Ciências da Saúde

As coberturas de óbitos são referentes ao percentual de óbitos, de uma dada região, que foram registrados. Este trabalho tem como objetivo apresentar um modelo de perdição para o cálculo das coberturas de óbitos para as regiões do Nordeste, regiões estas, onde os dados sofrem com o subregistro de óbitos. As técnicas atualmente disponíveis para o cálculo de coberturas de óbitos, necessitam que o pesquisador entenda sobre o comportamento da mortalidade da região onde está se querendo calcular as coberturas, sendo dessa forma um pouco subjetivas. O modelo proposto trata-se de um modelo parcimonioso, que utiliza apenas duas variáveis educacionais para a predição das coberturas. Para o ajustamento do modelo foi utilizado Modelos Lineares Generalizados.

Neste trabalho desenvolvemos um procedimento Bayesiano baseado em métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC) para um modelo de regressão semi--paramétrico com dados censurados. Além disso, são consideradas técnicas de diagnóstico baseado na divergência de Kullback-Leibler. A metodologia é ilustrada com um conjunto de dados reais.

Este trabalho apresenta um estudo exploratório para a determinação de escalas relacionadas às capacidades de autocuidado de idosos. A amostra consistiu em idosos inscritos no programa “A Enfermagem na Assistência à Saúde do Idoso e seus Cuidadores” da Universidade Federal Fluminense - EASIC/UFF. A pesquisa, iniciada em agosto de 2008, teve duração de um ano e foi feita por meio de entrevistas com perguntas fechadas contidas na Escala de Autocuidado de ASA-A, validada por Silva [1]. O instrumento foi aplicado no momento da consulta agendada para os 48 idosos saudáveis e/ou portadores de doenças crônicas degenerativas (exceto demências). Cada um dos 24 itens deste questionário admite respostas em uma escala Likert. Estes dizem respeito à: disponibilidade, vontade e condições dos idosos em modificarem as suas vidas, e ainda permitem avaliar os cuidados com a alimentação, higiene e peso, além de outras características. Para melhor caracterização dos idosos, também foram incluídas informações sobre gênero, idade, escolaridade e estado civil.

A Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) é muito importante para avaliar a qualidade de vida de uma população. A partir das informações do Ministério da Saúde (MS) provenientes do Sistema de Informação de Nascidos Vivos (SINASC) e do Sistema de Informações de Mortalidade (SIM) foi possível verificar como diversos fatores, como biológicos, socioeconômicos e assistenciais, estão relacionados à mortalidade de crianças no primeiro ano de vida. Assim, técnicas de Análise Multivariada e Redes Neurais foram utilizadas com o objetivo de prever o óbito (ou não) da criança no primeiro ano de vida a partir da Declaração de Nascido Vivo (DN). Em seguida essas duas metodologias foram comparadas quanto à sua eficácia na previsão dos óbitos.

Palavras-chave: Mortalidade Infantil, Análise Multivariada, Redes Neurais.

O primeiro objetivo foi avaliar, a partir de estudo de simulação, o efeito de três diferentes prioris objetivas e diferentes tamanhos amostrais sobre a probabilidade de cobertura e amplitude dos intervalos de credibilidade e o segundo foi avaliar foi avaliar o efeito dessas mesmas prioris objetivas, da técnica de estratificação da população e de diferentes tamanhos amostrais sobre a performance dos parâmetros de desempenho de múltiplos testes diagnósticos na ausência de padrão ouro, considerando dois e seis testes e duas estruturas para o modelo: primeira, o modelo de Hui e Walter com diferentes taxas de prevalências mas com sensibildades e especificidades semelhantes entre os estratos e segunda, uma extensão a este modelo considerando todos os parâmetros tais como taxas de prevalências, sensibilidades e especificidades diferentes entre os estratos, ambas estruturas consideramos quatro diferentes tamanhos de amostras (n=[50, 100, 500, 1000]) e três diferentes configurações para a taxas de prevalências nos estratos. No primeiro estudo observamos de forma geral, comportamento semelhante dos intervalos de credibilidade USUAL para qualquer valor de theta no intervalo [0,1]$ e amostras grandes (n > 500) para as três prioris, mas para amostras menores $(n < 200) a priori de Jeffreyes apresentou melhor desempenho nos limites de theta e pior nos valores intermediários. No segundo estudo, observamos para o modelo com dois testes e estrutura sem estratificação da população que o aumento do tamanho amostral aumenta a acurácia das estimativas. Considerando o modelo com estrutura estratificada (V=3) quando somente as taxas de prevalências são diferentes entre os estratos, encontramos estimativas mais precisas mesmo para amostras menores. Enquanto que para o segundo modelo, com prevalências, sensibilidades e especificidades diferentes entre os estratos encontramos estimativas mais precisas para amostras maiores, sendo a sensibildade mais acurada nos estratos com maior prevalência e a especificidade nos estratos com menor taxa de prevalência. Para todos os casos particulares a priori de Jeffreys apresentou melhor performance. Concluímos portanto que, para grandes amostras (n> 500) a segunda estrutura de modelo parece ser uma boa alternativa para avaliar a performance de múltiplos testes diagnósticos na ausência de padrão ouro a partir da priori de Jeffreys, principalmente por este estar mais próximo da realiadade do que a primeira (suposição do modelo de Hui e Walter), no entanto, devemos tomar muito cuidado naqueles estratos com taxa de prevalência próximas de 0 ou 1. Para amostras menores (n< 200) sugerimos o uso de prioris informativas. Taxas de prevalências próximas de 50% temos boas estimativas para qualquer tamanho amostral e modelos (dois ou seis testes e estratificado ou não estratificado).

Neste trabalho abordaremos o problema da dengue, onde estudaremos a dinâmica da transmissão da dengue na população humana juntamente com a dinâmica da transmissão na população de mosquitos. Porém a dinâmica de população de seres vivos tem tendências viciadas, mas também componentes imprevisíveis devida à complexidade e variabilidade das condições do ambiente. Por isso utilizaremos modelos baseados em equações diferenciais estocásticas para o seu estudo. O objetivo deste estudo é utilizar modelos estocásticos de previsão climática combinados (modelos híbridos), que permitam captar o comportamento de séries temporais de temperatura do ar e umidade relativa do ar, auxiliando nas projeções para a realização de prognósticos climáticos em escala sazonal. Os métodos utilizados são realizados e avaliados através de simulações estocásticas. Nesta etapa do trabalho, é determinado um modelo composto para se fazer previsões climáticas, que consiste na agregação de resultados obtidos por métodos estocásticos. Desta forma, geram-se modelos alimentados com previsões climáticas estocásticas que permitem predizer o comportamento de risco de transmissão da dengue no Brasil, em função das variações climáticas e ambientais. Desta forma, tornam-se possivel propor soluções e balizar o planejamento e a execução de medidas adequadas e oportunas que permitam uma melhor interpretação sobre os determinantes e condicionantes do processo. Com a obtenção destes resultados é possível subsidiar políticas de planejamento de ações em saúde pública nas diversas regiões do Brasil que proporcionem à população melhor qualidade de vida e redução das desigualdades existentes nas diversas microrregiões.

A Pesquisa Especial de Tabagismo – PETab foi uma pesquisa suplementar da PNAD 2008, utilizando toda a estrutura amostral dessa pesquisa. Uma característica restritiva importante dessa investigação foi a necessidade de entrevistar a própria pessoa selecionada para a pesquisa, em contraposição à forma usual da PNAD, que admite que as informações sejam fornecidas por outra pessoa moradora no domicílio.
Em função dessa restrição, a PETab foi realizada em uma subamostra da amostra de domicílios da PNAD e, em cada domicílio dessa subamostra, foi selecionado um morador de 15 anos ou mais de idade para responder às questões sobre tabagismo.
Dessa forma, a amostra da PETab foi uma amostra probabilística de pessoas de 15 anos ou mais de idade, obtida em quatro estágios de seleção, que toma por base a amostra da PNAD nos três primeiros estágios.
Os fatores de expansão ou pesos amostrais, para a PETab foram calculados em três etapas, considerando: a probabilidade de seleção; os ajustes pela não-resposta e os ajustes para calibração dos totais estimados pelas estimativas provenientes da PNAD.
Para cada célula das tabelas com as estimativas da PETab foi estimado o cv, e a média desses cvs ficou em 7,8%. Também foi efetuada uma avaliação da qualidade do plano tabular com o auxílio do programa Índice de Qualidade de Tabelas – ou IQT – que avalia a qualidade mediante fatores calculados a partir da precisão de suas estimativas. O resultado desta avaliação é uma nota que varia de 0 a 10, quanto maior a nota, melhor a precisão das estimativas. A nota final para o plano tabular da PETab foi de 9,6.
Este trabalho descreve os estudos realizados para dimensionamento da amostra para a pesquisa que investigou o tema tabagismo e o plano amostral escolhido.

Motivados pelos dados fornecidos do Hospital Municipal de Maringá Dra. Thelma Villanova Kasprowicz, que apresenta os tempos de internação dos pacientes, utilizamos de técnicas de análise de sobrevivência para solucionar problemas encontrados com estes tempos.
Assim, um estudo sobre o tempo de internação dos pacientes é de suma importância
para o município, uma vez que, através do mesmo se faz possível uma melhor administração dos recursos no hospital.
Neste estudo buscamos técnicas para, além de modelar os tempos, incluir covariáveis
que, de alguma forma, influenciassem nos tempos de internação finais.
Dentro deste contexto, a utilização do modelo Weibull, com e sem covariáveis, parece
ser adequada para modelar os tempos de internação dos pacientes do hospital mencionado.

O homem vem acompanhando na história do planeta mudanças climáticas provocadas pelo aquecimento global. Tais mudanças ocorrem obviamente na temperatura, como também no nível de chuva, etc.
Para estimar o impacto de mudanças climáticas na incidência de leptospirose, cuja relação com o regime de chuvas é conhecida, propomos avaliar cenários diversos quanto ao padrão de pluviosidade, verificando o impacto na ocorrência da doença.
Para gerar os diferentes cenários de chuva, algumas características devem ser contempladas: estrutura temporal e valores extremos. Os cenários pessimistas devem apresentar maior probabilidade de eventos com nível e variabilidade de chuva acima do atual.
A média diária da série histórica de precipitação de 1996 a 2006 foi utilizada como linha de base. A distribuição Gama foi usada para obtermos os cenários e a escolha dos parâmetros se deu utilizando a linha de base como média da distribuição, e controlando a variância fixado um valor do coeficiente de variação (CV).
Foram geradas 2000 amostras para a série diária de precipitação com coeficientes de variação de 1 a 4, e os critérios de escolha do CV que melhor representaria a realidade foram testes comparação de média (teste t) e variância (teste F). Verificamos que com CV=1,8 o método de simulação proposto foi eficiente para representar a série observada.
A segunda etapa foi, com base em um modelo aditivo generalizado relacionando os casos de leptospirose com as variáveis climáticas, e no aumento percentual médio da pluviosidade, estimar o número de casos para cada cenário. Para o cenário com aumento médio de 20% na pluviosidade obtivemos quantil 99% máximo de 32 casos em uma única semana.

O modelo fatorial dinâmico cujos fatores seguem um modelo auto-regressivo é
utilizado para analisar a associação entre séries climáticas e séries de internação por problemas pulmonares. As séries consideradas foram taxa de internação por tuberculose, taxa de internação por problemas pulmonares, temperatura mínima, índice pluviométrico e umidade relativa mínima na cidade de São Paulo no período de Janeiro de 1998 a Setembro de 2009. Para os dados analisados, foram identificados dois fatores. O primeiro fator associa positivamente as taxas de internação por tuberculose e problemas pulmonares e negativamente com a umidade relativa mínima, o segundo fator associa a taxa de internação por problemas pulmonares com as séries de temperatura mínima, índices pluviométricos e umidade relativa mínima.