Análise das dinâmicas de transmissão da Mpox em Pernambuco através do uso de Modelo SEIQR com otimização de parâmetros

dc.contributor.advisorBocanegra, Silvana
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4596111202208863
dc.contributor.authorPessoa, Wagner Palacio
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0525335441263931
dc.date.accessioned2024-01-18T18:22:09Z
dc.date.available2024-01-18T18:22:09Z
dc.date.issued2022-11-23T03:00:00Z
dc.degree.departamentDepartamento de Estatística e Informática
dc.degree.graduationBacharelado em Sistemas de Informação
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambuco
dc.degree.levelGraduacao
dc.degree.localRecife
dc.description.abstractNos últimos anos, em decorrência da pandemia da COVID-19, ficou evidente a importância da acurácia de resultados de estudos relacionados a evolução e propagação de doenças, a fim de que autoridades científicas e governamentais obtenham insumos suficientes para tomar decisões rápidas na contenção e prevenção de epidemias e amortizar seus efeitos na sociedade e economia o quanto antes. No fim de Julho de 2022, o surto da Mpox (Monkeypox) foi declarado como uma emergência de saúde global pela OMS, acenando a uma possível volta ao estado de alerta para uma nova pandemia. Este trabalho visa analisar as dinâmicas de transmissão deste vírus em Pernambuco utilizando o modelo epidemiológico compartimental SEIQR (Suscetíveis, Expostos, Infectados, em Quarentena e Recuperados), com dados disponíveis no período de 12 de Julho e 3 de Novembro de 2022. As simulações foram realizadas com a Wolfram Language. Foram realizados experimentos com ajuste manual dos parâmetros do modelo por uma interface gráfica e também considerando o ajuste dinâmico ao longo de intervalos de tempo, usando uma função de otimização não-linear. Os resultados obtidos sugerem uma possível regressão no espalhamento do vírus no estado em meados de Dezembro de 2022 e Janeiro de 2023.
dc.description.abstractxIn recent years, as a result of the COVID-19 pandemic, the importance of the accuracy of the results of studies related to the evolution and propagation of diseases has become evident, so that scientific authorities have enough inputs to make quick decisions in the containment and prevention of epidemics and mitigate their effects on society and the economy as soon as possible. At the end of July 2022, the Mpox (Monkeypox) outbreak was declared a global health emergency by the WHO, accelerating a possible return to the state of alert for a new pandemic. This work aims to analyze the transmission dynamics of this virus in Pernambuco using the SEIQR compartmental epidemiological model (Susceptible, Exposed, Infected, Quarantineed and Recovered), with data available from July 12 to November 3, 2022. The simulations were performed with the Wolfram Language. Experiments were performed with manual adjustment of the model parameters by a graphical interface and also considering the dynamic adjustment over time intervals, using a non-linear optimization function. The results suggest a possible regression in the spread of the virus in the state between mid-December 2022 and January 2023.
dc.format.extent17 f.
dc.identifier.citationPESSOA, Wagner Palacio. Análise das dinâmicas de transmissão da Mpox em Pernambuco através do uso de Modelo SEIQR com otimização de parâmetros. 2022. 17 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2022.
dc.identifier.darkflstrmvhttps://n2t.net/ark:/57462/001300000k8tj
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/5438
dc.language.isopor
dc.publisher.countryBrasil
dc.rightsopenAccess
dc.rights.licenseAtribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacionalpt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.pt-br
dc.subjectSurtos de doença
dc.subjectVírus monkeypox
dc.subjectAlgoritmos computacionais
dc.subjectSimulação (Estatística)
dc.titleAnálise das dinâmicas de transmissão da Mpox em Pernambuco através do uso de Modelo SEIQR com otimização de parâmetros
dc.typebachelorThesis

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