Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bella, Thiago Ribas, 1992-
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/6274
Resumo: Orientador: Paula Dornhofer Paro Costa
id UNICAMP-30_1935d6bedddf56f9bfd1f88e96e4ab38
oai_identifier_str oai::1254378
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticasPrediction models for cardiovascular disease deaths using environmental variables and an exploratory study based on climate change scenariosDoenças cardiovascularesPrevisão de séries temporaisMudanças climáticasCardiovascular deathsTime series predictionClimate changeOrientador: Paula Dornhofer Paro CostaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: As variáveis ambientais desempenham papel importante na saúde humana e as mudanças climáticas podem alterar essas relações. Atualmente, as doenças cardiovasculares (DCVs) são a principal causa de morte no mundo. Além do estilo de vida, as DCVs também sofrem influência de variáveis ambientais e estão sujeitas às mudanças climáticas. Para contribuir com a elaboração de estratégias de adaptação, mitigação e prevenção dos efeitos das mudanças climáticas, se faz necessário ferramentas capazes de simular diferentes cenários futuros, sobretudo de forma regionalizada. Assim, o objetivo geral deste trabalho é gerar e comparar modelos das associações entre variáveis ambientais e o número de mortes por DCVs para a cidade de Campinas, São Paulo. Ainda, propomos um estudo exploratório sobre o impacto de diferentes cenários de mudanças climáticas no número de óbitos por DCVs até 2050. Para isso, integramos e curamos bases de dados de óbitos e de variáveis ambientais. O banco de dados de óbitos por todas as causas foi fornecido pela Secretaria de Saúde de Campinas. O banco de dados das variáveis ambientais foram obtidos das estações meteorológicas da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo, do Instituto Agronômico de Campinas, do Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura, e do Aeroporto Internacional de Viracopos. A base de dados ambientais inclui valores diários de temperatura, monóxido de carbono, material particulado, umidade relativa e pressão atmosférica. A partir dos dados integrados, desenvolvemos modelos preditivos utilizando duas abordagens distintas: regressão linear com erros SARIMA (LR-SARIMAX) e rede neural recorrente do tipo LSTM, para óbitos diários, semanais e mensais. Para alcançar os menores erro de predição, adotou-se a técnica de grid search, que variou sistematicamente os parâmetros intrínsecos dos modelos em conjunto com diferentes combinações das variáveis preditoras e da quantidade de lags dessas variáveis. Foram avaliados 441 modelos através das métricas RMSE e MAPE. Os modelos foram comparados em relação à periodicidade dos dados, ao tipo de modelo, às variáveis utilizadas e a quantidade de lags das variáveis. Os modelos utilizando dados mensais apresentaram erros de predição até 5 vezes menores que os modelos utilizando dados nas outras periodicidades. Apesar das diferentes abordagens não terem apresentado diferenças significativas nos erros de predição, a modelagem a partir do LR-SARIMAX apresentou mais vantagens que o LSTM, devido a sua robustez em relação a variação dos dados e sua capacidade de interpretabilidade. A temperatura desempenhou um papel importante nas predições de óbitos por DCVs, estando presente em 12 dos 15 melhores modelos. A quantidade de lags das variáveis preditoras também foi relevante nas predições, apresentando valores corroborados pela literatura. O estudo exploratório apontou que com o aumento das temperaturas mínimas, devido às mudanças climáticas, espera-se uma diminuição no número de óbitos por DCVs até 2050 para CampinasAbstract: Environmental variables play an important role in human health, and climate change can alter these relationships. Cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of death in the world. In addition to lifestyle, CVDs are also influenced by environmental variables and are subject to climate change. To elaborate strategies for adaptation, mitigation, and prevention of the effects of climate change, tools capable of simulating different future scenarios are necessary, especially in a regionalized way. Thus, the general objective of this work is to generate and compare models of the associations between environmental variables and the number of deaths from CVDs in the city of Campinas, São Paulo. Furthermore, we propose an exploratory study on the impact of different climate change scenarios on the number of deaths from CVDs by 2050. We integrated and curated the databases of deaths from all causes from the Health Department of Campinas. The environmental variables were from the meteorological stations of the Environmental Company of the State of São Paulo, Agronomic Institute of Campinas, Center for Meteorological and Climatic Researches Applied to Agriculture, and Viracopos International Airport. The environmental database includes daily values for temperature, carbon monoxide, particulate matter, relative humidity, and atmospheric pressure. We developed predictive models from the integrated database using two approaches: linear regression with SARIMA errors (LR-SARIMAX) and LSTM recurrent neural network, for daily, weekly and monthly deaths. The grid search technique was adopted to achieve the smallest prediction errors. This technique systematically varies the intrinsic parameters of the models with different combinations of the predictor variables and the number of lags of these variables. Four hundred forty-one models were evaluated using the RMSE and MAPE metrics. The models were compared concerning the data periodicity, model type, variables combination, and the number of lags of environmental variables. The models using monthly data presented prediction errors up to 5 times smaller than the models using data in the other periodicities. Even though the different approaches did not show significant differences in prediction errors, the LR-SARIMAX modeling presented more advantages than the LSTM due to its robustness in relation to data variation and its ability to interpret. The temperature was essential in predicting deaths from CVDs, being present in 12 of the 15 best models. The number of lags of the predictor variables was also relevant in the predictions, presenting values corroborated by the literature. The exploratory study pointed out that with the increase in minimum temperatures due to climate change, a decrease in the number of deaths from CVDs is expected by 2050 for CampinasMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia ElétricaCNPQ130089/2021-4[s.n.]Costa, Paula Dornhofer Paro, 1978-Boccato, LevyTakahata, André KazuoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASBella, Thiago Ribas, 1992-20222022-08-15T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (77 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/6274BELLA, Thiago Ribas. Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas. 2022. 1 recurso online (77 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/6274. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1254378Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-11-04T11:28:39Zoai::1254378Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-11-04T11:28:39Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas
Prediction models for cardiovascular disease deaths using environmental variables and an exploratory study based on climate change scenarios
title Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas
spellingShingle Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas
Bella, Thiago Ribas, 1992-
Doenças cardiovasculares
Previsão de séries temporais
Mudanças climáticas
Cardiovascular deaths
Time series prediction
Climate change
title_short Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas
title_full Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas
title_fullStr Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas
title_full_unstemmed Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas
title_sort Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas
author Bella, Thiago Ribas, 1992-
author_facet Bella, Thiago Ribas, 1992-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Costa, Paula Dornhofer Paro, 1978-
Boccato, Levy
Takahata, André Kazuo
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Bella, Thiago Ribas, 1992-
dc.subject.por.fl_str_mv Doenças cardiovasculares
Previsão de séries temporais
Mudanças climáticas
Cardiovascular deaths
Time series prediction
Climate change
topic Doenças cardiovasculares
Previsão de séries temporais
Mudanças climáticas
Cardiovascular deaths
Time series prediction
Climate change
description Orientador: Paula Dornhofer Paro Costa
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022
2022-08-15T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/6274
BELLA, Thiago Ribas. Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas. 2022. 1 recurso online (77 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/6274. Acesso em: 3 set. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/6274
identifier_str_mv BELLA, Thiago Ribas. Modelos de predição de óbitos por doenças cardiovasculares utilizando variáveis ambientais e estudo exploratório com cenários de mudanças climáticas. 2022. 1 recurso online (77 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/6274. Acesso em: 3 set. 2024.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1254378
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1 recurso online (77 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1809189185235451904

Registros relacionados