ANÁLISE ESPACIAL DE RISCO E PREVISÃO DE CASOS CONFIRMADOS DO COVID-19 NO ESTADO DE GOIÁS
DOI:
https://doi.org/10.14393/Hygeia16056561Palavras-chave:
Geoprocessamento, COVID-19, SIG, Modelo polinomialResumo
Objetivo: Analisar o avanço dos casos confirmados da COVID-19 em Goiás nos intervalos temporais de 16 de março à 01 de maio de 2020 e estimar quantidade de casos confirmados nos municípios goianos até o dia 10 maio. Métodos: Cálculo do risco de contaminação nos municípios goianos e do Distrito Federal, elaboração dos mapas de riscos a partir da interpolação destes dados pelo método IDW e análise do padrão de crescimento dos casos por meio dos modelos de regressão (linear e polinomiais) Resultados: Maiores caso da COVID-19 ocorreram nas proximidade dos principais eixos rodoviários: BR-153 e BR-060, intensificação o risco de contaminação nas cidades mais populosas, a capital Goiânia, Aparecida de Goiânia e a região do entorno do Distrito Federal. A regressão polinomial de 2ª ordem teve o menor erro de previsão que o modelo linear e o de 3ª ordem. Conclusão: A análise espacial foi precisa na identificação das regiões de maior risco de propagação, com maior intensidade nas principais rodovias federais e nas cidades mais populosas. O modelo de regressão polinomial de 2 ª ordem demonstrou eficiente na progressão dos casos confirmados da doença no período avaliado neste trabalho, podendo direcionar ações voltadas à saúde pública.