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            [post_content] => 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. 
            [post_title] => Modelos espaço-temporais discretos com inflação de zeros: como lidar com a subnotificação de casos de doenças infecciosas em pequenas áreas?
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