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dc.contributor.advisorPedro, Sansão Agostinho-
dc.contributor.authorJoaquim, Paulo-
dc.date.accessioned2024-12-02T10:03:05Z-
dc.date.issued2024-09-01-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.uem.mz/handle258/1158-
dc.description.abstractA disseminação da COVID-19 foi fortemente influenciada pela mobilidade e interações humanas dentro e entre diferentes regiões geográficas. O impacto da mobilidade na propagação do SARS-CoV-2 deve ser compreendido para que se possam elaborar medidas de intervenção eficazes e moldar políticas de saúde pública adequadas. Neste contexto, verificaram-se resistências ao cumprimento dos bloqueios em várias jurisdições, com parte da população a considerar que as restrições não deveriam ser aplicadas nas suas áreas. Indicadores claros sobre a aplicação de estratégias centralizadas ou descentralizadas para reabertura (ou fecho) de escolas e locais de trabalho são cruciais para desenhar estratégias de confinamento e desconfinamento que tragam benefícios tanto para a saúde pública como para a economia. Neste estudo, a transmissão do SARS-CoV-2 e os padrões de mobilidade entre as onze províncias de Moçambique foram simulados utilizando um modelo metapopulacional computacional com dinâmica estocástica. A mobilidade interprovincial foi determinada por uma matriz de transição, gerada com base num modelo de radiação e na matriz Origem-Destino. O modelo foi calibrado com base na população efectiva e nos casos activos durante a primeira onda de infecções, entre Março e Dezembro de 2020. Foram analisados o impacto da mobilidade interprovincial e a conectividade da cidade de Maputo na trajetória da epidemia, comparando-se estratégias descentralizadas de bloqueio e reabertura, baseadas em gatilhos de prevalência de infecção específicos de cada província, com uma estratégia centralizada aplicada a todo o país. Quatro cenários principais e um subcenário foram avaliados: ausência de mobilidade (C 1 ), mobilidade sem intervenção (C 2 ), mobilidade com intervenção global (C 3 ), mobilidade com intervenção local (C 4 ) e o subcenário de mobilidade com isolamento da cidade de Maputo (C 2(A) ). A análise revelou uma contribuição significativa da mobilidade interprovincial para a rápida escalada da epidemia, com a cidade de Maputo a surgir como o epicentro inicial. No cenário com mobilidade (C 2 ), o valor de R 0 foi de 1.253767, representando um aumento de 10.05% em relação ao cenário sem mobilidade (C 1 ) (R 0 = 1.139293). Além disso, registou-se um aumento de 19.54% no número de casos reportados no cenário com mobilidade em comparação com o cenário sem mobilidade. O subcenário de isolamento da cidade de Maputo (C 2(A) ) evidenciou uma influência significativa da conectividade da cidade com o resto do país, resultando numa diminuição de 17.09% no número de casos cumulativos e uma redução de 3.20% no valor de R 0 em comparação com o cenário de mobilidade sem restrições. O cenário de intervenção local (C 4 ) mostrou-se mais eficaz no adiamento do pico de infecções, com um atraso de 37 dias em relação ao cenário de intervenção global (C 3 ). No entanto, as reduções no número de casos cumulativos (1.30%) e no valor de R 0 (2.31%) foram estatisticamente não significativas. Estes resultados destacam o papel crucial da incorporação de padrões de mobilidade nas estratégias de intervenção para conter a transmissão da COVID-19 e sublinham a eficácia de abordagens de intervenção regionalizadas no controle da disseminação do vírusen_US
dc.language.isoporen_US
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlaneen_US
dc.rightsopenAcessen_US
dc.subjectPandemia da COVID-19en_US
dc.subjectMobilidade interprovincialen_US
dc.subjectModelo metapopulacional estocásticoen_US
dc.subjectModelo de radiacãoen_US
dc.subjectMedidas de intervenção global e localen_US
dc.subjectCOVID-19 pandemicen_US
dc.subjectInterprovincial mobilityen_US
dc.subjectStochastic metapopulation modelen_US
dc.subjectRadiation modelen_US
dc.subjectGlobal and local intervention measuresen_US
dc.titleUm modelo metapopulacional para a transmissão da covid-19: medidas de intervenção global e local - estudo de caso em Moçambique 2020-2021en_US
dc.typethesisen_US
dc.description.embargo2024-11-27-
dc.description.resumoThe spread of COVID-19 has been strongly influenced by mobility and human interactions within and between different geographical regions. The impact of mobility on the transmission of SARS-CoV-2 must be understood in order to develop effective intervention measures and shape appropriate public health policies. In this context, resistance to lockdown measures was observed in several jurisdictions, with parts of the population considering that restrictions should not apply to their areas. Clear indicators regarding the use of centralized or decentralized strategies for reopening (or closing) schools and workplaces are crucial for designing lockdown and exit strategies that benefit both public health and the economy. In this study, the transmission of SARS-CoV-2 and mobility patterns between the eleven provinces of Mozambique were simulated using a computational metapopulation model with stochastic dynamics. Interprovincial mobility was determined by a transition matrix, generated based on a radiation model and the Origin-Destination matrix. The model was calibrated using the effective population and active cases during the first wave of infections, between March and December 2020. The impact of interprovincial mobility and the connectivity of the city of Maputo on the epidemic trajectory were analyzed, comparing decentralized strategies of lockdown and reopening, based on infection prevalence triggers specific to each province, with a centralized strategy applied across the entire country. Four main scenarios and one sub-scenario were evaluated: absence of mobility (C 1 ), mobility without intervention (C 2 ), mobility with global intervention (C 3 ), mobility with local intervention (C 4 ), and the sub- scenario of mobility with isolation of the city of Maputo (C 2(A) ). The analysis revealed a significant contribution of interprovincial mobility to the rapid escalation of the epidemic, with the city of Maputo emerging as the initial epicenter. In the mobility scenario (C 2 ), the R 0 value was 1.253767, representing a 10.05% increase compared to the scenario without mobility (C 1 ) (R 0 = 1.139293). Additionally, a 19.54% increase in reported cases was observed in the mobility scenario compared to the no-mobility scenario. The sub-scenario of isolating the city of Maputo (C 2(A) ) demonstrated a significant influence of the city’s connectivity with the rest of the country, resulting in a 17.09% reduction in cumulative cases and a 3.20% decrease in the R 0 value compared to the unrestricted mobility scenario. The local intervention scenario (C 4 ) proved more effective in delaying the peak of infections, with a 37-day delay compared to the global intervention scenario (C 3 ). However, the reductions in cumulative cases (1.30%) and in the R 0 value (2.31%) were statistically insignificant. These results highlight the crucial role of incorporating mobility patterns into intervention strategies to contain the transmission of COVID-19, as well as the effectiveness of region-specific intervention approaches in controlling the spread of the virusen_US
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