Hierarchical Linear Models, also called Multilevel Regression Models or Mixed-Effects
Models, is a modeling method for nested data sets that present a hierarchical structure,
being used for studies that pursuit to investigate the effects of variables at the individual
level and at group levels, as well as for longitudinal studies, which rely on the presence of
repeated measures. This type of adjustment explores the relationship between individuals
and the environment to be studied, and understands that for this reason, all possible associations must be analyzed. The study in question aims to propose a multilevel Bayesian
model to estimate contact rates among residents of Aglomerado da Serra by age groups
and social circles, based on the studies of the POLYMOD project (Mossong et al., 2008)
and the article by Prem et al. (2017). The estimated rates will be projected for regions of
the city of Belo Horizonte in order to apply them in a SIR (Susceptible-Infected-Removed)
model, as part of the studies to mitigate the impacts of COVID-19. Caused by the new
coronavirus, SARS-CoV-2, the transmission of the virus occurs from one infected person
to another and with millions of cases and deaths around the world, seeking to understand the patterns of contact networks considering the variations that may occur due to
age groups and places of interaction, is of paramount t importance, as they can lead to
differences in the effect of social distancing measures.Os Modelos Lineares Hierárquicos, também chamados de Modelos de Regressão Multiníveis ou Modelos de Efeitos Mistos, é um método de modelagem para conjuntos de dados aninhados que apresentam uma estrutura hierárquica, sendo utilizado para estudos que buscam investigar os efeitos de variáveis a nível individual e a níveis de grupo (Snidjers, 2016), como também para estudos longitudinais, que contam com a presença de medidas repetidas. Esse tipo de ajuste explora a relação existente entre os indivíduos e o meio a ser estudado e, entende que por isso, todas as associações possíveis devem ser analisadas. O estudo em questão tem por objetivo propor um modelo multinível bayesiano para estimar as taxas de contatos entre os moradores do Aglomerado da Serra por grupos de idade e círculos sociais, embasado nos estudos do projeto POLYMOD (Mossong et al., 2008) e no
artigo de Prem et al.(2017). As taxas estimadas serão projetadas para regiões da cidade de Belo Horizonte a fim de aplicá-las em um modelo SIR (Susceptible-Infected-Removed), como parte dos estudos para mitigar os impactos da COVID-19. Causada pelo novo coronavírus, SARS-CoV-2, a transmissão do vírus ocorre de uma pessoa contaminada para outra e com milhões de casos e mortes ao redor do mundo, buscar compreender os padrões das redes de contatos considerando as variações que podem ocorrer devido as faixas etárias e locais de interação é de suma importância, visto as quais podem levar às diferenças no efeito de medidas de distanciamento social.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio
