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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: KDD aplicado à análise espaço-temporal da Leishmaniose Visceral no estado do Pará entre os anos de 2007 e 2019
Título(s) alternativo(s): KDD applied to the spatio-temporal analysis of Visceral Leishmaniasis in the state of Pará between 2007 and 2019
Autor(es): Sousa, Flávia Lopes
Primeiro Orientador: Lima, Roney Lopes
metadata.dc.contributor.referee1: Lima, Roney Lopes
metadata.dc.contributor.referee2: Silva Júnior, Aladir Ferreira da
metadata.dc.contributor.referee3: Costa, Gustavo de Assis
Resumo: A Leishmaniose Visceral Humana (LVH) é uma doença parasitária grave e negligenciada que afeta várias regiões do mundo. No Brasil, o estado do Pará é conhecido por abrigar municípios com alto risco de transmissão, destacando-se como um dos epicentros da doença nas Américas durante o triênio 2017-2019. Este estudo teve como objetivo principal identificar as áreas de risco dentro do estado do Pará, bem como investigar a sua distribuição temporal e espacial ao longo dos anos. Utilizamos uma abordagem de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para realizar uma análise exploratória retrospectiva com base nos registros de notificações de LVH do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), abrangendo o período de 2007 a 2019. O processo de KDD foi adotado como metodologia principal para análise dos dados. Os resultados revelaram que o índice I de Moran Global foi consistentemente positivo ao longo de todo o período analisado, indicando a presença de agrupamentos espaciais, atingindo seu valor mais alto em 2019 (0,45). A análise dos índices I de Moran Local (estatística LISA) destacou os municípios com maior risco concentrados principalmente nas regiões nordeste e sudeste do estado. Além disso, a aplicação da Estatística de Varredura Espaço-Temporal (SaTScan) identificou três agrupamentos circulares distintos, com raio de até 178 km, sendo dois deles observados entre 2007 e 2013 no nordeste paraense e outro entre 2014 e 2019 no sudeste do estado.
Abstract: Visceral Leishmaniasis (LVH) is a severe and neglected parasitic disease affecting various regions worldwide. In Brazil, the state of Pará is known for harboring municipalities with a high transmission risk, standing out as one of the disease epicenters in the Americas during the triennium 2017-2019. This study aimed to identify high-risk areas within the state of Pará and investigate their temporal and spatial distribution over the years. We employed a Knowledge Discovery in Databases (KDD) approach to conduct a retrospective exploratory analysis based on VL notification records from the Notifiable Diseases Information System (SINAN), covering the period from 2007 to 2019. The KDD process was adopted as the primary methodology for data analysis. The results revealed that the Global Moran's I index was consistently positive throughout the analyzed period, indicating the presence of spatial clusters, reaching its highest value in 2019 (0.45). The analysis of Local Moran's I indices (LISA statistics) highlighted municipalities with higher risk concentrated mainly in the northeastern and southeastern regions of the state. Furthermore, the application of Space-Time Scan Statistics (SaTScan) identified three distinct circular clusters, with a radius of up to 178 km, two of which were observed between 2007 and 2013 in the northeastern region of Pará and another between 2014 and 2019 in the southeastern part of the state.Human Visceral Leishmaniasis (LVH) is a serious and neglected parasitic disease present in several continents. In Brazil, the Para state has the municipalities with the highest transmission risk in the Americas, considering the period 2017-2019. This study aimed to identify risk areas in Para state, the occurrence period and the illness distribution in space and time. Through a Knowledge Discovery in Databases approach a retrospective exploratory analysis was performed on SINAN LVH data between the years 2007 and 2019. The KDD process was applied as a data analysis methodology. The Global Moran's Indexes were positive along the period and higher in 2019 (0,45). The Local Moran’s I (LISA statistic) indicated that the municipalities with higher risk were in the northeast and southeast of state. The spatiotemporal scan statistics identified three circular clusters with a radius of up to 178 km, two of them occurred between 2007 and 2013 in the northeast, and the other one occurred between 2014 and 2019, in the southeast.
Palavras-chave: KDD
KDD
Data Mining
Data Mining
Agrupamento espaço-temporal
Spatio-temporal grouping
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Insitituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás
Sigla da Instituição: IFG
metadata.dc.publisher.department: Câmpus Jataí
Citação: SOUSA, Flávia Lopes. KDD aplicado à análise espaço-temporal da Leishmaniose Visceral no estado do Pará entre os anos de 2007 e 2019. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Goiás, Jataí, 2022.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ifg.edu.br:8080/handle/prefix/1874
Data do documento: 16-Mai-2022
Aparece nas coleções:Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas

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