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Modelos bayesianos para estimação da taxa de ataque de epidemias

Processo: 19/21858-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2021
Vigência (Término): 30 de novembro de 2023
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:Vitor Heloiz Nascimento
Beneficiário:Carlos Augusto Prete Junior
Instituição-sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Epidemiologia   COVID-19   Estudos soroepidemiológicos   Sistemas não lineares   Processamento de sinais   Redes bayesianas   Análise estatística   Pandemias

Resumo

A inferência do percentual da população infectada por um agente infeccioso (taxa de ataque) em tempo real é fundamental para o monitoramento de epidemias emergentes e predição das trajetórias futuras de epidemias. A estimativa da taxa de ataque é dificultada na prática pelo alto custo de testagem em massa, por atrasos no registro de testes em pacientes hospitalizados, e no caso de doenças como COVID-19, pelo alto índice de pacientes assintomáticos ou com sintomas leves, que não chegam a procurar os serviços de saúde. Uma forma de baixo custo para estimar a taxa de ataque em tempo real é fazer medidas de soroprevalência na população, através de testes em amostras de doadores de sangue. No entanto, esses testes são afetados por vieses causados pelo fenômeno da sororeversão, que ocorre em diversos ensaios e consiste em uma queda da reatividade do teste ao longo do tempo, levando a um decaimento da sensibilidade e dificultando a obtenção de estimativas confiáveis de soroprevalência. Neste projeto, propõe-se desenvolver modelos Bayesianos que permitam a estimativa da soroprevalência corrigida pela sororeversão. Também propõe-se estudar a identificabilidade prática destes modelos, permitindo o cálculo do número de amostras para que a estimativa de soroprevalência seja aceitável. Finalmente, propõe-se estudar a sensibilidade das estimativas às distribuições a priori dos parâmetros assumidas pelo modelo. Como modelos Bayesianos são utilizados em diversas áreas, e como problemas de identificabilidade aparecem em inúmeras aplicações científicas, espera-se que os algoritmos desenvolvidos tenham ampla aplicação. (AU)

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Publicações científicas (4)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
VERNAL, SEBASTIAN; NAHAS, ANDRESSA K.; NETO, FRANCISCO CHIARAVALLOTI; PRETE JUNIOR, CARLOS A.; CORTEZ, ANDRE L.; SABINO, ESTER CERDEIRA; LUNA, EXPEDITO JOSE DE ALBUQUERQUE. Geoclimatic, demographic and socioeconomic characteristics related to dengue outbreaks in Southeastern Brazil: an annual spatial and spatiotemporal risk model over a 12-year period. Revista do Instituto de Medicina Tropical de São Paulo, v. 63, . (18/14389-0, 19/21858-0)
PRETE JR, CARLOS A.; NASCIMENTO, VITOR H.; LOPES, CASSIO G.. Optimal Passive Source Localization for Acoustic Emissions. Entropy, v. 23, n. 12, . (19/21858-0, 18/12579-7)
FARIA, NUNO R.; MELLAN, THOMAS A.; WHITTAKER, CHARLES; CLARO, INGRA M.; CANDIDO, DARLAN DA S.; MISHRA, SWAPNIL; CRISPIM, MYUKI A. E.; SALES, FLAVIA C.; HAWRYLUK, IWONA; MCCRONE, JOHN T.; et al. Genomics and epidemiology of the P.1 SARS-CoV-2 lineage in Manaus, Brazil. Science, v. 372, n. 6544, p. 815+, . (19/24251-9, 16/18445-7, 18/14389-0, 19/21568-1, 20/04272-9, 18/25468-9, 17/13981-0, 19/12000-1, 19/21858-0, 18/17176-8, 19/07544-2, 20/04558-0, 18/12579-7, 19/21301-5)
PRETE, JR., CARLOS A.; BUSS, LEWIS F.; BUCCHERI, RENATA; ABRAHIM, CLAUDIA M. M.; SALOMON, TASSILA; CRISPIM, MYUKI A. E.; OIKAWA, MARCIO K.; GREBE, EDUARD; DA COSTA, ALLYSON G.; FRAIJI, NELSON A.; et al. einfection by the SARS-CoV-2 Gamma variant in blood donors in Manaus, Brazi. BMC INFECTIOUS DISEASES, v. 22, n. 1, . (19/21858-0, 18/14389-0)

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