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.




BOLETINS EPIDEMIOLÓGICOS DE NITERÓI

O terceiro boletim epidemiológico já foi publicado (versão HTML disponibilizada em 6 de Junho). Os boletins epidemiológicos discutem, com um maior detalhamento, o histórico da epidemia. O Departamento de Epidemiologia e Bioestatística (MEB), do Instituto de Saúde Coletiva (ISC) da Universidade Federal Fluminense (UFF) gentilmente convidou o grupo GET-UFF CONTRA COVID-19 para colaborar na confecção dos Boletins Epidemiológicos de Niterói. A parceria também envolve a Secretaria Municipal de Saúde de Niterói e a Fundação Municipal de Saúde de Niterói.

CURVA DE CASOS: DATA DA NOTIFICAÇÃO OU DATA DO INÍCIO DOS SINTOMAS?


No Brasil, a maior parte das curvas que exibem a evolução de casos confirmados de COVID-19 apresentam os casos de acordo com a data de notificação. Boa parte dos modelos epidemiológicos, porém, são mais aproriados para lidar com os casos de acordo com os momentos (dias) em que cada indivíduo se torna infeccioso. Há imprecisão (desconhecimento) sobre a data em questão, porém, em geral ela deve estar mais próxima da data em que o indivíduo apresenta os primeiros sintomas do que da data de notificação. Dependendo da localidade, do momento da epidemia, o tempo entre o início dos sintomas e a notificação, caso a caso, pode variar bastante. O GET-UFF CONTRA COVID-19, usando dados de casos notificados até 7 de Maio, comparou a curva por data de notificação com a curva por data de início de sintomas. Naquele momento, o atraso médio era de 6 dias (entre início dos sintomas e notificação). Todavia, a curva por notificação não era tão diferente, do ponto de vista estatístico, da curva por início de sintomas. Veja a análise completa aqui. A projeção de uma semana adiante com base na curva por data de notificação pode revelar, na verdade, o que está ocorrendo, de fato, com a epidemia na semana corrente. Veja a ilustração deste fato no gráfico a seguir (as linhas pontilhadas correspondem ao observado para as curvas por início de sintomas e por notificação - esta última deslocada 6 dias para trás). Com a ampliação da testagem e aumento do número de casos em investigação, é necessário continuar analisando a distância entre ambas as curvas. Se o atraso médio aumentar, por exemplo, pode ser que, em algum momento, a curva por notificação não seja - sequer de forma aproximada - um descolocamento da curva por início dos sintomas.

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:

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) e Jones Colombo (Departamento de Análise do IME-UFF).

  • Discentes do Curso de Estatística da UFF: Beatriz Loureiro de Souza, Carolina Martins de Medeiros, Dayana Gimenes da Silva Ribeiro, Hilllary de Oliveira dos Santos, Ítalo de Moraes Dolores, Marina Cardeal Sudré, Julia Hellen Ferreira, 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 e Thiago Lessa da Costa.

  • Discentes de outros Cursos da UFF: Bernardo Sávio Campos (Ciências Econômicas), 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!