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http://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/30074
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Nascimento, Alvaro Augusto do | - |
dc.date.accessioned | 2023-08-23T10:54:05Z | - |
dc.date.available | 2023-08-23T10:54:05Z | - |
dc.date.issued | 2022-07-01 | - |
dc.identifier.other | CDD 519.536 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/30074 | - |
dc.description | NASCIMENTO, Álvaro Augusto do. Análise da estrutura de autocorrelação espacial dos casos notificados por Covid-19 nos municípios do estado da Paraíba. 2022. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2023. | pt_BR |
dc.description.abstract | O fim do ano de 2019 até o momento está marcado pelo desafio do enfrentamento da pandemia causada pelo novo coronavírus, SARS-CoV-2, agente etiológico responsável pela COVID-19. O primeiro caso de COVID-19 na Paraíba foi registrado em 18 de março de 2020 no município de João Pessoa, que chega a 396.442 casos no dia 30 de junho de 2021. O objetivo deste trabalho é mapear e analisar a evolução dos casos da COVID-19 no estado da Paraíba, nos meses de janeiro a junho de 2021. Trata-se de um estudo ecológico nos 223 municípios paraibanos utilizando-se de cálculo dos índices de Moran, mapas usados na Estatística Espacial e modelos espaciais para verificar a dependência espacial existente para os casos confirmados de COVID-19 nos municípios da Paraíba. As variáveis independentes analisadas foram o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) e a taxa de urbanização, e a variável dependente foi a taxa de incidência de casos confirmados de COVID-19. Para este trabalho foi possível detectar uma estrutura de autocorrelação espacial significativa entre os municípios do estado da Paraíba formando vários clusters. O modelo de regressão espacial ajustado aos dados mostrou-se eficiente em descrever o relacionamento entre a taxa de incidência para casos de COVID-19 e as taxas de urbanização e o IDHM. Compreender a distribuição espacial da doença é fundamental para prever surtos locais e desenvolver estratégias de controle para COVID-19 e sendo assim, os resultados apresentados neste trabalho podem contribuir com o planejamento e ações do poder público principalmente os setores de saúde pública. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Orientador: Prof. Dr. Ricardo Alves de Olinda | pt_BR |
dc.language.iso | other | pt_BR |
dc.subject | Análise Espacial | pt_BR |
dc.subject | Estatística Espacial | pt_BR |
dc.subject | COVID-19 | pt_BR |
dc.subject | Saúde pública | pt_BR |
dc.title | Análise da estrutura de autocorrelação espacial dos casos notificados por Covid-19 nos municípios do estado da Paraíba | pt_BR |
dc.type | Other | pt_BR |
Aparece nas coleções: | 09 - TCC |
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