Modelo epidemiológico com dinâmica de vacinação

Abstract

Epidemias e pandemias tem desafiado a humanidade ao longo da história, demandando ferramentas analíticas que auxiliem na compreensão da propagação de doenças infecciosas. Este trabalho explora o modelo SIR (Suscetível-Infectado-Recuperado) e suas variações, como o SIRV (que inclui agentes vacinados) e o SIRS (que considera a perda de imunidade), com o objetivo de analisar o impacto de parâmetros epidemiológicos, como as taxas de transmissão e recuperação, na dinâmica de disseminação de doenças. Por meio de simulações computacionais, este estudo avalia a influência de diferentes cenários, incluindo campanhas de vacinação e estratégias de controle, sobre o número básico de reprodução (R0) e a imunidade coletiva. Os resultados demonstram como esses modelos podem ser utilizados para prever o comportamento de epidemias, destacando suas potencialidades e limitações. Além disso, o trabalho oferece subsídios para a formulação de políticas públicas de saúde.

Epidemics and pandemics have challenged humanity throughout history, requiring analytical tools to aid in understanding the spread of infectious diseases. This study explores the SIR model (Susceptible-Infected-Recovered) and its variations, such as the SIRV model (which includes vaccinated agents) and the SIRS model (which considers immunity loss), with the aim of analyzing the impact of epidemiological parameters, such as transmission and recovery rates, on the dynamics of disease spread. Through computational simulations, this research evaluates the influence of different scenarios, including vaccination campaigns and control strategies, on the basic reproduction number (R0) and herd immunity. The results demonstrate how these models can be used to predict the behavior of epidemics, highlighting their potential and limitations. Furthermore, the study provides insights for the formulation of public health policies.