Resumen: Tras cuatro meses luchando contra la pandemia, la ciudad de São Paulo, Brasil, empezó una fase de flexibilización de las medidas de alejamiento social en julio de 2020. A la vez, hubo una reducción en la tasa de alejamiento social y en el número de casos, muertes y ocupación de camas en los hospitales. Se desarrolló un modelo de simulación multiagente para entender la dinámica de la pandemia en la ciudad de São Paulo. Diferente de lo esperado, los resultados contradictorios del modelo reflejaron la realidad de la ciudad. Sostenemos que se puede atribuir este fenómeno a las burbujas locales de protección que surgieron durante la ausencia de redes de contagio. Estas burbujas redujeron la tasa de transmisión del virus, reduciendo de forma corta y temporal la curva epidémica -pero se manifestaron como un equilibrio inestable. Nuestra hipótesis se alinea con la dinámica de la propagación del virus observada hasta el momento, sin la necesidad de suposiciones ad hoc sobre umbrales de inmunidad colectiva natural o heterogeneidad de la tasa de transmisión de la población, lo que puede provocar previsiones equivocadas. Nuestro modelo se proyectó para ser fácil de usar y no necesita ningún conocimiento científico o de programación para generar resultados sobre la transmisión del virus en un determinado local. Además, como insumo para iniciar nuestro modelo de simulación, desarrollamos el Índice de Protección contra la COVID-19 como una alternativa al Índice de Desarrollo Humano, que mide la vulnerabilidad de un determinado territorio al coronavirus e incluye características del sistema de salud y del desarrollo socioeconómico, además de la infraestructura de la ciudad de São Paulo. Resumen Paulo Brasil 2020 vez casos hospitales esperado contagio pero inestable momento población equivocadas local Además COVID19 COVID 19 COVID-1 Humano socioeconómico 202 COVID1 1 COVID- 20 2

Abstract: After four months of fighting the pandemic, the city of São Paulo, Brazil, entered a phase of relaxed social distancing measures in July 2020. Simultaneously, there was a decline in the social distancing rate and a reduction in the number of cases, fatalities, and hospital bed occupancy. To understand the pandemic dynamics in the city of São Paulo, we developed a multi-agent simulation model. Surprisingly, the counter-intuitive results of the model followed the city’s reality. We argue that this phenomenon could be attributed to local bubbles of protection that emerged in the absence of contagion networks. These bubbles reduced the transmission rate of the virus, causing short and temporary reductions in the epidemic curve - but manifested as an unstable equilibrium. Our hypothesis aligns with the virus spread dynamics observed thus far, without the need for ad hoc assumptions regarding the natural thresholds of collective immunity or the heterogeneity of the population’s transmission rate, which may lead to erroneous predictions. Our model was designed to be user-friendly and does not require any scientific or programming expertise to generate outcomes on virus transmission in a given location. Furthermore, as an input to start our simulation model, we developed the COVID-19 Protection Index as an alternative to the Human Development Index, which measures a given territory vulnerability to the coronavirus and includes characteristics of the health system and socioeconomic development, as well as the infrastructure of the city of São Paulo. Abstract Paulo Brazil 2020 Simultaneously cases fatalities occupancy multiagent multi agent Surprisingly counterintuitive counter intuitive citys s reality networks equilibrium far populations population predictions userfriendly user friendly location Furthermore COVID19 COVID 19 COVID-1 development 202 COVID1 1 COVID- 20 2

Resumo: Após quatro meses lutando contra a pandemia, a cidade de São Paulo, Brasil, entrou em uma fase de flexibilização das medidas de distanciamento social em julho de 2020. Simultaneamente, houve queda na taxa de distanciamento social e redução no número de casos, mortes e ocupação de leitos hospitalares. Um modelo de simulação multiagente foi desenvolvido para entender a dinâmica da pandemia na cidade de São Paulo. Ao contrário do esperado, os resultados contraintuitivos do modelo acompanharam a realidade da cidade. Argumentamos que este fenômeno pode ser atribuído às bolhas locais de proteção que surgiram na ausência de redes de contágio. Estas bolhas reduziram a taxa de transmissão do vírus, causando reduções curtas e temporárias na curva epidêmica - mas se manifestaram como um equilíbrio instável. Nossa hipótese está alinhada com a dinâmica da propagação do vírus observada até o momento, sem a necessidade de suposições ad hoc sobre limiares de imunidade coletiva natural ou heterogeneidade da taxa de transmissão da população, o que pode levar a previsões errôneas. Nosso modelo foi projetado para ser fácil de usar e não requer nenhum conhecimento científico ou de programação para gerar resultados sobre a transmissão do vírus em um determinado local. Além disso, como insumo para iniciar nosso modelo de simulação, desenvolvemos o Índice de Proteção contra a COVID-19 como alternativa ao Índice de Desenvolvimento Humano, que mede a vulnerabilidade de um determinado território ao coronavírus e inclui características do sistema de saúde e do desenvolvimento socioeconômico, além da infraestrutura da cidade de São Paulo. Resumo Paulo Brasil 2020 Simultaneamente casos hospitalares esperado contágio instável momento população errôneas local disso COVID19 COVID 19 COVID-1 Humano socioeconômico 202 COVID1 1 COVID- 20 2

Resumen: Tras cuatro meses luchando contra la pandemia, la ciudad de São Paulo, Brasil, empezó una fase de flexibilización de las medidas de alejamiento social en julio de 2020. A la vez, hubo una reducción en la tasa de alejamiento social y en el número de casos, muertes y ocupación de camas en los hospitales. Se desarrolló un modelo de simulación multiagente para entender la dinámica de la pandemia en la ciudad de São Paulo. Diferente de lo esperado, los resultados contradictorios del modelo reflejaron la realidad de la ciudad. Sostenemos que se puede atribuir este fenómeno a las burbujas locales de protección que surgieron durante la ausencia de redes de contagio. Estas burbujas redujeron la tasa de transmisión del virus, reduciendo de forma corta y temporal la curva epidémica -pero se manifestaron como un equilibrio inestable. Nuestra hipótesis se alinea con la dinámica de la propagación del virus observada hasta el momento, sin la necesidad de suposiciones ad hoc sobre umbrales de inmunidad colectiva natural o heterogeneidad de la tasa de transmisión de la población, lo que puede provocar previsiones equivocadas. Nuestro modelo se proyectó para ser fácil de usar y no necesita ningún conocimiento científico o de programación para generar resultados sobre la transmisión del virus en un determinado local. Además, como insumo para iniciar nuestro modelo de simulación, desarrollamos el Índice de Protección contra la COVID-19 como una alternativa al Índice de Desarrollo Humano, que mide la vulnerabilidad de un determinado territorio al coronavirus e incluye características del sistema de salud y del desarrollo socioeconómico, además de la infraestructura de la ciudad de São Paulo.

Abstract: After four months of fighting the pandemic, the city of São Paulo, Brazil, entered a phase of relaxed social distancing measures in July 2020. Simultaneously, there was a decline in the social distancing rate and a reduction in the number of cases, fatalities, and hospital bed occupancy. To understand the pandemic dynamics in the city of São Paulo, we developed a multi-agent simulation model. Surprisingly, the counter-intuitive results of the model followed the city’s reality. We argue that this phenomenon could be attributed to local bubbles of protection that emerged in the absence of contagion networks. These bubbles reduced the transmission rate of the virus, causing short and temporary reductions in the epidemic curve - but manifested as an unstable equilibrium. Our hypothesis aligns with the virus spread dynamics observed thus far, without the need for ad hoc assumptions regarding the natural thresholds of collective immunity or the heterogeneity of the population’s transmission rate, which may lead to erroneous predictions. Our model was designed to be user-friendly and does not require any scientific or programming expertise to generate outcomes on virus transmission in a given location. Furthermore, as an input to start our simulation model, we developed the COVID-19 Protection Index as an alternative to the Human Development Index, which measures a given territory vulnerability to the coronavirus and includes characteristics of the health system and socioeconomic development, as well as the infrastructure of the city of São Paulo.

Resumo: Após quatro meses lutando contra a pandemia, a cidade de São Paulo, Brasil, entrou em uma fase de flexibilização das medidas de distanciamento social em julho de 2020. Simultaneamente, houve queda na taxa de distanciamento social e redução no número de casos, mortes e ocupação de leitos hospitalares. Um modelo de simulação multiagente foi desenvolvido para entender a dinâmica da pandemia na cidade de São Paulo. Ao contrário do esperado, os resultados contraintuitivos do modelo acompanharam a realidade da cidade. Argumentamos que este fenômeno pode ser atribuído às bolhas locais de proteção que surgiram na ausência de redes de contágio. Estas bolhas reduziram a taxa de transmissão do vírus, causando reduções curtas e temporárias na curva epidêmica - mas se manifestaram como um equilíbrio instável. Nossa hipótese está alinhada com a dinâmica da propagação do vírus observada até o momento, sem a necessidade de suposições ad hoc sobre limiares de imunidade coletiva natural ou heterogeneidade da taxa de transmissão da população, o que pode levar a previsões errôneas. Nosso modelo foi projetado para ser fácil de usar e não requer nenhum conhecimento científico ou de programação para gerar resultados sobre a transmissão do vírus em um determinado local. Além disso, como insumo para iniciar nosso modelo de simulação, desenvolvemos o Índice de Proteção contra a COVID-19 como alternativa ao Índice de Desenvolvimento Humano, que mede a vulnerabilidade de um determinado território ao coronavírus e inclui características do sistema de saúde e do desenvolvimento socioeconômico, além da infraestrutura da cidade de São Paulo.

Studies indicate that increasing physical activity and decreasing levels of fat in the liver help to decrease the risk of morbidity from liver conditions. This study aimed to evaluate the effects of an eight week intermittent training program on the liver tissue of rats subjected to a hyperlipidic diet. The study consisted of 30 male Wistar rats, divided into the following groups: Sedentary Control (SC) Exercise Control (EC) (fed on standard feed and water) Sedentary Obese (SO) and Exercise Obese (EO) (fed on bacon, ham, sausage, biscuits, soda and standard feed), which performed intermittent training through electrically stimulated jumps, with three sets of 12 repetitions, three times per week for eight weeks. At the end of the training period, the animals were euthanized, and their livers removed for histological processing and hematoxylin and eosin staining (HE). Soon afterwards, caryometric analysis of the hepatocyte nuclei was performed. From the presented results it can be seen that the hepatocyte nuclei of the obese animals were smaller in relation to those of the control animals, therefore, exercise combined with an appropriate diet proved to be efficient in not causing alterations in the hepatocyte nuclei, conserving normal cell function and reducing the chances of the appearance of tissue damage. Furthermore, exercise in isolation cannot be considered a protective factor against the alteration of the liver cells.

Estudios indican que el aumento de la actividad física y la disminución de los niveles de grasa en el hígado ayudan a reducir el riesgo de morbilidad por enfermedades hepáticas. El objetivo fue evaluar el efecto de un programa de entrenamiento intermitente de ocho semanas en el tejido hepático de ratas con dieta alta en grasa. Treinta ratas Wistar machos fueron divididas en grupos Control Sedentario (SC), Control Ejercicio (CE) (con fuente de alimentación que consiste en la ración estándar y agua), Obeso Sedentario (OS) y Obeso Ejercicio (OE) (con alimentación compuesta por tocino, mortadela, salchichas, galletas, refrescos y ración estándar), sometidas a un entrenamiento intermitente a través de saltos mediante estimulación eléctrica con tres series de 12 repeticiones, tres veces por semana durante ocho semanas. Al final del período de entrenamiento, los animales fueron sacrificados; se extrajeron sus hígados para el procesamiento histológico y tinción con hematoxilina y eosina (HE). Luego se realizó el análisis cariométrico de los núcleos de los hepatocitos. Se observó que los núcleos de los hepatocitos fueron menores en los animales obesos en comparación con los núcleos de hepatocitos de los animales de control, pues el ejercicio combinado con una dieta adecuada se mostró eficiente para que causar alteraciones en los núcleos de hepatocitos, y esa combinación puede retener la función normal de las células y disminuir las posibilidades de la aparición de daños en los tejidos. Además, el ejercicio aislado no puede ser considerado como un factor de protección contra la alteración las células del hígado.