Statistical modeling of hospital admissions for pneumonia in Campo Grande

Authors

DOI:

https://doi.org/10.17058/reci.v11i3.15517

Keywords:

Adults, Child, Hospitalization, Modeling, Pneumonia, Probability Models

Abstract

Justification and Objectives: Brazil lacks consistent epidemiological data on the respiratory morbidity of children and older adults, which makes it difficult to plan and execute effective preventive and health promotion actions. The objective of this study was to analyze the adjustments of distributions (Weibull, Normal, Gamma, Logistic) of historical series of hospitalizations for respiratory diseases (total hospitalizations), from 2011 to 2015, in Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Methods: to determine the statistical models, four statistical indicators (coefficient of determination, mean root square error, mean absolute error and mean absolute percentage error) were performed from 2011 to 2015. Parameter estimates are obtained for the models adopted in the study, with and without a regression structure. Results: the results showed that Weibull, Gamma, Normal and Logistic distributions, applied to the series of hospitalizations for respiratory diseases in Campo Grande, were satisfactory in determining the shape and scale parameters, and the statistical indicators R2, MAE, RSME and MAPE confirmed the data goodness-of-fit, and the graphical analysis indicated a satisfactory distribution fit. Conclusion: the analysis of monthly values indicates that Gamma is the best of the four distributions based on those selected. The regression model can be adjusted to the data and used as an alternative distribution that describes the hospitalization data considered in Campo Grande, Brazil.

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Author Biographies

Amaury de Souza, Federal University of Mato Grosso do Sul

Graduado em Fisica(UFSCAR), mestrado em meteorologia(UFV), doutorado em Tecnologias Ambientais (UFMS) e professor associado na UFMS

Marcel Carvalho Abreu, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, Rio de Janeiro

Possui graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Lavras (2011), mestrado em Meio Ambiente e Recursos Hídricos pela Universidade Federal de Itajubá (2014) e doutorado em Agronomia (Meteorologia Aplicada) pela Universidade Federal de Viçosa (2018). Atualmente é professor adjunto do Instituto de Florestas da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, lotado no Departamento de Ciências Ambientais. Atua principalmente nas áreas de agrometeorologia, modelagem do crescimento e produção de plantas, hidroclimatologia e manejo de bacias hidrográficas.

José Francisco de Oliveira-Júnior, Universidade Federal de Alagoas, Instituto de Ciências Atmosféricas (ICAT), Maceió, Brazil.

possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas (1998), Mestrado em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas (2001), Doutorado em Ciências Atmosféricas, em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Rio de Janeiro - COPPE (2008) e Pós-Doutorado na Engenharia Mecânica - COPPE/UFRJ (2011) na área de Fenômenos de Transporte (Mecânica dos Fluidos). Membro fundador da UNEMET (União Nacional dos Estudiosos em Meteorologia - http://www.unemet.org.br/) - (2002). Atuou como Orientador do Estágio Supervisionado vinculado ao CIEC (Coordenação Intergrada de Estágios e Concurso) de projetos com Escola Pública de Seropédica. Participação como Orientador no Projeto Jovens Talentos para Ciência financiado pela FAPERJ (2004). Participação como Orientador no Projeto Orientação Supervisionada da UFRRJ através do SINTEEG (Setor de Integração Escola/Empresa/Governo) (2011). Participação nos Projetos de Extensão da UFRJ, denominados de (1) El Nio: Estendendo Horizontes e Fronteiras do Tempo; (2) SINTO: Descobrindo os Sinais do Tempo; (3) Atmosfera Viva e (4) SIG-Escolas - Atvidades de Extensão do Departamento de Meteorologia - UFRJ (2010). Bolsista de Desenvolvimento Tecnológico Industrial nas categorias DTI/7B e 7A (CNPq-MCT) na Comissão Nacional de Energia Nuclear - CNEN, nas áreas de Segurança Radiológica em Instalações Minero-Industriais e em Depósitos de Rejeitos Radioativos, no período de 2005 a 2010. Participação nos Grupos de Pesquisa de Prognóstico da Qualidade do Ar e Interdisciplinar de Sensoriamento Remoto, Meteorologia, Oceanografia e Aplicações - UFRJ. Participação como Pesquisador Associado nas Universidades da UBU (Universidade de Burgos - Espanha) - PKNU (Purkyong National University - Coréia do Sul). Participação como Pesquisador-Colaborador no Laboratório de Modelagem de Processos Marinhos e Atmosféricos (LAMMA) -Núcleo Computacional de Estudo de Qualidade do Ar - NCQAr-UFRJ (Universidade Federal do Rio de Janeiro - Rio de Janeiro). Membro da European Geophysical Society - COSIS.net. Atualmente, Professor Associado I do Instituto de Ciências Atmosféricas (ICAT) da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) e líder do Laboratório de Meio Ambiente e Meteorologia Aplicada (LAMMA). Ex-Professor do Instituto de Floresta (IF) - Departamento de Ciências Ambientais (DCA) da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ) no período de 2011-2017. Professor dos Cursos de Pós-Graduação em Engenharia de Biossistemas da Universidade Federal Fluminense (PGEB) - UFF, da Pós-Graduação em Práticas em Desenvolvimento Sustentável (PPGPDS) - UFRRJ, da Pós-Graduação em Meteorologia (PPGMET) - UFAL e Ex-Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais (PPGCAF) - (Colaborador). Como orientador e co-orientador já formou (13) Mestres e (2) Doutores. Revisor de periódicos nacionais (12) e internacionais (22). Atualmente, participo do Grupo de Geotecnologia Aplicada em Agricultura e Floresta (GAAF) como pesquisador convidado da Universidade do Estado do Mato Grosso (UNEMAT) e Editor Associado da Revista de Ciências Agro-Ambientais (http://periodicos.unemat.br/index.php/rcaa/index) da UNEMAT. Editor-Chefe da área de Meteorologia e Climatologia do Journal of Atmospheric Science Research (http://ojs.bilpublishing.com/index.php/jasr/). Coordenador de Extensão do ICAT/UFAL (2018). Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia Ambiental, Micrometeorologia, Modelagem Atmosférica, Meteorologia de Montanha e Costeira, Agrometeorologia, Meteorologia Urbana, Climatologia e Meteorologia de Incêndio atuando principalmente nos seguintes temas: Clima e Saúde, Catástrofes e Desastres Naturais, Camada Limite Atmosférica, Métodos Estatísticos, Ferramentas SIG, Radar Meteorológico, Modelagem Computacional, Qualidade do Ar, Poluição Atmosféricas.

Pedro Luiz Ramos, University of São Paulo | USP · Institute of Mathematical and Computer Sciences (ICMC) (São Carlos)

Mestre em Matemática Aplicada e Computacional e Graduado em Estatística pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP) o mesmo é Doutor em Estatística pela Universidade de São Paulo, USP e Universidade Federal de São Carlos, UFSCar (Programa Interinstitucional). Participou do programa de doutorado sanduíche na Universidade de Connecticut (UCONN), Estados Unidos. Atualmente é Pós-doutorando no ICMC/USP com apoio financeiro da FAPESP. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Inferência Bayesiana, atuando principalmente nos seguintes temas: estudo de distribuições a priori, seleção de modelos, análise de confiabilidade e estatística computacional.

Debora Aparecida Silva Santos, Universidade Federal de Mato Grosso. Curso de Enfermagem/UFMT/ICEN

Possui graduação em Enfermagem e Obstetrícia pela Fundação Educacional de Fernandópolis (2002). Atualmente é professora Adjunto III do Curso de Enfermagem da Universidade Federal de Rondonópolis (UFR). Atua nas disciplinas de Estágio Supervisionado área Saúde Coletiva, Ética, Bioética e Legislação em Enfermagem e Saúde Enfermagem e Cidadania. Tem experiência na área de Enfermagem- saúde coletiva e hospitalar. Especialista em Formação Pedagógica em Educação Profissional na Área de Saúde: Enfermagem pela UFMT (2004), Especialista em Assistência na Urgência e Emergência pela UNIDERP (2007), Especialista em Enfermagem do Trabalho pela FEF (2009) e Especialista em UTI pela FEF (2010). Mestre em Ciências Ambientais e da Saúde pela Universidade PUC de Goiás (2011). Doutora em Recursos Naturais pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), área Saúde e Meio Ambiente (2015). Desenvolve pesquisa interdisciplinar epidemiológica com ênfase nas doenças tropicais negligenciadas na atenção primária à saúde.

Francisco Louzada, University of São Paulo | USP · Institute of Mathematical and Computer Sciences (ICMC) (São Carlos)

Professor Titular da Universidade de São Paulo, junto ao Instituto de Ciências Matemáticas e Computação, Diretor do Centro de Matemática e Estatística Aplicadas à Indústria (CeMEAI), Diretor de Transferência Tecnológica do CEPID-CeMEAI, Coordenador do Laboratório de Estudos do Risco (CER-USP), Editor dos periódicos Brazilian Journal of Probability and Statistics e Sankhya A, e das Séries de livros SpringerBriefs in Statistics - BSA (Springer) e Fisher Project of Statistical Books (Blucher), Membro do Conselho Consultivo dos periódicos Journal of Applied Statistics e Revista Brasileira de Biometria, e Editor Associado dos periódicos Communication in Statistics, Quality Tech. & Quantitative Management (QTQM), Journal of Statistical and Econometric Methods e Revista Brasileira de Estatística. Francisco Louzada é PhD em Estatística pela Universidade de Oxford (1998), Mestre em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1991), Bacharel em Estatistica pela Universidade Federal de São Carlos (1988). Atua principalmente nas seguintes áreas: Análise de Sobrevivência e Confiabilidade, Data Mining, Testes Diagnósticos, Inferência Bayesiana, Modelos Não-Lineares, Modelos de Risco.

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Published

2021-07-05

How to Cite

Souza, A. de, Abreu, M. C., de Oliveira-Júnior, J. F., Ramos, P. L., Santos, D. A. S., Louzada, F., da Silva, E. B., & Ivana, P. . (2021). Statistical modeling of hospital admissions for pneumonia in Campo Grande . Revista De Epidemiologia E Controle De Infecção, 11(3). https://doi.org/10.17058/reci.v11i3.15517

Issue

Vol. 11 No. 3 (2021)

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