As causas mal definidas de morte refletem problemas de acesso aos serviços de saúde e de qualidade da assistência médica, e indicam precariedade no registro de dados no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Selecionou-se uma amostra de municípios na Macrorregião Nordeste de Minas Gerais, Brasil, com o objetivo de investigar as mortes por causas mal definidas e os óbitos não notificados ao SIM em 2007, por meio do método da autópsia verbal. Esse método possibilitou esclarecer 87% das causas dos óbitos investigados, das quais 17% (n = 37) eram por causas violentas. Ao final do estudo, dentre os 779 investigados, 9,5% (n = 74) eram óbitos por causa externa encontrados fora do SIM. A distribuição por causas foi semelhante entre os óbitos notificados e não notificados ao SIM para as causas naturais, mas diferente quando incluídas as causas externas. Conclui-se que a investigação de óbitos com a metodologia da autópsia verbal pode ser um instrumento de grande valia para o aprimoramento do SIM no estado possibilitando o esclarecimento das causas de morte e também quanto à cobertura dos eventos.

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a b s t r a c tClasses of shape mixtures of independent and dependent multivariate skew-normal distributions are considered and some of their main properties are studied. If interpreted from a Bayesian point of view, the results obtained in this paper bring tractability to the problem of inference for the shape parameter, that is, the posterior distribution can be written in analytic form. Robust inference for location and scale parameters is also obtained under particular conditions.

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Some recent research on fluvial processes suggests the idea that some hydrological variables, such as flood flows, are upper-bounded. However, most probability distributions that are currently employed in flood frequency analysis are unbounded to the right. This paper describes an exploratory study on the joint use of an upper-bounded probability distribution and non-systematic flood information, within a Bayesian framework. Accordingly, the current PMF maximum discharge appears as a reference value and a reasonable estimate of the upper-bound for maximum flows, despite the fact that PMF determination is not unequivocal and depends strongly on the available data. In the Bayesian context, the uncertainty on the PMF can be included into the analysis by considering an appropriate prior distribution for the maximum flows. In the sequence, systematic flood records, historical floods, and paleofloods can be included into a compound likelihood function which is then used to update the prior information on the upper-bound. By combining a prior distribution describing the uncertainties of PMF estimates along with various sources of flood data into a unified Bayesian approach, the expectation is to obtain improved estimates of the upper-bound. The application example was conducted with flood data from the American river basin, near the Folsom reservoir, in California, USA. The results show that it is possible to put together concepts that appear to be incompatible: the deterministic estimate of PMF, taken as a theoretical limit for floods, and the frequency analysis of maximum flows, with the inclusion of non-systematic data. As compared to conventional analysis, the combination of these two concepts within the logical context of Bayesian theory, contributes an advance towards more reliable estimates of extreme floods.Keywords Probable maximum flood Á Hydrologic extreme events Á Flood frequency Á Bayesian analysis List of symbols LB Lower-bounded floods as referring to the floods that are larger than a given low threshold LB UB Upper-bounded floods as referring to the floods that are smaller than a given high threshold UB DB Double-bounded floods as referring to the floods that are comprised within the discharge interval (LR, UR) EX Annual flood-peaks with exact values a Upper bound of the LN4 distribution eLower bound of the LN4 distribution r Y

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One of the greatest challenges related to the use of piecewise exponential models (PEMs) is to find an adequate grid of time-points needed in its construction. In general, the number of intervals in such a grid and the position of their endpoints are ad-hoc choices. We extend previous works by introducing a full Bayesian approach for the piecewise exponential model in which the grid of time-points (and, consequently, the endpoints and the number of intervals) is random. We estimate the failure rates using the proposed procedure and compare the results with the non-parametric piecewise exponential estimates. Estimates for the survival function using the most probable partition are compared with the Kaplan-Meier estimators (KMEs). A sensitivity analysis for the proposed model is provided considering different prior specifications for the failure rates and for the grid. We also evaluate the effect of different percentage of censoring observations in the estimates. An application to a real data set is also provided. We notice that the posteriors are strongly influenced by prior specifications, mainly for the failure rates parameters. Thus, the priors must be fairly built, say, really disclosing the expert prior opinion.

INTRODUÇÃO: Os óbitos neonatais precoces estão relacionados com problemas de acesso à assistência de qualidade ao pré-natal, ao parto hospitalar e ao recém-nascido. Os hospitais em Minas Gerais estão distribuídos de forma heterogênea e isto pode se refletir em diferentes níveis de mortalidade neonatal (MN) entre as regiões do Estado. OBJETIVO: Investigar a MN precoce hospitalar no Sistema de Informações Hospitalares (SIH/SUS) e avaliar possível associação da taxa de mortalidade neonatal precoce obtida a partir do SIH/SUS (TMNP_SIH), com variáveis relativas ao atendimento à gestante e ao recém-nascido em estratos de municípios homogêneos. MÉTODO: Utilizou-se o SIH/SUS para obter o número de nascimentos e óbitos segundo o município de residência. Os municípios foram agrupados segundo microrregião e tamanho populacional, totalizando 199 grupamentos. O método CART (Classification and Regression Tree) identificou três estratos de grupamentos de municípios homogêneos do ponto de vista socioeconômico. Para cada estrato utilizou-se a matriz de correlação de Spearman para avaliar associação entre a TMNP e indicadores da assistência. RESULTADOS: A TMNP_SIH para Minas Gerais foi de 10,9/1000 nascidos vivos. Observou-se maior probabilidade de TMNP_SIH menor que 8/1000 nascidos vivos onde a situação socioeconômica é mais precária. Observou-se correlação positiva entre TMNP_SIH e berços por mulher em idade fértil e baixo peso ao nascer no Estrato 1, e entre TMNP_SIH e médicos por habitante no Estrato 3. CONCLUSÃO: Questões relativas ao acesso à assistência, sub-registro de óbitos e erro de classificação de neomorto como natimorto podem estar se refletindo na TMNP_SIH. O volume de nascimentos e óbitos registrados no SIH/SUS justifica investimentos na qualidade desses registros e sua utilização em estudos epidemiológicos.