Revista: | Revista brasileira de estatistica |
Base de datos: | CLASE |
Número de sistema: | 000398345 |
ISSN: | 0034-7175 |
Autors: | Paiva, Natalia Santana1 Bastos, Leonardo Soares1 |
Institucions: | 1Universidade Federal Fluminense, Departamento de Estatistica, Niteroi, Rio de Janeiro. Brasil |
Any: | 2012 |
Període: | Jul-Dic |
Volum: | 73 |
Número: | 237 |
Paginació: | 119-141 |
País: | Brasil |
Idioma: | Portugués |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Analítico, teórico |
Resumen en inglés | The scope of this paper is to demonstrate the use o f Poisson regression models with random effects in the detection of patterns of variation in risk of S US hospital morbidity and mortality for respiratory diseases in the state of Rio de Janeiro (RJ) in year 2003. Infe rence is based on a Bayesian method using the INLA approach implemented in the R environment. For the Rio de Janeiro dataset, the Poisson regression mode l with spatial effects proved to be the most appropriate t o adjust the rate of hospitalization for respirator y diseases. As for adjusting the rate of mortality from respira tory disease model with random effects was the most appropriate. In both models none of the covariates were statistically significant |
Resumen en portugués | O escopo do presente trabalho e demonstrar a utiliz ação de alguns modelos de regressão de Poisson com efeitos aleatórios na detecção de padrõ es de variação do risco de morbidade hospitalar do SUS e de mortalidade para doenças do aparelho re spiratório no estado do Rio de Janeiro (RJ) no ano de 2003. A inferência será feita sob a ótica ba yesiana usando o método INLA implementado no ambiente R . A aplicação aos dados do Rio de Janeiro exemplifi ca como modelos com efeito aleatório e estrutura espacial podem reduzir a heterogeneidad e presente nos dados. No caso de dados de taxa de internação por doenças respiratórias, o modelo d e regressão Poisson com efeitos taxa de internação por doenças respiratórias, o modelo de r egressão Poisson com efeitos aleatórios com estrutura espacial se mostrou o mais adequado enqua nto para o ajuste da taxa de mortalidade por doenças respiratórias o modelo somente com efeitos aleatórios foi o que mais se adequou. Em ambos modelos nenhuma das covariáveis disponíveis m ostrou-se estatisticamente significativa |
Disciplines | Matemáticas, Medicina |
Paraules clau: | Matemáticas aplicadas, Salud pública, Neumología, Regresión de Poisson, Morbilidad, Hospitales, Enfermedades respiratorias, Tasa de mortalidad, Río de Janeiro, Brasil |
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