Matemático diz que curva de casos subiu a partir do dia 20 de abril, e que só isolamento pode reduzir contaminação. Capital fluminense tem 670 mortes e 7.283 casos confirmados da doença.
O Instituto de Matemática da UFRJ prevê que o número de casos de Covid-19 no município do Rio pode chegar a quase 11 mil no dia 12 de maio. A estimativa foi feita pelo professor Heudson Mirandola.
Até esta segunda-feira (4), foram registradas 670 mortes e 7.283 casos no município. Em todo o estado, 1065 pessoas já morreram e 11721 pessoas foram contaminadas.
Segundo o professor Heudson Mirandola, a curva dos casos no Rio aumentou na análise feita no dia 20 de abril, e o isolamento precisa ser de pelo menos 75% para que o cenário melhore. Atualmente, segundo ele, os índices estão entre 65% e 70%.
E completa:
"As projeções dizem o seguinte: que o prefeito, os responsáveis têm que ter pressa. Esse é um indicador importante para a prefeitura".
Nesta terça-feira (5), um levantamento da própria prefeitura revelou que o isolamento teria caído de 79% para 74%, e que a movimentação aumentou em vários bairros, como Copacabana e Botafogo.
Mirandola revelou que os casos aumentaram em 587% no período de um mês.
"Nós estamos no dia 4 de maio, com 7,2 mil casos. No dia 4 de abril, tínhamos 982 pessoas contaminadas. Se em 4 de abril eu chegasse e desse uma projeção dessa, provavelmente me chamariam de louco. Então, esse cenário é possível", alertou.
A presidente da Sociedade Brasileira de Infectologia, Tânia Vergara, concorda com a avaliação e também defende o isolamento social para diminuir o número de casos.
Para o especialista a forma mais efetiva de diminuir a curva de contágio já é conhecida: o isolamento social. Mesmo assim, alerta que muitas pessoas desrespeitam a quarentena nos finais de semana.
"Se nós não estivéssemos cumprindo um certo isolamento social, provavelmente o sistema público já teria colapsado desde o dia 15. A gente precisaria de mais de 1,5 mil leitos clínicos. Nos finais de semana as pessoas descumprem quarentena, porque as pessoas querem sair, ir à praia, encontrar os amigos. Durante a semana, até cumprem. Ruim é quando as pessoas decidem ignorar a quarentena, e aí começa a ficar tudo desordenado", disse Heudson.
Na última semana, Barra da Tijuca, na Zona Oeste, e Copacabana, na Zona Sul, tiveram intensa movimentação nos comércios e nas praias. Os dois bairros são líderes de estatísticas de casos.
Copacabana já teve 37 mortes confirmadas pela doença, enquanto a Barra, 22.
Para o professor, se o índice de isolamento tivesse caído para 40%, o quadro seria catastrófico.
"Se tivéssemos um quadro de isolamento de apenas 40%, teríamos em torno de 24 mil casos no dia 1º de maio. Seria uma catástrofe urbana. Lembrando que tivemos a gripe espanhola, com pessoas morrendo nas ruas. Talvez nosso cenário não seria muito diferente desse", disse ele.
"Com 75% de isolamento social, a curva de contágio despenca. Seria um pouco mais de esforço. A diferença parece pouca, mas representa milhares de pessoas deixando de contaminar outras", avaliou.
Tânia Vergara, no entanto, crê que o cenário não depende de um único fator.
"Depende de quantas pessoas cada pessoa infectada infecta. O nome disso é R0 e ele depende de muitas variáveis, algumas relacionadas ao próprio vírus, outras ao hospedeiro, e ainda pode ser influenciado por condições climáticas e sócio econômicas. Se o R0 altera, a curva de progressão altera também", explicou.
Segundo ela, essa análise, no entanto, vem mudando nos últimos meses.
"Para Covid-19, se pensava que uma pessoa contaminada poderia infectar de duas a três pessoas. Agora, se pensa entre cinco e seis".
Além do respeito ao isolamento social, a maior oferta de testes rápidos também é considerada fundamental por Heudson Mirandola.
"É muito importante diminuir a taxa de contágio. Mas o recado mais importante é sobre os testes. Pense em três caixas: o infectado, que tem todos os sintomas; o assintomático, que é impossível de diagnosticar; e o diagnosticado. Este último, quando sabe do seu contágio, ele se isola, porque não quer contagiar a própria família. Então, quanto mais testes, melhor. E, uma vez que você sabe que está infectado, o cuidado com a saúde passa a ser muito maior", argumentou o especialista.
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Título: Introduzindo covariáveis para explicar a formação de grupos de amizade em modelos bloco estocásticos
Data: 07 de maio de 2020 (quinta-feira)
Horário: 10h30
O link do Google Meet para a defesa é https://meet.google.com/foq-cooo-qfz.
Resumo: Neste trabalho investigamos a modelagem introduzida por Tallberg (2004) para explicar a formação de clusters em modelos bloco estocásticos com a introdução de variáveis explicativas, considerando abordagem Bayesiana. Um algoritmo MCMC foi implementado e testado em diferentes conjuntos de dados simulados, para os quais, em geral, obtivemos estimativas satisfatórias. Por fim, a metodologia proposta foi aplicada a um conjunto de dados reais, retratando a rede de amizades entre estudantes de uma escola em Glasgow, Escócia.
Ao entrar na sala, desligue as câmeras e os microfones , para evitar problemas de conexão. A defesa será gravada e posteriormente disponibilizada.
Título: Dynamic Clustering of Time Series Data.
Data: 04/05/2020
Horário: 10h00
Resumo: We propose a new method for clustering multivariate time-series data based on Dynamic Linear Models. Whereas usual time-series clustering methods obtain static membership parameters, our proposal allows each time-series to dynamically change their cluster memberships over time. In this context, a mixture model is assumed for the time series and a flexible Dirichlet evolution for mixture weights allows for smooth membership changes over time. Posterior estimates and predictions can be obtained through Gibbs sampling, but a more efficient method for obtaining point estimates is presented, based on Stochastic Expectation-Maximization and Gradient Descent. Finally, two applications illustrate the usefulness of our proposed model to model both univariate and multivariate time-series: World Bank indicators for the renewable energy consumption of EU nations and the famous Gapminder dataset containing life-expectancy and GDP per capita for various countries.
Banca Examinadora:
Thaís C. O. Fonseca (Presidente)
Guilherme Ost (DME, UFRJ)
Daniel Ratton Figueiredo (Pesc, UFRJ)
Marina Paez (Suplente)
Título: Sobre os espectros dinâmicos de Lagrange e Markov
Data: 5 de maio de 2020
Horário: 11h
Transmissão ao vivo no Zoom
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ID da reunião: 872 8762 9418
Senha: 417853
Desde 16 de março de 2020, apenas atividades essenciais foram mantidas de formas presencial na UFRJ. Com o avanço da pandemia e a importância cada vez maior de nos mantermos no domicílio, a Administração Central da UFRJ elaborou o seguinte Formulário de Acesso a Recursos Remotos a ser preenchido e enviado pelos Discentes (Ensino Básico, Graduação e Pós-Graduação), Técnico-administrativos e Docentes.
Nosso objetivo é coletar informações sobre as condições de acesso domiciliar a recursos remotos de nosso corpo social, a fim de traçar a melhor estratégia para a continuidade das atividades acadêmico-administrativas e a implantação futura de politicas que permitam a melhor comunicação remota entre os membros da UFRJ.
Lembre-se, o sucesso desta ação depende principalmente da contribuição dos atores envolvidos. Assim, solicitamos que todos respondam este formulário o mais breve possível.
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