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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Erbisti, Rafael Santos | - |
Autor(es): dc.contributor | Erbisti, Rafael Santos | - |
Autor(es): dc.contributor | Pinto Junior, Jony Arrais | - |
Autor(es): dc.contributor | Velarde, Luis Guillermo Coca | - |
Autor(es): dc.creator | Alves, Caio Macedo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:22:41Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:22:41Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-17 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-17 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/28260 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/769330 | - |
Descrição: dc.description | A dengue é uma arbovirose transmitida entre humanos em meio urbano e periurbano pelos mosquitos invasores, Aedes aegypti e Aedes albopictus. O conhecimento da dinâmica espacial do vírus da dengue é imprescindível para subsidiar estratégias de vigilância e controle mais eficazes nas áreas urbanas. Neste trabalho será utilizado um modelo para relacionar o número de casos notificados de dengue e indicadores sociodemograficos no município do Rio de Janeiro, identificando áreas de maior risco de transmissão. Foi considerado o modelo poisson com erros espacialmente estruturados (ICAR). O modelo espacial sob o enfoque bayesiano, e para estimação dos parâmetros e hiperparâmetros de interesse foi utilizado o método MCMC. Assim, este trabalho realiza uma análise exploratória espacial para investigar possíveis dependências no espaço, utilizando os Índices de Moran Global e Local, e também os Índice C de Geary. Pelo valor encontrado, há indícios de dependência espacial positiva. Depois, vou feito mapas coropléticos das quatro covariáveis do modelo, com objetivo de entender a distribuição espacial das covariáveis. Constatou-se que a covariável “percentualde domicílios com esgoto adequado” não foi estatisticamente significante para o modelo. Ao rodar o modelo e calcular o risco relativo de dengue em cada bairro do Rio de Janeiro, notou-se que as regiões da Zona Oeste, e algumas regiões com vulnerabilidade social possuem risco maior do que o esperado no município, supondo homogeneidade. Além da identificação de área com risco maior do que o esperado, também foi avaliado o efeito das covariáveis no risco relativo de dengue. Aqui, constatou-se que a cada incremento de 0,07 pontos percentuais na variável “percentual de domicílio com lixo adequado”, aumento o risco relativo de dengue em 15%. A cada incremento de 0,11 pontos percentuais na variável “percentual de domicílios com renda domiciliar de até 1 SM”aumenta o risco risco de dengue em 31,9%. A cada incremento de 0,10 pontos percentuais na variável “percentual de domicílios em rua sem arborização” diminui o risco de dengue em 14,2%. | - |
Descrição: dc.description | 48 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 | Série temporal | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelo CAR | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dengue | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inferência Bayesiana | - |
Palavras-chave: dc.subject | MCMC | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dengue | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rio de Janeiro | - |
Palavras-chave: dc.subject | Vigilância sanitária | - |
Título: dc.title | Análise espacial dos casos de dengue na cidade do Rio de Janeiro | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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