Análise de Séries Temporiais Hierárquicas para Previsão da Taxa de Mortalidade por Suicídio no RN

Descrição

A aplicação da estatística moderna em problemas de saúde pública sensíveis exige o abandono de modelos isolados em favor de estruturas que respeitem a complexidade intrínseca dos dados epidemiológicos. No estado do Rio Grande do Norte (RN), a vigilância do suicídio carece de ferramentas preditivas que garantam a coerência entre diferentes níveis de agregação. Este projeto propõe o emprego de Séries Temporais Hierárquicas (STH) para analisar a taxa de mortalidade por suicídio no período de 2006 a 2023. A inovação metodológica reside na aplicação de técnicas de reconciliação de previsões via MinT (Trace Minimization), permitindo que as projeções para subgrupos demográficos sejam matematicamente consistentes com o total estadual. A integração desta pesquisa ao ensino de graduação no Centro de Ciências Exatas e da Terra (CCET/UFRN) visa não apenas qualificar o corpo discente em modelos de alta complexidade, mas gerar um modelo preditivo que sirva de benchmark para a gestão de saúde mental no Nordeste, convertendo dados brutos em inteligência estratégica para a tomada de decisão.