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Análise e avaliação do risco de contágio da COVID-19 em Moçambique
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|---|---|---|---|---|
| 8.51 MB | Adobe PDF |
Authors
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Abstract(s)
A COVID-19 é uma doença viral com impacto relevante para saúde pública de um País, com destaque para os sistemas de saúde devido a sua rápida propagação. Para a
compreensão da forma de transmissão e a análise da distribuição espacial dos casos da COVID-19, são descritos nesta tese um conjuntos de modelos matemáticos e estatísticos, que são usualmente mais aplicados na modelação de doenças infeciosas. São ainda apresentados e descritos, vários métodos e técnicas úteis para avaliação do risco na epidemiologia.
A tese avalia e estima o risco de contágio da COVID-19 em Moçambique, a partir da metodologia mapeamento de doenças, recorrendo a aplicação dos modelos ICAR, BYM , BYM2 e Leroux, que foram formulados baseando-se na estrutura bayesiana hierárquica. Estes modelos foram propostos para capturar a dependência espacial
entre as regiões vizinhas, permitindo uma estimativa mais precisa do risco relativo.
Os modelos ICAR, BYM , BYM2 e Leroux, foram ajustados com o pacote R-INLA e para seleção do modelo aplicado para estimar o risco relativo de contágio da COVID-19 foram aplicados os critérios de Informação do Desvio e de Watanabe-Akaike, para além do Logaritmo da Pseudo-Verossimilhança Marginal e a visualização gráfica. São
também aplicados, neste trabalho, os testes para deteção de agrupamentos da doença.
Ao concluir a tese, ficou evidente que em termos comparativos a região Sul de Moçambique apresentou um risco relativo de contágio da COVID-19 mais alto, com destaque
para Cidade de Maputo que apresentou um valor bastante elevado.
COVID-19 is a viral disease with signi cant impact on a country's public health, particularly on healthcare systems, due to its rapid spread. This thesis describes a set of mathematical and statistical models applied to the understanding of COVID-19 transmission and the spatial distribution of cases. Various methods and techniques useful for epidemiological risk assessment are also presented and described. The thesis evaluates and estimates the contagion risk of COVID-19 in Mozambique using disease mapping methodology, applying ICAR, BYM, BYM2, and Leroux models based on a hierarchical Bayesian structure. These models are designed to capture spatial dependence among neighboring regions, enabling a more precise estimation of relative risk. The ICAR, BYM, BYM2, and Leroux models are tted with the R-INLA package, and model selection for estimating the relative contagion risk of COVID-19 is based on Deviance Information Criterion, Watanabe-Akaike Information Criterion, Logarithm of Marginal Pseudo-Likelihood, and graphical visualization. This work also applies tests for disease cluster detection. In conclusion, it became evident that, in comparative terms, the Southern region of Mozambique exhibited a higher relative contagion risk of COVID-19, with the City of Maputo showing particularly elevated risk.
COVID-19 is a viral disease with signi cant impact on a country's public health, particularly on healthcare systems, due to its rapid spread. This thesis describes a set of mathematical and statistical models applied to the understanding of COVID-19 transmission and the spatial distribution of cases. Various methods and techniques useful for epidemiological risk assessment are also presented and described. The thesis evaluates and estimates the contagion risk of COVID-19 in Mozambique using disease mapping methodology, applying ICAR, BYM, BYM2, and Leroux models based on a hierarchical Bayesian structure. These models are designed to capture spatial dependence among neighboring regions, enabling a more precise estimation of relative risk. The ICAR, BYM, BYM2, and Leroux models are tted with the R-INLA package, and model selection for estimating the relative contagion risk of COVID-19 is based on Deviance Information Criterion, Watanabe-Akaike Information Criterion, Logarithm of Marginal Pseudo-Likelihood, and graphical visualization. This work also applies tests for disease cluster detection. In conclusion, it became evident that, in comparative terms, the Southern region of Mozambique exhibited a higher relative contagion risk of COVID-19, with the City of Maputo showing particularly elevated risk.
Description
Tese de Doutoramento em Matemática Aplicada e Modelação, apresentada à Universidade Aberta
Keywords
COVID-19 R-INLA Mapeamento de doenças Modelos Bayesianos Hierárquicos Modelação estatística Moçambique Disease mapping Hierarchical Bayesian Models Statistical modeling