Predição semanal de números de casos de dengue em Porto Alegre por modelos de séries temporais
Resumo
Este Trabalho desenvolve e avalia modelos de séries temporais para a predição semanal de casos de dengue na cidade de Porto Alegre, com o objetivo de oferecer ferramentas eficazes para a vigilância epidemiológica e o planejamento de medidas
preventivas. Utilizando dados de saúde pública e registros meteorológicos específicos da região, modelos estatísticos como SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) e SARIMAX (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables) foram aplicados e comparados em termos de sua eficiência preditiva. O estudo
destacou que a inclusão de variáveis climáticas, como temperatura e precipitação, nos modelos SARIMAX contribui para aumentar a precisão das previsões, adaptando-se às dinâmicas de transmissão da dengue, que são fortemente influenciadas por condições ambientais. O trabalho também enfatiza a importância da análise de séries temporais na saúde pública, principalmente para doenças com forte componente sazonal e dependência de condições climáticas, como a dengue.
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