Bancos de dados hierárquicos em inquéritos epidemiológicos

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Barbieri, Silvio Fernando
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Amostragem; Banco de Dados; Data Management; Disseminação; Dissemination Household Surveys; Entrada de Dados Conglomerados; Epi Info; Epidemiological Surveys; Hierarchical Makeview; Hierárquicos; Inquéritos Epidemiológicos; Makeview; Multi Level Data Entry; Multi Níveis; Sampling
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6132/tde-11092008-140644/

Introdução - A preocupação com a qualidade e disseminação dos dados em inquéritos é crescente no mundo. A integração entre banco de dados, planejamento da amostra, questionário e entrada de dados é fundamental para que resultados observados sejam válidos e precisos. A bibliografia pesquisada apontou que os inquéritos raramente produzem arquivos organizados, padronizados e prontos para disseminação, o que impossibilita estudar diferentes objetos de investigação com base em informações já coletadas. Objetivos - Implementar modelo hierárquico para entrada de dados em inquéritos epidemiológicos. Métodos - Foi utilizada a UML (Linguagem de Modelagem Unificada) para o projeto lógico e o Makeview do Epi Info para obtenção das estruturas de dados. Os testes foram feitos em um setor censitário do inquérito Acesso a Medicamentos - FAPESP. A documentação foi gerada no Makeview com ajuda de uma macro do Excel. Resultados - O modelo permite criar arquivos relacionais flexíveis, conforme a necessidade do objeto de estudo, com unidades estatísticas escolhidas dentre os 4 níveis hierárquicos: setor censitário, domicílios, indivíduos e questões específicas. Conclusão - A possibilidade de criar infinitas visões sobre os dados representa um avanço em comparação com o modelo plano. Deve ser usado como padrão em inquéritos epidemiológicos, pois permite estudar o efeito de conglomeração das unidades de análise, além de viabilizar a disseminação com dados organizados. O Epi Info pode ser usado para implementar modelos hierárquicos que considerem as variáveis do plano amostral.