Publicação
Sistema inteligente de predição espaciotemporal para avaliação de risco no combate ao Sars-Cov-2 em Portugal continental
| dc.contributor.author | David, Melissa | |
| dc.contributor.author | Betco, Iuria | |
| dc.contributor.author | Capinha, César | |
| dc.contributor.author | Rocha, Jorge | |
| dc.date.accessioned | 2022-08-30T10:03:08Z | |
| dc.date.available | 2022-08-30T10:03:08Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | A COVID-19 foi declarada pela OMS como doença pandémica a 12 de março de 2020. Atualmente a doença causada pelo SARS-CoV-2 continua a constituir um dos maiores problemas de saúde pública a nível mundial. Apesar de ter sido desenvolvida uma vacina, esta apenas diminui o risco de contágio, e não garante que o indivíduo vacinado não venha a contrair a doença. Este trabalho de investigação tem como principal objetivo auxiliar na tomada de decisão para combate ao SARS-CoV-2. Deste modo, é fundamental a aplicação de métodos que possibilitem um melhor conhecimento sobre os processos de difusão do vírus não só a nível espacial, como também a nível espaciotemporal. Neste sentido, procurou-se compreender a distribuição espacial da patologia COVID-19 em Portugal Continental a nível municipal e entender de que modo a mobilidade influencia os processos de difusão; identificar padrões espaciotemporais de propagação do vírus; analisar o risco através da determinação da probabilidade de densidade de casos de infetados por SARS-CoV-2 por setor de atividade; e determinar o possível comportamento futuro da incidência de casos. Assim, verificou-se que a maioria dos hotspots dos casos de infetados por SARS-CoV-2 ocorrem nos municípios das AMs (Áreas Metropolitanas). No entanto, após a aplicação de medidas de restrição à mobilidade estes ocorrem em municípios do interior. No que diz respeito à análise espaciotemporal, esta identificou a maioria dos municípios como oscillating hotspots, o que corrobora a ideia apresentada anteriormente. A função utilizada para definir a probabilidade de densidade de casos por setor de atividade apresentou um bom ajuste. O modelo preditivo apresentou um erro reduzido, e prevê que o número de casos continue a oscilar. | pt_PT |
| dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | pt_PT |
| dc.identifier.citation | Silva, Melissa, Betco, Iuria, Capinha, César, & Rocha, Jorge (2022). Sistema inteligente de predição espaciotemporal para avaliação de risco no combate ao Sars-Cov-2 em Portugal continental. XVII Coloquio Ibérico de Geografía. Nuevas fronteras y nuevos horizontes en laGeografía Ibérica: políticas y transformaciones territoriales. Libro de Actas, María Isabel Martín Jiménez, Juan Ignacio Plaza Gutiérrez y David Ramos Pérez (Coord.). (pp. 291-300). Departamento de Geografía de la Universidad de Salamanca. ISBN: 978-84-124962-5-3 | pt_PT |
| dc.identifier.isbn | 978-84-124962-5-3 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10451/54213 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.peerreviewed | yes | pt_PT |
| dc.publisher | Departamento de Geografía de la Universidad de Salamanca | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | SARS-CoV-2 | pt_PT |
| dc.subject | Análise espaciotemporal | pt_PT |
| dc.subject | Mobilidade | pt_PT |
| dc.subject | Predição | pt_PT |
| dc.title | Sistema inteligente de predição espaciotemporal para avaliação de risco no combate ao Sars-Cov-2 em Portugal continental | pt_PT |
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| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.citation.conferencePlace | Salamanca, Espanha | pt_PT |
| oaire.citation.endPage | 300 | pt_PT |
| oaire.citation.issue | 1 | pt_PT |
| oaire.citation.startPage | 291 | pt_PT |
| oaire.citation.title | XVII Coloquio Ibérico de Geografía. Nuevas fronteras y nuevos horizontes en la Geografía Ibérica: políticas y transformaciones territoriales. Libro de Actas | pt_PT |
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