Modelos não lineares aplicados a mortalidade e casos da COVID-19 no Brasil, Itália e mundo

Abstract

Um crescente número de casos de infecção e mortes pelo COVID-19 vem sendo constatado em diversas partes do mundo inclusive no Brasil. Enquanto cientistas buscam algum medicamento/vacina capaz de combater a COVID-19 sua ação devastadora espalha-se sem controle.  Neste contexto, estudos estatísticos e análises preliminares da situação epidêmica podem ser importantes para fornecer base na prevenção e controle da doença. Com isso, o objetivo deste trabalho foi ajustar modelos de regressão não linear a dados de mortalidade e casos confirmados da COVID-19 no Brasil, Itália e mundo até 31/03/2020. Utilizaram-se dados do Ministério da Saúde do Brasil e da Organização Mundial de Saúde. A comparação dos modelos foi realizada pelo critério de informação de Akaike e pelo critério de informação bayesiano bem como pelos coeficientes de determinação e de determinação ajustado, além da raiz quadrada do erro quadrático médio. Todos os modelos apresentados foram adequados para modelar as variáveis estudadas. Ainda não é possível fazer projeções seguras de quando os números de casos confirmados e de mortes diminuirão. O distanciamento social no Brasil está sendo eficaz para restringir a progressão da doença por reduzir a velocidade de infecção e transmissibilidade.