Skip navigation

Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20681
Tipo: Tese
Título: Sistema de apoio à decisão espacial multicritério: uma nova arquitetura aplicada a problemas epidemiológicos
Autor(es): Lima, Luciana Moura Mendes de
Primeiro Orientador: Moraes, Ronei Marcos de
Segundo Orientador: Vianna, Rodrigo Pinheiro de Toledo
Resumo: Decisões na área da saúde, em geral, abrangem diversos dados, fatores e opções complexas e conflitantes. Adicionalmente, na Epidemiologia, devem ser levados em consideração aspectos sociais, espaciais, tecnológicos, entre outros para propiciar decisões sobre a definição dos níveis de prioridade para intervenção, por exemplo. Um Sistema de Apoio à Decisão Espacial pode se utilizar daquelas informações e com base nos critérios auxiliar na definição desses níveis. O objetivo do trabalho foi desenvolver uma nova arquitetura para o Sistema de Apoio à Decisão Espacial Multicritério que possa ser aplicada a problemas epidemiológicos. A nova arquitetura apresenta uma abordagem inovadora com uma visão interdisciplinar, envolvendo a análise estatística, espacial e espaço-temporal, a tomada de decisão multicritério e a Epidemiologia na identificação de áreas prioritárias para intervenção. A arquitetura foi aplicada a um estudo quantitativo, ecológico e retrospectivo que utilizou os dados referentes aos casos de anomalias congênitas do sistema nervoso em nascidos vivos, por ser um importante problema de saúde pública e apresentar um quantitativo elevado em relação às demais. A fonte de dados foi o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos, no período de 2013 a 2017, estado da Paraíba, Brasil. Para criação e testes da nova arquitetura, foram utilizados os casos das anomalias citadas. A nova arquitetura usa e replica a arquitetura de um sistema de apoio à decisão espacial anteriormente desevolvida, utilizando-as como critérios e subcritérios. Por sua vez, cada subcritério é processado particularmente gerando como resultado um mapa de decisão georreferenciado. Em seguida, esses mapas são analisados e combinados por um método de tomada de decisão multicritério, usando os pesos atribuídos pelos especialistas, produzindo um mapa de decisão final que aponta como alternativas quatro níveis de prioridade para intervenção: “não prioritário”, “tendência a não prioritário”, “tendência a prioritário” e “prioritário” empregada ao problema em questão. Foi constatado que a maioria dos municípios foram considerados como “não prioritário” e seis como “tendência a prioritário” para os casos de anomalias congênitas do sistema nervoso. A nova arquitetura possibilita resultados de fácil interpretação, principalmente para o gestor em saúde que não tem o hábito de lidar com esse tipo de metodologia no seu cotidiano. Além disso, pode ser empregada em outras doenças e regiões geográficas, permitindo alterar ou não os seus módulos, portanto se adapta ao problema em questão. A arquitetura foi planejada como uma ferramenta de apoio a decisão aos gestores em saúde.
Abstract: Decisions in the health area, in general, cover several complex and conflicting data, factors and options. Additionally, in Epidemiology, social, spatial, technological aspects, among others, must be considered to provide decisions on the definition of intervention priority levels, for example. A Spatial Decision Support System can use that information and help define these levels based on some criteria. The aim of this work is to develop a new architecture for the Multicriteria Spatial Decision Support System that can be applied to epidemiological problems. The new architecture presents an innovative approach with an interdisciplinary vision, involving statistical, spatial and spatial-temporal analysis, multicriteria decision making and Epidemiology in the identification of priority areas for intervention. The architecture was applied to a quantitative, ecological and retrospective study that used data referring to cases of congenital anomalies of the nervous system in live births, as it is an important public health problem and has a high quantity in relation to the others. The data source was the Live Birth Information System, from 2013 to 2017, state of Parahyba, Brazil. For the creation and testing of the new architecture, the cases of the mentioned anomalies were used. The new architecture uses and replicates the architecture of a previously developed spatial decision support system, using them as criteria and subcriteria. In turn, each subcriteria is processed particularly, generating a georeferenced decision map as a result. Then, these maps are analyzed and combined by a multicriteria decision-making method, using the weights assigned by the experts, producing a final decision map that points out four levels of priority for intervention as alternatives: “non-priority”, “tendency to non-priority”, “tendency to priority” and “priority” used for the problem in question. It was found that most municipalities were considered “non-priority” and six as “tendency to priority” for cases of congenital anomalies of the nervous system. The new architecture allows results that are easy to interpret, especially for health managers who are not in the habit of dealing with this type of methodology in their daily lives. In addition, it can be used in other diseases and geographic regions, allowing to change or not its modules, so it adapts to the problem in every circumstance. The architecture was planned as a decision support tool for health managers.
Palavras-chave: Tomada de decisão
Epidemiologia
Análise espacial
Tomada de Decisão Multicritério
Anormalidades Congênitas.
Decision making
Epidemiology
Spatial analysis
Multicriteria Decision Making
Congenital Abnormalities.
CNPq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Ciências Exatas e da Saúde
Programa: Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde
Tipo de Acesso: Acesso aberto
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20681
Data do documento: 30-Jul-2020
Aparece nas coleções:Centro de Ciências Exatas e da Natureza (CCEN) - Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
LucianaMouraMendesDeLima_Tese.pdf8,24 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons