Estimação e predição dos casos de COVID-19 nas metrópoles brasileiras
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | spa eng por |
Título da fonte: | Revista Latino-Americana de Enfermagem (Online) |
Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/182836 |
Resumo: | Objetivo estimar a taxa de transmissão, o pico epidemiológico e óbitos pelo novo coronavírus. Método um modelo matemático e epidemiológico para os casos suscetíveis, infectados e recuperados foi aplicado nas nove capitais brasileiras com o maior número de casos da infecção. O número de casos para os 80 dias seguintes ao primeiro caso foi estimado por meio de equações diferenciais e os resultados foram colocados em logaritmos e comparados com os números reais para verificar o ajuste do modelo. Em todos os cenários, considerou-se que nenhuma medida preventiva foi tomada. Resultados as nove metrópoles estudadas apresentaram uma curva de tendência de novos casos do coronavírus com um padrão ascendente. Os dados de predição apontam o pico da doença entre o final de abril e começo de maio. Fortaleza e Manaus apresentaram as maiores taxas de transmissão (≥2,0 e ≥1,8, respectivamente). Rio de Janeiro pode apresentar o maior número de pessoas infectadas (692.957) e Florianópolis a menor (24.750). Conclusão as estimativas da taxa de transmissão, pico epidemiológico e óbitos pelo coronavírus nas metrópoles brasileiras apresentaram números importantes e expressivos a serem observados pelo Ministério da Saúde brasileiro. Os resultados confirmam a rápida disseminação do vírus e sua alta mortalidade no país. |
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Estimação e predição dos casos de COVID-19 nas metrópoles brasileirasEstimation and prediction of COVID-19 cases in Brazilian metropolisesEstimación y predicción de casos de COVID-19 en metrópolis brasileñasInfecções por CoronavírusIsolamento SocialPrevisõesEpidemiologiaModelos EpidemiológicosEnfermagemInfecciones por CoronavirusAislamiento SocialPredicciónEpidemiologíaModelos EpidemiológicosEnfermeríaCoronavirus InfectionsSocial IsolationForecastingEpidemiologyEpidemiologic ModelsNursingObjetivo estimar a taxa de transmissão, o pico epidemiológico e óbitos pelo novo coronavírus. Método um modelo matemático e epidemiológico para os casos suscetíveis, infectados e recuperados foi aplicado nas nove capitais brasileiras com o maior número de casos da infecção. O número de casos para os 80 dias seguintes ao primeiro caso foi estimado por meio de equações diferenciais e os resultados foram colocados em logaritmos e comparados com os números reais para verificar o ajuste do modelo. Em todos os cenários, considerou-se que nenhuma medida preventiva foi tomada. Resultados as nove metrópoles estudadas apresentaram uma curva de tendência de novos casos do coronavírus com um padrão ascendente. Os dados de predição apontam o pico da doença entre o final de abril e começo de maio. Fortaleza e Manaus apresentaram as maiores taxas de transmissão (≥2,0 e ≥1,8, respectivamente). Rio de Janeiro pode apresentar o maior número de pessoas infectadas (692.957) e Florianópolis a menor (24.750). Conclusão as estimativas da taxa de transmissão, pico epidemiológico e óbitos pelo coronavírus nas metrópoles brasileiras apresentaram números importantes e expressivos a serem observados pelo Ministério da Saúde brasileiro. Os resultados confirmam a rápida disseminação do vírus e sua alta mortalidade no país.Objetivo estimar la tasa de transmisión, el pico epidemiológico y el número de muertes por el nuevo coronavirus. Método se aplicó un modelo matemático y epidemiológico de casos susceptibles, infectados y recuperados a las nueve capitales brasileñas con mayor número de casos de infección. El número de casos para los 80 días siguientes al primer caso se estimó resolviendo las ecuaciones diferenciales. Los resultados fueron logaritmizados y comparados con los valores reales para observar el ajuste del modelo. En todos los escenarios, se consideró que no se habían adoptado medidas preventivas. Resultados las nueve metrópolis estudiadas mostraron una curva ascendente de casos confirmados de COVID-19. Los datos de predicción apuntan al pico de la infección entre finales de abril y principios de mayo. Fortaleza y Manaus tuvieron las tasas de transmisión más altas (≥2·0 y ≥1·8, respectivamente). Río de Janeiro puede tener el mayor número de personas infectadas (692,957) y Florianópolis el menor (24,750). Conclusión las estimaciones de la tasa de transmisión, el pico epidemiológico y el número de muertes por coronavirus en metrópolis brasileñas presentaron cifras expresivas e importantes que el Ministerio de Salud de Brasil necesita considerar. Los resultados confirman la rápida propagación del virus y su alta mortalidad en el país.Objective to estimate the transmission rate, the epidemiological peak, and the number of deaths by the new coronavirus. Method a mathematical and epidemiological model of susceptible, infected, and recovered cases was applied to the nine Brazilian capitals with the highest number of cases of the infection. The number of cases for the 80 days following the first case was estimated by solving the differential equations. The results were logarithmized and compared with the actual values to observe the model fit. In all scenarios, it was considered that no preventive measures had been taken. Results the nine metropolises studied showed an upward curve of confirmed cases of COVID-19. The prediction data point to the peak of the infection between late April and early May. Fortaleza and Manaus had the highest transmission rates (≥2·0 and ≥1·8, respectively). Rio de Janeiro may have the largest number of infected people (692,957) and Florianópolis the smallest (24,750). Conclusion the estimates of the transmission rate, epidemiological peak, and number of deaths from coronavirus in Brazilian metropolises presented expressive and important numbers the Brazilian Ministry of Health needs to consider. The results confirm the rapid spread of the virus and its high mortality in the country.Universidade de São Paulo. Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto2020-02-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/18283610.1590/1518-8345.4501.3345Revista Latino-Americana de Enfermagem; v. 28 (2020); e3345Revista Latino-Americana de Enfermagem; Vol. 28 (2020); e3345Revista Latino-Americana de Enfermagem; Vol. 28 (2020); e33451518-83450104-1169reponame:Revista Latino-Americana de Enfermagem (Online)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPspaengporhttps://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/182836/171635https://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/182836/171636https://www.revistas.usp.br/rlae/article/view/182836/171634Copyright (c) 2020 Revista Latino-Americana de Enfermagemhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSousa, George Jó BezerraGarces, Thiago SantosCestari, Virna Ribeiro FeitosaMoreira, Thereza Maria Magalhães Florêncio, Raquel SampaioPereira, Maria Lúcia Duarte2021-05-14T15:32:46Zoai:revistas.usp.br:article/182836Revistahttp://www.scielo.br/rlaePUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phprlae@eerp.usp.br||shbcassi@eerp.usp.br1518-83450104-1169opendoar:2021-05-14T15:32:46Revista Latino-Americana de Enfermagem (Online) - Universidade de São Paulo (USP)false |
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