Novo estudo analisa três modelos de previsão de disseminação de COVID-19

Washington, 2 jul (Xinhua) - Pesquisadores americanos apresentaram e detalharam três modelos em escala regional para prever e avaliar o curso da pandemia de COVID-19 em um novo estudo publicado na quinta-feira.

Os três modelos são: um modelo de crescimento exponencial, um modelo de processo de ramificação auto gerada e o modelo de compartimento SIR (suscetível a infectados), de acordo com o estudo publicado no Procedimentos Nacionais da Academia de Ciência.

Modelar e prever a disseminação do COVID-19 é fundamental para uma política de saúde pública eficaz, mas continua sendo um desafio, de acordo com a equipe de pesquisa liderada por Andrea Bertozzi, professora de matemática, engenharia mecânica e aeroespacial da Universidade da Califórnia, Los Angeles.

Modelos de transmissão de doenças com um número mínimo de parâmetros podem ajudar a isolar os principais recursos da pandemia que podem ser relevantes para a formulação de políticas.

Nos Estados Unidos e em vários países europeus, infecções e mortes exibiram crescimento exponencial com tempos de duplicação semelhantes nos estágios iniciais do surto.

Um modelo de processo de pontos auto gerados sugere que, no início de abril de 2020, o número de reprodução de COVID-19 havia caído para menos de 1 na China, mas permaneceu maior que 1 nos Estados Unidos e na Itália, com variação substancial entre os estados dos EUA.

Modelos de compartimento, que se ajustam bem aos dados de alguns estados dos EUA, sugerem que a fração da população infectada depende apenas do número de reprodução básico R0, independentemente da fração da população inicialmente infectada.

O distanciamento social de curto prazo pode não reduzir substancialmente o número total de infecções se for relaxado antes da introdução de uma vacina ou de terapias antivirais eficazes, de acordo com os pesquisadores.