PREDICTION OF CUMULATIVE RATE OF COVID-19 DEATHS IN BRAZIL: A MODELING STUDY

Géssyca Cavalcante de  Melo; Irena Penha  Duprat; Karina Conceição Gomes Machado de  Araújo; Frida Marina  Fischer; Renato Américo de  Araújo Neto

doi:10.1590/1980-549720200081

article.authors6a36bec9a8cea

Géssyca Cavalcante de Melo State University of Health Sciences https://orcid.org/0000-0002-6774-857X
Irena Penha Duprat State University of Health Sciences, Alagoas, Brazil
Karina Conceição Gomes Machado de Araújo Department of Health Sciences, Federal University of Sergipe, Brazil.
Frida Marina Fischer Department of Environmental Health, School of Public Health, University of São Paulo, Brazil
Renato Américo de Araújo Neto Mauricio de Nassau University Center, Alagoas, Brazil

DOI:

https://doi.org/10.1590/1980-549720200081

Palavras-chave:

COVID-19, Epidemiologia, Modelagem matemática, Pandemia, Brasil

Resumo

Objetivo: estimar o número potencial de mortes por COVID-19 no Brasil nos próximos meses. Métodos: O estudo incluiu todos os casos confirmados de óbitos do COVID-19, desde o primeiro óbito confirmado em 17 de março até 15 de maio de 2020. Esses dados foram coletados no site oficial do Ministério da Saúde. A função Boltzmann foi aplicada a uma simulação de dados para cada conjunto de dados referente a todos os estados do país. Resultados: Os dados do modelo foram bem ajustados, com valores de R² próximos a 0,999. Até 15 de maio, 14.817 mortes de COVID-19 foram confirmadas no país. O Amazonas possui a maior taxa de casos acumulados por 1.000.000 habitantes (321,14), seguido por Ceará (161,63). Estimou-se que o Rio de Janeiro, Roraima, Amazonas, Pará e Pernambuco sofrerão um aumento substancial na taxa de casos acumulados até 15 de julho. Mato Grosso do Sul, Paraná, Minas Gerais, Rio Grande do Sul e Santa Catarina apresentarão taxas potenciais mais baixas por 1.000.000 habitantes. Conclusão: Foi estimado um aumento substancial na taxa de casos cumulativos no Brasil nos próximos meses. A função Boltzmann provou ser uma ferramenta simples para previsão epidemiológica que pode auxiliar no planejamento de medidas para conter o COVID-19.