(untitled) (SciELO Preprints, 2020)
Introdução: A pandemia da Covid-19 é uma das maiores crises de saúde pública que o mundo já enfrentou. Nesse contexto, é importante ter modelos eficazes para descrever os diferentes estágios da evolução da epidemia, a fim de orientar as autoridades competen- tes na adoção de políticas públicas para o enfrentamento da mesma. Objetivo: Apresentar uma análise de curvas epidêmicas com base em modelos fenomenológicos de crescimento, tomando como exemplo as curvas acumuladas de casos confirmados de infecção pelo novo coronavírus (Sars-Cov-2) e de óbitos atribuídos à doença (Covid-19) causada pelo vírus, para as cidades do Recife e Teresina. Métodos: Foram utilizados o modelo generalizado de Richards e o modelo de crescimento generalizado para fazer o ajuste numérico das respectivas curvas empíricas. Resultados: Verificou-se que os modelos utilizados descrevem muito bem as curvas empíricas em que foram testados. Em particular, o modelo generalizado de Richards é capaz de identificar com razoável confiabilidade o surgimento do ponto de infle- xão nas curvas acumuladas, o qual corresponde ao ponto de máximo das respectivas curvas diárias. Apresenta-se ainda uma breve discussão sobre a relação entre os parâmetros obtidos no ajuste do modelo e as medidas de mitigação adotadas para retardar a propagação da Covid-19 em cada um dos municípios considerados. Conclusões: O modelo generalizado de Richards mostrou-se bastante eficaz para descrever curvas epidêmicas da Covid-19 e es- timar parâmetros epidemiológicos importantes, como o pico das curvas de casos e óbitos diários, permitindo assim realizar de modo prático e eficiente o monitoramento da evolução da epidemia.