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Dissertação

{en_GB=A functional data analysis of COVID-19 incidence and relations with mobility and sociodemographic factors} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A Análise Funcional de Dados (FDA) é uma ferramenta de análise estatística que permite analisar séries temporais como funções. Apesar de ser usada em várias áreas, apenas dá os primeiros passos na epidemiologia. Nesta tese, FDA é aplicada para analisar a associação da incidência com mobilidade e variáveis sociodemográficas em Portugal Continental. O Modelo Concorrente é usado para analisar a associação entre uma variável resposta funcional (incidência COVID-19) e uma variável explicativa funcional (Mobilidade Google). O Modelo de Análise da Variância é aplicado para medir a associação entre a incidência da COVID-19 e variáveis explicativas escalares (Variáveis Sociodemográficas). Os resultados permitem identificar tendências na forma das curvas dos dados funcionais. O sinal mais forte encontrado para a associação entre COVID-19 e mobilidade foi na mobilidade Residencial. A mobilidade Retalho e Transportes Públicos apresenta resultados interessantes, sendo que a mobilidade nas Mercearias, Parques e Local de Trabalho apresentam sinais fracos. Os resultados fortaleceram a ideia de que o desfasamento para a mobilidade ter efeito na incidência é cerca de 15 dias, conforme sugerido pela literatura. Mostrou-se que certas condições sociodemográficas poderão influenciar a propagação da COVID-19, como o rendimento, estrutura etária da população, densidade de escolas ou setores de atividade. As técnicas aqui usadas sugerem que a FDA pode ser uma ferramenta adicional para a epidemiologia da COVID-19 e podem ser replicadas para a mortalidade por COVID-19 ou outras doenças ou pandemias. A FDA é uma área ampla, pelo que uma análise mais profunda pode ser feita recorrendo a outras ferramentas., en=Functional Data Analysis (FDA) is a statistical analysis tool that allows to analyse time-series data as functions. However, despite being successfully applied in several scientific domains, FDA is still rarely applied in epidemiology analysis. In this thesis, FDA is applied to analyse the associations of COVID-19 incidence with mobility and sociodemographic variables in Portugal mainland. The Concurrent Model is applied to analyse the association between a functional response variable (COVID-19 incidence) and a functional explanatory variable (Google Mobility). The Analysis of Variance Model is applied to assess the association between COVID-19 incidence functional data and scalar explanatory variables (Sociodemographic Variables). The results enabled to identify some relevant trends in functional data curve shapes. The strongest association was found between COVID-19 and Residential mobility, while Mobility in Retail and Public Transports also presented significant results. Mobility in Grocery Stores, Parks and Workplaces showed weak associations. In addition, the results strength the idea that the lag for mobility to have an effect on incidence is around 15 days, as referred in literature. Results also suggest that certain sociodemographic conditions influence the spread of COVID-19, such as income level, population’s age-structure, density of schools, or prevalent sectors of activity. The techniques used here suggest FDA can be considered an additional tool for epidemiological analysis of COVID-19 incidence that can be replicated for mortality data or other disease or pandemics. The FDA is a broad area, so further analysis can be done using other FDA tools.}
Keywords: {pt=Análise Funcional de Dados, Incidência COVID-19, Mobilidade Google, Variáveis Sociodemográficas, Modelo de Análise da Variância, Modelo Concorrente, en=Functional Data Analysis, COVID-19 Incidence, Google Mobility, Sociodemographic Variables, Analysis of Variance Model, Concurrent Model}

Discussão: dezembro 7, 2021, 10:0