Climate changes and their effects in the public health: use of poisson regression models
AUTOR(ES)
Alonso, Jonas Bodini, Achcar, Jorge Alberto, Hotta, Luiz Koodi
FONTE
Pesquisa Operacional
DATA DE PUBLICAÇÃO
2010-08
RESUMO
Neste artigo, analisamos os dados relativos aos números diários de hospitalizações na cidade de São Paulo, Brasil no período de 01/01/2002 a 31/12/2005 devido a pneumonia, doenças isquêmicas, diabetes e doenças crônicas e de acordo com a faixa etária. Com o objetivo de estudar o efeito de mudanças climáticas são consideradas algumas covariáveis climáticas os índices diários de pressão atmosférica, umidade do ar, temperatura e estação do ano, e uma covariável relacionada ao dia da semana da ocorrência de hospitalização. Para verificar os efeitos das covariáveis nas respostas dadas pelo numero de hospitalizações, consideramos um modelo de regressão de Poisson na presença ou não de um efeito aleatório que captura a possível correlação entre as contagens para as faixas etárias de um mesmo dia e a variabilidade extra-poisson para os dados longitudinais. As inferências de interesse são obtidas usando o paradigma bayesiano e métodos de simulação MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov).
ASSUNTO(S)
hospitalizações diárias fatores climáticos análise bayesiana métodos mcmc
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