A subnotificação de dados é um problema preocupante, especialmente no contexto de estudos epidemiológicos e de saúde pública. O fenômeno ocorre com maior frequência em regiões socialmente vulneráveis e impede a avaliação adequada da incidência de doenças, por exemplo. O projeto do estatístico Guilherme Lopes de Oliveira aborda este problema, visando propor novas metodologias que permitam a correção da subnotificação dos dados em níveis geográficos locais e ao longo do tempo.
Nascido em Paraopeba e apaixonado pelo Atlético Mineiro, o pesquisador encontrou na estatística uma ferramenta poderosa para abordar problemas complexos da sociedade. Na Universidade Federal de Minas Gerais realizou a graduação, mestrado e doutorado em estatística. Sua tese foi reconhecida em duas premiações: menção honrosa no Prêmio CAPES e premiada pela Associação Brasileira de Estatística.
Pioneiro no título de doutorado em sua família, desde criança o cientista demonstrava uma vocação para o ensino. A brincadeira favorita era improvisar aulas para sua irmã mais nova. Atualmente professor do Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, ele continua a inspirar novos talentos e a demonstrar que a estatística pode estar a serviço da saúde pública.
A demanda por indicadores de saúde em níveis espaciais mais desagregados tem crescido em todo o mundo, sobretudo por influência dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas para 2023 (ODS-ONU) relacionados à erradicação da pobreza, redução das desigualdades e promoção da qualidade em saúde e bem-estar. Contudo, vários indicadores relacionados à doenças infecciosas não podem ser monitorados de forma confiável em regiões menos desenvolvidas devido à subnotificação de casos. Este projeto visa desenvolver novas técnicas de modelagem estatística para estimar a incidência de doenças infecciosas ao longo do tempo em regiões com populações pequenas e má qualidade dos dados. Neste contexto, é comum a observação de uma grande quantidade de contagens nulas de casos dentre as regiões analisadas, gerando o que é chamado de inflação de zeros. Assim, serão explorados modelos que consideram tal característica dos dados, além da sua heterogeneidade espacial e temporal. As novas metodologias podem contribuir para a compreensão do progresso dos indicadores relacionados à saúde, abrangendo as especificidades de cada área e orientando a definição de políticas governamentais adequadas de controle e a distribuição eficiente dos recursos financeiros, especialmente em países subdesenvolvidos, visando atingir as metas dos ODS-ONU.
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