Identificação e descrição de grupos de risco de crianças nunca vacinadas em países de baixa e média renda por meio de árvores de decisão
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca |
Texto Completo: | http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/9219 |
Resumo: | A fim de “não deixar ninguém para trás”, a Agenda de Imunização 2030 tem como meta a redução de desigualdades em vacinação. Árvores de decisão são métodos estatísticos robustos que podem ser usadas para identificar grupos de risco de não vacinação entre crianças – denominadas crianças dose zero – em países de baixa e média renda (PBMR). Árvores de classificação e regressão (CART, em inglês) foram criadas para 92 PBMRs e para todos os países combinados usando dados de inquéritos Demographic and Health Surveys (DHS) e Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS) a fim de identificar grupos de risco de dose zero entre crianças de 12 a 23 meses. Os grupos de risco identificados foram caracterizados em termos de riqueza, educação da mãe, local de residência e sexo. Três grupos de risco foram identificados e aquele com a maior prevalência de dose zero (42%) representava 4% de todas as crianças, mas correspondia a uma dentre cada quatro crianças dose zero. Este grupo foi composto por crianças cujas mães não receberam nenhuma dose da vacina antitetânica, não fizeram pré-natal e cujo parto não foi realizado em uma unidade de saúde. Quanto maior a prevalência de dose zero em um grupo, mais pobres, rurais e com mães menos instruídas eram as crianças desse grupo. As árvores nacionais apresentaram um resultado semelhante. Existe uma oportunidade de melhor integração entre estes serviços para que os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável possam ser alcançados. As árvores de decisão se mostraram uma técnica promissora para identificação de grupos de risco na pesquisa epidemiológica. |
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2023-03-31T20:33:28Z2023-03-31T20:33:28Z2021-02-26SANTOS, Thiago Melo. Identificação e descrição de grupos de risco de crianças nunca vacinadas em países de baixa e média renda por meio de árvores de decisão. 2021. Dissertação (Mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia, Faculdade de Medicina, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2021.http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/9219A fim de “não deixar ninguém para trás”, a Agenda de Imunização 2030 tem como meta a redução de desigualdades em vacinação. Árvores de decisão são métodos estatísticos robustos que podem ser usadas para identificar grupos de risco de não vacinação entre crianças – denominadas crianças dose zero – em países de baixa e média renda (PBMR). Árvores de classificação e regressão (CART, em inglês) foram criadas para 92 PBMRs e para todos os países combinados usando dados de inquéritos Demographic and Health Surveys (DHS) e Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS) a fim de identificar grupos de risco de dose zero entre crianças de 12 a 23 meses. Os grupos de risco identificados foram caracterizados em termos de riqueza, educação da mãe, local de residência e sexo. Três grupos de risco foram identificados e aquele com a maior prevalência de dose zero (42%) representava 4% de todas as crianças, mas correspondia a uma dentre cada quatro crianças dose zero. Este grupo foi composto por crianças cujas mães não receberam nenhuma dose da vacina antitetânica, não fizeram pré-natal e cujo parto não foi realizado em uma unidade de saúde. Quanto maior a prevalência de dose zero em um grupo, mais pobres, rurais e com mães menos instruídas eram as crianças desse grupo. As árvores nacionais apresentaram um resultado semelhante. Existe uma oportunidade de melhor integração entre estes serviços para que os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável possam ser alcançados. As árvores de decisão se mostraram uma técnica promissora para identificação de grupos de risco na pesquisa epidemiológica.In order to “leave no one behind”, the Immunization Agenda 2030 targets reduction in vaccination inequalities as a goal. Decision trees are robust statistical tools that can be used for identifying risk groups of non-vaccination in children, or zero dose children, from low- and middle-income countries (LMIC). Classification and Regression Trees were created for 92 LMICs and for all countries combined using Demographic and Health Surveys (DHS) and Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS) in order to identify zero dose risk groups among children aged 12-23 months. Risk groups were characterized in terms of wealth, mother’s education, place of residence and sex. Three risk groups were identified and the one with the highest zero dose prevalence (42%) represented 4% of all children, but they accounted for one in every four zerodose children. This group was composed of children whose mother did not received any doses of the tetanus vaccine, who did not have any antenatal care visits and whose delivery was not in a health facility. The higher the zero-dose prevalence in a group, the poorer, more rural and with a less educated mother the children in that group. National trees had a similar result. There is an opportunity for better integration between those services in order to achieve the Sustainable Development Goals. Decision trees have shown to be a promising technique for identifying risk groups in epidemiological research.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESporUniversidade Federal de PelotasPrograma de Pós-Graduação em EpidemiologiaUFPelBrasilFaculdade de MedicinaCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA::EPIDEMIOLOGIAEpidemiologiaVacinaçãoImunizaçãoCuidado pré-natalCARTDose zeroVaccinationImmunisationUnvaccinatedAntenatal careIdentificação e descrição de grupos de risco de crianças nunca vacinadas em países de baixa e média renda por meio de árvores de decisãoIdentification and description of never vaccinated children risk groups in low- and middle-income countries using decision treesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisBarros, Aluísio Jardim Dornellas deSantos, Thiago Meloinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPel - Guaiacainstname:Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)instacron:UFPELTEXTDissertacao_Thiago_Melo_dos_Santos.pdf.txtDissertacao_Thiago_Melo_dos_Santos.pdf.txtExtracted texttext/plain254099http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/9219/6/Dissertacao_Thiago_Melo_dos_Santos.pdf.txtc2a86260b2fc5103334d91037229be4eMD56open accessTHUMBNAILDissertacao_Thiago_Melo_dos_Santos.pdf.jpgDissertacao_Thiago_Melo_dos_Santos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1247http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/9219/7/Dissertacao_Thiago_Melo_dos_Santos.pdf.jpg23131d0ea67818955d09c738f05d0d0dMD57open accessORIGINALDissertacao_Thiago_Melo_dos_Santos.pdfDissertacao_Thiago_Melo_dos_Santos.pdfapplication/pdf13046524http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/9219/1/Dissertacao_Thiago_Melo_dos_Santos.pdffab3633ef65450dfeecfe1eee3ba747bMD51open accessCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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