Um mês após os primeiros casos de Covid-19 serem reportados no Brasil, o estado de São Paulo, em 26 de março, passou a adotar medidas de distanciamento social, tendo fechado escolas ainda antes disso, a partir de 17 de março. O protocolo de distanciamento social adotado desde então tem tido um papel importante no controle do rápido aumento do número de casos de Covid-19, principalmente no sentido de evitar o colapso do sistema de saúde no estado. Embora a implementação célere de um protocolo agressivo de distanciamento social tenha surtido efeitos positivos no controle da pandemia, tal protocolo tem levantado questões importantes e ainda não claramente respondidas, como por exemplo:

 

  • por quanto tempo tal protocolo deve ser mantido para se evitar o colapso do sistema de saúde?

  • cientes de que a evolução da doença não se encontra no mesmo estágio em todas as cidades e que a capacidade hospitalar varia muito no estado, deve-se implantar o mesmo protocolo de distanciamento de forma homogênea em todas cidades e no mesmo momento?

  • ainda, deve-se amenizar o protocolo também de forma homogênea em todo o estado?

  • qual o impacto na disseminação da doença de medidas como uso de máscaras, distanciamento entre pessoas em estabelecimentos comerciais, higienização das mãos e ambiente, dentre outras?

 

Buscando respostas às questões acima, o grupo ModCovid19, formado por pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP de São Carlos (ICMC), Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da Unicamp (IMECC), do Instituto de Matemática Pura e Aplicada do Rio de Janeiro (IMPA), da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) e da Fundação Getúlio Vargas (FGV-Rio) tem empreendido esforços para desenvolver modelos matemáticos capazes de simular fenômenos, comportamentos e possíveis cenários ligados à pandemia.

Robot Dance

O projeto desenvolve um modelo matemático que permite avaliar quando e com qual intensidade o protocolo de distanciamento deve ser implantado em cada cidade individualmente, tendo como objetivo evitar o colapso do sistema da saúde. O modelo leva em consideração fatores importantes na transmissão da infecção, como a proporção de pessoas que comutam diariamente entre cidades, a disponibilidade de leitos, além, é claro, do número de casos de Covid-19 registrados em cada cidade.

Vidas salvas no Brasil pelo isolamento social

O objetivo desta página é apresentar uma estimativa do número de vidas salvas no país pelo isolamento social. A ideia é buscar identificar tendências na evolução da taxa de propagação do vírus e consequente aceleração ou desaceleração da epidemia depois do início dos protocolos de distanciamento social que foram implementados a partir de 24 de março em vários lugares do país. Quando os dados anteriores ao dia 24 de março não são suficientes para fazer a análise, nós usamos os dados da primeira semana em que conseguimos estimar o comportamento do vírus para representar o período anterior ao isolamento social.

Vidas salvas no Brasil pelo isolamento social

O objetivo desta página é apresentar uma estimativa do número de vidas salvas no país pelo isolamento social. A ideia é buscar identificar tendências na evolução da taxa de propagação do vírus e consequente aceleração ou desaceleração da epidemia depois do início dos protocolos de distanciamento social que foram implementados a partir de 24 de março em vários lugares do país. Quando os dados anteriores ao dia 24 de março não são suficientes para fazer a análise, nós usamos os dados da primeira semana em que conseguimos estimar o comportamento do vírus para representar o período anterior ao isolamento social.

Luis Gustavo Nonato

Professor do ICMC/USP

Projetos:

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Tiago Pereira da Silva

Professor do ICMC/USP

Projetos:

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Comorbuss

Paulo José da Silva e Silva

Professor do IMECC/Unicamp

Projetos:

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Vidas Salvas

Claudia Sagastizábal

Professora do IMECC/Unicamp

Projetos:

Vidas Salvas

Robot Dance

Francisco Louzada

Professor do ICMC/USP

Thales Vieira
Sérgio Lira
Adriano Barbosa
Claudio José Struchiner

Professor da UERJ

Projetos:

Comorbuss

Krerley Oliveira
Dan Marchesin

Professor do IMPA

Projetos:

Comorbuss

Guilherme T. Goedert

Marie Curie EJD Fellow: University of Rome “Tor Vergata”, RWTH Aachen Univ. & Cyprus Institute

Projetos:

Comorbuss