Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFJF |
Texto Completo: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11262 |
Resumo: | A Hanseníase, também conhecida como doença de Hansen ou Lepra, é uma doença infectocontagiosa que afeta principalmente a pele e os nervos periféricos, podendo, em alguns casos, levar a incapacidade física permanente. O agente causador da doença é a bactéria Mycobacterium leprae. Apesar da redução do número de casos em todo o mundo, a doença continua sendo uma preocupação global de saúde pública, especialmente em alguns países, como o Brasil, que ainda não atingiram as metas estabelecidas para redução no número de casos. Este trabalho tem por objetivo reproduzir, com o uso de ferramentas matemático-computacionais, a disseminação dos casos de Hanseníase em um domínio bidimensional, utilizando para este propósito o modelo compartimental SIR. Neste modelo os compartimentos representam os grupos de indivíduos suscetíveis, infectados e recuperados. Na modelagem o compartimento de indivíduos suscetíveis comporta as pessoas vulneráveis ao contágio e a população resistente ao bacilo, enquanto o compartimento dos indivíduos infectados não faz distinção em relação a classificação da doença, assumindo a simplificação de que todos os doentes possuem a mesma capacidade de transmissão. O modelo espaço-temporal foi solucionado computacionalmente usando duas abordagens distintas. A primeira abordagem foi a resolução determinística do sistema de equações associado ao modelo SIR através do método das diferenças finitas. Na segunda abordagem empregou-se o algoritmo de Gillespie para resolver o mesmo sistema de equações de modo estocástico. Os resultados obtidos por ambas abordagens foram então comparados, para fins de validação, com o banco de dados de registros de saúde pública da cidade de Juiz de Fora, Brasil, que mantêm o histórico do número de casos de Hanseníase notificados ao longo do tempo. |
id |
UFJF_39d354a5de4053e57f6cf3e10e508f5d |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/11262 |
network_acronym_str |
UFJF |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFJF |
repository_id_str |
|
spelling |
Lobosco, Marcelohttp://lattes.cnpq.br/Santos, Rodrigo Weber dosCoelho, Angélica da Conceição OliveiraDias, Cláudia Mazzahttp://lattes.cnpq.br/Varella, Vinícius Clemente2019-11-07T15:30:47Z2019-10-302019-11-07T15:30:47Z2019-10-15https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11262A Hanseníase, também conhecida como doença de Hansen ou Lepra, é uma doença infectocontagiosa que afeta principalmente a pele e os nervos periféricos, podendo, em alguns casos, levar a incapacidade física permanente. O agente causador da doença é a bactéria Mycobacterium leprae. Apesar da redução do número de casos em todo o mundo, a doença continua sendo uma preocupação global de saúde pública, especialmente em alguns países, como o Brasil, que ainda não atingiram as metas estabelecidas para redução no número de casos. Este trabalho tem por objetivo reproduzir, com o uso de ferramentas matemático-computacionais, a disseminação dos casos de Hanseníase em um domínio bidimensional, utilizando para este propósito o modelo compartimental SIR. Neste modelo os compartimentos representam os grupos de indivíduos suscetíveis, infectados e recuperados. Na modelagem o compartimento de indivíduos suscetíveis comporta as pessoas vulneráveis ao contágio e a população resistente ao bacilo, enquanto o compartimento dos indivíduos infectados não faz distinção em relação a classificação da doença, assumindo a simplificação de que todos os doentes possuem a mesma capacidade de transmissão. O modelo espaço-temporal foi solucionado computacionalmente usando duas abordagens distintas. A primeira abordagem foi a resolução determinística do sistema de equações associado ao modelo SIR através do método das diferenças finitas. Na segunda abordagem empregou-se o algoritmo de Gillespie para resolver o mesmo sistema de equações de modo estocástico. Os resultados obtidos por ambas abordagens foram então comparados, para fins de validação, com o banco de dados de registros de saúde pública da cidade de Juiz de Fora, Brasil, que mantêm o histórico do número de casos de Hanseníase notificados ao longo do tempo.Leprosy, also known as Hansen’s disease, is an infectious disease that mainly affects the skin and peripheral nerves and can cause permanent physical disabilities. The causative agent of the disease is the bacterium Mycobacterium leprae. Despite of the decrease in the number of leprosy cases in the world, the disease remains a global public concern, specially in some countries, such as Brazil, which did not achieve its reduction goal. This work aims to reproduce, using mathematical-computacional tools, the spread of leprosy cases in a two-dimensional domain, using for this purpose a compartmental SIR model. In SIR, compartments represent the groups of susceptible, infected and recovered individuals. In the model, the susceptible compartment is characterized by all individuals who are susceptible to the contagion of the disease or those who are bacillus resistent. The infected compartment is composed by all the infected individuals without, for simplification purposes, making differentiation between paucibacilar and multibacilar individuals. The spatio-temporal model was computationally solved using two distinct approaches. The first approach solved, in a deterministic way, the SIR system of equations using the finite difference method. The second approach solved the same system of equation in a stochastic way using for this purpose the Gillespie algorithm. The results were compared to, for validation purposes, the public health records database of Juiz de Fora, Brazil, which keeps the total number of leprosy cases in the city along time.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Modelagem ComputacionalUFJFBrasilICE – Instituto de Ciências Exatashttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRAHanseníseModelagem computacionalEpidemiologiaModelo SIRAlgoritmo de GillespieLeprosyComputational modelingEpidemiologySIR modelGillespie’s algorithmModelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníaseinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFTEXTviniciusclementevarella.pdf.txtviniciusclementevarella.pdf.txtExtracted texttext/plain130535https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/4/viniciusclementevarella.pdf.txt797a60b68d3043351e6ecb5fc2459725MD54THUMBNAILviniciusclementevarella.pdf.jpgviniciusclementevarella.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1180https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/5/viniciusclementevarella.pdf.jpg469e5f22e00e6e64cd03ac9048973be2MD55ORIGINALviniciusclementevarella.pdfviniciusclementevarella.pdfapplication/pdf6196750https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/1/viniciusclementevarella.pdf1551576feb526063f81913e5862bf133MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53ufjf/112622019-11-08 04:07:04.827oai:hermes.cpd.ufjf.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2019-11-08T06:07:04Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase |
title |
Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase |
spellingShingle |
Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase Varella, Vinícius Clemente CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Hanseníse Modelagem computacional Epidemiologia Modelo SIR Algoritmo de Gillespie Leprosy Computational modeling Epidemiology SIR model Gillespie’s algorithm |
title_short |
Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase |
title_full |
Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase |
title_fullStr |
Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase |
title_full_unstemmed |
Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase |
title_sort |
Modelagem computacional espaço-temporal da disseminação da hanseníase |
author |
Varella, Vinícius Clemente |
author_facet |
Varella, Vinícius Clemente |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Lobosco, Marcelo |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/ |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Santos, Rodrigo Weber dos |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Coelho, Angélica da Conceição Oliveira |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Dias, Cláudia Mazza |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/ |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Varella, Vinícius Clemente |
contributor_str_mv |
Lobosco, Marcelo Santos, Rodrigo Weber dos Coelho, Angélica da Conceição Oliveira Dias, Cláudia Mazza |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
topic |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Hanseníse Modelagem computacional Epidemiologia Modelo SIR Algoritmo de Gillespie Leprosy Computational modeling Epidemiology SIR model Gillespie’s algorithm |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Hanseníse Modelagem computacional Epidemiologia Modelo SIR Algoritmo de Gillespie Leprosy Computational modeling Epidemiology SIR model Gillespie’s algorithm |
description |
A Hanseníase, também conhecida como doença de Hansen ou Lepra, é uma doença infectocontagiosa que afeta principalmente a pele e os nervos periféricos, podendo, em alguns casos, levar a incapacidade física permanente. O agente causador da doença é a bactéria Mycobacterium leprae. Apesar da redução do número de casos em todo o mundo, a doença continua sendo uma preocupação global de saúde pública, especialmente em alguns países, como o Brasil, que ainda não atingiram as metas estabelecidas para redução no número de casos. Este trabalho tem por objetivo reproduzir, com o uso de ferramentas matemático-computacionais, a disseminação dos casos de Hanseníase em um domínio bidimensional, utilizando para este propósito o modelo compartimental SIR. Neste modelo os compartimentos representam os grupos de indivíduos suscetíveis, infectados e recuperados. Na modelagem o compartimento de indivíduos suscetíveis comporta as pessoas vulneráveis ao contágio e a população resistente ao bacilo, enquanto o compartimento dos indivíduos infectados não faz distinção em relação a classificação da doença, assumindo a simplificação de que todos os doentes possuem a mesma capacidade de transmissão. O modelo espaço-temporal foi solucionado computacionalmente usando duas abordagens distintas. A primeira abordagem foi a resolução determinística do sistema de equações associado ao modelo SIR através do método das diferenças finitas. Na segunda abordagem empregou-se o algoritmo de Gillespie para resolver o mesmo sistema de equações de modo estocástico. Os resultados obtidos por ambas abordagens foram então comparados, para fins de validação, com o banco de dados de registros de saúde pública da cidade de Juiz de Fora, Brasil, que mantêm o histórico do número de casos de Hanseníase notificados ao longo do tempo. |
publishDate |
2019 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2019-11-07T15:30:47Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2019-10-30 2019-11-07T15:30:47Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2019-10-15 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11262 |
url |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11262 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFJF |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
ICE – Instituto de Ciências Exatas |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFJF instname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) instacron:UFJF |
instname_str |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
instacron_str |
UFJF |
institution |
UFJF |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFJF |
collection |
Repositório Institucional da UFJF |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/4/viniciusclementevarella.pdf.txt https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/5/viniciusclementevarella.pdf.jpg https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/1/viniciusclementevarella.pdf https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/2/license_rdf https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11262/3/license.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
797a60b68d3043351e6ecb5fc2459725 469e5f22e00e6e64cd03ac9048973be2 1551576feb526063f81913e5862bf133 e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1801661239983603712 |