Modelling the impact of school reopening and contact tracing strategies on Covid-19 dynamics in different epidemiologic settings in Brazil

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de Goiás (UFG)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversity of Oxford-
Autor(es): dc.contributorInstituto de Matemática e Estatística-
Autor(es): dc.contributorFaculdade de Medicina-
Autor(es): dc.contributorUniversidade de São Paulo (USP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do ABC (UFABC)-
Autor(es): dc.creatorBorges, Marcelo Eduardo-
Autor(es): dc.creatorFerreira, Leonardo Souto-
Autor(es): dc.creatorPoloni, Silas-
Autor(es): dc.creatorBagattini, Angela Maria-
Autor(es): dc.creatorFranco, Caroline-
Autor(es): dc.creatorda Rosa, Michelle Quarti Machado-
Autor(es): dc.creatorSimon, Lorena Mendes-
Autor(es): dc.creatorCamey, Suzi Alves-
Autor(es): dc.creatorKuchenbecker, Ricardo de Souza-
Autor(es): dc.creatorPrado, Paulo Inácio-
Autor(es): dc.creatorDiniz-Filho, José Alexandre Felizola-
Autor(es): dc.creatorKraenkel, Roberto André-
Autor(es): dc.creatorCoutinho, Renato Mendes-
Autor(es): dc.creatorToscano, Cristiana Maria-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T22:04:06Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T22:04:06Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-29-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-11-30-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.gloepi.2022.100094-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/247937-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/247937-
Descrição: dc.descriptionWe simulate the impact of school reopening during the COVID-19 pandemic in three major urban centers in Brazil to identify the epidemiological indicators and the best timing for the return of in-school activities and the effect of contact tracing as a mitigation measure. Our goal is to offer guidelines for evidence-based policymaking. We implement an extended SEIR model stratified by age and considering contact networks in different settings – school, home, work, and community, in which the infection transmission rate is affected by various intervention measures. After fitting epidemiological and demographic data, we simulate scenarios with increasing school transmission due to school reopening, and also estimate the number of hospitalization and deaths averted by the implementation of contact tracing. Reopening schools results in a non-linear increase in reported COVID-19 cases and deaths, which is highly dependent on infection and disease incidence at the time of reopening. When contact tracing and quarantining are restricted to school and home settings, a large number of daily tests is required to produce significant effects in reducing the total number of hospitalizations and deaths. Policymakers should carefully consider the epidemiological context and timing regarding the implementation of school closure and return of in-person school activities. While contact tracing strategies prevent new infections within school environments, they alone are not sufficient to avoid significant impacts on community transmission.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionMinistério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Federal de Goiás Instituto de Patologia Tropical e Saúde Pública, Rua 235, s/n.°, Setor Leste Universitário, Goiânia-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Física Teórica - Universidade Estadual Paulista, Rua Dr. Bento Teobaldo Ferraz, 271, Várzea da Barra Funda, SP-
Descrição: dc.descriptionBig Data Institute Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery Nuffield Department of Medicine University of Oxford, Old Road Campus-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Ecologia Instituto de Ciências Biológicas Universidade Federal de Goiás, CP 131, Goiânia-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Federal do Rio Grande do Sul Instituto de Matemática e Estatística Departamento de Estatística, Avenida Bento Gonçalves, 9500, Agronomia, RS-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Federal do Rio Grande do Sul Programa de Pós-graduação em Epidemiologia Faculdade de Medicina, Campus Saúde, Rua Ramiro Barcelos, 2400, 2° andar, Floresta, RS-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Biociências - Universidade de São Paulo, A101, Tv. 14, Butantã, SP-
Descrição: dc.descriptionCentro de Matemática Computação e Cognição - Universidade Federal do ABC, Avenida dos Estados, 5001, Santa Terezinha, SP-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Física Teórica - Universidade Estadual Paulista, Rua Dr. Bento Teobaldo Ferraz, 271, Várzea da Barra Funda, SP-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2016/01343-7-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2017/26770-8-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2018/24037-4-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás: 201810267000023-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2019/26310-2-
Descrição: dc.descriptionCAPES: 305269/2020-8-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 311832/2017-2-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 312378/2019-0-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 313055/2020-3-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 315854/2020-0-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 315866/2020-9-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 402834/2020-8-
Descrição: dc.descriptionMinistério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações: 465610/2014-5-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationGlobal Epidemiology-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectBrazil-
Palavras-chave: dc.subjectCOVID-19-
Palavras-chave: dc.subjectDecision support techniques-
Palavras-chave: dc.subjectDynamic transmission models-
Palavras-chave: dc.subjectNon-pharmaceutical interventions-
Palavras-chave: dc.subjectSchools-
Título: dc.titleModelling the impact of school reopening and contact tracing strategies on Covid-19 dynamics in different epidemiologic settings in Brazil-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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