@PHDTHESIS{ 2019:2088919245,
 	title = {Modelagem de fatores de risco de febre aftosa através do sistema de notificações de doenças vesiculares no Brasil},
 	year = {2019},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8156",
 	abstract = "A Febre Aftosa (FA) é a enfermidade mais contagiosa dos mamíferos e possui um grande potencial para causar graves perdas econômicas nos animais ungulados de casco dividido. No manejo da enfermidade, muitas vezes, as decisões têm que ser tomadas em um contexto de incertezas. Entretanto, os modelos epidemiológicos podem constituir uma poderosa ferramenta auxiliar para a elaboração de políticas zoossanitárias para o controle de enfermidades. O objetivo da pesquisa foi determinar fatores de risco de doenças vesiculares no Brasil, para ações de vigilância. A pesquisa foi conduzida utilizando dados do Sistema Continental de Informação e Vigilância (SivCont) referentes ao Brasil. Os dados referem-se às Síndromes Vesiculares, recolhendo informações da FA e Estomatite Vesicular (EV) assim como outras doenças com sinais clínicos com síndromes vesiculares de origem infecciosa e não infecciosas. Entre os critérios a serem avaliados estão os timeliness envolvidos nos programas de vigilância, os quais podem demonstrar a dinâmica e interação das atividades executadas. Ademais, foram avaliadas as exigências baseadas em risco do sistema de vigilância da FA. Para as diferentes análises, implementaram-se diferentes técnicas, entre as quais se destacam o MLG, mineração de dados e análises de redes bayesianas. Os resultados do capítulo 3 mostraram demora nos timeliness dentro de cada estado, as diferentes classificações de doenças e com destaque em doenças com sinais iguais à FA. Ainda se mostra que existe ampla diferença entre os timeliness do sistema de vigilância da FA quando comparados os estados do Brasil. Ademais, no capítulo 4 comprova-se que doenças com sinais iguais à FA são os eventos mais notificados, e ocorrem com maior frequência em SC e PR. Além disso, foram identificados os estados de MG, PA, MS, RO e GO como os de maior probabilidade de ter diagnóstico positivo para a FA e que mais demoram em notificar. Todos os resultados antes obtidos permitem que técnicos, médicos veterinários e aqueles que tomam decisões possam reforçar as medidas de vigilância nos estados com timeliness acima do permitido para obter êxito nas metas propostas.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}