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Por que os modelos falharam no Brasil e no mundo?
Os modelos epidemiológicos mais utilizados são os modelos compartimentais.
Dentre eles, dois mais comuns:
SIR, que contém os compartimentos Suscetível, Infectados, Removidos
SEIR Suscetível, Exposto, Infectado e Removido.
Os modelos epidemiológicos mais utilizados são os modelos compartimentais.
Dentre eles, dois mais comuns:
SIR, que contém os compartimentos Suscetível, Infectados, Removidos
SEIR Suscetível, Exposto, Infectado e Removido.
Os modelos SIR e SEIR foram utilizados inicialmente para a modelagem do COVID-19.
Suas estimativas foram muito imprecisas, errando por ordens de grandeza.
O motivo para erros tão grosseiros foi a magnitude das subnotificações (que até então era desconhecida).
Suas estimativas foram muito imprecisas, errando por ordens de grandeza.
O motivo para erros tão grosseiros foi a magnitude das subnotificações (que até então era desconhecida).
O impacto das subnotificações:
- Se temos 100 indivíduos infectados detectados e 2 falecem, temos taxa de letalidade estimada de 2%.
- Se para cada infectado detectado, 19 não são detectados, temos na realidade 2000 indivíduos infectados e a taxa de letalidade real é de 0,1%.
- Se temos 100 indivíduos infectados detectados e 2 falecem, temos taxa de letalidade estimada de 2%.
- Se para cada infectado detectado, 19 não são detectados, temos na realidade 2000 indivíduos infectados e a taxa de letalidade real é de 0,1%.
Os modelos SIR e SEIR se agravam no Brasil pois:
- Temos muitos jovens sil
- Temos mais leitos de UTIs por habitante que Europa
A letalidade no Brasil é menor do que em diversos países da Europa
Ou seja, os modelos SIR e SEIR superestimam ainda mais o número de mortos no Brasil
- Temos muitos jovens sil
- Temos mais leitos de UTIs por habitante que Europa
A letalidade no Brasil é menor do que em diversos países da Europa
Ou seja, os modelos SIR e SEIR superestimam ainda mais o número de mortos no Brasil
Modelo proposto:
No Brasil temos poucos dados e estes de baixa qualidade.
Desta forma os modelos usuais de estatística e/ou ciência de dados não fornecem boas previsões.
A solução é a utilização de modelos epidemiológicos, que nasceram para modelar fenômenos de infecção.
No Brasil temos poucos dados e estes de baixa qualidade.
Desta forma os modelos usuais de estatística e/ou ciência de dados não fornecem boas previsões.
A solução é a utilização de modelos epidemiológicos, que nasceram para modelar fenômenos de infecção.
Usamos modelo Bayesiano, adaptativo, que se baseia no número de mortos, que acreditamos ser o dado mais confiável que temos atualmente no Brasil.
O ajuste do modelo é realizado através de um algoritmo HMC (Hamiltonian Monte Carlo).
O ajuste do modelo é realizado através de um algoritmo HMC (Hamiltonian Monte Carlo).
Além disso, A pirâmide etária, que influencia fortemente na taxa de letalidade do COVID-19, varia bastante ao longo das diferentes regiões do Brasil.
Outro fator importantíssimo, o número de leitos de UTI, também varia muito ao longo das diferentes regiões do Brasil.
Outro fator importantíssimo, o número de leitos de UTI, também varia muito ao longo das diferentes regiões do Brasil.
Uma variável extremamente importante é o número de leitos de UTI disponível em cada estado, região, etc.
O grande objetivo do isolamento é fazer com que os leitos de UTI sejam capazes de atender a demanda por leitos sem serem sobrecarregados.
O grande objetivo do isolamento é fazer com que os leitos de UTI sejam capazes de atender a demanda por leitos sem serem sobrecarregados.
Etapas do modelo continua no próximo thread
