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A multivariate approach for correcting reporting delas in infectious disease surveillance

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dc.contributor.advisorGonçalves, Kelly Cristina Mota
dc.contributor.advisorCo1Bastos, Leonardo Soares
dc.contributor.advisorCo1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5241799121437269pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1715326722961736pt_BR
dc.contributor.referee1Alves, Mariane Branco
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1987242780052818pt_BR
dc.contributor.referee2Abanto-Valle, Carlos Antonio
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9838297784485811pt_BR
dc.contributor.referee3Prado, Paulo InĂĄcio de Knegt LĂłpez de
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3884092565521453pt_BR
dc.creatorSantos, Guilherme dos
dc.date.accessioned2025-08-15T19:30:42Z
dc.date.available2026-05-16T03:00:31Z
dc.date.issued2023-04-03
dc.description.abstractFrequently, real-time tracking of epidemics is faced with a concerning issue, the reporting delays of cases and deaths. Delays might occur due to logistical problems, laboratory confirmation, and other reasons. Being able to correct the delay is essential to decision making with the goal of containing an epidemic. In some cases, the epidemic might be associated with more than one disease, Dengue and Chikungunya are common examples of this phenomenon. We propose a multivariate model to correct reporting delays and accommodate the above-mentioned cases. The model is estimated using the Integrated Nested Laplace Approximation method with the aim of providing faster results.pt_BR
dc.description.resumoFrequentemente, o monitoramento em tempo real de epidemias enfrenta um problema preocupante: os atrasos na notificação de casos e mortes. Esses atrasos podem ocorrer devido a problemas logísticos, confirmação laboratorial e outros motivos. A habilidade de corrigir esses atrasos é essencial para a tomada de decisÔes com o objetivo de conter uma epidemia. Em alguns casos, a epidemia pode estar associada a mais de uma doença, como é o caso de dengue e chikungunya, por exemplo. Neste trabalho, propomos um modelo multivariado para corrigir os atrasos de notificação e acomodar os casos como dengue e chikungunya. O modelo é estimado usando o método INLA (Integrated Nested Laplace Approximation) com o objetivo de obter resultados mais rapidamente.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiropt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/26731
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de MatemĂĄticapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectInferĂȘncia bayesianapt_BR
dc.subjectDenguept_BR
dc.subjectChikungunyapt_BR
dc.subjectBayesian inferencept_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApt_BR
dc.titleA multivariate approach for correcting reporting delas in infectious disease surveillancept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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