publication . Conference object . 2020

Inferência dos Estágios Iniciais da COVID-19 em Portugal

F. C. Batista; Americo Cunha;
Open Access Portuguese
  • Published: 23 Nov 2020
  • Publisher: HAL CCSD
  • Country: France
Abstract
International audience; Currently, the new SARS-Cov-2 coronavirus is a threat to the world population health. The apparent rapid spread of the virus has created a pandemic, and countries around the world are struggling with an increase in infected cases. In this sense, this article is part of that effort to try to better understand the initial dynamics of COVID-19 in Portugal, seeking estimate a probable date for the epidemic outbreak beginning. Using the information provided by the health authorities and using the classic logistic model, a model for the initial stages of the disease in the country is presented with the notion of its respective uncertainty. This model allows to infer an interval for the occurrence of the first case of COVID-19 in Portugal that is prior to the official notification.; Atualmente, o novo coronavírus SARS-Cov-2 é uma ameaça à saúde da população mundial. A aparente rápida disseminação do vírus criou uma pandemia, e países em todo o mundo estão a lutar com um aumento de casos infetados. Neste sentido, o presente artigo insere-se nesse esforço de tentar compreender melhor a dinâmica inicial da COVID-19 em Portugal, em particular, com vistas para estimar uma provável data de início do surto epidêmico. Utilizando a informação veiculada pelas autoridades de saúde e usando o modelo logístico clássico, é apresentada uma modelagem dos estágios iniciais da doença no país, com a noção da sua respetiva incerteza. Esse modelo permite inferir um intervalo para a ocorrência do primeiro caso de COVID-19 em Portugal que é anterior à notificação oficial.
Persistent Identifiers
Subjects
free text keywords: COVID-19 in Portugal, SARS-Cov-2, Mathematical epidemiology, Epidemic model, COVID-19 em Portugal, Epidemiologia matemática, Modelo epidêmico, Regressão logística, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [NLIN]Nonlinear Sciences [physics], Logistic regression Palavras-chaves: COVID-19 em Portugal
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