GET-UFF

CONTRA COVID-19


Este portal, criado pelos professores do
Departamento de Estatística da Universidade Federal Fluminense,
tem por objetivo compartilhar informações sobre a
epidemia associada ao coronavírus.




RELATÓRIOS EPIDEMIOLÓGICOS DE NITERÓI


No relatório epidemiológico #5 atualizamos nossas análises sobre a evolução da pandemia provocada pelo SARS-Cov2 no município de Niterói, incorporando dados notificados até a semana epidemiológica 39. Como novidade, o relatório 5 apresentou uma análise comparando os casos confirmados e óbitos da COVID-19 com os casos (internações e óbitos) e óbitos de SRAG com confirmação de COVID-19 para municípios do estado do Rio de Janeiro. Por um lado, praticamente todos os óbitos de COVID-19 aparecem registrados na base da SRAG. Por outro, para cada caso de SRAG com confirmação de COVID-19 observamos cerca de 9.8 (mediana) casos confirmados de COVID-19. Niterói apresenta cerca de 8 casos confirmados de COVID-19 para cada caso de SRAG com confirmação de COVID-19. Há, todavia, grande variabilidade na razão de casos reportados nas duas bases (SRAG e COVID-19) ao longo dos municípios. Esta variação pode, em parte, ser explicada pelas diferentes taxas de notificação dos municípios. Em tese, quanto menor a taxa de subnotificação, maior deveria ser a razão observada para o município.


PANORAMAS

Acompanhe diariamente a situação no Mundo, no Brasil, no Estado do Rio de Janeiro e no Município de Niterói.

Mundo

Acesse o panorama do mundo:

Brasil

Acesse o panorama do Brasil:

Rio de Janeiro

Acesse o panorama do Rio de Janeiro:

Niterói

Acesse o panorama de Niterói:

UFF

Acesse o panorama UFF:

PAINEL INTERATIVO


Utilize o painel interativo desenvolvido pelo projeto para analisar dados de forma interativa entre países, estados brasileiros, municípios do estado do Rio de Janeiro e a cidade de Niterói.

Clique no botão para conhecer a nova plataforma.


AÇÕES EXTERNAS

Acompanhe as principais informações o grupo GET-UFF CONTRA COVID-19 desde sua origem.

NOVIDADE DO MINISTÉRIO DA SAÚDE SOBRE DADOS

ATUALIZAÇÕES DE DADOS DO MINISTÉRIO DA SAÚDE


O Ministério da Saúde inaugurou em 26 de Março de 2020 um novo portal para divulgar informações sobre a epidemia. O site é: covid.saude.gov.br. Clique no botão para conhecer a nova plataforma.


A CIÊNCIA E A EVOLUÇÃO DE UMA EPIDEMIA

Desde a pré-história, a matemática e a estatística (ainda que esse termo só tenha aparecido no século XVIII) fornecem instrumentos para que a humanidade possa se compreender, entender o que acontece ao seu redor e até mesmo “prever” cenários futuros. Enquanto vivemos a pandemia causada pelo vírus SARS-COV-2, popularmente chamado de COVID-19 ou apenas coronavírus, nós, participantes desse projeto, entendemos como função da universidade a difusão do conhecimento científico e o uso dele como ferramenta de apoio pela sociedade. Por isso iniciamos esse projeto. Nosso objetivo inicial é fornecer os panoramas (mundial, brasileiro e fluminense) evolutivos dessa doença até o momento. Convidamos todos aqueles com conhecimentos em estastica, epidemiologia ou outras áreas relacionadas a colaborarem conosco. Nos escrevam! Vamos trabalhar juntos à distância! A você, "simples usuário" da nossa página, muito obrigado por estar aqui! Busque e compartilhe informações técnicas respaldadas pela ciência. Tão importante quanto o isolamento social nesse momento, é difundirmos as informações corretas. Sem pânico e sem menosprezar a situação atual. Para melhor entendimento da teoria por trás dos panoramas apresentados nessa página, sugerimos a leitura da explicação rápida, porém cientificamente correta, do Modelo epidemiológico Sir . Modelos epidemiológicos têm por objetivo traçar como que uma doença vai se desenvolver em termos numéricos na população. O modelo SIR foi sugerido por Kermack e McKendrick (1927) e é a base para vários outros modelos de epidemias. Esse modelo divide a população, que por pressuposto é fixa (isto é, não há nascimentos nem mortes por outros motivos que não a doença em estudo), em três categorias: S, que são as pessoas que podem pegar aquela doença; I, as pessoas infectadas; e R, as chamadas pessoas "removidas" (aqui estamos falando tanto de quem pegou a doença e se curou, quanto daqueles que, infelizmente, morreram). Para ilustrar o modelo SIR disponibilizamos um simulador em nosso painel interativo que permite emular a evolução da epidemia. Reiteramos nosso compromisso com a ciência em prol da sociedade. Assim, os modelos e valores utilizados nesse projeto podem ser discutidos e revistos. Porém, não abrimos mão da utilização de modelos comprovados cientificamente.


Referência bibliográfica:

KERMACK, W.O.; MCKENDRICK, A.G. A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the Royal Society A (Mathematical, Physi- cal and Engineering Sciences), v. 115, n. 772, p. 700-721, 1927.

CONTATO


Membros do GET-UFF CONTRA COVID-19


Docentes do GET


  • Em especial, os Professores Jaime Antonio Utria Valdes, Jony Arrais Pinto Junior, Luis Guillermo Coca Velarde, Marcio Watanabe, Marco Aurélio Sanfins, Rafael Santos Erbisti e Wilson Calmon Almeida dos Santos.


Além dos Docentes do GET, somam seus esforços ao grupo:


  • Professores Begoña Alarcón (Departamento de Matemática Aplicada do IME-UFF), Cristiano de Carvalho Santos (Departamento de Estatística da UFMG), Felix Carriello (Departamento de Análise Geoambiental), Fábio Nogueira Demarqui (Departamento de Estatística da UFMG), Igor Machado Coelho (Instituto de Computação da UFF) e Jones Colombo (Departamento de Análise do IME-UFF).

  • Discentes do Curso de Estatística da UFF: Beatriz Loureiro de Souza, Carolina Martins de Medeiros, Caroline Ferreira da Cruz Gomes, Dayana Gimenes da Silva Ribeiro, Hilllary de Oliveira dos Santos, Ítalo de Moraes Dolores, Julia Hellen Ferreira, Marina Cardeal Sudré, Marlene Lamdin Carvalho, Keyla da Costa Araujo, Lucas Moura Faria e Silva, Matheus Alves Pereira dos Santos, Michelle Jeronimo de Souza, Ricardo Junqueira de Souza, Rodrigo Mourão Caland Dias, Thamires Louzada Marques, Thiago Lessa da Costa e Yago Correa de Oliveira.

  • Discentes de outros Cursos da UFF: Bernardo Sávio Campos (Ciências Econômicas), Fellipe Souza Pessanha (Licenciatura em Matemática), Matheus Belo da Costa (Ciência da Computação) e Mathias Silva Carvalho de Oliveira (Engenharia Elétrica).

  • Pedro Ivo Rodrigues (Tecnologia da Informação - NEES); Pedro José Farias Fernandes (Geógrafo do Departamento de Geografia da UFF).

  • Núcleo de Estudos Econômicos e Sociais - NEES

  • Laboratório de Estatística - LES


A todos, agradecemos enormemente pela colaboração!