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???metadata.dc.type???: Tese
Title: Uma nova arquitetura para combinação de aglomerados espaciais e aplicação em epidemiologia
???metadata.dc.creator???: Holmes, Danielly Cristina de Souza Costa. 
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Moraes, Ronei Marcos de
???metadata.dc.contributor.advisor2???: Vianna, Rodrigo Pinheiro de Toledo
???metadata.dc.description.resumo???: A combinação de classificadores tem por objetivo produzir resultados mais precisos para o processo de tomada de decisão. Com isso, este estudo teve por objetivo propor uma nova arquitetura baseada na combinação dos métodos de aglomeração espacial e um mapa de votação mais detalhado sobre a quantidade de votos que cada geo-objeto recebeu, aplicados à epidemiologia. Os métodos de aglomerados espaciais, de forma geral, tem por objetivo a identificação dos conglomerados espaciais significativos e não significativos de acordo com a região de estudo. Eles são combinados por regras de combinação. Neste trabalho foram utilizadas as seguintes regras: votação por maioria e redes neurais. A nova arquitetura proposta foi aplicada a dados do dengue no estado da Paraíba, no período de 2009 a 2011. Segundo a Organização Mundial da Saúde, o dengue é uma doença que registra anualmente uma média de 50 a 100 milhões de casos em todo o mundo, gerando grandes encargos financeiros para o setor da saúde. proposta uma nova arquitetura para a combinação dos métodos de aglomerados espaciais. A combinação dos métodos de aglomeração espacial, foi aplicados em três estudos de casos. Em todos os três estudos de casos a nova arquitetura identificou com maior precisão os municípios prioritários e não prioritários do dengue na Paraíba. No estudo de caso 1 a regra de combinação foi a votação por maioria, no estudo de caso 2 a regra de combinação foi das redes neurais e no estudo de caso 3 foi proposto uma novo mapa de votação detalhado identificando a quantidade de votos que cada município recebeu. Analisando os resultados do ponto de vista espacial, observou-se que a mesorregião do Sertão Paraibano apresentou uma maior quantidade de municípios prioritários; e a mesorregião do Litoral Paraibano, o menor número de municípios prioritários. Em relação, a pesquisa do ponto de vista epidemiológico foi possível verificar que a partir dos resultados dos testes diagnósticos (sensibilidade, especificidade, valores preditivos positivos e valores preditivos negativos) e a estatística Kappa os modelos de combinação produziram resultados satisfatórios. Finalizando a análise do ponto de vista da combinação dos métodos de aglomerados espaciais, foi possível observar que a nova arquitetura, apresentou resultados satisfatórios, a partir da combinação das regras de combinação. Estes resultados do ponto de vista epidemiológico, podem auxiliar os gestores no processo de tomada de decisão verificando com mais precisão as regiões que realmente merecem atenção especial no combate à doença.
Abstract: The combination of classifiers aims to produce more accurate results to the decision-making process. Therefore, this study had the objective of proposing a new architecture based on a combination of spatial clustering methods and a more detailed voting map on the amount of votes that each geo-object received, applied to epidemiology. The methods of spatial clustering, in general, aim to identify the significant and not significant spatial clusters according to the study area. They are combined by combination of rules. In this work, the following rules were used: majority voting and neural networks. The new proposed architecture was applied to dengue data in the state of Paraiba, in the period from 2009 to 2011. According to the World Health Organization, dengue is a disease that annually records an average of 50 to 100 million cases worldwide, generating large financial burden on the health sector. A new architecture is proposed for the combination of the methods of spatial clustering. The combination of spatial clustering methods was applied in three case studies. In all three case studies, the new architecture identified more precisely the priority and nonpriority municipalities in Paraiba with regards to the dengue. In the case study 1, the combination rule was majority voting, in case study 2 the combination rule was neural networks and in case study 3 a new detailed voting map was proposed, identifying the amount of votes that each municipality had received. Analyzing the results from a spatial point of view, it was observed that the mesoregion called Sertão in the state of Paraiba had a greater number of priority municipalities; and the mesoregion of the Coast in Paraiba, the lowest number of priority municipalities. Regarding the research from the epidemiological point of view, it was observed that from the results of diagnostic tests (sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value) and the Kappa statistic, the combination of models produced satisfactory results. Concluding the analysis from the point of view of the combination of spatial clustering methods, it was observed that the new architecture presented satisfactory results by using the combination of the combination of rules. These results, from the epidemiological point of view, can assist managers in the decision-making process by verifying more precisely the regions that deserve special attention in combating the disease.
Keywords: Métodos de aglomeração espaciais
Votação por maioria
Redes neurais
Combinação de classificadores
Spatial clustering methods
Majority voting
Neural networks
???metadata.dc.subject.cnpq???: CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA
Language: por
???metadata.dc.publisher.country???: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
???metadata.dc.publisher.initials???: UFPB
???metadata.dc.publisher.department???: Ciências Exatas e da Natureza
???metadata.dc.publisher.program???: Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde
Citation: COSTA, Danielly Cristina de Souza Costa. Uma nova arquitetura para combinação de aglomerados espaciais e aplicação em epidemiologia. 2015. 103 f. Tese (Doutorado em Modelos de Decisão e Saúde) - Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2015.
???metadata.dc.rights???: Acesso Aberto
URI: http://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/handle/tede/9016
Issue Date: 16-Dec-2015
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde

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