Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Achcar, Angela |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-29032017-163818/
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Resumo: |
A tuberculose continua sendo um problema de saúde publica, apesar dos avanços científicos, da evolução do tratamento e da descoberta de vacina. O presente estudo tem como intuito descrever a distribuição temporal da doença para os casos novos notificados nos municípios com mais de 200.000 habitantes no Estado de São Paulo (centros regionais), no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2013, além de identificar algumas covariáveis socioeconômicas, demográficas e de saúde, que podem estar associadas com a doença e utilizar estas variáveis em diferentes modelos estatísticos para serem usados na previsão mensal de novos casos reportados no SINAN (Sistema de Informação de Agravos de Notificação). Alguns modelos estatísticos especiais foram utilizados na análise dos dados: modelos de regressão linear múltipla para os dados agrupados de contagem para todas as cidades ou cidades individuais transformados para uma escala logarítmica ou para as taxas de novos casos de tuberculose para todas as cidades nos 60 meses de acompanhamento e modelos de regressão de Poisson para dados de contagem. As inferências de interesse foram obtidas sob uma abordagem clássica e bayesiana e sob diferentes estruturas para as covariáveis e efeitos aleatórios que capturam a possível dependência das contagens de tuberculose nos 60 meses de acompanhamento. As previsões obtidas pelos modelos são comparadas com os dados reais para a procura de melhores modelos para serem ajustados pelos dados. |
