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Navegando por Autor "Silva, Gesson Brener Ferreira da"

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    TCC
    Utilização de técnicas de séries temporais na análise de possíveis evidências de subnotificação ou supernotificação do número de mortes humanas no Brasil devido à Covid-19
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-22) Silva, Gesson Brener Ferreira da; Gorgônio, Flavius da Luz e; Silva, Huliane Medeiros da; http://lattes.cnpq.br/1797223363490431; http://lattes.cnpq.br/7375286161719016; http://lattes.cnpq.br/7533770159565096; Silva, Huliane Medeiros da; http://lattes.cnpq.br/1797223363490431; Vale, Karliane Medeiros Ovidio; http://lattes.cnpq.br/7907570677010860
    A troca de informação de forma digital nos últimos anos cresceu em grande escala, a cada dia as pessoas conseguem produzir e disseminar conteúdos/informações facilmente em grande massa que chega a qualquer lugar do mundo em um clique. Essa facilidade de acesso aos meios digitais, bem como a produção e abertura para difundir informações, foi crucial desde o início da pandemia causada pela COVID-19. Por um lado, pessoas usavam de forma positiva para resolver suas vidas de diversas formas quando o mundo entrava em quarentena, mas por outro lado cidadãos utilizavam tais meios tecnológicos-sociais para criar negacionismo acerca da pandemia, principalmente na tentativa de influenciar pessoas a acreditar em supostas versões de que o vírus não era tão perigoso como estava sendo divulgado por autoridades sanitárias da saúde, bem como desconfiavam do número de mortes chegando a afirmar que pessoas estavam morrendo em uma causa alheia a COVID-19 mas estavam sendo registradas como sendo COVID-19. A partir desta premissa, surge o presente trabalho de pesquisa, que busca inferir, usando algoritmos de séries temporais com modelos não estacionários (em específico médias móveis duplas), se houve ou não supernotificação/subnotificações do número de mortes registrado pelo Ministério da Saúde do Brasil. Para isso, foi utilizado a base de dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) do ano de 2000 a 2020 sendo os dados agrupados por cada ano, número de mortes e o capítulo da 10ª Revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID-10). Após os experimentos, o algoritmo de predição demonstrou, a partir dos dados reais e dos preditos que, mesmo o número de mortes do capítulo da CID-10 que aloja causas de COVID-19 tenha sido muito alto no ano de 2020 devido a surgimento da pandemia, as demais causas de mortes continuaram acontecendo praticamente no mesmo nível do ano anterior, algumas até aumentaram e algumas outras diminuíram um pouco, mas não tão significantemente para dizer que os números de mortes que seriam deles, teriam sido registrada como sendo COVID-19. Portanto, a partir da análise, foi possível inferir que não houver supernotificação e nem subnotificação dos dados referente a mortalidade durante o período analisado e que os números registrados pelo Ministério da Saúde representam, de fato, mortes relacionadas à COVID-19.
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