Characteristics and Evolution of COVID-19 Cases in Brazil: Mathematical Modeling and Simulation - Carlos Augusto Cardoso Passos; Estéfano Aparecido Vieira; José André Lourenço; Jefferson Oliveira do Nascimento (REVISTA CEREUS, 2021)
A pandemia causada pelo coronavírus da síndrome respiratória aguda grave 2 (SARS-CoV-2), agente etiológico da doença coronavírus 2019 (COVID-19), representa uma ameaça de grande magnitude não enfrentada neste século. No Brasil, o surto desencadeou muitos casos de pessoas infectadas com COVID-19. A análise dos dados dos casos de infecção e sua interpretação matemática são essenciais para apoiar e orientar as medidas governamentais para suprimir e mitigar o impacto do COVID-19. Isso significa que são necessárias estimativas com modelos matemáticos para avaliar o potencial de desenvolvimento da transmissão humano-humana sustentada. Uma vez que a doença possui características biológicas próprias, os modelos precisam ser adaptados à variabilidade das características das regiões e à tomada de decisões tanto do governo quanto da população, para poderem lidar com situações reais. Assim, analisamos os dados oficiais do COVID-19 no Brasil e usamos a equação de Johnson – Mehl – ​​Avrami – Kolmogorov (JMAK) para prever a evolução da doença. O modelo indica que a taxa de nucleação é de quarta ordem, o que indica que os brasileiros estão se aglomerando sem respeitar medidas de distância social e prevenção de doenças. Nossos achados sugerem que os governos federal e estadual devem controlar eventos que aglomeram.