@MastersThesis{Martins:2009:MaRiEs,
author = "Martins, Fl{\'a}via de Toledo",
title = "Mapeamento do risco da esquistossomose no Estado de Minas Gerais,
usando dados ambientais e sociais",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2009",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2008-02-26",
keywords = "modelagem global, modelagem regional, regress{\~a}o
m{\'u}ltipla, classifica{\c{c}}{\~a}o imprecisa, {\'a}rvore de
decis{\~a}o, esquistossomose mansoni, sa{\'u}de p{\'u}blica,
global model, regional model, multiple regression, imprecise
classification, decision tree, schistosomiasis mansoni, public
health.",
abstract = "A esquistossomose mansoni {\'e} uma doen{\c{c}}a end{\^e}mica,
transmitida por hospedeiros intermedi{\'a}rios do g{\^e}nero
Biomphalaria. A esquistossomose est{\'a} presente em diversos
pa{\'{\i}}ses, principalmente os subdesenvolvidos, infectando
uma grande quantidade de pessoas e colocando v{\'a}rias outras em
situa{\c{c}}{\~a}o de risco. Como a doen{\c{c}}a {\'e}
determinada por fatores ambientais e sociais que variam no
espa{\c{c}}o e no tempo, o uso de um sistema de
informa{\c{c}}{\~o}es geogr{\'a}ficas facilita a
determina{\c{c}}{\~a}o da distribui{\c{c}}{\~a}o da
doen{\c{c}}a e a delimita{\c{c}}{\~a}o das poss{\'{\i}}veis
{\'a}reas de risco. Nesta disserta{\c{c}}{\~a}o, foram usados
os dados de preval{\^e}ncia da esquistossomose em 197
munic{\'{\i}}pios do Estado de Minas Gerais, para estimar a
preval{\^e}ncia da esquistossomose para os 853
munic{\'{\i}}pios do Estado, juntamente com vari{\'a}veis de
sensoriamento remoto oriundas dos sensores MODIS e SRTM,
vari{\'a}veis clim{\'a}ticas, vari{\'a}veis
socioecon{\^o}micas e vari{\'a}veis de
caracteriza{\c{c}}{\~a}o de vizinhan{\c{c}}a. Com este
objetivo, foram usadas v{\'a}rias t{\'e}cnicas, tais como:
an{\'a}lise de regress{\~a}o linear, classifica{\c{c}}{\~a}o
imprecisa, regionaliza{\c{c}}{\~a}o e reconhecimento de
padr{\~o}es, para a gera{\c{c}}{\~a}o e compara{\c{c}}{\~a}o
dos modelos global, regional e de {\'a}rvore de decis{\~a}o. O
modelo global foi desenvolvido usando um modelo de regress{\~a}o
linear para todo o Estado, alcan{\c{c}}ando 50,7% de
exatid{\~a}o global. O modelo regional cont{\'e}m um modelo de
regress{\~a}o linear para cada uma das quatro regi{\~o}es
propostas nesse trabalho e atingiu 66,90% de exatid{\~a}o global.
O modelo de {\'a}rvore de decis{\~a}o classificou a
preval{\^e}ncia da doen{\c{c}}a em tr{\^e}s faixas de risco:
baixa, m{\'e}dia e alta, alcan{\c{c}}ando 71,8% de exatid{\~a}o
global. A classifica{\c{c}}{\~a}o imprecisa foi gerada a partir
dos modelos de regress{\~a}o linear usando intervalos de 55% e
60% de confian{\c{c}}a, para o modelo global e regional,
respectivamente. A classifica{\c{c}}{\~a}o imprecisa atingiu
86,6% de exatid{\~a}o global para o modelo global e 90,8% para o
modelo regional. Finalmente a preval{\^e}ncia da doen{\c{c}}a
foi estimada para os outros 656 munic{\'{\i}}pios do Estado,
onde n{\~a}o existem dados dispon{\'{\i}}veis, usando os cinco
modelos desenvolvidos, sendo dois de regress{\~a}o linear (global
e regional), dois de classifica{\c{c}}{\~o}es imprecisas e um de
{\'a}rvore de decis{\~a}o. ABSTRACT: The schistosomiasis mansoni
is an endemic disease, transmitted by intermediate hosts of the
genus Biomphalaria. The schistosomiasis is present in several
countries, especially the underdeveloped, infecting a large number
of people and putting several others in risk situation. As the
disease is determined by environmental and social factors that
vary in space and time, the use of a geographic information system
facilitates the determination of the distribution of the disease
and the delimitation of possible areas of risk. In this
dissertation, were used the prevalence of schistosomiasis data in
197 municipalities in the Minas Gerais State, to estimate the
prevalence of schistosomiasis for the 853 municipalities in the
State, along with variables of remote sensing from the MODIS
sensor and SRTM, climate variables, socioeconomic variables and
variables of characterization of neighborhood. With this purpose,
were used various techniques, such as linear regression analysis,
imprecise classification, regionalization and pattern recognition
for the generation and comparison of global, regional and decision
tree models. The global model was developed using one linear
regression model for all state, reaching 50.7% of overall
accuracy. The regional model contains a linear regression model
for each one of the four regions proposed in this work and reached
66.90% of overall accuracy. The model of decision tree classified
the disease prevalence in three ranges of risk: low, medium and
high, reaching 71.8% of overall accuracy. The imprecise
classification was generated from the linear regression models
using intervals of 55% and 60% confidence for the global and
regional models, respectively. The imprecise classification
reached 86.6% of overall accuracy for the global model and 90.8%
for the regional model. Finally the disease prevalence has been
estimated for the other 656 municipalities in the state, where no
data are available, using the five models developed, two linear
regression (global and regional), two of imprecise
classifications, and one decision tree.",
committee = "Monteiro, Antonio Miguel Vieira (presidente) and Dutra, Luciano
Vieira (orientador) and Freitas, Corina da Costa (orientador) and
Sandri, Sandra Aparecida and Correia, Virginia Ragoni de Moraes
and Santos, Reinaldo Souza dos",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Mapping of the risk of schistosomiasis in Minas Gerais State,
using environmental and social data",
language = "pt",
pages = "144",
ibi = "6qtX3pFwXQZGivnK2Y/T6eA7",
url = "http://urlib.net/rep/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/T6eA7",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "18 jan. 2021"
}