O Primeiro ano da pandemia de SARS-CoV-2 em Maringá-PR

vigilância e avaliação em tempo real com um modelo de segunda derivada

Autores

  • Jefika Bezerra Universidade Federal do Amapá
  • Fernando Henrique Martins Fernandes Universidade Federal do Amapá https://orcid.org/0009-0001-0278-5951
  • Rodolfo de Souza Nascimento Universidade Estadual de Maringá https://orcid.org/0009-0005-5690-1769
  • Neylan Leal Dias Universidade Federal do Amapá
  • Jefferson Bezerra Universidade do Estado do Amapá

Palavras-chave:

Covid-19, Modelo exponencial, Regressão linear

Resumo

Este estudo investiga a dinâmica da pandemia de Covid-19 em Maringá, Brasil, durante seu primeiro ano e explora a utilidade de modelos matemáticos para a tomada de decisões. Originária de Wuhan, na China, a Covid-19 evoluiu rapidamente para uma pandemia global, chegando ao Brasil em fevereiro de 2020. Dados diários cumulativos de casos de abril de 2020 a abril de 2021 são analisados, revelando heterogeneidade temporal caracterizada por ondas distintas de casos de Covid-19. Modelos matemáticos, particularmente modelos exponenciais, são empregados para prever as tendências da pandemia, e sua precisão é avaliada. Os resultados sublinham a eficácia de intervenções como o recolher obrigatório e a imposição de máscaras para moldar a dinâmica da transmissão. A análise da velocidade e da aceleração da infeção demonstra o impacto dos feriados e das intervenções na propagação do vírus. É introduzido um parâmetro, Pi, para avaliar a adequação do modelo, indicando uma boa concordância com os dados do mundo real durante a maior parte do período de estudo. Esta investigação sublinha o papel crucial da modelação matemática na gestão da pandemia e fornece informações valiosas aos decisores e às partes interessadas para atenuar o impacto de surtos como o da Covid-19. Compreender a dinâmica temporal das pandemias é essencial para implementar intervenções eficazes e salvaguardar a saúde pública. Globalmente, este estudo contribui para o nosso conhecimento das estratégias de controle da pandemia e da sua aplicação em futuros surtos

Biografia do Autor

Jefika Bezerra , Universidade Federal do Amapá

Está cursando licenciatura em Matemática pela Universidade Federal do Amapá, vinculado ao Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas (DCET), concluiu o Ensino Médio na Escola Estadual Frei Constâncio. Possui vivência como instrutora particular de matemática, trabalhando com alunos do ensino básico e oferecendo serviços de suporte à distância.

Fernando Henrique Martins Fernandes , Universidade Federal do Amapá

Possui graduação em Engenharia de Energias Renováveis pela Universidade Federal da Paraíba(2017), graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Paraíba(2018) e ensino-medio-segundo-graupelo Colégio Vega(2007).

Neylan Leal Dias , Universidade Federal do Amapá

Curso de Licenciatura Plena em Matemática (2013) - UNIFAP, Mestrado em Matemática Aplicada e Computacional (2017) - FCT/Unesp e Atualmente Cursando Doutorado em Engenharia Mecânica na FEB/Unesp com pesquisa em Modelagem e Controle de Sistemas Biológicos. Foi Professor Formador da EAD/UNIFAP-Oiapoque em várias disciplinas e Professor Substituto do Colegiado de Matemática/Unifap entre 09/2019 a 09/2021. Professor (Aluno de Doutorado) na Unesp/FEB das disciplinas Estatística (2020.2) e Calculo Diferencial e Integral (2021.1). Foi professor Substituto na UEMA (Univ. Estadual do Maranhão) onde já ministrou disciplinas de Estatística, Física Aplicada, Matemática Aplicada, Fundamentos de MecÂnica (Fisica I ? Prática e Experimental), Eletrotécnica (Eletricidade e Magnetismo) e Teoria dos Números. Atualmente é Professor Efetivo Dedicação Exclusiva da Universidade Federal do Amapá - UNIFAP no Campus Binacional junto ao Colegiado de Biologia nas disciplinas de Matemática, Física e Bioestatística. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Modelagem Matemática de Sistemas Biológicos e Métodos Numéricos, atuando principalmente nos seguintes temas: Modelagem Matemática, Equações Diferenciais, Dinâmica de Populações, Diferenças Finitas, Modelagem do Sars-Cov-2. Atualmente Concluindo a tese de Doutorado em Dinâmica e Controle de sistemas Não-Lineares na Modelagem matemática da Bioacumulação de mercúrio a partir do modelo de predação tipo Lotka e Volterra generalizado (Multi-Espécies) levando-se em conta Sensibilidade dos parâmetros e a Contribuição de termos de Ordem Fracionária.

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Publicado

31-12-2023

Como Citar

Bezerra , J. ., Fernandes , F. H. M. ., Nascimento , R. de S. ., Dias , N. L. ., & Bezerra , J. (2023). O Primeiro ano da pandemia de SARS-CoV-2 em Maringá-PR: vigilância e avaliação em tempo real com um modelo de segunda derivada. Sigmae, 12(3), 51–59. Recuperado de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2257

Edição

v. 12 n. 3 (2023): Número especial: 67ª RBRAS e 20° SEAGRO

Seção

Estatística Aplicada

Licença

Proposta de Política para Periódicos de Acesso Livre


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