Análise da dinâmica de uma rede para a dengue

• Main Author: Laura Victoria Forero Vega
• Other Authors: Sergio Muniz Oliva Filho
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2017
• Subjects: Caminhos mais prováveis; Dengue no Brasil; Distância efetiva; Modelagem epidemiológica; Redes; Dengue in Brazil; Effective distance; Epidemic modeling; More probable paths; Networks
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-13112017-113623/

Na modelagem epidemiológica é importante descrever situações da vida real, neste caso baseados no artigo (Brockmann; Helbing, 2013) apresentamos um modelo da dinâmica da propagação de uma doença infecciosa numa população que está divida em regiões e entre alguma delas existe mobilidade, representados por uma rede. Com o fim de saber se dada uma origem em quanto tempo e quantos casos são esperados nas outras regiões, expomos a definição da distância efetiva e consequentemente os caminhos mais prováveis dependente da mobilidade que respondem as questões. A dengue é uma doença infecciosa que vem sendo uma preocupação no mundo, particularmente no Brasil é um problema de saúde pública. No ano 2012 o estado de Rio de Janeiro reportou 13 cidades com maior incidência nas quais 7 delas estão correlacionadas, porém não é estabelecido como foi a mobilidade para ter estes resultados. Nós propomos aplicamos o modelo mencionado, obtendo as probabilidades das viagens entre estas cidades. === In epidemiological modeling it is important to describe real-life situations, in this case based on the article (\\cite) we present a model of the dynamics of the spread of an infectious disease in a population that is divided into regions and between some of them there is mobility, represented by a network In order to know if given an origin in how long and how many cases are expected in the other regions, we present the definition of the effective distance and consequently the most likely paths depending on the mobility that answer the questions. Dengue is an infectious disease that has been a concern in the world, particularly in Brazil is a problem of public health. In the year $ 2012 $ the state of Rio de Janeiro reported 13 cities with higher incidence in which $ 7$ of them are correlated, but it is not established how mobility was to have these results. We propose apply the mentioned model, obtaining the probabilities of travel between these cities.