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  4. Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática Computacional
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31418
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorTavares, Naiara Pereira-
dc.date.accessioned2024-08-15T13:47:22Z-
dc.date.available2023-12-21-
dc.date.available2024-08-15T13:47:22Z-
dc.date.issued2023-08-31-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31418-
dc.description.abstractThe coronavirus pandemic or COVID-19 (Coronavirus Disease) was declared in the beginning of 2020 changing completely the way we interact with each other. The scenery demanded that we practice social distancing, having the least direct contact possible among the human being. The disease was something new to the world and consequently to science and this prompted the relentless search for an effective vaccine to contain the spread of the virus. Therefore many studies was accomplished about the global situation, among them, the epidemiologic modeling that would explain the dynamic of COVID-19 and its complexities, for that reason, the mathematical modeling has been and continues to be present to describe real situations and provide important information to assist in the management of diseases. Utilizing this , the present study aims to mathematically model the dynamics of COVID-19, taking into account vaccinated individuals, in order to analyze the disease’s behavior as people receive the vaccine. A modification was accomplished in the SIR model, where we included the compartments of individuals vaccinated with one dose, two doses, and three doses of vaccine; we take into account the influence of some parameters such as transmission rate, recovery rate, reinfection rate, and vaccination rate. The dynamic of the population’s behavior was represented by numerical simulations, utilizing the software Maple, for different scenarios of vaccination.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Jackson R. L. A. Nunes (jackson@biblioteca.ufpb.br) on 2024-08-15T13:47:22Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) NaiaraPereiraTavares_Dissert.pdf: 2895285 bytes, checksum: 2f24b40d4a7abf713f4c0b78022d2910 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-08-15T13:47:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) NaiaraPereiraTavares_Dissert.pdf: 2895285 bytes, checksum: 2f24b40d4a7abf713f4c0b78022d2910 (MD5) Previous issue date: 2023-08-31en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectCoronavírus - Covid-19pt_BR
dc.subjectModelagem matemáticapt_BR
dc.subjectModelos epidemiológicospt_BR
dc.subjectIndivíduos vacinados - Comportamento da doençapt_BR
dc.subjectMathematical modelingpt_BR
dc.subjectEpidemiological modelspt_BR
dc.titleModelagem matemática dos efeitos da vacinação contra a Covid-19 no Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Wyse, Ana Paula Pintado-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5739340737701994pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2308345914676259pt_BR
dc.description.resumoA pandemia do coronavírus ou COVID-19 (Corona Virus Disease) foi declarada no início de 2020 mudando completamente a maneira de nos relacionarmos uns com os outros. O cenário exigiu que nos distanciássemos socialmente, tendo o menor contato direto possível entre os seres humanos. A doença era algo novo para o mundo e consequentemente para a ciência e assim desencadeou a busca incessante por uma vacina eficaz que contivesse a propagação do vírus. Com isso muitos estudos foram sendo realizados sobre a situação mundial, dentre eles, a modelagem epidemiológica que explicasse a dinâmica da COVID-19 e suas complexidades, para tanto, a modelagem matemática se fez e faz presente para descrever situações reais e fornecer informações importantes que ajudem no enfrentamento de doenças. Utilizando desta ferramenta, o presente trabalho tem como objetivo modelar matematicamente a dinâmica da COVID-19 levando em consideração os indivíduos vacinados no intuito de analisar o comportamento da doença a medida em que as pessoas recebem a vacina. Foi realizada uma modificação no modelo SIR, onde incluímos os compartimentos dos indivíduos vacinados com uma dose, duas doses e três doses de vacina; consideramos a influência de alguns parâmetros como taxa de transmissão, taxa de recuperação, taxa de reinfecção e taxa de vacinação. A dinâmica do comportamento da população foi representada por simulações numéricas, utilizando o software Maple, para diferentes cenários de vacinação.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInformáticapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e computacionalpt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática Computacional

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