Submitted by Ruy Rey Chaves (ruyrchaves@gmail.com) on 2018-07-17T16:42:09Z No. of bitstreams: 1 Finanças_Dissertação_Chaves_Final.pdf: 8946276 bytes, checksum: 9333c5a0543cc682623a7bce8a672b1c (MD5) / Approved for entry into archive by Mayara Costa de Sousa (mayara.sousa@fgv.br) on 2018-07-20T19:41:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Finanças_Dissertação_Chaves_Final.pdf: 8946276 bytes, checksum: 9333c5a0543cc682623a7bce8a672b1c (MD5) / Approved for entry into archive by Raphael Xavier (raphael.xavier@fgv.br) on 2018-07-20T19:51:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Finanças_Dissertação_Chaves_Final.pdf: 8946276 bytes, checksum: 9333c5a0543cc682623a7bce8a672b1c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-20T19:51:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Finanças_Dissertação_Chaves_Final.pdf: 8946276 bytes, checksum: 9333c5a0543cc682623a7bce8a672b1c (MD5) Previous issue date: 2018-06-28 / A questão de quanto um investidor está disposto a pagar por um terreno parte do estudo de viabilidade econômico-financeira de um possível empreendimento imobiliário naquele local, que é, tradicionalmente, analisado pelos métodos de valor presente líquido (VPL) e taxa interna de retorno (TIR). No entanto, nesses métodos de análise, não se fornece ao investidor a noção exata da volatilidade do seu retorno quanto a possíveis mudanças de planos por parte do incorporador e mudanças no mercado, que podem ocorrer entre a compra do terreno e a venda das unidades imobiliárias prontas. Com este trabalho, propôs-se olhar para o investimento no desenvolvimento de um empreendimento imobiliário, levando-se em consideração o prêmio da opção de se desenvolver um projeto de incorporação em um terreno após sua aquisição. O objetivo foi mostrar que ao considerar, na análise de viabilidade financeira, a volatilidade da probabilidade de venda das unidades imobiliárias, o retorno do investidor não é o mesmo que o previsto em uma análise de viabilidade padrão de mercado e que existe um valor de investimento para determinada faixa de risco que o investidor esteja disposto a assumir ao financiar o projeto. Calculou-se, portanto, o valor do prêmio da opção de realizar um empreendimento imobiliário a partir da variação da probabilidade de venda dos imóveis lançados em um caso real de incorporação. Os resultados são muito significantes para a tomada de decisão do investidor. A modelagem mostra que existia um prêmio de opção de quase duas vezes o valor que foi pago pelo terreno do empreendimento, no cenário econômico em questão, no entanto, revela que o investimento que prometia taxa de retorno de 31% a.a. de acordo com a análise de viabilidade do incorporador, pagaria somente 19% a.a. A dissertação propõe uma maior qualidade de informação ao investidor fornecendo os limites inferior e superior desta taxa de retorno esperada, para um intervalo de confiança de 95% e, também, demonstra a existência de um preço ótimo de venda da unidade imobiliária, nem sempre conhecido pelo incorporador, e sua relação com a volatilidade do resultado do empreendimento. A metodologia demonstra que a maximização do resultado pode não coincidir com o melhor cenário de risco para o investidor. / The question of how much an investor is willing to pay for a land is part of an economicfinancial study of a potential real estate venture in that location, which is traditionally analyzed by its net present value (NPV) and internal rate of return (IRR). However, in these methods of analysis, investors are not given an accurate notion of the volatility of their return on possible changes of plans by the developer and changes in the market that may occur between the purchase of the land and the sale of the real estate units. This work was proposed to look at the investment in the development of a real estate project taking into consideration the value of the option to develop the project in a land after its acquisition. The goal was to show that when considering, in the financial viability analysis, the volatility of the probability of sale of real estate units, the return of the investor is not the same as predicted in a standard financial analysis and that there is an investment value for a certain risk range that the investor is willing to assume when financing the project. The value of the option for realizing a real estate project was then calculated based on the variation in the probability of sale of real estate units in a real case scenario. The results are very significant for the decision-making of the investor. The model shows that there was an option premium of almost twice the value that was paid for the land of the development, in the economic scenario studied, however, reveals that the investment that promised a rate of return of 31% pa. according to the financial viability analysis of the developer, would pay only 19% pa. The dissertation proposes a higher quality of information to the investor by delivering the upper and lower limits of this expected rate of return, with a 95% confidence interval, and also demonstrates the existence of an optimum sale price for the real estate unit, not always known by the developer, and its relation to the volatility of the project result. The methodology demonstrates that the maximization of the result may not coincide with the best risk scenario for the investor.

Made available in DSpace on 2016-08-18T18:54:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MARIZELIA RODRIGUES COSTA RIBEIRO.pdf: 3974096 bytes, checksum: 5a5d3bc4694f094f06804bcc9e3bf6cf (MD5) Previous issue date: 2011-06-09 / FUNDAÇÃO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO / Rates, types, perpetrators and factors associated to violence against pregnant women users of the pre-natal services of São Luís City (Maranhão/Brazil), in the year of 2010. This Thesis is an analysis of the violence against pregnant women. The expression violence against women condensates complex social phenomena, dynamic, contradictory e and historically determined. It represents, ordinarily, different forms of power to which the female gender is and was submitted in distinct societies. It is a situation lived by women of different race/ethnic, age, educational levels and socioeconomic conditions. It echoes in the family life and in the society. It has in the main feminist movements the principal subject in the strugle for implementation of Public Policies to face it. It is a notorious fact that women omit the violence suffered against them by their intimate partners. One of its manifestations is the violence against pregnant women. This Transversal Study using a convenience sample, analyzed the rates of violence practiced against pregnant women users of pre-natal services on São Luís City, in the year of 2010 and the factors associated to psychological violence and physical-sexual abuses. It was applied the questionnaire with 971 pregnant women, between the 22nd and 25th gestational weeks. It was described demographic, socioeconomic and behavioral characteristics of the interviewed subjects. It was also presented aspects of the intimate partners and householder´s life. It was found 50,26%, 49,23%, 12,87%, 2,68% and 14,01% rates, for general violence and psychological, physic, sexual and the physic-sexual types, respectively. Current intimate partner is the subject that most practices psychological and physical-sexual violence. The Poisson Regression recognized as associated factors to the psychological violence: pregnant adolescent (p-value 0,010; RP 1,27; 95% CI 1,03;1,58); pregnant young (p-value 0,010; RP 1,23; 95% CI 1,06;1,44); divorced/separated pregnant (p-value 0,003; RP 1,52; 95% CI 1,15;2,01); with occupation of manager/ superior level functions (p-value 0,038; RP 1,70; 95% CI 1,18;2,45); with inadequate social support affective/interactive (p-value <0,001; RP 1,72; 95% CI 1,40;2,12); that alcohol abuse was often (p-value < 0,001 RP 1,53; 95% CI 1,23;1,89); and who belonged to the family householder autonomous/employer (p-value 0,020; RP 1,19; 95% CI 1,03;1,37). When physical-sexual violence was the outcome, the factors associated were young pregnant woman (p-value < 0,001; RP 1,90; 95% CI 1,31;2,74); family income below the nacional minimum wage (p-value < 0,001; RP 1,76; 95% CI 1,16;2,67); with inadequate social support affective/interactive (p-value 0,033; RP 1,91; 95% CI 1,05;3,47) and who belonged to the family householder (except pregnant women and intimate partner) (p-value 0,042; RP 1,60; 95% CI 1,09;2,36) and autonomous/employer (p-value <0,001; RP 1,79; 95% CI 1,29;2,49). The violence was a common phenomenon on the gestational period, so it is necessary a vigilance at the pre-natal consultation. / Taxas, tipos, perpetradores e fatores associados à violência contra gestantes usuárias de serviços de pré-natal do município de São Luís (Maranhão/Brasil), no ano de 2010. Esta Tese é uma análise da violência praticada contra mulheres gestantes. A expressão violência contra mulheres condensa fenômenos sociais complexos, dinâmicos, contraditórios e historicamente determinados. Representa, ordinariamente, diferentes formas de poder a que foi e ainda tem sido submetido o gênero feminino pelo masculino em distintas sociedades. É situação vivenciada por mulheres de diferentes raças/etnias, idades, níveis educacionais e condições socioeconômicas. Repercute na vida familiar e na Sociedade. Tem nos movimentos feministas o sujeito principal das lutas pela implementação de Políticas Públicas para o seu enfrentamento. É fato notório que mulheres omitem a violência praticada contra elas por parceiros íntimos. Uma de suas manifestações é a violência contra gestantes. Realiza pesquisa na modalidade Estudo Transversal. Utiliza amostra de conveniência. Analisa taxas de violência praticadas contra gestantes usuárias de serviços de pré-natal do município de São Luís, no ano de 2010, e fatores associados à violência do tipo psicológica e do grupo físico-sexual. Aplica questionário junto a 971 gestantes, entre a 22ª e 25ª semanas gestacionais, preferencialmente. Descreve características demográficas, socioeconômicas e comportamentais de entrevistadas. Apresenta aspectos da vida de parceiros íntimos e chefes de famílias. Encontra taxas de 50,26%, 49,23% 12,87%, 2,68% e 14,01%, nessa ordem, para violência geral e dos tipos psicológica, física e sexual e do grupo físico-sexual. Parceiro íntimo atual é o sujeito que mais pratica violência psicológica e físico-sexual. Utiliza o Modelo de Regressão de Poisson para análise. Reconhece como fatores associados à violência do tipo psicológica: gestante adolescente (p-valor 0,010; RP 1,27; IC 95% 1,03;1,58), jovem não-adolescente (p-valor 0,010; RP 1,23; IC 95% 1,06;1,44), divorciada/desquitada (p-valor 0,003; RP 1,52; IC 95% 1,15;2,01), com ocupação de gerente/funções de nível superior (p-valor 0,038; RP 1,70; IC 95% 1,18;2,45), com inadequado apoio social afetivo/interativo (p-valor <0,001; RP 1,72; IC 95% 1,40;2,12), que fazia uso abusivo de álcool frequentemente (p-valor <0,001; RP 1,53; IC 95% 1,23;1,89) e pertencia a família com chefe autônomo/empregador (p-valor 0,020; RP 1,19; IC 95% 1,03;1,37). Para o desfecho violência físico-sexual, identifica os seguintes fatores associados: gestante jovem (p-valor <0,001; RP 1,90 IC 95%; 1,31;2,74); com renda familiar inferior ao salário mínimo nacional (p-valor 0,007; RP 1,76; IC 95% 1,16;2,67); com inadequado apoio social afetivo/interativo (p-valor 0,033; RP 1,91; IC 95% 1,05;3,47) e com chefes de família outros (exceto gestante e parceiro íntimo) (p-valor 0,042; RP 1,60; IC 95% 1,09;2,36) e autônomo/empregador (p-valor <0,001; RP 1,79; IC 95% 1,29;2,49). Mostra a violência como um fenômeno comum no período gestacional e a necessidade de sua vigilância quando na consulta pré-natal.

O trabalho teve como foco o estudo da balneabilidade em duas praias de rios do Estado de São Paulo Balneário Reino das Águas Claras no Rio Piracuama (Pindamonhangaba, UGRHI 2) e Cachoeira das Emas no Rio Mogi-Guaçu (Pirassununga, UGRHI 9) buscando correlacionar os níveis de concentração de indicadores fecais na água com níveis de precipitação próximos e a montante da praia. O objetivo principal foi desenvolver e aplicar ferramentas de predição das condições de balneabilidade, buscando analisar e comparar os resultados obtidos nas duas praias de estudo. Essas ferramentas baseiam-se em Níveis Limiares de Precipitação (Rain Threshold Levels) e modelos estatísticos, conforme metodologias descritas principalmente em estudos publicados pela United States Environmental Protection Agency (USEPA) e pela United States Geological Survey (USGS). Foram utilizados dados das redes de monitoramento da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB) e do Departamento de Águas e Energia do Estado de São Paulo (DAEE), do início de 2009 ao final de 2012. Em cada praia, foram desenvolvidas ferramentas de predição para aplicação no período seco (abril a setembro) e no período chuvoso (outubro a março), com base nos níveis de precipitação acumulada em 24, 48 e 72 horas que apresentaram correlação significativa com os níveis de indicadores fecais na água. Foi considerado um período de validação (ano de 2012) independente à calibração (2009 a 2011) dos modelos. As ferramentas desenvolvidas para a praia de Cachoeira das Emas mostraram-se mais complexas do que as da praia de Balneário Reino das Águas Claras, por estar inserida em bacia hidrográfica de maiores dimensões e considerar dados de várias estações pluviométricas nos modelos de regressão. As correlações significantes (p<0,05) verificadas entre as concentrações de indicadores fecais na água e os diferentes níveis acumulados de precipitação foram positivas em ambas as praias. Pelo fato das redes de monitoramento possuir objetivos distintos, nem todos os eventos de precipitação que ocorreram durante o período de estudo puderam ser relacionados com um valor de concentração de indicador fecal na água, pois resultados microbiológicos pareados com níveis nulos ou insignificantes de precipitação não foram considerados, justamente pelo fato das ferramentas serem baseadas em chuva. As diferentes ferramentas desenvolvidas apresentaram níveis variados de especificidade e sensibilidade, ou seja, a capacidade de prever corretamente as situações de boa e má condição de balneabilidade, respectivamente. Concluiu-se que existe potencial para aplicação dessas ferramentas, porém é preciso um esforço de monitoramento conjunto dos parâmetros modelados para obter a quantidade necessária de dados necessários à boa calibração e validação, o que, consequentemente, demandaria recursos adicionais. O cenário ideal para empregá-las seria em praias bastante frequentadas num determinado período do ano, sendo a principal fonte de poluição identificada como difusa, consequente do escoamento de drenagem. A fim de melhorar seu desempenho, é possível empregar outras variáveis ambientais além de níveis de precipitação, como por exemplo, a turbidez, a vazão e o nível dos rios, desde que sejam monitorados sistematicamente junto com as condições de balneabilidade. / This study was focused on the recreational water quality at two beaches located on rivers in the State of São Paulo, Brazil Balneário Reino das Águas Claras at Piracuama River (City of Pindamonhangaba, UGRHI 2) and Cachoeira das Emas at Mogi-Guacú River (City of Pirassununga, UGRHI 9) in order to correlate concentration levels of faecal indicators in water with rainfall levels near the beach and upstream in the watershed. The main objective was the development and evaluation of predictive tools for bathing water conditions, seeking to analyze and compare the results obtained for both beaches considered in the study. These tools are based on rain threshold levels and statistical models, which methodologies are described mainly in studies published by the United States Environmental Protection Agency (USEPA) and the United States Geological Survey (USGS). Data used were collected from the monitoring networks of the State of São Paulo environmental agency (CETESB) and department of water and energy (DAEE), from 2009 to 2012. At each beach, predictive tools were developed for the dry season (April to September) and the rainy season (October to March), based on levels of accumulated rainfall in 24, 48 and 72 hours significantly correlated with concentrations of faecal indicators in water. Model development considered a validation period (year of 2012) independent from the calibration period (2009-2011). Predictive tools developed for the Cachoeira das Emas were more complex than those for the Balneário Reino das Águas Claras, because the beach is inserted into a larger watershed and its regression models considered data from various rainfall stations. The significant correlations (p value<0,05) observed between concentrations of faecal indicators in water and accumulated levels of rainfall were positive for both beaches. Because the monitoring networks have different objectives, not all rainfall events that occurred during the period of the study were related to a concentration value of faecal indicator in the water, as microbiological results paired with null or insignificant levels of precipitation were not considered, precisely because the predictive tools are based on rainfall. The different tools developed showed varying levels of specificity and sensitivity, i.e., the ability to correctly predict good and bad conditions of bathing. The conclusion is that there is a potential for application of predictive tools, however, additional effort is required on monitoring systematically the models parameters in order to obtain the necessary amount of data to achieve a good calibration and validation of the models; consequently, additional resources are required. The ideal scenario would be using the model during a certain period of the year, at beaches quite frequented, for which diffuse pollution is the main contribution, such as the drainage runoff. Aiming to improve the performance of this type of tool, one can also employ other environmental variables besides precipitation levels, such as turbidity, flow rate and river level, as long as these parameters are systematically monitored with the bathing water conditions.

A dengue e a leptospirose estão entre as principais zoonoses de ocorrência no mundo. A primeira pelo elevado potencial epidêmico e a segunda pela alta letalidade. Na cidade de São Paulo, anualmente ocorrem dezenas de casos de leptospirose e centenas de casos de dengue, fazendo desses agravos alguns dos eventos de maior interesse da vigilância em saúde do município. Para melhor compreender o efeito de fenômenos climáticos e o impacto de medidas de prevenção e controle sobre a transmissão desses agravos ao longo do tempo, dois diferentes modelos estatísticos de estudo de séries temporais foram usados: 1) Função de Transferência, com erros dados por modelos ARIMA (ARIMAX), os quais foram modelados segundo a filosofia de Box-Jenkins e 2) Modelos Aditivos Generalizados (GAM) de regressão de Poisson, com estrutura de defasagem dada por funções polinômios PDL (Polynomial Distributed Lags). Os principais fatores climáticos associados ao aumento do número de casos de dengue na cidade de São Paulo foram a elevação da temperatura mínima do ar, dos níveis de precipitação pluviométrica, da densidade do vetor e a entrada de casos importados da doença, estimulada pelo feriado de carnaval. A chegada de frentes frias (temperatura < 16°C) e valores extremos de precipitação ( 70mm) reduzem o número de casos de dengue. Medidas de prevenção adotadas pelas equipes de vigilância em saúde do município também contribuem com a redução do número de casos. Os fatores associados ao aumento do número de casos de leptospirose foram o aumento da precipitação pluviométrica e da temperatura máxima do ar. O aumento das horas de brilho do sol reduz o número de casos. Os métodos adotados foram adequados aos objetivos do estudo e conseguiram captar as relações defasadas entre os fatores de interesse e a transmissão de dengue e de leptospirose na cidade de São Paulo. Tais técnicas também parecem adequadas como ferramentas a serem incorporadas à rotina da vigilância em saúde, permitindo fazer previsões do número de casos futuros e compreender as relações temporais entre as doenças e seus fatores determinantes e condicionantes / Dengue and leptospirosis are among the major zoonosis of occurrence in the world; the first because of the epidemic potential and the second due to high lethality. In São Paulo, dozens of leptospirosis cases and hundreds of dengue fever cases are registered annually, being some of the most important events to the municipal public health surveillance system. To understand the effect of climatic conditions and the impact of measures of prevention and control over the transmission of such diseases in the time context, two time series approaches were used: 1) Transfer Functions, with ARIMA error structure (ARIMAX), modeled by Box-Jenkins methods and 2) Additive Generalized Models (GAM) of Poisson regressions, with time structure given by Polynomial Distributed Lags (PDL). The most important climatic factors that increased the number of cases of dengue fever in the city of São Paulo were the elevation in air temperature, precipitation, vector density and the number of imported cases, which increased after carnival holiday (an important calendar event). The arrival of cold fronts from the south (air temperature < 16°C) and extreme precipitations (70mm) are factors that decrease the number of new dengue cases. The public health preventive interventions adopted by the municipality were effective in diminishing the dengue occurrence. The most important factors that increased the number of leptospirosis cases in São Paulo were elevation in maximum air temperature and precipitation. Largest amount of hours of sunshine decreased the number of new cases of leptospirosis. The methods used were adequate to the study objectives, the relations among the interest lagged factors and dengue and leptospirosis transmission in the city of São Paulo were satisfactorily modeled. Such techniques also seem appropriate as tools to be incorporated into the municipal health surveillance system, allowing the prediction of the number of future disease cases and understanding temporal relations between diseases and their determinants and conditioning factors

OBJETIVOS: O estudo explorou diferentes métodos de séries temporais visando desenvolver um modelo para a previsão do volume diário de pacientes no Pronto Socorro do Instituto Central do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP. MÉTODOS: Foram explorados seis diferentes modelos para previsão do número diário de pacientes no pronto socorro de acordo com algumas variáveis relacionadas ao calendário e à temperatura média diária. Para a construção dos modelos, utilizou-se a contagem diária de pacientes atendidos no pronto socorro entre 1° de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2010. Os primeiros 33 meses do banco de dados foram utilizados para o desenvolvimento e ajuste dos modelos, e os últimos três meses foram utilizados para comparação dos resultados obtidos em termos da acurácia de previsão. A acurácia foi medida a partir do erro médio percentual absoluto. Os modelos foram desenvolvidos utilizando-se três diferentes métodos: modelos lineares generalizados, equações de estimação generalizadas e modelos sazonais autorregressivos integrados de média móvel (SARIMA). Para cada método, foram testados modelos que incluíram termos para controlar o efeito da temperatura média diária e modelos que não incluíram esse controle. RESULTADOS: Foram atendidos, em média, 389 pacientes diariamente no pronto socorro, número que variou entre 166 e 613. Observou-se uma sazonalidade semanal marcante na distribuição do volume de pacientes ao longo do tempo, com maior número de pacientes às segundas feiras e tendência linear decrescente ao longo da semana. Não foi observada variação significante no volume de pacientes de acordo com os meses do ano. Os modelos lineares generalizados e equações de estimação generalizada resultaram em melhor acurácia de previsão que os modelos SARIMA. No primeiro horizonte de previsão (outubro), por exemplo, os erros médios percentuais absolutos dos modelos lineares generalizados e de equação de estimação generalizada foram ambos 11,5% e 10,8% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente), enquanto os erros médios percentuais absolutos para os modelos SARIMA foram 12,8% e 11,7% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente). Para todos os modelos, incluir termos para controlar o efeito da temperatura média diária não resultou em melhor acurácia de previsão. A previsão a curto prazo (7 dias) em geral resultou em maior acurácia do que a previsão a longo prazo (30 dias). CONCLUSÕES: Este estudo indica que métodos de séries temporais podem ser aplicados na rotina do serviço de pronto socorro para a previsão do provável volume diário de pacientes no serviço. A previsão realizada para o curto prazo tem boa acurácia e pode ser incorporada à rotina do serviço, de modo a subsidiar seu planejamento e colaborar com a adequação de recursos materiais e humanos. Os modelos de previsão baseados unicamente em variáveis relacionadas ao calendário foram capazes de prever a variação no volume diário de pacientes, e os métodos aqui aplicados podem ser automatizados para gerar informações com antecedência suficiente para decisões de planejamento do serviço de pronto socorro / OBJECTIVES: This study aims to develop different models to forecast the daily number of patients seeking emergency department (ED) care in a general hospital according to calendar variables and ambient temperature readings and to compare the models in terms of forecasting accuracy. METHODS: We developed and tested six different models of ED patient visits using total daily counts of patient visits to the Instituto Central do Hospital das Clínicas Emergency Department from January 1, 2008 to December 31, 2010. We used the first 33 months of the dataset to develop the ED patient visits forecasting models (the training set), leaving the last 3 months to measure each model\'s forecasting accuracy by the mean absolute percentage error. Forecasting models were developed using 3 different time series analysis methods: generalized linear models, generalized estimating equations and seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). For each method, we explored models with and without the effect of mean daily temperature as a predictive variable. RESULTS: Daily mean number of ED visits was 389, ranging from 166 to 613. Data showed a weekly seasonal distribution, with highest patient volumes on Mondays and lowest patient volumes on weekends. There was little variation in daily visits by month. Generalized linear models and generalized estimating equation models showed better forecasting accuracy than SARIMA models. For instance, the mean absolute percentage errors from generalized linear models and generalized estimating equations models at the first month of forecasting (October, 2012), were 11.5% and 10.8% (models with and without control for the temperature effect, respectively), while the mean absolute percentage errors from SARIMA models were 12.8% and 11.7% (models with and without control for the temperature effect, respectively). For all models, controlling for the effect of temperature resulted in worse or similar forecasting ability than models with calendar variables alone, and forecasting accuracy was better for the short term horizon (7 days in advance) than for the longer term (30 days in advance). CONCLUSIONS: Our study indicates that time series models can be developed to provide forecasts of daily ED patient visits, and forecasting ability was dependent on the type of model employed and the length of the time-horizon being predicted. In our setting, generalized linear models and generalized estimating equation models showed better accuracy, and including information about ambient temperature in the models did not improve forecasting accuracy. Forecasting models based on calendar variables alone did in general detect patterns of daily variability in ED volume, and thus could be used for developing an automated system for better planning of personnel resources

O trabalho teve como foco o estudo da balneabilidade em duas praias de rios do Estado de São Paulo Balneário Reino das Águas Claras no Rio Piracuama (Pindamonhangaba, UGRHI 2) e Cachoeira das Emas no Rio Mogi-Guaçu (Pirassununga, UGRHI 9) buscando correlacionar os níveis de concentração de indicadores fecais na água com níveis de precipitação próximos e a montante da praia. O objetivo principal foi desenvolver e aplicar ferramentas de predição das condições de balneabilidade, buscando analisar e comparar os resultados obtidos nas duas praias de estudo. Essas ferramentas baseiam-se em Níveis Limiares de Precipitação (Rain Threshold Levels) e modelos estatísticos, conforme metodologias descritas principalmente em estudos publicados pela United States Environmental Protection Agency (USEPA) e pela United States Geological Survey (USGS). Foram utilizados dados das redes de monitoramento da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB) e do Departamento de Águas e Energia do Estado de São Paulo (DAEE), do início de 2009 ao final de 2012. Em cada praia, foram desenvolvidas ferramentas de predição para aplicação no período seco (abril a setembro) e no período chuvoso (outubro a março), com base nos níveis de precipitação acumulada em 24, 48 e 72 horas que apresentaram correlação significativa com os níveis de indicadores fecais na água. Foi considerado um período de validação (ano de 2012) independente à calibração (2009 a 2011) dos modelos. As ferramentas desenvolvidas para a praia de Cachoeira das Emas mostraram-se mais complexas do que as da praia de Balneário Reino das Águas Claras, por estar inserida em bacia hidrográfica de maiores dimensões e considerar dados de várias estações pluviométricas nos modelos de regressão. As correlações significantes (p<0,05) verificadas entre as concentrações de indicadores fecais na água e os diferentes níveis acumulados de precipitação foram positivas em ambas as praias. Pelo fato das redes de monitoramento possuir objetivos distintos, nem todos os eventos de precipitação que ocorreram durante o período de estudo puderam ser relacionados com um valor de concentração de indicador fecal na água, pois resultados microbiológicos pareados com níveis nulos ou insignificantes de precipitação não foram considerados, justamente pelo fato das ferramentas serem baseadas em chuva. As diferentes ferramentas desenvolvidas apresentaram níveis variados de especificidade e sensibilidade, ou seja, a capacidade de prever corretamente as situações de boa e má condição de balneabilidade, respectivamente. Concluiu-se que existe potencial para aplicação dessas ferramentas, porém é preciso um esforço de monitoramento conjunto dos parâmetros modelados para obter a quantidade necessária de dados necessários à boa calibração e validação, o que, consequentemente, demandaria recursos adicionais. O cenário ideal para empregá-las seria em praias bastante frequentadas num determinado período do ano, sendo a principal fonte de poluição identificada como difusa, consequente do escoamento de drenagem. A fim de melhorar seu desempenho, é possível empregar outras variáveis ambientais além de níveis de precipitação, como por exemplo, a turbidez, a vazão e o nível dos rios, desde que sejam monitorados sistematicamente junto com as condições de balneabilidade. / This study was focused on the recreational water quality at two beaches located on rivers in the State of São Paulo, Brazil Balneário Reino das Águas Claras at Piracuama River (City of Pindamonhangaba, UGRHI 2) and Cachoeira das Emas at Mogi-Guacú River (City of Pirassununga, UGRHI 9) in order to correlate concentration levels of faecal indicators in water with rainfall levels near the beach and upstream in the watershed. The main objective was the development and evaluation of predictive tools for bathing water conditions, seeking to analyze and compare the results obtained for both beaches considered in the study. These tools are based on rain threshold levels and statistical models, which methodologies are described mainly in studies published by the United States Environmental Protection Agency (USEPA) and the United States Geological Survey (USGS). Data used were collected from the monitoring networks of the State of São Paulo environmental agency (CETESB) and department of water and energy (DAEE), from 2009 to 2012. At each beach, predictive tools were developed for the dry season (April to September) and the rainy season (October to March), based on levels of accumulated rainfall in 24, 48 and 72 hours significantly correlated with concentrations of faecal indicators in water. Model development considered a validation period (year of 2012) independent from the calibration period (2009-2011). Predictive tools developed for the Cachoeira das Emas were more complex than those for the Balneário Reino das Águas Claras, because the beach is inserted into a larger watershed and its regression models considered data from various rainfall stations. The significant correlations (p value<0,05) observed between concentrations of faecal indicators in water and accumulated levels of rainfall were positive for both beaches. Because the monitoring networks have different objectives, not all rainfall events that occurred during the period of the study were related to a concentration value of faecal indicator in the water, as microbiological results paired with null or insignificant levels of precipitation were not considered, precisely because the predictive tools are based on rainfall. The different tools developed showed varying levels of specificity and sensitivity, i.e., the ability to correctly predict good and bad conditions of bathing. The conclusion is that there is a potential for application of predictive tools, however, additional effort is required on monitoring systematically the models parameters in order to obtain the necessary amount of data to achieve a good calibration and validation of the models; consequently, additional resources are required. The ideal scenario would be using the model during a certain period of the year, at beaches quite frequented, for which diffuse pollution is the main contribution, such as the drainage runoff. Aiming to improve the performance of this type of tool, one can also employ other environmental variables besides precipitation levels, such as turbidity, flow rate and river level, as long as these parameters are systematically monitored with the bathing water conditions.

A dengue e a leptospirose estão entre as principais zoonoses de ocorrência no mundo. A primeira pelo elevado potencial epidêmico e a segunda pela alta letalidade. Na cidade de São Paulo, anualmente ocorrem dezenas de casos de leptospirose e centenas de casos de dengue, fazendo desses agravos alguns dos eventos de maior interesse da vigilância em saúde do município. Para melhor compreender o efeito de fenômenos climáticos e o impacto de medidas de prevenção e controle sobre a transmissão desses agravos ao longo do tempo, dois diferentes modelos estatísticos de estudo de séries temporais foram usados: 1) Função de Transferência, com erros dados por modelos ARIMA (ARIMAX), os quais foram modelados segundo a filosofia de Box-Jenkins e 2) Modelos Aditivos Generalizados (GAM) de regressão de Poisson, com estrutura de defasagem dada por funções polinômios PDL (Polynomial Distributed Lags). Os principais fatores climáticos associados ao aumento do número de casos de dengue na cidade de São Paulo foram a elevação da temperatura mínima do ar, dos níveis de precipitação pluviométrica, da densidade do vetor e a entrada de casos importados da doença, estimulada pelo feriado de carnaval. A chegada de frentes frias (temperatura < 16°C) e valores extremos de precipitação ( 70mm) reduzem o número de casos de dengue. Medidas de prevenção adotadas pelas equipes de vigilância em saúde do município também contribuem com a redução do número de casos. Os fatores associados ao aumento do número de casos de leptospirose foram o aumento da precipitação pluviométrica e da temperatura máxima do ar. O aumento das horas de brilho do sol reduz o número de casos. Os métodos adotados foram adequados aos objetivos do estudo e conseguiram captar as relações defasadas entre os fatores de interesse e a transmissão de dengue e de leptospirose na cidade de São Paulo. Tais técnicas também parecem adequadas como ferramentas a serem incorporadas à rotina da vigilância em saúde, permitindo fazer previsões do número de casos futuros e compreender as relações temporais entre as doenças e seus fatores determinantes e condicionantes / Dengue and leptospirosis are among the major zoonosis of occurrence in the world; the first because of the epidemic potential and the second due to high lethality. In São Paulo, dozens of leptospirosis cases and hundreds of dengue fever cases are registered annually, being some of the most important events to the municipal public health surveillance system. To understand the effect of climatic conditions and the impact of measures of prevention and control over the transmission of such diseases in the time context, two time series approaches were used: 1) Transfer Functions, with ARIMA error structure (ARIMAX), modeled by Box-Jenkins methods and 2) Additive Generalized Models (GAM) of Poisson regressions, with time structure given by Polynomial Distributed Lags (PDL). The most important climatic factors that increased the number of cases of dengue fever in the city of São Paulo were the elevation in air temperature, precipitation, vector density and the number of imported cases, which increased after carnival holiday (an important calendar event). The arrival of cold fronts from the south (air temperature < 16°C) and extreme precipitations (70mm) are factors that decrease the number of new dengue cases. The public health preventive interventions adopted by the municipality were effective in diminishing the dengue occurrence. The most important factors that increased the number of leptospirosis cases in São Paulo were elevation in maximum air temperature and precipitation. Largest amount of hours of sunshine decreased the number of new cases of leptospirosis. The methods used were adequate to the study objectives, the relations among the interest lagged factors and dengue and leptospirosis transmission in the city of São Paulo were satisfactorily modeled. Such techniques also seem appropriate as tools to be incorporated into the municipal health surveillance system, allowing the prediction of the number of future disease cases and understanding temporal relations between diseases and their determinants and conditioning factors

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5190.pdf: 1093269 bytes, checksum: 0d9bf9c7a3855887a0f66859b3a9cc22 (MD5) Previous issue date: 2013-05-06 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, it was estudied the models INGARCH , GLARMA and GARMA to model count time series data with Poisson and Negative Binomial discrete conditional distributions. The main goal was analyze in classic and bayesian approach, the adequability and goodness of fit of these models, also the contruction of credibility intervals about each parameter. To the Bayesian study, was cosiderated a joint prior distribuition that satisfied the conditions of each model and got a posterior distribution. This aproach presents too some criterion selection like (EBIC), (DIC) and ordenaded predictive conditional density (CPO) for Bayesian cases and (BIC) for classic cases. A simulation study was done to check the maximum likelihood estimator consistency in classic approach and has used criterion selection classic and Bayesian to choose the order of each model. An Analysis has made in a real data set realized as final stage as, these data consist the number of financial transactions in 30 minutes. These results have made in a classical and Bayesian approach , and discribed the data caracteristic. / Nesta dissertação estudou-se os modelos INGARCH, GLARMA e GARMA para modelar séries temporais de dados de contagem com as distribuições condicionais de Poisson e Binomial Negativa. A principal finalidade foi analisar no contexto clássico e bayesiano, a adequabilidade e qualidade de ajuste dos modelos em questão, assim como a construção de intervalos de credibilidade dos parâmetros para cada modelo testado. Para a abordagem Bayesiana foram consideradas priori conjugada, satisfazendo as condições de cada modelo em questão, obtendo assim uma distribuição a posteriori. A abordagem proposta apresenta também o cálculo de critérios de seleção de modelos como o (EBIC), (DIC) e densidade condicional preditiva ordenada (CPO) para o caso Bayesiano e (BIC) para a abordagem clássica. Com um estudo de simulação foi possível verificar a consistência dos estimadores de máxima verossimilhança (clássicos) além disso, foi usado critérios de seleção clássicos e Bayesianos para a seleção da ordem de cada um dos modelos. Uma análise de um conjunto de dados reais foi realizada, sendo uma série do número de transações financeiras realizadas em 30 minutos respectiva os mês de novembro de 2011. Estes resultados apresentam que tanto o estudo clássico, quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da série e foram eficientes na escolha da ordem do mesmo.

OBJETIVOS: O estudo explorou diferentes métodos de séries temporais visando desenvolver um modelo para a previsão do volume diário de pacientes no Pronto Socorro do Instituto Central do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP. MÉTODOS: Foram explorados seis diferentes modelos para previsão do número diário de pacientes no pronto socorro de acordo com algumas variáveis relacionadas ao calendário e à temperatura média diária. Para a construção dos modelos, utilizou-se a contagem diária de pacientes atendidos no pronto socorro entre 1° de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2010. Os primeiros 33 meses do banco de dados foram utilizados para o desenvolvimento e ajuste dos modelos, e os últimos três meses foram utilizados para comparação dos resultados obtidos em termos da acurácia de previsão. A acurácia foi medida a partir do erro médio percentual absoluto. Os modelos foram desenvolvidos utilizando-se três diferentes métodos: modelos lineares generalizados, equações de estimação generalizadas e modelos sazonais autorregressivos integrados de média móvel (SARIMA). Para cada método, foram testados modelos que incluíram termos para controlar o efeito da temperatura média diária e modelos que não incluíram esse controle. RESULTADOS: Foram atendidos, em média, 389 pacientes diariamente no pronto socorro, número que variou entre 166 e 613. Observou-se uma sazonalidade semanal marcante na distribuição do volume de pacientes ao longo do tempo, com maior número de pacientes às segundas feiras e tendência linear decrescente ao longo da semana. Não foi observada variação significante no volume de pacientes de acordo com os meses do ano. Os modelos lineares generalizados e equações de estimação generalizada resultaram em melhor acurácia de previsão que os modelos SARIMA. No primeiro horizonte de previsão (outubro), por exemplo, os erros médios percentuais absolutos dos modelos lineares generalizados e de equação de estimação generalizada foram ambos 11,5% e 10,8% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente), enquanto os erros médios percentuais absolutos para os modelos SARIMA foram 12,8% e 11,7% (modelos que incluíram e que não incluíram termo para controlar o efeito da temperatura, respectivamente). Para todos os modelos, incluir termos para controlar o efeito da temperatura média diária não resultou em melhor acurácia de previsão. A previsão a curto prazo (7 dias) em geral resultou em maior acurácia do que a previsão a longo prazo (30 dias). CONCLUSÕES: Este estudo indica que métodos de séries temporais podem ser aplicados na rotina do serviço de pronto socorro para a previsão do provável volume diário de pacientes no serviço. A previsão realizada para o curto prazo tem boa acurácia e pode ser incorporada à rotina do serviço, de modo a subsidiar seu planejamento e colaborar com a adequação de recursos materiais e humanos. Os modelos de previsão baseados unicamente em variáveis relacionadas ao calendário foram capazes de prever a variação no volume diário de pacientes, e os métodos aqui aplicados podem ser automatizados para gerar informações com antecedência suficiente para decisões de planejamento do serviço de pronto socorro / OBJECTIVES: This study aims to develop different models to forecast the daily number of patients seeking emergency department (ED) care in a general hospital according to calendar variables and ambient temperature readings and to compare the models in terms of forecasting accuracy. METHODS: We developed and tested six different models of ED patient visits using total daily counts of patient visits to the Instituto Central do Hospital das Clínicas Emergency Department from January 1, 2008 to December 31, 2010. We used the first 33 months of the dataset to develop the ED patient visits forecasting models (the training set), leaving the last 3 months to measure each model\'s forecasting accuracy by the mean absolute percentage error. Forecasting models were developed using 3 different time series analysis methods: generalized linear models, generalized estimating equations and seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). For each method, we explored models with and without the effect of mean daily temperature as a predictive variable. RESULTS: Daily mean number of ED visits was 389, ranging from 166 to 613. Data showed a weekly seasonal distribution, with highest patient volumes on Mondays and lowest patient volumes on weekends. There was little variation in daily visits by month. Generalized linear models and generalized estimating equation models showed better forecasting accuracy than SARIMA models. For instance, the mean absolute percentage errors from generalized linear models and generalized estimating equations models at the first month of forecasting (October, 2012), were 11.5% and 10.8% (models with and without control for the temperature effect, respectively), while the mean absolute percentage errors from SARIMA models were 12.8% and 11.7% (models with and without control for the temperature effect, respectively). For all models, controlling for the effect of temperature resulted in worse or similar forecasting ability than models with calendar variables alone, and forecasting accuracy was better for the short term horizon (7 days in advance) than for the longer term (30 days in advance). CONCLUSIONS: Our study indicates that time series models can be developed to provide forecasts of daily ED patient visits, and forecasting ability was dependent on the type of model employed and the length of the time-horizon being predicted. In our setting, generalized linear models and generalized estimating equation models showed better accuracy, and including information about ambient temperature in the models did not improve forecasting accuracy. Forecasting models based on calendar variables alone did in general detect patterns of daily variability in ED volume, and thus could be used for developing an automated system for better planning of personnel resources