Tese de doutoramento, Estatística e Investigação Operacional (Bioestatística e Bioinformática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016A dengue é um sério problema mundial e o estudo com resultados concretos conciliado com a tomada de decisão é uma das formas de minimizá-lo, pois no âmbito da saúde pública, é de grande interesse ser capaz de prever antecipadamente a probabilidade de um surto, de modo que departamentos responsáveis possam tomar as medidas adequadas. Se as condições climáticas e/ou outros fatores são identificados como fator de risco, é importante saber quais são as suas características. É proposto neste trabalho de tese a criação de um sistema de alarme bayesiano óptimo de tal forma que a partir de um conjunto de informações, especificamente da cidade do Rio de Janeiro, mostra como se pode construir, de acordo com os procedimentos propostos, uma região de especificação. Busca-se uma maior probabilidade de detecção correta e uma menor taxa de alarmes falsos e com isto predizer a possível ocorrência da epidemia de dengue. Para isto foi utilizado métodos hierárquicos bayesianos na construção de tal sistema de alarme. Foram propostas duas análises, a primeira foi a análise temporal que trabalha com a chuva, a temperatura e o número de casos de dengue e a segunda, a análise espaço-temporal que trabalha com a três variáveis citadas acima, acrescentadas do índice de Gini, da densidade populacional e os vizinhos de cada região. A construção da região de alarme é baseada em um critério de otimização e como queremos obter a máxima probabilidade de previsão correta, a escolha entre os diferentes valores de k que definem as fronteiras paramétricas flexíveis, selecionamos aquele que mais se aproxima da igualdade entre a probabilidade de previsão correta antes da triagem e a probabilidade de ser retido pelo processo de triagem. Os resultados para cada região administrativa são apresentados em forma de tabelas com as suas respectivas características operacionais, figuras com as suas fronteiras quadráticas e mapas das probabilidades. Os programas utilizados para a criação de mapas e implementação da metodologia proposta foram desenvolvidos em ambiente R.Dengue is a serious world problem and its study with concrete results reconciled with decision-making processes is one of the ways of minimizing it, since in public health, it is of great interest the capability of providing in advance the probability of an outbreak, so that the responsible departments can take the adequate measures. If the weather conditions and/or other factors are identified as risk factors, it is important to know what their characteristics are. This study proposes the creation of bayesian optimum alarm system, so that from a set of information, specifically from the city of Rio de Janeiro, it will be able to show how to build, according to the proposed procedures, a specification region. This study seeks a higher probability of correct detection and a lower rate of false alarms, and with that predicts the possible occurrence of a dengue outbreak. In order to do that were used hierarchic Bayesian methods for building the alarm system. Two analysis were proposed: the first was the temporal analysis and the second was the spatial-temporal analysis that works with the three variables mentioned above, added from Gini index, population density, and the neighbors of each region. The construction of the alarm region is based on an optimization criterion and because this study aims at obtaining the maximum probability of correct preview, the choice between the different values of K that defines the flexible parametric borders, it was selected the one that comes closest to the equity between the probability of correct preview before the screening and the probability of being retained by the screening process. The results for each administrative region are presented in tables with its respective operational characteristics, figures with its quadratic borders, and probability maps. The software used for the creation of maps and implementation of the methodology proposed were developed in R environment.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq
