RISCO E MITIGAÇÃO – OBSERVATÓRIO COVID-19 NO DISTRITO FEDERAL

Informações

Nível de aprovação pela UnB

Aprovado pela UnB

Nome Completo do Proponente

walter massa ramalho

Matrícula UnB

1043102

Unidade acadêmica da UnB

Faculdade UnB Ceilândia

e-mail

walter.ramalho@gmail.com

Link Cúrriculo Lattes

http://lattes.cnpq.br/6561257284700678

Título da Proposta

RISCO E MITIGAÇÃO - OBSERVATÓRIO COVID-19 NO DISTRITO FEDERAL

Sumário Executivo da Proposta

Tipo da Proposta

Inovação | Pesquisa | Serviço Tecnológico

Palavras-chave

COVID-19, matemática computacional, análise de difusão de epidemias, análise de contexto em saúde, análise do contexto econômico

Número de Integrantes da Equipe

Nome dos Integrantes da UnB

Dr. Walter Massa Ramalho (UNB),
Dr. Tarcísio Marciano da Rocha Filho (UNB),
Dr. Wildo Navegantes Araújo (UNB),
Dr. José Marilson Martins Dantas (UNB),
Dra. Magda de Lima Lucio (UNB),
Dr. Antonio Flávio Testa (UNB),
Dra. Helen Gurgel (UNB),
Dr. Christovam Barcellos (Fiocruz),
Dr. Andre Fenner (Fiocruz)

Há integrantes externos à UnB?

Sim

Possui apoio de Grupo de Pesquisa Certificado pela UnB no CNPq?

Sim

Nome/Link do Grupo de Pesquisa certificado no CNPq pela UnB

laboratório de Dinâmica de Doença, Laboratório de Geografia Ambiente e Saúde, Núcleos de Altos Estudos Estratégicos Para o Desenvolvimento

Público alvo

Análise do Contexto

O grupo de pesquisadores, formado por um consórcio da UNB (laboratório de Dinâmica de Doença, Laboratório de Geografia Ambiente e Saúde, Núcleos de Altos Estudos Estratégicos Para o Desenvolvimento), Fiocruz Brasília e Fiocruz Rio de Janeiro (Laboratório de Informação em Saúde), tem como objetivo estudar a dinâmica da COVID-19 e de sua relevância social, seus efeitos na comunidade e formas de controle e mitigação.

Desde 2019 vem provendo o Ministério da Saúde com prognósticos da evolução de surtos de sarampo em diferentes cidades do Brasil, permitindo estudar o impacto de diferentes cenários de vacinação, e assim provendo o gestor com informações baseadas em dados para a tomada de decisão. O modelo matemático-computacional leva em conta parâmetros conhecidos da doença, modelizando as interações entre diferentes faixas etárias a partir de ajustes baseados em dados reais da fase inicial dos surtos. A abordagem é suficientemente flexível para permitir incorporar novas variáveis e informações relevantes.

Os aplicativos computacionais utilizados foram desenvolvidos em nosso grupo, e estão em constante aperfeiçoamento. Outras aplicações, em especial modelagem dinâmica, baseado no efeito de transmissão do território é incorporado para uma discussão mais aprofundada da discussão no espaço constituído.

A experiência acumulada deste grupo permite o oportuno desenvolvimento ter um modelo computacional para realizar prognóstico e análises de cenário da pandemia de COVID-19 no Distrito Federal, e aprofundamento das análises relacionadas a interações espaciais e sociais, em especial a susceptibilidades individuais.

As análises também deve levar em consideração as incertezas nos parâmetros e baseado em modelos estocásticos Para tal os resultados são baseados em simulações, com variações desses parâmetros, estabelecendo intervalos de confiança.

Com a experiência na utilização de Relatório de Evidências Auditáveis, o nosso intuito é melhorar a qualidade da entrega dos serviços públicos com o intuito de oferecer evidências científicas para a gestão. Neste cenário, decisões sobre medidas de diferentes níveis de restrição de pessoas, pode gerar um limite tênue entre a economia local e a saúde da população. Esta decisão não são faces de uma moeda, mas é traduzida em uma política pública de qualidade e eficiência.

Desta forma, este grupo de pesquisadores pretende reunir em uma plataforma, um cenário realista para que gestores e a população possa fazer um julgamento correto, à luz da ciência, com o intuito de mitigar efeitos desta grande epidemia que estamos vivenciando.

Breve Fundamentação Teórica

Desde que o COVID-19 foi detectado na cidade de Wuhan, e reportado por autoridades chinesas no final de 2019, a velocidade de sua disseminação mundial é impressionante. Dados consolidados no dia 29/03/2020, são mais de 700 mil confirmados, 33 mil óbitos, distribuídos entre 177 países, segundo JHU CSSE1.
Não há medicamentos ou vacinas específicas. Os países que tem conseguido algum sucesso na diminuição da transmissão do vírus tem sido por medidas de restrição social, com grande impacto para a economia 2.
Nas sociedades, há um grande dilema político. Qual o melhor momento para afrouxar as medias restritivas. Modelos matemáticos com ajustes corretos podem ajudar a predizer o efeito do COVID-19 na população, sob o impacto de diversos cenários 3. Informações consistentes e disseminadas precisam estar disponíveis ao público e aos gestores com o intuito de subsidiar evidências científicas para a tomada de decisão.

Objetivos e Metas

Dos objetivos:
Avaliação de impacto de políticas a partir de predição da COVID-19, baseado em modelagem computacional.
- Análise de cenários tem tempo real, baseando-se em modelo SEIR (susceptíveis, expostos, doentes, recuperados);
- Desenvolvimento de ambiente de modelagem multi-agente, baseado em propagação dinâmica;
- Desenvolvimento de algoritmo de prospecção de dados para a automação do modelo;
- Desenvolvimento de uma plataforma WEB para repositório de dados, análises e tendências, com conteúdo epidemiológico e econômico.

Das metas:
1 - Desenvolvimento de modelos matemáticos baseado no método SEIR;
2 - Desenvolvimento de modelos dinâmicos multi-agente;
3 – Avaliação dos modelos e atualização de dados;
4 - Construção de um portal de notícias e informações sobre COVID-19 para o Distrito;
5 – Manutenção e atualização do portal;
6 - Construção de robo de prospecção de dados na WEB e notícias relevantes;
7 - Elaboração de 24 relatórios (veiculação semanal – total de 6 meses) com informações sobre casos e leitos hospitalares e tendências;
8 - Elaboração 24 relatórios (veiculação semanal – total de 6 meses) com informações sobre cenários e impacto de intervenções;

Metodologia

-Desenvolvimento de github para o gerenciamento de projetos e versões de códigos, específico para o projeto;
-Desenvolvimento de portal com conteúdo gerenciado pela aplicação Plone, desenvolvido pelo Serpro;
-Construção de robô de prospecção de informações e dados reportados na WEB;
-Desenvolvimento de modelo SEIR, com idade dependente, por diversas faixas etárias;
-Desenvolvimento de ambiente de modelagem multi-agente para criação de cenário de propagação COVID-19 no Distrito Federal;
-Construção de matriz de contato por idades, baseado na literatura científica;
-Análise do número básico de reprodução tempo dependente,
-Evidências epidemiológicas e econômicas baseada em painel de especialistas;
-Códigos desenvolvidos em plataforma aberta (C, R ou Phyton);
-Significância adotada de 5%.

Resultados Esperados

1 modelo matemático construído e validado;
1 modelo muti-agente construído e validado;
1 portal de notícias sobre COVID-19 para o Distrito Federal construído e implantado;
1 robo de prospecção de dados na WEB e notícias relevantes construído;
24 relatórios veiculados contendo informações sobre casos e leitos hospitalares e análise de tendências;
24 relatórios veiculados contendo com informações sobre cenários e impacto de intervenções;

Área de Conhecimento

Ciências da Saúde

Subárea de Conhecimento

Saúde Coletiva

Há previsão de Orçamento proveniente na unidade acadêmica?

Não

Cronograma da Execução

Metas Mês
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1 X X
2 X X
3 X X X X X X X X X X X
4 X X
5 X X X X X X X X X X X
6 X X X
7 X X X X X X X X X X X
8 X X X X X X X X X X X

Tempo total de execução previsto

Categoria do Projeto

Ações para categorias vulneráveis | Estudo e monitoramento epidemiológico