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http://repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/5234| Título: | Análise da eficiência do modelo sir quando confrontado com dados reais |
| Título(s) alternativo(s): | Analysis of the efficiency of the sir model when compared with real data |
| Autor(es): | Rodrigues, Elvis Da Silva |
| Orientador(es): | Pereira, Edfram Rodrigues |
| Palavras-chave: | Modelo SIR; eficiência; COVID-19; subnotificação; python.;SIR model; efficiency; COVID-19; underreporting; python. |
| Data do documento: | 16-Out-2023 |
| Editor: | Universidade do Estado do Amazonas |
| Resumo: | Tendo em vista a grande importância do estudo de modelos matemáticos que auxiliam na compreensão da dinâmica de transmissão de doenças infecciosas, em especial o modelo SIR, este trabalho se propõe a investigar a eficiência do modelo SIR aplicado a dados de COVID- 19 no estado do Amazonas. Para isso, foram realizados estudos a respeito do modelo SIR, também acerca da COVID-19 e, além disso, foi criado um algoritmo em linguagem Python para realizar as análises necessárias, comparando com dados reais fornecidos pela Fundação de Vigilância em Saúde (FVS). Como resultado, vimos que o modelo SIR simples não se mostra eficiente frente aos dados reais fornecidos pelos órgãos oficiais, já que conforme as aplicações, enquanto o modelo estima picos muito altos, os dados reais mostram picos bem menores. Deste modo, podemos compreender a discrepância como sendo causada, principalmente, pela subnotificação, já que o SIR simples considera que todos os casos são diagnosticados. Com isso apresentamos neste trabalho uma extensão do modelo SIR para considerar também a subnotificação. |
| Abstract: | Considering the great importance of studying mathematical models that help understand the dynamics of transmission of infectious diseases, especially the SIR model, This work aims to investigate the efficiency of the SIR model applied to COVID-19 data in the state of Amazonas. To this end, studies were carried out on the SIR model, also on COVID-19 and, in addition, an algorithm was created in Python language to carry out the necessary analyses, comparing with real data provided by the Health Surveillance Foundation (FVS). As a result, we saw that the simple SIR model is not efficient compared to the real data provided by official bodies, since depending on the applications, while the model estimates very high peaks, the real data shows much smaller peaks. In this way, we can understand the discrepancy as being caused mainly by underreporting, since the simple SIR considers that all cases are diagnosed. Therefore, in this work we present an extension of the SIR model to also consider underreporting. |
| URI: | http://repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/5234 |
| Aparece nas coleções: | CESTB - Trabalho de Conclusão de Curso Graduação |
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