Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | http://app.uff.br/riuff/handle/1/26574 |
Resumo: | A tuberculose (TB) é uma doença infecciosa e transmissível que, por mais que tenha cura, tratamento e prevenção, ainda acomete muitas pessoas, principalmente no Brasil, que está entre os 30 países com as maiores incidências da doença no mundo. Por esse motivo, o Ministério da Saúde lançou em 2017, o Plano Nacional pelo Fim da Tuberculose como Problema de Saúde Pública, que baseia-se em estratégias relacionadas ao acesso à prevenção, ao diagnóstico e ao tratamento da doença em busca da diminuição da incidência da doença no país. Por ser um país com distintos cenários econômicos, climáticos e populacionais, o estudo a níveis desagregados da tuberculose no Brasil se mostra fundamental, visto que o comportamento da doença em cada estado se mostra diferente. Sendo assim, no presente trabalho, analisou-se, no período de 2010 a 2019, o comportamento da taxa de incidência de tuberculose nos cinco estados com maior população e nos estados com maiores taxas de incidência de \ac{TB} em cada região no ano 2019, além de fazer previsões para cada uma dessas Unidades Federativas estudadas. Para isso, foram realizadas análises de séries temporais pela metodologia de Box \& Jenkins para encontrar modelos adequados a cada estado analisado que fossem capazes de realizar boas previsões para as taxas de incidência de novos casos mensais da tuberculose. Além disso, verificou-se o impacto da pandemia na notificação da doença no ano de 2020 no país e constatou-se que a COVID-19 teve efeito significativo na notificação de novos casos de tuberculose no Brasil, diminuindo-a, principalmente nos meses posteriores ao começo da pandemia no país. Sobre os resultados obtidos, verificou-se que a taxa de incidência da \ac{TB} no país, em geral, diminuíram, porém voltaram a crescer por volta do ano de 2016. Nenhuma unidade federativa apresentou previsão de tendência de queda da taxa, indicando que se o Brasil continuar com tal comportamento, não conseguirá atingir as metas para a erradicação da doença estipuladas pelo Ministério da Saúde. |
id |
UFF-2_abb7679dafbf3710485506c98474b14b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:app.uff.br:1/26574 |
network_acronym_str |
UFF-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
repository_id_str |
2120 |
spelling |
Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no BrasilSéries temporaisTuberculoseBox & JenkinsARIMAEstatística de saúdeA tuberculose (TB) é uma doença infecciosa e transmissível que, por mais que tenha cura, tratamento e prevenção, ainda acomete muitas pessoas, principalmente no Brasil, que está entre os 30 países com as maiores incidências da doença no mundo. Por esse motivo, o Ministério da Saúde lançou em 2017, o Plano Nacional pelo Fim da Tuberculose como Problema de Saúde Pública, que baseia-se em estratégias relacionadas ao acesso à prevenção, ao diagnóstico e ao tratamento da doença em busca da diminuição da incidência da doença no país. Por ser um país com distintos cenários econômicos, climáticos e populacionais, o estudo a níveis desagregados da tuberculose no Brasil se mostra fundamental, visto que o comportamento da doença em cada estado se mostra diferente. Sendo assim, no presente trabalho, analisou-se, no período de 2010 a 2019, o comportamento da taxa de incidência de tuberculose nos cinco estados com maior população e nos estados com maiores taxas de incidência de \ac{TB} em cada região no ano 2019, além de fazer previsões para cada uma dessas Unidades Federativas estudadas. Para isso, foram realizadas análises de séries temporais pela metodologia de Box \& Jenkins para encontrar modelos adequados a cada estado analisado que fossem capazes de realizar boas previsões para as taxas de incidência de novos casos mensais da tuberculose. Além disso, verificou-se o impacto da pandemia na notificação da doença no ano de 2020 no país e constatou-se que a COVID-19 teve efeito significativo na notificação de novos casos de tuberculose no Brasil, diminuindo-a, principalmente nos meses posteriores ao começo da pandemia no país. Sobre os resultados obtidos, verificou-se que a taxa de incidência da \ac{TB} no país, em geral, diminuíram, porém voltaram a crescer por volta do ano de 2016. Nenhuma unidade federativa apresentou previsão de tendência de queda da taxa, indicando que se o Brasil continuar com tal comportamento, não conseguirá atingir as metas para a erradicação da doença estipuladas pelo Ministério da Saúde.100 f.Erbisti, Rafael SantosCosta, Patrícia Lusié Velozo daErbisti, Rafael SantosCosta, Patrícia Lusié Velozo daFonseca, Ana Beatriz MonteiroSouza, Mariana Albi de OliveiraSOUZA, BEATRIZ LOUREIRO DE2022-10-21T15:01:03Z2022-10-21T15:01:03Z2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfSouza, Beatriz Loureiro de. Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil. 2022. 100 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal Fluminense, Instituto de Matemática e Estatística, Niterói, 2022.http://app.uff.br/riuff/handle/1/26574CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2022-10-21T15:01:06Zoai:app.uff.br:1/26574Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202022-10-21T15:01:06Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil |
title |
Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil |
spellingShingle |
Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil SOUZA, BEATRIZ LOUREIRO DE Séries temporais Tuberculose Box & Jenkins ARIMA Estatística de saúde |
title_short |
Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil |
title_full |
Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil |
title_fullStr |
Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil |
title_full_unstemmed |
Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil |
title_sort |
Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil |
author |
SOUZA, BEATRIZ LOUREIRO DE |
author_facet |
SOUZA, BEATRIZ LOUREIRO DE |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Erbisti, Rafael Santos Costa, Patrícia Lusié Velozo da Erbisti, Rafael Santos Costa, Patrícia Lusié Velozo da Fonseca, Ana Beatriz Monteiro Souza, Mariana Albi de Oliveira |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
SOUZA, BEATRIZ LOUREIRO DE |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Séries temporais Tuberculose Box & Jenkins ARIMA Estatística de saúde |
topic |
Séries temporais Tuberculose Box & Jenkins ARIMA Estatística de saúde |
description |
A tuberculose (TB) é uma doença infecciosa e transmissível que, por mais que tenha cura, tratamento e prevenção, ainda acomete muitas pessoas, principalmente no Brasil, que está entre os 30 países com as maiores incidências da doença no mundo. Por esse motivo, o Ministério da Saúde lançou em 2017, o Plano Nacional pelo Fim da Tuberculose como Problema de Saúde Pública, que baseia-se em estratégias relacionadas ao acesso à prevenção, ao diagnóstico e ao tratamento da doença em busca da diminuição da incidência da doença no país. Por ser um país com distintos cenários econômicos, climáticos e populacionais, o estudo a níveis desagregados da tuberculose no Brasil se mostra fundamental, visto que o comportamento da doença em cada estado se mostra diferente. Sendo assim, no presente trabalho, analisou-se, no período de 2010 a 2019, o comportamento da taxa de incidência de tuberculose nos cinco estados com maior população e nos estados com maiores taxas de incidência de \ac{TB} em cada região no ano 2019, além de fazer previsões para cada uma dessas Unidades Federativas estudadas. Para isso, foram realizadas análises de séries temporais pela metodologia de Box \& Jenkins para encontrar modelos adequados a cada estado analisado que fossem capazes de realizar boas previsões para as taxas de incidência de novos casos mensais da tuberculose. Além disso, verificou-se o impacto da pandemia na notificação da doença no ano de 2020 no país e constatou-se que a COVID-19 teve efeito significativo na notificação de novos casos de tuberculose no Brasil, diminuindo-a, principalmente nos meses posteriores ao começo da pandemia no país. Sobre os resultados obtidos, verificou-se que a taxa de incidência da \ac{TB} no país, em geral, diminuíram, porém voltaram a crescer por volta do ano de 2016. Nenhuma unidade federativa apresentou previsão de tendência de queda da taxa, indicando que se o Brasil continuar com tal comportamento, não conseguirá atingir as metas para a erradicação da doença estipuladas pelo Ministério da Saúde. |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022-10-21T15:01:03Z 2022-10-21T15:01:03Z 2022 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
Souza, Beatriz Loureiro de. Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil. 2022. 100 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal Fluminense, Instituto de Matemática e Estatística, Niterói, 2022. http://app.uff.br/riuff/handle/1/26574 |
identifier_str_mv |
Souza, Beatriz Loureiro de. Modelos de Séries Temporais para a Predição de Incidência de Tuberculose no Brasil. 2022. 100 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal Fluminense, Instituto de Matemática e Estatística, Niterói, 2022. |
url |
http://app.uff.br/riuff/handle/1/26574 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
CC-BY-SA info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
CC-BY-SA |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) instname:Universidade Federal Fluminense (UFF) instacron:UFF |
instname_str |
Universidade Federal Fluminense (UFF) |
instacron_str |
UFF |
institution |
UFF |
reponame_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
collection |
Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF) |
repository.mail.fl_str_mv |
riuff@id.uff.br |
_version_ |
1802135411973160960 |