Banca de QUALIFICAÇÃO: MAGNO DE OLIVEIRA ALVES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MAGNO DE OLIVEIRA ALVES
DATA : 11/09/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Ufersa
TÍTULO:

Avaliação dos determinantes sociais da saúde em municípios prioritários do Brasil

PALAVRAS-CHAVES:

Determinantes Sociais da Saúde. Doenças Determinadas Socialmente. Desigualdades em Saúde. Aprendizagem de Máquina.

PÁGINAS: 42
RESUMO:

Os Determinantes Sociais da Saúde (DSS) compreendem as condições sociais, econômicas, políticas e ambientais que influenciam o processo saúde-doença e contribuem para a produção de desigualdades entre grupos populacionais e territórios. Nesse contexto, destacam-se as Doenças Determinadas Socialmente (DDS), cuja ocorrência, distribuição e persistência estão fortemente relacionadas às condições de vida da população. Em 2024, o governo federal lançou o Programa Brasil Saudável – Unir para Cuidar, voltado à eliminação ou redução de doenças e infecções determinadas socialmente como problemas de saúde pública, com ações direcionadas para 175 municípios brasileiros considerados prioritários por apresentarem altas cargas de duas ou mais doenças. Assim, esta pesquisa tem como objetivo analisar, por meio de diferentes algoritmos de aprendizagem de máquina, os principais DSS associadas à ocorrência de determinadas doenças elencadas no Programa Brasil Saudável nos municípios prioritários. Diante da complexidade e da multidimensionalidade dos DSS, a análise conjunta desses determinantes torna-se relevante para a identificação de padrões e recorrências entre diferentes doenças, municípios e algoritmos. A pesquisa caracteriza-se como aplicada, de abordagem quantitativa, de caráter exploratório e descritivo e de procedimento documental. Serão utilizados dados secundários disponibilizados na plataforma GeoDDS, provenientes do DATASUS e IBGE. Serão exploradas as seguintes doenças: HIV/Aids, Doença de Chagas, Esquistossomose, Hanseníase, Hepatites Virais, Malária, Sífilis (adquirida, congênita e em gestantes) e Tuberculose. Pretende-se aplicar os seguintes algoritmos: Support Vector Machine (SVM), Random Forest e K-means, disponíveis na plataforma GeoDDS, para identificar a frequência e a distribuição dos principais DSS, reconhecer convergências e divergências entre os resultados dos algoritmos e identificar padrões territoriais e epidemiológicos nos municípios do estudo, contribuindo, assim, para uma melhor compreensão das relações entre os DSS e as DDS e para geração de informações que possam
subsidiar estudos futuros, o planejamento e a formulação de estratégias de enfrentamento das desigualdades em saúde pelos órgãos competentes. 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1355183 - CIRO JOSE JARDIM DE FIGUEIREDO
Interno - 1028844 - THOMAS EDSON ESPINDOLA GONCALO
Externo à Instituição - LUANN WENDEL PEREIRA DE SENA - UNIFESSPA