[ABE-L] Previsão da curva de infectados e detecção de pontos de mudança

[Alexandre Galvão Patriota]

Além dos problemas de sensibilidade na estimação das curvas que enviei em
outros emails, há problemas no processamento dos dados também.

Nos feriados, fins de semana e segundas os números de mortos vem menores
(Figura abaixo). Creio que as secretarias trabalham em um ritmo mais lento
nesses dias.

Isso sem contar erros de classificação e subnotificação. Portanto há muito
mais incerteza nos dados do que um modelo usual consegue comportar. As
bandas de confiança/credibilidade provavelmente são muito mais largas do
que alegam

Abs.

[image: Dados-SP.jpg]


On Mon, 4 May 2020 at 12:08, Pedro Alberto Morettin <pam em ime.usp.br> wrote:

> Permitam-me enviar o e-mail abaixo, enviado por João R. Sato, da UFABC:
>
> Olá Prof.
>
>
>
> Sim, continuamos firme forte com coisas do ministério. Muito trabalho....
>
> Usamos bases públicas.
>
> Para estados
>
> https://covid.saude.gov.br/
>
> Para municipios
>
> https://data.brasil.io
>
> Para Mundo:
>
> https://ourworldindata.org/coronavirus-source-data
>
>
>
> Estamos usando modelagem de séries temporais e curve fitting para óbitos,
> por serem data driven.
>
> O problema dos modelos SIR e SEIR é que em geral eles resultam em números
> apocalípticos e talvez questionáveis. Há muita discussão sobre a validade
> destes modelos neste contexto (vide às críticas na mídia no último mês...).
>
>
>
> Temos trabalhado mais com este tipo de abordagem:
>
> https://covid19.healthdata.org/united-states-of-america
>
> com paper aqui:
>
> Article <https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.21.20074732v1>
>
> que também tem suas críticas mas é o oficial usado por Washington. Mas é
> claro que adaptacoes precisam ser feitas para o cenário brasileiro. Não
> basta importar os modelos de fora.
>
>
>
> Uma discussão interessante está aqui:
> https://www.nytimes.com/interactive/2020/04/22/upshot/coronavirus-models.html
>
>
>
> Na minha opinião há muita limitação de como os resultados dos exames são
> liberados (por data de resultado e não de pedido, por exemplo) e depende da
> velocidade de processamento destes exames. Ou seja, há muitos turning
> points que são artefatuais e o modelo precisa considerar o big picture.
>
>
>
> Outros materiais interessantes seguem abaixo:
>
>
> https://fivethirtyeight.com/features/coronavirus-case-counts-are-meaningless/
>
> https://aatishb.com/covidtrends/
>
>
>
> Lembrando que TODOS os modelos estão errados, o difícil é discernir quais
> são os úteis.
>
>
> Pedro
>
>
>
>
>
> Em seg., 4 de mai. de 2020 às 08:39, Florencia Leonardi <florencia em usp.br>
> escreveu:
>
>> Caros redistas,
>>
>> compartilho o link de uma análise dos dados diários de infectados pelo
>> novo coronavírus que estamos realizando no IME-USP, tentando detectar os
>> pontos
>> de mudança no comportamento das curvas e uma tendência para os próximos
>> dias:
>>
>> https://www.ime.usp.br/~gpeca/covid-19.html
>>
>> Estamos analisando os dados dos países da América Latina com mais casos e
>> as principais cidades do Brasil. A página é atualizada todos os dias.
>>
>> Os resultados são preliminares e devem ser tomados com muita cautela, por
>> todas as incertezas associadas com a coleta, processamento e demais
>> particularidades destes dados.
>>
>> Achei muito relevantes os comentários do Leo Bastos alguns dias atrás
>> mostrando os inúmeros problemas e a incerteza com estes dados, que se
>> traduz claramente no fato de ser praticamente impossível fazer predições
>> razoáveis e tomada de decisão.
>>
>> Acho que nunca antes como agora percebemos claramente como a
>> desorganização com a coleta de dados e a falta de estrutura do estado para
>> isso impacta fortemente na tomada de decisões, além do despreparo gritante
>> de alguns dirigentes políticos, o que piora a situação.
>>
>> Cordialmente
>> Florencia
>>
>>
>> --
>> ---------------------------------------------------
>> Florencia Leonardi
>> Professora Associada
>> Instituto de Matemática e Estatística
>> Universidade de São Paulo
>> http://www.ime.usp.br/~leonardi
>>
>> _______________________________________________
>> abe mailing list
>> abe em lists.ime.usp.br
>> https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe
>>
>

-- 
Prof. Dr. Alexandre G. Patriota,
Department of Statistics,
Institute of Mathematics and Statistics,
University of São Paulo, Brazil.
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