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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2023.tde-13122023-110720
Document
Author
Full name
Sheila Genesine Dada
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2023
Supervisor
Committee
Saraiva, Antonio Mauro (President)
Silva, Juliana Saragiotto
Stein, Airton Tetelbom
Title in Portuguese
Data mining espaço-temporal dos suicídios nas cidades brasileiras.
Keywords in Portuguese
Agrupamento espaço temporal
Análise de séries temporais
Suicídio - Brasil
Abstract in Portuguese
No mundo, aproximadamente 800.000 pessoas se suicidam a cada ano e, somente nos últimos 45 anos, a taxa de suicídio cresceu cerca de 60%. No Brasil, a taxa de suicídio é mais baixa que a mundial, mas o país apresenta um aumento da taxa entre os adultos homens (25-44 anos). Para desenvolver planos de prevenção ao suicídio, com priorização dos recursos nos grupos mais vulneráveis, é importante identificar quais fatores podem influenciar no aumento das taxas de suicídio e quais subpopulações têm um risco maior de crescimento desta taxa. Por isso, é proposta uma metodologia de análise baseada em ciência de dados que possibilite investigações de padrões espaço-temporais e demográficos na taxa de suicídio das cidades do Brasil, para o pesquisador e/ou gestor público do município poder entender melhor sobre o grupo mais atingido da região de interesse. Para viabilizar o estudo, bases de dados do Censo e do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), de 1996 a 2019, foram analisadas. Para o estudo espaço-temporal foi realizado o agrupamento espaço-temporal pelo método de Kulldorff e a análise das tendências temporais pela regressão de Joinpoint. A correlação entre o suicídio e taxa de urbanização dos municípios foi feita pelo teste quiquadrado. Como resultados, observou-se que em todas as regiões do Brasil há ao menos um agrupamento de alto risco de suicídio, com destaque para a região sul que é um agrupamento que contempla quase toda a região. Os agrupamentos de baixo risco estão nas regiões litorâneas, próximos às grandes capitais e à região metropolitana de São Paulo. Historicamente, os municípios de Três Lagoas (Mato Grosso do Sul), Santana de Parnaíba e Avaré, ambos em São Paulo, apresentam maiores tendências de crescimento da taxa. Em contrapartida, as cidades de São Paulo (Capital), Itapecerica da Serra (São Paulo) e Caarapó (Mato Grosso do Sul), apresentam as maiores tendências de diminuição da taxa. Não há indícios de correlação forte da taxa de urbanização de um município com a taxa de suicídio. Espera-se, como sequência deste trabalho investigativo, a realização de estudos empíricos in loco e a formulação de políticas públicas direcionadas para cada cidade de acordo com a sua necessidade. Ademais, almeja-se simplificar o acesso a dados e facilitar a compreensão sobre suicídio para as Secretarias Municipais e Estaduais de Saúde por meio de um painel Tableau de livre acesso atualizado anualmente.
Title in English
Spatio-temporal data mining of suicide in Brazilian cities.
Keywords in English
Rare event
Spatio-temporal clustering
Suicide -Brazil
Time series
Abstract in English
Globally, an estimated 800,000 individuals succumb to suicide annually, with the suicide rate witnessing an approximate 60% surge in the past 45 years. While Brazil's suicide rate remains below the global average, a pronounced increment is observed among adult males aged between 25-44 years. For efficacious suicide prevention strategies, it is imperative to delineate the determinants influencing suicide rates and discern subpopulations at heightened risk. This study seeks to introduce a methodological framework utilizing data science to probe into the spatio-temporal and demographic intricacies of suicide rates across Brazilian municipalities. Such an approach aims to offer municipal researchers and/or public administrators enhanced comprehension of the demographic groups most afflicted. The study leveraged datasets from the Census and the Mortality Information System (SIM) spanning 1996 to 2019. For the spatio-temporal analysis, Kulldorff's spatio-temporal clustering and Joinpoint regression were employed for trend analysis. The correlation between municipal urbanization and suicide rates was assessed via the chi-square test. Every Brazilian region exhibited at least one high-risk suicide cluster, with the southern region being notably pervasive. Contrastingly, low-risk clusters were predominantly found proximate to major coastal capitals and the metropolitan vicinity of São Paulo. Over time, municipalities like Três Lagoas (Mato Grosso do Sul), Santana de Parnaíba, and Avaré (both in São Paulo) manifested escalating rate trajectories. In contrast, São Paulo (Capital), Itapecerica da Serra (São Paulo), and Caarapó (Mato Grosso do Sul) indicated pronounced declining trends. The study found no substantial correlation between a municipality's urbanization rate and its suicide prevalence. As a culmination of this research endeavor, it is anticipated that empirical field studies will be initiated and tailored public policies formulated per municipal requirements. An ancillary objective entails streamlining data accessibility and augmenting suicide-related comprehension for Municipal and State Health Departments via an annually updated, publicly available Tableau dashboard.
 
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Publishing Date
2023-12-14
 
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