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Tipo do documento: Tese
Título: Análise espaço-temporal do número de casos de dengue em Pernambuco, Brasil: modelagem e métodos computacionais
Autor: FREITAS, Jucarlos Rufino de 
Primeiro orientador: CUNHA FILHO, Moacyr
Primeiro coorientador: VASCONCELOS, Josimar Mendes de
Primeiro membro da banca: MOREIRA, Guilherme Rocha
Segundo membro da banca: ARAÚJO FILHO, Renisson Neponuceno de
Terceiro membro da banca: OLIVEIRA, Manoel Rivelino Gomes de
Resumo: O presente trabalho teve como objetivo analisar a distribuição espaço-temporal de número de casos semanais de dengue no estado de Pernambuco, Brasil. Foram coletados os registros semanais do número de casos de dengue, disponibilizados através do Serviço de Informação ao Cidadão e as séries históricas de precipitação semanal cedidas pela Agência Pernambucana de Águas e Clima, no período de 2000 a 2018. Para avaliar a correlação entre as variáveis (dengue versus precipitação) foi calculado o coeficiente de correlação de Pearson e foi procedido à análise dos modelos lineares generalizados. No estado de Pernambuco foram confirmados 508 948 casos de dengue, no período de 2000 a 2018. A distribuição espacial dos casos apresentou alta concentração na mesorregião Metropolitana do Recife nos 19 anos analisados, com maior frequência no município de Recife. Houve formação de clusters com autocorreção espacial positiva entre os municípios da Mesorregião Metropolitana do Recife. Foram observadas correlações positivas em 75,54% dos municípios. O modelo Binomial Negativo mostra-se satisfatório para analisar a distribuição dos casos de dengue. O processamento informatizado de dados georreferenciados permite identificar municípios com maiores vulnerabilidades, fornecendo subsídios para as agências reguladoras de epidemias e endemias do estado de Pernambuco planejarem suas ações.
Abstract: The present study aimed to analyze the Spatio-temporal distribution in the weekly dengue cases number for Pernambuco state, Brazil. Weekly records of the dengue cases number were collected, made available through the Citizen Information Service, and the historical series of weekly precipitation provided by the Pernambuco Agency for Water and Climate, in the period 2000 to 2018. To assess the correlation between the variables (dengue versus pecipitation), the Pearson correlation coefficient was calculated and the generalized linear models were proceeded. In the state of Pernambuco were confirmed 508,948 dengue cases from 2000 to 2018. The spatial distribution of cases showed a high concentration in the Metropolitan Mesoregion of Recife in the 19 years analyzed, with greater frequency from Recife municipality. There was formation of clusters with positive spatial autocorrelation between municipalities in the Metropolitan Mesoregion of Recife. Positive correlations were observed in 75.54% of the municipalities. The Negative Binomial model proves to be satisfactory to analyze the distribution of dengue cases. The computerized processing of georeferenced data allows identifying municipalities with greater vulnerabilities, providing subsidies for the regulatory agencies of epidemics and endemics in the state of Pernambuco to plan their actions.
Palavras-chave: Arbovirose
Epidemiologia
Teste de hipótese
Estatística
Modelagem estatística
Análise espacial
Área(s) do CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal Rural de Pernambuco
Sigla da instituição: UFRPE
Departamento: Departamento de Estatística e Informática
Programa: Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada
Citação: FREITAS, Jucarlos Rufino de. Análise espaço-temporal do número de casos de dengue em Pernambuco, Brasil: modelagem e métodos computacionais. 2022. 74 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8755
Data de defesa: 18-Fev-2022
Aparece nas coleções:Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada

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