Estudo da prevalência da tuberculose: uso de métodos bayesianos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2003 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista brasileira de epidemiologia (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-790X2003000400012 |
Resumo: | Neste artigo, apresentamos estimadores bayesianos para a prevalência de tuberculose usando métodos computacionais de simulação de amostras da distribuição a posteriori de interesse. Em especial, consideramos o uso do amostrador de Gibbs para simular amostras da distribuição a posteriori, e daí encontramos, em uma forma simples, inferências precisas para a prevalência de tuberculose. Em uma aplicação, analisamos os resultados do exame de Rx do tórax no diagnóstico da tuberculose. Com essa aplicação, verificamos que os estimadores bayesianos são simples de se obter e apresentam grande precisão. O uso de métodos computacionais para simulação de amostras como o caso do amostrador de Gibbs tem sido recentemente muito utilizado para análise bayesiana de modelos em bioestatística. Essas técnicas de simulação usando o amostrador de Gibbs são facilmente implementadas e não exigem muito conhecimento computacional, podendo ser programadas em qualquer software disponível. Além disso, essas técnicas podem ser consideradas para o estudo da prevalência de outras doenças. |
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Estudo da prevalência da tuberculose: uso de métodos bayesianosPrevalência de tuberculoseAnálise bayesianaAmostrador de GibbsNeste artigo, apresentamos estimadores bayesianos para a prevalência de tuberculose usando métodos computacionais de simulação de amostras da distribuição a posteriori de interesse. Em especial, consideramos o uso do amostrador de Gibbs para simular amostras da distribuição a posteriori, e daí encontramos, em uma forma simples, inferências precisas para a prevalência de tuberculose. Em uma aplicação, analisamos os resultados do exame de Rx do tórax no diagnóstico da tuberculose. Com essa aplicação, verificamos que os estimadores bayesianos são simples de se obter e apresentam grande precisão. O uso de métodos computacionais para simulação de amostras como o caso do amostrador de Gibbs tem sido recentemente muito utilizado para análise bayesiana de modelos em bioestatística. Essas técnicas de simulação usando o amostrador de Gibbs são facilmente implementadas e não exigem muito conhecimento computacional, podendo ser programadas em qualquer software disponível. Além disso, essas técnicas podem ser consideradas para o estudo da prevalência de outras doenças.Associação Brasileira de Saúde Coletiva2003-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-790X2003000400012Revista Brasileira de Epidemiologia v.6 n.4 2003reponame:Revista brasileira de epidemiologia (Online)instname:Associação Brasileira de Saúde Coletiva (ABRASCO)instacron:ABRASCO10.1590/S1415-790X2003000400012info:eu-repo/semantics/openAccessAchcar,Jorge AlbertoRuffino Netto,Antoniopor2005-04-05T00:00:00Zoai:scielo:S1415-790X2003000400012Revistahttp://www.scielo.br/rbepidhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||revbrepi@usp.br1980-54971415-790Xopendoar:2005-04-05T00:00Revista brasileira de epidemiologia (Online) - Associação Brasileira de Saúde Coletiva (ABRASCO)false |
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