ABSTRACT OBJECTIVE Assess the correlation between the sales of two drugs with no proven efficacy against covid-19, ivermectin and chloroquine, and other relevant variables, such as Google® searches, number of tweets related to these drugs, number of cases and deaths resulting from covid-19. METHODS The methodology adopted in this study has four stages: data collection, data processing, exploratory data analysis, and correlation analysis. Spearman’s method was used to obtain cross-correlations between each pair of variables. RESULTS The results show similar behaviors between variables. Peaks occurred in the same or near periods. The exploratory data analysis showed shortage of chloroquine in the period corresponding to the beginning of advertising for the application of these drugs against covid-19. Both drugs showed a high and statistically significant correlation with the other variables. Also, some of them showed a higher correlation with drug sales when we employed a one-month lag. In the case of chloroquine, this was observed for the number of deaths. In the case of ivermectin, this was observed for the number of tweets, cases, and deaths. CONCLUSIONS The results contribute to decision making in crisis management by governments, industries, and stores. In times of crisis, as observed during the covid-19 pandemic, some variables can help sales forecasting, especially Google® and tweets, which provide a real-time analysis of the situation. Monitoring social media platforms and search engines would allow the determination of drug use by the population and better prediction of potential peaks in the demand for these drugs. covid19, covid19 covid 19, 19 Google searches covid19. 19. stages collection processing Spearmans Spearman s crosscorrelations cross correlations periods Also onemonth one month lag governments industries stores covid-1 pandemic forecasting realtime real time situation covid1 1 covid-

RESUMO OBJETIVO Investigar a correlação entre as vendas de dois medicamentos sem eficácia comprovada no tratamento de covid-19, ivermectina e cloroquina, e outras variáveis relevantes: pesquisas no Google®, número de tweets relacionados aos medicamentos, casos e óbitos decorrentes da covid-19. MÉTODOS A metodologia adotada neste estudo se divide em quatro partes: coleta de dados; processamento dos dados; análise exploratória; e análise de correlação. Foi utilizado o método de Spearman para obter as correlações cruzadas entre cada par de variáveis. RESULTADOS Os resultados mostram similaridade entre os comportamentos das variáveis. Os picos ocorreram em períodos iguais ou próximos. A análise exploratória dos dados apontou que houve falta de cloroquina no período correspondente ao início das divulgações sobre a aplicação desses medicamentos para o tratamento da covid-19. Ambos os medicamentos apresentaram correlação alta e estatisticamente significativa com as demais variáveis analisadas. Também foi observado que algumas delas apresentaram maior correlação com as vendas de medicamentos quando assumiram defasagem temporal de um mês. No caso da cloroquina, isso ocorreu com a variável óbitos. No caso da ivermectina, ocorreu com as variáveis número de tweets, casos e óbitos. CONCLUSÕES Os resultados observados contribuem para a tomada de decisão durante a gestão de crises por parte de governo, indústrias e comércios. Em momentos de crises, como observado durante a pandemia, as variáveis mostraram que são capazes de auxiliar na previsão de vendas, em especial o Google® e os tweets, que proporcionam uma análise em tempo real da situação. Acompanhar as redes sociais e mecanismos de busca permitiria detecção de uso pela população e melhor previsão de potenciais picos de demanda desses medicamentos. covid19, covid19 covid 19, 19 covid-19 relevantes Google covid19. 19. partes próximos analisadas mês governo comércios pandemia situação covid1 1 covid-1 covid-

ABSTRACT OBJECTIVE Assess the correlation between the sales of two drugs with no proven efficacy against covid-19, ivermectin and chloroquine, and other relevant variables, such as Google® searches, number of tweets related to these drugs, number of cases and deaths resulting from covid-19. METHODS The methodology adopted in this study has four stages: data collection, data processing, exploratory data analysis, and correlation analysis. Spearman’s method was used to obtain cross-correlations between each pair of variables. RESULTS The results show similar behaviors between variables. Peaks occurred in the same or near periods. The exploratory data analysis showed shortage of chloroquine in the period corresponding to the beginning of advertising for the application of these drugs against covid-19. Both drugs showed a high and statistically significant correlation with the other variables. Also, some of them showed a higher correlation with drug sales when we employed a one-month lag. In the case of chloroquine, this was observed for the number of deaths. In the case of ivermectin, this was observed for the number of tweets, cases, and deaths. CONCLUSIONS The results contribute to decision making in crisis management by governments, industries, and stores. In times of crisis, as observed during the covid-19 pandemic, some variables can help sales forecasting, especially Google® and tweets, which provide a real-time analysis of the situation. Monitoring social media platforms and search engines would allow the determination of drug use by the population and better prediction of potential peaks in the demand for these drugs.

RESUMO OBJETIVO Investigar a correlação entre as vendas de dois medicamentos sem eficácia comprovada no tratamento de covid-19, ivermectina e cloroquina, e outras variáveis relevantes: pesquisas no Google®, número de tweets relacionados aos medicamentos, casos e óbitos decorrentes da covid-19. MÉTODOS A metodologia adotada neste estudo se divide em quatro partes: coleta de dados; processamento dos dados; análise exploratória; e análise de correlação. Foi utilizado o método de Spearman para obter as correlações cruzadas entre cada par de variáveis. RESULTADOS Os resultados mostram similaridade entre os comportamentos das variáveis. Os picos ocorreram em períodos iguais ou próximos. A análise exploratória dos dados apontou que houve falta de cloroquina no período correspondente ao início das divulgações sobre a aplicação desses medicamentos para o tratamento da covid-19. Ambos os medicamentos apresentaram correlação alta e estatisticamente significativa com as demais variáveis analisadas. Também foi observado que algumas delas apresentaram maior correlação com as vendas de medicamentos quando assumiram defasagem temporal de um mês. No caso da cloroquina, isso ocorreu com a variável óbitos. No caso da ivermectina, ocorreu com as variáveis número de tweets, casos e óbitos. CONCLUSÕES Os resultados observados contribuem para a tomada de decisão durante a gestão de crises por parte de governo, indústrias e comércios. Em momentos de crises, como observado durante a pandemia, as variáveis mostraram que são capazes de auxiliar na previsão de vendas, em especial o Google® e os tweets, que proporcionam uma análise em tempo real da situação. Acompanhar as redes sociais e mecanismos de busca permitiria detecção de uso pela população e melhor previsão de potenciais picos de demanda desses medicamentos.

Esta pesquisa objetiva realizar um estudo de "Transporte Colaborativo" para grandes volumes, especificamente para conjugação de cargas no transporte rodoviário. A proposta é desenvolver uma metodologia capaz de conciliar e flexibilizar as restrições impostas pelas janelas de tempo, de modo a interferir nos níveis hierárquicos de decisão, minimizando gastos em fretes e consolidando os conceitos de transporte colaborativo em uma aplicação real. No nível estratégico: contribuir no planejamento dos locais de armazenagem; no nível tático: determinar o momento e origem da retirada; e no nível operacional: tratar especificamente a execução da conjugação das cargas. A aplicação ocorre suportada por um banco de dados com 411.852 registros, utilizando modelagem matemática para um caso no agronegócio brasileiro. Os resultados obtidos são muito satisfatórios e projetarão redução no frete rodoviário da ordem de R$ 12,7 milhões por ano, na base de dados coletada, se a metodologia aqui proposta for implantada em sua plenitude.

This research proposes to carry out a study of Collaboration Transportation of large volumes, especially for conjugation of cargoes in the trucking transportation. This work presents a capable methodology to reconcile the needs of the transport with the imposed time windows restraints, coming to help in those restraints to interfere in hierarchy the decision levels. The interface in the strategic level is to contribute in the planning time of storage; the tactical planning level is to determination of the time windows and origin; the operational level is the specific operation from the conjugation of the shipments. The available primary database for the application to this case possesses 411.852 that support the application study in using a mathematical model. The results obtained were very satisfactory. Those results project a freight reduction about R$ 12,7 million per year, in the database available, if the methodology will be totally established.