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dc.creatorOLIVEIRA, Augusto César Ferreira de Miranda-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9776469326087178por
dc.contributor.advisor1CUNHA FILHO, Moacyr-
dc.contributor.advisor-co1VILAR, Guilherme-
dc.contributor.referee1LUCENA, Edson Hilan Gomes de-
dc.contributor.referee2OLIVEIRA, Fábio Henrique Portella Corrêa-
dc.contributor.referee3PISCOYA, Victor Casimiro-
dc.date.accessioned2022-12-01T18:33:39Z-
dc.date.issued2022-02-23-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Augusto Cesar Ferreira de Miranda. Sistema web para processamento e análises espaciais: uma aplicação em dados de triagem neonatal do Rio Grande do Sul, Brasil. 2022. 112 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8748-
dc.description.resumoA análise de dados espaciais se refere ao processo de encontrar padrões, detectar anomalias ou testar hipóteses e teorias, através da observação de fenômenos associados a uma área geográfica ou localização específica. Compreender a distribuição espacial de fenômenos ainda é um desafio frequentemente relatado em diversas áreas do conhecimento, devido ao acesso a dados espaciais precisos, históricos, oportunos e compatíveis. Outro desafio também está relacionado à organização de dados espaciais de forma inteligente a agilizar o processo de consulta e de construção de análises espaciais. Neste sentido, este trabalho teve como objetivo propor uma abordagem na web para processamento de dados e construção de análises espaciais de área e pontos. Para concepção das análises foram construídos dois métodos/algoritmos, um para geração de dados pontuais espaciais e um outro para associação de dados ao seu contexto espacial, ou seja, às suas microrregiões e mesorregiões. A abordagem proposta foi desenvolvida utilizando a linguagem de programação JavaScript. Os métodos de mapeamento coroplético; kernel density estimation; e dimensão de correlação, foram utilizados para a construção das análises. A abordagem foi validada utilizando dados de três doenças (fibrose cística, hiperplasia adrenal congênita, e hemoglobinopatias) de um programa de triagem neonatal no sul do Brasil. Os dados foram coletados entre os anos de 2004 e 2020. A abordagem desenvolvida se mostrou relevante no contexto de análise espacial, possibilitando velocidade no processamento, organização de dados e, consequentemente, na construção de resultados significativos que possam ser utilizados em políticas públicas que impactem diretamente na qualidade de vida das pessoas e nos desafios da saúde. A abordagem também mostrou elevado potencial de replicação para outros contextos de estudo.por
dc.description.abstractSpatial data analysis refers to the process of finding patterns, detecting anomalies, or testing hypotheses and theories by observing phenomena associated with a specific geographic area or location. Understanding the spatial distribution of phenomena is still a challenge frequently reported in several areas of knowledge due to access to accurate, historical, timely, and compatible spatial data. Another challenge is also related to spatial data organization in an intelligent way to speed up the consultation process and the construction of spatial analyses. In this sense, this work aimed to propose a web approach for data processing and construction of spatial analysis of area and points. To design the analyses, two methods/algorithms were built, one for generating spatial point data and another for associating data to its spatial context, that is, to its micro-regions and meso-regions. The proposed approach was developed using the JavaScript programming language. Choroplectic mapping methods; kernel density estimation; and correlation dimension were used to construct the analyses. The approach was validated using data from three diseases (cystic fibrosis, congenital adrenal hyperplasia, and hemoglobinopathies) from a neonatal screening program in southern Brazil. Data were collected between 2004 and 2020. The approach developed proved to be relevant in the context of spatial analysis, enabling speed in processing, data organization, and, consequently, in the construction of significant results that can be used in public policies that directly impact people’s quality of life and health challenges. The approach also showed high replication potential for other study contexts.eng
dc.description.provenanceSubmitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2022-12-01T18:33:39Z No. of bitstreams: 1 Augusto Cesar Ferreira de Miranda Oliveira.pdf: 4792366 bytes, checksum: 636d5854790df02d0fc64757eeb38ee6 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-12-01T18:33:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Augusto Cesar Ferreira de Miranda Oliveira.pdf: 4792366 bytes, checksum: 636d5854790df02d0fc64757eeb38ee6 (MD5) Previous issue date: 2022-02-23eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatística e Informáticapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAnálise de dadospor
dc.subjectGeoestatísticapor
dc.subjectDados geoespaciaispor
dc.subjectSistema de informação geográficapor
dc.subjectNeonatologiapor
dc.subjectProcessamento de dadospor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApor
dc.titleSistema web para processamento e análises espaciais: uma aplicação em dados de triagem neonatal do Rio Grande do Sul, Brasilpor
dc.typeTesepor
Appears in Collections:Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada

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