O Instituto de Ciências Exatas e da Terra (ICET) da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) desenvolveu um estudo, por meio de um modelo matemático aliado à ferramentas computacionais, capaz de desenhar a velocidade de expansão da Covid-19 pelo Brasil.
“Nós analisamos basicamente dois cenários para verificar a influência desses cenários na dinâmica de transmissão da doença na nossa população. No primeiro cenários nós temos a situação em que os indivíduos estão distribuídos e nenhuma política de restrição de movimentação é implementada.(…) No segundo cenários nós analisamos uma situação em que são adotadas políticas de restrição de movimentação, como por exemplo a redução do transporte coletivo”, explica o autor do estudo e professor do Departamento de Matemática, Moiseis Cecconello.
O modelo utilizado pelo matemático é conhecido como SIR, em que os indivíduos de uma população são classificados como suscetíveis a contrair uma doença, em infectados – que abrange os que estão doentes e os cidadãos recuperados, e aqueles que após o período de infecção se recuperaram.
Abaixo, assista à explicação detalhada e confira os gráficos do estudo:
“Como foi possível observar, no primeiro cenário, há um rápido crescimento no número de pessoas infectadas na população, ou seja, temos um rápido espalhamento de infectados em um curto período de tempo”, destacou Cecconello.
“Já no segundo cenário, ainda há a disseminação da doença, porém, com uma velocidade muito mais lenta, permitindo assim a recuperação dos indivíduos de modo que não afete o Sistema de Saúde”, completou o professor.
De acordo com a análise, adotar políticas de restrição na movimentação de pessoas e evitar aglomerações faz com que a disseminação da doença ocorra de forma gradual. “Desta forma, nós constatamos a importância da conscientização da população para evitar espaços de aglomeração neste período de contágio que estamos vivendo agora”, ressaltou o matemático.
