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Previous issue date: 2015-12-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The combination of classifiers aims to produce more accurate results to the decision-making
process. Therefore, this study had the objective of proposing a new architecture based on a
combination of spatial clustering methods and a more detailed voting map on the amount of
votes that each geo-object received, applied to epidemiology. The methods of spatial
clustering, in general, aim to identify the significant and not significant spatial clusters
according to the study area. They are combined by combination of rules. In this work, the
following rules were used: majority voting and neural networks. The new proposed
architecture was applied to dengue data in the state of Paraiba, in the period from 2009 to
2011. According to the World Health Organization, dengue is a disease that annually records
an average of 50 to 100 million cases worldwide, generating large financial burden on the
health sector. A new architecture is proposed for the combination of the methods of spatial
clustering. The combination of spatial clustering methods was applied in three case studies. In
all three case studies, the new architecture identified more precisely the priority and nonpriority
municipalities in Paraiba with regards to the dengue. In the case study 1, the
combination rule was majority voting, in case study 2 the combination rule was neural
networks and in case study 3 a new detailed voting map was proposed, identifying the amount
of votes that each municipality had received. Analyzing the results from a spatial point of
view, it was observed that the mesoregion called Sertão in the state of Paraiba had a greater
number of priority municipalities; and the mesoregion of the Coast in Paraiba, the lowest
number of priority municipalities. Regarding the research from the epidemiological point of
view, it was observed that from the results of diagnostic tests (sensitivity, specificity, positive
predictive value and negative predictive value) and the Kappa statistic, the combination of
models produced satisfactory results. Concluding the analysis from the point of view of the
combination of spatial clustering methods, it was observed that the new architecture presented
satisfactory results by using the combination of the combination of rules. These results, from
the epidemiological point of view, can assist managers in the decision-making process by
verifying more precisely the regions that deserve special attention in combating the disease. / A combinação de classificadores tem por objetivo produzir resultados mais precisos para o
processo de tomada de decisão. Com isso, este estudo teve por objetivo propor uma nova
arquitetura baseada na combinação dos métodos de aglomeração espacial e um mapa de
votação mais detalhado sobre a quantidade de votos que cada geo-objeto recebeu, aplicados à
epidemiologia. Os métodos de aglomerados espaciais, de forma geral, tem por objetivo a
identificação dos conglomerados espaciais significativos e não significativos de acordo com a
região de estudo. Eles são combinados por regras de combinação. Neste trabalho foram
utilizadas as seguintes regras: votação por maioria e redes neurais. A nova arquitetura
proposta foi aplicada a dados do dengue no estado da Paraíba, no período de 2009 a 2011.
Segundo a Organização Mundial da Saúde, o dengue é uma doença que registra anualmente
uma média de 50 a 100 milhões de casos em todo o mundo, gerando grandes encargos
financeiros para o setor da saúde. proposta uma nova arquitetura para a combinação dos
métodos de aglomerados espaciais. A combinação dos métodos de aglomeração espacial, foi
aplicados em três estudos de casos. Em todos os três estudos de casos a nova arquitetura
identificou com maior precisão os municípios prioritários e não prioritários do dengue na
Paraíba. No estudo de caso 1 a regra de combinação foi a votação por maioria, no estudo de
caso 2 a regra de combinação foi das redes neurais e no estudo de caso 3 foi proposto uma
novo mapa de votação detalhado identificando a quantidade de votos que cada município
recebeu. Analisando os resultados do ponto de vista espacial, observou-se que a mesorregião
do Sertão Paraibano apresentou uma maior quantidade de municípios prioritários; e a
mesorregião do Litoral Paraibano, o menor número de municípios prioritários. Em relação, a
pesquisa do ponto de vista epidemiológico foi possível verificar que a partir dos resultados
dos testes diagnósticos (sensibilidade, especificidade, valores preditivos positivos e valores
preditivos negativos) e a estatística Kappa os modelos de combinação produziram resultados
satisfatórios. Finalizando a análise do ponto de vista da combinação dos métodos de
aglomerados espaciais, foi possível observar que a nova arquitetura, apresentou resultados
satisfatórios, a partir da combinação das regras de combinação. Estes resultados do ponto de
vista epidemiológico, podem auxiliar os gestores no processo de tomada de decisão
verificando com mais precisão as regiões que realmente merecem atenção especial no
combate à doença.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/9016 |
| Date | 16 December 2015 |
| Creators | Holmes, Danielly Cristina de Souza Costa. |
| Contributors | Moraes, Ronei Marcos de, Vianna, Rodrigo Pinheiro de Toledo |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde, UFPB, Brasil, Ciências Exatas e da Saúde |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -7885416583408885030, 600, 600, 600, 600, -779006617763068018, -6173167103754495199, 2075167498588264571 |
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