Estudo Comparativo de Técnicas de Previsão para Casos de Dengue

Autor: Alves, Geovanne Oliveira, Oliveira, Thomás Tabosa de, Campos, Gleyson Rhuan Nascimento, Souza, Lubnnia Morais Florêncio de, Silva Neto, Sebastião Rogério da
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2021
Zdroj: Journal of Engineering and Applied Research; Vol 6 No 3 (2021): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics; 12-20
Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 6 n. 3 (2021): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics; 12-20
Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada
Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
ISSN: 2525-4251
DOI: 10.25286/repa.v6i3
Popis: Dengue is a viral infection that spreads rapidly and is endemic in more than 100 tropical and subtropical countries in Africa, America and Asia-Pacific regions. Generally, the epidemiology of dengue is influenced by a complex interplay of factors including rapid urbanization and increased population density, capacity of health systems, effectiveness of vector control systems, urban cleanliness, etc. In Brazil, which is considered a tropical country, there is an increasing incidence of cases in recent years, specifically in the capital Pernambucana Recife there is a favorable environment for the significant increase in dengue cases as presented by the Epidemiological Bulletin of the Health Surveillance Secretariat of the Ministry of Health. The present work presents a comparative study of Data Mining techniques following the CRISP-DM approach, for a model for predicting Dengue cases in Recife-PE. A dengue é uma infecção viral que se espalha rapidamente e é endêmica em mais de 100 países tropicais e subtropicais da África, América e regiões da Ásia-Pacífico. Geralmente, a epidemiologia da dengue é influenciada por uma complexa interação de fatores que incluem rápida urbanização e aumento da densidade populacional, capacidade dos sistemas de saúde, eficácia dos sistemas de controle de vetores, limpeza urbana etc. No Brasil que é considerado um país tropical, há uma incidência de casos crescente nos últimos anos, em específico na capital Pernambucana Recife há um ambiente propício para o aumento expressivo dos casos de dengue como são apresentados pelo Boletim Epidemiológico da Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde. O presente trabalho apresenta um estudo comparativo de técnicas de Mineração de Dados seguindo a abordagem CRISP-DM, para um modelo de previsão de casos de Dengue no Recife-PE.
Databáze: OpenAIRE
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