Coronavírus

 

Informações úteis

 

Ministério da Saúde – Coronavírus

Coronavírus é uma família de vírus que causam infecções respiratórias. O novo agente do coronavírus foi descoberto em 31/12/19 após casos registrados na China. Provoca a doença chamada de coronavírus (COVID-19).

Os primeiros coronavírus humanos foram isolados pela primeira vez em 1937. No entanto, foi em 1965 que o vírus foi descrito como coronavírus, em decorrência do perfil na microscopia, parecendo uma coroa.

A maioria das pessoas se infecta com os coronavírus comuns ao longo da vida, sendo as crianças pequenas mais propensas a se infectarem com o tipo mais comum do vírus. Os coronavírus mais comuns que infectam humanos são o alpha coronavírus 229E e NL63 e beta coronavírus OC43, HKU1…


FIOCRUZ – CORONAVÍRUS – Promover a saúde e o desenvolvimento social, gerar e difundir conhecimento científico e tecnológico, ser um agente da cidadania. Estes são os conceitos que pautam a atuação da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), vinculada ao Ministério da Saúde, a mais destacada instituição de ciência e tecnologia em saúde da América Latina.

SECRETARIA DA SAÚDE DO ESTADO DE SÃO PAULO – GUIA DE PREVENÇÃO SOBRE O CORONAVÍRUS

GOVERNO DO ESTADO DE SÃO PAULO / SEADE – Dashboard  atualizado diariamente com casos de São Paulo


e-book – COVID-19: dicas e cuidados para enfrentar a pandemia

Apresentação – O novo coronavírus (COVID-19) mudou drasticamente as nossas vidas e tem exigido grandes esforços por parte de governos, instituições públicas e privadas, autoridades e indivíduos. Diante dessa nova realidade, compartilhar informação de qualidade se torna ainda mais essencial. Trata-se de um pacto de solidariedade através do conhecimento. Foi com esse objetivo que a Escola de Educação Permanente do Hospital das Clínicas da USP, ciente do seu papel social e educacional, elaborou este e-book, um guia rápido e geral com algumas das principais dúvidas e medidas para o enfrentamento da pandemia. Estamos na mesma situação e a atuação de cada um pode afetar o presente e futuro de todos. Compartilhe conhecimento e ajuda a salvar vidas.


HOT SITE CORONAVÍRUS 0 CREMESP – O CREMESP montou um hotsite com notícias, recomendações e análises diversas.

Organização Mundial da Saúde

Coronavirus disease (COVID-19) is an infectious disease caused by a newly discovered coronavirus.

Most people infected with the COVID-19 virus will experience mild to moderate respiratory illness and recover without requiring special treatment.  Older people, and those with underlying medical problems like cardiovascular disease, diabetes, chronic respiratory disease, and cancer are more likely to develop serious illness.

The best way to prevent and slow down transmission is be well informed about the COVID-19 virus, the disease it causes and how it spreads. Protect yourself and others from infection by washing your hands or using an alcohol based rub frequently and not touching your face.

The COVID-19 virus spreads primarily through droplets of saliva or discharge from the nose when an infected person coughs or sneezes, so it’s important that you also practice respiratory etiquette (for example, by coughing into a flexed elbow).

At this time, there are no specific vaccines or treatments for COVID-19. However, there are many ongoing clinical trials evaluating potential treatments. WHO will continue to provide updated information as soon as clinical findings become available.

Our World in Data

Change in total confirmed COVID-19 cases. The number of confirmed cases is lower than the number of total cases.

Worldometer 

COVID-19 CORONAVIRUS PANDEMIC

 

 

JOHNS HOPKINS UNIVERSITY – 2019 Novel Coronavirus COVID-19 (2019-nCoV) Data Repository by Johns Hopkins CSSE. This is the data repository for the 2019 Novel Coronavirus Visual Dashboard operated by the Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering (JHU CSSE). Also, Supported by ESRI Living Atlas Team and the Johns Hopkins University Applied Physics Lab (JHU APL).
European Centre for Disease Prevention and Control – An agency of the European Union – Download today’s data on the geographic distribution of COVID-19 cases worldwide

Internacional
Kaggle Dataset – Data Science for COVID-19 (DS4C) – DS4C: Data Science for COVID-19 in South Korea – COVID-19 has infected more than 8000 people in South Korea. KCDC (Korea Centers for Disease Control & Prevention) announces the information of COVID-19 quickly and transparently. We make a structured dataset based on the report materials of KCDC and local governments. Also, we analyze and visualize the data using various data mining or visualization techniques.

Brasil
Kaggle Dataset – Coronavirus – Brazil – Coronavirus (COVID-19) – Brazil Dataset – About this file – This file contains the cases published by Ministry of Health over the time since the first case of COVID-19 in Brazil.
HealthMap – The Covid-19 map visualizes a deep and meticulous dataset that is freely accessible to anyone involved in coronavirus research; something that represents a completly new approach to how we collect data and make it readily available during an outbreak. The data changes the game in termos of how we respond to new global threats such as these.
IHME – UNIVERSITY OF WASHINGTON – Outbreak and Pandemic Preparedness team at the Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington Contact: pigottdm@uw.edu. Location for summaries and analysis of data related to n-CoV 2019, first reported in Wuhan, China.

COVID-19 PROJECTIONS / COVID-19 RESOURSES

Número de casos confirmados de COVID-19 no Brasil – Inclui os dados confirmados pela plataforma oficial do Ministério da Saúde e demais noticiados pela secretarias de saúde de cada estado. Atenção: Favor confirmar os dados diretamente com as fontes consultadas e pela plataforma oficial do Ministério da Saúde! A atualização dos dados nas tabelas e no gráfico pode sofrer um atraso de 10 minutos após cada atualização devido ao cache do servidor! * Os números do Ministério da Saúde podem sofrer um atraso. Novidade: tabela com evolução temporal por município.
BRASIL BETA – COVID-19 – Boletins informativos e casos do coronavírus por município por dia
Fonte original: Secretarias de Saúde estaduais
Libertado por: Álvaro Justen e dezenas de colaboradores
Código-fonte: https://github.com/turicas/covid19-br
PAINEL CORONAVÍRUS BRASIL – O painel é a primeira iniciativa lançada da Rede CoVida, uma iniciativa conjunta do Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs/Fiocruz Bahia) e a Universidade Federal da Bahia, que reúne colaboradores de diversas instituições científicas de forma solidária. Dashboard (painel) de acompanhamento do nº casos confirmados pelas plataformas oficiais, no Brasil, UFs e municípios.
https://github.com/wcota/covid19brConfirmed cases and deaths of COVID-19 in Brazil, at municipal (city) level. Description of the data: 

https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.362 

https://covid19br.wcota.me/

 
CORD-19 – COVID-19 Open Research Dataset
The Semantic Scholar team at the Allen Institute for AI has partnered with leading research groups to provide CORD-19, a free resource of more than 63,000 scholarly articles about the novel coronavirus for use by the global research community.

 

 

 

 

VÍDEOS DE INTERESSE

 

Simulating an epidemic

Experiments with toy SIR models
Home page: https://www.3blue1brown.com
Brought to you by you: http://3b1b.co/sir-thanks

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Xadrez, Feijão e COVID-19: Um Perigo Exponencial

Americo Cunha – O crescimento exponencial do número de infectados pelo vírus causador da doença COVID-19 é explicado nesse vídeo através de uma analogia, onde grãos de feijão são dispostos em progressão geométrica sobre um tabuleiro de xadrez. Um comentário que não foi possível incluir no vídeo, por falta de tempo. O crescimento exponencial da epidemia não dura indefinidamente, depois de algum tempo ele desacelera. Mas essa breve etapa exponencial é suficiente para fazer grandes estragos. #COVID19 #CoronaVirus #pandemia #FiqueEmCasa

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Manejo Clínico do Covid-19

CREMESP – Palestra com a Dra. Ho Yeh Li sobre o manejo clínico do covid-19 – Streamed live on Mar 25, 2020.
A Dra. Li possui graduação em Medicina pela Universidade de São Paulo (1997) e doutorado em Doenças Infecciosas e Parasitárias pela Universidade de São Paulo (2013). Atualmente é médico do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. Coordenadora da Unidade de Terapia Intensiva da Divisão de Moléstias Infecciosas e Parasitárias e membro da Comissão de Residência em Infectologia da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo.

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Mathematics of the Corona outbreak – with professor Tom Britton

VetenskapensHus – There is a lot of discussion about what we can expect from the ongoing pandemic. Many scientists try to predict the future and decide upon what preventive measures to take in order to mitigate the spread of the Covid-19 infection. But what is R_0 and how do you estimate it? What about #flattenthecurve? How does the math behind all this work and what does the statistical models look like? In this talk professor Britton explains all this. Tom is one of the invited speakers of Pi-day 2020 at Tekniska museet in Stockholm. We are happy to share this talk online since all large social gatherings in Sweden are now cancelled to reduce the spread – one of the preventive measures a society can decide to implement. Errata: Please observe that the combined effect of preventive measure that reduces R_0 with a factor c is not the same c as the number of contacts. This is explained 23 min into the talk.
We are sorry for this ambiguity.

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The MATH of Epidemics | Intro to the SIR Model

Trefor Bazett – How do organization like the WHO and CDC do mathematical modelling to predict the growth of an epidemic? In this video we introduce the Susceptible- Infected-Recovered or SIR model. This is a simple system of differential equations that qualitatively behalves in a reasonable way. Studying this near the beginning gives a value called R_0 which governs the early growth rate which is exponential growth and is a standard metric in epidemilogy. Indeed real world data shows the current epidemic is well modeled by this kind of exponential growth.

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Oxford Mathematician explains SIR disease model for COVID-19 (Coronavirus)

TEDTalks Tom Rocks Maths – The SIR model is one of the simplest disease models we have to explain the spread of a virus through a population. I first explain where the model comes from, including the assumptions that are made and how the equations are derived, before going on to use the results of the model to answer three important questions:

1. Will the disease spread? https://youtu.be/NKMHhm2Zbkw?t=392
2. What is the maximum number of people that will have the disease at one time? https://youtu.be/NKMHhm2Zbkw?t=660
3. How many people will catch the disease in total? https://youtu.be/NKMHhm2Zbkw?t=1015

The answers to these questions are discussed in the context of the current COVID-19 (Coronavirus) outbreak. The model tells us that to reduce the impact of the disease we need to lower the ‘contact ratio’ as much as possible – which is exactly what the current social distancing measures are designed to do.

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The Coronavirus Explained & What You Should Do (DUBLADO)

Vídeo explicativo sobre o processo de contágio do coronavírus, feito com a ajuda dos Dr James Gurney (Doctor of Microbiology), Dr Max Roser (OWID)/Founder of Our World in Data, Dr Daniel Cornforth (Doctor of Evolutionary Biology) and Professor Joshua Weitz (Director of the Interdisciplinary PhD in Quantitative Biosciences, Georgia Tech). Versão DUBLADA. Veja também a versão original abaixo.

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The Coronavirus Explained & What You Should Do (ORIGINAL)

Vídeo explicativo sobre o processo de contágio do coronavírus, feito com a ajuda dos Dr James Gurney (Doctor of Microbiology), Dr Max Roser (OWID)/Founder of Our World in Data, Dr Daniel Cornforth (Doctor of Evolutionary Biology) and Professor Joshua Weitz (Director of the Interdisciplinary PhD in Quantitative Biosciences, Georgia Tech).

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Como o coronavírus pode se espalhar em São Paulo e Rio de Janeiro?

Artigo: Potential dissemination of epidemics based on Brazilian mobile geolocation data. Part I: Population dynamics and future spreading of infection in the states of Sao Paulo and Rio de Janeiro during the pandemic of COVID-19.

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Análise Visual da Disseminação Hierárquica de COVID-19 no Estado de São Paulo / Brasil

https://www.fct.unesp.br/covid19 – O RADAR COVID-19 é uma iniciativa de pesquisadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia, Campus de Presidente Prudente da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (FCT-UNESP), referente à disseminação do novo coronavírus (COVID-19), em especial no interior paulista. Trata-se de três pesquisas em desenvolvimento, frente a atual situação da disseminação do novo coronavírus.
– Mapeamento de Rumores
– Análise da Disseminação Hierárquica
– Análise da Difusão Espacial
– Mapeamento Cartográfico
Contato: Por favor, caso você tenha alguma dúvida, mande um e-mail para radarcovid.fct@unesp.br.

Pesquisadores Responsáveis:
Danilo Medeiros Eler, Rogério Eduardo Garcia, Ronaldo Celso Messias Correia, Wilson Estécio Marcílio Júnior, Rafael Rodrigues
Unesp, Universidade Estadual Paulista ‘Júlio de Mesquita Filho’
Faculdade de Ciências e Tecnologia de Presidente Prudente
Departamento de Matemática e Computação

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ANALISANDO A COVID-19 – IME/USP

Pró-Reitoria de Pós-Graduação – USP – Contemplados no Edital Prêmio Vídeo Pós-Graduação da USP no combate ao Covid-19.

Autor: Magno Tairone de Freitas Severino – Orientação: Florencia Graciela Leonardi – Unidade: IME – Programa: Estatística.

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COVID VERIFICADO – ICB/USP

Pró-Reitoria de Pós-Graduação – USP – Contemplados no Edital Prêmio Vídeo Pós-Graduação da USP no combate ao Covid-19.
Autores: Deborah Giovanna Cantarini , Anna Cláudia Calvielli Castelo Branco, Franciane Mouradian , Emidio Teixeira, Gislane de Almeida Santos, Letícia Kogachi, Marina Caçador Ayupe, Nayara Pereira, Renato da Silva Cardoso, Taís Aparecida Matozo de Souza – Orientação: Niels Olsen Saraiva Câmara – Unidade: ICB – Programa: Imunologia

WEBSITE: www.covidverificado.com.br

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Faísca Neuromat: A Matemática do Contágio – Modelo Matemático

Apresentado pelo físico Fernando da Paixão, o Faísca NeuroMat é uma iniciativa do CEPID Neuromat com o objetivo de apresentar ao público questões ligadas ao conhecimento científico e a pandemia da COVID-19, para que as pessoas possam entender e interpretar o que sai nos noticiários.

O primeiro programa traz a professora do IME-USP, Aline Duarte. Ela fala sobre como se constroem modelos matemáticos e o que se pode predizer a partir deles, utilizando exemplos do coronavírus.

Material utilizado na apresentação:

Melting Asphalt – CLIQUE AQUI

3Blue1Brown – CLIQUE AQUI

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Faísca Neuromat: A Matemática do Contágio – Evolução da COVID-19 e predições

Apresentado pelo físico Fernando da Paixão, o Faísca NeuroMat é uma iniciativa do CEPID Neuromat com o objetivo de apresentar ao público questões ligadas ao conhecimento científico e a pandemia da COVID-19, para que as pessoas possam entender e interpretar o que sai nos noticiários.

O segundo programa trará a matemática do IME-USP, Florencia Leonardi. Ela discutirá como os modelos matemáticos podem ajudar a prever a evolução de uma epidemia, analisando as curvas de crescimento que são obtidas a partir deles.

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OUTROS LINKS E MATERIAIS DE INTERESSE

 

How epidemics like covid-19 end (and how to end them faster) – A coronavirus causing a disease called covid-19 has infected more than 200,000 people since it was first reported in late 2019. To predict how big the epidemic could get, researchers are working to determine how contagious the virus is. By Joe Fox, Youjin Shin and Armand Emamdjomeh Feb. 19, 2020

Why outbreaks like coronavirus spread exponentially, and how to “flatten the curve” – By Harry Stevens March 14, 2020 – After the first case of covid-19, the disease caused by the new strain of coronavirus, was announced in the United States, reports of further infections trickled in slowly. Two months later, that trickle has turned into a steady current.
blog do ricardo mm – Mais um blog sobre matemática, ciências, ensino, coisas nerds, etc. A matemática da epidemia – A epidemia do corona vírus está causando milhares de mortes ao redor do mundo. A situação é extremamente preocupante em países como China, Irã, Itália e Espanha.

Substantial undocumented infection facilitates the rapid dissemination of novel coronavirus (SARS-CoV2)
Ruiyun Li1,*, Sen Pei2,*,†, Bin Chen3,*, Yimeng Song4, Tao Zhang5, Wan Yang6, Jeffrey Shaman2,†
See all authors and affiliations
Science 16 Mar 2020: eabb3221 – DOI: 10.1126/science.abb3221
 
Coronavirus: The Hammer and the Dance – What the Next 18 Months Can Look Like, if Leaders Buy Us Time – By Tomas Pueyo – Mar 19/2020 – Summary of the article: Strong coronavirus measures today should only last a few weeks, there shouldn’t be a big peak of infections afterwards, and it can all be done for a reasonable cost to society, saving millions of lives along the way. If we don’t take these measures, tens of millions will be infected, many will die, along with anybody else that requires intensive care, because the healthcare system will have collapsed.
 
CoVID 19 Worldwide Growth Rates / Updated – organized by Prof. Mark Handley – Professor of Networked Systems. Mark Handley joined the Computer Science department at UCL as Professor of Networked Systems in 2003, receiving a Royal Society-Wolfson Research Merit Award. New graph: Nordic countries increases, new places today: Croatia, Texas. All graphs have been updated today. Each commentary now has its own “last updated” date. – MJH. This page presents historical SARS-CoV-2 coronavirus infection information. I try to present it in a way that helps inform about how the virus is progressing throughout the main outbreaks worldwide in a way that allows countries to be compared and perhaps lessons learned. The underlying infection and containment processes are complicated, and conclusions you or I may draw from these graphs are not true predictions. For that, you’d need much more data about what is being done in each country, and about how the data is collected. Comments are my interpretation only. Nevertheless, I hope you find it useful.
Marcus Nunes’ Blog – Mapa com a taxa de casos de coronavírus por 100k habitantes nos estados do Brasil. Vejam como o DF se destaca dos demais locais. Dados de 21/03, pois não consegui mais recentes.
Tutorial: https://marcusnunes.me/posts/analise-descritiva-do-coronavirus/
Fonte dos dados: https://brasil.io/dataset/covid19/caso
Assessing the potential impact of COVID-19 in Brazil: Mobility, Morbidity and the burden on the Health Care System – Flavio Codeco Coelho, Raquel Martins Lana, Oswaldo G Cruz, Claudia T Codeco, Daniel Villela, Leonardo S Bastos, Ana Pastory y Piontti, Jessica T Davis, Alessandro Vespignani, Marcelo F.C. Gomes / doi: https://doi.org/10.1101/2020.03.19.20039131 / This article is a preprint and has not been certified by peer review [what does this mean?]. It reports new medical research that has yet to be evaluated and so should not be used to guide clinical practice.

AssessCovid-19: As principais fontes de dados para pesquisadores e cientistas de dados – Published on March 21, 2020 – Daniel Ikenaga / CTO & Data Scientist em JUPTER | Mentor na InovAtiva Brasil

Evolução do Número Total de Casos Confirmados de COVID-19 no Brasil – Análise do Prof. Dr. Diego Samuel Rodrigues (Faculdade de Tecnologia da UNICAMP) – DESCRIÇÃO DA MODELAGEM Modelo Matemático: Crescimento de Malthus, N(t) = N0 * exp(r*t), N(t) é o número total de casos confirmados de COVID-19 no tempo t. Ajuste: Regressão Linear via Método dos Mínimos Quadrados.

  Prevendo o futuro da epidemia – Prof. Luca Gammaitoni – Diretor do Laboratório NiPS – Professor no Departamento de Física da Università degli Studi di Perugia (Itália) – http://www.fisica.unipg.it/~luca.gammaitoni/ – Publicado originalmente em 21 de março de 2020 na revista italiana L’Osservatore. Tradução do italiano para o português autorizada pelo autor, feita com auxílio do Google Tradutor, com alguns ajustes de Americo Cunha. Adaptações das figuras por Michel Tosin. Prof. Luca Gammaitoni é um dos cientistas italianos mais respeitados no mundo e aqui fala sobre o papel dos modelos matemáticos na previsão e controle de uma epidemia. É de pouco conhecimento do público em geral que, além do pessoal da saúde (que tem todo nosso respeito e gratidão), existem outros profissionais atuando na guerra contra essa pandemia, esses são os epidemiologistas, geralmente biólogos, físicos e matemáticos (isso mesmo físicos e matemáticos). Uma das vertentes de trabalho desses profissionais é na modelagem computacional da epidemia, que utiliza computadores para fazer previsões sobre como essa irá se comportar, e testar quais estratégias preventivas tem maior eficácia. No texto Luca faz uma explanação não técnica, muito elucidativa, sobre como um modelo epidemiológico é construído e pode ser utilizado para orientar autoridades na busca pela melhor estratégia de controle da doença, que por razões que ficam claras no texto, é permanecer em casa.
Prof. Americo Barbosa da Cunha Junior / Assistant Professor of Applied Mathematics / Institute of Mathematics and Statistics / Rio de Janeiro State University (UERJ)
URL: http://www.americocunha.org
RG: http://www.researchgate.net/profile/Americo_Cunha_Jr
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/americocunhajr
  GUIA PARA UMA ALIMENTAÇÃO SAUDÁVEL EM TEMPOS DE COVID-19 – A ASBRAN, Associação Brasileira de Nutrição, preparou um guia prático com orientações sobre a manutenção da saúde pela boa alimentação, principalmente diante de uma pandemia.

CFQ – CRQ-MG – Solução caseira para eliminar o coronavírus da sua casa – Material preparado pelo químico Jorge Macedo, D.Sc. com o apoio do CFQ – Conselho Federal de Química e Conselho Regional de Química – MG.

UFMG – Depto Estatística – LST – Previsão para Casos Confirmados/Mortes pelo Coronavírus nos Estados do Brasil
INSTRUÇÕES:
– Objetivo: Fornecer dados e previsões para o total de casos e mortes;
– Método utilizado: Alisamento Exponencial;
– Tempo de origem da previsão: último dia para o qual existem dados divulgados; (…)
– Agradecemos a todos aqueles que nos ajudaram e nos deram um feedback rapido do App!
 
Kurzgesagt – In a Nutshell
Sources Corona
Please note: we will put a comment under each of our sources that marks the date and time of retrieval. For the latest up-to-date sources on the development of the pandemic please refer to the WHO or the responsible website of your respective government.
covid19br.graficos – COVID-19 NO BRASIL – Gráficos, fontes de dados, outras fontes.

WIKIPÉDIA – Pandemia de COVID-19 no Brasil – A pandemia de COVID-19 no Brasil teve início em 26 de fevereiro de 2020, após um homem de 61 anos de São Paulo que retornou da Itália testou positivo para a SARS-CoV-2. Desde então, em 7 de maio de 2020, confirmaram-se 125 218 casos, a maior parte deles no estado de São Paulo, causando 8 536 mortes. A transmissão comunitária foi confirmada para todo o território nacional.
PREVISÃO COVID-19 UFMGCoordenado pelo Prof Dani Gamerman – Estatística UFMG – Previsão de curto e longo prazo para COVID-19 Short and long term prediction for COVID-19 Sobre o projeto/About the project: Esse aplicativo é o resultado de um trabalho conjunto de professores e alunos de pós-graduação em Estatística da UFMG. Ele teve origem como um desafio em uma disciplina de pós-graduação após a suspensão das aulas devido à Covid19. Para mais informações, veja a aba de Fundamentação Teórica e acesse www.statpop.com.br.
 
The Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) is an independent population health research center at UW Medicine, part of the University of Washington, that provides rigorous and comparable measurement of the world’s most important health problems and evaluates the strategies used to address them. IHME makes this information freely available so that policymakers have the evidence they need to make informed decisions about how to allocate resources to best improve population health. COVID-19 PROJECTIONS / COVID-19 RESOURSES
 
https://icaroagostino.github.io/post/coronabr/Testando o pacote CoronaBr [R] – Diversas iniciativas têm facilitado o acesso a dados relativos aos casos de COVID-19 ao redor do mundo. Eu mesmo fiz um post aqui no blog ensinando a usar a API covid19api (você pode acessar clicando aqui), que permite acessar dados relativos aos casos, mortes e recuperados por país. Outras iniciativas interessantes têm organizado os dados em maior granularidade, permitindo visualizar a situação por estados com foco no Brasil, como é o caso da iniciativa do Brasil.io.
 
Evolução da Covid-19 no Brasil – App do Prof. Rafael Izbicki (ESTATÍSTICA – UFSCAR), mostrando a evolução do coronavírus por município e estado brasileiro descrevendo essa dinâmica de forma mais localizada. Ele também mostra a evolução por semana, mais robusta por remover o efeito que os finais de semana no sistema de notificação. Além disso, também inclue a evolução normalizada por data de início (medida pelo dia do 20º óbito). https://rizbicki.shinyapps.io/covid_por_localidade/
 
Short-term forecasts of COVID-19 deaths in multiple countries

As of 03-05-2020, more than 3,300,000 cases of COVID-19 have been reported across the world, with more than 230,000 deaths (1). This weekly report presents forecasts of the reported number of deaths in the week ahead and analysis of case reporting trends (case ascertainment) for 51 countries with active transmission.

The accuracy of these forecasts vary with the quality of surveillance and reporting in each country. We use the reported number of deaths due to COVID-19 to make these short-term forecasts as these are likely more reliable and stable over time than reported cases. In countries with poor reporting of deaths, these forecasts will likely represent an under-estimate while the forecasts for countries with few deaths might be unreliable. Our estimates of transmissibility reflect the epidemiological situation at the time of the infection of COVID-19 fatalities. Therefore, the impact of controls on estimated transmissibility will be quantifiable with a delay between transmission and death.

CORONAVIRUS (COVID-19) UPDATES

O CORONAVIRUS – Sintomas e tratamentos – Prevenções – Fakenews – Notícias

RankBR – CORONAVÍRUS EM TEMPO REAL – acompanhe a evolução da pandemia no Brasil em tempo real.

FACULDADE DE MEDICINA DE RIBEIRÃO PRETO – USP – Monitoramento COVID-19

Monitoramento e análises da situação do Coronavírus no Brasil. Somos uma equipe de cientistas independentes de várias instituições brasileiras de pesquisa, bastante motivados em contribuir para o controle do surto de coronavírus que se instalou no BRASIL, a partir do monitoramento em tempo real dos dados fornecidos por fontes oficiais sobre a propagação do vírus no país. Além disso, vamos utilizar ferramentas de análise cientificamente embasadas de maneira a auxiliar gestores, autoridades e a população de uma maneira geral, no enfrentamento desta verdadeira GUERRA contra o COVID-19.


A Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS) – Folha informativa – COVID-19 (doença causada pelo novo coronavírus)

NESDE-URPR – Núcleo de Estudos em Economia Social e Demografia Econômica – Acompanhe a evolução da pandemia no ESTADO DO PARANÁ.
  COVID19-RS – Covid-19 no Rio Grande do Sul – Painel de casos de coronavírus (Covid-19) confirmados nos municípios do Rio Grande do Sul.
 

COVID19-UFPE – Informações diversas sobre a pandemia.
 
  BBC-CORONAVÍRUS-BRASIL – Coronavírus: o mapa que mostra o alcance mundial da doença. Um mapa produzido pela BBC e atualizado automaticamente mostra a expansão do coronavirus pelo mundo desde que foi identificado na província de Hubei em dezembro de 2019.
 

COVID19 – DIVULGAÇÃO CIENTÍFICA – Iniciativa de divulgação científica que visa trazer informações confiáveis sobre o novo coronavírus e a doença causada por ele, a Covid-19. Pretendemos dar subsídios aos cidadãos para que tomem decisões bem informadas que ajudem no controle da disseminação do vírus. É nosso objetivo, também, valorizar a importância da ciência internacional e brasileira para o enfrentamento da pandemia.
É uma iniciativa do Instituto Nacional de Comunicação da Ciência e Tecnologia (INCT-CPCT), sediado na Casa de Oswaldo Cruz/Fiocruz, e do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).
 

NYTIMES – What 5 Coronavirus Models Say the Next Month Will Look Like – By Quoctrung Bui, Josh Katz, Alicia Parlapiano and Margot Sanger-Katz // April 22, 2020 – In the last few weeks, we’ve all become a little more familiar with epidemiological models. These calculations, which make estimates about how many people are likely to get sick, need a hospital bed or die from coronavirus, are guiding public policy — and our expectations about what the future holds. But if you look at the models, they don’t really agree.
 

COVID TRENDS – This interactive charts the new confirmed cases of COVID-19 in the past week vs. the total confirmed cases to date. When plotted in this way, exponential growth is represented as a straight line that slopes upwards. Notice that almost all countries follow a very similar path of exponential growth.
FIVETHIRTYEIGHT – Coronavirus Case Counts Are Meaningless – Unless you know something about testing. And even then, it gets complicated. If you follow me on Twitter, you’ll know I’m constantly going on about how the number of COVID-19 cases is not a very useful indicator of anything — unless you also know something about how tests are being conducted.
 
COVID Index – Colapso Sistema Hospitalar 280420 – April 2020
DOI: 10.13140/RG.2.2.19260.18568
Project: COVID-Index: Colapso do Sistema Hospitalar Brasileiro
Diogo Ferraz, University of Hohenheim; Enzo Barberio Mariano, São Paulo State University; Paulo César Morceiro, University of Johannesburg; Lorena Salces Dourado, University of Campinas; Herick Fernando Moralles, Universidade Federal de São Carlos; Patricia Manzine, Universidade Federal de São Carlos; Daisy Rebelatto, University of São Paulo
 
Misinformation goes Viral, by Jason Shepherd, Apr 13, 2020
Self Isolation has led many to delve into crackpot theories that go from man-made viruses to spread of infections via 5G cell phone towers. Now, those that are rational are already asking the right questions and seeking legit sources of information…but more and more people are losing it. Feel free to use the information in this story to educate your friends. This pandemic is stressful enough without people confabulating nonsense!
 
COVID-NEW – MOVIMENTAÇÃO DA POPULAÇÃODeslocamento médio fora de casa. Índice de movimentação por Município por Densidade Demográfica. Categoria de lugares mais visitados fora de casa.
 
Covid-19 Modeling: Impact of Missing Data and Ignoring Key Features – Posted by Vincent Granville on April 19, 2020
Many data scientists and epidemiologists have developed various models and predictions, mostly alarming ones. Here I discuss issues that make most of these analyses meaningless, and how to fix these problems. Sadly, these are mistakes that even expert statisticians make in a variety of contexts, especially when dealing with a tiny sample that behaves radically differently from the whole population. You don’t see what is not in the data, you only see what’s in it, and you must think out-of-the-box to imagine what the outside of your narrow data set might look like.
 
CEPID-CeMEAI – Estudo estima que um brasileiro pode ser salvo a cada quatro minutos com isolamento – Simulação matemática mostra mortes que poderiam ser evitadas no Brasil e por regiões. O isolamento social tem sido um dos assuntos mais discutidos na pandemia. Efetivamente, ele salva vidas? Era essa resposta que os pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) Paulo J. S. Silva e Claudia Sagastizábal queriam ter quando iniciaram um estudo matemático em colaboração com Tiago Pereira e Alexandre Delbem e que resultou em uma página que pode ser consultada pela população.
 
DEPTO DE ESTATÍSTICA E MATEMÁTICA APLICADA – UFC – PAINEL DE ACOMPANHAMENTO E ANÁLISE – Material organizado pelos professores Júlio Francisco Barros Neto, Juvêncio Santos Nobre e Luís Gustavo B. Pinho.
Pesquisa COVID-19 BRASIL – Esta pesquisa é destinada a pessoas que estão conscientes acerca da COVID-19.Você irá encontrar uma lista de perguntas sobre o seu estado de saúde atual, sintomas possíveis, atendimento na rede hospitalar, contato com pessoas testadas positivo para a COVID-19 e conhecimentos sobre o tema. Garantimos o anonimato dos respondentes. Nossos agradecimentos por contribuir.Link para pesquisa: https://forms.gle/TyC4F6zu4X5JRdGm6
 
 COVID VERIFICADO  Quem somos nós? Somos alunos do Programa de Pós-graduação em Imunologia da Universidade de São Paulo e integrantes da Comissão de Divulgação Científica do Departamento de Imunologia do Instituto de Ciências Biomédicas da USP.
Nunca é tarde para se informar – Em momentos de pandemia, como o que estamos vivendo, diversas informações falsas acabam se propagando rapidamente pela internet e pelas redes sociais. Por isso, vemos a necessidade de informar a população com notícias verdadeiras e vindas de fontes confiáveis para que entendam a situação da pandemia e consigam se prevenir da melhor forma. Portanto, nosso propósito é reunir uma coletânea de informações sobre a COVID-2019 vindas de importantes órgãos governamentais, brasileiros e mundiais, assim como de estudos científicos sobre o assunto.- FACEBOOK – https://www.facebook.com/covidverificado/
– INSTAGRAM – @covidverificado
 
  BMJ’s Coronavirus (covid-19) Hub

BMJ’s covid-19 hub supports health professionals and researchers with practical guidance, online CPD courses, as well as the latest news, comment, and research from BMJ. The content is free and updated daily.

 

 
   
  LAIS – UFRN – CORONAVÍRUS – Dashboard com informações do Rio Grande do Norte e comparações com o Brasil.
Desenvolvedor:
Rodrigo Silva – rodrigo.silva@lais.huol.ufrn.br; Colaborador: Marcelo Lima – marcelolimanatal@hotmail.com, Álvaro Ferreira Pires de Paiva – alvarofepipa@gmail.com, Sedir Morais – sedir.morais@lais.huol.ufrn.br, Tarik Araujo – tarik.araujo@ibge.gov.br, Túlio de Paiva Marques Carvalho – tulio.paiva@lais.huol.ufrn.br, Nícolas Vinícius Rodrigues Veras – nicolas.vinicius@lais.huol.ufrn.br, Ellen Kadja Lima de Morais – ellen.morais@lais.huol.ufrn.br, Cintia da Hora – cintiadahora@gmail.com; Análise Cientifica: Leonardo J. Galvão de Lima – leonardo.lima@lais.huol.ufrn.br, Ion Garcia Mascarenhas de Andrade – iondndrd@gmail.com.as – jdonascimento@fisica.ufrn.br.
Coordenação
Ricardo Valentim – ricardo.valentim@lais.huol.ufrn.br 
 
   

nCoV2019.live – Dashboard feito por Avi Schiffmann, estudante do Ensino Médio do Estado de Washington, EUA. Ele tem 17 anos.
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This site was created by Avi Schiffmann. I am a high schooler in Washington State, USA.
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