afetadas, principalmente nos setores produtivos e na educação, causando efeitos econômicos, sociais, culturais e de saúde decorrentes do isolamento social, além da própria doença. A modelagem matemática com modelos da epidemiologia permite fazer simulações de diferentes cenários, constituindo-se em uma das ferramentas que podem auxiliar os gestores na tomada de decisões, permitindo uma análise mais equilibrada e embasada sobre os possíveis impactos de suas decisões a respeito da epidemia. Neste trabalho, após um estudo de diferentes modelos, fez-se uma adaptação do modelo SIR, que descreve a dinâmica entre indivíduos suscetíveis, infectados e removidos, com a finalidade de simular o desenvolvimento da pandemia no Brasil. Ao resolver o problema inverso, foram ajustadas funções para modelar as taxas de transmissão e de letalidade, de acordo com o modelo adaptado, tendo como parâmetro de comparação os dados oficiais de casos e de óbitos disponibilizados pelo Ministério da Saúde. Nas simulações realizadas, observou-se a influência dessas taxas (que são diretamente influenciadas pelas medidas de controle) nas curvas de contágio e de óbitos provocados pela doença. A importância da imunização da população através da aplicação das vacinas é um dos resultados mais expressivos observados nas simulações, sugerindo-se que com o avanço da vacinação, foi possível flexibilizar regras de isolamento social, e consequente retomada de atividades econômicas, sociais e de ensino, sem uma retomada significativa de crescimento das curvas de contágio e de óbitos. Dessa forma, os dados obtidos no modelo corroboram com a situação real vivenciada no Brasil, confirmando ser a vacinação em massa uma das formas mais eficazes de controle de uma epidemia, juntamente com as demais medidas adotadas que impactam diretamente na taxa de transmissão, como o isolamento social, uso de máscaras e reforço nos hábitos de higiene em geral.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Rafael Pinheiro de Almeida (rafael.almeida@uffs.edu.br) on 2022-03-23T13:54:59Z No. of bitstreams: 1 MOREIRA.pdf: 3886912 bytes, checksum: 27d17faf18f7b87342ebfcf66a804cab (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Franciele Scaglioni da Cruz (franciele.cruz@uffs.edu.br) on 2022-03-31T14:22:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MOREIRA.pdf: 3886912 bytes, checksum: 27d17faf18f7b87342ebfcf66a804cab (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-03-31T14:22:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MOREIRA.pdf: 3886912 bytes, checksum: 27d17faf18f7b87342ebfcf66a804cab (MD5) Previous issue date: 2022-02-09en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Fronteira Sulpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Chapecópt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação Profissional em Matemática em Rede Nacionalpt_BR
dc.publisher.initialsUFFSpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEpidemiologiapt_BR
dc.subjectCovid-19pt_BR
dc.subjectPandemiapt_BR
dc.subjectModelagem matemáticapt_BR
dc.titleModelagem matemática da evolução da pandemia de covid-19 no Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.levelMestrado profissionalpt_BR
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação Profissional em Matemática em Rede Nacional

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