Projeto hermes: identificação de ondas para análise descritiva e preditiva do quadro epidemiológico da covid-19
| dc.contributor.advisor | Souza, Leandro Santos Coelho de | |
| dc.contributor.author | Rosário, Pedro Jesus do | |
| dc.contributor.referee | Souza, Marcia São Pedro Leal | |
| dc.contributor.referee | Cardoso, Hugo Saba Pereira | |
| dc.contributor.referee | Mercês, Magno Conceição das | |
| dc.contributor.referee | Fonseca, Vagner de Souza | |
| dc.contributor.referee | Ramalho, Walter Massa | |
| dc.contributor.referee | Oliveira, Silvano Barbosa de | |
| dc.contributor.referee | Suárez, Diego Gervasio Frías | |
| dc.date.accessioned | 2024-11-01T14:36:34Z | |
| dc.date.available | 2024-11-01T14:36:34Z | |
| dc.date.issued | 2021-07-12 | |
| dc.description.abstract | O presente trabalho tem como objetivo apresentar um estudo sobre o uso de funções sigmoides, com foco na função de Richards e suas derivações, para modelar a trajetória da pandemia da COVID-19. A partir dos trabalhos já publicados com o objetivo de modelar epidemias e pandemias, é possível identificar a existência de uma quantidade considerável de pesquisas acerca da capacidade descritiva, isto é, a eficácia em representar a trajetória de uma determinada epidemia dentro de um intervalo de tempo definido (também conhecido como onda), de modelos baseados em funções de crescimento sigmoides. No entanto, poucos destes trabalhos possuem foco na COVID-19, tampouco propõem uma análise sobre a capacidade preditiva, isto é, a capacidade de projetar o cenário futuro de uma pandemia com base no seu histórico, dos modelos anteriormente citados. Das pesquisas que visam a realização de predições de quadros epidemiológicos, pôde-se provar que é possível projetar, em até 45 dias pra alguns casos (entendase casos como cidades, estados, países ou regiões), o cenário de um determinado surto de doença, por meio de regressões não-lineares baseadas em funções sigmoides. Desta forma, a presente pesquisa descreve a análise do poder de predição de um modelo baseado na função de Richards, por meio da construção de uma interface gráfica interativa, trazendo além dos resultados dos testes de usabilidade, uma análise da variação de eficácia do modelo em questão quando aplicado a diferentes fases da pandemia, bem como a diferentes regiões do mundo. | |
| dc.description.abstract2 | This paper aims to present a study on the use of sigmoid functions, focusing on the Richards function and its derivations, to fit the trajectory of the COVID-19 pandemic. From the works already published with the objective of fit epidemic outbreaks, it is possible to identify the existence of a certain amount of research on descriptive capacity, that is the effectiveness in representing the trajectory of a specified epidemic within a specified time interval defined (a.k.a wave), of models based on sigmoid growth functions. However, few of these works focus on COVID-19, nor do they propose an analysis of a predictive capacity, that is the ability to project the future scenario of a pandemic based on its history, on the aforementioned models. From research that aimed at making predictions of epidemiological conditions, it could be proved that it is possible to project, in up to 45 days for some cases (understanding cases such as cities, states, countries or regions), the scenario of a specific disease, through nonlinear regressions based on sigmoid functions. Thus, this research analyzes the predictive power of a model based on the Richards function, through the construction of an interactive graphical interface, bringing, in addition to the results of usability tests, an analysis of the variation in the model’s effectiveness in difference when applicable to different phases of the pandemic as well as to different regions of the world. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | ROSÁRIO, Pedro Jesus do.Projeto hermes: identificação de ondas para análise descritiva e preditiva do quadro epidemiológico da covid-19. Orientador: Leandro S. Coelho de Souza. 2021. 79 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Departamento de Ciências Exatas e da Terra, Campus I, Universidade do Estado da Bahia. Salvador- BA, 2021. | |
| dc.identifier.uri | https://saberaberto.uneb.br/handle/20.500.11896/6569 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.publisher | Universidade do Estado da Bahia | |
| dc.publisher.program | Graduação | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | |
| dc.rights2 | Attribution 3.0 Brazil | en |
| dc.subject.keywords | Coronavirus | |
| dc.subject.keywords | Função de Richards | |
| dc.subject.keywords | Função de Gompertz | |
| dc.title | Projeto hermes: identificação de ondas para análise descritiva e preditiva do quadro epidemiológico da covid-19 | |
| dc.title.alternative | Hermes project: identification of waves for descriptive and predictive analysis of the epidemiological picture of COVID-19 | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |