Predição do número mensal de casos de dengue por modelos de séries temporais (2012)
- Authors:
- Autor USP: LIZZI, ELISANGELA APARECIDA DA SILVA - FMRP
- Unidade: FMRP
- Sigla do Departamento: RMS
- Subjects: BIOESTATÍSTICA; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; DENGUE
- Keywords: Bioestatística; Séries temporais; Biostatistics; Dengue.; Time series
- Language: Português
- Abstract: Introdução: A dengue é uma doença infecciosa cansada por um arbovírus relatada em regiões tropicais e subtropicais. Os maiores números de casos costumam ocorrer nos períodos quentes e chuvosos do ano, que favorecem as condições para o desenvolvimento do vetor da doença, o mosquito Aedes aegypti. Modelos estatísticas podem ser úteis para a compreensão das variações mensais dos números de casos registrados da doença e podem trazer razoáveis predições dos números mensais de casos em um período subsequente a uma série temporal estudada. Métodos: Esta dissertação trata de um estudo ecológico com componente de série temporal. Foram usados registros mensais de casos confirmados de dengue, entre os anos de 1998 a 2008, obtidas do Sistema de informação de Agravos de Notificação (SINAN), de dois municípios do interior paulista (Ribeirão Preto e Campinas). Modelos estatísticos de séries temporais foram utilizados para descrever o comportamento das séries de dados e predizer o número esperado de casos da doença em um período subsequente. Utilizou-se modelos de Box & Jenkins, ou seja, o modelo SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) com extensões (modelo SARIMAX) que permitem incorporar covariáveis como as temperaturas máxima, média e mínima e a precipitação média a cada mês. Utilizou-se o critério de Akaike (AIC) para a comparação entre diferentes especificações dos modelos. A partir dos modelos ajustados aos dados, foram obtidas predições mensais para o ano de 2009, sendo estas comparadas com os valores observados. Resultados: Sem considerar a inclusão de covariáveis, o melhor modelo para os dados de Campinas foi o SARIMA(2,1,2)‘(1,1,1) IND. 12’, e para os dados de Ribeirão Preto o melhor foi o SARIMA(2,1,3)‘(1,1,1) IND. 12’ (modelos com menores valores de AIC). Ao incorporar nos modelos as variaveis climáticas, observou-se um melhor ajustepara o município de Campinas, o modelo SARIMAX(1,1,1) ‘(1,1,1) IND. 12’ que inclui a precipitação observada nos 2 meses antecedentes às ocorrências mensais de casos de dengue e a temperatura mínima registrada nos 3 meses antecedentes. No município de Ribeirão Preto, o modelo que mostrou-se mais adequado aos dados foi o SARIMAX(1,1,1)‘(0,1,1) IND. 12’ que inclui precipitação observada nos 3 meses antecedentes às ocorrências mensais de casos de dengue e a temperatura mínima registrada em um mês anterior. As predições mensais obtidas para o ano de 2009 mostraram-se razoavelmente próximas àquelas observadas, em ambos municípios. Conclusões: Os resultados do presente estudo, em adição a resultados da literatura, evidenciam que os números de componentes autorregressivos e de média móvel adequados ao ajustes de modelos SARIMA variam de uma população a outra, sugerindo diferentes padrões temporais da doença de acordo com características locais. Comparações entre valores preditos e observados superem que os modelos SARIMA são ferramentas úteis para predição do número de casos de dengue. Sugere-se que os modelos utilizados nesta dissertação sejam utilizados por serviços municipais de saúde para a vigilância da doença, o que pode trazer benefícios em programas de prevenção e planejamentos de serviços públicos
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2012
- Data da defesa: 22.06.2012
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ABNT
LIZZI, Elisangela Aparecida da Silva. Predição do número mensal de casos de dengue por modelos de séries temporais. 2012. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-20122012-090810/. Acesso em: 03 jan. 2026. -
APA
Lizzi, E. A. da S. (2012). Predição do número mensal de casos de dengue por modelos de séries temporais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-20122012-090810/ -
NLM
Lizzi EA da S. Predição do número mensal de casos de dengue por modelos de séries temporais [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-20122012-090810/ -
Vancouver
Lizzi EA da S. Predição do número mensal de casos de dengue por modelos de séries temporais [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-20122012-090810/
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