R-INLA na modelagem espacial de Chikungunya UTILIZANDO ABORDAGEM bayesiana

Autores

  • Lucas Monteiro Bianchi

Resumo

As tentativas de reproduzir a realidade dos fenômenos espaciais geralmente são feitas
por representações gráficas estáticas que muitas vezes não capturam e expressam as
informações de modo adequado (DIAS; CÂMARA; JR, 2005). Em contrapartida, o rápido
desenvolvimento de tecnologias computacionais e estatísticas criam um cenário propício para
o emprego de modelos espaciais que anteriormente não eram viáveis. Um exemplo disso é a
abordagem bayesiana para a estimativa de parâmetros pelo método INLA (Integrated Nested
Laplace Aproximation). Este método aproxima as distribuições a posteriori por meio de
aproximações de Laplace via métodos computacionais determinísticos sem utilizar
simulações, sendo ainda mais eficiente e mais rápido computacionalmente que o método de
Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) que é tradicionalmente utilizado. Em outras
palavras, é importante destacar que não é suficiente apenas obter um modelo capaz de gerar
previsões realistas, mas também que essas previsões sejam geradas rapidamente para que
assim o sistema consiga se atualizar de forma mais eficiente. As notificações de arboviroses
não são homogêneas nem em cidades e muito menos em áreas mais extensas como a de um
estado, sendo ainda que autores como Ribeiro et al. (2006) destaca a existência de diferenças
significativas quanto ao sexo e a idade no perfil clínico-epidemiológico daqueles que
contraíram a dengue. Nesse sentido, este trabalho visa apresentar uma metodologia que pode
ser empregada no desenvolvimento de modelos espaciais considerando variáveis como sexo
e faixa etária a fim de compreender a ocorrência da transmissão de doenças causadas pelos
arbovírus da Chikungunya (CHIKV).

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Publicado

2019-07-09