@InProceedings{CorreaSSBAMAR:2020:SePrVa,
author = "Correa, L{\'{\i}}gia Negri and Silva, Paulo Alexandre da and
Santos, Marina Moreira and Barbosa, Gislaine Ferreira and Arruda,
Eduardo Leite Fernandes de and Maia, Nayane J. Costa and
Aparecido, Lucas Eduardo de Oliveira and Rolim, Glauco de Souza",
affiliation = "{Universidade Estadual Paulista (UNESP)} and {Universidade
Estadual Paulista (UNESP)} and {Universidade Estadual Paulista
(UNESP)} and {Universidade Estadual Paulista (UNESP)} and
{Universidade Estadual Paulista (UNESP)} and {Universidade
Estadual Paulista (UNESP)} and {Intituto Federal de Mato Grosso do
Sul (IFMS)} and {Universidade Estadual Paulista (UNESP)}",
title = "Epidemia de COVID-19: selecionando as principais vari{\'a}veis
que influenciam na din{\^a}mica da doen{\c{c}}a no Brasil",
booktitle = "Resumos.../P{\^o}steres",
year = "2020",
editor = "Galetti, Giovana Deponte and Sena, Caio {\'A}tila Pereira and
Mand{\'u}, Tiago Bentes and Jacondino, William Duarte and Alves,
Laurizio Emanuel Ribeiro and Afonso, Eliseu Oliveira Afonso",
organization = "Encontro dos Alunos de P{\'o}s-Gradua{\c{c}}{\~a}o em
Meteorologia do CPTEC/INPE, 19. (EPGMET)",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
keywords = "Coronavirus, SARS-CoV-2, Temperatura, IDH, Cluster.",
abstract = "Elementos meteorol{\'o}gicos como temperatura do ar, umidade
atmosf{\'e}rica, e velocidade dos ventos s{\~a}o considerados
fatores determinantes para a sobreviv{\^e}ncia e
propaga{\c{c}}{\~a}o de doen{\c{c}}as virais. No entanto,
compreender a difus{\~a}o da COVID-19 requer abordagens
interdisciplinares e multilocais, visto que padr{\~o}es de
dissemina{\c{c}}{\~a}o de uma epidemia s{\~a}o normalmente
causados por fatores n{\~a}o somente ambientais, mas tamb{\'e}m
econ{\^o}micos e sociais. Dada a complexidade de fatores que
podem definir a COVID-19 no Brasil, objetivou-se com o estudo
propor uma metodologia para a sele{\c{c}}{\~a}o de
vari{\'a}veis chave para a aplica{\c{c}}{\~a}o em estudos
epidemiol{\'o}gicos. O banco de dados do presente estudo
compreendeu vari{\'a}veis ambientais (ou clim{\'a}ticas) e
n{\~a}o clim{\'a}ticas de todos os estados brasileiros, para um
per{\'{\i}}odo 5 meses (mar{\c{c}}o {\`a} agosto de 2020). As
vari{\'a}veis clim{\'a}ticas foram m{\'e}dias de valores
di{\'a}rios de temperatura do ar (°C) e umidade relativa (%)
obtidas pela plataforma NASA-POWER; e as vari{\'a}veis n{\~a}o
clim{\'a}ticas consistiram em indicadores econ{\^o}micos,
educacionais, de sa{\'u}de, infraestrutura, e de isolamento
social, que foram coletados de boletins atuais do IBGE, e de
sistemas de monitoramento em tempo real, al{\'e}m dos indicadores
relacionados {\`a} doen{\c{c}}a (n{\'u}mero total de casos e de
{\'o}bitos) obtidos do site do minist{\'e}rio da sa{\'u}de. As
an{\'a}lises estat{\'{\i}}sticas propostas para
sele{\c{c}}{\~a}o de vari{\'a}veis consistiram em an{\'a}lise
de correla{\c{c}}{\~a}o linear de Pearson, duas ferramentas da
estat{\'{\i}}stica explorat{\'o}ria multivariada (an{\'a}lise
de agrupamentos hier{\'a}rquica e an{\'a}lise de fatores), e
modelos e regress{\~a}o linear. A influ{\^e}ncia que as
vari{\'a}veis exerceram entre si, e na incid{\^e}ncia da
doen{\c{c}}a variou conforme os grupos de estados divididos pela
an{\'a}lise de agrupamentos em 5 grupos homog{\^e}neos, ou seja,
a din{\^a}mica da doen{\c{c}}a difere entre regi{\~o}es
brasileiras, o que era de se esperar visto que o Brasil {\'e}
marcado por amplas disparidades regionais possuindo dimens{\~o}es
continentais que abrangem v{\'a}rios tipos clim{\'a}ticos, fato
que se torna importante quando se prop{\~o}e modelos
matem{\'a}ticos para explicar a difus{\~a}o de uma epidemia. A
vari{\'a}vel clim{\'a}tica que mais exerceu influencia na
ocorr{\^e}ncia da doen{\c{c}}a foi a temperatura do ar, sendo
significativa na maioria dos grupos de estados. O indicador IDH
({\'{\i}}ndice de desenvolvimento humano) apresentou
correla{\c{c}}{\~a}o estat{\'{\i}}stica significativa em todos
os grupos avaliados. A metodologia proposta para
sele{\c{c}}{\~a}o de vari{\'a}veis mostrou-se adequada visto
que explicaram (por meio de modelo de regress{\~a}o linear
m{\'u}ltipla) o n{\'u}mero de casos da doen{\c{c}}a em mais de
70% em todos os grupos. Em conclus{\~a}o, uma pandemia {\'e} um
fen{\^o}meno complexo, envolvendo v{\'a}rios fatores, sendo
fundamental uma an{\'a}lise cuidadosa das vari{\'a}veis de
estudo para compreens{\~a}o da doen{\c{c}}a em uma regi{\~a}o
espec{\'{\i}}fica do pa{\'{\i}}s.",
conference-location = "On-line",
conference-year = "16-19 nov. 2020",
language = "pt",
organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
ibi = "8JMKD3MGPDW34R/43MD8SP",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/43MD8SP",
targetfile = "GT1_CORREALIGIA (2) - L{\'{\i}}gia N. Corr{\^e}a.pdf",
type = "Estudos e Modelagem do Tempo e Clima",
urlaccessdate = "05 maio 2024"
}