Redes bayesianas, redes credais e inferência causal: uma aplicação na análise do impacto da gravidez na adolescência sobre a evasão escolar.

• Autor(a) principal: Cruz, Émerson Flamarion da
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10032023-080951/
• topic: Artificial intelligence; Bayesian networks; Causal inference; Causalidade; Credal networks; Evasão escolar; Gravidez na adolescência; Inferência Bayesiana; Inteligência artificial; Public health; Saúde pública; School dropout; Teenage pregnancy

Conforme apontado pela Organização Mundial da Saúde - OMS, a gravidez na adolescência é uma grande preocupação não somente na saúde pública, mas também em vista de múltiplos impactos negativos que vão desde os aspectos socioeconômicos até a exposição de riscos contra a própria vida da adolescente. Neste trabalho, investiga-se a relação de causalidade entre a gravidez na adolescência e o abandono escolar considerando outros atributos que gravitam o tema, tais como: faixa etária, grupo étnico-racial, realidade socioeconômica, situação trabalhista e influência da mãe da adolescente ter experimentado, também, o evento da gravidez na adolescência. Neste estudo, utilizou-se a abordagem das Redes Bayesianas e das Redes Credais para a representação e análise estatístico-matemática da inferência causal percorrendo as três camadas na denominada Hierarquia Causal de Pearl: Associação, Intervenção e Raciocínio Contrafactual. Como fonte de dados utilizou-se um conjunto de dados produzidos com a Casa do Adolescente, parte do Programa Saúde do Adolescente pertencente à Secretária do Estado da Saúde de São Paulo, e um conjunto de avaliações de especialistas nas áreas de Saúde, Educação e Assistência Social sobre as relações de causa-efeito entre os atributos analisados. A análise dos resultados obtidos indicaram forte relação de causalidade entre a gravidez na adolescência e o abandono escolar, intensificada pelos demais atributos também considerados como fatores causais de modo que, segundo os dados utilizados, na camada associacional foi possível inferir o perfil da adolescente que abandona a escola: meninas com mais de 15 anos de idade, que engravidaram pelo menos uma vez (incluindo abortos), autodeclaradas brancas, não presentes no mercado de trabalho e que pertencem ao grupo em que a renda familiar é menor ou igual a US$780 mensais. As simulações nas camadas da Intervenção e Raciocínio Contrafactual também apontaram o impacto negativo da gravidez na adolescência sobre a situação de matrícula escolar. Outro resultado obtido relevante foi a verificação de que a história da mãe da adolescente diante da gravidez na adolescência é, de algum modo, propagada para a vida da adolescente (o denominado fator de impacto materno). Os resultados corroboram, portanto, com a percepção dos especialistas, em particular sobre o impacto negativo da gravidez na adolescência sobre o abandono escolar, validando, assim, as Redes Bayesianas e Redes Credais como ferramentas úteis na representação, análise e inferência estatística causal em fenômenos como o estudado neste trabalho, fenômenos esses que não raro são vulneráveis a correlações espúrias e, por conseguinte, a decisões equivocadas em políticas públicas. Como o fenômeno da gravidez na adolescência, assim como muitos outros, não permite a realização de estudos nos moldes dos Estudos Clínicos Randomizados, é interessante contar com alternativas que permitam a inferência causal recorrendo-se a intervenções realizadas diretamente em modelos a priori; Redes Bayesianas e as Redes Credais cumprem satisfatoriamente essa tarefa.