Os matemáticos da Universidade RUDN construíram um modelo de propagação do COVID-19 com base em dois modelos de regressão. Os matemáticos dividiram os países em três grupos, dependendo da taxa de propagação e das condições climáticas, e encontrou uma aproximação matemática adequada para cada um deles. Com base no modelo, os matemáticos previram as ondas subsequentes. A previsão foi precisa em países onde a vacinação em massa não foi introduzida. Os resultados são publicados em Matemática .

A taxa de propagação da epidemia dentro do país depende, entre outras coisas, nas condições climáticas:temperatura, umidade, ventos. Por exemplo, na estação fria, o ar seco seca o muco nasal, que atua como uma primeira linha de defesa ao vírus. Portanto, uma pessoa é infectada mais rápido. Temperatura alta, pelo contrário, impede que o vírus sobreviva. Com base nessas considerações, A professora Maria Alessandra Ragusa da RUDN University junto com seus colegas do Egito e da Itália construíram modelos do COVID-19 espalhados separadamente por três grupos de países com diferentes condições climáticas. Descobriu-se que o modelo prevê com precisão o curso posterior da epidemia, mas apenas até que o efeito da vacinação comece a afetar.

“O principal desafio durante o estudo de epidemias é como prever o comportamento da doença, quantas pessoas serão infectadas no futuro, determinar o pico da pandemia, segunda onda do tempo de ação da doença, e o total de mortes após o fim da pandemia. Usamos um novo estado da arte de modelos de regressão para modelar casos confirmados diariamente e para prever as próximas ondas de coronavírus em diferentes países, "diz Ragusa.

Os matemáticos identificaram três grupos de países. A primeira categoria inclui países onde a primeira onda da pandemia durou cerca de 180 dias. Estes são os países com a menor taxa de propagação, com uma temperatura média anual de 15-38 ° (por exemplo, Arábia Saudita, Egito). No segundo grupo de países (por exemplo, o Reino Unido, Alemanha, Itália) com uma temperatura média anual de 2-31 ° C, a primeira onda durou 90 dias. Os países deste grupo são caracterizados por uma taxa média de infecção e períodos de parada com baixa taxa de disseminação do vírus. O terceiro grupo inclui países com a maior taxa de propagação e sem períodos de parada, com uma temperatura média anual de 2 a 18 graus Celsius, por exemplo, os Estados Unidos e a Rússia.

Para modelagem, os cientistas usaram dados da OMS sobre o número de casos de 1 ° de março a 15 de novembro, 2020. Os matemáticos RUDN escolheram os modelos de regressão mais adequados - métodos para pesquisa estatística da influência de várias variáveis ​​em um valor. A série de Fourier e a soma das ondas senoidais foram as mais precisas para a modelagem dos casos COVID-19. Isso significa que a curva de novos casos da doença é representada tanto como um somatório de funções de Fourier (podem ser representadas como ondas de certa frequência e amplitude), ou como uma soma de ondas senoidais comuns.

Como resultado, o professor Ragusa obteve os valores calculados do pico da segunda ou terceira onda nos países estudados. Diferentes modelos forneceram previsões aproximadas com uma diferença de vários dias. As previsões obtidas foram comparadas com os dados disponíveis na época. Descobriu-se que o modelo fornece previsões bastante precisas caso o país não introduza ampla vacinação. Por exemplo, o valor calculado do pico de novos casos no Egito é de 1481 pessoas em 11 de janeiro, 2021; o pico real ocorreu em 31 de dezembro com 1.418 casos. Em outros países, o modelo fornece uma previsão precisa até o início de 2021. Depois disso, o efeito da vacinação ocorre e os valores calculados diferem da realidade. Por exemplo, para a Alemanha, os valores previstos e reais estão próximos até cerca de 15 de janeiro, 2021, e em 15 de fevereiro eles diferem em cerca de 2,5 vezes.

"Em nosso trabalho futuro, faremos desenvolvimentos nos modelos preditivos atuais, considerando como a vacinação afeta a taxa de propagação do vírus, "Ragusa conclui.