Utilização da modelagem inteiramente bayesiana na detecção de padrões de variação de risco relativo de mortalidade infantil no Rio Grande do Sul, Brasil
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Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Cadernos de Saúde Pública |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X2009000700008 |
Resumo: | Neste artigo são analisados os fatores possivelmente associados à mortalidade infantil nos 496 municípios do Rio Grande do Sul, Brasil, com base em dados acumuladas entre os anos de 2001 a 2004, obtidos pela análise de regressão utilizando modelagem inteiramente bayesiana como alternativa para superar a autocorrelação espacial e a instabilidade dos estimadores clássicos, como a taxa bruta e a SMR (Standardised Mortality Ratio). Foram comparadas diferentes especificações de componente espacial e covariáveis, provenientes dos blocos do Índice de Desenvolvimento Sócio-econômico da Fundação de Economia e Estatística (IDESE/FEE-2003). Verificou-se que o modelo que utiliza a estrutura espacial além da covariável educação apresenta melhor desempenho, quando comparado pelo critério DIC (Deviance Information Criterion). Comparando as estimativas das SMR com os riscos relativos obtidos pela modelagem inteiramente bayesiana, foi possível observar um ganho substancial na interpretação e na detecção de padrões de variação do risco de mortalidade infantil nos municípios do Rio Grande do Sul ao utilizar essa modelagem. A região da Serra Gaúcha destacou-se com baixo risco relativo e estimativas muito homogêneas. |
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Utilização da modelagem inteiramente bayesiana na detecção de padrões de variação de risco relativo de mortalidade infantil no Rio Grande do Sul, BrasilMortalidade InfantilAnálise EstatísticaMedição de RiscoNeste artigo são analisados os fatores possivelmente associados à mortalidade infantil nos 496 municípios do Rio Grande do Sul, Brasil, com base em dados acumuladas entre os anos de 2001 a 2004, obtidos pela análise de regressão utilizando modelagem inteiramente bayesiana como alternativa para superar a autocorrelação espacial e a instabilidade dos estimadores clássicos, como a taxa bruta e a SMR (Standardised Mortality Ratio). Foram comparadas diferentes especificações de componente espacial e covariáveis, provenientes dos blocos do Índice de Desenvolvimento Sócio-econômico da Fundação de Economia e Estatística (IDESE/FEE-2003). Verificou-se que o modelo que utiliza a estrutura espacial além da covariável educação apresenta melhor desempenho, quando comparado pelo critério DIC (Deviance Information Criterion). Comparando as estimativas das SMR com os riscos relativos obtidos pela modelagem inteiramente bayesiana, foi possível observar um ganho substancial na interpretação e na detecção de padrões de variação do risco de mortalidade infantil nos municípios do Rio Grande do Sul ao utilizar essa modelagem. A região da Serra Gaúcha destacou-se com baixo risco relativo e estimativas muito homogêneas.Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz2009-07-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X2009000700008Cadernos de Saúde Pública v.25 n.7 2009reponame:Cadernos de Saúde Públicainstname:Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)instacron:FIOCRUZ10.1590/S0102-311X2009000700008info:eu-repo/semantics/openAccessKato,Sérgio KakutaVieira,Diego de MatosFachel,Jandyra Maria Guimarãespor2009-06-25T00:00:00Zoai:scielo:S0102-311X2009000700008Revistahttp://cadernos.ensp.fiocruz.br/csp/https://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpcadernos@ensp.fiocruz.br||cadernos@ensp.fiocruz.br1678-44640102-311Xopendoar:2009-06-25T00:00Cadernos de Saúde Pública - Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)false |
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