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Este estudo desenvolveu um modelo estocástico baseado em agentes para a transmissão da hepatite E em Munique, demonstrando que a integração de dados de esgoto com casos clínicos revelou uma redução significativa na transmissão durante as lockdowns da COVID-19, um efeito que havia sido mascarado em outras escalas devido a variações na detecção e na variabilidade das medições.
Este estudo longitudinal na Austrália demonstrou que as populações cultural e linguisticamente diversas (CALD) e de baixa condição socioeconômica apresentaram alta adesão às medidas de saúde pública durante a pandemia de COVID-19, indicando que os impactos desproporcionais sofridos por esses grupos foram causados por barreiras estruturais e pela necessidade de trabalhar, e não por falta de conformidade comportamental.
Este estudo de modelagem matemática prevê que as mudanças climáticas e demográficas aumentarão significativamente a carga global de chikungunya, destacando a vacinação como uma estratégia crucial para mitigar esse impacto futuro.