Identificação de Regiões Críticas para Orientação de Políticas Públicas no Combate ao Covid- 19: Método Multicritério Thor2 / Identification of Critical Regions for Guiding Public Policies to Combat Covid-19: Thor2 Multicriteria Method

Danny Aronson; Marcos dos Santos; Carlos Francisco Simões Gomes; Renato Santiago Quintal

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impresso: *806-6356 I*SN Ele*rônico: 2317-2983 </line>

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<line> *dentificação de Regiões Crític*s *ara Orien*aç*o de Po**ticas Pública* *o Combate ao *ovid- </line>

<line> 19: Apoi* à Dec*s*o por Meio *a Inteligênc** Arti*icial e do *éto*o Mult*c*itério *hor2 </line>

<line> Identificatio* of *ritical Region* ** Guide Pub*ic Policies in t*e Fight Ag*inst Covid-1*: </line>

<line> Decision Suppor* Th*ough Artificia* Intellig*nc* and the T**r2 Mult*-Cr*teria Metho* </line>

</par>

<par>

<line> D**ny Arons*n </line>

<line> Mestrado em Eng*n*aria de Pr*dução pela U*iversidade Feder*l Fl*minense </line>

<line> Grad*açã* em *ngen*aria Mecâ*ic* p*la Univer*ida*e Federal do Ri* de Janeiro </line>

<line> E-mail: danny7187@gma*l.com </line>

<line> Marcos dos *a*t*s </line>

<line> *ou*or em *nge**aria de Produção *e*a Uni*ersidade F*deral Fl**i*ense </line>

<line> Professor do Progr*ma de P*s-*raduação ** S*ste*as e Comp*tação (PPgS*) </line>

<line> *-mail: mar*osdoss*ntos_dout*rado_*ff@yahoo.c*m.br </line>

<line> Carl*s Fran*isco Simõ** Gomes </line>

<line> Dou*orado em Engen*ari* d* Produção Universid*d* Federa* do Rio d* *aneir*, </line>

<line> Professor Associado *a Univ**sidade Federal Fluminen*e. </line>

<line> Renato Sant*ago Qu*n*al </line>

<line> Doutor *elo Progr*ma d* P*s-gr*duação em Amb*ente e Desenvolvimen*o da Unive*sid*d* do Val* do Taquari </line>

<line> E-mail: rsa*tiago79@ho*ma**.com </line>

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<line> Un*versidade Federa* </line>

<line> Flu*inense, Rua </line>

<line> Pátria, </line>

</par>

<par>

<line> *ep*rtamento </line>

<line> Engenhari* de </line>

<line> E*itor-Chefe: </line>

<line> Tonny </line>

<line> Alencar </line>

</par>

<par>

<line> Produção São Dom*ng*s. 2*210240 - Niterói, RJ - Brasil. </line>

<line> Rod*igues </line>

</par>

<par>

<line> *nde*eço: Marcos dos Santos </line>

</par>

<par>

<line> Univ*rsidade Fe*era* </line>

<line> Fluminen*e, Rua </line>

<line> Passo da </line>

<line> Pátria, </line>

<line> Artigo re*ebido em 1*/*6/2022. Última versão </line>

</par>

<par>

<line> Bloco * </line>

<line> D**ar*amento </line>

<line> recebid* em 05/1*/2022. Apr*vado em 06/12/*0*2. </line>

</par>

<par>

<line> Produ*ão São Domingos. 24210240 - *i*e*ói, RJ - Brasil. </line>

</par>

<par>

<line> *ndereço: Carlos *r**c*s** Simões Gomes </line>

<line> *valiado pelo sist*ma *ripl* Review: D*sk Review *) </line>

</par>

<par>

<line> Univer*idade Federal </line>

<line> Fluminense, Rua </line>

<line> Passo da </line>

<line> pelo Edito*-Chefe; e b) Double Blind Rev*e* </line>

</par>

<par>

<line> Departa*e*t* </line>

<line> Engenharia de </line>

<line> (avaliação ce*a por doi* a*aliadores da área). </line>

</par>

<par>

<row> Pr*dução S*o *omingos. 24210240 - Niteró*, RJ - B*asil. </row>

<row> Ender*ço: *enato Sant*ago Quinta* </row>

<row> Univer*i*ad* *ede*a* F**minens*, Rua *a**o da *átr*a, </row>

<row> *56 - Bl*co D - D*partament* d* *ngenha*ia de P*odução </row>

<row> **o *omingos. 24*10240 - Niterói, RJ - Brasil. </row>

</column>

<row> R*visão: Gramatical, Normativa e de Fo*matação </row>

</column>

</par>

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<line> Identificação de R*giões Críticas para Orientação d* Polít*cas Públicas no Comba*e ao Covid-*9: </line>

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<line> RESUM* </line>

</par>

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<line> N* iníc*o do ano de 2020, a Organi**ção *undial da S*úde decretou *ma pandemia mundial </line>

<line> em função da taxa d* *ontágio e propaga*ão da COVID-19. Divers*s esfe*as governamentai* </line>

<line> iniciaram ações de combate qu*, na maio* par*e, são algumas formas de *uarent*na ou </line>

</par>

<par>

<line> restr*ção da mobi*idad* </line>

<line> popu*acion*l. Para orientação das a*ões públicas, a dive*si*ade dos </line>

</par>

<par>

<line> fator*s que contribuem par* a propagaçã* e letalidade d* doença precis* ser considerada pa** </line>

</par>

<par>

<line> que as medida* sejam </line>

<line> efetiv*s. Em função das difere*ç*s e par*i*ularidades entre cad* </line>

</par>

<par>

<line> municípi*, o combate efetivo *ico* a **rgo dos municíp*os e, po* esse moti*o, o obje*ivo </line>

<line> deste estudo é, com b*se *o* dad*s oficiai* disponíveis par* a C*dade *o Rio de Jane*ro, </line>

<line> *tili*ar ferra*en*as de Inteligên**a Artifi**al e Apoio Mult*c*itério à De*isã* pa** identificar </line>

<line> as r*g*ões administrativas que *ecessitam d* maior atençã* em uma ev*ntual segu*da *nda *e </line>

<line> Palavras-*have: I*teligência Artifi*ial. A*ál*se M*lticritéri*. Método *HOR. C*V*D-19. </line>

<line> ABSTRAC* </line>

</par>

<par>

<line> W*en *h* Worl* Health Or*anizatio* declar*d world pa*demic </line>

</par>

<par>

<line> propagati*n rate of *he COVID-19, several gov**nment level* (municip*lities, states </line>

</par>

<par>

<line> countries) initia*ed actions *o try t* *ig*t the spread of *he dise***. Most </line>

<line> o* these ac*ions </line>

</par>

<par>

<line> where some so*t of q*a*antine *r *rb*n mo*ilit* r*strictions. To </line>

<line> guide the governm*nts\ </line>

</par>

<par>

<line> actions an* *ecisions, severa* factors hav* to b* consi**r*d, such as pr*pagation </line>

</par>

<par>

<line> lethalness o* th* disease for each administ*ati*e regio*. However, die *o the diffe**nces </line>

<line> be*ween urb*n regi*ns, in Brazil, the final decision *s to wh**h actions to *ake we*e ***t *o *he </line>

<line> mu*i*ipali*ies. For this *eas*n, o **al of this s*udy is to, based on the official d*ta *va*lable </line>

<line> for the city of Rio de Ja*eiro, use Art*ficial Intelligence *o*ls *nd M*lticriter*a M*tho*s ** </line>

<line> identify the a*m*nistrative regions *hat will require a hi*he* l*vel of a*ten*ion in the **en* o* a </line>

<line> second wa*e *f COVID-19. </line>

<line> Keyword*: Art*****al Inte*ligence. Multicriteri* Analysis. THOR method. COVID-19. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, T**esina PI, v. 2*, *. 1, *rt. 17, p. 3*6-355, jan. *02* </line>

<line> www*.f**net.co*.b*/revist* </line>

</par>

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<par>

<line> *. Aronson, M. s*ntos, C. F. S. Gomes, R. S. Quin*al </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> A el*vada taxa de propa*ação da CO*ID-19 *ela populaç** mundial col*cou o </line>

</par>

<par>

<line> mundo e* alerta e le*ou a *rg*n*za*ão Mundial da </line>

<line> Sa**e, *o início do ano *e **20, </line>

</par>

<par>

<line> dec*arar *ssa *oença u*a pan**m*a mundial. </line>

</par>

<par>

<line> C** base n* *xperiência </line>

<line> adquiri*a em pan*em*as anteri*res, a dinâmica </line>

</par>

<par>

<line> propagaçã* é fortement* i*fl*enc*ada pela* açõe* de lockdowns, **s**nciame*to social, </line>

<line> obrigat*rieda*e do *so de másca*as, fec*a*en** de es*aços públicos e a cons*itu*ção de </line>

<line> hospita*s *e ca*panh*. </line>

<line> * rápida imp*antaç** das m**idas aci*a *ev* a *ma redução do número *e contágios </line>

<line> (tamb** c*amad* de *cha*am*nto da curva), *nt*et*nto, co*for** *bservad* em pandemi*s </line>

<line> an*eriores, quando da retirada dessas medidas, há o *urgi*ento de novas ondas de contág*o, </line>

<line> levando a uma repeti*ão do processo até o mo*ento em q*e a maior parte da p*pu**ção pas*a </line>

<line> * possu*r antic*rpos. A Fi*ur* 1 *b*ixo a*resenta * din*m*ca de *arreiras para pr*venção da </line>

<line> Figura * - Dinâmica de barr*ir*s pa*a p*even*ão *a propagação de </line>

<line> contaminação da *OVI*-*9 </line>

</par>

<par>

<line> *onte: Elaborada *e*os autore* </line>

<line> * risco maior resi*e no caso do n*mero de infecta**s que ne*es*i*am de *ratame*to </line>

<line> *n*ensivo * uso de respirador*s artif**iais su**anta* a capacida*e *e atendi*ento do sis*ema de </line>

</par>

<par>

<line> www4.fsa*et.co*.br/revista </line>

</par>

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<line> Identificação de R*giões Críti*as *ara *rie*tação de P*lític*s Púb*icas no Combate ao Covid-19: </line>

</par>

<par>

<line> Ness* a*pecto, uma cor*eta identificaç*o das á**as cr*ticas pode orie*tar *elhor * </line>

<line> *locação de recurs*s de *aúde pa** uma rápida r*sposta das *utoridades. </line>

</par>

<par>

<line> Es*e *studo foi di*idi*o ** duas par*es, sendo a </line>

<line> primeir* a determin*ção d* pe*o </line>

</par>

<par>

<line> re*ativo de cada *ari**el, m*nitorada pelo s*stema d* cont*ole da *O**D-19 do Município do </line>

<line> Rio de Janeiro na evoluç*o da doenç*, cuja ima*em é a*resentad* n* Fig*ra 2. </line>

<line> Figur* 2 - Paine* de *comp**ham*nto do Rio CO*ID-19 </line>

</par>

<par>

<line> *on**: Paine* R*o COVID 19* </line>

</par>

<par>

<line> O r*ferido sistema permite o </line>

<line> download de bancos d* *a*os, conten*o *s seg*intes </line>

</par>

<par>

<line> informações *eferentes ao* paci*n*es C**F*RMADOS de COVID-**: </line>

</par>

<par>

<line> Da*a da notif**a*ão </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Ba*rro de re*idênc*a ou estadia </line>

</par>

<par>

<line> Área de Pl*nejamento (AP) d* residên*ia ou estadia </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Fai*a Etári* </line>

</par>

<par>

<line> *volução (recupe*ado, *bito ou ain*a ativo) </line>

</par>

<par>

<line> Data do ób*to (caso a doe*ça evo**a nesta direção) </line>

</par>

<par>

<line> Raça/Cor do paciente </line>

</par>

<par>

<line> A Figura 3 apresent* </line>

<line> quad*o co* os n*meros de contágios de alguns *airro* no </line>

</par>

<par>

<line> município do Rio de Janeiro, na ord*m do *ai*r pa*a o m*nor. </line>

</par>

<par>

</column>

<row> Pai*el Rio COVID 19. Di**onív** *m: </row>

</column>

</par>

<par>

<line> https://*xperience.ar**is.*om/experien*e/38efc6978*a346959c93156*bd9e2cc4 Acess* em: 01 out. 20*0. </line>

<line> Rev. *SA, Teresina PI, *. 20, n. 1, art. 1*, p. 33*-355, jan. 2023 *ww4.fsanet.*om.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. A*onson, M. s*nto*, C. F. S. Gomes, R. S. Quintal </line>

</par>

<par>

<line> Figu*a 3 - **tr*tifica*ão *or bairros do* cas*s confirmados de CO**D apresentados no </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Painel Rio CO*ID 192 </line>

<line> *á na segu*da *arte deste est*do, *plicam-se os coeficientes calcu*ados e* um m*d*lo </line>

<line> de **oio à t*m*da *e decisão, de**minado THOR 2, desenvo*vi*o por Tenório et al (201*), </line>

<line> p*ra identificação das **g*õ*s Adminis**ativa* de maior risco *e e*olução à *bito da doe*ça, </line>

<line> co*forme apresentado na Figura 4. </line>

</par>

<par>

</column>

<row> Portal COVI 19. Disponív*l e*: </row>

</column>

</par>

<par>

<line> http*://exper*e*ce.arcgi*.co*/experience/38efc*9787a3**959c931568bd9e*c*4 Aces*o em: 01 out. 202*. </line>

<line> Rev. FSA, Ter*sina, v. *0, n. 1, art. 1*, p. 336-355, jan. 2023 w*w4.f*a*et.*om.br/revist* </line>

</par>

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<page>

<par>

<line> I*entific*ção de Regiões Crític*s para Orientação de Pol*ti*as P*bl*cas no Comb*te ao Covi*-19: </line>

</par>

<par>

<line> Figura 4 - Divisão das p*rte* deste artigo </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: *la*orada pel*s a*tores </line>

</par>

<par>

<line> 2 REFERENCIAL TEÓRI*O </line>

</par>

<par>

<line> 2.1 Es*udos semelhantes identificados n* literatura in*e*na*ional </line>

<line> Em função d* pa*demia glo*al, *studos semelh*ntes **t** sendo realizados ao redor </line>

<line> d* mundo com a util*zação de variáveis semelhante* às *sadas ne*te estudo. Como base para </line>

<line> este est*do, util*zou-*e os tra**lho* a seguir. </line>

<line> *a*a Sangi*rg*o e P*risi (2020), a *ropaga*ã* do *OVI*-19, nos diversos d*stritos </line>

</par>

<par>

<line> urbano* da Apúlia na Itália, cujos r*s*lta*os são a*res*ntad*s </line>

</par>

<par>

<line> habitantes ficou em primeiro l*ga* c*mo f*tor de risco de c*ntágio, segui*a </line>

</par>

<par>

<line> ent** a q*antidade *e ca*és/restaurantes na *egião, a quantidade de pe**oas infec*adas no </line>

<line> municí*io, a ***ntidade *e p*ssoas NÃO infectad*s no mun*cípio e a de*sid*de p*pu*aciona*. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. F*A, Teresina PI, v. 20, n. *, art. 17, p. 336-355, jan. 20*3 </line>

<line> www4.f*anet.c*m.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. Aronson, *. santos, C. F. S. Gomes, R. S. Quintal </line>

</par>

<par>

<line> Figura 5 - *atores de risco de *ontágio em Ap*lia, *a It*lia </line>

</par>

<par>

<line> *onte: Sangi**gio e Parisi (20*0) </line>

<line> Já em outro estudo, Sark*r (2020), anal**a a s*tuação e* Banglades*, co*forme </line>

<line> a*resent*do na Figura 6, onde os *tributos são ap*esent*d** ju*tos *om se** pesos relativos. </line>

<line> *igu** 6 - Pesos dos fatores de risco de propag*ção em Bangladesh </line>

</par>

<par>

<line> F*nte: Sarkar (2*20) </line>

<line> É import*nte constata* q*e os dois e*tudo* *denti*i*ados n* literatura acabam por </line>

<line> u*i*i*** *s mes*os critérios de aná*ise, cad* um *om suas particular*dade*, s*ndo esses os </line>

<line> mesmos crité*io* utiliza*os **ste *studo, em uma escala meno*, o que *a*ida o conceito </line>

<line> utiliz*do. </line>

<line> A Fi*ura 7 *presenta um* a*ál**e com*ara*iva entre as variáveis utilizadas em c*da </line>

<line> um *os três estud*s. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. F*A, Teresina, v. 20, *. *, ar*. 17, p. 336-355, jan. *023 </line>

<line> www4.fsanet.*om.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Identificaçã* de Re**ões Críticas para Orientaçã* d* Pol*ticas *úblicas no Combate ao Co*id-19: </line>

</par>

<par>

<line> F*gura 7 - Análise comp**ativa entr* as variáveis consideradas em cada es*udo </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Elaborada pelos *utores </line>

</par>

<par>

<line> 3 METODOLOGIA </line>

</par>

<par>

<line> 3.1 *étodos de análise mult*crité*io </line>

</par>

<par>

<line> Os métodos *e *n***se m*lti*ritério *êm sendo desenvolvidos justamente para auxilia* </line>

<line> a t*mada de decisão em situ*çõ*s complexas nas quais se tem d**ersas a****n*tivas * c*ité*ios </line>

<line> de escolh* *onflitan*es. Seu o*jetivo * ap*esentar uma fo*ma matemática e científ*ca de </line>

<line> s*le*ionar, ordenar ou *lassifi*a* as alt*rnativas, de aco*do com critérios e pesos específicos. </line>

<line> * Figu*a 8 ap*esent* uma *istagem de a*guns dos *ét*dos de Análise Multi*ritério já </line>

<line> publicados. Ne*a po**-se constata* os m*todo* qu* o* m*tod*s *ossuem uma lo*ga tradição </line>

<line> h**tóric* no s** uso, bem como *ma grande *iversificação. </line>

</par>

<par>

<line> *ev. FSA, T*resin* PI, v. 20, n. 1, art. 17, p. 336-355, jan. 2*2* </line>

<line> *ww4.fsane*.com.br/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. *rons*n, *. santos, C. F. S. Gomes, R. S. Quintal </line>

</par>

<par>

<line> F***ra 8 - Métodos de Apoio *ulticritério à Deci*ã* (AMD). </line>

</par>

<par>

<line> Font*: Gomes e *osta (2*1*). </line>

<line> *e a*ordo com *enório *t al (2019), o mét*do TH** *aseia-s* em três conceitos </line>

</par>

<par>

<line> a*iomátic*s/teorias para u*o simu*t**eo: Modelagem de P*eferê*c*a (aproximando-o </line>

</par>

<par>

<row> Escol* Francesa), *eoria da Utilidad* Multiatributo (aproximand*-o da Escola Americana) e </row>

<row> Teor*as que tratam da *nforma*ão impr*cis*. Por esse motiv*, o mét*d* THOR é um *étodo </row>

<row> híbrido, assim c*a*ado por *onci*ia* característica* da escola francesa * da ame*icana. </row>

<row> Di*nt* das muitas incertezas *ue ainda *onda* o* mecanis*os de p*opa*ação da </row>

<row> COVID-19, o métod* T*OR *presenta *lgum*s func*onalidades adequadas a e*te *studo, </row>

</column>

<par>

<line> Capac*da*e de *rdenar alternativ*s discretas </line>

</par>

<par>

<line> Capac*dade de elimin*r critérios redu*dantes </line>

</par>

<par>

<line> Capaci*a*e de quantifica* a imprecisã* </line>

</par>

<row> Des*a maneira, e*pera-** que, ao rodar o método, não a*enas sejam *ponta**s as á*eas </row>

<row> mais críti*as, mas também q*ais os principais critérios util*zados na ordena*ão. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> Para rodar o método, é </line>

<line> necessário definir a i**ort**cia relativa entre os c*it**ios, d* </line>

</par>

<par>

<line> acordo com suas relações de </line>

<line> preferências (fortes e fracas), bem como </line>

</par>

<par>

<line> alguma domin*n*ia de algu* cri*ério. </line>

</par>

<par>

<line> A seguir, será detalhado o mét*do THOR. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. 20, n. 1, *rt. 17, p. *3*-3*5, jan. 2023 </line>

<line> w*w4.*sanet.com.br/revist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Identifica**o de Regi*e* Críticas p*ra Or**ntação de Políticas *ú*licas no Combate ao Covid-*9: </line>

</par>

<par>

<line> 3.2 O método de análise mult*crit*rio THO* </line>

</par>

<par>

<line> Como di*ersos outros métodos de Análise Multicritério, o THOR estabelece rel*ções </line>

<line> de preferênci* forte, p*ef*rênci* f**ca * ind*ferença entre os critérios, repre*enta*as pelas </line>

</par>

<par>

<line> são critérios (p) e (q) *ão o* l*mi*es de **ef*rência e </line>

</par>

<par>

<line> ind*fere**a, respe*tivamen*e. D*ssa fo*ma, aPb representa o nív*l ** preferência do c*ité*io </line>

<line> (a) sobre o *ritério (b): </line>

<line> Relações de Pre*er*nc*a Forte (P): </line>

<line> Relações de Pr*ferência *raca (Q): </line>

<line> Rela*ões de Indiferença (I): </line>

</par>

<par>

<line> Essa simbo*ogia *ermit* que *ada critério **ceba um p*so d*stinto corres*ondente </line>

</par>

<par>

<line> sua im*ortância (ou p*eferên*ia) para a **álise em q*estão. </line>

</par>

<par>

<line> Já para a reali*ação *as *n*lise*, o s*ftware, automatic*mente, r**liza *rês aná**ses, </line>

</par>

<par>

<line> indo da mais *es*rit*va *enos *est*iti*a, buscand* ver*ficar se ocorr* alg*ma variação a </line>

</par>

<par>

<line> or*enação encontr*da inicia*mente. Ou seja, * c*da análise, são *eduzidos os efeito* </line>

</par>

<par>

<line> pr*ferências para *ma alternativa </line>

<line> ser m**hor que *utra. ** equações d*s </line>

</par>

<par>

<line> apresent*das *bai*o (GOMES, 1999): </line>

</par>

<par>

<line> Pelas fó*m*las *cim*, *ode-s* ob*erv*r que a solu*ão (S*) </line>

</par>

<par>

<line> preferênc*as for*es (aP*b) ** (a) sobre (b), já a solu*** (S2) ir* consider** também as </line>

</par>

<par>

<line> p*eferências fracas (*Qjb) de (*) so*r* (b). </line>

<line> Por fi*, a **lução (S3) i*á contemp*ar, além das </line>

</par>

<par>

<line> *uas anteriores, a indiferenç* (aIjb) d* (a) sobre (b). </line>

</par>

<par>

<line> D**sa for*a, é *ossível verificar * ader*ncia *os critérios * pe*os utilizados par* </line>

</par>

<par>

<line> análise específ**a em questão. Outro g*nho obti*o pelo *so do soft*are do THOR </line>

</par>

<par>

<line> ve*ificação da red**dância (ou impo*tânc*a) ** um c*i*é**o. </line>

</par>

<par>

<line> Ou *eja, *** base nos pesos de*inidos para cada critér**, o método realiz* uma </line>

</par>

<par>

<line> análise, </line>

<line> r*tirando c*da um do* critérios p*r vez e verificando se </line>

<line> hou*e alteração n* *aída </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina P*, v. 20, n. 1, art. 17, p. 336-355, jan. 2*23 </line>

<line> w**4.fsane*.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. Aron*on, M. santos, C. F. S. Gomes, R. S. Q*intal </line>

</par>

<par>

<line> obtid*. Cas* todas a* saídas permane*a* *s mesmas, pod*-se concluir que a reti*ada de um </line>

<line> critério específico não impactaria o re*u*tado obtido. </line>

<line> Par* determinaçã* *o* co*fici**tes necessários ao mé*od* THOR, será utilizada uma </line>

<line> re*ress*o estatísti*a comum *e *nteligência artificial, deno*in*da Logistic R*gr*s*ion </line>

<line> apres*ntada a segui*. </line>

<line> *.3 O mod**o *e Logistic Re*ression </line>

<line> Modelos estatís*i*os d* regre**ão linear, enquanto aptos a real*zar *egres*ões, p*dem </line>

<line> fa**a* ao realizar classificações. Isso porq*e *uscam enc*ntrar *m *lano que *t*nda ao mai*r </line>

</par>

<par>

<line> número de e*ementos, a*abando po* apresentar as distân*ias ** **da ponto *o </line>

<line> plano </line>

</par>

<par>

<line> escol*ido. </line>

</par>

<par>

<line> *á o *odelo estatístico de *ogist** Regression, utiliza uma funç*o logarítmica </line>

</par>

<par>

<line> norma**zar tod*s os pon**s *o *ntervalo [0,1]. D*ssa mane*ra, pod*-s* in*e*pretar a **ída do </line>

<line> modelo en*on*rado par* cada elemento como a probabi*ida*e de oc*r*ên*ia dele. Em outras </line>

</par>

<par>

<line> *a*avras, o mod*lo </line>

<line> apresenta **mo saíd* resulta*** que </line>

<line> podem ser *t**iza**s pa*a </line>

</par>

<par>

<line> grupamento dos *es*ltados. </line>

<line> A fór*ula abaixo apr*senta a equação matemátic* *tiliza*a *o mo*el*, onde P(y=1) </line>

<line> representa a probab*lidade de ocorrência do evento o*s*rvado e P(y=*) a não ocorr*ncia desse </line>

<line> eve*to, com a corr**pondente repre*entação gráfica *pr*sent*da pela Figura 9, onde se </line>

<line> observ*m *s limitações da saída no intervalo [0,1]: </line>

</par>

<par>

<line> F*gura 9 - *epresentação *r**ica da saída do *od*lo de r**r*ssão Logi*tic Regr*ssion. </line>

</par>

<par>

<line> Font*: Molnar (**18). </line>

<line> A *i*ura 10 aprese*ta u* es*uemático do concei** de atribuições do* valores </line>

<line> probabi*ísticos aos e*entos d* fa*alidade ou r*cupe*ação. </line>

<line> Rev. FSA, Tere*in*, v. 20, n. 1, art. 17, p. 336-355, jan. 2023 *ww4.fsa*et.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Identificação de Regiões Cr*ti*as *ara Orientação de Políticas Públicas no Co*bate ao Cov*d-19: </line>

</par>

<par>

<line> **gura 10 - Esquemático do tra*am*nto dos dados e *t*ibui*ão *os coefic*entes </line>

</par>

<par>

<line> p*obabilístic*s </line>

</par>

<par>

<line> *onte: Elab**ada p*los autore* </line>

</par>

<par>

<line> Para uso de*s* model* est*tístico no ambie*te de miner*ção de dados, *til*zou-se </line>

</par>

<par>

<line> software RapidMiner Studio por o*ere*er uma licença para estudantes. O software fo* rodado </line>

<line> co* a* configu*a*ões padr*es sem altera*ão dos parâ**tros ref*r*ntes *o Logistic </line>

<line> Re*ression. </line>

<line> Os da*os foram *aixados do site do RIO COVID-*9 e, para assegurar *ma m*lh*r </line>

<line> precisão do método, *oram re*ir*do* do *anco de dados os registros co* d*do* incompl*tos e </line>

<line> registros de paci*nte* de f*r* do município, *es*ando mai* de 60.00* *egistro* v*lidos que </line>

<line> fo*am alimentados no Rap**Miner. </line>

<line> 4 RESU*TADOS E DISCUS*ÕES </line>

<line> 4.1 *so d* inteligência artificial *a*a dete*min*ção dos coefic*ent*s de peso das </line>

<line> v*riáve** </line>

<line> Das *a***veis *isp*n*veis, *odou-se o modelo ut*lizan*o apenas a Faixa Etária, o Sexo, </line>

<line> a Raça/Cor, Bairr* de re*id*ncia do pacient* e Evolu*ão do qu*dro. * es*es dados, </line>

<line> acrescenta*am-se o* valores de IDH, Densidade Populacional * Área de Planejamento da </line>

</par>

<par>

<line> Saúde d* cada </line>

<line> **irro. A Figura </line>

<line> 11 apresenta as Ár*as de Planejamento da Saúde do </line>

</par>

<par>

<line> Município do Rio de Ja*eiro. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Te*esina *I, v. 2*, n. 1, ar*. *7, p. *36-3**, jan. 2023 </line>

<line> *ww4.fsane*.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. Aronson, M. santos, C. F. S. Gomes, R. S. Quintal </line>

</par>

<par>

<line> F*gura 11 - Áreas ** Plan*jamento da Saú*e do Município do Rio de </line>

<line> Janeiro. </line>

</par>

<par>

<line> Tod*s os m*delos **dara* objetivando ident*ficar o resul*ado "RECUPERADO" </line>

<line> como objetivo, * ** coeficient** calculados correlaciona*-s* estat*sticame*te *om esse </line>

<line> resultado. </line>

</par>

<par>

</column>

<row> Pain*l Rio COVID 19. Disponível em: </row>

</column>

</par>

<par>

<line> https://*xperienc*.arcg**.com/experience/*8efc69787a346959c931568bd9e*cc4 Acesso *m: 01 out. 2020. </line>

<line> Rev. FSA, *eresina, v. 20, n. 1, a*t. 1*, *. 336-355, jan. 202* www4.fsanet.com.br/rev*sta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Id*ntif*cação *e Regiões Críticas para *r*entação de Políticas *úblicas no Combate ao Covid-19: </line>

</par>

<par>

<line> *igura 12 - Com*ortame*to das variáveis con*id**adas para * pr*meira part* da </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Fonte: Elaborada pelos *u*or*s </line>

</par>

<par>

<line> Cons*at*u-se que enqu*nto a Densidade Po**lac*o*al tinha o m*nor *mpacto </line>

</par>

<par>

<line> qu*dro de evolução da doe*ça n* indivíduo, co*parat*v*mente, o IDH possuía um *aio* </line>

<line> impacto no resultado "RECUPER*DO". Em *od*s as simu*ações, a faix* etária aprese*to* as </line>

</par>

<par>

<line> m*iores corr*la*õ*s com * evolução do quadro do pacien*e, </line>

</par>

<par>

<line> paciente *ão aprese*tou corr*l*ção signif**ativa e, por ess* motivo, o critério f*i retirado *a </line>

<line> Em todas as simulaçõe*, o impact* *o sexo do p*c*en*e perma*e*eu c*nstante. Após </line>

</par>

<par>

<line> as *nálises iniciais, optou-se, então, por </line>

<line> ut*liz*r apenas os dados de Fai** *tár*a, Sex* do </line>

</par>

<par>

<line> paciente, Bai*r* de *esidência, Evolução e IDH do bairro, mantendo-s* o *airro de residência </line>

</par>

<par>

<row> como va*iável de int*ress* e Ev*lução como função objeti*o, vari*ndo a*enas </row>

<row> inc*gnita*. </row>

<row> Idade com um coefi**ente d* 0,*08 </row>

<row> IDH com um c*eficien*e de 0,116 </row>

<row> Sex* com um coef*ciente de 0,062 </row>

</column>

<row> as demais </row>

</column>

</par>

<par>

<line> www4.fsanet.com.*r/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. Aronson, M. s*ntos, *. F. S. Gome*, R. S. Quintal </line>

</par>

<par>

<line> O* valores encontrados nes*a análi** serã* </line>

<line> ago*a utilizados com* *s pesos dos </line>

</par>

<par>

<line> critérios para inse*ção no *é*odo THOR. </line>

</par>

<par>

<row> 4.2 Aplicação do* *oeficientes *alculados no modelo THOR </row>

<row> Para lançamento d*s dados no m**elo, os bairros *or** grupados e as méd*as das </row>

<row> variáve*s *al*ul**as *or Ár*a de *lan*jament* de Sa**e do munic*p*o. O *uadro 1 aprese*ta </row>

<row> *s va*ores encontr*dos. </row>

<row> Quadro 1 - Valores dete*minados par* cada c*itério (vari*v*l) de aná*ise para cada </row>

<row> Área *e *lanejamento de Saúd* d* Municí*io do Rio d* Janeiro. </row>

</column>

<par>

<line> *d**e Média </line>

<line> % População *asculina MÉDIA </line>

<line> ID* MÉDIO AP </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<row> Fon*e: *laborada pel** autores a p*rt*r dos dados da *esq*i*a </row>

<row> Um* *ez que * modelo de inteligência artific*al identific*u os pe*o* d* cada critério, </row>

<row> n*o se **il*zou o fator de Dominância dispon*vel no método THO*, para tanto, foi u**lizad* </row>

<row> um valor ina*in*ível para o ref*rido *ator. Po* fim, o método aind* ut*liza valores d*s lim**es </row>

<row> d* preferê*cia forte (*) e pre**rên*ia fraca (q) para i*entificar rel**ões fortes * fracas dentro </row>

<row> dos critérios, c*nform* Qu*dro 2. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> *m função da *ouc* dispersão d*s valores, </line>

<line> op*ou-se também por ut*lizar um* faixa </line>

</par>

<par>

<line> *st**ita para os valor*s d* (*) e (q). </line>

</par>

<par>

<line> Qu*dro 2 - Valores d* *, q e D utilizad*s para cada critério. </line>

</par>

<par>

<line> Á*ea de P*anejame*to </line>

<line> Idade Méd*a </line>

<line> % Populaç*o Masculi*a MÉDIA </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Fon*e: Elaborada p*los autores, a partir dos dados da pesquis* </line>

<line> A Fig*ra 13 mostra a tela de entrada d*s da*** dos critério* por Área de Planejamento </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. 20, n. 1, art. 17, p. 336-3*5, jan. 2023 </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Identifi*ação de Reg*ões Cr**icas p*ra Ori*ntaç*o de Políticas Públicas no *omba*e ao Covi*-*9: </line>

</par>

<par>

<line> Figura 13 - Tela de *ntra*a dos dados *o m*todo THOR </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Elabo*ada pelos aut*res, * part*r dos dados da pesq*i*a </line>

<line> Já as Figuras 14, 15 e 1* apre*entam as trê* ordenações a**esentadas pelo método </line>

</par>

<par>

<line> Fig*ra 14 - Prime*ra s*lução en*ontrada pe*o método </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: *l*borada *el*s autores a par*ir d*s d*d*s d* pesquisa </line>

</par>

<par>

<line> www4.fsanet.com.br/revis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. **ons*n, *. santos, C. F. S. Gomes, *. S. Quintal </line>

</par>

<par>

<line> Figu*a 15 - Segunda solução encontrada pelo método </line>

</par>

<par>

<line> *onte: Elaborada pel*s autores, a partir *os dados da *e*qui*a </line>

</par>

<par>

<line> *igura 16 - Tercei** sol*çã* enc*ntrada pelo m*tod* </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: E**borada **l*s autores, a partir dos dados da pesquisa </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teres**a, v. 20, n. 1, art. *7, p. 33*-355, jan. *023 </line>

<line> www4.fsane*.com.br/rev*st* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<row> Ide**ificaçã* de Regiõ** Críticas para Orientação de *olíticas Pública* no Combate ao Covid-1*: </row>

<row> O Qu*d*o 3 apres*nta um resumo das ordenações e**o*trada* pelo **todo. </row>

<row> Quad*o 3 - Qu*dro resumo das o***na*ões enc*nt*adas p*lo método THOR* </row>

</column>

<par>

<line> Ordena*ão por critici*ade </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<row> Fonte: E**b**a*a pelos autores, a *artir dos dados d* p***u*s* </row>

<row> Pela ta*ela aci*a, pode-se constatar * coerência do* pe*os e critérios utilizados na </row>

<row> aná*ise, uma vez que as trê* soluções obtiv*r*m a *esma ordenaç*o. </row>

<row> 4.3 Análise dos re*ultados obt*dos pe*o método T**R2 </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Os resul*a*os e o*den*ções encon**a*as pelo méto*o acabam po* ref*e*ir * impacto </line>

<line> d** pesos d*s coefic*en*es encontrad*s para ca*a cr*tér*o. A eleva*a diferença entre o peso </line>

</par>

<par>

<line> d* critério </line>

<line> d* Faixa Etária (*,40*) sobre </line>

<line> o* demais IDH (0,11*) e Sexo (*,062) ac*ba *or </line>

</par>

<par>

<line> *eterm*nar fort**ente a or*enação enco*trada. O Método </line>

<line> ainda rea*iz* análise* de </line>

</par>

<par>

<line> sen*ibili*ade, *as quais s* che*a à conclus*o de *ue é p*s*íve* a **ti*ada d* c**tér*o do Sexo </line>

<line> d* *ac*ente sem impacto nas *r*enações **tidas. </line>

<line> * CONSI**RAÇÕES FINAIS </line>

<line> O pres*nte estudo *tende ao ob*etivo de identi*ica* *s Áreas de Planejamento da Saúde </line>

</par>

<par>

<line> crític*s no caso de u*a eventual segunda onda </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Em fu*ção do peso do *ritério da "Fai*a Etár*a", esse acabou determ*nando </line>

</par>

<par>

<line> *r*ena*ão praticamente sozinh*, com *ouca *nfluênc*a do c*ité*io de "*DH". </line>

</par>

<par>

<line> Entretanto, is*o pode represe*tar a*enas que </line>

<line> as es*o*has *os fatores nã* se*am </line>

</par>

<par>

<line> representat*vas da* *o**ições de aglomeraç*o social do bairro. </line>

<line> *m des*nvol*imento deste estudo é a *eali*ação de novas simulaçõ*s e análises, </line>

<line> cons*d*rando as de*ais *ariáv*is u*ilizada* nos estud*s de Sangiorgio e P*risi (2020) na Itália </line>

<line> e Sar*ar (20*0) em Bangladesh, o *ue pode enriquecer a *ompreensão *o*re o pro*lema. </line>

</par>

<par>

<line> diss*, a doen*a ainda é muit* recent* e muitos *studos paralelos *stão </line>

</par>

<par>

<line> descobertas, p**e ser necessária a *ealização de novos est*dos </line>

</par>

<par>

<line> R*v. FS*, Teresina PI, v. 20, n. 1, art. 17, p. 336-355, jan. 2023 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. Arons*n, M. santo*, C. *. S. Gomes, R. S. Quintal </line>

</par>

<par>

<line> co* ou*ras var*áveis </line>

<line> o*, então, </line>

<line> *s*udar os **pactos das no*as descob*r*as nas va*iáveis já </line>

</par>

<par>

<line> util*zadas. </line>

</par>

<par>

<line> preciso **ss*lt*r que nas análi**s acima não for*m consi*era*as as </line>

</par>

<par>

<line> se*uintes variáveis: ocupaç*o do* leit*s *e UTI/*T*; ac*sso à respirado*es artificiais; análise </line>

<line> t**po*al dos dad*s e nem *s im*actos da subno*ifica*ão de ca*os, o *ue po*e alterar a o*de* </line>

<line> de critic*da*e dos bai*ros. </line>

<line> REFE*ÊNCIA* </line>

<line> GOM*S, C. F. S; COSTA, H. *. Pro*osta *o *so da visão prospectiva no proc*sso </line>

<line> multicritério de *eci*ão. Relatórios *e pesquisa em engenharia d* pr*dução, v. 13, n. 8, p. </line>

</par>

<par>

<line> Disponível </line>

</par>

<par>

<line> htt*://www.producao.uff.b*/c*nteudo/rpep/v*lu*e132013/RelP*sq_*13_2013_08.pdf *c*ss* </line>

<line> SANGI*RGIO, *; PARISI, F. A multicriteria appr*ac* for risk a*se*sment of Covid-19 in </line>

<line> ***a* *istr*c* lockdo*n. S*fety s*ienc*, v. 130, p. 104862, **20. *is**ní*el em: </line>

<line> https://pu*med.n*bi.*lm.nih.*ov/32536749/ Acesso e*: 01 out. 202*. </line>

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<line> SARKAR, S. K. COVI*-19 Susceptibilit* mapping </line>

<line> *sin* mul*icriteria evaluation. Disaster </line>

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<par>

<line> Medic*ne and Public Health Preparedne*s, v. 14, *, p. *21-537, 2020. D*sponív*l em: n. </line>

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<line> *ENÓRIO, F. *; DOS SANTOS, M; GOMES, C. *. S. Concepção do Método THOR e </line>

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<line> *ecessid*d* d* desenvolv*men*o de u*a plataform* computac*o*al em Python: possí*eis </line>

<line> aplicaçõ*s onte* e hoje. LABLEGGO. *019. Di*po*í*el *m: ht**s://**bleggo. org/arti*os- </line>

<line> thor Acesso e*: 01 out. 2*20. </line>

<line> GOMES, *. F. *. *HOR: um algoritmo híbrido *e apoio multicritério à *ecisã* pa*a </line>

<line> processos decisórios com alternativas discretas. 1999. *e*e. Doutora*o em *nge*haria </line>

<line> *e *ro*ução. Un*versidade Federal do Ri* de J*neir*, *io de Janei*o, 199*. </line>

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<line> MOL*AR, C. *nterpretable *achine learning:a g*i*e for making </line>

<line> black box model* </line>

</par>

<par>

<line> explainabl*. Canada: L*a**ub, 201*. </line>

</par>

<par>

<line> Como *eferenciar este Ar*igo, c**forme AB**: </line>

<line> *RONSON, D; SAN*OS, M; *OMES, C. F. S; QUI*TAL, R. S. Identificaç*o de Regiões Críticas </line>

</par>

<par>

<line> par* Orientação de Polí*i*as Públicas no Combate ao *ovid-19: Apoio De*isão *or M*io da à </line>

<line> I*teligência Art*ficial e do Método Multicr**é*i* T*or2. Rev. FSA, T*resi**, *. 20, n. 1, *rt. 17, p. </line>

</par>

<par>

<line> www4.fsanet.com.b*/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Identificação de **giões Críticas para Orientação de Políticas Públicas no C*m*ate *o Covid-19: </line>

</par>

<par>

<line> Contribuição do* Autores </line>

<line> *. santo* </line>

<line> R. S. *uintal </line>

</par>

<par>

<line> 1) *onc*pçã* e planejam*nt*. </line>

</par>

<par>

<line> 2) análise * *nterpretação d*s dados. </line>

</par>

<par>

<line> 3) elaboração do rasc*nho ou na r*visão crítica do conte*do. </line>

</par>

<par>

<line> *) **rticipação na apro*ação da v*rsão fin*l do manus*ri*o. </line>

</par>

<par>

<line> Re*. FSA, T*resina PI, v. 20, n. 1, *rt. 17, p. 336-355, jan. 2023 </line>

</par>

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</document>

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ISSN 1806-6356 (Impresso) e 2317-2983 (Eletrônico)

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