ANÁLISE ESPACIAL DE RISCO E PREVISÃO DE CASOS CONFIRMADOS DO COVID-19 NO ESTADO DE GOIÁS

Bernard Silva de Oliveira, Helber De Cavalho, Priscila Midori Miyashita, R. Silva, A.C.M. Pereira
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Abstract

Objetivo: Analisar o avanço dos casos confirmados da COVID-19 em Goiás nos intervalos temporais de 16 de março à 01 de maio de 2020 e estimar quantidade de casos confirmados nos municípios goianos até o dia 10 maio. Métodos: Cálculo do risco de contaminação nos municípios goianos e do Distrito Federal, elaboração dos mapas de riscos a partir da interpolação destes dados pelo método IDW e análise do padrão de crescimento dos casos por meio dos modelos de regressão (linear e polinomiais) Resultados: Maiores caso da COVID-19 ocorreram nas proximidade dos principais eixos rodoviários: BR-153 e BR-060, intensificação o risco de contaminação nas cidades mais populosas, a capital Goiânia, Aparecida de Goiânia e a região do entorno do Distrito Federal. A regressão polinomial de 2ª ordem teve o menor erro de previsão que o modelo linear e o de 3ª ordem. Conclusão: A análise espacial foi precisa na identificação das regiões de maior risco de propagação, com maior intensidade nas principais rodovias federais e nas cidades mais populosas. O modelo de regressão polinomial de 2 ª ordem demonstrou eficiente na progressão dos casos confirmados da doença no período avaliado neste trabalho, podendo direcionar ações voltadas à saúde pública.
goias州COVID-19确诊病例的空间风险分析与预测
目的:分析2020年3月16日至5月1日期间戈亚斯市新冠肺炎确诊病例的进展情况,并估计戈亚斯市至5月10日的确诊病例数。方法:计算戈亚斯市和联邦区的污染风险,通过IDW方法对这些数据进行插值,绘制风险图,并通过回归模型(线性和多项式)分析病例的增长模式。结果:较大的新冠肺炎病例发生在主干道轴线BR-153和BR-060附近,人口最多城市的污染风险加剧,首都戈尼亚、戈尼亚公寓和联邦区周边地区。二阶多项式回归的预测误差低于线性和三阶模型。结论:空间分析准确地确定了传播风险较高、主要联邦公路和人口最多城市传播强度较大的地区。二阶多项式回归模型证明了在本研究评估的时期内,该疾病确诊病例的进展是有效的,能够指导针对公共卫生的行动。
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