Avaliaçäo do método geoestatístico no estudo da distribuiçäo espacial da hepatite A

• Autor(a) principal: Medronho, Roberto de Andrade
• Data de Publicação: 1999
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da FIOCRUZ (ARCA)
• Texto Completo: https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/4532
• topic: Hepatite A; Distribuição espacial; Análise estatística; Hepatitis A; Demography; Map; Statistical Analysis; Models, Anatomic; Hepatite A; Demografia; Mapa; Análise Estatística; Modelos Anatômicos

Esta tese avalia o uso das técnicas geoestatísticas para a análise, modelagem e estimativa espacial no campo da Epidemiologia. Para tal, foram analisadas 410 crianças menores de 10 anos residentes nos setores censitários 111 e 112 do segundo distrito do município de Duque de Caxias, Rio de Janeiro, Brasil, que participaram de um inquérito soroepidemiológico para hepatite A. A soroprevalência global de anticorpos contra o vírus da hepatite A foi de 24,6%, sendo maior no setor 112 que no setor 111 (29,5% vs. 18,1% - p < 0,008). A variografia mostrou de forma consistente eixos de maior continuidade espacial (anisotropia geométrica) da soroprevalência para cada um dos setores, que coincidiram com características geo-ambientais e urbanas propícias à propagação da hepatite A, sugerindo formas distintas de propagação nos setores. Além disso, detectou também o fenômeno de hole effect. Foram construídos três modelos para cada setor (omnnidirecional, com correção da anisotropia geométrica e com correção do hole effect). O procedimento de estimativa espacial usado foi o da krigagem indicadora, resultando em mapas distintos segundo o tipo de modelo aplicado, sendo que as correções da anisotropia geométrica e do hole effect produziram mapas mais consistentes com a distribuição espacial do fenômeno. Os diferentes modelos foram avaliados através do procedimento de validação cruzada. O resultado obtido pela validação cruzada para cada modelo foi discretizado em diversos pontos de corte, construindo-se curvas ROC (Receiver Operator Characteristic) para cada modelo. Estas curvas não mostraram diferença significativa entre os modelos. Identificou-se também o ponto de corte que continha um equilíbrio entre as melhores sensibilidade e especificidade conjuntas de cada modelo, mensurando-se a proporção de casos classificados corretamente neste ponto, para o qual observou-se que o ajuste dos modelos não foi satisfatório. Este estudo discute algumas vantagens que podem ser obtidas através da utilização de técnicas de análise geoestatística à área de Epidemiologia, onde sua incorporação é ainda incipiente, assim como possíveis limitações para seu uso.