Aplicação de modelos lineares generalizados mistos na classificação de surtos de dengue em unidades de saúde da cidade de Belo Horizonte
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Monografia de especialização
Título alternativo
Application of generalized linear mixed models in outbreak classification of dengue fever in health facility in Belo Horizonte
Primeiro orientador
Membros da banca
Leonardo Soares Bastos
Resumo
O objetivo dessa pesquisa foi aplicar modelos lineares generalizados mistos (GLMM) para classificação de surtos de dengue em unidades de saúde na cidade de Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, incluindo a informação de variáveis climáticas e efeitos espaço-temporais. Definiu-se um surto quando o total de dados notificados da doença foi igual ou excedeu o 95º percentil da série histórica de notificações mensais de dengue na unidade de saúde. O GLMM aplicado contou com dois efeitos aleatórios e quinze efeitos fixos. Os resultados demonstraram que variáveis climáticas como temperatura, precipitação e umidade tem efeito significativo na chance de ocorrência de surtos de dengue. Para algumas delas, estimou-se que a medida em um, dois ou até três meses anteriores podem refletir positivamente na chance de surte no mês corrente. No modelo final, apenas o efeito aleatório relacionado ao mês de ocorrência mostrou ser relevante para a explicação da variabilidade dos surtos de dengue. Para testar a qualidade das classificações foram utilizadas as medidas de acurácia, sensibilidade e especificidade, as quais retornaram capacidade preditiva acima de 91%.
Abstract
The aim of this study is to apply generalized linear mixed models (GLMMs) to forecast dengue outbreaks in health units in Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil, including information on climate variables and space-time effects. An outbreak is defined when the total number of dengue reports equal to or exceeding the 95th percentile of the historical series of monthly dengue reports in the health unit. The applied GLMM include two random effects and fifteen fixed effects. Results showed that climate variables such as temperature, precipitation, and humidity have a significant effect on the odds of dengue outbreaks. For some of them, it was estimated that the measurement in one, two, or even three previous months could affect the chance of outbreak in the current month. In the final model, only the random effect related to the month of occurrence was shown to be relevant for explaining the variability of dengue outbreaks. To test the quality of the classifications, the accuracy, sensitivity, and specificity measures were used, which returned predictive capacity above 91%.
Assunto
Estatística, Modelos lineares (Estatítica), Dengue - Belo Horizonte (MG), Dengue - Epidemiologia - Belo Horizonte (MG)
Palavras-chave
epidemiologia, dengue, modelo linear generalizado misto, classificação de surto