Boletim COVID-PA: relatos sobre projeções baseadas em inteligência artificial no enfrentamento da pandemia de COVID-19 no estado do Pará / Boletín COVID-PA: informes de proyecciones basadas en inteligencia artificial para enfrentar la pandemia COVID-19 en el estado de Pará, Brasil / COVID-PA Bulletin: reports on artificial intelligence-based forecasting in coping with COVID-19 pandemic in the state of Pará, Brazil

Objetivo: Relatar o produto de pesquisa e extensão universitária denominado Boletim COVID-PA, que apresentou projeções sobre o comportamento da pandemia no estado do Pará, Brasil. Métodos: Utilizou-se da técnica de inteligência artificial conhecida como 'redes neurais artificiais', para geração de 13 boletins com projeções de curto prazo baseadas nos dados históricos do sistema da Secretaria de Estado de Saúde Pública. Resultados: Após oito meses de projeções, a técnica gerou resultados confiáveis, com precisão média de 97% (147 dias observados) para casos confirmados, 96% (161 dias observados) para óbitos e 86% (72 dias observados) para ocupação de leitos de unidade de terapia intensiva. Conclusão: Esses boletins tornaram-se um instrumento útil para a tomada de decisão de gestores públicos, auxiliando na realocação de recursos hospitalares e otimização das estratégias de controle da COVID-19 nas diversas regiões do estado do Pará.

Objetivo: Reporte el resultado de la investigación y extensión universitaria denominada 'Boletim COVID-PA' que presentó proyecciones sobre el comportamiento de la pandemia en el estado de Pará, con un enfoque práctico y computacionalmente eficiente. Métodos: Fue utilizada una técnica de inteligencia artificial denominadas Redes Neurales para generar trece boletines con proyecciones basado en datos históricos del sistema de la Secretaría de Salud Pública. Resultados: Después de ocho meses de previsiones, la técnica genero resultados confiables con una precisión promedio de 97% (147 días observados) para casos confirmados, 96% (161 días observados) para los fallecimientos y 86% (72 días observados) para la ocupación de camas en las unidades de cuidados intensivos. Conclusión: Estos boletines se convirtieron en una herramienta para la toma de decisiones, auxiliando en la redistribución de recursos en los hospitales en el estado de Pará.

Objective: To report the university extension research result entitled 'The COVID-PA Bulletin', which presented forecasts on the behavior of the pandemic in the state of Pará, Brazil. Methods: The artificial intelligence technique also known as 'artificial neural networks' was used to generate 13 bulletins with short-term forecasts based on historical data from the State Department of Public Health information system. Results: After eight months of predictions, the technique generated reliable results, with an average accuracy of 97% (observed for147 days) for confirmed cases, 96% (observed for 161 days) for deaths and 86% (observed for 72 days) for Intensive Care Unit bed occupancy. Conclusion: These bulletins have become a useful decision-making tool for public managers, assisting in the reallocation of hospital resources and optimization of COVID-19 control strategies in various regions of the state of Pará.

Genome of Leptospira borgpetersenii strain 4E, a highly virulent isolate obtained from Mus musculus in southern Brazil

A previous study by our group reported the isolation and characterisation of Leptospira borgpetersenii serogroup Ballum strain 4E. This strain is of particular interest because it is highly virulent in the hamster model. In this study, we performed whole-genome shotgun genome sequencing of the strain using the SOLiD sequencing platform. By assembling and analysing the new genome, we were able to identify novel features that have been previously overlooked in genome annotations of other strains belonging to the same species.

Genome sequence of a multidrug-resistant Corynebacterium striatum isolated from bloodstream infection from a nosocomial outbreak in Rio de Janeiro, Brazil

Multidrug-resistant (MDR) Corynebacterium striatum has been cited with increased frequency as pathogen of nosocomial infections. In this study, we report the draft genome of a C. striatum isolated from a patient with bloodstream infection in a hospital of Rio de Janeiro, Brazil. The isolate presented susceptibility only to tetracycline, vancomycin and linezolid. The detection of various antibiotic resistance genes is fully consistent with previously observed multidrug-resistant pattern in Corynebacterium spp. A large part of the pTP10 plasmid of MDR C. striatum M82B is present in the genome of our isolate. A SpaDEF cluster and seven arrays of CRISPR-Cas were found.