ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Hygeia (Uberlândia) |
Texto Completo: | https://seer.ufu.br/index.php/hygeia/article/view/64263 |
Resumo: | Dengue is considered one of the diseases with the most significant rates in Brazil. The increasing rates directly affect public health services, so that evaluating the environmental and social conditions in areas with high rates of the disease can assist in the development of diagnoses and health actions. In this sense, the objective of this study was to identify the most important socioeconomic variables for the prediction of dengue prevalence rates in municipalities of the state of Goiás. The evaluation was performed based on 38 socioeconomic variables obtained from the database of Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, Fundação João Pinheiro - FJP and from the calculation of dengue prevalence rates based on data available in Sistema de Informação de Agravos de Notificação - SINAN for the periods 2001-2009 and 2010-2018. Modeling was performed from the evaluation of three machine learning algorithms: Random Forest, XGBoost and KNN. The results indicated that the most important variables showed an inverse relationship to the conditions of low income, illiteracy and deficiency in basic sanitation services. |
id |
UFU-7_f5f8ce57804cd41df2c74c29db72e02b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs.www.seer.ufu.br:article/64263 |
network_acronym_str |
UFU-7 |
network_name_str |
Hygeia (Uberlândia) |
repository_id_str |
|
spelling |
ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNINGDeterminantes SociaisRandom ForestXGBoostKNNDengue is considered one of the diseases with the most significant rates in Brazil. The increasing rates directly affect public health services, so that evaluating the environmental and social conditions in areas with high rates of the disease can assist in the development of diagnoses and health actions. In this sense, the objective of this study was to identify the most important socioeconomic variables for the prediction of dengue prevalence rates in municipalities of the state of Goiás. The evaluation was performed based on 38 socioeconomic variables obtained from the database of Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, Fundação João Pinheiro - FJP and from the calculation of dengue prevalence rates based on data available in Sistema de Informação de Agravos de Notificação - SINAN for the periods 2001-2009 and 2010-2018. Modeling was performed from the evaluation of three machine learning algorithms: Random Forest, XGBoost and KNN. The results indicated that the most important variables showed an inverse relationship to the conditions of low income, illiteracy and deficiency in basic sanitation services.A dengue é considerada uma das doenças com índices mais expressivos no Brasil. O crescente aumento nas taxas observadas afeta diretamente os serviços públicos de saúde de forma que avaliar as condições ambientais e sociais em áreas com altos índices da doença pode auxiliar na elaboração de diagnósticos e ações em saúde. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi identificar variáveis socioeconômicas mais importantes para a predição das taxas de prevalência de dengue nos municípios do estado de Goiás. A avaliação foi realizada com base em 38 variáveis socioeconômicas obtidas no banco de dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, da Fundação João Pinheiro - FJP e a partir do cálculo das taxas de prevalência de dengue baseado nos dados disponíveis no Sistema de Informação de Agravos de Notificação - SINAN para os períodos de 2001-2009 e 2010-2018. A modelagem foi realizada a partir da avaliação de três algoritmos de machine learning: Random Forest, XGBoost e KNN. Os resultados indicaram que as variáveis mais importantes apresentaram relação inversa às condições de baixa renda, analfabetismo e deficiência em serviços de saneamento básico.Universidade Federal de Uberlândia2022-02-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.ufu.br/index.php/hygeia/article/view/6426310.14393/Hygeia64263Hygeia - Revista Brasileira de Geografia Médica e da Saúde; Edição Especial: X Simpósio Nacional de Geografia da Saúde (GeoSaude); 98-1091980-1726reponame:Hygeia (Uberlândia)instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUporhttps://seer.ufu.br/index.php/hygeia/article/view/64263/33437Copyright (c) 2022 Thamy Barbara Gioia, Juliana Ramalho Barrosinfo:eu-repo/semantics/openAccessGioia, Thamy BarbaraBarros, Juliana Ramalho2022-03-06T01:21:27Zoai:ojs.www.seer.ufu.br:article/64263Revistahttps://seer.ufu.br/index.php/hygeiaPUBhttps://seer.ufu.br/index.php/hygeia/oaisamuel@ufu.br||flavia.santos@ufu.br1980-17261980-1726opendoar:2022-03-06T01:21:27Hygeia (Uberlândia) - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING |
title |
ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING |
spellingShingle |
ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING Gioia, Thamy Barbara Determinantes Sociais Random Forest XGBoost KNN |
title_short |
ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING |
title_full |
ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING |
title_fullStr |
ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING |
title_full_unstemmed |
ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING |
title_sort |
ASSOCIAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS SOCIOECONÔMICAS E A OCORRÊNCIA DE DENGUE NO ESTADO DE GOIÁS: UMA ANÁLISE A PARTIR DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING |
author |
Gioia, Thamy Barbara |
author_facet |
Gioia, Thamy Barbara Barros, Juliana Ramalho |
author_role |
author |
author2 |
Barros, Juliana Ramalho |
author2_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Gioia, Thamy Barbara Barros, Juliana Ramalho |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Determinantes Sociais Random Forest XGBoost KNN |
topic |
Determinantes Sociais Random Forest XGBoost KNN |
description |
Dengue is considered one of the diseases with the most significant rates in Brazil. The increasing rates directly affect public health services, so that evaluating the environmental and social conditions in areas with high rates of the disease can assist in the development of diagnoses and health actions. In this sense, the objective of this study was to identify the most important socioeconomic variables for the prediction of dengue prevalence rates in municipalities of the state of Goiás. The evaluation was performed based on 38 socioeconomic variables obtained from the database of Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, Fundação João Pinheiro - FJP and from the calculation of dengue prevalence rates based on data available in Sistema de Informação de Agravos de Notificação - SINAN for the periods 2001-2009 and 2010-2018. Modeling was performed from the evaluation of three machine learning algorithms: Random Forest, XGBoost and KNN. The results indicated that the most important variables showed an inverse relationship to the conditions of low income, illiteracy and deficiency in basic sanitation services. |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022-02-18 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://seer.ufu.br/index.php/hygeia/article/view/64263 10.14393/Hygeia64263 |
url |
https://seer.ufu.br/index.php/hygeia/article/view/64263 |
identifier_str_mv |
10.14393/Hygeia64263 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://seer.ufu.br/index.php/hygeia/article/view/64263/33437 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Copyright (c) 2022 Thamy Barbara Gioia, Juliana Ramalho Barros info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Copyright (c) 2022 Thamy Barbara Gioia, Juliana Ramalho Barros |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia |
dc.source.none.fl_str_mv |
Hygeia - Revista Brasileira de Geografia Médica e da Saúde; Edição Especial: X Simpósio Nacional de Geografia da Saúde (GeoSaude); 98-109 1980-1726 reponame:Hygeia (Uberlândia) instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
instname_str |
Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
instacron_str |
UFU |
institution |
UFU |
reponame_str |
Hygeia (Uberlândia) |
collection |
Hygeia (Uberlândia) |
repository.name.fl_str_mv |
Hygeia (Uberlândia) - Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
repository.mail.fl_str_mv |
samuel@ufu.br||flavia.santos@ufu.br |
_version_ |
1799944284919562240 |