Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Machado, Marco Antonio |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/192631
|
Resumo: |
Os Sistemas de Informações Geográficas – SIG – têm sido muito utilizados pelos órgãos de saúde para análise e tomada de decisão nas ações de combate a diversas doenças e têm alcançado resultados dentro dos parâmetros de controle dos vetores, porém essas análises não permitem uma fácil verificação de tendências e evolução das mesmas, ocasionando demora na tomada de decisão e, comumente, um superdimensionamento dos recursos utilizados. Com o objetivo de criar uma visualização mais eficaz, foi desenvolvido um método de análise e representação de dados de endemias que permitiu o desenvolvido de mapas interativos capazes de representar a densidade, a concentração e a dispersão dos casos (mapa de calor - heatmap), utilizando o Sistema R e Python. Ao aplicar este método baseado nos dados de casos de leishmaniose humana, fornecidos pela Secretaria da Saúde na cidade de Marília, interior de São Paulo, no período de 2011 a 2019, foi possível identificar com mais precisão em quais locais estão ocorrendo a transmissão animal-humana. A interação na linha do tempo do mapa permitiu verificar o comportamento dessa contaminação, sendo possível prever por quais regiões os casos devem se alastrar e quais os principais pontos de bloqueio do avanço da doença devem ser definidos. |
