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

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Saueressig, Mauricio Guidi
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: Hackmann, Cristiano Lima, Silva, Carlos Eduardo Schönerwald da, Ferreira, Jair
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/246943
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: Utilizamos 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 (R 0 ) e reprodução efetiva (R e ). 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 R e. 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.
id UFRGS-2_ab837694b31389cbbe6e41536c50ef09
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/246943
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Saueressig, Mauricio GuidiHackmann, Cristiano LimaSilva, Carlos Eduardo Schönerwald daFerreira, Jair2022-08-16T04:46:43Z20222357-9730http://hdl.handle.net/10183/246943001145441Introdução: 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: Utilizamos 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 (R 0 ) e reprodução efetiva (R e ). 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 R e. 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.Introduction: The COVID-19 pandemic in Brazil has been a threat to health services due to the risk of bed shortage in the intensive care unit (ICU). This study aimed to estimate the bed occupancy at the ICU with patients with COVID-19 during the peak of the pandemic in Porto Alegre, capital of Rio Grande do Sul (RS), the southernmost state of Brazil. To this end, we used a mathematical model with pandemic parameters from the city. Methods: We used the SEIHDR mathematical model. We analyzed hospitalizations for COVID-19 in Porto Alegre and RS until August 3, 2020, to extract local parameters to create an epidemiological curve of the total number of prevalent cases in the ICU. We also analyzed the basic reproduction rate (R0) and effective reproduction rate (Re). Results: The mathematical model estimated a peak of 344 prevalent cases in the ICU on August 22, 2020. The model calculated an R0 of 1.56 and Re of 1.08 on August 3, 2020. Conclusion: The mathematical model accurately estimated the first peak of cases in the ICU. Also, it correctly indicated a drop in the number of cases in the following two months. Despite the limitations, the mathematical model estimates provided information on the temporal and numerical dimensions of a pandemic that could be used to assist health managers in making decisions on the allocation of resources in a state of public calamity such as the COVID-19 outbreak in Brazil.application/pdfporClinical and biomedical research. Porto Alegre. Vol. 42, n. 2 (2022), p. 107 - 111Infecções por coronavirusUnidades de terapia intensivaHospitalizaçãoCoronavirus infectionIntensive care unitHospitalizationEmprego 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 AlegreUse of the SEIHDR mathematical model to assist health managers in estimating ICU bed occupancy in a pandemic : simulation for patients with COVID-19 in the city of Porto Alegre, Brazilinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001145441.pdf.txt001145441.pdf.txtExtracted Texttext/plain23927http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/246943/2/001145441.pdf.txta014e391791dc5ff61aa66b4874b3ce0MD52ORIGINAL001145441.pdfTexto completoapplication/pdf215991http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/246943/1/001145441.pdfe4cee1b4584f124c499536c98df2d649MD5110183/2469432022-08-20 04:56:15.154839oai:www.lume.ufrgs.br:10183/246943Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2022-08-20T07:56:15Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv 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
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Use of the SEIHDR mathematical model to assist health managers in estimating ICU bed occupancy in a pandemic : simulation for patients with COVID-19 in the city of Porto Alegre, Brazil
title 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
spellingShingle 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
Saueressig, Mauricio Guidi
Infecções por coronavirus
Unidades de terapia intensiva
Hospitalização
Coronavirus infection
Intensive care unit
Hospitalization
title_short 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
title_full 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
title_fullStr 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
title_full_unstemmed 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
title_sort 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
author Saueressig, Mauricio Guidi
author_facet Saueressig, Mauricio Guidi
Hackmann, Cristiano Lima
Silva, Carlos Eduardo Schönerwald da
Ferreira, Jair
author_role author
author2 Hackmann, Cristiano Lima
Silva, Carlos Eduardo Schönerwald da
Ferreira, Jair
author2_role author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Saueressig, Mauricio Guidi
Hackmann, Cristiano Lima
Silva, Carlos Eduardo Schönerwald da
Ferreira, Jair
dc.subject.por.fl_str_mv Infecções por coronavirus
Unidades de terapia intensiva
Hospitalização
topic Infecções por coronavirus
Unidades de terapia intensiva
Hospitalização
Coronavirus infection
Intensive care unit
Hospitalization
dc.subject.eng.fl_str_mv Coronavirus infection
Intensive care unit
Hospitalization
description 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: Utilizamos 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 (R 0 ) e reprodução efetiva (R e ). 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 R e. 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.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-08-16T04:46:43Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2022
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/other
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/246943
dc.identifier.issn.pt_BR.fl_str_mv 2357-9730
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001145441
identifier_str_mv 2357-9730
001145441
url http://hdl.handle.net/10183/246943
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.ispartof.pt_BR.fl_str_mv Clinical and biomedical research. Porto Alegre. Vol. 42, n. 2 (2022), p. 107 - 111
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/246943/2/001145441.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/246943/1/001145441.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv a014e391791dc5ff61aa66b4874b3ce0
e4cee1b4584f124c499536c98df2d649
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801225064389017600

Registros relacionados