Estimativas bayesianas da taxa de letalidade do infarto agudo do miocárdio

• Main Author: Fernanda Rodrigues Vargas
• Publication Date: 2013
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da UFMG
• Download full: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-98KHRK
• topic: Epidemiologia espacial; MCMC; INLA; Estatística espacial; Mapeamento de doenças; Estatistica

A análise da distribuição geográca da incidência de uma doença e sua relação com fatores de risco são fontes de informações relevantes nos estudos epidemiológicos e de saúde pública, porque sugerem hipóteses que conduzem à investigação e monitoramento das possíveis causas da doença. No mapeamento de doenças os métodos Bayesianos são amplamente usados, principalmente pela possibilidade de adotar uma estrutura hierárquica para a modelagem dos dados. O propósito desta dissertação é estimar a letalidade por infarto agudo do miocárdio (IAM) nas microrregiões brasileiras. Como os infartos são poucos nas microrregiões pequenas a letalidade acaba sendo mal estimada nestes casos. Assim, procuramos estudar conjuntamente outro fenômeno associado com a letalidade, a internação por IAM. Este fenômeno é mais comum e isto permite que o modelo Bayesiano use esta informação para estimar melhor a letalidade. Deste modo, neste trabalho analisamos conjuntamente os dados de internação e letalidade por IAM das microrregiões brasileiras. Para isso utilizou-se o modelo componente compartilhado proposto por Knorr-Held e Best (2001) especicado por uma nova formulação aqui proposta, avaliada e validada através de um estudo de simulação. Usamos o método INLA (Integrated Nested Laplace Approximations ) para estimar o modelo. As estimativas suavizadas para a letalidade diminuíram o efeito das utuações aleatórias não associadas ao risco, tornando perceptíveis as microrregiões com estimativas acima da média nacional. Além disso, vericamos que a relação entre a letalidade e a taxa de internação não é linear, havendo uma dependência da variabilidade entre a letalidade e ologaritmo da taxa de internação.