Modelo de Suporte à Tomada de Decisão sobre Intervenção e Risco na Grande João Pessoa e Grandes Cidades Paraibanas em Decorrência da Pandemia de COVID-19

Projeto financiado pela FAPESQ/PB (Edital 003/2020 - FAPESQ/SEECT)


O presente projeto tem como objetivo subsidiar a tomada de decisão ao abordar a modelagem e previsão na Grande João Pessoa (composta pelos municípios de João Pessoa, Cabedelo, Bayeux, Santa Rita e Conde) sobre os casos de ocorrência de COVID-19, utilizando-se de metodologias recentes de tomada de decisão espacial, modelagem e previsão da curva epidemiológica.

As semanas compreendidas neste projeto são aquelas que incluem os meses de julho de 2020 a março de 2021, iniciando-se na semana epidemiológica 27/2020.




Monitoramento

Previsão ↑


A previsão dos casos foi testada a partir do uso de modelos de regressão polinomial.

O modelo de Regressão Polinomial visa obter de um modelo para os n dados observados, ajustando um polinômio de grau k, no qual a variável dependente Y é colocada como função de apenas uma variável independente X, ou seja:

Yi = β0 + β1Xi + β2Xi2 + ... + βkXik ,    i = 1, ..., n


onde: Yi são os valores resposta da variável de interesse; Xi são os valores da variável explicativa; βk são os parâmetros que ponderam a contribuição da variável X no modelo.

O Coeficiente de determinação R2 é uma medida de ajuste do modelo, ele indica a quantidade da variância dos dados que é explicada pelo modelo. O R2 varia entre os valores 0 e 1. Quanto mais próximo de 1, mais a variável X explica a variável Y.

Os modelos que tiveram melhor desempenho foram com k = 7 para Santa Rita e k = 8 para as demais cidades e a Grande João Pessoa.

Para estabelecer os modelos de regressão na descrição das curvas de crescimento do número de casos acumulados da Covid-19 nos municípios da Grande João Pessoa (PB), considerou-se as ocorrências de casos dos meses de março de 2020 a janeiro de 2021, que compreende as semanas epidemiológicas 13 a 53 do ano 2020 e 01 a 11 do ano 2021. Os modelos obtidos para cada município, alcançaram coeficientes de determinação (R2) ajustado variando acima de 0,99 para todos os municípios envolvidos na pesquisa. Coeficientes de determinação com valores próximos a 1, possibilitam estimativas de valores de períodos (semanas epidemiológicas) futuros, muito próximos dos valores reais nos municípios pesquisados. Cada município descreveu uma curva de crescimento diferenciada para o número de casos acumulados, descritos por meio de seus respectivos polinômios.

Os dados disponibilizados via Web pela Secretaria de Saúde do Estado da Paraíba estão sendo utilizados para calibração dos modelos para cada município. Foram usadas as Semanas Epidemiológicas 13 a 53 de 2020 e as Semanas Epidemiológicas 01 a 11 de 2021 para a previsão do número acumulado de casos nas Semanas Epidemiológicas 12 e 13 de 2021. Os resultados da previsão pelos Modelos são:

Município
Coeficiente de Ajuste R2 ajustado
Previsão do número de casos acumulados (semana 12)
Previsão do número de casos acumulados (semana 13)
Bayeux
0,9968
[4378; 5021]
-
Cabedelo
0,9983
[5901; 6525]
[5673; 6808]
Conde
0,9991
[1701; 1821]
[1746; 1965]
João Pessoa
0,9997
[66593; 69268]
[66467; 71331]
Santa Rita
0,9983
[5978; 6533]
[6065; 6931]
Grande João Pessoa
0,9997
[85318; 88843]
[85096; 91507]


Gráficos dos Modelos

azul = limite inferior;
verde = limite superior;
vermelho = real;
preto = resposta média do modelo


Modelo de Previsão de Casos Acumulados de COVID-19 para Bayeux(PB)
Modelo para Bayeux

Modelo de Previsão de Casos Acumulados de COVID-19 para Cabedelo(PB)
Modelo para Cabedelo

Modelo de Previsão de Casos Acumulados de COVID-19 para Conde(PB)
Modelo para Conde

Modelo de Previsão de Casos Acumulados de COVID-19 para João Pessoa(PB)
Modelo para Joao Pessoa

Modelo de Previsão de Casos Acumulados de COVID-19 para Santa Rita(PB)
Modelo para Santa Rita

Modelo de Previsão de Casos Acumulados de COVID-19 para Grande João Pessoa(PB)
Modelo para Grande Joao Pessoa





Equipe


  • Prof. Dr. Ronei Marcos de Moraes (Coordenador)
  • Profa. MSc. Ana Cláudia Oliveira de Melo
  • Claryce Rebeca de Sousa Feitosa
  • Dra. Danielly Cristina de Souza Costa Holmes
  • MSc. Francisco Vilar de Araújo Segundo Neto
  • Dra. Laísa Ribeiro de Sá
  • Prof. Dra. Liliane dos Santos Machado
  • Dra. Luciana Moura Mendes de Lima
  • Enf. Luiz Henrique da Silva
  • Prof. Dr. Pedro Costa Guedes Viana
  • Prof. Dr. Richarde Marques da Silva
  • Prof. Dr. Rodrigo Pinheiro de Toledo Vianna



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