[ABE-L] Fwd: [Prof-IM] [IM] Ciclo de Palestras - PPGE-IM/UFRJ - 3 de DEZEMBRO

[Maria Eulalia Vares]

Prezados colegas,

A nossa próxima palestra ocorrerá na quarta-feira, 3 de DEZEMBRO, no
horário das 15h30 às 17h00, Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos
(LSE), Sala I-044-B, Centro de Tecnologia - UFRJ.

*Palestrante:  *Lais Picinini Freitas (ENSP/Fiocruz)

*Título*: Epidemiologia e estatística em parceria: desenvolvendo modelos
altamente estruturados aplicados a dados de vigilância

*Resumo*: Além de conferir maior robustez e rigor estatístico, essa
colaboração assegura que as hipóteses e a estrutura do modelo sejam guiadas
por um raciocínio epidemiológico sólido, ancorado em um modelo teórico
consistente com o comportamento real da transmissão. Os dados de vigilância
frequentemente apresentam limitações que tornam sua análise especialmente
desafiadora, tornando essa integração entre estatística e epidemiologia
ainda mais essencial. Para ilustrar essa parceria, falarei de estudos
realizados em colaboração com estatísticos para o desenvolvimento de
modelos estatísticos altamente estruturados e sob a perspectiva Bayesiana
para dados de vigilância de arboviroses no Rio de Janeiro e na Colômbia.
Para o Rio, apresentarei um modelo desenvolvido para estudar a distribuição
espaço-temporal intraurbana e fatores associados à primeira epidemia de
Chikungunya no município, considerando estruturas autorregressivas e uma
função de transferência (Alves et al. 2022) para capturar a associação não
linear com a temperatura. Na Colômbia, a epidemia de Zika é particularmente
desafiadora de ser estudada espaço-temporalmente: mais de 90% dos dados de
casos semanais por município são constituídos de zeros. Adaptamos um modelo
de mudança de estado (Markov switching) (previamente proposto por
Douwes-Schultz & Schmidt, 2022), aplicado a dados semanais de casos de Zika
em todos os municípios da Colômbia. O modelo assume que a epidemia transita
entre estados de ausência e presença, permitindo estimar probabilidades de
emergência, persistência e reemergência da transmissão. Quando em estado
presente, as contagens de casos são modeladas por uma distribuição Binomial
negativa para estimar a intensidade da transmissão. A colaboração na
formulação dos modelos exigiu não apenas a definição de hipóteses
epidemiológicas plausíveis, mas também sua tradução em um arcabouço
estatístico formal, viabilizado por métodos de inferência bayesiana via
MCMC/HMC. Além do desafio presente nos dados, o cenário epidemiológico se
complexifica com a co-circulação de mais de uma arbovirose. Com a
Professora Alexandra Schmidt, desenvolvemos um modelo espacial
Poisson-multinomial para epidemias simultâneas de arboviroses (Schmidt et
al. 2022) e o aplicamos aos dados do Rio e da Colômbia para estudar a
tríplice epidemia de dengue, Zika e chikungunya.  Espero com essa
apresentação reforçar a importância da colaboração entre epidemiologistas e
estatísticos para estudar e entender agravos que desafiam a saúde pública.
Artigos que serão apresentados:
- Freitas LP, Schmidt AM, Cossich W, Cruz OG, Carvalho MS (2021)
Spatio-temporal modelling of the first Chikungunya epidemic in an
intra-urban setting: The role of socioeconomic status, environment and
temperature. PLoS Negl Trop Dis 15(6): e0009537.
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0009537
-   Picinini Freitas, L., Douwes-Schultz, D., Schmidt, A.M. et al. Zika
emergence, persistence, and transmission rate in Colombia: a nationwide
application of a space-time Markov switching model. Sci Rep 14, 10003
(2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-59976-7
-   Picinini Freitas, L., Carabali, M., Schmidt, A.M. et al. A nationwide
joint spatial modelling of simultaneous epidemics of dengue, chikungunya,
and Zika in Colombia. BMC Infect Dis 25, 406 (2025).
https://doi.org/10.1186/s12879-025-10782-0
Referências metodológicas:
-   Alves MB, Gamerman D, Ferreira MA. Transfer functions in dynamic
generalized linear models. Statistical Modelling: An International Journal.
2010;10: 03–40.
-   Douwes-Schultz, D. & Schmidt, A. M. Zero-state coupled Markov switching
count models for spatio-temporal infectious disease spread. J. R. Stat.
Soc.: Ser. C (Appl. Stat.) 71, 589–612. https://doi.org/10.1111/rssc.12547
(2022).
-   Schmidt AM, Freitas LP, Cruz OG, Carvalho MS. A Poisson-multinomial
spatial model for simultaneous outbreaks with application to arboviral
diseases. Stat Methods Med Res. 2022;31:1590–602.
https://doi.org/10.1177/09622802221102628


Mais informações:
https://ppge.im.ufrj.br/ciclo-de-palestras-segundo-semestre-de-2025/

Organizadores: Maria Eulalia Vares e Widemberg S Nobre

Atenciosamente,

-- 
Maria Eulalia Vares
Professora Titular - Instituto de Matemática - UFRJ
Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Estatística
https://ppge.im.ufrj.br/
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