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Webinário do MIDAS: Modelagem estocástica da transmissão do SARS-CoV-2 nos EUA

31 de julho de 2020
on-line

DETALHES DO ÚLTIMO EVENTO:

DATAS:
31 de julho de 2020
LOCAL:
on-line
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DESCRIÇÃO

A Série de Webinários do MIDAS apresenta as pesquisas dos membros do MIDAS e é aberta ao público. 

Data/hora: sexta-feira, 31 de julho, 12h00-13h00, EDT

Tópico: Modelo dinâmico estocástico da transmissão do SARS-Cov-2 nos EUA 

Palestrante: Dr. John Drake, ilustre professor pesquisador, Centro de Ecologia das doenças infecciosas, Universidade da Georgia 

John M. Drake é diretor do Centro de Ecologia de Doenças Infecciosas da Universidade da Geórgia e ilustre professor pesquisador de Ecologia da Escola de Ecologia de Odum.  Sua pesquisa busca compreender a dinâmica de populações biológicas e epidemias, com foco em unir dados experimentais e observacionais à teoria matemática. Os projetos atuais estão relacionados à dinâmica do vírus ebola na África Ocidental, à disseminação da síndrome do nariz branco em morcegos, à proliferação do vírus SARS-CoV-2 nos Estados Unidos e em todo o mundo, ao desenvolvimento da teoria de sistemas de alerta precoce de doenças infecciosas, e inteligência em doenças infecciosas. Dr. Drake tem doutorado pela Universidade de Notre Dame e trabalha na Universidade da Georgia desde 2006. Ele foi professor visitante da Leverhulme no Departamento de Zoologia da Universidade de Oxford em 2012.

Resumo:
Apresentamos um modelo estocástico para a transmissão do vírus SARS-CoV-2 de março de 2020 até agora em todos os estados dos Estados Unidos, para inferência, previsão e análise de cenários. Trata-se de um modelo estocástico do tipo SEIR modificado, com compartimentos para dados de suscetíveis, latentes, assintomáticos, sintomáticos detectados e não detectados, diagnosticados, hospitalizados, recuperados e mortos. Os compartimentos são divididos em vários subcompartimentos usando o truque da cadeia linear para permitir distribuições mais realistas do movimento pelos compartimentos. Os recursos do modelo incluem distribuições de intervalo realistas para os períodos pré-sintomático e sintomático; taxas independentes de transmissão para indivíduos assintomáticos, pré-sintomáticos e sintomáticos; taxas variáveis de detecção de casos, isolamento e notificação de casos; e cenários de intervenção realistas. Para modelar o efeito do comportamento humano na transmissão, incluímos uma covariável de mobilidade humana relativa com base em dados de telefone celular em nível estadual, bem como um processo de tendência latente específico para cada estado, modelado usando um spline ajustado, que permite a variação da transmissão ao longo do tempo devido a fatores ambientais e outros comportamentos que podem reduzir a transmissão, mas que são difíceis de medir (por exemplo, o uso de máscaras). Os parâmetros de modelo fixo são definidos usando relatórios de desfechos clínicos, e o modelo é adequado para casos de incidência de casos e relatórios de óbito para cada estado. Atualmente, consideramos três cenários para cada estado com base em uma mudança na mobilidade humana relativa: o retorno à mobilidade de base antes da epidemia (ou seja, a mobilidade normal); a manutenção da última mobilidade medida (ou seja, a mobilidade atual); e uma redução adicional para 30% da linha de base (ou seja, a mobilidade com restrições). A partir de 10 de julho, nosso modelo previu um forte crescimento exponencial contínuo para as seis semanas seguintes em vários estados, tanto em cenários de mobilidade atual quanto de retorno ao normal, e sugeriu que o retorno à mobilidade com restrições poderia reverter a tendência de casos e mortes na maioria dos locais.

TESTEMUNHOS

Nenhum testemunho disponível.

DOCUMENTOS DO ENCONTRO

VÍDEOS E FOTOS

Nenhuma foto disponível.