Open AccessModelo de Poisson e suas generalizações aplicadas a dados de dengue, Brasil
Author(s) -
Jucarlos Rufino de Freitas,
Marília Gabriela Ferreira de Miranda Oliveira,
Moacyr Cunha Filho,
Frank Gomes-Silva,
Josimar Mendes de Vasconcelos
Publication year - 2020
Publication title -
research, society and development
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2525-3409
DOI - 10.33448/rsd-v9i10.8874
Subject(s) - dengue fever , poisson regression , negative binomial distribution , poisson distribution , geography , mathematics , environmental health , medicine , statistics , virology , population
Objetivo: analisar e comparar o comportamento semanal de casos de dengue nos cinco municípios mais populosos das mesorregiões Pernambucanas, a saber Caruaru, Palmares, Recife, Petrolina e Serra Talhada. Método: utilizaram-se os registros epidemiológicos semanais de dengue, no período de 2009 a 2018, disponibilizados através da Serviço de Informação ao Cidadão (SIC). Foram aplicados modelos de probabilidade, mais precisamente, os modelos Poisson e suas generalizações. Resultados: o modelo Binomial Negativo se sobressaiu em relação ao Modelo Quase-Poisson, reduzindo os parâmetros de dispersões com mais precisão devida à natureza dos dados superdispersos. Além disso, as análises indicaram que a precipitação e temperatura foram fatores significativos que afetou no número de casos em alguns municípios. Conclusão: a modelagem permitiu ser uma ferramenta útil para as autoridades locais planejarem tomadas de decisões e intervenção nos períodos mais propício de proliferação.