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    Dissertação
    O impacto das intervenções não farmacêuticas governamentais durante o primeiro surto pandêmico de SARS-CoV-2: um estudo de modelagem computacional baseado em agentes na cidade de Natal
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-10-25) Carlos, Paulo Henrique Lopes; Figuerola, Wilfredo Blanco; http://lattes.cnpq.br/9912829629195282; http://lattes.cnpq.br/4298391946397790; Costa, César Renno; http://lattes.cnpq.br/9222565820639401; Moioli, Renan Cipriano; http://lattes.cnpq.br/3898958813303048; Almeida, Leandro de
    A primeira onda da pandemia de síndrome respiratória aguda grave coronavírus 2 (SARS- CoV-2) atingiu quase todas as cidades do Brasil no primeiro trimestre de 2020 e durou vários meses. Apesar do esforço dos governos estaduais e municipais, uma resposta não homogênea em todo o país resultou em um número de mortos entre os mais altos registrados globalmente. Para avaliar o impacto das intervenções governamentais não farmacêuticas aplicadas por diferentes cidades - como o fechamento de escolas e empresas em geral - na evolução e propagação da epidemia de SARS-CoV-2, construímos um modelo epidemiológico baseado em agentes ajustado às singularidades de cidades isoladas. O modelo incorpora informações demográficas detalhadas, redes de mobilidade segregadas por segmentos econômicos e leis de restrição promulgadas durante o período pandêmico. Como estudo de caso, analisamos como a cidade de Natal - uma capital de médio porte - reagiu à pandemia. Embora nossos resultados indiquem que a resposta governamental foi efetiva (os atos restritivos de mobilidade salvaram muitas vidas), nossas simulações mostraram que a paralisação das atividades escolares foram fundamentais para evitar um elevado número de óbitos (o aumento seria em torno de 514.65%). O fechamento efetivo das atividades trabalhistas diminuiria o número de óbitos em aproximadamente 70.52% e a religiosa em torno de 11.19%. A falta de intervenção teria resultado num cenário catastrófico de 6779 óbitos, esse valor corresponde a cerca de 0.91% da população natalense. As simulações mostram que uma análise compartimental dos cenários alternativos pode informar os formuladores de políticas sobre as medidas mais impactantes para novos surtos de pandemia e apoiar decisões futuras à medida que a pandemia avança.
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