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Modelação por regressão incorporando dependência espacial e temporal

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Resumo:A dengue é uma doença viral transmitida pelo mosquito Aedes aegypti, devendo ser tratada e o vetor transmissor eliminado para evitar epidemias e mortes. Nesta tese, a modelação por regressão incorporando dependência espacial e temporal é utilizada para estimar o número de notificações de casos de dengue no estado de Goiás, Brasil, onde o clima tropical favorece a proliferação do principal vetor transmissor dessa doença. Para a cidade de Goiânia, capital e principal cidade do Estado, aplica-se a metodologia das Equações de Estimação Generalizadas, e numa análise englobando 20 cidades desse Estado recorre-se aos Modelos Lineares Generalizados Mistos. Nos modelos mistos, o número de notificações de casos de dengue é estimado utilizando as variáveis meteorológicas e as estações do ano como efeitos fixos e os fatores cidade e ano como efeitos aleatórios de modo a caracterizar a dependência espacial e temporal. Para analisar o nível de significância das componentes de variância, associadas aos efeitos aleatórios, aplicam-se métodos bootstrap em dados simulados e em dados reais, obtendo-se probabilidades de cobertura superiores a 90 % quando o processo de reamostragem no nível do fator em estudo envolve cerca de 50 % dos dados originais. Os resultados indicam uma associação direta entre as variáveis meteorológicas e o número de notificações de casos de dengue, sendo o verão e o outono as estações do ano com maior número de casos registados. A precipitação, a temperatura mínima e a humidade relativa do ar são as variáveis que mais contribuem para o aumento no número de casos de dengue. O ano e a localização da cidade são os fatores determinantes na incidência de casos de dengue. A partir dos resultados obtidos, tem-se a indicação da necessidade de políticas públicas, juntamente com ações conjuntas da população local, para combater o vetor transmissor da dengue e evitar períodos epidémicos.
Autores principais:Oliveira, Antônio Neco de
Assunto:Binomial negativa Bootstrap Clima Dengue Equações de estimação generalizadas Modelos lineares generalizados mistos Poisson Regressão Negative binomial Climate Generalized estimating equations Generalized linear mixed models Regression
Ano:2018
País:Portugal
Tipo de documento:tese de doutoramento
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade do Minho
Idioma:português
Origem:RepositóriUM - Universidade do Minho

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