
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Bastos, Saulo B. | - |
| Autor(es): dc.creator | Morato, Marcelo M. | - |
| Autor(es): dc.creator | Cajueiro, Daniel Oliveira | - |
| Autor(es): dc.creator | Normey Rico, Julio E. | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-10-23T15:56:34Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-10-23T15:56:34Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-04-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-04-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-18 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.unb.br/handle/10482/40487 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1016/j.aej.2021.03.004 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/895952 | - |
| Descrição: dc.description | The COVID-19 pandemic (SARS-CoV-2 virus) is the global crisis of our time. The absence of mass testing and the relevant presence of asymptomatic individuals causes the available data of the COVID-19 pandemic in Brazil to be largely under-reported regarding the number of infected individuals and deaths. We develop an adapted Susceptible-Infected-Recovered (SIR) model, which explicitly incorporates the under-reporting and the response of the population to public health policies (confinement measures, widespread use of masks, etc). Large amounts of uncertainty could provide misleading predictions of the COVID-19 spread. In this paper, we discuss the role of uncertainty in these model-based predictions, which is illustrated regarding three key aspects: (i) Assuming that the number of infected individuals is under-reported, we demonstrate anticipation regarding the infection peak. Furthermore, while a model with a single class of infected individuals yields forecasts with increased peaks, a model that considers both symptomatic and asymptomatic infected individuals suggests a decrease of the peak of symptomatic cases. (ii) Considering that the actual amount of deaths is larger than what is being registered, we demonstrate an increase of the mortality rates. (iii) When we consider generally under-reported data, we demonstrate how the transmission and recovery rate model parameters change qualitatively and quantitatively. We also investigate the “the uncertainty tripod”: under-reporting level in terms of cases, deaths, and the true mortality rate of the disease. We demonstrate that if two of these factors are known, the remainder can be inferred, as long as proportions are kept constant. The proposed approach allows one to determine the margins of uncertainty by assessments on the observed and true mortality rates. | - |
| Descrição: dc.description | Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Economia (FACE ECO) | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Publicador: dc.publisher | Published by Elsevier BV on behalf of Faculty of Engineering, Alexandria University | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | © 2021 THE AUTHORS. Published by Elsevier BV on behalf of Faculty of Engineering, Alexandria University.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Covid-19 - Brasil | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sub-relatório | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelo SIR | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Incerteza | - |
| Título: dc.title | The COVID-19 (SARS-CoV-2) uncertainty tripod in Brazil : assessments on model-based predictions with large under-reporting | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: