Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Santos, Erick Pereira |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-18042020-233747/
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Resumo: |
A tuberculose é uma doença que atinge cerca de 2 bilhões de pessoas em todo o mundo, com cerca de 10,4 milhões de novos casos a cada ano e 1,7 milhões de mortes. Apesar de ser uma doença que pode ser prevenida por vacina e curada através de tratamentos clínicos, sua taxa de incidência ainda é alta em alguns municípios do Brasil. Por ser uma doença de transmissão direta, é conhecida a influência de fatores socioeconômicos sobre a taxa de incidência. Motivados por esse panorama, o objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para identificar e analisar relações entre dados socioeconômicos e de notificações da doença, utilizando técnicas de mineração de dados. Foram usados os bancos de dados da Fundação SEADE, IBGE e DATASUS relativos aos municípios do estado de São Paulo. Aos dados originais foram aplicados pré-processados com o uso de técnicas de imputação múltipla através do algoritmo Expectation Maximization com reamostragem; técnicas espaciais por meio do índice e o diagrama de Moran; discretização de valores contínuos e obtenção de padrões espaciais. Os municípios foram agrupados utilizando o algoritmo de agrupamento hierárquico exclusivo AGNES e os resultados validados com o uso do índice de Silhoutte e do coeficiente de correlação cophenético. Na etapa seguinte, o algoritmo APRIORI foi aplicado e extraídas regras de associações entre as variáveis. Os resultados obtidos por essa metodologia corroboram conhecimentos prévios sobre a doença e fatores socioeconômicos, tais como, IDHM, distância ao presídio, densidade de moradores por dormitório e despesas com saúde. No entanto, a análise espacial possibilitou a identificação de municípios que estão fora da lista de municípios de controle prioritário pelos órgãos de saúde, cujas taxas de incidência são crescentes assim como a de seus vizinhos. Esta pode ser uma indicação de um alerta para controles preventivos nessas localidades. A metodologia pode ser adaptada para inclusão ou substituição dos dados para tuberculose ou outra doença que tenha notificações no banco do DATASUS. |
