Classificação de risco em redes complexas: o caso da COVID-19 no Rio Grande do Sul

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X66864

Palavras-chave:

Biomatemática, COVID-19, Dinâmica espacial, Clusterização espectral

Resumo

Peixoto et al. (2020) apresentaram uma metodologia que utiliza dados oriundos da mobilidade de pessoas para classificar municípios de um estado em três zonas de risco (baixo, médio e alto) em relação a uma doença contagiosa transmissível pelo ar. Os autores aplicaram o modelo para avaliar a exposição dos municípios dos estados de São Paulo e Rio de Janeiro à COVID-19, antes que o vírus estivesse amplamente disseminado. Nosso objetivo neste artigo é avaliar como essa metodologia de classificação de risco se aplica no Rio Grande do Sul e como ela se relacionou com a evolução da COVID-19 no estado. A partir dela, obtivemos uma classificação dos municípios do estado em três grupos de risco. Nessa divisão, com raras exceções, municípios mais próximos de Porto Alegre ficaram classificados como alto risco. A região da serra, do litoral e de alguns municípios no oeste do estado ficaram em um risco médio. Os demais municípios foram classificados com risco baixo. Em comparação com os dados oficiais sobre a disseminação da doença no estado verificamos que o risco atribuído foi coerente com a evolução da COVID-19. De um ponto de vista metodológico, encontramos evidências, via clusterização espectral, que dividir os municípios em três grupos é a melhor escolha para os nossos dados.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Lucas Siviero Sibemberg, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Rio Grande do Sul, RS

Possui graduação em Matemática - Licenciatura pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2016 - 2019). Atualmente é Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul com bolsa de Dedicação Exclusiva do Cnpq, orientado pelos Prof. Dr. Luiz Emilio Allem e pelo Prof. Dr. Carlos Hoppen.

Luiz Emilio Allem, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Rio Grande do Sul, RS

É Bacharel em Matemática pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2002), Mestre em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2005) e Doutor em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2010) com período sanduíche em Clemson University. Pós-doutorado no Instituto de Matemática da UFRGS. Professor da Universidade Federal do Rio Grande do Sul no Instituto de Matemática. As áreas de pesquisa são Teoria Espectral de Grafos e Álgebra Computacional. 

Carlos Hoppen, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Rio Grande do Sul, RS

Carlos Hoppen é Professor Associado do Departamento de Matemática Pura e Aplicada na Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Sua formação é de bacharel em Matemática, com ênfase em Matemática Aplicada e Computacional, pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2002), tem mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2004) e doutorado em Combinatória e Otimização pela Universidade de Waterloo (University of Waterloo, Canadá, 2008). Foi pós-doutorando do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de São Paulo entre os anos de 2008 e 2010. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Combinatória, bem como na área de Ciência da Computação, com ênfase em algoritmos algébricos e probabilísticos. Desde 2017, é Secretário Geral da Diretoria da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional.

Pedro da Silva Peixoto, Universidade de São Paulo, São Paulo, SP

Professor Associado do Departamento de Matemática Aplicada da Universidade de São Paulo (ingresso em 2014). Livre Docência pela Universidade de São Paulo (USP) em 2019. Pós-doutorado na Universidade de Exeter, Reino Unido (2015). Doutor em Matemática Aplicada pela USP (2013) com estágio sanduíche na Universidade de Cambridge, Reino Unido (2012). Mestre em Matemática Aplicada (2009) e Especialista em Modelagem do Nível do Mar (Instituto Oceanográfico - 2007) pela USP. Graduado com honras Bacharel em Matemática Aplicada e Computacional pela USP em 2006. Atua principalmente na área de análise numérica, métodos numéricos para equações diferenciais, dinâmica dos fluidos computacional e modelagem atmosférica global, mas possui trabalhos também na área de modelagem matemática e análises estatísticas para biotecnologia. Bolsista Jovem Pesquisador FAPESP. Editor associado do Monthly Weather Review (2015-2020). 

Referências

BRAUER, F. (2008). Compartmental models in epidemiology. Mathematical Epidemiology, pp. 19–79.

HASTIE, T., TIBSHIRANI, R., FRIEDMAN, J. (2001). The elements of statistical learning, 2º edn. Springer.

LINKA, K., PEIRLINCK, M., COSTABAL, F. S., KUHL, E. (2020). Outbreak dynamics of covid-19 in europe and the effect of travelrestrictions. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, pp. 1–8.

VON LUXBURG, U. (2007). A tutorial on spectral clustering. Statistics and computing, 17(4), 395–416.

MINISTÉRIO DA SAÚDE (2020). Portaria 454, 20 de março de 2020. Diário Oficial da União.

NG, A. Y., JORDAN, M. I., WEISS, Y. (2001). On spectral clustering: Analysis and an algorithm. Proceedings of the 14th InternationalConference on Neural Information Processing Systems: Natural and Synthetic, pp. 849–856.

PEIXOTO, P. S., MARCONDES, D., CLÁUDIA, P., OLIVA, S. M. (2020). Modeling future spread of infections via mobile geolocation dataand population dynamics. an application to COVID-19 in Brazil. PLoS ONE, 15(7), 1–23.

RIO GRANDE DO SUL (2020). Decreto nº 55.128, de 19 de março de 2020. Diário Oficial do Estado do Rio Grande do Sul.

SECRETARIA ESTADUAL DE SAÚDE (RS) (2020). Painel Coronavírus RS. Secretaria Estadual de Saúde.

SENAJITH, E. D., RENUKA, S. N., NEELIKA, M. G., JANAKA, S. H. (2020). An epidemiological model to aid decision-making for COVID-19 control in Sri Lanka. PLoS ONE, 15(8), 1–10.

WU, J. T., LEUNG, K., LEUNG, G. M. (2020). Nowcasting and forecasting the potential domestic and international spread of the2019-ncov outbreak originating in Wuhan, China: a modelling study. The Lancet, 395, 689–697.

YOAV, T., GRANEK, R. (2021). Epidemiological model for the inhomogeneous spatial spreading of COVID-19 and other diseases.PLoS ONE, 16(2), 1–25.

Downloads

Publicado

2021-11-08 — Atualizado em 2022-06-27

Versões

Como Citar

Sibemberg, L. S., Allem, L. E., Hoppen, C., & Peixoto, P. da S. (2022). Classificação de risco em redes complexas: o caso da COVID-19 no Rio Grande do Sul. Ciência E Natura, 43, e1. https://doi.org/10.5902/2179460X66864 (Original work published 6º de abril de 2022)

Edição

v. 43 (2021): Edição Especial: X ERMAC RS

Seção

Edição Especial

Licença

Copyright (c) 2021 Ciência e Natura

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Para acessar a DECLARAÇÃO DE ORIGINALIDADE E EXCLUSIVIDADE E CESSÃO DE DIREITOS AUTORAIS clique aqui.

 

Diretrizes Éticas para Publicação de Revistas

A revista Ciência e Natura está empenhada em garantir a ética na publicação e na qualidade dos artigos.

A conformidade com padrões de comportamento ético é, portanto, esperada de todas as partes envolvidas: Autores, Editores e Revisores.

Em particular, 

Autores: Os Autores devem apresentar uma discussão objetiva sobre a importância do trabalho de pesquisa, bem como detalhes e referências suficientes para permitir que outros reproduzam as experiências. Declarações fraudulentas ou intencionalmente incorretas constituem comportamento antiético e são inaceitáveis. Artigos de Revisão também devem ser objetivos, abrangentes e relatos precisos do estado da arte. Os Autores devem assegurar que seu trabalho é uma obra totalmente original, e se o trabalho e / ou palavras de outros têm sido utilizadas, isso tem sido devidamente reconhecido. O plágio em todas as suas formas constitui um comportamento publicitário não ético e é inaceitável. Submeter o mesmo manuscrito a mais de um jornal simultaneamente constitui um comportamento publicitário não ético e é inaceitável. Os Autores não devem submeter artigos que descrevam essencialmente a mesma pesquisa a mais de uma revista. O Autor correspondente deve garantir que haja um consenso total de todos os Co-autores na aprovação da versão final do artigo e sua submissão para publicação.

Editores: Os Editores devem avaliar manuscritos exclusivamente com base no seu mérito acadêmico. Um Editor não deve usar informações não publicadas na própria pesquisa do Editor sem o consentimento expresso por escrito do Autor. Os Editores devem tomar medidas de resposta razoável quando tiverem sido apresentadas queixas éticas relativas a um manuscrito submetido ou publicado.

Revisores: Todos os manuscritos recebidos para revisão devem ser tratados como documentos confidenciais. As informações ou ideias privilegiadas obtidas através da análise por pares devem ser mantidas confidenciais e não utilizadas para vantagens pessoais. As revisões devem ser conduzidas objetivamente e as observações devem ser formuladas claramente com argumentos de apoio, de modo que os Autores possam usá-los para melhorar o artigo. Qualquer Revisor selecionado que se sinta desqualificado para rever a pesquisa relatada em um manuscrito ou sabe que sua rápida revisão será impossível deve notificar o Editor e desculpar-se do processo de revisão. Os Revisores não devem considerar manuscritos nos quais tenham conflitos de interesse resultantes de relacionamentos ou conexões competitivas, colaborativas ou outras conexões com qualquer dos autores, empresas ou instituições conectadas aos documentos.