Análise de Séries Temporais: Sistemas de detecção precoce de surtos precisam distinguir variações aleatórias de aumentos anormais. Em um município de pequeno porte, com variação sazonal pronunciada de dengue, assinale o método mais adequado para definir limiares de alerta semanais.
Sistemas de detecção precoce de surtos precisam distinguir variações aleatórias de aumentos anormais. Em um município de pequeno porte, com variação sazonal pronunciada de dengue, assinale o método mais adequado para definir limiares de alerta semanais.
A) Modelagem baseada em contagens com termos sazonais e tendência, calibrado com vários anos.
B) Regra da média das últimas quatro semanas acrescida de dois desvios-padrão, com foco nos dados recentes.
C) Uso do percentil 90 do mesmo período do ano anterior como limiar fixo, considerando o histórico do ano anterior.
D) Aplicação de CUSUM ajustada aos dados disponíveis, considerando as condições sazonais e populacionais observadas.
E) Classificação por variação percentual semana a semana superior a 50%, com os valores atuais como referência principal.
- O problema descrito é um município pequeno (contagens baixas e maior variabilidade relativa) e com sazonalidade pronunciada de dengue. Portanto, o método para limiar semanal precisa:
- modelar a sazonalidade explicitamente (picos esperados em certas semanas do ano);
- lidar bem com contagens (idealmente distribuição de Poisson/negativo binomial) e com superdispersão;
- usar vários anos para estimar o “esperado” com estabilidade, reduzindo alarmes falsos por flutuação aleatória.
- Análise das alternativas:
- A) Modelagem de contagens com termos sazonais e tendência, calibrada com vários anos: é o mais adequado para criar um valor esperado por semana (baseline) e então derivar limiares (ex.: limite superior de predição) ajustados à sazonalidade e tendência. É especialmente apropriado quando a sazonalidade é forte.
- B) Média das últimas 4 semanas + 2 DP: em cidade pequena e com sazonalidade, 4 semanas é janela curta e instável; além disso, não incorpora o padrão sazonal anual (pode gerar muitos falsos positivos/negativos).
- C) Percentil 90 do mesmo período do ano anterior: usa apenas 1 ano, ficando muito sensível a um ano atípico e ignorando tendência/mudanças estruturais; limiar “fixo” pouco robusto.
- D) CUSUM ajustada: é útil para detectar pequenas mudanças sustentadas, mas em presença de sazonalidade forte normalmente requer uma boa modelagem do esperado/sazonalidade (baseline) para não alarmar nos picos sazonais; como a alternativa A explicita melhor a construção de limiares semanais sazonais com vários anos, ela é superior como “método para definir limiares”.
- E) Variação percentual > 50%: em contagens pequenas, percentuais explodem (ex.: 2 para 3 casos = +50%) e não distinguem bem ruído de surto; não considera sazonalidade.
- Conclusão: para definir limiares semanais em local pequeno com sazonalidade pronunciada, o mais adequado é um modelo de contagens com componentes sazonais/tendência calibrado com vários anos, permitindo limiares baseados em predição/intervalos para cada semana do ano.
Alternativa correta: (A).