Mapas de taxas epidemiológicas: uma abordagem Bayesiana

Assunção, Renato M.; Barreto, Sandhi Maria; Guerra, Henrique Leonardo; Sakurai, Emília

doi:10.1590/s0102-311x1998000400013

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“…. Most of the authors used the local Bayesian empirical model to smooth the leprosy detection coefficients in an attempt to alleviate random fluctuations in the indicators, a consequence of rare events in small populations 50 . Smoothing of detection rates can improve early detection of cases, increase the number of regions classified as hyperendemic and the number of people needed to be followed to detect one new case of leprosy 39,45 .…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Spatial distribution of leprosy in Brazil: a literature review

Silva

Fonseca

Kawa

et al. 2017

Rev. Soc. Bras. Med. Trop.

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Leprosy remains a public health problem in developing countries. Among communicable diseases, it is one of the leading causes of permanent disability. Brazil had not reached the goal of reducing cases to less than 1 per 10,000 population. This study aimed to analyze the spatial distribution of leprosy cases in Brazil, using a literature review. The search strategy included the LILACS and MEDLINE databases with no language or period restriction. Ecological studies with spatial data analysis were considered as a criterion for the inclusion. We found 38 studies for review after the selection criteria. Among the epidemiological indicators of the disease, the most common was the new case detection rate. Several articles have explored the association between spatial distribution of leprosy and socioeconomic, demographic, and environmental factors. The most common unit of analysis was the municipality. The spatial distribution methods mostly used were: empirical Bayesian method, autocorrelation (Moran's I index) and Kernel estimates. The distribution of leprosy was very heterogeneous, independent of t h e unit of analysis. There was a decrease in the rate of detection and among under-15-year-olds, but some regions maintained high endemicity during the study period. The distribution and risk of illness were directly related to living conditions of the population. Improved access to health services was associated with increased detection rate in some regions. Spatial analysis seems to be a very useful tool to study leprosy and to guide interventions and surveillance.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Spatial distribution of leprosy in Brazil: a literature review

Silva

Fonseca

Kawa

et al. 2017

Rev. Soc. Bras. Med. Trop.

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“…A variabilidade fornecida pelo cálculo de taxas brutas está relacionada ao tamanho da população sob risco e à instabilidade presente no indicador. Além disso, conforme apontado por diversos autores, na análise espacial de informações de saúde, as técnicas de ajustamento bayesianas empíricas são capazes de produzir mapas temáticos com informações mais próximas da realidade de cada região estudada, sendo mais adequadas para análises espaciais do que as técnicas estatísticas clássicas 8,9,15 .…”

Section: Discussionunclassified

Distribuição espacial da mortalidade por doenças cardiovasculares no Estado do Paraná, Brasil: 1989-1991 e 2006-2008

et al. 2012

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“…Para minimizar as flutuações aleatórias devido ao reduzido número de recém-nascidos vivos em algumas áreas, foi utilizado o método Bayesiano empírico 24 .…”

Section: Análise Dos Dadosunclassified

Indicadores de saúde materno infantil em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, 2001: análise dos diferenciais intra-urbanos

et al. 2006

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A análise espacial de indicadores de saúde tem sido um importante instrumento na detecção de diferenciais intra-urbanos. O estudo objetivou traçar um perfil dos nascimentos em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, em 2001, analisando a presença de conglomerados espaciais de indicadores de saúde do recém-nascido e suas mães, a partir de dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos. Para cada área de abrangência das Unidades Básicas de Saúde, foram calculadas as proporções desses indicadores, utilizando-se o método Bayesiano empírico. Para análise espacial, foram utilizados os índices de Moran global e local (LISA). Áreas com índices de autocorrelação espacial significantes (p < 0,05) foram visualizadas através de mapas. Foram encontrados conglomerados de áreas com índices de autocorrelação espacial significativos para os indicadores adolescentes, menos de oito anos de estudo, filhos mortos em gestações anteriores, cesárea e menos de quatro consultas no pré-natal, guardando relação com as características sócio-demográficas das áreas. A metodologia utilizada configurou-se como um ótimo instrumento de detecção de conglomerados de áreas de risco à saúde materno infantil, podendo facilmente ser incorporada como mecanismo de monitoramento dos eventos relacionados aos nascimentos em Belo Horizonte.

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Mapas de taxas epidemiológicas: uma abordagem Bayesiana

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Spatial distribution of leprosy in Brazil: a literature review

Spatial distribution of leprosy in Brazil: a literature review

Distribuição espacial da mortalidade por doenças cardiovasculares no Estado do Paraná, Brasil: 1989-1991 e 2006-2008

Indicadores de saúde materno infantil em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, 2001: análise dos diferenciais intra-urbanos

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