dissertação

Detecção de agrupamentos espaço-temporais de ocorrências de dengue utilizando processos pontuais

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Resumo

A dengue é uma das doenças infecciosas que mais afetam a população mundial, onde cerca 50 milhões de pessoas adquirem a doença todos anos e, aproximadamente, 2,5 bilhões de pessoas estão em áreas de risco. O Brasil é um dos países em que a população está mais propensa a ser infectada pela dengue.Entender o comportamento espacial e temporal dos casos de dengue é um dos aspectos mais importantes para a tomada de decisão dos gestores de saúde pública.Assim, o objetivo deste trabalho foi apresentar e avaliar diversos métodos estatísticos que podem ser utilizados para detectar a presença de agrupamentos espaço-temporais nos casos de dengue. São abordados os seguintes métodos para detecção de agrupamentos espaço-temporais globais: teste Knox, teste de Mantel, teste de Jacquez, função K homogênea e função K não homogênea. Também foi utilizada a estatística Scan de varredura para detecção de agrupamentos em locais e tempos específicos. A performance dos métodos foi avaliada a partir da aplicação dos mesmos em dados de ocorrências de dengue da cidade de Três Corações - MG, durante o período de 01/01/2010 a 31/12/2015. Os testes de Knox, Mantel e Jacquez indicaram a presença de agrupamentos espaço-temporais nas ocorrências de dengue na região de estudo. A partir das análises utilizando as funções K homogênea e não homogênea, foi possível verificar que os padrões de agrupamentos das ocorrências de dengue são resultados de efeitos de primeira ordem (intensidade) e não de efeitos de segunda ordem (dependência espaço-temporal). A análise com a estatística de varredura Scan possibilitou a identificação de seis agrupamentos espaço-temporais locais significativos na cidade de Três Corações. Os resultados mostram que cada método tem suas particularidades e, portanto, não devem ser usados individualmente para a detecção de agrupamentos espaço-temporais dos casos de dengue. Recomenda-se a utilização dos métodos combinados para uma descrição mais precisa dos agrupamentos espaço-temporais dos casos de dengue.

Abstract

Dengue is one of the most infectious diseases affecting the world's population, where around 50 million people get the disease every year and, approximately, 2.5 billion people are in risky areas. Brazil is one of the countries where the population is most prone to be infected with dengue. Understanding the spatial and temporal behavior of dengue cases is one of the most important aspects for the decision making of public health managers. Thus, the aim of this work was to present and evaluate several statistical methods that can be used to detect the presence of space-time clusters in dengue cases. The following methods are presented for the detection of global spatiotemporal clustering: Knox test, Mantel test, Jacquez test, homogeneous K function and non-homogeneous K function. The Scan statistic was also used to detect clusters at specific times and locations. The performance of the methods was evaluated from the application of them in data of occurrences of dengue in the city of Três Corações - MG, during the period from 01/01/2010 to 12/31/2015. The Knox, Mantel and Jacques tests indicated the presence of spatio-temporal clusters in dengue occurrences in the study region. From the analyzes using the homogeneous and non-homogeneous K functions, it was possible to verify that the patterns of clustering of dengue occurrences are results of first order effects (intensity) and not of second order effects (spatio-temporal dependence). The analysis with scan statistic allowed the identification of six significant local spatio-temporal clusters in the city of Três Corações. The results show that each method has its peculiarities and, therefore, should not be used individually for the detection of space-time clusters of dengue cases. It is recommended to use the combined methods for a more precise description of the spatio-temporal clustering of dengue cases.

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ABREU, R. F. de. Detecção de agrupamentos espaço-temporais de ocorrências de dengue utilizando processos pontuais. 2017. 73 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.

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