Modelagem Bayesiana dos tempos entre extrapolações do número de internações hospitalares: associação entre queimadas de cana-de-açúcar e doenças respiratórias

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Sicchieri, Mayara Piani Luna da Silva
• 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: Bayesian models; Burning; Distribuição exponencial; Doenças respiratórias; Exponential distribution; Modelagem Bayesiana; Queimadas; Respiratory diseases; Tempo entre extrapolações; Times between peaks numbers of hospitalizations
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-25022013-151502/

As doenças respiratórias e a poluição do ar são temas de muitos trabalhos científicos, porém a relação entre doenças respiratórias e queimadas de cana-de-açúcar ainda é pouco estudada. A queima da palha da cana-de-açúcar é uma prática comum em grande parte do Estado de São Paulo, com especial destaque para os dados da região de Ribeirão Preto. Os focos de queimadas são detectados por satélites do CPTEC/INPE (Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) e neste trabalho consideramos o tempo entre dias de extrapolação do número de internações diárias. Neste trabalho introduzimos diferentes modelos estatísticos para analisar dados de focos de queimadas e suas relações com as internações por doenças respiratórias. Propomos novos modelos para analisar estes dados, na presença ou não da covariável, que representa o número de queimadas. Sob o enfoque Bayesiano, usando os diferentes modelos propostos, encontramos os sumários a posteriori de interesse utilizando métodos de simulação de Monte Carlo em Cadeias de Markov. Também usamos técnicas Bayesianas para discriminar os diferentes modelos. Para os dados da região de Ribeirão Preto, encontramos modelos que levam à obtenção das inferências a posteriori com grande precisão e vericamos que a presença da covariável nos traz um grande ganho na qualidade dos dados ajustados. Os resultados a posteriori nos sugerem evidências de uma relação entre as queimadas e o tempo entre as extrapolações do número de internações, ou seja, de que quando observamos um maior número de queimadas anteriores à extrapolação, também observamos que o tempo entre as extrapolações é menor.