Mathematical modelling of epidemiological systems: from data and equations to public health implications

Autor(es)

Caroline Franco

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Paulo. 2022-05-24.
• Instituição: Universidade Estadual Paulista (Unesp). Instituto de Física Teórica (IFT). São Paulo
• Data de defesa: 2022-01-21
• Orientador: Roberto André Kraenkel

Resumo

A modelagem matemática de doenças infecciosas é um campo extremamente interdisciplinar no qual se faz necessário combinar conhecimentos obtidos a partir de diferentes especialidades, culturas e disciplinas científicas. Com base em dados biológicos e epidemiológicos disponíveis, modelos compartimentais podem ser construídos sob medida visando responder a diferentes questões científicas referentes à dinâmica de propagação de um doença dentro de uma dada população. Em nossos modelos descrevendo a dinâmica de COVID-19 e malária aqui apresentados, utilizamos diferentes estruturas para solucionar diferentes problemas. Através da abordagem introduzida pelo modelo CoMo, produzimos um modelo robusto para simular o efeito de diferentes cenários de intervenções não-farmacêuticas na redução de casos e mortes, durante a pandemia de COVID-19. Esse modelo foi utilizado para apoiar a implementação de políticas públicas a níveis nacional e internacional. Levando em conta heterogeneidades na rede de contatos entre domicílios, também contribuímos ao preeencher a lacuna metodológica existence entre modelos a nível populacional e domiciliar, usando idéias extraídas da teoria de percolação em redes. Ainda no contexto de modelos para COVID-19, desenvolvemos outras estruturas visando responder diferentes questões científicas. Simplicações na estruturação etária e na implementação de intervenções foram utilizadas para que se pudesse melhor avaliar e otimizar o efeito de intervenções únicas (viz. reabertura de escolas e vacinação) ou estimar parâmetros de relevância epidemiológica (viz. transmissibilidade de novas variantes). No contexto de malária endêmica, descrevemos modelos independentes para diferentes espécies, que são atestadamente úteis para informar tomadas de decisão no contexto de saúde pública. Visto que múltiplas espécies coexistem no meio ambiente, também levamos em conta a avaliação de sua carga combinada e o efeito de possíveis interações interespecíficas. Neste contexto, propusemos uma nova abordagem metodológica que viabiliza o desenvolvimento de modelos incluindo multiplas espécies e provamos analiticamente sua validade em regimes de interações fracas. Tal abordagem proporcionou o devido suporte teórico para estruturas de modelos já sendo adotadas para informar tomadas de decisão em saúde pública. Nossas contribuições englobam tanto o desenvolvimento de metodologias teóricas que fundamentam a construção de modelos mais robustos, quanto o desenvolvimento de tais modelos visando apoiar tomadas de decisão em saúde pública. (AU)

• Processo FAPESP: 17/26770-8 - Modelagem matemática em Biologia de Populações a partir de séries temporais: aplicações em Epidemiologia e Ecologia
• Beneficiário: Caroline Franco
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado