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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.6.2019.tde-16042019-143712
Document
Author
Full name
Andressa Kutschenko Nahas
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2018
Supervisor
Committee
Sato, Ana Paula Sayuri (President)
Chiaravalloti Neto, Francisco
Martinez, Edson Zangiacomi
Mathias, Thais Aidar de Freitas
Title in Portuguese
Padrões espaço-temporais da taxa de mortalidade fetal no estado de São Paulo, Brasil, 2005-2016
Keywords in Portuguese
Análise Espacial
Análise Espaço-Temporal
Bioestatistica
Metodologia
Mortalidade Fetal
Abstract in Portuguese
Objetivo: Este estudo tem por objetivo apresentar diferenciais inter-municípios e temporais dos padrões de mortalidade fetal no estado de São Paulo (SP) e identificar indicadores municipais associados. Métodos: Estudo ecológico com uso de análises exploratórias espaciais e modelagem bayesiana espacial e espaço-temporal utilizando histórico de dados do estado de SP entre 2005 e 2016. Foram calculadas as taxas brutas e bayesianas empíricas de mortalidade fetal considerando município como unidade de análise e, em seguida, foram calculados os índices globais de Moran e Geary para testar a hipótese de autocorrelação espacial. Os indicadores municipais testados como covariáveis do modelo bayesiano espacial foram selecionados por uma combinação de métodos de Análise de Componentes Principais e critério Deviance Information Criterion. Foram calculdas as taxas totalmente bayesianas de mortalidade fetal pelos modelos bayesianos espacial com e sem covariáveis. A identificação de padrões espaço-temporais foi realizada pela modelagem bayesiana espaço-temporal. Resultados: A autocorrelação espacial foi evidenciada pelos índices de Moran e Geary, não havendo evidências de aleatoriedade em sua distribuição. A seleção de indicadores municipais resultou como finalistas cinco variáveis e o modelo bayesiano espacial com quatro indicadores municipais foi eleito o modelo com melhor ajuste, apontando relação de aumento da taxa de mortalidade fetal nos municípios que apresentam as seguintes características: baixo percentual de crianças entre 4 e 5 anos na escola; alto percentual de adolescentes entre 15 e 17 anos no ensino médio com 2 anos de atraso; alto percentual da população em domicílios com densidade superior a 2 pessoas por dormitório. A amplitude das taxas empíricas bayesianas e totalmente bayesianas foram reduzidas em relação à taxa bruta, de tal modo que as taxas bayesianas empíricas global e local apresentaram a menor e a maior variabilidade entre as taxas calculadas, respectivamente. A região intermediária de São José dos Campos e da Baixada Santista apresentaram altas taxas de mortalidade fetal e relação geral de indicadores municipais que indicavam piores condições. A região de Marília obteve maiores taxas de mortalidade fetal segundo o modelo eleito apesar da relação de indicadores apresentarem boas condições. O modelo bayesiano espaço-temporal identificou leve tendência de redução da taxa de mortalidade ao longo dos anos no SP. Conclusões: Os achados do estudo apontam a necessidade de intensificação de políticas públicas que gerem maior atenção à saúde das gestantes que residem em locais com alta vulnerabilidade social e baixo rendimento médio per capita, que são locais de maior risco para mortalidade fetal.
Title in English
Stillbirth rate spatial-temporal patterns in the state of São Paulo, Brazil, 2005-2016
Keywords in English
Biostatistics
Fetal Mortality
Metodology
Spatial Analysis
Spatio-Temporal Analysis
Abstract in English
Objective: This study aims to assess differential inter-urban and temporal stillbirth patterns in the state of São Paulo (SP), as well as identify possible associated municipal indicators. Methods: This is an ecological study applying exploratory spatial analyses, using SP data history between 2005 and 2016. Crude and empirical Bayes stillbirth rates were calculated considering municipality as the analysis unit, followed by global Moran and Geary index calculations to test the spatial autocorrelation hypothesis. The municipal indicators tested as Bayesian spatial model covariates were selected by a combination of a Principal Components Analysis and Deviance Information Criterion criteria. Bayesian rates of stillbirth were calculated using Bayesian spatial models with and without covariates. The identification of spatio-temporal patterns was carried out using Bayesian spatio-temporal modeling. Results: Spatial autocorrelation was evidenced by the Moran and Geary indices, with no evidence of random distribution. The selection of municipal indicators resulted in five variables as finalists and the Bayesian spatial model comprising four municipal indicators was chosen as the best fit model, indicating a relation of increase of the fetal mortality rate in the municipalities that present the following characteristics: low percentage of children between 4 and 5 years attending school, high percentage of adolescents between 15 and 17 years old attending high school with up to a 2-year delay, high percentage of the population in households with a density over 2 people per dormitory and high percentage of the population exposed to very high social vulnerability. The amplitude of the Bayes empirical rates and Bayesian rates were reduced in relation to the gross rate, so that the global and local empirical Bayes rates presented the lowest and the highest variability among the calculated rates, respectively. The intermediate region of São José dos Campos and Baixada Santista presented high rates of fetal mortality and general relation of municipal indicators that indicated worse conditions. The region of Marília obtained higher rates of stillbirth according to the model chosen, despite the ratio of indicators showing good conditions. The Bayesian space-time model pointed to low and high-risk clusters and the Bayesian parametric temporal model presented a slight trend for decreased mortality rates over the years in SP. Conclusions: The findings obtained herein point out the need for intensification of public policies that generate greater attention to the health of pregnant women living in places with high social vulnerability and low per capita income, which are higher risk places for fetal mortality.
 
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Publishing Date
2019-04-16
 
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