Mapeamento do risco da esquistossomose no Estado de Minas Gerais, usando dados ambientais e sociais / Mapping of the risk of schistosomiasis in Minas Gerais State, using environmental and social data

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

A esquistossomose mansoni é uma doença endêmica, transmitida por hospedeiros intermediários do gênero Biomphalaria. A esquistossomose está presente em diversos países, principalmente os subdesenvolvidos, infectando uma grande quantidade de pessoas e colocando várias outras em situação de risco. Como a doença é determinada por fatores ambientais e sociais que variam no espaço e no tempo, o uso de um sistema de informações geográficas facilita a determinação da distribuição da doença e a delimitação das possíveis áreas de risco. Nesta dissertação, foram usados os dados de prevalência da esquistossomose em 197 municípios do Estado de Minas Gerais, para estimar a prevalência da esquistossomose para os 853 municípios do Estado, juntamente com variáveis de sensoriamento remoto oriundas dos sensores MODIS e SRTM, variáveis climáticas, variáveis socioeconômicas e variáveis de caracterização de vizinhança. Com este objetivo, foram usadas várias técnicas, tais como: análise de regressão linear, classificação imprecisa, regionalização e reconhecimento de padrões, para a geração e comparação dos modelos global, regional e de árvore de decisão. O modelo global foi desenvolvido usando um modelo de regressão linear para todo o Estado, alcançando 50,7% de exatidão global. O modelo regional contém um modelo de regressão linear para cada uma das quatro regiões propostas nesse trabalho e atingiu 66,90% de exatidão global. O modelo de árvore de decisão classificou a prevalência da doença em três faixas de risco: baixa, média e alta, alcançando 71,8% de exatidão global. A classificação imprecisa foi gerada a partir dos modelos de regressão linear usando intervalos de 55% e 60% de confiança, para o modelo global e regional, respectivamente. A classificação imprecisa atingiu 86,6% de exatidão global para o modelo global e 90,8% para o modelo regional. Finalmente a prevalência da doença foi estimada para os outros 656 municípios do Estado, onde não existem dados disponíveis, usando os cinco modelos desenvolvidos, sendo dois de regressão linear (global e regional), dois de classificações imprecisas e um de árvore de decisão.

ASSUNTO(S)

multiple regression saúde pública schistosomiasis mansoni classificação imprecisa modelagem global esquistossomose mansoni public health imprecise classification global model regional model regressão múltipla modelagem regional decision tree árvore de decisão

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