O bolsista de doutorado do PRH 38.1, Paulo Gabriel Siqueira, em conjunto com seu orientador e coordenador do programa, professor Márcio Moura, do Departamento de Engenharia de Produção da UFPE, teve artigos aceitos para publicação em periódicos internacionais. O professor do curso de Engenharia Naval, Departamento de Engenharia Mecânica, Heitor Duarte, também possui coautoria nos trabalhos.

O primeiro artigo, intitulado "A Bayesian Population Variability based method for estimating frequency of maritime accidents" foi publicado no Process Safety and Environmental Protection. Este trabalho é resultado parcial de sua dissertação de mestrado, período durante o qual também foi bolsista do PRH 38.1, e trata da aplicação de um método para obter as frequências de acidentes marítimos que podem levar a vazamentos de petróleo (e.g., colisão, fogo e explosão), agregando dados históricos de acidentes com a opinião de especialistas, como capitães, práticos e acadêmicos. O principal diferencial do método é conseguir capturar e traduzir a variabilidade existente entre os dados utilizados para alimentar o modelo, fornecendo estimativas dentro de intervalos de confiança. Uma versão preliminar deste trabalho foi também apresentada no 5º Congresso da Associação Brasileira de Análise de Risco, Segurança de Processo e Confiabilidade (ABRISCO). Os autores reforçam que esse é um método inédito para se estimar a frequência de acidentes marítimos e pode auxiliar avaliações de risco.

Paralelamente ao seu trabalho de dissertação, o aluno também desenvolveu modelos probabilísticos para auxiliar no combate à pandemia da COVID-19. O primeiro destes trabalhos, "Development of a Probabilistic model for Quantitative Risk Assessment of COVID-19 in Brazil", aceito no International Journal of Modern Physics C, foi desenvolvido no começo da pandemia e busca avaliar a eficácia das medidas de combate à pandemia (como distanciamento social e uso de máscaras) na redução dos riscos de superlotação no sistema de saúde brasileiro. Já o segundo, intitulado "A Probabilistic Epidemiological Model for Infectious Diseases: the case of COVID-19 at global-level" e aceito no Risk Analysis, realiza uma análise similar, mas a nível global, e busca avaliar como essas medidas mitigam os riscos de uma explosão no número de casos no mundo todo. Por fim, o artigo "Risk-based cost-benefit analysis of alternativa vaccines against COVID-19 in Brazil: CoronaVac vs. AstraZeneca vs. Pfizer", aceito no Vaccine, realiza uma análise de custo-benefício para responder a seguinte pergunta: como atingir a maior probabilidade de a população atingir a imunidade coletiva dentro de seis meses, ao menor custo, seja este custo financeiro para aquisição de vacinas, seja no número esperado de mortes durante esse período. Os resultados também reforçam a necessidade de vacinação para se atingir a imunidade coletiva.

A principal contribuição destas pesquisas não são somente os resultados, mas também os modelos probabilísticos propostos, já que estes são bastante flexíveis e podem ser utilizados para quaisquer novas doenças infecciosas em qualquer lugar do mundo, principalmente nos estágios inicias de uma pandemia ou de um programa de vacinação, quando os dados são escassos e a incerteza é alta.

Mais informações

Paulo Gabriel Siqueira - doutorando

paulo.gabriel@ufpe.br

Márcio Moura

marcio.cmoura@ufpe.br