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Lógica fuzzy e internações por doenças respiratórias usando dados estimados por modelo matemático

Resumo

Internações por doenças respiratórias geram custos financeiros para o Sistema de Saúde além de custos sociais. O objetivo deste estudo foi elaborar e validar um modelo linguístico “fuzzy” para previsão do número de internações por doenças respiratórias. Foi construído um modelo “fuzzy” para predição de internações por pneumonias, bronquite, bronquiolite e asma segundo exposição ao material particulado fino (PM2,5) em residentes de Volta Redonda, RJ, em 2012. O modelo contém duas entradas PM2,5 e temperatura, com três funções de pertinência para cada entrada, e uma saída com três funções de pertinência para internações, que foram obtidas do DATASUS. Foram 752 internações no período, a concentração média do PM2,5 foi 17,1 µg/m3 (dp = 4,4). O modelo mostrou uma boa acurácia com PM2,5, o resultado foi entre 90% e 76,5% para os lags 1, 2 e 3, com sensibilidade de até 95%. Este estudo fornece subsídios para a criação de programa executável, que não exige um grande investimento, juntamente com o uso de um instrumento portátil pode permitir uma estimativa do número de internações e prestar apoio aos gestores municipais de saúde. Além disso, o modelo “fuzzy” é muito simples e implica em baixas despesas computacionais, tornando possível uma implementação.

Poluição do ar; Material particulado; Doenças do aparelho respiratório; Lógica fuzzy; Modelagem matemática

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