Previsão de casos de dengue no município de Petrópolis por técnicas de ciências dos dados
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2024 |
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/1/32646 |
Resumo: | As arboviroses são um problema de saúde pública em diversos países ao redor do mundo, em especial os países em desenvolvimento. Milhões de casos são registrados todos os anos e, apesar disso, ocorrem muitas subnotificações devido a semelhança dessas doenças com outras doenças, como a gripe. Devido ao grande impacto dessas doenças, em especial a Dengue, abordada neste trabalho, fazem-se necessárias ações de planejamento das entidades de saúde do Estado. Um melhor planejamento das unidades de saúde e de seus profissionais pode contribuir para o melhor preparo da infraestrutura de saúde em épocas anteriores a grandes surtos. Para isso, as ferramentas de ciência dos dados se mostram importantes aliadas para a previsão de surtos de arboviroses, havendo diversos trabalhos publicados na área. Com isso, este trabalho busca elaborar um modelo de previsão de casos de dengue no município de Petrópolis, no estado do Rio de Janeiro. Utilizando técnicas de regressão e de séries temporais, modelos foram gerados a partir dos dados de número de casos e pluviometria da cidade, de modo a tentar correlacionar essas variáveis e com isso prever os futuros casos de infecções. Os modelos gerados mostraram dificuldade em associar o número de casos com a quantidade de chuva, mostrando a necessidade de mais estudos na área e geração de mais dados referentes às variáveis relevantes para o desenvolvimento do mosquito transmissor. Entretanto, a relação entre Casos e Semanas do ano mostrou-se promissor |
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Previsão de casos de dengue no município de Petrópolis por técnicas de ciências dos dadosDenguePetrópolisCiência dos dadosAnálise de regressãoSeries temporaisDengueVírus da denguePetrópolis (RJ)Análise de regressão (Matemática)Análise de séries temporaisData scienceRegression analysisTime seriesAs arboviroses são um problema de saúde pública em diversos países ao redor do mundo, em especial os países em desenvolvimento. Milhões de casos são registrados todos os anos e, apesar disso, ocorrem muitas subnotificações devido a semelhança dessas doenças com outras doenças, como a gripe. Devido ao grande impacto dessas doenças, em especial a Dengue, abordada neste trabalho, fazem-se necessárias ações de planejamento das entidades de saúde do Estado. Um melhor planejamento das unidades de saúde e de seus profissionais pode contribuir para o melhor preparo da infraestrutura de saúde em épocas anteriores a grandes surtos. Para isso, as ferramentas de ciência dos dados se mostram importantes aliadas para a previsão de surtos de arboviroses, havendo diversos trabalhos publicados na área. Com isso, este trabalho busca elaborar um modelo de previsão de casos de dengue no município de Petrópolis, no estado do Rio de Janeiro. Utilizando técnicas de regressão e de séries temporais, modelos foram gerados a partir dos dados de número de casos e pluviometria da cidade, de modo a tentar correlacionar essas variáveis e com isso prever os futuros casos de infecções. Os modelos gerados mostraram dificuldade em associar o número de casos com a quantidade de chuva, mostrando a necessidade de mais estudos na área e geração de mais dados referentes às variáveis relevantes para o desenvolvimento do mosquito transmissor. Entretanto, a relação entre Casos e Semanas do ano mostrou-se promissorArboviruses are a public health problem in many countries around the world, especially in developing countries. Millions of cases are registered every year. Nevertheless, there is a poor reporting due to the similarity of these diseases with other diseases, such as flu. Due to the great impact of these diseases, especially Dengue, addressed in this work, it is necessary to plan actions by State health entities. Better planning of health facilities and their professionals can contribute to better preparing the health infrastructure in times prior to major outbreaks. In this sense, data science tools are important allies for predicting arboviral outbreaks, and many works were published in the area. As a result, this work seeks to elaborate a forecasting model for dengue case occurrences in the city of Petrópolis, in the state of Rio de Janeiro. Using regression and time series techniques models, techniques were generated from data on the number of cases and rainfall in the city, in order to try to correlate these variables and thereby predict future cases of infections. The generated models showed difficulty in associating the number of cases with the amount of rain, showing the need for further studies in the area and generation of more data regarding the relevant variables for the development of the transmitting mosquito. Nevertheless, the correlation Cases versus Weeks of the year has shown promising70 f.Guimarães, Bruno TorresCerqueira, Fábio RibeiroSacco, Wagner FigueiredoMaidana, Rocío Lucía Beatriz RiverosPereira, Ronniery Ilario2024-03-07T19:14:13Z2024-03-07T19:14:13Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfPEREIRA. Ronniery Ilario. Previsão de casos de dengue no município de Petrópolis por técnicas de ciências dos dados. 2023. 70 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Engenharia de Petrópolis, Universidade Federal Fluminense, Petrópolis, 2023.http://app.uff.br/riuff/handle/1/32646CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2024-03-07T19:14:17Zoai:app.uff.br:1/32646Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T10:58:45.283080Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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