Uma abordagem diferencial para determinação das taxas de infecção e reinfecção das variantes do vírus SARS-COV-2
COVID-19, Pandemia Global, Modelos SIR, Otimização Não-linear
O presente estudo pretende utilizar um modelo SEIR (susceptíveis, expostos, infectados e recuperados) para analisar a dinâmica de propagação da COVID-19 no Brasil. Para determinar as taxas de infecção e reinfecção, foram empregados dados reais sobre vacinas e novos casos, além de uma abordagem de minimização da função de erro, aos quais ajustamos a saída do modelo. O modelo SEIR incorpora compartimentos para suscetíveis (S), expostos (E), infectados (I) e recuperados (R). A otimização das taxas de infecção e reinfecção permite um ajuste mais preciso do modelo aos dados reais, melhorando a capacidade de prever tendências futuras e informar estratégias de saúde pública. Também abordamos a incorporação dos vacinados no modelo, bem como os ajustes a serem realizados. Além disso, fazemos uma revisão abrangente das abordagens de modelagem da COVID-19, tanto determinísticas quanto probabilísticas, oferecendo uma visão das diferentes ferramentas disponíveis para entender e prever o espalhamento da COVID-19.