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Campo DCValorIdioma
dc.creatorAlves, Henrique José de Paula-
dc.creatorFernandes, Felipe Augusto-
dc.creatorLima, Kelly Pereira de-
dc.creatorBatista, Ben Dêivide de Oliveira-
dc.creatorFernandes, Tales Jesus-
dc.date.accessioned2021-07-09T16:45:21Z-
dc.date.available2021-07-09T16:45:21Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationALVES, H. J. de P. et al. A pandemia da COVID-19 no Brasil: uma aplicação do método de clusterização k-means. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n.10, e5829109059, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i10.9059.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46704-
dc.description.abstractCOVID-19 is an infection caused by the SARS-CoV-2 coronavirus, its first records were in the Chinese city of Wuhan in December 2019, and was considered by the World Health Organization (WHO) to be a worldwide pandemic in March 2020. In Brazil, COVID-19 spread to 27 states (UFs). As a result, decision-making to decrease the speed of transmission was based on WHO recommendations, where the main one is social isolation. However, due to the heterogeneity of the population in each of the UFs, the pandemic spread differently. Thus, it is interesting to group UFs by similarity due to some characteristics, and thus, observe the measures to combat COVID-19 carried out in each of these groups. The aim of this study was to group UFs using cluster analysis using the non-hierarchical k-means method considering the epidemiological coefficients such as incidence, prevalence, and lethality. The data were obtained from the website of the Ministry of Health of Brazil and consisted of the variables number of cases and new and accumulated deaths in UFs, in addition to the population at risk. For cluster analysis, the database was divided into three chronological periods for the three coefficients under study. With the cluster analysis, it was possible to verify the stratification of UFs according to their similarities in relation to COVID-19. Thus,the stratification of incidence, prevalence, and lethality by UFs can present itself as an additional resource to signal which places and which measures should be adopted and where these measures were effective.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherResearch, Society and Developmentpt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceResearch, Society and Developmentpt_BR
dc.subjectCOVID-19pt_BR
dc.subjectSars-CoV-2pt_BR
dc.subjectCoronaviruspt_BR
dc.subjectClusterspt_BR
dc.titleA pandemia da COVID-19 no Brasil: uma aplicação do método de clusterização k-meanspt_BR
dc.title.alternativeThe COVID-19 pandemic in Brazil: an application of the k-means clustering methodpt_BR
dc.title.alternativeLa pandemia de COVID-19 en Brasil: una aplicación del método de agrupamiento de k-mediaspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoA COVID-19 é uma infecçãocausada pelo coronavírus SARS-CoV-2,sendo que seus primeiros registros foram na cidade chinesa de Wuhan em dezembro de 2019, e foi considerada pela OrganizaçãoMundial da Saúde (OMS)uma pandemia mundial em março de 2020. No Brasil, a COVID-19se espalhouatingindo as 27 unidades federativas (UFs). Com isso, as tomadas de decisõespara diminuir a velocidade de transmissão forambaseadasnas recomendações da OMS, onde a principal é isolamento social. Entretanto, devido a heterogeneidade da população emcada uma das UFs, a pandemia se difundiu de forma distinta. Deste modo, é interessante fazer o agrupamento das UFs por similaridade devido algumas características,e assim,observar as medidas de combate a COVID-19 realizadas em cada um desse grupos.Oobjetivo deste estudo foi agrupar as UFs usando análise de cluster pelo método não-hierárquico k-means considerando os coeficientes epidemiológicos como incidência, prevalência e letalidade. Os dados foram obtidos do sitedo Ministério da Saúde do Brasil e foi constituído pelas variáveis número de casos e óbitos novos e acumulados nas UFs, além da população em risco. Para análise de cluster a base de dados foi dividida em três períodos cronológicospara os três coeficientes em estudo. Com a análise de cluster foi possível verificar a estratificação da UFs conforme suas similaridades em relação a COVID-19. Assim, a estratificação da incidência, prevalência e letalidadepor UFs pode se apresentar como um recurso adicional para sinalizar quais locais e quais medidasdeverãoser adotadase onde essas medidas foram eficazes.pt_BR
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