Framework para análise de riscos de modelos para predição da propagação da Covid-19

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dc.contributor.advisorHerbert, Juliana Silva
dc.contributor.advisor-coVeiga, Ana Beatriz Gorini da
dc.contributor.advisor-coGomes, Marcelo Ferreira da Costa
dc.contributor.authorLoose, Uilian
dc.date.accessioned2022-06-10T14:35:32Z
dc.date.available2022-06-10T14:35:32Z
dc.date.date-insert2022-06-10
dc.date.issued2021
dc.descriptionDissertação (Mestrado)-Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Gestão em Saúde, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.pt_BR
dc.description.abstractO surgimento repentino da Covid-19, a transmissão descontrolada da doença e os desafios enfrentados pela falta de acesso de dados em saúde para o desenvolvimento de pesquisas reforçaram os riscos assumidos pelos pesquisadores no desenvolvimento de trabalhos em saúde. Diante desse desafio, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um framework para análise de riscos de modelos de predição da propagação da Covid-19 no contexto brasileiro. Para chegar ao resultado, foram realizadas revisões narrativas para entender o estado da arte da doença, da estrutura de vigilância epidemiológica no Brasil, dos modelos preditivos utilizados e dos fundamentos jurídicos para pesquisa e acesso à informação em saúde. Depois disso, uma revisão sistemática selecionou 30 modelos para predição da propagação da Covid-19 que foram avaliados, identificando-se então critérios de risco. Esses critérios foram estruturados em uma estrutura análoga a uma árvore de decisão, a qual foi submetida à avaliação de um grupo focal composto por equipe multidisciplinar. O resultado é um framework para análise de riscos de modelos para predição da propagação da Covid-19 no contexto brasileiro.pt_BR
dc.description.abstract-enThe sudden appearance of Covid-19, the uncontrolled transmission of the disease and the challenges faced by the lack of access to health data for research development reinforced the risks assumed by researchers in the development of health work. Faced with this challenge, this work aims to develop a framework for risk analysis of Covid-19 propagation prediction models in the Brazilian context. To reach the result, narrative reviews were carried out to understand the state of the art of the disease, the structure of epidemiological surveillance in Brazil, the predictive models used and the legal foundations for research and access to health information. Afterwards, a systematic review selected 30 models to predict the spread of Covid-19 that were evaluated, and risk criteria were then identified. These criteria were structured in a structure analogous to a decision tree, which was submitted to evaluation by a focus group composed of a multidisciplinary team. The result is a framework for risk analysis of models to predict the spread of Covid-19 in the Brazilian context.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufcspa.edu.br/handle/123456789/1874
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherWagner Wessfllpt_BR
dc.relation.requiresTEXTO - Adobe Readerpt_BR
dc.rightsAcesso Aberto Imediatopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectCOVID-19pt_BR
dc.subjectSARS-CoV-2pt_BR
dc.subjectModelo Preditivopt_BR
dc.subjectAnálise de Riscopt_BR
dc.subjectSegurança da Informaçãopt_BR
dc.subjectBase de Dadospt_BR
dc.subject[en] Risk Assessmenten
dc.subject[en] Computer Securityen
dc.subject[en] Databaseen
dc.titleFramework para análise de riscos de modelos para predição da propagação da Covid-19pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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