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MIDAS

Portal on-line para pesquisa de modelagem da COVID-19

Informações e recursos para pesquisas de modelagem da COVID-19

Catálogo MIDAS

O Centro de Coordenação do MIDAS reuniu mais de 300 recursos digitais relevantes para modelagem da COVID.  O catálogo de dados contém conjuntos de dados, software, painéis, catálogos e repositórios descritos com metadados avançados.  O conteúdo do catálogo de dados também está disponível em uma interface de programação de aplicativos.

Hub de Modelagem de Cenários (SMH) da COVID-19

Coordenada por uma grande equipe de pesquisadores, esta plataforma tem o objetivo de construir experiências de MMODS e o Hub de Previsão da COVID-19 e fornecer uma central para reunir mais de dez modelos de COVID-19 para produzir projeções de cenário de longo prazo para seis meses sobre o SARS-CoV-2 e a COVID-19 nos Estados Unidos. Esses cenários são projetados para abordar as atuais áreas de incerteza e os pontos de decisão à medida que a pandemia continua evoluindo nos Estados Unidos. O objetivo das projeções em longo prazo é comparar trajetórias de surtos sob diferentes cenários do que “poderia” acontecer, em vez de oferecer uma estimativa específica e incondicional do que “vai” acontecer.

Este projeto, coordenado pela Dra. Katriona Shea, da Universidade Estadual da Pensilvânia, tem como objetivo combinar os resultados de modelagem da COVID-19 de diferentes grupos em uma única estrutura analítica para apoiar a tomada de decisão e mitigar o impacto da pandemia.

 

Atualização (1/7/2020): o projeto está em andamento e encontra-se fechado para novos participantes. Se quiser receber mais informações sobre elicitações futuras, envie um e-mail para os coordenadores do projeto: mmods@midasnetwork.us.

Esta plataforma, coordenada pelo Dr. Nick Reich, da Universidade de Massachusetts em Amherst, reúne mais de 20 modelos de previsão da COVID-19 em uma estrutura comparativa que mostra a trajetória esperada da doença em quatro semanas e compara as previsões com os dados retroativamente.

Modelagem de estratégias para a reabertura de universidades

Esta colaboração está explorando abordagens de modelagem para ajudar as universidades a determinar estratégias de reabertura durante o terceiro trimestre de 2020. O grupo é coordenado pela Dra. Mary Kathryn Grabowski e pelo Dr. Justin Lessler da Universidade Johns Hopkins. A primeira reunião do grupo ocorreu na quarta-feira, 1º de julho, e o acompanhamento está sendo definido, podendo incluir reuniões adicionais, uma lista conjunta de recursos de modelagem para estratégias de abertura, um canal do Slack ou outras opções. Caso tenha interesse em participar, inscreva-se aqui e preencha a pesquisa inicial do grupo aqui.  

Em caso de dúvidas ou sugestões sobre colaborações em modelagem da COVID-19, entre em contato pelo e-mail: questions@midasnetwork.us.

Avisos gerais sobre COVID-19

Recursos de computação de alto desempenho disponíveis para pesquisas de modelagem da COVID-19

O Consórcio de Computação de Alto Desempenho (HPC) para COVID-19 está fornecendo acesso gratuito a uma quantidade considerável de recursos de HPC em apoio às pesquisas da COVID-19. O Consórcio é um esforço público-privado que reúne parceiros do governo federal, da indústria e do meio acadêmico. Pesquisadores interessados podem enviar propostas ao Consórcio por meio do portal on-line, mantido pelo Extreme Science and Engineering Discovery Environment (XSEDE).  O XSEDE é uma organização virtual financiada pela NSF que integra e coordena o compartilhamento de serviços digitais avançados.  O grupo de coordenação do Consórcio analisará as propostas quanto à adequação aos recursos de computação de uma das instituições parceiras. Os modeladores de doenças infecciosas que trabalham em colaboração com o CDC dos EUA também podem entrar em contato diretamente com o pesquisador principal do XSEDE, John Towns, da Universidade de Illinois (jtowns@ncsa.illinois.edu).

Repositório GitHub sobre a COVID-19

A Rede MIDAS criou um Repositório GitHub para pesquisas de modelagem da COVID-19. O repositório contém dados e informações, listados neste site, em forma computacional, principalmente arquivos CSV estruturados e metadados avançados.

Como participar

Lista de distribuição:

Qualquer cientista, médico ou estudante de doenças infecciosas que tenha interesse em pesquisas de modelagem da COVID-19 pode se inscrever na lista de distribuição. Os pedidos de inscrição serão analisados e aprovados por um moderador.

Colaborações:

Acesse a seção Colaborações de modelagem da COVID-19 desta página para ver as colaborações que são relevantes para a Rede MIDAS.  Em caso de dúvidas ou sugestões sobre colaborações em modelagem da COVID-19, entre em contato pelo e-mail: questions@midasnetwork.us.

Contribua para o repositório sobre COVID-19 do MIDAS:

Incentivamos os membros da comunidade a contribuir com recursos para o repositório e, dessa forma, apoiar o esforço geral de pesquisa sobre a COVID-19. Em caso de dúvidas ou sugestões de melhoria, ou para enviar/solicitar a inclusão de materiais, entre em contato pelo e-mail questions@midasnetwork.us.

 

O espaço de trabalho do Slack é mantido por Caitlin Rivers (caitlin.rivers@gmail.com). O espaço de trabalho inclui vários canais: geral, importação, notícias, aleatório, publicações, previsão, dados e anúncios.

Revise pré-prints sobre COVID-19 na plataforma Outbreak Science Rapid PREreview Platform:

Essa plataforma de pré-revisão rápida permite à comunidade dar feedback sobre os pré-prints sobre modelagem e análises da COVID-19 e outras epidemias. Acesse a plataforma aqui.

Em caso de dúvidas ou preocupações, entre em contato com o Centro de Coordenação do MIDAS pelo e-mail: questions@midasnetwork.us.

Membros do MIDAS que trabalham com a COVID-19

Portrait of Alina Deshpande- Photo for article on LANL Today's Stories
Alina Deshpande

Group Leader – Biosecurity and Public Health
Los Alamos National Laboratory

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Angela Toepp

Assistant Professor of Internal Medicine/ Health Services Researcher
Eastern Virginia Medical School

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Ashish Hota

Assistant Professor
Indian Institute of Technology Kanpur

Dan_Han
Dan Han

Assistant Professor
University of Louisville

Darcy_Rao
Darcy Rao

Acting Assistant Professor
University of Washington

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Donald Burke

Distinguished University Professor of Health Science and Policy
University of Pittsburgh

Ethan_Ho
Ethan Ho

Software Engineer
University of Texas at Austin

Evan_Ray
Evan Ray

Research Assistant Professor
Mount Holyoke College

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Gloria Kang

Postdoctoral Fellow
Centers for Disease Control and Prevention

Han_Fu
Han Fu

Research Fellow
London School of Hygiene & Tropical Medicine

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Jim

Senior Scientist
Indiana University Bloomington

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Jianbo Wang

Postdoctoral Research Assistant
City University of Hong Kong

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Jin Wang

Professor and UNUM Chair of Excellence
University of Tennessee Chattanooga