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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27645| Título: | Utilização de modelo Markoviano para estimar impacto da vacinação de COVID-19 através do indicador QALY |
| Título(s) alternativo(s): | Estimating impact of COVID-19 vacination through QALY indicator using a Markovian Model |
| Autor(es): | Weisheimer, Vitor Pereira |
| Orientador(es): | Tondato, Rogério |
| Palavras-chave: | Markov, Processos de COVID-19 (Doença) Vacinação Markov processes COVID-19 (Disease) Vaccination |
| Data do documento: | 29-Nov-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Londrina |
| Citação: | WEISHEIMER, Vitor Pereira. Utilização de modelo Markoviano para estimar impacto da vacinação de COVID-19 através do indicador QALY. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2021. |
| Resumo: | A pandemia do vírus SARSCoV2 ou COVID19 trouxe premência em intervenções que contivessem a disseminação da doença na população mundial. Pesquisas a respeito do assunto acontecem em profusão para promover melhor entendimento e prover aparatos para o combate do vírus. A vacinação em massa da população mundial promoveu considerável restabelecimento na qualidade de vida das pessoas. Nesta perspectiva, modelos Markovianos são úteis na modelagem de problemas relacionados a enfermidades como a COVID19, trabalhando com estados discretos e probabilidades de transição entre eles. Este trabalho propõe um modelo de Markov que avalia o ganho na qualidade de vida de pacientes, usando a dinâmica de internações anteriores e posteriores à vacinação em massa. O modelo apresentado utiliza o conceito de anos de vida ajustados por qualidade (QALY) para quantificar o incremento. Probabilidades de transição de estado foram encontradas a partir de pesquisas sobre o assunto e reunidas em um modelo Markoviano utilizado para estimar o impacto da vacinação nas internações por COVID19. Os resultados evidenciam redução na taxa de mortalidade de pacientes vacinados internados por COVID19, além do aumento significativo nos anos de vida ajustados por qualidade ganhos nessa intervenção. |
| Abstract: | The pandemic of the SARSCoV2 virus, or COVID19, has brought the need of urgent interventions to contain the spread of the disease globally. Research on the subject has been conducted in profusion to promote better understanding and provide tools to fight the virus. Mass vaccination of the world's population has promoted a considerable improvement in people's quality of life. From that perspective, Markovian models are useful in modeling problems related to diseases such as COVID19, working with discrete states and their correlated transition probabilities. This paper proposes a Markov model that evaluates the gain in quality of life of patients, using the dynamics of hospitalizations before and after mass vaccination. The model presented uses the concept of qualityadjusted life years (QALY) to quantify the increment. State transition probabilities were retrieved from research on the subject and assembled into a Markovian model used to estimate the impact of vaccination on COVID19 hospitalizations. The results show a reduction in the mortality rate of vaccinated patients hospitalized for COVID19, and a significant increase in the qualityadjusted life years gained from this intervention. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27645 |
| Aparece nas coleções: | LD - Engenharia de Produção |
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