Letícia Alexandre Furletti, Ítalo Lelis De Carvalho, Hendrigo Batista Da Silva, Letícia De Castro Peixoto
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Aplicação de regressão linear múltipla para analisar a relação entre buscas por palavras-chave na internet e casos de COVID-19 no Brasil
Esforços em diversas áreas do conhecimento científico, sobretudo na de infodemiologia, têm se dedicado a propor soluções para os problemas socioeconômicos provocados pela pandemia da SARS-CoV-2 e do isolamento social decorrente dela. O estudo de insights sobre como a COVID-19 está se disseminando em determinadas regiões é uma alternativa eficaz para lidar com este desafio. Este artigo analisa, de forma exploratória, a relação entre os dados publicamente disponíveis de índices relativos de busca por palavras-chave no Google Trends® e os dados governamentais de notificação de infectados pela doença em Minas Gerais, Rio de Janeiro e São Paulo. Em uma análise longitudinal, constata-se que as pesquisas por “Teste de COVID” e “Sintomas de COVID” são explicativas para o número de casos notificados nestas localidades. Este estudo fornece percepções iniciais para auxiliar pesquisas no uso das buscas online, relacionadas à doença, como variáveis explicativas adicionais a modelos preditivos, resguardadas suas devidas limitações.
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