{"title":"Monitoramento Online da Dengue","authors":"Rafael Izbicki, Leticia Maria Santos da Cruz","doi":"10.28951/rbb.v36i3.227","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Infelizmente, relatórios oficiais sobre o avanço no número de casos de epidemias como a dengue levam muito tempo para serem divulgados, o que faz com que a população viva em estado de desinformação e gestores públicos tenham dificuldades em implementar políticas para combater as proliferações. Neste trabalho, mostramos como dados coletados gratuitamente em tempo real pelo Google Trends podem ser utilizados para que se preveja o número diário de novos casos de dengue no estado de São Paulo. Para estimar a evolução de tal quantidade, foram utilizados o método dos mínimos quadrados, lasso e florestas aleatórias, com covariáveis criadas a partir da mensuração do volume de buscas diárias de algumas palavras-chave, como \"tratamento dengue\", \"sintomas dengue\" e \"febre dengue\". O modelo estimado através do método dosmínimos quadrados foi o que apresentou melhores predições, se mostrando adequado para fornecer estimativas atualizadas do número de casos de dengue para um período de até oito meses após a divulgação do último relatório oficial. Isso possibilita que os órgãos competentes e o governo adotem medidas necessárias para contenção de epidemias de modo mais eficaz e barato que o tradicional.","PeriodicalId":36293,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Biometria","volume":"590 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-09-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Brasileira de Biometria","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.28951/rbb.v36i3.227","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"Medicine","Score":null,"Total":0}
Infelizmente, relatórios oficiais sobre o avanço no número de casos de epidemias como a dengue levam muito tempo para serem divulgados, o que faz com que a população viva em estado de desinformação e gestores públicos tenham dificuldades em implementar políticas para combater as proliferações. Neste trabalho, mostramos como dados coletados gratuitamente em tempo real pelo Google Trends podem ser utilizados para que se preveja o número diário de novos casos de dengue no estado de São Paulo. Para estimar a evolução de tal quantidade, foram utilizados o método dos mínimos quadrados, lasso e florestas aleatórias, com covariáveis criadas a partir da mensuração do volume de buscas diárias de algumas palavras-chave, como "tratamento dengue", "sintomas dengue" e "febre dengue". O modelo estimado através do método dosmínimos quadrados foi o que apresentou melhores predições, se mostrando adequado para fornecer estimativas atualizadas do número de casos de dengue para um período de até oito meses após a divulgação do último relatório oficial. Isso possibilita que os órgãos competentes e o governo adotem medidas necessárias para contenção de epidemias de modo mais eficaz e barato que o tradicional.