Banca de QUALIFICAÇÃO: RODRIGO DANTAS DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RODRIGO DANTAS DA SILVA
DATA : 26/01/2023
HORA: 09:00
LOCAL: Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS)
TÍTULO:

Método Formal Estocástico Aplicado a Modelagem Discreta para Análise de Dados na Relação entre Casos Notificados de Sífilis em Gestantes e Congênita no Brasil

PALAVRAS-CHAVES:

Método Estocástico Formal, Modelagem Discreta, Sífilis Congênita, Sífilis na Gravidez

PÁGINAS: 15
RESUMO:

A sífilis é uma infecção sexualmente transmissível (IST) causada pelo Treponema pallidum subespécie pallidum. Em 2016, foi declarada epidemia no Brasil devido às suas altas taxas de morbimortalidade, principalmente nos casos de sífilis materna (SM) e sífilis congênita (SC) com desfechos desfavoráveis. Este trabalho teve como objetivo descrever matematicamente a relação entre os casos de SM e SC notificados no Brasil no intervalo de 2010 a 2020, considerando a probabilidade de diagnóstico e tratamento materno eficaz e oportuno durante o pré-natal, subsidiando assim a tomada de decisão e coordenação da resposta à sífilis esforços. O modelo utilizado neste artigo foi baseado na teoria estocástica da rede de Petri (RPE). Três regressões diferentes, incluindo regressão linear, polinomial e logística, foram usadas para obter os pesos de um modelo RPE. Para validar o modelo, realizamos 100 simulações independentes para cada probabilidade de um caso de SM não tratado levando a um caso de SC (PUMLC) e realizamos um teste estatístico para reforçar os resultados relatados aqui. De acordo com nossa análise, o modelo para prever casos de sífilis congênita consistentemente alcançou uma precisão média de 93% ou mais para todas as probabilidades testadas de um caso de EM não tratado levando a um caso de SC. A abordagem RPE provou ser adequada para explicar o conjunto de dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) usando o intervalo de 75-95% para a probabilidade de um caso de EM não tratado levar a um caso de SC (PUMLC). Além disso, o poder preditivo do modelo pode auxiliar no planejamento de ações de combate à doença.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2488270 - RICARDO ALEXSANDRO DE MEDEIROS VALENTIM
Interno - 2885532 - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
Externa ao Programa - ***.555.724-** - THAISA GOIS FARIAS DE MOURA SANTOS LIMA - MS
Externo à Instituição - ANTONIO HIGOR FREIRE DE MORAIS - IFRN
Externo à Instituição - JAILTON CARLOS DE PAIVA - IFRN