Estudos estatísticos desenvolvidos na UNIFAL-MG possibilitam acompanhar a progressão da Covid-19 em Minas Gerais; em breve, gestores poderão identificar onde começa a doença, por onde se dissemina e a que velocidade

Entre as diversas ações que vêm sendo desenvolvidas pela Universidade no enfrentamento à Covid-19, mais um estudo se destaca como ferramenta para que a população e gestores possam acompanhar e compreender a proliferação do vírus.

O estudo é uma iniciativa do professor Deive Ciro de Oliveira, da área de Estatística, do Instituto de Ciências Sociais Aplicadas (ICSA) da UNIFAL-MG, em parceria com os colegas Renato Lima, Thelma Sáfadi e Jorge Garcia Filho, da UFLA, e também com Elias Medeiros, da UFMS.

Prof. Deive explica do que se trata esse trabalho de dispersão do espaço temporal. “São estudos estatísticos de espaço e tempo que têm o objetivo de avaliar como varia um indicador – neste trabalho, dados sobre Covid-19 -, ao longo do tempo em diversas referências espaciais – neste trabalho, municípios”, esclarece.

A realização do estudo, segundo o pesquisador, tem duas propostas: uma, descritiva, em que se realiza o cálculo de indicadores e a produção de informações visuais, em vídeos, para descrever a proliferação da doença. A outra é a modelagem, a qual possibilita estudar como a doença se propaga ao longo do tempo no estado de Minas Gerais, o que será útil para atual enfrentamento e para epidemias futuras.

Para desenvolver a pesquisa, Prof. Deive conta que são utilizados dados da Secretaria de Estado da Saúde de Minas Gerais e da Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo, os quais são atualizados diariamente. As bases de dados das secretarias são programadas por scripts usando um software de linguagem R e algumas ferramentas de geração de vídeos a partir de frames. “A partir dos dados padronizados podemos produzir gráficos espacias para cada momento no tempo, com uma foto ou com o frame, como é chamado. A partir dos frames são produzidos os vídeos”, detalha.

De acordo com o pesquisador, os mapas gerados apontam cores que refletem a variação do indicador em cada região. “Na medida em que uma região escurece há o aumento do indicador, seja em números diários ou totais de casos, como exemplo casos/100.000 habitantes e óbitos/100.000 habitantes”, descreve.

O pesquisador informa que neste primeiro momento, os vídeos contribuem para que a população possa acompanhar a progressão da doença no estado. “A análise descritiva dos vídeos é uma forma simples e eficaz de ilustrar a progressão da doença ao longo do estado para o público em geral. Assim é uma forma adicional de esclarecer à sociedade sobre as medidas tomadas pelo poder público”, diz.

Segundo Prof. Deive, em breve, a modelagem e análise inferencial também ajudará a entender o processo de disseminação da doença. “Estas informações de onde começa a doença, por onde se dissemina e a que velocidade poderão subsidiar o poder público no enfrentamento de epidemias de características similares”, ressalta.

Para ter acesso aos mapas, acesse o link: https://pessoas.unifal-mg.edu.br/deiveoliveira/spatial-time-covid19/

Como os rótulos dos vídeos estão em inglês, para melhor entendimento, disponibilizamos abaixo legenda:
 
Cases = Casos
Deaths = Mortes
Weeks = Semanas
Spreading = Espalhamento
 
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