Implementação de um modelo de previsão usando séries temporais para estimar excesso de óbitos no Brasil em 2020
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.2024.1003Palavras-chave:
Séries temporais, Modelo preditivo, Excesso de mortes, Sub-notificação de mortes por COVID-19Resumo
Objetivos: Compreender o comportamento da pandemia da Covid-19 no cenário nacional e descrever como ela afetou o índice de mortalidade. Métodos: Implementar um modelo preditor utilizando conceitos de modelagem ARIMA e dados extraídos do banco de dados do Sistema Único de Saúde, a fim de estimar o número de óbitos causados pela COVID-19 no Brasil durante 2020. Resultados: Estima-se que a COVID-19 tenha contribuído, em média, para um excedente de 713 mortes diárias. Conclusão: Mesmo considerando os registros de óbitos por COVID-19 sobre o resultado da predição, observa-se que a combinação fica abaixo da curva real, indicando que há subnotificação de óbitos causados por essa doença durante o ano de 2020 no Brasil.
Referências
PHELAN AL, KATZ R, GOSTIN LO. The novel coronavirus originating in Wuhan, China: challenges for global health governance. JAMA. 2020;323(8):709-10.
CUCINOTTA D, VANELLI M. WHO declares COVID-19 a pandemic. Acta Bio Medica: Atenei Parmensis. 2020;91(1):157.
HALEEM A, JAVAID M, VAISHYA R. Effects of COVID-19 pandemic in daily life. Current medicine research and practice. 2020;10(2):78.
Morato MM, Bastos SB, Cajueiro DO, Normey-Rico JE. An optimal predictive control strategy for COVID-19 (SARS-CoV-2) social distancing policies in Brazil. Annual re- views in control. 2020;50:417-31.
Orellana JDY, da Cunha GM, Marrero L, Moreira RI, da Costa Leite I, Horta BL. Ex- cesso de mortes durante a pandemia de COVID-19: subnotificação e desigualdades regionais no Brasil. Cadernos de Saúde Pública. 2021;37(1):e00259120.
SHUMWAY RH, STOFFER DS. Time series analysis and its applications. New York: Springer; 2000.
CHATFIELD C. The analysis of time series: an introduction. New York: Chapman and hall/CRC, Routledge, 7th edition; 2019.
Brownlee J. Introduction to time series forecasting with python: how to prepare data and develop models to predict the future. Machine Learning Mastery; 2017.
Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC, Ljung GM. Time series analysis: forecasting and control. Wiley; 5th edition; 2015.
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