dc.contributor.advisor |
Pedro, Sansão Agostinho |
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dc.contributor.author |
Joaquim, Paulo |
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dc.date.accessioned |
2024-12-02T10:03:05Z |
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dc.date.issued |
2024-09-01 |
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dc.identifier.uri |
http://www.repositorio.uem.mz/handle258/1158 |
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dc.description.abstract |
A 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 vírus |
en_US |
dc.language.iso |
por |
en_US |
dc.publisher |
Universidade Eduardo Mondlane |
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dc.rights |
openAcess |
en_US |
dc.subject |
Pandemia da COVID-19 |
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dc.subject |
Mobilidade interprovincial |
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dc.subject |
Modelo metapopulacional estocástico |
en_US |
dc.subject |
Modelo de radiacão |
en_US |
dc.subject |
Medidas de intervenção global e local |
en_US |
dc.subject |
COVID-19 pandemic |
en_US |
dc.subject |
Interprovincial mobility |
en_US |
dc.subject |
Stochastic metapopulation model |
en_US |
dc.subject |
Radiation model |
en_US |
dc.subject |
Global and local intervention measures |
en_US |
dc.title |
Um modelo metapopulacional para a transmissão da covid-19: medidas de intervenção global e local - estudo de caso em Moçambique 2020-2021 |
en_US |
dc.type |
thesis |
en_US |
dc.description.embargo |
2024-11-27 |
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dc.description.resumo |
The 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 virus |
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