Modelo SEIR para avaliação do comportamento da pandemia de Covid-19 em Marabá-PA

Abstract

Objetivo: Determinar o comportamento da curva de casos de COVID-19 em Marabá. Metodologia: Aplicou-se o modelo compartimentado SEIR baseando-se nos dados epidemiológicos locais com os valores estimados de tempo de latência e tempo infeccioso obtido em populações chinesas que foram testadas objetivamente para estimar o desenvolvimento da infecção pelo SARS-CoV-2 em Marabá. Resultados: O primeiro pico apresentou um total de 1438 infectados (28/09/2020) após a documentação do primeiro caso (23/03/2020) demonstrando comportamento exponencial. Observou-se ainda para os próximos 30 dias, a partir do dia 14/08/2020, uma tendência de queda do número de casos no município, o número de reprodução basal () assumiu o valor de 3,29 entre o início da pandemia e a data do primeiro pico (28/06/2020), já ao final do período de estudo este número foi de 0,8. Discussão: O modelo teve bom comportamento ao se comparar com os casos documentados, mas observou-se uma discrepância na fase descendente da pandemia, possivelmente decorrente da ausência de dados mais acurados. Este comportamento adequado do modelo com base nestes dados indica que o comportamento de disseminação da COVID-19 pode ser assumido como sendo similar apesar das distâncias geográficas e da miscigenação da população brasileira. Isto abre a possibilidade de se utilizar o modelo SEIR para previsão da pandemia em territórios com carência de testagem viral. Conclusão: A utilização do modelo SEIR baseando-se nos dados epidemiológicos locais com os valores estimados de tempo de latência e tempo infeccioso obtido em populações chinesas testadas objetivamente demonstrou-se como uma ferramenta útil para previsão do comportamento da pandemia de COVID-19.

What we talk about when we talk about COVID-19 vaccination campaign impact: a narrative review

“…However, SEIR models proved robust enough to be applied in different geographic locations and in populations of different ethnic origins, enabling and recommending their use in territories with a lack of viral testing. Barbosa et al ( 48 ) applied the SEIR model using epidemiological data from Marabá, a poor municipality in the state of Pará in Brazil, with estimated values of latency time and infectious time obtained in Chinese populations and these proved to be useful for predicting the evolution of COVID-19 cases, a more complex process than the estimation of the vaccine impact. One last important consideration concerning the presented models is that they do not recognize the prolonged duration of the pandemic and the representative rate of deaths during a given period, since they do not use the number of deaths and births in the most active period of the pandemic as parameters, thus, disregarding its vital dynamics, foreseen in the complex systems applied to epidemiological models presented by Lima ( 47 ).…”