Red neuronal artificial aplicada a casos reportados de dengue en Maceió – Alagoas
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i14.36382Palabras clave:
Dengue; Noreste de Brasil; Inteligencia artificiales; Clima urbano.Resumen
El dengue es uno de los graves problemas de salud pública a nivel mundial. El Noreste de Brasil (NEB) posee clima y ambiente urbano ideales para la proliferación del mosquito Aedes (aegypti y albopictus), vector de la enfermedad. El Estado de Alagoas, especialmente su capital, tiene frecuentes epidemias de la enfermedad. Por lo tanto, el objetivo de este estudio es evaluar la aplicación de Rede Neuronal Artificial (RNA) en casos notificados de dengue (CND) en las regiones administrativas (RA) de Maceió. Las RAs se dividen en: RA1, RA2, RA3, RA4, RA5, RA6, RA7 y RA8. Los CND fueron sometidos a RNA no lineal autorregresivo (NAR) – (RNA-NAR). El periodo de estudio fue del 2011 al 2020. Los resultados obtenidos de la CND se destacaron en años específicos (2012, 2013, 2017, 2018 y 2020), por otro lado, hubo sobreestimaciones de los pronósticos vía RNA. En algunas RAs hubo subregistro y, por lo tanto, interfirió con los resultados del pronóstico. El RNA-NAR fue validado, ya que la mayoría de las predicciones mostraron correlación positiva y respondieron a los datos observados, excepto los RAs con subregistro. El uso de RNA es adecuado para alerta y predicción de enfermedades, donde dicho instrumento puede usarse en acciones preventivas para controlar la enfermedad.
Citas
Almeida, F. P. & Ribeiro, F. A. B. S. (2018). Variáveis climáticas e casos notificados de dengue no município de Uberaba, Minas Gerais. Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável. 13(5), 644-651. http://dx.doi.org/10.18378/rvads.v13i5.6217.
Andrioli, D. C., Busato, M. A. & Lutinski, J. A. (2020). Spatial and temporal distribution of dengue in Brazil, 1990-2017. PLoS ONE. 15(2), 1-13. e0228346. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228346.
Batista, B. A., Correia-Filho, W. L. F., Oliveira-Jr, J. F., Santiago, D. B. & Santos, C. T. (2021). Avaliação da expansão urbana na Cidade de Maceió, Alagoas - Nordeste do Brasil. Research, Society and Development. 10(11), 1-14. https://doi.org/10.33448/rsd-v10i11.19537.
Correia-Filho, W. L. F., Santiago, D. B., Oliveira-Jr, J. F. & Silva-Jr, C. A. (2019). Impact of urban decadal advance on land use and land cover and surface temperature in the city of Maceió, Brazil. Land Use Policy. 87(1), 1-11. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2019.104026.
Hopkins, W. G. A new view of statistics: Correlation Coefficient. New York: Internet Society for Sport Science, 2009. http://www.sportsci.org/resource/stats/correl.html.
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Brasileiro de 2020. IBGE.
Lee, S. A., Economou, T., Barcellos, C., Catão, R., Carvalho, M. S. & Lowe, R. (2021). Effect of climate change, connectivity, and socioeconomic factors on the expansion of the dengue virus transmission zone in 21st century Brazil: an ecological modelling study. The Lancet Planetary Health, 5, S14. https://doi.org/10.1016/S2542-5196(21)00098-X.
Lima, M. E. S., Bachur, T. P. R. & Aragão, G. F. (2019). Guillain-Barre syndrome and its correlation with dengue, zika and chikungunya viruses infection based on a literature review of reported cases in Brazil. Acta Tropica. 197(105064), 1-4. https://doi.org/10.1016/j.actatropica.2019.105064.
Moraes, B. C., Souza, E. B., Sodré, G. R. C., Ferreira, D. B. S. & Ribeiro, J.B.M. (2019). Sazonalidade nas notificações de dengue das capitais da Amazônia e os impactos do El Niño / La Ninã. Cadernos de Saúde Pública. 35(9), 1-7. https://doi.org/10.1590/0102-311X00123417.
Oliveira, A. A. (2019). Variabilidade Climática e Casos de Dengue em Municípios do Estado da Paraíba, Brasil. Monografia, Curso de Graduação em Geografia, Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande, Paraíba, 23 p.
Oliveira-Jr, J. F., Gois, G., Silva, E. B., Teodoro, P. E., JohRAN, J. A. & Silva-Jr, C.A. (2019). Non-parametric tests and multivariate analysis applied to reported dengue cases in Brazil. Environmental Monitoring and Assessment. 191(473), 1-19. https://doi.org/10.1007/s10661-019-7583-0.
Oliveira-Jr, J. F., Souza, P. H. A., Souza, E. O., Vanderlei, M. H. G. S., Correia-Filho, W. L. F., Santos, C. T. B., Batista, B. A., Santiago, D. B. & Gois, G. (2021). Climatologia da chuva em Maceió: Aspectos Climáticos e Ambientais. Revista Brasileira de Geografia Física. 4(4), 2253-2264. https://doi.org/10.26848/rbgf.v14.4.p2253-2264.
Samet, H., Reisi, M. & Marzbani, F. (2019). Evaluation of neural network-based methodologies for wind speed forecasting. Computers and Eletrical Engineering. 78(1), 356-372. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2019.07.024.
Santos, D. A. S., Rodrigues, J. Z., Olinda, R. A. & Goulart, L.S. (2018). Relação das variáveis climáticas com os casos de dengue em um município do interior de Mato Grosso dos anos 2001 a 2015. Multitemas, Campo Grande, MS. 23(55), 5-24. https://doi.org/10.20435/multi.v23i55.1742.
Santos, I. G. S., Lyra, R. F. F. & Silva-Jr, R. S. (2020). Comparativo de prognósticos da velocidade do vento utilizando modelo WRF e rede neural artificial. Revista Brasileira de Meteorologia. 35(Especial), 1017-1027. https://doi.org/10.1590/0102-77863550103.
Santos, I. G. S., Oliveira-Jr, J. F., Sousa, F. A. S. & Barbosa, I.I. (2022). Previsão de focos de calor na região metropolitana de Maceió utilizando rede neural artificial. Revista Brasileira de Geografia Física. 15(5), 2313-2326. 10.26848/rbgf.v15.5.p2313-2326.
Santos, L. L. S., Moura, E. L., Ferreira, J. M., Santos, B. R. C., Santos, A. C. M. & Figueiredo, E. V. M. S. (2016). Análise epidemiológica da dengue em uma população do nordeste. Revista de Enfermagem UFPE On Line. 10(6), 1944-1956. https://doi.org/10.5205/1981-8963-v10i6a11205p1944-1956-2016.
Santos-Jr, C. J. & Silva, J. P. (2019). Epidemiologia, fatores climáticos e distribuição espacial da dengue em uma capital do Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Climatologia. 25(15), 755-768. http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v25i0.69421.
Silva, E. B., Raposo, J. C. S., Oliveira-Jr, J. F., Correia-Filho, W. L. F. & Santiago, D. B. (2021). Diagnóstico dos casos de dengue nas capitais do Nordeste do Brasil entre 2000 e 2017. Caderno de Geografia. 31(65), 546-556. https://doi.org/10.5752/P.2318-2962.2021v31n65p546.
Silva, E. T. C. (2020). Modelos de regressão espacial ajustados a dados de arboviroses (Aedes Aegypti) do estado da Paraíba: influência de fatores socioeconômicos. Dissertação de Mestrado em Saúde Pública, Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, Paraíba, 76 p.
Silva, S. D., Oliveira-Jr, J. F., Correia-Filho, W. L. F., Barros, H. G., Souza, E. O., Santiago, D. B., Silva, E. B. & Silva, M. B. (2021). Dinâmica dos casos notificados de dengue em Alagoas: Geoespacialização e Estatística Aplicada. Research, Society and Development. 10(15), 1-16. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v10i15.22990.
Silva, W. R. S. (2018). Metodologia de Monitoramento de Epidemias: Uma Abordagem Baseada em Redes Neurais Artificiais. Dissertação de Mestrado em Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Pará, Belém, Pará, 91 p.
Soares, A. P. M. R., Alves, P. H. P., Martins, I. C., Barreto, L. C. & Carvalho, F. O. (2018). Prognóstico da incidência de casos de dengue na cidade de Salvador-Bahia, utilizando a transformada de wavelet discreta em conjunção com redes neurais artificiais. Interfaces Científicas - Saúde e Ambiente. 6(3), 53-62. https://doi.org/10.17564/2316-3798.2018v6n3p53-62.
Souza, A., Abreu, M. C. & Oliveira-Jr, J. F. (2021). Impact of climate change on human infectious diseases: Dengue. Brazilian Archives of Biology and Technology. 64(1), 1-14, e21190502. https://doi.org/10.1590/1678-4324-2021190502.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Iwldson Guilherme da Silva Santos; José Francisco de Oliveira Júnior; Isnaldo Isaac Barbosa; Luis Felipe Francisco Ferreira da Silva; William Max de Oliveira Romão; Vitória Rejane Marques dos Santos; Kelvy Rosalvo Alencar Cardoso; Caroline Cristina da Silva de Andrade
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.
