Need for hospital beds for Covid-19 estimated by the epidemiological model SEIR adapted for the city of Pelotas

Necessidade de leitos hospitalares para Covid-19 estimada por modelo epidemiológico SEIR adaptado para o município de Pelotas

dc.creatorSantos, Thiago Melo
dc.creatorCata-Preta, Bianca Oliveira
dc.creatorEcheverry, Luisa Fernanda Arroyave
dc.creatorFassa, Anaclaudia Gastal
dc.creatorNunes, Bruno Pereira
dc.creatorSilva, Inácio Crochemore Mohnsam da
dc.creatorCollares, Tiago
dc.creatorQuadros, Régis Sperotto
dc.creatorGonçalves, Glênio Aguiar
dc.creatorGandra, Tiago Borges Ribeiro
dc.creatorBuske, Daniela
dc.date2022-04-06
dc.date.accessioned2023-09-27T19:36:39Z
dc.date.available2023-09-27T19:36:39Z
dc.identifierhttps://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/view/66940
dc.identifier10.5902/2179460X66940
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8940141
dc.descriptionOne of the challenges faced by the covid-19 pandemic was the provision of hospital beds to cope with the disease and to avoid overloading the health system. We aimed to present a projection platform for hospital beds, developed to help the municipality of Pelotas, in Rio Grande do Sul - Brazil, in establishing the maximum number of ICU beds needed at the peak of the epidemic in the city. The SEIR epidemiological model adapted with a stochastic process was used for the parameters of the transmission dynamics. We relied on a Shiny Application to host the platform that allows the user to adjust all parameters used in the model. In early April 2020, we estimated 100 ICU beds will be needed at the peak of the epidemic in Pelotas. The platform, including the parameters used, was constantly updated as the epidemic and scientific knowledge about the disease progressed. The platform was one of the tools used by the Scientific Team of the Internal Committee for Monitoring the Evolution of the Coronavirus Pandemic at UFPel for decision-making and dissemination of technical notes to the press.en-US
dc.descriptionUm dos desafios causados pela pandemia da covid-19 foi o provimento de leitos hospitalares para enfrentamento da doença e para evitar sobrecarga do sistema de saúde. Este artigo tem como objetivo apresentar a plataforma de projeção de leitos hospitalares desenhada para auxiliar a prefeitura do município de Pelotas, Rio Grande do Sul, a definir o número máximo de leitos de UTI necessário no pico da epidemia no município. Empregou-se o modelo epidemiológico SEIR adaptado com processo estocástico para os parâmetros da dinâmica de transmissão. A plataforma foi construída dentro de uma Aplicação Shiny e permite ao usuário ajustar todos os parâmetros utilizados no modelo. No início de abril de 2020, estimou-se a necessidade de 100 leitos de UTI no pico da epidemia em Pelotas. Tanto os parâmetros do modelo quanto as previsões foram constantemente atualizadas conforme o avanço da epidemia e do conhecimento científico sobre a doença. A plataforma foi uma das ferramentas utilizadas pela Equipe Científica do Comitê Interno para Acompanhamento da Evolução da Pandemia pelo Coronavírus da UFPel para tomada de decisões e divulgação de notas técnicas à imprensa.pt-BR
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariaen-US
dc.relationhttps://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/view/66940/pdf
dc.rightsCopyright (c) 2021 Ciência e Naturapt-BR
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0pt-BR
dc.sourceCiência e Natura; Vol. 43 (2021): Special Edition: X ERMAC RS; e11en-US
dc.sourceCiência e Natura; v. 43 (2021): Edição Especial: X ERMAC RS; e11pt-BR
dc.source2179-460X
dc.source0100-8307
dc.subjectICU hospital bedsen-US
dc.subjectcovid-19en-US
dc.subjectSEIRen-US
dc.subjectStochastic processen-US
dc.subjectProjeção de leitos hospitalarespt-BR
dc.subjectCovid-19pt-BR
dc.subjectSEIRpt-BR
dc.subjectModelo estocásticopt-BR
dc.titleNeed for hospital beds for Covid-19 estimated by the epidemiological model SEIR adapted for the city of Pelotasen-US
dc.titleNecessidade de leitos hospitalares para Covid-19 estimada por modelo epidemiológico SEIR adaptado para o município de Pelotaspt-BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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