Modelo epidemiológico para la construcción de escenarios de la diseminación del COVID-19 en Codó-MA
DOI:
https://doi.org/10.17058/reci.v13i1.17853Palabras clave:
COVID -19. Simulaciones. Sub-Registro. Aislamiento social. Morbosidad.Resumen
Antecedentes y objetivos debido al incremento en el número de casos del nuevo coronavirus en la ciudad de Codó-MA, surgió la necesidad de realizar un estudio sobre la propagación del COVID-19 en el municipio con el fin de tener un mejor conocimiento y comprensión de el problema. Se realizó un estudio sobre la propagación del COVID-19 en la ciudad de Codó-MA, comparando datos cuantitativos del número de casos en 2020 y 2021 entre mayo y julio y utilizando el modelo epidemiológico Susceptible-Infeccioso-Aislado-Recuperado (SIQR). Métodos: recolectamos datos diarios de los boletines epidemiológicos que pone a disposición la Secretaría Municipal de Salud de Codó (SEMUS-Codó), elegimos el modelo compartimental SIQR para realizar las simulaciones, asumimos hipótesis y estimamos los parámetros para poder diseñar los escenarios. Simulamos escenarios como el distanciamiento social de personas sanas y el aislamiento social de personas infectadas. Resultados: a principios de 2020, los casos aumentaron con más frecuencia que a principios de 2021, y aproximadamente el 20% de los infectados se encontraban en aislamiento social. Según proyecciones, en Codó no se contabilizaron más del 80% de los casos de COVID-19. En 2021 hubo mayor subregistro que en 2020, aproximadamente 82% y 85%, respectivamente. Conclusión: de los resultados, los autores concluyen que el aislamiento social de los contagiados es un método más eficiente para contener una epidemia que el bloqueo total de la población y que el alto número de casos subregistrados se debe a que la mayoría de estos casos son asintomáticos.
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Citas
Ministério da Saúde (BR). Acha que está com sintomas da COVID-19?. https://www.coronavirus.ms.gov.br/?page_id=29.
G1. Governo confirma o primeiro caso do novo coronavírus no Maranhão. https://g1.globo.com/ma/maranhao/noticia/2020/03/20/governo-confirma-o-primeiro-caso-do-novo-coronavirus-no-maranhao.ghtml.
Camilo MJ, Moura DFC, Salles RM. Modelagem matemática para epidemia de COVID-19 no Brasil. Rev Mil de Ciência e Tecn. 2020; 2(37):1-12. http://ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/6772.
Gomes SCP, Monteiro IO, Rocha CR. Modelagem dinâmica da COVID-19 com aplicação a algumas cidades brasileiras. Revista Thema. 2020; 18:1-25. https://periodicos.ifsul.edu.br/index.php/thema/article/view/1793.
Ma J, Dushoff J, Bolker B. et al. Estimating Initial Epidemic Growth Rates. Bull Math Biol. 2013; 76:245-260. https://doi.org/10.1007/s11538-013-9918-2.
Floquet S, Leite TN, Câmera RCP. et al. A matemática no combate à epidemia: estudo sobre a COVID-19 na região do vale do são Francisco. REVASF. 2021; 24(11):100-146. Disponível em: https://www.periodicos.univasf.edu.br/index.php/revasf/article/view/1561.
Huppert A, Katriel G. Mathematical modeling, and prediction in infectious disease epidemiology. CMI. 2013; 11(19):999-1005. https://doi.org/10.1111/1469-0691.12308.
Bertone AMA, Bassanezi RC, Jafelice RSM. Modelagem Matemática. Uberlândia, MG:UFU, 2014. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25315.
Rocha DIC. Modelos matemáticos aplicados à epidemiologia. Porto. Dissertação [Mestrado em Métodos Quantitativos em Economia e Gestão] - Faculdade de Economia da Universidade do Porto; 2012. https://repositorio-aberto.up.pt/bitstream/10216/63680/2/ModelosMatematicosAplicadosaepidemiologia100485006DianaRochaMQEG.pdf.
Khan MA, Atangana A. Modeling the dynamics of novel coronavirus (2019 n Cov) with fractional derivative. Alex Eng J. 2020; 4(59):2379-2389. https://doi.org/10.1016/j.aej.2020.02.033.
IBGE. Cidades e Estados. https://www.ibge.ghgfov.br/cidades-e-estados/ma/codo.html.
Li XP, Ullah S, Zahir H. et al. Modeling the dynamics of coronavirus with super-spreader class: A fractal-fractional approach. Results Phys. 2022; 34:105179. https://doi.org/10.1016/j.rinp.2022.105179.
Bitar S, Steinmetz WA. Scenarios for the Spread of COVID-19 in Manaus, Northern Brazil. An Acad Bras Ciênc 2020; 92(4):1-12. https://doi.org/10.1590/0001-3765202020200615.
Li R, Pei S, Chen B. et al. Substantial undocumented infection facilitates the rapid dissemination of novel coronavirus (SARS-CoV-2). Science. 2020; 6490(368):489-493. https://doi:10.1126/science.abb322.
IBGE. Síntese de indicadores sociais uma análise das condições de vida da população brasileira. https://necat.ufsc.br/sintese-de-indicadores-sociais-ibge/.
Driessche PVD, Watmough J. Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission. Math Biosci. 2021; 2(180):29-48. https://doi.org/10.1016/S0025-5564(02)00108-6.
Zhan C, Shao L, Zhang X. et al. Estimating unconfirmed COVID-19 infection cases and multiple waves of pandemic progression with consideration of testing capacity and non-pharmaceutical interventions: A dynamic spreading model. Inf. Sci. 2022; 607:418-439. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.093.
Ma Y, Xu S, An Q. et al. Coronavirus disease 2019 epidemic prediction in Shanghai under the ‘‘dynamic zero-COVID policy” using time-dependent SEAIQR model. J Biosaf Biosecur. 2022; 2(4):105-113. https://doi.org/10.1016/j.jobb.2022.06.002.
Adnan, Ali A, Rahman M. Investigation of time-fractional SIQR Covid-19 mathematical model with fractal-fractional Mittage-Leffler kernel. Alex Eng J. 2022, 10(61):7771-7779. https://doi.org/10.1016/j.aej.2022.01.030.
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