[ABE-L] [Convite] Papos Aleatórios - 17/08 - 16h

[Patricia Lusie]

Boa tarde,

Dando continuidade aos Papos Aleatórios promovidos pelo Laboratório de
Estatística, temos o prazer de convidar a todos para o próximo seminário.

*Data:* 17/08/2021, terça-feira
*Horário:* 16:00
*Local:*  A transmissão será pelo nosso canal do youtube:
https://www.youtube.com/c/estatisticauff

*Palestrante*: Mariane Branco Alves (IM/UFRJ)

*Título*: Estratificação de áreas de risco para dengue em escala
intramunicipal utilizando modelos espaço-temporais: uma proposta ARBOALVO

*Resumo*:  As arboviroses urbanas, como dengue, Zika e chikungunya, são
consideradas graves problemas de saúde pública no Brasil e no mundo. As
atuais estratégias de controle dessas arboviroses são baseadas no seu vetor
primário, o Aedes Aegypti, e apresentam resultados insatisfatórios. A
heterogeneidade espacial dessas arboviroses demonstra a necessidade de uma
estratégia que reflita a complexidade do território. Partindo da hipótese
inicial de que a distribuição espacial dos casos de arboviroses não é
homogênea, utilizamos modelos espaço-temporais bayesianos que consideram
efeitos aleatórios espacial e temporalmente estruturados. O objetivo do
estudo é avaliar o efeito de indicadores entomológicos, climáticos e
sociossanitários sobre o risco de transmissão de dengue para identificação
de áreas prioritárias para intervenção. Neste estudo, foram analisados
casos notificados de dengue nos bairros de Natal-RN, entre 2015 e 2017.
Etapas preliminares ao ajuste do modelo espaço-temporal para os dados
epidemiológicos incluíram: preenchimento de dados faltantes, por meio de
modelos espaço-temporais; compatibilização de escalas; avaliação de
horizonte de influência das variáveis explicativas, por meio de modelos de
defasagem polinomial; seleção de variáveis regressoras, via método LASSO.
Uma vez definidas as variáveis explicativas e a forma  como as mesmas
entrariam no modelo espaço-temporal para explicação de contagens de casos
de dengue, são obtidos, a partir do ajuste do modelo, mapas de risco
relativo de casos para cada bairro de Natal, variando por semana
epidemiológica, bem como riscos relativos estimados, associados a variações
nas regressoras consideradas relevantes para explicação do desfecho em tela.

Participem!

Att,

Patrícia Lusié
Professora Adjunta e Chefe do Departamento de Estatística
Membro do Laboratório de Estatística - https://les.uff.br/
Instituto de Matemática e Estatística - UFF
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