Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Zimmermann, Ivan Ricardo | - |
dc.contributor.author | Esteves, Yan Rodrigues | - |
dc.identifier.citation | ESTEVES, Yan Rodrigues. Automação de alerta através do Diagrama de Controle na identificação de surtos de dengue. 2023. 64 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Saúde Coletiva) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, Departamento de Saúde Coletiva, 2023. | pt_BR |
dc.description.abstract | Considerando o alto número de casos de dengue no Brasil, este trabalho visa
estruturar dados para a implementação de um alerta de surtos em processos de
automação do Diagrama de Controle, utilizando a linguagem estatística R para
auxílio da vigilância epidemiológica de dengue no Brasil. A partir de dados dos anos
de 2015 a 2022 e com as bibliotecas em R ggplot2, pacman, rio, tidyverse, dplyr,
read.dbc, zoo e lubridate e suas respectivas funções, foi possível moldar e calcular
tabelas para gerar o alerta de cada Unidade Federativa do Brasil. Ao rodar o script
no R, foram encontrados dois resultados, sendo o segundo resultado, o produto
principal deste trabalho. Na primeira, obteve-se 27 gráficos de Diagramas de
Controle, sendo um para cada estado e o DF, com dados da primeira semana
epidemiológica (SE) até a SE 42. O segundo resultado gerado pelo script foi uma
tabela, por SE de todos os estados e o DF, responsável por informar se o
Coeficiente de Prevalência (CP) de 2022 foi ou não maior que a mediana dos anos
anteriores e maior ou menor do que o Q3 por SE, através dos atributos
“RISCO_mediana” e “RISCO_Q3”, mostrando de maneira mais simplificada quando
o CI ultrapassa a mediana e o Q3, além de fornecer agilidade para a vigilância
identificar possibilidade de surto e servindo como verificação do processo de criação
dos gráficos. Após inspeção manual, pode-se observar que os resultados eram
válidos. Nesse contexto, constata-se que o estudo atingiu seu objetivo principal,
enquanto demonstrou como a automação pode auxiliar no controle de taxas de
prevalência de dengue. Por conseguinte, a pesquisa contribuiu para a literatura dos
principais temas nela abordados, isto é, a facilidade alcançada na vigilância
epidemiológica por meio da automação de análises preditivas. A partir do código
aqui implementado é possível automatizar os alertas, assim como replicar sua
estrutura em outras áreas de interesse na vigilância. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Dengue - epidemiologia | pt_BR |
dc.subject.keyword | Vigilância epidemiológica | pt_BR |
dc.subject.keyword | Dengue | pt_BR |
dc.title | Automação de alerta através do Diagrama de Controle na identificação de surtos de dengue | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-09-18T18:49:41Z | - |
dc.date.available | 2023-09-18T18:49:41Z | - |
dc.date.submitted | 2023-07-02 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/35882 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.contributor.advisorco | Santos, Marcela Lopes | - |
dc.description.abstract1 | Considering the high number of dengue cases in Brazil, this work aims to structure
data for the implementation of an outbreak alert in automation processes of the
Control Diagram, using the R statistical language to assist the epidemiological
surveillance of dengue in Brazil. From data from the years 2015 to 2022 and with the
R libraries ggplot2, pacman, rio, tidyverse, dplyr, read.dbc, zoo, and lubridate and their
respective functions, it was possible to shape and calculate tables to generate the
alert for each Brazilian Federative Unit. When running the script in R, two results were
found, with the second result being the main product of this work. In the first, 27
Control Diagram graphics were obtained, one for each state and the Federal District,
with data from the first epidemiological week (SE) to EW 42. The second result
generated by the script was a table, by EW for all states and the Federal District,
responsible for informing whether the Incidence Coefficient (CI) of 2022 was or was
not greater than the median of the previous years and greater or less than the Q3 by
EW, through the columns "RISCO_mediana" and "RISCO_Q3", showing in a more
simplified way when the CI exceeds the median and the Q3, in addition to providing
agility for the surveillance to identify the possibility of an outbreak and serving as a
verification of the graph creation process. After manual inspection, it was observed
that the results were valid. In this context, it can be seen that the study achieved its
main objective, while demonstrating how automation can assist in controlling
incidence rates of dengue. Consequently, the research contributed to the literature of
the main themes addressed in it, that is, the ease achieved in epidemiological
surveillance through automation of predictive analyses. From the code implemented
here, it is possible to automate alerts, as well as replicate its structure in other areas
of interest in surveillance. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Saúde Coletiva - Campus Darcy Ribeiro
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