[en] ANALYSIS OF THE CONTRIBUTION OF CHARACTERISTICS ASSOCIATED WITH THE EVOLUTION OF DEATHS FROM COVID19 IN BRAZILIAN STATES USING SHAPLEY VALUES

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: PAULO HENRIQUE COUTO SIMOES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] VALOR DE SHAPLEY; [pt] XGBOOST; [pt] COBERTURA VACINAL; [pt] MEDIDA DE CONTENCAO; [pt] COVID-19; [en] SHAPLEY S VALUE; [en] XGBOOST; [en] VACCINATION COVERAGE; [en] CONTAINMENT MEASURE; [en] COVID-19
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60658&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60658&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60658

[pt] Este trabalho propõe um método para hierarquizar a contribuição de diferentes estratégias para conter a evolução da pandemia de COVID-19 em diferentes estados do Brasil, nos períodos pré- e pós-vacinação. O método proposto incluiu o aprendizado automático de modelos de regressão utilizando o algoritmo de aprendizado de máquina XGBoost, e aplicou a teoria dos jogos cooperativos de Shapley para quantificar a contribuição das características analisadas para a variável-alvo. Para interpretar o modelo globalmente, foi usado o SHapley Additive exPlanations (SHAP), que é um algoritmo baseado na teoria de Shapley. Os resultados de avaliação do método apontaram a sua eficácia para quantificar a contribuição de cada variável de forma robusta, e revelam que os percentuais de cobertura vacinal de primeira e segunda dose, além do fechamento das escolas, foram as medidas que tiveram maior contribuição na evolução do número de casos e óbitos por COVID-19. A ponderação das variáveis pode ajudar os atores responsáveis na elaboração de políticas públicas para minimizar os efeitos socioeconômicos em suas regiões, dado que o Brasil é um país que possui extrema desigualdade social.