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Title:	Predição da propagação do SARS-CoV-2 no Estado do Amapá, Amazônia, Brasil, por modelagem matemática
metadata.dc.creator:	DIAS, Neylan Leal SILVA, Edcarlos Vasconcelos da PIRES, Marcelo Amanajas CHAVES, Daniel SANADA, Katsumi Letra FECURY, Amanda Alves DIAS, Cláudio Alberto Gellis de Mattos OLIVEIRA, Euzébio de DENDASCK, Carla Viana LEAL, Simone Delphim
metadata.dc.creator.Lattes:	http://lattes.cnpq.br/4539017463363363 http://lattes.cnpq.br/1664473755869113 http://lattes.cnpq.br/7938980786689572 http://lattes.cnpq.br/0478434658759664 http://lattes.cnpq.br/9525654117772755 http://lattes.cnpq.br/9314252766209613 http://lattes.cnpq.br/8303202339219096 http://lattes.cnpq.br/1807260041420782 http://lattes.cnpq.br/2008995647080248 http://lattes.cnpq.br/2118998485216523
metadata.dc.type:	Artigo Científico
Citation:	DIAS, Neylan Leal et al. Predição da propagação do SARS-CoV-2 no Estado do Amapá, Amazônia, Brasil, por modelagem matemática. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. São Paulo, ano 5, ed. 5, v. 6, maio 2020. DOI: 10.32749/10.32749/nucleodoconhecimento.com.br/saude/predicao-da-propagacao. Disponível em: http://repositorio.unifap.br:80/jspui/handle/123456789/663. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo:	Este artigo apresenta uma análise da propagação do SARS-CoV-2 no Amapá através da utilização de três abordagens. Na primeira, partiu-se do modelo ICL para a pandemia aplicado ao Brasil para implementação de uma projeção comparada linear para a população amapaense. A segunda abordagem foi desenvolvida com a solução de curto prazo do modelo SIR padrão onde mostrou-se que o típico comportamento exponencial descreve satisfatoriamente os dados para as primeiras semanas da epidemia, mas logo após ocorrem discrepâncias precoces em decorrência de uma desaceleração brusca na evolução temporal do número de casos devido a medidas de isolamento. Esse novo regime é apropriadamente descrito com a terceira abordagem que é baseada no modelo vSIR que é em uma variante do modelo SIR. Os resultados apresentados possibilitam, por um lado, uma melhor compreensão dos cenários já enfrentados pela população e por outro lado fornecem projeções de curto prazo que estarão sendo constantemente atualizadas no link[11]
Keywords:	COVID-19 Pandemia Modelo matemático vSIR SARS-CoV-2
metadata.dc.subject.cnpq:	CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE
Publisher:	Núcleo do Conhecimento
metadata.dc.publisher.country:	Brasil
Appears in Collections:	Artigos Científicos

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