Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: VIANA, Izabella Maria da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso embargado
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Estatistica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Ensemble
Bootstrap
Impacto
Lockdown
Covid-19
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66601
Resumo: Nesta tese buscou-se avaliar como intervenções não farmacológicas atuaram sobre a curva epidemiológica nas cidades de Recife, Manaus e São Paulo durante a pandemia do COVID-19. Em particular, foca-se na análise do efeito do isolamento social, comumente chamado de lockdown. Para a realização deste propósito, é necessário projetar cenários contrafactuais, com base em modelos específicos, que buscam explicar o que ocorreria caso estas intervenções não fossem aplicadas. No entanto, no caso da COVID-19, a quantidade de informações disponíveis entre o início do fenômeno e a data de implementação do lockdown, é limitada, tornando as projeções ainda mais suscetíveis às características de cada modelo. Esta tese propõe uma forma de avaliar o efeito de lockdown, utilizando um modelo Ensemble para incorporar informações de vários modelos concomitantemente. Foram considerados os modelos de crescimento de Gompertz, Logístico e Richards para realizar projeções de cenários contrafactuais robustas através da abordagem proposta. Uma forma de avaliação estatística do efeito, construída com base em intervalos de confiança bootstrap associados ao modelo ensemble foi considerada. O método foi aplicado aos dados de COVID-19 dos municípios de Recife, Manaus e São Paulo. Os resultados sugerem a eficácia do isolamento social para desacelerar o crescimento do número de óbitos em cada cidade analisada
id UFPE_90e8d8023e3b1234cd28f1269878d182
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/66601
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str
spelling Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensembleEnsembleBootstrapImpactoLockdownCovid-19Nesta tese buscou-se avaliar como intervenções não farmacológicas atuaram sobre a curva epidemiológica nas cidades de Recife, Manaus e São Paulo durante a pandemia do COVID-19. Em particular, foca-se na análise do efeito do isolamento social, comumente chamado de lockdown. Para a realização deste propósito, é necessário projetar cenários contrafactuais, com base em modelos específicos, que buscam explicar o que ocorreria caso estas intervenções não fossem aplicadas. No entanto, no caso da COVID-19, a quantidade de informações disponíveis entre o início do fenômeno e a data de implementação do lockdown, é limitada, tornando as projeções ainda mais suscetíveis às características de cada modelo. Esta tese propõe uma forma de avaliar o efeito de lockdown, utilizando um modelo Ensemble para incorporar informações de vários modelos concomitantemente. Foram considerados os modelos de crescimento de Gompertz, Logístico e Richards para realizar projeções de cenários contrafactuais robustas através da abordagem proposta. Uma forma de avaliação estatística do efeito, construída com base em intervalos de confiança bootstrap associados ao modelo ensemble foi considerada. O método foi aplicado aos dados de COVID-19 dos municípios de Recife, Manaus e São Paulo. Os resultados sugerem a eficácia do isolamento social para desacelerar o crescimento do número de óbitos em cada cidade analisadaIn this thesis, we sought to evaluate how non-pharmaceutical interventions impacted the epidemiological curve in the cities of Recife, Manaus, and São Paulo during the COVID 19 pandemic. Specifically, the focus is on analyzing the effect of social isolation, commonly referred to as lockdown. To achieve this goal, it is necessary to project counterfactual scenarios based on specific models, which aim to explain what would have occurred had these interventions not been implemented. However, in the case of COVID 19, the amount of available data between the onset of the phenomenon and the lockdown implementation date is limited, making projections even more susceptible to the characteristics of each model. This thesis proposes a method to assess the effect oflockdownby using an Ensemble model to incorporate information from multiple models simultaneously. Growth models such as Gompertz, Logistic, and Richards were considered to generate robust counterfactual scenario projections through the proposed approach. A statistical evaluation method of the effect, based on bootstrap confidence intervals associated with the ensemble model, was employed. The method was applied to COVID-19 data from the municipalities of Recife, Manaus, and São Paulo. The results suggest the effectiveness of social isolation in slowing the growth of the number of deaths in each analyzed city.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaFERRAZ, CristianoMARTÍNEZ, Raydonal Ospinahttp://lattes.cnpq.br/6307017999773534http://lattes.cnpq.br/1122718253481481http://lattes.cnpq.br/6357960802605841VIANA, Izabella Maria da Silva2025-10-17T14:24:59Z2025-10-17T14:24:59Z2025-08-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfVIANA, Izabella Maria da Silva. Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble. 2025. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66601porhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2025-10-19T18:12:02Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/66601Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212025-10-19T18:12:02Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.none.fl_str_mv Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble
title Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble
spellingShingle Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble
VIANA, Izabella Maria da Silva
Ensemble
Bootstrap
Impacto
Lockdown
Covid-19
title_short Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble
title_full Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble
title_fullStr Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble
title_full_unstemmed Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble
title_sort Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble
author VIANA, Izabella Maria da Silva
author_facet VIANA, Izabella Maria da Silva
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv FERRAZ, Cristiano
MARTÍNEZ, Raydonal Ospina
http://lattes.cnpq.br/6307017999773534
http://lattes.cnpq.br/1122718253481481
http://lattes.cnpq.br/6357960802605841
dc.contributor.author.fl_str_mv VIANA, Izabella Maria da Silva
dc.subject.por.fl_str_mv Ensemble
Bootstrap
Impacto
Lockdown
Covid-19
topic Ensemble
Bootstrap
Impacto
Lockdown
Covid-19
description Nesta tese buscou-se avaliar como intervenções não farmacológicas atuaram sobre a curva epidemiológica nas cidades de Recife, Manaus e São Paulo durante a pandemia do COVID-19. Em particular, foca-se na análise do efeito do isolamento social, comumente chamado de lockdown. Para a realização deste propósito, é necessário projetar cenários contrafactuais, com base em modelos específicos, que buscam explicar o que ocorreria caso estas intervenções não fossem aplicadas. No entanto, no caso da COVID-19, a quantidade de informações disponíveis entre o início do fenômeno e a data de implementação do lockdown, é limitada, tornando as projeções ainda mais suscetíveis às características de cada modelo. Esta tese propõe uma forma de avaliar o efeito de lockdown, utilizando um modelo Ensemble para incorporar informações de vários modelos concomitantemente. Foram considerados os modelos de crescimento de Gompertz, Logístico e Richards para realizar projeções de cenários contrafactuais robustas através da abordagem proposta. Uma forma de avaliação estatística do efeito, construída com base em intervalos de confiança bootstrap associados ao modelo ensemble foi considerada. O método foi aplicado aos dados de COVID-19 dos municípios de Recife, Manaus e São Paulo. Os resultados sugerem a eficácia do isolamento social para desacelerar o crescimento do número de óbitos em cada cidade analisada
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025-10-17T14:24:59Z
2025-10-17T14:24:59Z
2025-08-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv VIANA, Izabella Maria da Silva. Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble. 2025. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66601
identifier_str_mv VIANA, Izabella Maria da Silva. Avaliação de impacto de medidas não farmacológicas através do modelo ensemble. 2025. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66601
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv embargoedAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Estatistica
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Estatistica
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1856041899043848192

Registros relacionados