Análise de correlação ecológica : uma abordagem inteiramente bayesiana para a mortalidade infantil no Rio Grande do Sul

• Autor(a) principal: Kato,Sergio Kakuta
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/12624
• topic: Teorema de Bayes; Mortalidade infantil; Qualidade de vida; Fatores de risco; Análise de regressão

A taxa de mortalidade infantil é um dos indicadores mais usados para medir a qualidade de vida da população. Um dos indicadores sócio-econômico do Rio Grande do Sul é o Índice de Desenvolvimento Sócio-econômico (IDESE) da Fundação de Economia e Estatística (FEE) que tem como um de seus componentes a taxa de mortalidade infantil. Geralmente os estudos relacionam a taxa de mortalidade infantil com fatores de risco associados às áreas em estudo de forma descritiva, ou seja, de forma apenas visual através de mapas. O presente trabalho apresenta uma aplicação de um dos métodos de Epidemiologia Espacial: Estudos de Correlação Ecológica, através de modelos hierárquicos e métodos inteiramente Bayesianos, utilizando covariáveis. Os principais problemas presentes nas taxas de mortalidade brutas ou nas SMR (Standardised Mortality Ratio) como a auto-correlação espacial e a instabilidade dos estimadores para pequenas áreas são discutidos. Para superar estas dificuldades as estimativas do risco relativo obtidas pela análise de regressão espacial, utilizando modelagem inteiramente Bayesiana, são apresentados como alternativa, pois além de incorporar componente espacialmente estruturado ao modelo, permite também a inclusão de covariáveis. No artigo são analisados os riscos de mortalidade infantil nos 496 municípios do Rio Grande do Sul para dados acumulados entre os anos de 2001 a 2004. Foram comparados vários modelos com diferentes especificações de componente espacial e covariáveis provenientes do IDESE-FEE/2003. Verificou-se que os modelos que utilizam a estrutura espacial além de covariáveis apresentaram melhor performance, quando comparado pelo critério DIC (Deviance Information Criterion). Comparando as SMRs com os riscos relativos obtidos pela modelagem inteiramente Bayesiana foi possível observar um ganho substancial na interpretação e na detecção de padrões de variação no risco de mortalidade infantil nos municípios do Rio Grande do Sul.