COBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASIL
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | , , , , , , |
Tipo de documento: | Conjunto de dados |
Título da fonte: | SciELO Data |
Texto Completo: | https://doi.org/10.48331/scielodata.WOBQEI |
Resumo: | The data are initially intended to demonstrate vaccination coverage in children under one year of age in the State of Minas Gerais, according to year (2015-2020). These data were taken from secondary databases, through the Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS). Subsequently, through an analytical-ecological study of time series, the Prais-Winsten autoregressive model was used for trend analysis. The annual average percentage change (Annual Percent Change – APC) was also calculated for each dependent variable analyzed. The 95% confidence intervals (95%CI) of the APC measurements were also calculated. For the entire analytical procedure, a significance level of 5% was adopted. Thus, it was possible to verify which Regional Health Managements/Superintendencies had an increasing, stationary or decreasing trend for each of the immunobiologicals studied. Os dados possuem inicialmente a finalidade de demonstrar as coberturas vacinais em crianças menores de um ano no Estado de Minas Gerais, segundo ano (2015-2020). Estes dados foram retirados de bases secundárias, através do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS). Posteriormente, através de um estudo analítico-ecológico de série temporal, foi empregado o modelo auto-regressivo de Prais-Winsten para análises de tendência. Realizou-se, também, o cálculo da variação percentual média anual (Annual Percent Change – APC) para cada variável dependente analisada. Calculou-se, ainda, os intervalos de confiança 95% (IC95%) das medidas de APC. Para todo o procedimento analítico adotou-se o nível de significância de 5%. Assim, foi possível verificar quais Gerências/Superintendências Regionais de Saúde estavam com tendência crescente, estacionária ou decrescente para cada um dos imunobiológicos estudados. |
id |
SCI-2_ad778a7c38809ef5eef2dbaecd63ca89 |
---|---|
oai_identifier_str |
doi:10.48331/scielodata.WOBQEI |
network_acronym_str |
SCI-2 |
network_name_str |
SciELO Data |
repository_id_str |
|
spelling |
https://doi.org/10.48331/scielodata.WOBQEIFonseca Almeida Souza, JanainaPhilipe Rodrigues da Silva, ThalesMoreira Ribeiro da Silva, TérciaDourado Amaral, CarolinaEliane Nobre Ribeiro, EliceMendes Vimieiro, AlineMartho Moura de Oliveira, MayraPenido Matozinhos, FernandaCOBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASILSciELO DataThe data are initially intended to demonstrate vaccination coverage in children under one year of age in the State of Minas Gerais, according to year (2015-2020). These data were taken from secondary databases, through the Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS). Subsequently, through an analytical-ecological study of time series, the Prais-Winsten autoregressive model was used for trend analysis. The annual average percentage change (Annual Percent Change – APC) was also calculated for each dependent variable analyzed. The 95% confidence intervals (95%CI) of the APC measurements were also calculated. For the entire analytical procedure, a significance level of 5% was adopted. Thus, it was possible to verify which Regional Health Managements/Superintendencies had an increasing, stationary or decreasing trend for each of the immunobiologicals studied. Os dados possuem inicialmente a finalidade de demonstrar as coberturas vacinais em crianças menores de um ano no Estado de Minas Gerais, segundo ano (2015-2020). Estes dados foram retirados de bases secundárias, através do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS). Posteriormente, através de um estudo analítico-ecológico de série temporal, foi empregado o modelo auto-regressivo de Prais-Winsten para análises de tendência. Realizou-se, também, o cálculo da variação percentual média anual (Annual Percent Change – APC) para cada variável dependente analisada. Calculou-se, ainda, os intervalos de confiança 95% (IC95%) das medidas de APC. Para todo o procedimento analítico adotou-se o nível de significância de 5%. Assim, foi possível verificar quais Gerências/Superintendências Regionais de Saúde estavam com tendência crescente, estacionária ou decrescente para cada um dos imunobiológicos estudados.2022-07-19info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0Medicine, Health and Life SciencesVacinação; Crianças; Programa Nacional de Imunização; Cobertura Vacinal.Cobertura Vacinalinfo:eu-repo/semantics/datasetinfo:eu-repo/semantics/datasetinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionDatasetreponame:SciELO Datainstname:Scientific Electronic Library Online (SCIELO)instacron:SCIRepositório de Dados de PesquisaONGhttps://data.scielo.org/oai/requestdata@scielo.orgopendoar:2024-04-11T06:11:30SciELO Data - Scientific Electronic Library Online (SCIELO)falsedoi:10.48331/scielodata.WOBQEI |
dc.title.none.fl_str_mv |
COBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASIL |
title |
COBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASIL |
spellingShingle |
COBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASIL Fonseca Almeida Souza, Janaina Medicine, Health and Life Sciences Vacinação; Crianças; Programa Nacional de Imunização; Cobertura Vacinal. Cobertura Vacinal |
title_short |
COBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASIL |
title_full |
COBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASIL |
title_fullStr |
COBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASIL |
title_full_unstemmed |
COBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASIL |
title_sort |
COBERTURA VACINAL E ANÁLISE DE TENDÊNCIA EM CRIANÇAS MENORES DE UM ANO NO ESTADO DE MINAS GERAIS, BRASIL |
author |
Fonseca Almeida Souza, Janaina |
author_facet |
Fonseca Almeida Souza, Janaina Philipe Rodrigues da Silva, Thales Moreira Ribeiro da Silva, Tércia Dourado Amaral, Carolina Eliane Nobre Ribeiro, Elice Mendes Vimieiro, Aline Martho Moura de Oliveira, Mayra Penido Matozinhos, Fernanda |
author_role |
author |
author2 |
Philipe Rodrigues da Silva, Thales Moreira Ribeiro da Silva, Tércia Dourado Amaral, Carolina Eliane Nobre Ribeiro, Elice Mendes Vimieiro, Aline Martho Moura de Oliveira, Mayra Penido Matozinhos, Fernanda |
author2_role |
author author author author author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Fonseca Almeida Souza, Janaina Philipe Rodrigues da Silva, Thales Moreira Ribeiro da Silva, Tércia Dourado Amaral, Carolina Eliane Nobre Ribeiro, Elice Mendes Vimieiro, Aline Martho Moura de Oliveira, Mayra Penido Matozinhos, Fernanda |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Medicine, Health and Life Sciences Vacinação; Crianças; Programa Nacional de Imunização; Cobertura Vacinal. Cobertura Vacinal |
topic |
Medicine, Health and Life Sciences Vacinação; Crianças; Programa Nacional de Imunização; Cobertura Vacinal. Cobertura Vacinal |
description |
The data are initially intended to demonstrate vaccination coverage in children under one year of age in the State of Minas Gerais, according to year (2015-2020). These data were taken from secondary databases, through the Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS). Subsequently, through an analytical-ecological study of time series, the Prais-Winsten autoregressive model was used for trend analysis. The annual average percentage change (Annual Percent Change – APC) was also calculated for each dependent variable analyzed. The 95% confidence intervals (95%CI) of the APC measurements were also calculated. For the entire analytical procedure, a significance level of 5% was adopted. Thus, it was possible to verify which Regional Health Managements/Superintendencies had an increasing, stationary or decreasing trend for each of the immunobiologicals studied. Os dados possuem inicialmente a finalidade de demonstrar as coberturas vacinais em crianças menores de um ano no Estado de Minas Gerais, segundo ano (2015-2020). Estes dados foram retirados de bases secundárias, através do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS). Posteriormente, através de um estudo analítico-ecológico de série temporal, foi empregado o modelo auto-regressivo de Prais-Winsten para análises de tendência. Realizou-se, também, o cálculo da variação percentual média anual (Annual Percent Change – APC) para cada variável dependente analisada. Calculou-se, ainda, os intervalos de confiança 95% (IC95%) das medidas de APC. Para todo o procedimento analítico adotou-se o nível de significância de 5%. Assim, foi possível verificar quais Gerências/Superintendências Regionais de Saúde estavam com tendência crescente, estacionária ou decrescente para cada um dos imunobiológicos estudados. |
publishDate |
2022 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2022-07-19 |
dc.type.openaire.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/dataset |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/dataset |
format |
dataset |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.url.fl_str_mv |
https://doi.org/10.48331/scielodata.WOBQEI |
url |
https://doi.org/10.48331/scielodata.WOBQEI |
dc.rights.openaire.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
dc.format.none.fl_str_mv |
Dataset |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
SciELO Data |
publisher.none.fl_str_mv |
SciELO Data |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SciELO Data instname:Scientific Electronic Library Online (SCIELO) instacron:SCI |
instname_str |
Scientific Electronic Library Online (SCIELO) |
instacron_str |
SCI |
institution |
SCI |
reponame_str |
SciELO Data |
collection |
SciELO Data |
repository.name.fl_str_mv |
SciELO Data - Scientific Electronic Library Online (SCIELO) |
repository.mail.fl_str_mv |
data@scielo.org |
_version_ |
1797042024715649024 |