09/10/2017 - 16:50 - 18:10
Epidemiologia da tuberculose |
17929 - TUBERCULOSE PULMONAR NO RIO DE JANEIRO, BRASIL: UMA MODELAGEM ESPACIAL BAYESIANA VIA MÉTODO INLA
NATÁLIA SANTANA PAIVA - ESCOLA NACIONAL DE SAÚDE PÚBLICA SERGIO AROUCA, FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ, PAULO VICTOR DE SOUSA VIANA - CENTRO DE REFERÊNCIA PROFESSOR HÉLIO FRAGA, ESCOLA NACIONAL DE SAÚDE PÚBLICA SERGIO AROUCA, FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ, LEONARDO SOARES BASTOS - PROGRAMA DE COMPUTAÇÃO CIENTÍFICA, FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ
Objetivos: Analisar a partir de modelos de regressão de Poisson com efeitos aleatórios latentes na detecção de padrões de variação da morbidade por TB pulmonar nos municípios do Estado do Rio de Janeiro.
Métodos: Estudo ecológico dos casos novos de TB pulmonar notificados no Sistema Nacional de Notificação de Agravos (Sinan) e explorado as relações com variáveis de contexto sociodemográfico e epidemiológico nos municípios do estado do Rio de Janeiro no período de 2010 a 2013. A análise consistiu da combinação de uma abordagem bayesiana e um modelo de regressão de Poisson com efeitos aleatórios latentes para produzir mapas de risco suavizados de TB no Estado do Rio de Janeiro. E para a inferência foi utilizada uma alternativa computacionalmente eficiente de Cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC) chamado Integrated Nested Laplace Approximation (INLA). As análises foram implementadas no ambiente livre R 3.3.1. Os mapas foram feitos usando o pacote “spdep” com a malha obtida através do site do IBGE e a inferência feita com o pacote INLA.
Resultados: No Estado do Rio de Janeiro, aproximadamente 10,0% dos municípios tiveram uma razão de morbidade padronizada (RMP) acima de 1. Identificamos áreas que os fatores de riscos estatisticamente significativos para TB foram: incidência de pobreza e taxa de analfabetismo.
Conclusões: Além disso, o estudo demonstrou a praticidade e flexibilidade da alternativa computacional INLA nos modelos de regressão de Poisson com efeitos aleatórios latentes com abordagem bayesiana na análise de dados epidemiológicos de TB.
Palavras-chave: Tuberculose, Regressão de Poisson, Análise Espacial, INLA, Inferência Bayesiana.
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