Estudo comparativo entre dengue, chikungunya e zikavírus na cidade de recife (PE), no ano 2021, usando a linguagem python
DOI:
https://doi.org/10.34119/bjhrv6n3-205Keywords:
arboviroses, python, mapas de calorAbstract
Arboviroses são as doenças causadas pelos chamados arbovírus, que incluem o vírus da dengue, zika vírus, febre chikungunya e febre amarela. São um problema de saúde pública no Mundo principalmente pelo potencial de dispersão, pela capacidade de adaptação a novos ambientes e hospedeiros, pela possibilidade de causar epidemias extensas e pela susceptibilidade universal. O presente trabalho consiste em um estudo dos casos de arboviroses em Recife, capital do estado de Pernambuco, Nordeste do Brasil, no ano de 2021. Primeiramente, foram extraídos dados de fontes oficiais da Prefeitura Municipal da cidade do Recife sobre casos de dengue, chikungunya e zika vírus no ano de 2021. Após essa extração, comandos Python foram aplicados para entender como ocorreu o surto dessas doenças específicas no Recife e para gerar mapas de calor dos bairros mais afetados pelas arboviroses. Foi possível concluir que as arboviroses não são motivos preocupantes de morte e não causam alta hospitalização dos pacientes. Quanto aos mapas de calor, os bairros de Varzea, Ibura, Iputinga, Imbiribeira, Vasco da Gama e Dois Unidos foram os mais afetados pela presença das três doenças. Em termos comparativos, dengue e chikungunya apresentam sintomas semelhantes (febre e cefaleia).
References
P.M.S. Silva e S.A.Siebr, “A construção do repositório de dados da UFPB: a experiência com o dataset de Arboviroses”, Métodos e Pesquisa em Administração, Seção: Pesquisas científicas. v. 4, n. 1, p. 48-54, 2019.
N.S. Nilson, Principles of Artificial Inteligence. Springer Verlag, Berlin, 1982.
W.C. Lima, “Estudo de classificadores e construção de dataset para diagnóstico de dengue, chikungunya e zika”, Trabalho de conclusão de curso, Departamento Acadêmico de Informática, Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2017.
P. I. Andrade e L.V. T. Brilhante, “Predizendo epidemias de Dengue, no Distrito Federal, utilizando algoritmos de Regressão”, Monografia de Graduação, Universidade de Brasília, 2018.
F. Amaral. 2016. Introdução à Ciência de Dados: Mineração de Dados e Big Data (1st. ed.). Vol. 1. Alta Books.
G. Cunha, “Surto, Epidemia, Endemia e Pandemia: Você sabe a diferença?”, 2017. Disponível em: https://blog.enem.com.br/surto-epidemia-endemia-e-pandemia-voce-sabe-diferenca/. Acesso em: 07 set 2022.
Rede D´or. Chikungunya. Disponível em: https://www.rededorsaoluiz.com.br/doencas/chikungunya. Acesso em: 07 set 2022.
Rede D´or. Zika. Disponível em: https://www.rededorsaoluiz.com.br/doencas/zika. Acesso em: 07 set 2022.
Tukey, John W. 1977. Exploratory Data Analysis. 1st Ed. Pearson. 688p.R. Nicole, “Title of paper with only first word capitalized,” J. Name Stand. Abbrev., in press.
G. R. Lopes, A. W. S. Almeida, A. C. B. Delbem and, C. F. M. Toledo. 2019. “Introdução à Análise Exploratória de Dados com Python”. In: Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde (ERCAS 2019).
A. F. Castro e A. G. Oliveira, “Estudo sobre os casos de dengue utilizando técnicas de Análise de Dados: Um estudo de caso no estado de Pernambuco, Brasil”. In: 16th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 2021, pp. 1-6, doi: 10.23919/CISTI52073.2021.9476432.
Portal Eletrônico G1 - PE. Disponível em: https://g1.globo.com/pe/pernambuco/noticia/2021/11/16/recife-confirma-mais-duas-mortes-por-dengue-e-sobe-para-quatro-total-de-obitos-por-arboviroses-em-pe-em-2021.ghtml. Acesso em: 08 set. 2022


