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Title: Modelação Bayesiana mista: uma aplicação a casos e óbitos por malária no espaço-tempo em Moçambique período de 2017 a 2023
Authors: Martins, Adelino
Salmina, Francisco
Keywords: Modelos mistos
Modelação espaço-temporal
Malária
Dados epidemiológicos
Cadeias de Markov Monte Carlo
Issue Date: Mar-2026
Publisher: Universidade Eduardo Mondlane
Abstract: A vigilância espaço-temporal de dados de saúde constitui uma componente essencial na identi- ficação, monitorização e controlo de problemas de saúde pública. Em Moçambique, a malária é uma das principais causas de morbilidade e mortalidade, e, apesar dos esforços de redução da doença, com a implementação, por exemplo, do Programa Nacional de Combate a Malária, ainda continua a afectar maior número de pessoas, em especial para crianças e mulheres grávidas. O modelo de Poisson é recorrentemente usado para modelar casos de malária com o enfoque es- pacial, porém a literatura reporta limitações do modelo que, na sua aplicação, podem apresentar resultados com viés, como é o caso de, na sua forma clássica, não incorporar explicitamente de- pendências espaciais ou temporais e não permitir modelar heterogeneidade espacial não observada entre distritos, o que pode comprometer a precisão das estimativas. Diante dessas limitações, esta dissertação propõe uma modelação de dados provenientes de uma base secundária de casos e óbitos por malária, obtida junto ao Ministério da Saúde, com o objectivo de analisar os padrões espaço- temporais de casos e óbitos por malária em Moçambique no perı́odo de 2017 a 2023, utilizando a classe de modelos Bayesiano misto. A aplicação deste modelo visa por um lado estimar o risco relativo da doença global e especı́fica (no caso por distrito), captando assim a heterogeneidade espacial e temporal da incidência e óbito da malária. Por outro lado, verificar a influência dos factores climáticos na disseminação da malária. Os resultados mostraram que a classe do modelo Bayesianos apresentam melhoria na redução do viés, relativamente aos modelos de Poisson sim- ples usados recorrentemente, com melhor capacidade preditiva, superando alguma das limitações tidas nos modelos recorrentemente usados, indicando distritos com maior número de casos de malária (Nhamatanda, Mafambisse, Sussundenga, Alto Molocue e Lugela). Os resultados mostra- ram também uma influência de escoamento superficial de água de chuva estagnada, da temperatura e da precipitação total nos casos e óbitos por malária. De ponto de vista prático, os resultados do modelo orientam polı́ticas públicas mais eficazes, apoiando os programas nacionais de controlo da malária na alocação de recursos, na planificação de campanhas de prevenção e na implementação de medidas focadas em zonas e perı́odos crı́ticos.
URI: http://www.repositorio.uem.mz/handle258/1624
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