Modelado estadístico de ingresos hospitalarios por neumonía en Campo Grande

Autores/as

DOI:

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

Palabras clave:

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

Resumen

Justificación y Objetivos: el Brasil carece de datos epidemiológicos consistentes sobre la morbilidad respiratoria de niños y ancianos, lo que dificulta la planificación y ejecución de acciones efectivas de prevención y promoción de la salud. El objetivo de este estudio fue analizar los ajustes de las distribuciones (Weibull, Normal, Gamma, Logística) de la serie histórica de hospitalizaciones por enfermedades respiratorias (hospitalizaciones totales), de 2011 a 2015, en Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Métodos: para la determinación de los modelos estadísticos, se realizaron cuatro indicadores estadísticos (coeficiente de determinación, raíz del error cuadrático medio, error medio absoluto y error porcentual absoluto medio) de 2011 a 2015. Se obtienen estimaciones de los parámetros para los modelos adoptados en el estudio, con y sin estructura de regresión. Resultados: los resultados mostraron que las distribuciones Weibull, Gamma, Normal y Logística, aplicadas a la serie de internaciones por enfermedades respiratorias en Campo Grande, fueron satisfactorias en la determinación de los parámetros de forma y escala, y los indicadores estadísticos R2, MAE, RSME y MAPE confirmaron la calidad de ajuste de los datos, y el análisis gráfico indicaron un ajuste satisfactorio de las distribuciones. Conclusión: el análisis de los valores mensuales indica que la Gamma es la mejor de las cuatro distribuciones en base a las seleccionadas. El modelo de regresión se puede ajustar a los datos y utilizar como una distribución alternativa que describe los datos de hospitalización considerados en Campo Grande, Brasil.

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Biografía del autor/a

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.

Citas

Shukla S.D. et al. Infection-Induced Oxidative Stress in Chronic Respiratory Diseases. In: Maurya P., Dua K. (eds) Role of Oxidative Stress in Pathophysiology of Diseases. Springer, Singapore. 2020. pp 125-147. https://doi.org/10.1007/978-981-15-1568-2_8

Souza A, Aristone F, Fernandes WA, Olaofe Z, Abreu MC, Oliveira Júnior, JF, Cavazzana, G, Santos, CM. Statistical Behavior of Hospital Admissions for Respiratory Diseases by Probability Distribution Functions. J Infect Dis Epidemiol 2019, 5(6):098. http://dx.doi.org/10.23937/2474-3658/1510098

Tizgui I, El Guezar F, Bouzahir H, Benaid B. Comparison of Methods in Estimating Weibull Parameters for Wind Energy Applications. International Journal of Energy Sector Management 2017, 11(4): 650-663. https://doi.org/10.1108/IJESM-06-2017-0002

Mohammadi K, Alavi O, McGowan JG. Use of Birnbaum-Saunders distribution for estimating wind speed and wind power probability distributions: A review. Energy Conversation and Management, 2017, 143: 109–122. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.03.083

Roman V V L, Carvalho Júnior, J A, Nascimento L F, Cesar A C G. Efeitos de poluentes do ar e doenças respiratórias utilizando dados estimados por modelo matemático. Revista Ambiente e Água 2015, 10(4): 825-831. http://dx.doi.org/10.4136/ambi-agua.1592

César A C G, Nascimento L F C, Mantovani K C C, Vieira L C P. Material particulado fino estimado por modelo matemático e internações por pneumonia e asma em crianças. Revista Paulista de Pediatria 2016, 34(1): 18-23. https://doi.org/10.1016/j.rppede.2015.12.005

Nascimento A P S, Santos J, Mill J G, Souza J B, Reis Júnior N C, Reisen V A. Associação entre concentração de partículas finas na atmosfera e doenças respiratórias agudas em crianças. Revista de Saúde Pública 2017, 51(3): 1-10. https://doi.org/10.1590/S1518-8787.2017051006523

Shen Y, Wu Y, Chen G, Van Grinsven H J M, Wang X, Gu B, Lou X. Non-linear increase of respiratory diseases and their costs under severe air pollution. Environmental Pollution 2017, 224(1): 631-637. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2017.02.047

Orona N S, Ferraro S A, Astort F, Morales C, Brittes F, Boero L, Tiscornia G, Maglione G A, Saldiva P H N, Yakisch S, Tasat D R. Acute exposure to Buenos Aires air particles (UAP-BA) induces local and systemic inflammatory response in middle-aged mice: A time course study. Environmental Pollution 2016, 208(A): 261-270. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2015.07.020

Ambiente M D M. Poluentes atmosféricos. 2018. Disponível em: < http://www.mma.gov.br/cidades-sustentaveis/qualidade-doar/poluentesatmosf%C3%A9ricos#Material_particulado

Souza A, Ozonur D. Statistical Behavior of O3, OX, NO, NO2, and NOx in Urban Environment. Ozone-Science & Engineering The Journal of the International Ozone Association 2019, 42(1): 1-13. https://doi.org/10.1080/01919512.2019.1602468

Souza A, Aristone F, Fernandes W A, Olaofe Z, Oliveira A P G, Carvalho M A, Oliveira-Junior J F, Cavazzana G, Santos C M, Soares D G. Analysis of Ozone Concentrations Using Probability Distributions. Ozone-Science & Engineering The Journal of the International Ozone Association 2020, 1-12. https://doi.org/10.1080/01919512.2020.1736987

César A C G, Carvalho Jr J A, Nascimento L F C. Association between NOx exposure and deaths caused by respiratory diseases in a medium-sized Brazilian city. Brazilian Journal of Medical and Biological Research 2015, 48(12): 1130–1135. https://doi.org/10.1590/1414-431x20154396

Carvalho E K M A, Dantas R T, Carvalho J R M. Análise da influência entre as variáveis meteorológicas e doenças respiratórias na cidade de Campina Grande, PB. Revista Brasileira de Climatologia 2016, 18(12): 63- 79. http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v18i0.41099

César A C G, Nascimento L F C, Mantovani K C C, Vieira L C P. Material particulado fino estimado por modelo matemático e internações por pneumonia e asma em crianças. Revista Paulista de Pediatria 2016, 34(1): 18-23. https://doi.org/10.1016/j.rppede.2015.12.005

Leotte J, Trombetta H, Faggion H Z, Almeida B M, Nogueira M B, Vidal L R, Rabon S M. Impact and seasonality of human rhinovirus infection in hospitalized patients for two consecutive years. Jornal de Pediatria 2017, 93(3): 294-300. https://doi.org/10.1016/j.jped.2016.07.004

Souza A, Santos D A S, Oliveira-Junior J F, Garcia A P O, Silva L B. Modeling of hospital admissions for respiratory diseases as a function of probability distribution functions. Research, Society and Development 2020, 9(8): 1-17. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i8.6501

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Publicado

2021-07-05

Cómo citar

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). Modelado estadístico de ingresos hospitalarios por neumonía en Campo Grande. Revista De Epidemiologia E Controle De Infecção, 11(3). https://doi.org/10.17058/reci.v11i3.15517

Número

Vol. 11 Núm. 3 (2021)

Sección

ARTIGO ORIGINAL

Licencia

Derechos de autor 2022 Amaury de Souza

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