Exploração de um modelo baseado em autômatos celulares estocásticos na dinâmica da COVID-19

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dc.contributor.advisorOliveira, Pedro Paulo Balbi de
dc.contributor.authorLima, Isaías Rocha
dc.date.accessioned2022-09-19T13:59:52Z
dc.date.available2022-09-19T13:59:52Z
dc.date.issued2022-08-04
dc.description.abstractNo contexto da propagação de doenças infecciosas, quando um grau de imunização suficiente é atingido dentro de uma determinada população, o espalhamento de uma doença é mitigado, atingindo-se a imunidade coletiva, ou a proteção indireta dada por indivíduos imunes a indivíduos suscetíveis caracterizada pela redução das contaminações provenientes de um infectado. Neste trabalho, procurou-se estimar a imunidade coletiva da COVID-19 a partir de um modelo baseado em autômatos celulares estocásticos projetado para emular o espalhamento do SARS-CoV-2 em uma população de indivíduos estáticos interagindo apenas em uma vizinhança Moore de raio unitário, focando em compreender o impacto de indivíduos imunizados na dinâmica da COVID-19. Este impacto foi mensurado pela avaliação do impacto da taxa de imunidade inicial – o percentual de indivíduos imunes antes do início da propagação da doença – de 0 a 95% da população inicial, no número de indivíduos suscetíveis não contaminados, no pico da curva de infectados, no número total de óbitos e na duração emulada da epidemia em dias. A influência desta faixa de imunizações sobre o modelo foi testada com diferentes parametrizações conforme as incertezas e grandezas envolvidas no fenômeno, tais como as durações dos estados do autômato celular, as contribuições de infecção de cada estado, as probabilidades de transição entre estados, a quantidade de indivíduos infectados no início da simulação e o fim da imunidade após alguns meses. O valor de imunidade coletiva estimado foi de 57, 71% em média, obtido a partir deste procedimento sob 13 diferentes parametrizações, o que está em sintonia com as estimativas presentes na literatura médica. Sabendo que o surgimento de novas variantes do SARS-CoV-2 tem aumentado as incertezas relacionadas à imunidade coletiva da COVID-19, o modelo poderá ser futuramente adaptado para consideração de variantes mais recentes e importantes do vírus, tais como a Ômicronpt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nívelpt_BR
dc.description.sponsorshipCNPQ - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/30588
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.language.isoenpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectautômatos celulares estocásticospt_BR
dc.subjectCorona Vírus Disease (COVID-19)pt_BR
dc.subjectCoronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2)pt_BR
dc.subjectdinâmica de doenças contagiosaspt_BR
dc.subjectimunidade coletivapt_BR
dc.titleExploração de um modelo baseado em autômatos celulares estocásticos na dinâmica da COVID-19pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9556738277476279pt_BR
local.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0002-6022-0270pt_BR
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5106127591460148pt_BR
local.contributor.board1Ruivo, Eurico Luiz Prospero
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5918644808671007pt_BR
local.contributor.board2Schimit, Pedro Henrique Triguis
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9938713955885093pt_BR
local.contributor.board2Orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5474-6145pt_BR
local.description.abstractenIn the context of the propagation of infectious diseases, when a sufficient degree of immunisation is achieved within a population, the spread of the disease is ended or significantly decreased, leading to collective immunity, meaning the indirect protection given by immune individuals to susceptible individuals, caused by the decrease of contaminations from infected individuals. Here we describe the estimates of the collective immunity to COVID-19 from a stochastic cellular automaton based model designed to emulate the spread of SARS-CoV-2 in a population of static individuals interacting only via a Moore neighbourhood of radius one, with a view to analyze the impact of initially immune individuals on the dynamics of COVID-19. This impact was measured by comparing a progression of initial immunity ratio – the percentage of immunised individuals before patient zero starts infecting its neighbourhood – from 0 to 95% of the initial population, with the number of susceptible individuals not contaminated, the peak value of active cases, the total number of deaths and the emulated pandemic duration in days. The influence of this range of immunities over the model was tested with different parameterisations regarding the uncertainties involved in the model such as the durations of the cellular automaton states, the contamination contributions of each state, the state transition probabilities, the number of infected individuals who start infecting the population and the ending of immunity after some months. A collective immunity threshold of 57, 71% on average was obtained from this procedure, under thirteen distinct parameterisations, which is in tune with the estimates of the available medical literature. Considering the new SARS CoV-2 variants and the increasing of uncertainties related to COVID-19, the model can be adapted in the future for representing new and more important variants, such as Omicronpt_BR
local.keywordsstochastic cellular automatonpt_BR
local.keywordsCoronavirus Disease 19 (COVID-19)pt_BR
local.keywordsSevere Accute Respiratory Syndrome-Coronavirus (SARS-CoV-2)pt_BR
local.keywordscontagious disease dynamicspt_BR
local.keywordscollective immunitypt_BR
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)pt_BR
local.publisher.initialsUPM
local.publisher.programEngenharia Elétrica e Computaçãopt_BR
local.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
local.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
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