Modelos para Dados Longitudinais de Contagem: uma aplicação para dados da COVID-19

• Autor(a) principal: Sell, Jéssica Vianelo
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/13435
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA; Óbitos; Deaths; Pandemia; Pandemic; Análise de Dados Longitudinais; Longitudinal Data Analysis; Regressão de Poisson; Poisson Regression

Desde dezembro de 2019, quando foi confirmado o primeiro caso de Covid-19 na cidade de Wuhan, China, muitos estudos sobre o novo coronavírus estão sendo produzidos. O presente trabalho tem a intenção de estudar o comportamento do número de casos de óbitos em cidades brasileiras com população entre 200 mil e 1 milhão de habitantes de acordo com as projeções do IBGE para 2020. A partir da Análise de Dados de Longitudinais e aplicação de um Modelo de Poisson para dados Longitudinais, foi analisada a relação entre o número de óbitos pela Covid-19 na população e um conjunto de variáveis explicativas, que são o número de casos confirmados, mobilidade social, Rt estimado, número de leitos e respiradores disponíveis. Neste trabalho, consideramos como variável tempo as semanas epidemiológicas, que começam da 1a semana de 2020 até a 26a semana epidemiológica 2021. Os resultados indicam que o Rt estimado, considerando os valores de 5 semanas atrás, é a variável preditora que tem mais influência no número médio de óbitos. E como já era esperado, os casos confirmados possui uma relação positiva com o número médio de vidas perdidas. Leitos Complementares, que são os leitos de UTI adulto e pediátrico, não tiveram influência significativa no número de óbitos. É verificado também, que a categoria de mobilidade social Residencial, possui uma relação positiva com os casos de óbitos, isso indica que quando o número de óbitos está elevado, as pessoas se sentem mais motivadas a permanecerem em casa