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Prediction of cumulative rate of COVID-19 deaths in Brazil: a modeling study / Projeção da taxa cumulativa de óbitos por COVID-19 no Brasil: um estudo de modelagem
Melo, Géssyca Cavalcante de; Duprat, Irena Penha; Araújo, Karina Conceição Gomes Machado de; Department of Environmental HealthFischer, Frida Marina; Araújo Neto, Renato Américo de.
  • Melo, Géssyca Cavalcante de; Universidade Estadual de Ciências da Saúde. Maceió. BR
  • Duprat, Irena Penha; Universidade Estadual de Ciências da Saúde. Maceió. BR
  • Araújo, Karina Conceição Gomes Machado de; Universidade Federal de Sergipe. Graduate Program of Health Sciences. Aracaju. BR
  • Department of Environmental HealthFischer, Frida Marina; Universidade de São Paulo. School of Public Health. Department of Environmental HealthFischer, Frida Marina. São Paulo. BR
  • Araújo Neto, Renato Américo de; Centro Universitário Mauricio de Nassau. Maceió. BR
Rev. bras. epidemiol ; 23: e200081, 2020. tab, graf
Article in English | LILACS | ID: biblio-1126057
ABSTRACT
ABSTRACT

Objective:

Estimating the potential number of COVID-19 deaths in Brazil for the coming months.

Methods:

The study included all confirmed cases of COVID-19 deaths, from the first confirmed death on March 17th to May 15th, 2020. These data were collected from an official Brazilian website of the Ministry of Health. The Boltzmann function was applied to a data simulation for each set of data regarding all states of the country.

Results:

The model data were well-fitted, with R2 values close to 0.999. Up to May 15th, 14,817 COVID-19 deaths have been confirmed in the country. Amazonas has the highest rate of accumulated cases per 1,000,000 inhabitants (321.14), followed by Ceará (161.63). Rio de Janeiro, Roraima, Amazonas, Pará, and Pernambuco are estimated to experience a substantial increase in the rate of cumulative cases until July 15th. Mato Grosso do Sul, Paraná, Minas Gerais, Rio Grande do Sul, and Santa Catarina will show lower rates per 1,000,000 inhabitants.

Conclusion:

We estimate a substantial increase in the rate of cumulative cases in Brazil over the next months. The Boltzmann function proved to be a simple tool for epidemiological forecasting that can assist in the planning of measures to contain COVID-19.
RESUMO
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 pelo Ceará (161,63). Estimou-se que os estados do 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.
Subject(s)


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Pneumonia, Viral / Coronavirus Infections / Forecasting / Models, Theoretical Type of study: Incidence study / Prognostic study / Risk factors Limits: Humans Country/Region as subject: South America / Brazil Language: English Journal: Rev. bras. epidemiol Journal subject: Epidemiology / Public Health Year: 2020 Type: Article Affiliation country: Brazil Institution/Affiliation country: Centro Universitário Mauricio de Nassau/BR / Universidade Estadual de Ciências da Saúde/BR / Universidade Federal de Sergipe/BR / Universidade de São Paulo/BR

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MEDLINE

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LILACS

LIS


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