Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Guimarães, Bruno Torres | - |
Autor(es): dc.contributor | Cerqueira, Fábio Ribeiro | - |
Autor(es): dc.contributor | Sacco, Wagner Figueiredo | - |
Autor(es): dc.contributor | Maidana, Rocío Lucía Beatriz Riveros | - |
Autor(es): dc.creator | Pereira, Ronniery Ilario | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:55:20Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:55:20Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-03-07 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-03-07 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/32646 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/760135 | - |
Descrição: dc.description | As arboviroses são um problema de saúde pública em diversos países ao redor do mundo, em especial os países em desenvolvimento. Milhões de casos são registrados todos os anos e, apesar disso, ocorrem muitas subnotificações devido a semelhança dessas doenças com outras doenças, como a gripe. Devido ao grande impacto dessas doenças, em especial a Dengue, abordada neste trabalho, fazem-se necessárias ações de planejamento das entidades de saúde do Estado. Um melhor planejamento das unidades de saúde e de seus profissionais pode contribuir para o melhor preparo da infraestrutura de saúde em épocas anteriores a grandes surtos. Para isso, as ferramentas de ciência dos dados se mostram importantes aliadas para a previsão de surtos de arboviroses, havendo diversos trabalhos publicados na área. Com isso, este trabalho busca elaborar um modelo de previsão de casos de dengue no município de Petrópolis, no estado do Rio de Janeiro. Utilizando técnicas de regressão e de séries temporais, modelos foram gerados a partir dos dados de número de casos e pluviometria da cidade, de modo a tentar correlacionar essas variáveis e com isso prever os futuros casos de infecções. Os modelos gerados mostraram dificuldade em associar o número de casos com a quantidade de chuva, mostrando a necessidade de mais estudos na área e geração de mais dados referentes às variáveis relevantes para o desenvolvimento do mosquito transmissor. Entretanto, a relação entre Casos e Semanas do ano mostrou-se promissor | - |
Descrição: dc.description | Arboviruses are a public health problem in many countries around the world, especially in developing countries. Millions of cases are registered every year. Nevertheless, there is a poor reporting due to the similarity of these diseases with other diseases, such as flu. Due to the great impact of these diseases, especially Dengue, addressed in this work, it is necessary to plan actions by State health entities. Better planning of health facilities and their professionals can contribute to better preparing the health infrastructure in times prior to major outbreaks. In this sense, data science tools are important allies for predicting arboviral outbreaks, and many works were published in the area. As a result, this work seeks to elaborate a forecasting model for dengue case occurrences in the city of Petrópolis, in the state of Rio de Janeiro. Using regression and time series techniques models, techniques were generated from data on the number of cases and rainfall in the city, in order to try to correlate these variables and thereby predict future cases of infections. The generated models showed difficulty in associating the number of cases with the amount of rain, showing the need for further studies in the area and generation of more data regarding the relevant variables for the development of the transmitting mosquito. Nevertheless, the correlation Cases versus Weeks of the year has shown promising | - |
Descrição: dc.description | 70 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dengue | - |
Palavras-chave: dc.subject | Petrópolis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ciência dos dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de regressão | - |
Palavras-chave: dc.subject | Series temporais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dengue | - |
Palavras-chave: dc.subject | Vírus da dengue | - |
Palavras-chave: dc.subject | Petrópolis (RJ) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de regressão (Matemática) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de séries temporais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data science | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regression analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Time series | - |
Título: dc.title | Previsão de casos de dengue no município de Petrópolis por técnicas de ciências dos dados | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: