Data-driven predictive performance models for pandemic forecasting: systematic review protocol / Modelos de performance preditiva orientados por dados para previsão de pandemias: protocolo de revisão sistemática
DOI:
https://doi.org/10.9789/2175-5361.rpcfo.v18.14411Palavras-chave:
Pandemias, Previsão de danos, Algoritmos de previsão, Modelos de aprendizagem preditiva, Monitoramento epidemiológicoResumo
Objetivo: analisar os modelos e as métricas de performance preditiva orientada por dados desenvolvidas, validadas ou implementadas para previsão de pandemias em populações humanas. Métodos: protocolo de revisão sistemática, fundamentado no Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. A busca e seleção ocorrerão em sete base de dados. Serão incluídos estudos que apresentem modelos e métricas temporais capazes de prever pandemias. Dois revisores conduzirão o processo de elegibilidade. A qualidade metodológica será estimada pelo JBI Critical Appraisal Checklist for Studies. Ferramentas de gerenciamento e análise avançada de dados serão utilizados. Resultados: espera-se conhecer os modelos desenvolvidos e analisar suas métricas de desempenho como acurácia, sensibilidade e especificidade. Ainda, identificar padrões, tendências e lacunas que devem ser superadas. Considerações finais: as implicações podem abranger dimensões assistenciais, gerenciais, políticas, sociais e econômicas ao apoiar a tomada de decisão e subsidiar políticas públicas que geram respostas rápidas na previsão de emergências sanitárias.
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