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Optimization of COVID-19 vaccination and the role of individuals with a high number of contacts: A model based approach

We report strong evidence of the importance of contact hubs (or superspreaders) in mitigating the current COVID-19 pandemic. Contact hubs have a much larger number of contacts than the average in the population, and play a key role on the effectiveness of vaccination strategies. By using an age-structures compartmental SEIAHRV (Susceptible, Exposed, Infected symptomatic, Asymptomatic, Hospitalized, Recovered, Vaccinated) model, calibrated from available demographic and COVID-19 incidence, and considering separately those individuals with a much greater number of contacts than the average in the population, we show that carefully choosing who will compose the first group to be vaccinated can impact positively the total death toll and the demand for health services. This is even more relevant in countries with a lack of basic resources for proper vaccination and a significant reduction in social isolation. In order to demonstrate our approach we show the effect of hypothetical vaccination scenarios in two countries of very different scales and mitigation policies, Brazil and Portugal.

AUTHORS:
Tarcísio M. Rocha Filho, José F. F. Mendes, Thiago B. Murari, Aloísio S. Nascimento Filho, Antônio J. A. Cordeiro, Walter M. Ramalho, Fúlvio A. Scorza, Antônio-Carlos G. Almeida, Marcelo A. Moret

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Saúde Coletiva

Saúde Coletiva


 

Na área da Saúde Coletiva, a ciência de dados pode ser utilizada para monitorar epidemias, desenvolver políticas públicas de prevenção e controle de doenças, e avaliar a eficácia de tratamentos. Além disso, a ciência de dados pode ser usada para analisar o impacto ambiental de diferentes atividades e políticas, identificar padrões de consumo insustentáveis, desenvolver soluções para mitigar esses impactos para garantir um futuro mais sustentável para o planeta. A saúde coletiva  vem sendo beneficiada com o uso de ferramentas com base na ciência de dados. Esta última, por sua vez, permite a análise de grandes volumes de dados,  identificação de padrões e tendências e a tomada de decisões informadas e embasadas em evidências

Energia Renovável


 

No que tange a Energia de Baixo Carbono a  ciência de dados desempenha um papel crescentel nesse processo e na promoção da sustentabilidade energética. Possilitanto a analise e a compreensão no uso da energia e identificar maneiras de reduzir as emissões de gases de efeito estufa. Por meio da análise de dados, é possível desenvolver soluções de energia renovável, como a energia solar e eólica, e identificar maneiras de torná-las mais eficientes e acessíveis. Além disso, pode ajudar a otimizar a produção e distribuição de energia, permitindo que as redes sejam mais resilientes e confiáveis, reduzindo o desperdício e promovendo a eficiência energética.