O pós-doutorando Tulio Rodrigues, sob supervisão do Prof. Otaviano Helene, do Instituto de Física da Universidade de São Paulo (USP), estudou a evolução da pandemia de COVID-19, combinando procedimentos de análise usados para descrever a evolução de epidemias, com o tratamento estatístico de dados típicos da física e de outras ciências experimentais. Resultados da pesquisa foram publicados em dezembro passado na revista Physical Review Research.
O pesquisador analisou a base de dados de óbitos diários observados no Brasil, Estados Unidos, Índia, México, Reino Unido e Rússia, sistematizados e divulgados pelo European Centre for Disease Prevention and Control. De acordo com a Organização Mundial da Saúde, no início de agosto de 2020, esses países estavam entre as quatro nações com os maiores números de óbitos e as quatro nações com mais casos confirmados.
O método desenvolvido mostrou-se particularmente útil para quantificar a evolução temporal da pandemia, representando uma ferramenta interessante para se identificar tendências de surgimento de novos focos, bem como suas prováveis relações com políticas de relaxamento quanto ao distanciamento social ou a outras medidas sanitárias não farmacológicas.
Nesse sentido, o modelo representa uma contribuição prática, que pode auxiliar futuras medidas governamentais, sobretudo por fornecer estimativas consistentes para as incertezas dos parâmetros que descrevem a evolução da epidemia. A validade do método no caso de campanhas maciças de vacinação deverá ser fruto de futuras investigações.
Mais informações com o autor, Túlio Rodrigues: tulio@if.usp.br
Artigo Científico
Monte Carlo approach to model COVID-19 deaths and infections using Gompertz functions
Tulio Rodrigues e Otaviano Helene
Phys. Rev. Research 2, 043381 – 16 de Dezembro de 2020