MODELAGEM DE DADOS DE LEISHMANIOSE VISCERAL NA CIDADE DE TERESINA E GERENCIAMENTO DE PROCESSOS NA TOMADA DE DECISÃO EM GESTÃO PÚBLICA.

Abstract

RESUMO: Essa pesquisa mensura a complexidade das doenças conhecidas como Leishmanioses e propõe a criação de um Modelo Dinâmico baseado nas Regras de Fuzzy, que descreve o comportamento da doença considerando indicadores estatísticos pesquisados nos últimos 15 anos. A Modelagem deverá subsidiar os processos gerenciais de tomada de decisão na Gestão Pública o que contribuirá para o controle ou minimização de um surto epidemiológico. A doença pode manifestar-se como leishmaniose visceral (também conhecida como calazar), leishmaniose cutânea e leishmaniose mucocutânea, sendo todas elas causadas por espécies de protozoário intracelular obrigatório do gênero Leishmania. A necessidade de se estudar o comportamento dinâmico de epidemias e endemias em populações no geral é de fundamental importância no que diz respeito à evolução, estabilidade e eventual controle das doenças. Porém, como boa parte dos fenômenos naturais, os fenômenos biológicos possuem uma carga grande de subjetividade que não são usualmente incorporadas nos tradicionais modelos de diagnósticos que os descrevem. Na última década, a literatura que trata de fenômenos incertos tem crescido consideravelmente, principalmente no tocante da teoria de controle automático segundo Zadeh (1965). Nosso principal interesse nesse trabalho está relacionado com o estudo e identificação de fenômenos biológicos ligados ao contágio do calazar que exibem graus de incertezas e que possam ser modelados pelas Bases de Regra Fuzzy. Acreditamos que tal ferramenta pode acrescentar informações ''novas '' no estudo de certas situações reais complexas, como por exemplo, em diagnósticos médicos, em epidemiologia, e em sistemas de interação de espécies, ecologia, onde tem-se apenas informações parciais ou imprecisas. Considerando cenário multifacetado, dentro de um contexto social urbano diverso no papel primordial de coleta, consolidação, avaliação e disseminação de informações para subsidiar a tomada de decisão, exigindo constantes inovações, sobretudo na forma de articular as diversas realidades contidas nas conjunturas das vigilâncias locais, a identificação de áreas críticas para doenças infecciosas e parasitárias no Brasil e o conhecimento sobre a sua relação com indicadores socioeconômicos são de fundamental importância para alinhar as ações de vigilância nos âmbitos local e nacional, fornecendo subsídios para o estabelecimento de medidas assertivas de controle, planejamento e intervenção, bem como para articular ações intersetoriais de mitigação das causas determinantes desses adoecimentos.----------ABSTRACT: This research measures the complexity of the diseases known as Leishmaniasis and the creation of a Dynamic Model based on Fuzzy's Rules, which describes the behavior of the disease considering statistical indicators researched in the last 15 years. Modeling should support managerial decision-making processes in Public Management, which will certainly contribute to the control or minimization of an epidemiological outbreak person. The disease can manifest as visceral leishmaniasis (VL; also known as kala-azar), cutaneous leishmaniasis, and mucocutaneous leishmaniasis, all of these forms are caused by obligate intracellular protozoan species of the genus Leishmania. The need to study the dynamic behavior of epidemics and endemics in populations in general is of fundamental importance with regard to the evolution, stability and eventual control of diseases. However, like most natural phenomena, biological phenomena have a large load of subjectivity that is not usually incorporated in the traditional diagnostic models that describe them. In the last decade, the literature dealing with uncertain phenomena has grown considerably, especially with regard to the automatic control theory according to Zadeh (1965). Our main interest here is related to the study and identification of biological phenomena linked to kala azar contagion that exhibit degrees of uncertainty and that can be modeled by Fuzzy Rule Bases. We believe that such a tool can add ''new'' information in the study of certain complex real situations, such as in medical diagnoses, in epidemiology, and in species interaction systems, ecology, where only partial or imprecise information is available. Considering a multifaceted scenario, within a diverse urban social context in the primary role of collecting, consolidating, evaluating and disseminating information to support decision-making, requiring constant innovations, especially in the way of articulating the various realities contained in the conjunctures of local surveillance, the identification of critical areas for infectious and parasitic diseases in Brazil and knowledge about their relationship with socioeconomic indicators are of fundamental importance to align surveillance actions at the local and national levels, providing subsidies for the establishment of assertive control and planning measures and intervention, as well as to articulate intersectorial actions to mitigate the determinant causes of these illnesses.