Emprego do modelo matemático SEIHDR para auxiliar gestores na estimativa de ocupação de leitos de UTI em uma pandemia: simulação para pacientes com COVID-19 no município de Porto Alegre
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Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Clinical and Biomedical Research |
Texto Completo: | https://seer.ufrgs.br/index.php/hcpa/article/view/112048 |
Resumo: | Introdução: A pandemia de COVID-19, no Brasil, constituiu uma ameaça ao sistema de saúde pelo risco de esgotamento dos leitos de Unidade de Terapia Intensiva (UTI). O objetivo do estudo foi projetar a ocupação de leitos de UTI com casos de COVID-19 no pico em Porto Alegre. Para isso, resolvemos utilizar uma ferramenta matemática com parâmetros da pandemia desta cidade.Métodos: Empregamos o modelo matemático SEIHDR. Analisamos os casos de hospitalização por COVID-19 em Porto Alegre e RS até 3 de agosto de 2020 a fim de extrair os parâmetros locais para construir uma curva epidemiológica do total de casos prevalentes hospitalizados em UTI. Também analisamos as taxas de reprodução básica (R0) e reprodução efetiva (Re).Resultados: O modelo matemático projetou um pico de 344 casos prevalentes, em UTI, para o dia 22 de agosto de 2020. Calculamos 1,56 para o R0 e 1,08 no dia 3 de agosto para o Re.Conclusão: O modelo matemático simulou uma primeira onda de casos ocupando leitos de UTI muito próxima dos dados reais. Também indicou corretamente uma queda no número de casos nos dois meses subsequentes. Apesar das limitações, as estimativas do modelo matemático forneceram informações sobre as dimensões temporal e numérica de uma pandemia que poderiam ser usadas como auxílio aos gestores de saúde na tomada de decisões para a alocação de recursos frente a calamidades de saúde como o surto de COVID-19 no Brasil. |
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Emprego do modelo matemático SEIHDR para auxiliar gestores na estimativa de ocupação de leitos de UTI em uma pandemia: simulação para pacientes com COVID-19 no município de Porto AlegreInfecções por CoronavívusUnidades de Terapia IntensivaHospitalizaçãomodelos de simulação matemática de pandemiaIntrodução: A pandemia de COVID-19, no Brasil, constituiu uma ameaça ao sistema de saúde pelo risco de esgotamento dos leitos de Unidade de Terapia Intensiva (UTI). O objetivo do estudo foi projetar a ocupação de leitos de UTI com casos de COVID-19 no pico em Porto Alegre. Para isso, resolvemos utilizar uma ferramenta matemática com parâmetros da pandemia desta cidade.Métodos: Empregamos o modelo matemático SEIHDR. Analisamos os casos de hospitalização por COVID-19 em Porto Alegre e RS até 3 de agosto de 2020 a fim de extrair os parâmetros locais para construir uma curva epidemiológica do total de casos prevalentes hospitalizados em UTI. Também analisamos as taxas de reprodução básica (R0) e reprodução efetiva (Re).Resultados: O modelo matemático projetou um pico de 344 casos prevalentes, em UTI, para o dia 22 de agosto de 2020. Calculamos 1,56 para o R0 e 1,08 no dia 3 de agosto para o Re.Conclusão: O modelo matemático simulou uma primeira onda de casos ocupando leitos de UTI muito próxima dos dados reais. Também indicou corretamente uma queda no número de casos nos dois meses subsequentes. Apesar das limitações, as estimativas do modelo matemático forneceram informações sobre as dimensões temporal e numérica de uma pandemia que poderiam ser usadas como auxílio aos gestores de saúde na tomada de decisões para a alocação de recursos frente a calamidades de saúde como o surto de COVID-19 no Brasil. HCPA/FAMED/UFRGS2022-07-29info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPeer-reviewed ArticleAvaliado por Paresapplication/pdfhttps://seer.ufrgs.br/index.php/hcpa/article/view/112048Clinical & Biomedical Research; Vol. 42 No. 2 (2022): Clinical & Biomedical ResearchClinical and Biomedical Research; v. 42 n. 2 (2022): Clinical and Biomedical Research2357-9730reponame:Clinical and Biomedical Researchinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSporhttps://seer.ufrgs.br/index.php/hcpa/article/view/112048/85520Copyright (c) 2022 Clinical and Biomedical Researchhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSaueressig, Mauricio GuidiHackmann, Cristiano Limada Silva, Carlos Eduardo SchonerwaldFerreira, Jair2024-01-19T14:12:37Zoai:seer.ufrgs.br:article/112048Revistahttps://www.seer.ufrgs.br/index.php/hcpaPUBhttps://seer.ufrgs.br/index.php/hcpa/oai||cbr@hcpa.edu.br2357-97302357-9730opendoar:2024-01-19T14:12:37Clinical and Biomedical Research - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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