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Título: Análise espacial da mortalidade infantil no município de alfenas, mg
Título(s) alternativo(s): Spatial analysis of infant mortality in the county of Alfenas, MG, Brazil
Autor : Nogueira, Denismar Alves
Primeiro orientador: Sáfadi, Thelma
Primeiro coorientador: Scalon, João Domingos
Primeiro membro da banca: Scalon, João Domingos
Ribeiro Junior, Paulo Justiniano
Lima, Renato Ribeiro de
Graciano, Miriam Monteiro de Castro
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Palavras-chave: Inferência Bayesiana
Função K
MLEG.
Bayesian inference, K function, geostatistics
Data da publicação: 25-Set-2014
Referência: NOGUEIRA, D. A. Análise espacial da mortalidade infantil no município de Alfenas, MG. 2008. 101 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.
Resumo: Epidemiological studies related to public health show that the process of health-disease occurs in a spatial way and, in some cases, in a spatial-temporal way. This paper is based on theoretical spatial analysis of epidemiological data considering an ecological study of analytical multiple groups. The data is taken from SIM and SINASC of the city of Alfenas, MG, Brazil as well as of the 2000 census provided by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). The deaths occurred in infants with inferior age to one year from 2000 to 2004 is taken as dependent variable. The covariates are: number of women in fertile age, number of women in age of gestational risk, number of illiterate women in fertile age, number of residences with more than six inhabitants, monthly income of the woman, monthly income of the man and demographic density of the census sector. It is performed exploratory spatial data analysis in order to detect spatial clusters. The parameters estimation of the model and predictions are carried out by using Bayesian inference. A model-based geoestatistics is fitted to a binomial data using generalized linear model with a logistic link function and an exponential function for the residual covariance. The bivariate K function shows a significant evidence of spatial interaction between the spatial distributions of deaths and births. The difference between the univariate K functions for deaths and births shows that both spatial distributions come from the same random process. Through the fit of the logistic model by using Bayesian inference is possible to get both the distributions of the parameters of the model and the predictions. The distribution of the odds-ratio parameter allows characterizing a relationship between the dependent variable infant mortality and the covariates number of women in fertile age and demographic density of the census sector
Os trabalhos epidemiológicos relacionados à saúde coletiva mostram que o processo de saúde-doença ocorre de maneira espacial e, em alguns casos, espacial-temporal. Procurou-se trabalhar com as bases teóricas para análise espacial de dados epidemiológicos, considerando um estudo ecológico de múltiplos grupos utilizando ferramental analítico, no qual o número de óbitos em menores de um ano, durante os anos de 2000 a 2004, foram tomados como variável dependente e, como variáveis independentes, o número de mulheres em idade fértil, o número de mulheres em idade de risco gestacional, o número de mulheres em idade fértil analfabetas, o número de residências com mais de seis moradores, a renda mensal da mulher, a renda mensal do homem e a densidade demográfica do setor censitário. A análise exploratória de dados espaciais foi feita para detectar aglomerados espaciais, já a predição e a estimação dos parâmetros do modelo foram realizadas por inferência bayesiana. Utilizou-se a metodologia de geoestatística baseada em modelos para ajustar os dados com distribuição binomial, utilizando modelo linear generalizado com função de ligação logística e função exponencial para a covariância residual. Os dados analisados foram obtidos a partir do SIM e do SINASC do município de Alfenas, MG, bem como do censo de 2000 (IBGE). O estudo com a função K bivariada caracterizou um efeito de aproximação entre morte e nascimento e o uso da diferença entre as funções mostrou que ambas provêm de mesmo processo estocástico. O ajuste do modelo logístico utilizando inferência bayesiana possibilitou a realização de predição e a obtenção das distribuições dos parâmetros do modelo. A obtenção da distribuição do parâmetro odds ratio possibilitou caracterizar, assim, uma relação de causa entre o número de mulheres em idade fértil e densidade demográfica com a mortalidade infantil.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4031
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções:DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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