[ABE-L] Estimação do excesso de mortalidade para municípios brasileiros

[Pedro Luis do Nascimento Silva]

Agradeço a postagem do Pedro Morettin. Excelente revisão.

Ao compartilhar o artigo que passei hoje cedo, a intenção era colocar
alerta para as dificuldades de trabalhar 'apenas' com os dados relatados
pelo MS sobre casos confirmados. Estes dados são sujeitos a forte
subenumeração, como já verificado com as pesquisas que fizeram testagem por
amostragem na população residente em domicílios particulares - vejam por
exemplo a notícia da nova onda dessa pesquisa que está em campo hoje -
https://ccs2.ufpel.edu.br/wp/2020/06/01/pesquisa-nacional-sobre-infeccao-por-coronavirus-tem-nova-etapa-de-testes-rapidos-a-partir-de-quinta-feira-4/

É fundamental modelar e entender a evolução da epidemia, e os dados de
casos confirmados ajudam com isso, mas de fato, não fornecem uma visão
completa do problema.

Saudações, Pedro.


Pedro Luis do Nascimento Silva
IBGE - Escola Nacional de Ciências Estatísticas - National School of
Statistical Sciences
SCIENCE - Sociedade para o Desenvolvimento da Pesquisa Científica -
Secretário
Phone: +55 21 994633376


Em sáb., 6 de jun. de 2020 às 12:10, Pedro Alberto Morettin <pam em ime.usp.br>
escreveu:

> Caros colegas;
>
> Temos visto na rede e outros lugares, centenas de milhares de modelos.
> Sob o risco de simplificação, há os epidemiológicos(como o da EMAP/FGV,
> que usa um modelo SEIR modificado)
> os "data driven"( como os dos colegas bayesianos, do GPECA, GPST ,PUCRio,
> FGVSP etc). Posso estar enganado (se estiver me corrijam) , mas a maioria
> usa dados
> de infectados e/ou mortes para fazer previsões (de horizontes curtos ou
> longos), outros tentam estimar o R(t) (reproduction number).
>
> Apesar de críticas (todos são criticáveis, depende de suposições feitas),
> o que me parece mais razoável é o modelo do Imperial College (IC), que é um
> modelo
> híbrido( e que tem uma equipe enorme).
>
> Esse modelo estima o número de infectados (ou mortes), a partir de um
> modelo simples, que  depende, em cada t (dia), de R(t) e de uma soma
> ponderada
> de infectados nos (t-1) dias anteriores. A dificuldade está em estimar
> R(t) e os pesos. Para isso,  usam informações sobre diversas taxas de
> isolamento, aglomerações, viagens etc.
> Usam os Google map, por exemplo. Há cerca de 20 reports desse grupo.
>
> Na Folha de São Paulo, do dia 3/6 (quarta feira), a informação da primeira
> página, era que o R(t) estimado para o Brasil pelo IC era de 1,13, mas não
> especifica o dia.
>
> Como se sabe, a epidemia fica mais ou menos sob controle se R(t)<1.  Nós
> trabalhamos com dados do ESP e o interesse é estimar R(t). Esses dados e
> dos demais estados e do Brasil são
> pouco confiáveis.  Para o dia 3/6 nossa estimativa foi 1,17. Como a
> maioria, estimamos o R(t) somente baseado nos dados. A esperança é que as
> medidas de isolamento estejam incorporados
> aos dados.
> A flexibilização, a partir do dia 01/06, no ESP deve fazer a coisa piorar.
> E estamos longe do platô. Sim, porque pico só ocorre nos modelos, pelo
> menos para esse virus. O que vemos, para  alguns
> países, atinge-se um platô, e a série fica oscilando por dias ou semanas e
> depois começam a diminuir.
>
> Bom final de semana.
>
> Pedro
>
>
>
>
> Em sáb., 6 de jun. de 2020 às 09:56, Pedro Luis do Nascimento Silva <
> pedronsilva em gmail.com> escreveu:
>
>> Caros redistas,
>>
>> Segue anexado material com apresentação de pesquisador de Princeton com
>> estimação da sobremortalidade em municípios brasileiros com população de 1
>> milhão ou mais. Resultados bem interessantes para quem está analisando a
>> evolução da pandemia.
>>
>> Saudações, e bom fim de semana. Pedro.
>>
>> Pedro Luis do Nascimento Silva
>> IBGE - Escola Nacional de Ciências Estatísticas - National School of
>> Statistical Sciences
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