Classificação de risco em redes complexas : o caso da COVID-19 no Rio Grande do Sul

• Autor(a) principal: Sibemberg, Lucas Siviero
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Allem, Luiz Emílio, Hoppen, Carlos, Peixoto, Pedro da Silva
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/256774
• topic: Biomatemática; COVID-19; Dinâmica espacial; Cluster analysis

Peixoto et al.(2020) apresentaram uma metodologia que utiliza dados oriundos da mobilidade de pessoas para classificar municípios de um estado em três zonas de risco (baixo, médio e alto) em relação a uma doença contagiosa transmissível pelo ar. Os autores aplicaram o modelo para avaliar a exposição dos municípios dos estados de São Paulo e Rio de Janeiro à COVID-19, antes que o vírus estivesse amplamente disseminado. Nosso objetivo neste artigo é avaliar como essa metodologia de classificação de risco se aplica no Rio Grande do Sul e como ela se relacionou com a evolução da COVID-19 no estado. A partir dela, obtivemos uma classificação dos municípios do estado em três grupos de risco. Nessa divisão, com raras exceções, municípios mais próximos de Porto Alegre ficaram classificados como alto risco. A região da serra, do litoral e de alguns municípios no oeste do estado ficaram em um risco médio. Os demais municípios foram classificados com risco baixo. Em comparação com os dados oficiais sobre a disseminação da doença no estado verificamos que o risco atribuído foi coerente com a evolução da COVID-19. De um ponto de vista metodológico, encontramos evidências, via clusterização espectral, que dividir os municípios em três grupos é a melhor escolha para os nossos dados.