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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Ciclo de Colóquios Online do Instituto de Física (2020 : Niterói, RJ) | - |
Autor(es): dc.contributor | Canabarro, Askery | - |
Autor(es): dc.contributor | Linares, Roberto | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:44:29Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:44:29Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-10-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-10-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-05-27 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.youtube.com/watch?v=WsFPJu9EYQk | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/15268 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/776593 | - |
Descrição: dc.description | Ciclo de Colóquios do IF-UFF 2020 | - |
Descrição: dc.description | Live fruto de um trabalho onde os autores propõem um modelo epidemiológico do tipo SIRD baseado em dados baseados em dados e estruturado por censo, capaz de prever a disseminação do COVID-19 no Brasil. Modelaram o cenário atual de escolas e universidades fechadas, distanciamento social de indivíduos acima de 60 anos e quarentena domiciliar voluntária para mostrar que isso levou a uma redução considerável no número de infecções em comparação com um cenário sem medidas de controle. Não obstante, o modelo prevê que as medidas atuais não são suficientes para evitar a sobrecarga do sistema de saúde, uma vez que a demanda por unidades de terapia intensiva em breve ultrapassará o número disponível. Mostraram também que uma quarentena intensa e urgente pode ser a única solução para evitar esse cenário e, consequentemente, minimizar o número de casos graves e óbitos. Por outro lado, demonstraram que o relaxamento precoce das medidas de isolamento em curso levaria a um aumento de milhões de infecções em um curto período de tempo e ao colapso consecutivo do sistema de saúde. | - |
Formato: dc.format | mp4 | - |
Formato: dc.format | 01h16min12s | - |
Formato: dc.format | video/mpeg | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistema de saúde | - |
Palavras-chave: dc.subject | UTI | - |
Palavras-chave: dc.subject | CTI | - |
Palavras-chave: dc.subject | Distanciamento social | - |
Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 | - |
Palavras-chave: dc.subject | 2019 n-CoV | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sars-CoV-2 | - |
Palavras-chave: dc.subject | Coronavírus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Novo coronavírus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Betacoronavirus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pandemias | - |
Palavras-chave: dc.subject | Isolamentos social | - |
Palavras-chave: dc.subject | Quarentena | - |
Palavras-chave: dc.subject | Unidades de Terapia Intensiva | - |
Título: dc.title | Data-driven study of the COVID-19 pandemic in Brazil | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Vídeo (Live) | - |
Tipo de arquivo: dc.type | PAL-M (Brasil/Europa) | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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