Modelos epidêmicos: projeto de iniciação científica no contexto da COVID-19
A pandemia do novo coronavírus (SARS-CoV-2) tem incentivado diversos grupos de pesquisa a desenvolver modelos epidêmicos capazes de auxiliar na tomada de decisões de combate à doença. Esse contexto, apesar de dramático, pode ser uma oportunidade para o ensino significativo de matemática. Apresentamos aqui os resultados preliminares de dois projetos de Iniciação Científica (IC) integrados que abordam modelagem matemática de epidemias. Um dos projetos focou em modelos compartimentais do tipo SIR (suscetível-infectado-recuperado) enquanto o outro em modelos em rede. Especificamente nesse trabalho, buscamos mostrar como o isolamento social pode ser modelado em ambas abordagens e discutir como essa estratégia de combate influencia no desenvolvimento da epidemia. A partir dos resultados obtidos com simulações computacionais, pode-se verificar que o pico da epidemia é atrasado e que quantidade de infectados no momento do pico diminui com o aumento do isolamento social.
Modelos epidêmicos: projeto de iniciação científica no contexto da COVID-19
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DOI: 10.22533/at.ed.4552116047
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Palavras-chave: epidemiologia, modelos compartimentais, redes randômicas, simulações computacionais.
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Keywords: epidemiology, compartmental models, random networks, computational simulations.
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Abstract:
The pandemic of the new coronavirus (SARS-CoV-2) has encouraged several research groups to develop epidemic models capable of assisting in decision-making to combat the disease. This context, while dramatic, can be an opportunity for meaningful teaching of mathematics. We present here the preliminary results of two integrated undergraduate research projects that address mathematical epidemic modeling. One project focused on SIR (susceptible-infected-recovered) compartmental models while the other on network models. Specifically in this work, we seek to show how social isolation can be modeled in both approaches and to discuss how this strategy influences the evolution of the epidemic. From the results obtained with computer simulations, it can be seen that the peak of the epidemic is delayed and that the number of infected at the time of the peak decreases with increasing social isolation.
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Número de páginas: 9
- Vinícius Rodrigues da Silva
- Felipe Yuji Hatanaka
- Olavo Henrique Menin
