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RESUMO Neste trabalho objetivou-se avaliar os efeitos das variações sazonais do clima na ocorrência de internações por doenças respiratórias por Influenza e Pneumonia (PI) na população idosa da Região Metropolitana de João Pessoa (RMJP) no Estado da Paraíba. Para isso, foram usados modelos lineares generalizados a partir da regressão linear de Poisson para relacionar a variável dependente configurada como os registros de internações por causas associadas à influenza e as variáveis independentes (precipitação pluvial, temperatura média do ar e umidade relativa do ar), para análise das relações instituídas pela modelagem foi aplicado o teste de variância ANOVA com nível de significância de 0,05 de probabilidade para determinar que variáveis independentes eram mais significativas na modelagem. Também foram analisados os resíduos gerados pelo ajuste dos modelos no intuito de identificar a distribuição que melhor se ajustasse aos dados. Toda análise estática foi realizada no software R. De forma geral verificou-se que os maiores picos de internações por PI ocorrem no outono e inverno. Portanto, esses resultados sugerem uma associação entre o frio e as internações por PI. A modelagem estatística se apresentou satisfatória para análise dos casos de internações por PI, no entanto, é necessário o aprofundamento dessas análises temporais, visto que o problema de internações é multicausal e não, necessariamente, consequência somente de alterações climáticas. ABSTRACT This work aimed to evaluate the effects of seasonal climatic variations in the incidence of respiratory diseases by influenza (PI) in the elderly population in the region of metropolitan João Pessoa in the state of Paraíba. Generalized linear models from the linear Poisson regression to relate the dependent variable set to the records of hospitalizations for causes associated with influenza and the independent variables (rainfall, average air temperature and relative humidity) to analyze the relations established by modeling has been used. Aditionally,was applied ANOVA variance test with a significance level of 0.05 of probability to determine which independent variables is more significant. Also the residual generated by adjusting the models in order to identify the distribution that best fitted the data were analyzed. All static analysis was performed using R software. In general is possible to identify that the highest peaks of hospitalizations for PI occur in autumn and winter. Therefore, these results suggest an association between cold and hospitalizations for IP. Statistical modeling performed satisfactory for analysis of the cases of hospitalizations for IP. However, the deepening of these temporal analysis is necessary because health depends not only on environmental factors.

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Information Analysis and Management A criminalidade é um dos fenómenos sociais mais problemáticos que tem vindo a ganhar relevo e especial importância desde o final do século XX. É um fenómeno dinâmico e distribuído segundo tendências espaciais. Este tema tem sido objeto de estudo em diversas áreas científicas, ao longo do tempo, com o intuito de identificar novas leituras de informação, que possibilitem compreender os fatores associados à criminalidade, e encontrar soluções para prevenir e combater este problema. O evento criminal, tal como outros, desenvolve-se em torno do território, tendo por isso um cariz geográfico. Assim, a gestão e análise da criminalidade com recurso a ferramentas de informação geográfica têm representado uma importante contribuição para a análise da criminalidade. Esta investigação explora a distribuição espacial dos crimes contra o património em Portugal Continental e tem como objetivo principal investigar fatores demográficos e socioeconómicos, que possam estar associados a este fenómeno em cada município. Para tal, são aplicadas ferramentas de Sistema de Informação Geográfica (SIG), técnicas de análise exploratória, estatística descritiva e modelação espacial. A análise exploratória inicial permitiu identificar a existência de autocorrelação e heterogeneidade espacial na taxa de crimes contra o património, justificando assim a utilização de modelos de regressão espacial. Foram aplicados e comparados entre si, modelos de regressão de Poisson, nomeadamente o modelo global, o modelo local GWPR – Geographically Weighted Poisson Regression (Regressão de Poisson Geograficamente Ponderada) –, e o modelo GWPR semi-paramétrico. O modelo que revelou um melhor ajuste aos dados foi o GWPR com oito variáveis explicativas: Poder de compra per capita; Taxa de população jovem residente; Taxa de retenção e desistência no ensino básico; Taxa bruta de escolarização; Número médio de alojamentos de familiares clássicos; Taxa de benificiários do RMG e RSI; Taxa de desempregados; Proporção de população estrangeira. Em particular, o modelo apresenta melhor ajuste nos municípios da área metropolitana de Lisboa e do Porto. Os resultados mostram que a magnitude da associação de cada uma das variáveis independentes com os crimes contra o património varia no território. Com este estudo, espera-se contribuir para uma melhor compreensão do fenómeno da criminalidade em Portugal, na medida em que os resultados permitem identificar quais são os fatores demográficos e socioeconómicos mais relevantes em cada município. Criminality is one of the most problematic social phenomena that has been gaining special relevance since the late twentieth century. It is a dynamical phenomenon distributed according to spatial trends. Over the course of time, several research fields have focused on the study of this subject, in order to unravel innovative ways of examining the information, making it possible to better understand the factors associated with crime, and find solutions to prevent and address this issue. The subject of criminality, like many others, is strongly related with territorial distribution and therefore, it may be well characterized by a geographical assessment. Thus, crime monitoring through geographic information analysis tools stands as an important contribution to the study of crime. This study explores the spatial distribution of crime against property in mainland Portugal, with the primary goal of investigating which demographic and socioeconomic factors may be associated with this problem in each municipality. For this purpose, Geographic Information System (GIS) tools, exploratory analysis techniques, descriptive statistics, and spatial modelling have been applied. An initial exploratory analysis identified the existence of autocorrelation and spatial heterogeneity in the rate of crimes against property, thus supporting the use of spatial regression models. Hence, Poisson regression models were applied and compared, namely the global model, the local GWPR model – Geographically Weighted Poisson Regression –, and the semi-parametric GWPR model. The model that revealed a better fit to the data was the GWPR model, with eight explanatory variables: Purchasing power per capita; Rate of young resident population; Retention and dropout rates in basic education; Gross school enrollment rate; Average number of households in a classical family; Rate of RMG and RSI beneficiaries; Unemployment rate; Ratio of foreign population. The model presents a better fit in the municipalities on the metropolitan areas of Lisbon and Porto. The results show that the correlation degree between each of the independent variables and the crimes against property varies across the territory. The aim of this investigation is to potentially improve the understanding of the crime problem in mainland Portugal, given that the results allow to identify the most relevant demographic and socioeconomic factors in each municipality.

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Geographic Information Systems and Science O Brasil possui altas taxas de criminalidade, sendo a taxa de homicídios uma das mais altas do mundo. Apesar de permanecer com valores baixos em relação aos restantes estados, o Rio Grande do Sul teve um crescimento preocupante nas taxas de criminalidade nos últimos anos. Este trabalho tem por objetivo investigar os padrões espaciais da criminalidade nos municípios do Rio Grande do Sul, sobretudo da taxa de roubo e de homicídio, assim como os processos que influenciam esses padrões. Para tal, foram investigados diferentes modelos de regressão, tanto lineares (OLS – Ordinary Least Squares e GWR – Geographically Weighted Regression) quanto de Poisson (regressão global de Poisson, GWPR – Geographically Weighted Poisson Regression e GWPR semi-paramétrico). A análise exploratória revelou que não há evidência nem de autocorrelação espacial nem de heterogeneidade espacial da taxa de homicídios, por isso não se justificou a sua análise através de modelos de regressão espacial. Já os resultados da taxa de roubos, pelo contrário, apontam a existência de ambas características. Na sequência foram estimados diversos modelos de regressão para a taxa de roubo. Entre os modelos lineares, OLS e GWR, o modelo GWR obteve uma performance melhor. Porém, em ambos modelos, os resíduos apresentaram autocorrelação espacial, o que quebra a premissa de independência no caso do OLS e indicia um modelo GWR mal especificado. Foram então implementados modelos de regressão de Poisson, os quais são adequados à modelação de dados de contagem e taxas. O modelo GWPR apresentou um melhor ajustamento do que o modelo global de Poisson e do que os modelos GWPR semi-paramétricos. Os resultados indicam que os fatores população, renda, ocupação, educação e ambiente familiar são importantes para explicar as causas da taxa de roubo no Rio Grande do Sul, e que o grau de relevância de cada um deles varia espacialmente. Brazil has high crime rates, with the homicide rate being one of the highest in the world. Despite remaining low compared to other states, Rio Grande do Sul has had a worrying growth in crime rates in recent years. This study aims to investigate Rio Grande do Sul's crime patterns, especially the robbery and homicide rates, as well as the processes that influence these patterns. For this purpose, different regression models were investigated, both linear (OLS – Ordinary Least Squares, and GWR – Geographically Weighted Regression) and Poisson models (global Poisson regression, GWPR – Geographically Weighted Poisson Regression, and semiparametric GWPR). Exploratory analysis revealed that there is no evidence of either spatial autocorrelation or spatial heterogeneity of the homicide rate, so their analysis through spatial regression models was not justified. The results of robbery rate, in contrast, point to the existence of both features. Following, several spatial regression models for robbery rate were estimated. Among the linear models, OLS and GWR, the GWR model had a better performance. However, the residuals presented spatial autocorrelation in both models, which contradicts the assumption of independence of OLS, and indicates a poorly specified GWR model. Poisson regression models were then implemented, as they are appropriate to model count and rate data. The GWPR model had a better fit than the global Poisson regression and also than the semiparametric GWPR models. The results indicate that population, income, occupation, education and family environment are important factors to explain the robbery rate in Rio Grande do Sul, and their degree of relevance varies in space.

Tese de mestrado em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017 Submitted by Cristina Manessiez (camanessiez@fc.ul.pt) on 2018-01-12T16:47:36Z No. of bitstreams: 1 ulfc123919_tm_Ana_Isa_Neves.pdf: 1400305 bytes, checksum: a77a74bd2f5be6a8df81bbb5fa39436d (MD5) Made available in DSpace on 2018-01-12T16:47:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ulfc123919_tm_Ana_Isa_Neves.pdf: 1400305 bytes, checksum: a77a74bd2f5be6a8df81bbb5fa39436d (MD5) Previous issue date: 2017

Submitted by Katia Cristina Cota Mantovani null (katia@fatecguaratingueta.edu.br) on 2016-08-23T14:28:37Z No. of bitstreams: 1 tese_KatiaMantovani.pdf: 1972577 bytes, checksum: 56514cea4c0da9c655ca3f8dc9e25719 (MD5) Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-08-26T14:13:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mantovani_kcc_dr_guara.pdf: 1972577 bytes, checksum: 56514cea4c0da9c655ca3f8dc9e25719 (MD5) Made available in DSpace on 2016-08-26T14:13:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mantovani_kcc_dr_guara.pdf: 1972577 bytes, checksum: 56514cea4c0da9c655ca3f8dc9e25719 (MD5) Previous issue date: 2016-06-27 Uma das principais causas de internação por infarto agudo do miocárdio é a poluição do ar. Os efeitos na saúde devido à exposição aos poluentes atmosféricos e à baixa qualidade do ar vêm causando um aumento nas internações hospitalares. Esse estudo teve como objetivo estimar a associação entre o Infarto Agudo do Miocárdio (IAM) e outras doenças isquêmicas do coração (DIC) e a exposição de PM2,5 ajustados pelos poluentes O3, CO e NO2 sobre as internações hospitalares da rede pública no município de São José do Rio Preto – SP, em todas as faixas etárias, estratificado por sexos, no período de 01 de janeiro de 2012 a 31 de dezembro de 2012, de acordo com a estrutura de defasagens (lags). A metodologia utilizada fundamenta-se na pesquisa de estudo ecológico de série temporal. A variável dependente considerada foi o número de internações hospitalares por IAM e outras DIC, CID 10, correspondentes aos códigos I20 a I 25.9, cujos dados foram obtidos pelo DATASUS. As variáveis independentes consideradas foram a concentração diária de poluentes PM2,5, O3, CO e NO2, temperatura e umidade relativa (CCATT-BRAMS). Ajustes por tendência temporal e efeitos do calendário foram incluídos no modelo. Foi calculado o Risco Relativo de internação utilizando Modelo de Regressão de Poisson. Na análise unipoluente, devido a um incremento interquartil (25%-75%) para o PM2,5 (3,1 μg/m3), observou-se, respectivamente, um aumento de 9,5% e 11,1% no aumento de internações para a o sexo masculino e sexo feminino, respectivamente. E na análise multipoluente (PM2,5, O3, CO e NO2), também com incremento interquartil, observou-se um aumento de 21% para o conjunto de ambos os sexos. Os gastos com o excesso de internações por IAM e DICs chega a cerca a mais de R$ 1,1 milhão, verificou-se portanto que é possível estudar a associação entre algumas das doenças cardiovasculares e poluentes estimados do modelo matemático CATT-BRAMS. One of the main causes of hospitalization for acute myocardial infarction is air pollution. The health effects due to exposure to air pollution and poor air quality are causing hospital admission increase. This study aimed to estimate the association between PM2.5 exposure adjusted by pollutants O3, CO and NO2 and hospital admissions for Acute Myocardial Infarction (AMI) and other ischemic heart disease ( IHD ) in public in the city of Sao Jose do Rio Preto, in all age groups stratified by gender in the period of January 1st 2012 to December 31st 2012 according to the lag structure (lags). The methodology is based on ecological research study of temporal series. The dependent variable was considered the number of hospital admissions for Acute Myocardial Infarction and other ischemic heart disease ICD-10 codes I20 at I25.9, whose data were obtained by DATASUS. The independent variables were the daily concentration of PM2.5 pollutants, O3, CO and NO2, extracted temperature and relative humidity of CCATT-BRAMS. Adjustments for time trend and calendar effects were included in model. It calculated the relative risk of hospitalization using Poisson regression model. In unipollutant analysis due to a interquartile increase (25% -75%) to the PM2.5 (3.1 µg/m3) were observed respectively, an increase of 9.5% and 11.1% increase admissions for males and females, respectively. And in multipollutant analysis (PM2.5, O3, CO and NO2) with interquartile also increased, there was an increase of 13.8% to the whole of both sexes. Spending on excess hospitalizations for AMI and DICs reaches about more than R$ 1.1 million, so it is possible to study the association between cardiovascular disease and estimated pollutants mathematical model CATTBRAMS.

Submitted by NILSON CÉSAR GALVÃO VIEIRA null (nil_gv@yahoo.com.br) on 2016-03-10T01:50:31Z No. of bitstreams: 1 VIEIRA N.C.G..pdf: 2502695 bytes, checksum: 79c827f6494d3d8d91c8508084d0122b (MD5) Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-03-10T20:11:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 vieira_ncg_me_guara.pdf: 2502695 bytes, checksum: 79c827f6494d3d8d91c8508084d0122b (MD5) Made available in DSpace on 2016-03-10T20:11:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 vieira_ncg_me_guara.pdf: 2502695 bytes, checksum: 79c827f6494d3d8d91c8508084d0122b (MD5) Previous issue date: 2016-01-27 Uma das principais causas de morbidade por problemas respiratórias em crianças e idosos é a poluição do ar. Os efeitos na saúde devido a exposição aos poluentes atmosféricos e a baixa qualidade do ar vem causando um aumento nas internações hospitalares. Esse estudo teve como objetivo desenvolver um modelo preditivo através do Modelo Linear Generalizado de Regressão de Poisson para analisar os efeitos da exposição de CO e PM2,5 sobre as internações hospitalares da rede pública no município de Rio Branco, AC, por problemas respiratórios em duas faixas etárias de ambos os sexos, de 0 a 14 anos e de iguais ou mais de 50 anos, durante o período de 01 de julho de 2012 a 30 de junho de 2013. A metodologia utilizada fundamenta-se na pesquisa de estudo ecológico de série temporal. A variável dependente considerada foi o número de internações hospitalares por doenças respiratórias CID 10 correspondentes aos códigos J 00 a J 99, cujos dados foram obtidos pelo DATASUS. As variáveis independentes consideradas foram a concentração diária de poluentes CO e PM2,5 (CCATT-BRAMS), número de queimadas (SISAM), umidade relativa do ar e temperatura mínima (INMET). Ajustes por tendência temporal e efeitos do calendário foram incluídos no modelo. Na análise unipoluente, devido a um incremento interquartil (25%-75%) para o CO (25 ppb) e PM2,5 (1,5 μg/m3 ), observou-se respectivamente, um aumento de 2,1% e 27,9% no aumento de internações para a faixa etária de iguais ou mais de 50 anos. E na análise multipoluente também com incremento interquartil, observou-se um aumento de 17,8% para a faixa etária de 0 a 14 anos e de 34,2% para a faixa etária de iguais ou mais de 50 anos. Os dados obtidos pelo aumento percentual forneceram uma variação de 1,13 % a 34,2 % no risco de internação, ou seja, aproximadamente 348 internações a mais, gerando para os cofres do município um custo de aproximadamente R$ 520 mil. A major cause of morbidity due to respiratory problems in children and elderly is air pollution. Health effects due to exposure to air pollution and poor air quality is causing an increase in hospital admissions. This study aimed to develop a predictive model by Generalized Linear Model Poisson Regression to analyze the effects of CO exposure and PM2.5 on the hospitalization of the public network in Rio Branco, AC, for respiratory problems two age groups of both sexes, 0-14 years and of equal or more than 50 years during the period 1 July 2012 to 30 June 2013. The methodology used is based on the number of ecological research study temporal. The dependent variable was considered the number of hospital admissions for respiratory diseases ICD-10 codes corresponding to the J 00 and J 99, whose data were obtained by DATASUS. The independent variables considered were the daily concentration of pollutants CO and PM2.5 (CCATT-BRAMS), number of fires (SISAM), relative humidity and minimum temperature (INMET). Adjustments for time trend and calendar effects were included in the model. In unipoluente analysis, due to an increase interquartile (25% -75%) to CO (25 ppb) and PM2.5 (1.5 g / m3 ) was observed respectively, an increase of 2.1% and 27, 9% increase in hospitalizations for children aged equal or more than 50 years. And in multipoluente analysis also with interquartile increase, there was an increase of 17.8% for the age group 0-14 years and 34.2% for the age group of equal or more than 50 years. And in multipoluente analysis also with interquartile increase, there was an increase of 17.8% for the age group 0-14 years and 34.2 % for the age group of the same or more than 50 years. The data obtained by the percentage increase provided a range of 1.13 % to 34.2% in the risk of hospitalization, or approximately 348 hospitalizations more, generating for the municipal coffers a cost of approximately R$ 520 thousand.

Introduction: Air pollution in industrialized urban centers triggers numerous compromises on human health and its effects are associated with the increase in demand for health services. Objective: This study was designed to investigate the relationship between exposure to air pollution and elderly hospitalizations in the Sistema Único de Saúde (SUS) due to ischaemic heart disease (IHD) in São Paulo city, from 2000 to 2012, stratified by sex. Method: This is an ecological time series study. Daily records of PM10, CO, SO2, NO2, O3, minimum temperature and humidity average were obtained from the São Paulo State Environmental Company. Hospital admissions were obtained from SUS database (DATASUS). Generalized linear polynomial distributed lag model was used to assess the effect of pollutants on the outcome. The level of significance of 5%. Results: In São Paulo, all primary pollutants were associated with the outcome (acute and one day-lag). For instance, an interquartile range increase in PM10 (24.42 ¿g/m3) was associated with a 2.50% (95% CI: 1.56%-3.44%) in total, 2.89% (CI95%: 1.43%-4.35%) for men and a 3.31% (95% CI: 1.65%-4.98%) for women, in the same day of exposure. The effects of SO2 was observed in the same day and one lag day. An interquartile range increase of 7.48 ¿g/m3 was observed increase of 4.02% (IC 95%:3.09%¿4.95%) in total, 5,61% (95%CI: 4.16%-7.06%) for men and a 3.79% (CI95%: 2.13%-5.45%) for women, in the same day. An interquartile range increase in NO2 (51.89 ¿g/m3) was observed increase of 3.47% (95%CI: 2.57%-4.36%) in total, 4.52% (95%CI: 3.13%-5.92%) for men and 4.44% (95%CI: 2.87%-6.02%) for women, in the same day. For CO, an interquartile range increase (1.33ppm) was associated with a 1.35% (95%CI: 0.50%-2.21%) in total, 1,94% (95%CI: 0.62%-3.26%) for men and 1.84% (95%CI: 0.34%-3.34%) for women. Conclusion: Elevation in air pollutants were associated with increased risk of IHD. Proper environmental policy will be necessary to limit the impact of air pollution on IHD on the vulnerable population. Introdução: A poluição atmosférica nos centros urbanos industrializados desencadeia inúmeros comprometimentos na saúde humana e os seus efeitos estão associados ao aumento na procura por serviços de saúde. Objetivo: Avaliar a relação entre a exposição a poluição do ar e internação de idosos no Sistema Único de Saúde (SUS) por doença isquêmica do coração (DIC) na cidade de São Paulo, de 2000 a 2012, estratificada por sexo. Método: Este é um estudo ecológico de séries temporais. Dados diários de PM10, CO, SO2, NO2, O3, temperatura mínima e umidade média foram obtidos da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB). Internações hospitalares foram obtidas no banco de dados do SUS (DATASUS). Foi realizada a análise descritiva, correlação de Pearson e utilizado o Modelo linear generalizado polinomial com defasagem distribuída para avaliar o efeito dos poluentes sobre as internações por DIC. O nível de significância de 5%. Resultados: Todos os poluentes primários estavam relacionados com o desfecho de interesse (efeito agudo ou defasado de um dia) em São Paulo. O aumento de um interquartil de PM10 (24,42 ¿g/m3) elevou as internações por DIC em 2,50% (IC95%: 1,56%-3,44%) para o grupo todo; em 2,89% (IC95%: 1,43%-4,35%) para idosos do sexo masculino e em 3,31% (IC95%: 1,65%-4,98%) para idosos do sexo feminino, no mesmo dia de exposição. Para o SO2 foi observado efeito agudo e defasado de um dia. Para cada aumento de um interquartil de 7,48 ¿g/m3 aumentou as internações por DIC em 4,02% (IC95%: 3,09%-4,95%) no total, e em 5,61% (IC95%: 4,16%-7,06%) para idosos do sexo masculino e em 3,79% (IC95%: 2,13%-5,45%) para o sexo feminino, no mesmo dia. O aumento de um interquartil no nível de NO2 (51,89 ¿g/m3) elevou as internações por DIC em 3,47% (IC95%: 2,57%-4,36%) no total, e em 4,52% (IC95%: 3,13%-5,92%) para idosos do sexo masculino e em 4,44% (IC95%: 2,87%-6,02%) para o sexo feminino, no mesmo dia. Para o CO, o aumento de um interquartil (1,33ppm) esteve relacionado com 1,35% (IC95%: 0,50%-2,21%) de aumento nas internações por DIC totais, 1,94% (IC95%: 0,62%-3,26%) para o sexo masculino e em 1,84% (IC95%: 0,34%-3,34%) para o sexo feminino. Conclusão: Aumentos nos níveis diários dos poluentes atmosféricos estiveram relacionados com risco aumentado de DIC. Uma Política ambiental adequada será necessária para limitar o impacto da poluição atmosférica na DIC em populações vulneráveis.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-06-08T11:39:56Z No. of bitstreams: 1 JULLIANNA VITÓRIO VIEIRA DE AZEVEDO - DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2015.pdf: 2576177 bytes, checksum: a2d2205824cb66d177cc7165ce092601 (MD5) Made available in DSpace on 2018-06-08T11:39:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JULLIANNA VITÓRIO VIEIRA DE AZEVEDO - DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2015.pdf: 2576177 bytes, checksum: a2d2205824cb66d177cc7165ce092601 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 Neste trabalho objetivou-se avaliar os efeitos das variações sazonais do clima na incidência de doenças respiratórias por influenza (PI) na população idosa de 65 anos ou mais nas localidades de Campina Grande, Região Metropolitana de João Pessoa (RMJP), Monteiro e Patos. Para isso, foram usados modelos lineares generalizados a partir da regressão de Poisson para relacionar a variável dependente configurada como os registros de internações por causas associadas à influenza e as variáveis independentes (precipitação pluvial, temperatura média do ar e umidade relativa do ar), para análise das relações instituídas pela modelagem foi aplicada a análise de variância ANOVA com nível de significância de 0,05 para determinar que variáveis independentes eram mais significativas na modelagem. Também foram analisados os resíduos gerados pelo ajuste dos modelos no intuito de identificar a distribuição que melhor se ajustasse aos dados. Foi aplicado o teste não-paramétrico de Mann-Kendall para análise de tendência da série temporal de internações por causas associadas a influenza como também o teste de raiz unitária de Dick-Fuller (DF) para análise de estacionariedade. Assim determinada às características da série temporal foi aplicada a metodologia de Box e Jenkins (1976), foi utilizado neste estudo o modelo ARIMA e para avaliação dos modelos autoregressivos gerados aplicou-se os índices penalizadores AIC (Akaike’s Information Criterion) e o BIC (Bayesian Information Criterion). Toda análise estática foi realizada no software R. De forma geral pode-se verificar que os maiores picos de internações por PI ocorrem no outono e inverno. Portanto, esses resultados sugerem uma associação entre o frio e as internações por PI. Na maioria dos municípios em estudo, a elevação das taxas de morbidade por influenza e causas associadas na faixa etária de 65 anos ou mais demonstram uma possível ausência de efeito das campanhas de vacinação. A modelagem estatística se apresentou como alternativa na análise e previsão de casos de internações por PI, contribuindo para políticas públicas, ajudando nas tomadas de decisão evitando desperdícios econômicos e humanos. This work aimed to evaluate the effects of seasonal climatic variations in the incidence of respiratory diseases by influenza (PI) in the elderly population in the cities of Campina Grande, metropolitan region of João Pessoa (RMJP), Monteiro and Patos. Generalized linear models from the linear Poisson regression to relate the dependent variable set to the records of hospitalizations for causes associated with influenza and the independent variables (rainfall, average air temperature and relative humidity) to analyze the relations established by modeling has been used. Aditionally, was applied ANOVA variance test with a significance level of 0.05 of probability to determine which independent variables is more significant. Also the residual generated by adjusting the models in order to identify the distribution that best fitted the data were analyzed. The nonparametric Mann-Kendall trend analysis for the time series of hospitalizations for causes associated with influenza as well as the unit root test Dick-Fuller (DF) for stationary analysis was applied. Once determined the time series characteristics was applied to the methodology Box and Jenkins (1976), was used in this study ARIMA model and evaluation of the autoregressive models generated applied to the punitive indices AIC (Akaike's Information Criterion) and BIC (Bayesian Information Criterion). All static analysis was performed using R software. In general is possible to identify that the highest peaks of hospitalizations for PI occur in autumn and winter. Therefore, these results suggest an association between the cold and hospitalizations for IP. In most municipalities studied, the increase in morbidity rates for influenza and associated causes aged 65 and over show a possible lack of effect of vaccination campaigns. The statistical model is presented as an alternative in the analysis and prediction of cases of hospitalization due to IP, contributing to public policy, helping in decision-making avoiding economic and human losses.

Os acidentes de trânsito (AT) constituem relevante problema de saúde pública global devido à elevada morbimortalidade, decorrente do número crescente de veículos, precariedade do espaço urbano, alterações de estilos de vida e vulnerabilidade de determinados grupos de usuários de via. O estudo teve como objetivo avaliar a contribuição de fontes distintas de informação na análise dos AT e suas vítimas, caracterizando o perfil e identificando grupos vulneráveis entre usuários das vias urbanas em Belo Horizonte, a partir da integração do sistema de informação do trânsito (BH10) e do sistema de informação sobre mortalidade (SIM/MS). No primeiro artigo, foram analisadas a completude e a contribuição de três diferentes fontes na descrição de acidentes de trânsito no município. Verificou-se preenchimento inadequado nas três fontes, com destaque para os itens uso de equipamentos de segurança e de álcool pelo condutor. Além do alto coeficiente de mortalidade dos residentes em Belo Horizonte (19,4 por cem mil habitantes) no período, observou-se aumento dos acidentes e de vítimas não fatais, com concomitante elevação na taxa de internação e custos hospitalares, além de maior envolvimento de motocicletas, proporcionalmente à frota. Condutores homens apresentaram mais chance de ser feridos (OR: 1,66 IC95%:1,59-1,73) ou mortos (OR:3,25 IC95%:1,87-5,67); passageiros ou pedestres apresentaram maior chance (OR: 1,81, IC95%:1,58-2,08) de morrer, comparados aos condutores, sendo os idosos os mais vulneráveis. Verificou-se aumento das mortes em via pública com 55% de positividade nos exames toxicológicos e 50% mais chance de acidentes fatais nos finais de semana. Apesar da incompletude e códigos inespecíficos dos registros, dificultando a enumeração das vítimas, foi possível caracterizar como principais fatores associados aos acidentes os pedestres idosos, motociclistas, o uso de álcool e excesso de velocidade. O estudo demonstrou a complementaridade das três fontes de dados, com seus diferentes objetivos e permitiu trazer à tona importantes aspectos da cadeia de eventos relacionados aos acidentes de trânsito, desde sua ocorrência até a eventual evolução fatal, fornecendo informações relevantes da magnitude do problema para guiar estratégias de controle..No segundo estudo comparou-se o perfil de óbitos por AT, registrados nos sistemas de informação sobre Mortalidade (SIM) e do Transito (BH10) com os dados integrados pelo cruzamento das duas bases.(BH-SIM) A caracterização das vítimas fatais foi feita pela análise do banco relacionado. As distribuições de frequência dos bancos originais foram comparadas com a distribuição de frequência do banco relacionado pelo cálculo do qui-quadrado. Foram estimadas taxas de mortalidade para os residentes em Belo Horizonte e realizada regressão multivariada de Poisson para os óbitos ocorridos na cidade. O banco relacionado (n=306) apontou sub-registro de 24% dos óbitos e diferiu estatisticamente na distribuição etária com o BH10 e na caracterização dos usuários da via com o SIM. A taxa de mortalidade dos residentes no perímetro urbano foi de 10,02 por cem mil habitantes, sendo mais elevada entre homens, jovens e idosos. Observou-se maior número médio esperado de óbitos entre ocupantes de motocicleta (Razão de médias-RM:1,81); pedestres (RM:1,32); homens (RM: 1,24); solteiros/separados (RM; 1,27); jovens de 18-29 anos (RM:1,75) e idosos (RM:1,59) e no local do acidente (RM:1,39) quando comparados às respectivas categorias de referência, mantendo-se as demais variáveis constantes. O estudo descortina a violência no trânsito traduzida pela maior ocorrência dos óbitos na via e nas primeiras 24 horas e confirma a relevância do relacionamento de sistemas de informação para caracterizar os grupos vulneráveis e os óbitos por acidentes de trânsito em ambiente urbano. O planejamento do trânsito e da saúde devem se organizar para responder às demandas contemporâneas da população na área de mobilidade e transporte, assegurando a qualidade de vida e a proteção, em especial de pedestres, usuários de transporte não motorizados e motociclistas. Um trânsito sem violência é a expressão de cidadania, traduzida pela responsabilidade social de cada um dos envolvidos - usuários, indústrias automobilísticas, empresas de transporte, em especial as organizadoras do transporte urbano e o poder público, na construção de ambientes seguros. A sociedade civil fortalecida deve atuar convencida que acidentes de trânsito não são mera fatalidade e que intervenções efetivas devem ser implementadas para coibir a vitimização de cidadãos no exercício do direito elementar de ir e vir. Traffic accidents (TA) are important global public health problem due to the high morbidity and mortality, due to increasing number of vehicles, precariousness of urban space, changes in lifestyles and vulnerability of certain groups of users via. The study analyze the contribution of different sources of information in the description of traffic accidents and its victims, and identifies at-risk population sub-groups among users of urban roads in Belo Horizonte, Brazil, based on the merging of traffic information system (BH10) and Mortality Information System (SIM).In the first article, the completeness and the contribution from three different sources in describing traffic accidents in the city were analyzed. Incomplete data in the three sources was observed, especially the alcohol consumption by drivers and safety equipment use. In addition to the high mortality rate (19.4 per 100.000 inhabitants), an increase in the number of non-fatal accidents was observed. It was reflected in 22% more hospital admissions and 53% increase in hospital costs. The motorcycle accident rate is higher than expected given the fleet composition. Male drivers have the highest risk of injury (OR: 1,66 IC95%:1,59-1,73) or death (OR:3,25 IC95%:1,87-5,67); relative to drivers, passengers or pedestrians have a higher risk of death (OR: 1,81, IC95%: 1,58-2,08), the elderly being the most vulnerable. There was 12% increase in the number of deaths at the site of the accident, 55% of which showed positive evidence of alcohol use and 50% higher risk of fatal accidents on weekends. Despite some incomplete record keeping and non-specific death registry codes, it was possible to characterize the main factors associated with accidents: elderly pedestrian, motorcycle rider, alcohol consumption and speeding. The analysis of the three sources showed their complementarity and revealed important features of the traffic accident event-chain and victim profile, providing key data for the development of mitigation strategies. The second study compares the profile of deaths by traffic accident in Belo Horizonte, between two public databases, Traffic Information System (BH10) and the Mortality Information System (SIM) with integrated database based on the merging of these sources (BH-SIM). Characterization of fatalities was by an analysis of the merged dataset. The frequency distributions of the original pews were compared with the frequency distribution of the merged database by the chi-square test. Mortality rates were estimated for residents in Belo Horizonte and performed multivariate Poisson regression for deaths occurring in the city. The merged dataset (n=306) has an under-reporting rate of 24%. It is statistically different from the BH10 with respect to age distribution and from the SIM with respect to road-user type. The mortality rate of urban area residents was 10.02 per 100,000 inhabitants, being highest among men, elderly and young individuals. Relative to the reference group, multivariate Poisson regression showed increased expected mean deaths among motorcycle riders (Ratio Rate RR:1.81), pedestrians (RR:1.32) men (RR:1.24), never married/separated (RR:1.27), young people aged between 18 and 29 years (RR:1.75), the elderly (RR:1.59) and death at accident site (RR:1.39). The study also provides a window into the toll of traffic accidents, as evidenced by the fact that most deaths take place either at the location of the accident or within 24 hours. It also confirms the importance of merging data from multiple databases in describing the characteristics of deaths by traffic accidents and in identifying at-risk population sub-groups in urban environment. The planning of transit and health should be organized to meet the contemporary demands of the population in the area of mobility and transportation, ensuring the quality of life and protection, especially for pedestrians, non-motorized transport users and motorcyclists. A transit without violence is an expression of citizenship, translated by the social responsibility of everyone involved - users, automobile industries, transportation companies, especially the organizers of urban transport and the public sector in building safe environments. Strengthened civil society must act convinced that traffic accidents are not merely inevitable and that effective interventions should be implemented to curb the victimization of citizens exercising the basic right to come and go.

Nesta tese foram utilizados três diferentes modelos de regressão, os Modelos Lineares Generalizados via regressão logística e de Poisson e os Modelos Vetoriais Lineares Generalizados via distribuição generalizada de valores extremos (MVLG-GEV) com o objetivo de detectar os extremos de precipitação no Nordeste do Brasil. Inicialmente aplicaram-se os modelos de regressão logística e de Poisson para identificar as interações entre os extremos de precipitação e as demais variáveis a partir das razões de chances e de riscos relativos. Constatou-se que a variável indicadora da ocorrência de extremos de precipitação é a radiação de onda longa, verificada nas regiões leste, norte e semiárido do NEB, e a umidade relativa foi verificada no sul do NEB, em ambos os modelos. Os resultados apresentados pelos modelos de regressão logística e de Poisson mostram evidências de que estes extremos de precipitação são impulsionados pela Oscilação Madden-Julian, que ao interagir com os outros sistemas meteorológicos locais, regionais e grande escala podem ocasionar a ocorrência destes extremos. O terceiro modelo, MVLG-GEV, avaliou os extremos a partir dos máximos anuais de precipitação de forma múltipla (a partir de um conjunto de variáveis) e constatou-se que as variáveis que subsidiaram a ocorrência dos extremos de precipitação foram: as componentes zonal e meridional do vento, evaporação e TSM (Atlântico e Pacífico). Este artigo mostra evidências de que a variabilidade da TSM vistas no Atlântico como no Pacífico (El Niño-Oscilação Sul) interfera na variabilidade interanual da precipitação, modificando o padrão de circulação atmosférica na região, resultando na intensificação ou inibição da ocorrência dos extremos de precipitação. Os coeficientes de regressão logística, de Poisson e de MVLG-GEV demonstraram significância estatística, inferiores a 5%. Em relação aos níveis de retorno para os próximos 30 anos pelos MVLG-GEV, o menor nível foi de 91,62mm no sul da Bahia, enquanto o maior foi de 185,72mm no norte do Ceará. In this thesis used four different methods in order to diagnose the precipitation extremes on Northeastern Brazil (NEB): Generalized Linear Model s via logistic regression and Poisson, extreme value theory analysis via generalized extre me value (GEV) and generalized Pareto (GPD) distributions and Vectorial Generalized Linea r Models via GEV (MVLG GEV). The logistic regression and Poisson models were used to identify the interactions between the precipitation extremes and other variables based on the odds ratios and relative risks. It was found that the outgoing longwave radiation was the indicator variable for the occurrence of extreme precipitation on eastern, northern and semi arid NEB, and the relative humidity was verified on southern NEB. The GEV and GPD distribut ions (based on the 95th percentile) showed that the location and scale parameters were presented the maximum on the eastern and northern coast NEB, the GEV verified a maximum core on western of Pernambuco influenced by weather systems and topography. The GEV and GPD shape parameter, for most regions the data fitted by Weibull negative an d Beta distributions (ξ < 0) , respectively. The levels and return periods of GEV (GPD) on north ern Maranhão (centerrn of Bahia) may occur at least an extreme precipitation event excee ding over of 160.9 mm /day (192.3 mm / day) on next 30 years. The MVLG GEV model found tha t the zonal and meridional wind components, evaporation and Atlantic and Pacific se a surface temperature boost the precipitation extremes. The GEV parameters show the following results: a) location ( ), the highest value was 88.26 ± 6.42 mm on northern Maran hão; b) scale ( σ ), most regions showed positive values, except on southern of Maranhão; an d c) shape ( ξ ), most of the selected regions were adjusted by the Weibull negative distr ibution ( ξ < 0 ). The southern Maranhão and southern Bahia have greater accuracy. The level period, it was estimated that the centern of Bahia may occur at least an extreme precipitatio n event equal to or exceeding over 571.2 mm/day on next 30 years.

Este artigo objetiva verificar a evolução temporal da mortalidade por suicídio em pessoas com 60 anos ou mais segundo a unidade da federação no período de 1980 a 2009. Na construção das séries históricas empregaram-se dados da mortalidade por suicídio (CID-9 códigos E950 a E959 e CID-10 códigos X60 a X84 e Y87.0) obtidos do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM/MS). Dados referentes à contagem populacional foram obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Na avaliação da tendência temporal empregou-se o modelo de regressão de Poisson, no qual a variável resposta foi o número de óbitos e a variável explanatória o ano calendário centralizado. Foram consideradas tendências estatisticamente significativas aquelas cujo p-valor < 0,05. Os resultados mostram a presença de tendência estatisticamente significativa de aumento para quatro estados e de queda para dois (população geral; 60 anos ou mais). Na população masculina houve aumento em cinco e redução em dois. As taxas femininas exibiram aumento em um estado e queda em três. Verificou-se tendência de aumento no Piauí, Ceará e Rio Grande do Norte e de redução no Amazonas, São Paulo e Roraima para aqueles com idades entre 60 e 69 anos. Observaram-se taxas crescentes na população de 70 a 79 anos do Piauí e decrescentes em Roraima. The scope of this paper is to determine the temporal evolution of mortality by suicide in people aged 60 or more per State in Brazil between 1980 and 2009. Historical mortality by suicide data (ICD-9 codes E950 to E959 and ICD-10 codes X60 to X84 and Y87.0) were obtained from the Mortality Information System (SIM / MS). Data regarding population counts were obtained from the Brazilian Institute of Geography and Statistics. In the assessment of temporal trends the Poisson regression model was used, in which the dependent variable was the number of deaths and the centralized calendar year was the explanatory variable. Statistically significant trends were considered those whose p-value was d" 0.05. The results revealed the presence of a statistically significant increasing trend in four states and a decrease in two (general population; 60 years or more). In the male population there was an increase in five states and a reduction in two. The female rate showed an increase in one state and a decrease in three. There was an increasing trend in Piauí, Ceará and Rio Grande do Norte and a reduction in Amazonas, Roraima, and São Paulo for people aged between 60 and 69. Increasing rates were observed in the population aged 70-79 in Piauí and decreasing trends in Roraima.

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação. O modelo de regressão de Poisson é a base da análise de regressão paramétrica de dados de contagem, mas as restrições impostas por este modelo são fortes e, frequentemente, não são respeitadas na prática, nomeadamente a hipótese de equidispersão, isto é, de que o valor médio e a variância condicionais são iguais. O modelo binomial negativo admite a possibilidade de sobredispersão, porém, quando esta é elevada, o modelo binomial negativo não se ajusta aos dados. Uma situação recorrente na prática é a presença de excesso de zeros, em que os modelos mais adequados são o modelo de Poisson inflacionado em zero (ZIP) e o modelo binomial negativo inflacionado em zero (ZINB). Têm surgido diversos modelos não paramétricos e semi-paramétricos que não impõem as restrições dos modelos paramétricos, nem dependem da correcta especificação do modelo. Em Santos (2005), é desenvolvido um alisador de máxima verosimilhança local de Poisson e são deduzidos o seu viés, variância e distribuição assimptótica, apresentado boa aderência a dados reais e a dados de simulação. Este modelo, apesar de apresentar bom desempenho, revela-se computacionalmente pesado, devido à sua especificação exponencial. Neste trabalho é apresentado um modelo de Poisson de máxima verosimilhança local, com base no alisador de núcleo e na regressão polinomial local, que deixa cair a especificação exponencial, dada em Santos (2005), passando o modelo a ser especificado localmente por um polinómio do primeiro grau.

No Brasil, o aborto está entre as principais causas de mortalidade materna. Pesquisas mostram que o aborto é praticado clandestinamente por mulheres de todas as classes sociais; no entanto, tem consequências desiguais, dependendo da inserção social, produzindo riscos à vida de mulheres pobres. Embora o tema venha sendo amplamente explorado nos últimos 20 anos, observou-se escassez de dados sobre mulheres de baixa renda. Desta forma, o presente estudo tem por objetivo estimar a prevalência de mulheres com aborto provocado. Arrolaram-se mulheres por inquérito domiciliar de base populacional em setores de baixa renda de São Vicente, São Paulo. Eram elegíveis as mulheres em idade fértil de 15 a 49 anos. A avaliação das razões de prevalência de mulheres com aborto provocado foi realizada por meio de modelos lineares generalizados, usando-se a regressão de Poisson com função de ligação logarítmica e variância robusta para aproximar a binomial. As variáveis que demonstraram ter maior influência no relato de aborto foram: "aceitar sempre esta prática" (IC95% 2,98 - 11,02), seguida de "não ter filho nascido vivo" (IC95% 1,35 - 19,78), ter de "dois a cinco nascidos vivos" (IC95% 1,42 - 14,40) e ter de "seis ou mais nascidos vivos" (IC 95% 1,35 - 19,78), "idade no momento da entrevista" (IC 95% 1,01 - 1,07) e "renda" < R$ 484,97 (IC 95% 1,04 - 2,96). É necessário campanha de grande abrangência sobre a prática do aborto, que consiga sensibilizar para esta causa todas as mulheres, sobretudo as de baixa renda, evitando assim mortes desnecessárias. In Brazil, abortion is among the leading causes of maternal mortality. Research has shown that abortion is practiced clandestinely by women of all social classes, but has unequal consequences depending on social inclusion, producing risks to poor women. Although the issue has been widely explored in the past 20 years, there is a lack of data about low-income women. Thus, the present study aims to estimate the prevalence of women with induced abortion. Women from a population-based household survey in low-income sectors of São Vicente, São Paulo were recruited. Women of childbearing age from 15 to 49 years were eligible. The evaluation of the prevalence ratios for women with induced abortion was performed by using generalized linear models, with Poisson log-link function and robust variance to approximate the binomial. The most frequent variables that influenced reporting of abortion were: "always accept this practice" (95% CI 2.98 - 11.02), followed by "not having a child born alive" (95% CI 1.35 - 19.78), having "two to five live births" (95% CI 1.42 - 14.40 ), "having 'six or more live births" (95% CI 1.35 - 19.78), "age at interview" (95% CI 1.01 - 1.07) and "income" < R$ 484.97' (95% CI 1.04 - 2.96). A widespread campaign about the practice of abortion, which can raise awareness among women in favor of the cause, especially among those in low-income strata is necessary to prevent unnecessary deaths.

Orientador: Hildete Prisco Pinheiro Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica Resumo: Ao lidarmos com dados de contagem, uma abordagem possível é estimar um Modelo Linear Generalizado com distribuição de Poisson. Freqüentemente nestes modelos costuma surgir o problema da superdispersão, um fenômeno que aparece quando estamos diante de uma variabilidade dos dados maior do que a média. Temos basicamente três soluções para este problema: abordagem bayesiana, assumindo que o parâmetro do modelo possui uma distribuição de probabilidade; estimação por Quase-verossimilhança, incluindo um fator de dispersão diferente da unidade ou uma função de variância diversa e, finalmente, o emprego de modelos mistos, com a separação de efeitos fixos e aleatórios. Outra ocorrência comum para dados de contagem é encontrarmos amostras que apresentem um número excessivo de zeros. Detectamos a presença da superdispersão, mas agora ela é devida à ocorrência de mais valores zero na amostra do que seria esperado para dados que seguissem a distribuição de Poisson. Para este caso Lambert (1982) apresenta a chamada regressão de Poisson inflacionada de zeros (ZIP - Zero lnflated Poisson). Através de uma aplicação a dados reais, em estudo referente à alimentação de rãs da espécie Adenomera, identificamos os melhores modelos para explicar a quantidade de comida ingerida em função dos efeitos de sexo e da estação do ano. Utilizamos técnicas de diagnóstico para avaliar o impacto que uma determinada observação exerce na estimativa dos parâmetros. Abstract: When one deals with count data, a possible approach is to fit a generalized linear model with Poisson distribution. Usually it may occur the problem of superdispersion, when the variability of the data is greater then the mean. There are three basic solutions to this problem: the Bayesian approach, when we assume that the parameter of the mo deI has a distribution of probability; the Quasilikelihood estimation, including a non-unitary dispersion parameter or a different variance function and, finally, the mixed models. Another possible occurrence to count data is the presence of samples with an excess of zeros. We detect the presence of the superdispersion, but now it is due to more zero counts than expected from the Poisson distribution. For this case, Lambert (1982) presents the Zero Infiated Poisson (ZIP) mode. As an application to real data, in the study of frogs' nourishment from the species Adenomera, we identify the best models to explain the quantity of swallowed food related to sex and season effects. We employ techniques of diagnosis to verify the impact of a specific observation in the parameter estimations Mestrado Bioestatística Mestre em Estatística