MODELOS COMPUTACIONAIS FUZZY PARA AVALIAR EFEITOS DA POLUIÇÃO DO AR EM CRIANÇAS
AUTOR(ES)
David, Gleise Silva, Rizol, Paloma Maria Silva Rocha, Nascimento, Luiz Fernando Costa
FONTE
Rev. paul. pediatr.
DATA DE PUBLICAÇÃO
13/11/2017
RESUMO
RESUMO Objetivo: Construir um modelo computacional fuzzy para estimar o número de internações de crianças até 10 anos por doenças respiratórias, com base nos dados de poluentes e fatores climáticos da cidade de São José do Rio Preto, Brasil. Métodos: Foi construído modelo computacional utilizando a lógica fuzzy. O modelo tem 4 entradas, cada uma com 2 funções de pertinência gerando 16 regras, e a saída com 5 funções de pertinência, baseado no método de Mamdani, para estimar a associação entre os poluentes e o número de internações. Os dados de internações, de 2011-2013, foram obtidos no Departamento de Informática do Sistema de Saúde (DATASUS) e os poluentes material particulado (PM10) e dióxido de nitrogênio (NO2), a velocidade do vento e a temperatura foram obtidos pela Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (Cetesb). Resultados: Foram internadas 1.161 crianças no período analisado, e a média dos poluentes foi 36 e 51 µg/m3 - PM10 e NO2, respectivamente. Os melhores valores da correlação de Pearson (0,34) e da acurácia avaliada pela curva Receiver Operating Characteristic - ROC (NO2 - 96,7% e PM10 - 90,4%) foram para internações no mesmo dia da exposição. Conclusões: O modelo mostrou-se eficaz na predição do número de internações de crianças, podendo ser utilizado como ferramenta na gestão hospitalar da região estudada.
ASSUNTO(S)
lógica fuzzy poluentes do ar doenças respiratórias material particulado dióxido de nitrogênio
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