Avaliação de modelos de previsão para ocorrência de Dengue, Malária e Leishmaniose no Brasil
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A previsão da transmissão de doenças infecciosas, especialmente para doenças transmitidas por vetores, apresenta desafios únicos para os pesquisadores. Comportamentos e interações entre vírus, vetores, hospedeiros e o meio ambiente, determinam a transmissão de microrganismos causadores de doenças. Os sistemas de vigilância de saúde pública e outras fontes fornecem dados valiosos que podem ser usados para prever com precisão a incidência de doenças. No entanto, muitos aspectos dos dados de vigilância de doenças infecciosas comuns são imperfeitos: os casos podem ser relatados com atraso ou, em alguns casos, podem não ser relatados, os dados sobre os vetores podem não estar disponíveis e os dados dos casos podem não estar disponíveis em alta resolução geográfica ou temporal. Diante desses desafios, os pesquisadores devem fazer suposições para considerar esses processos subjacentes em um modelo mecanicista ou para justificar sua exclusão em um modelo estatístico. Quer um modelo seja mecanicista ou estatístico, os pesquisadores devem avaliar seu modelo usando as melhores práticas aceitas no campo emergente de previsão de doenças infecciosas, ao mesmo tempo em que adotam convenções de outros campos que vêm desenvolvendo métodos de previsão há décadas. Avaliar os modelos de maneira adequada permitirá que os pesquisadores gerem previsões com potencial para fornecer informações valiosas para as autoridades de saúde pública. Esta tese fornece uma base para a prática de previsão em geral, discute os modelos biológicos e estatísticos usados para previsão de doenças infecciosas, apresenta detalhes técnicos sobre como fazer e avaliar modelos de previsão e explora as questões na comunicação de resultados de previsão em um contexto de saúde pública. Malária, dengue e leishmaniose visceral foram as três doenças transmissíveis, veiculadas por vetores, escolhidas aqui para os exercícios de previsão futura porque ainda apresentam morbimortalidade anualmente relevantes no Brasil
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