Modelagem probabilística do tempo para a primeira infecção da Covid-19 de uma cidade conectada à outra em crescimento exponencial de infectados

Abstract

Após a chegada da Covid-19 ao Brasil, em que os primeiros casos aconteceram em centros populacionais e comerciais, sua propagação regional continuou para cidades marginais conectadas a esses centros, num processo de interiorização das infecções. Modelos que explicam esse fenômeno podem ajudar na preparação das medidas necessárias para contenção dos novos casos. Em vista disso, o presente trabalho propõe uma nova variável aleatória que modela a probabilidade de atraso, em dias, da primeira infecção numa cidade marginal acoplada a um centro já infectado, uma cidade polo com transmissão comunitária da infecção. A nova variável e sua distribuição de probabilidade são formuladas sob premissas teóricas gerais, ao passo que uma metodologia de uso é exemplificada no cenário real das cidades do Espírito Santo, em que os resultados corroboram a utilidade da nova variável na avaliação de risco da primeira infecção por importação.