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Trabalhos Aprovados
Atenção: As comunicações foram provisoriamente aceitas para apresentação no 18o SINAPE. Apenas os trabalhos em que pelo menos um dos autores tiver, até 16/06, pago o boleto de inscrição do congresso terão a aceitação definitiva, os demais não poderão ser apresentados no evento. Verifique se o seu trabalho satisfaz esse requisito.
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| Oral | Modelo Multi-estado de Markov em Cartões de Crédito Estatística em Ciências Sociais Aplicadas (Administração, Economia, Sociologia, Psicologia, etc.)
Régis, Daniel Evangelista. Multi-state Markov Model in Credit Cards. São Paulo, 2008. 25 p. Faculdade Ibmec São Paulo, São Paulo, 2008. Multi-state Markov models are used in the medical area so as to estimate transition probabilities between, for instance, various states of a disease, in which the patient can recover or die. The main interest of this work is to analyse the application of the Multi-state Markov model in the risk area associated to the use of credit cards, by means of investigating the characteristics of different state transitions of the relationship between clients and institutions throughout time and, therefore, generating score models for diverse purposes. Logistic regression models are also estimated in order to compare its results with the ones obtained by the Multi-state Markov model. Keywords: Multi-state Markov Model, Credit Cards, Logistic Regression, Behaviour Scoring, Anti-attrition Scoring | ||||||||||||
| Pôster | Modelo Neural Aplicado ao Diagnóstico de Tuberculose Pulmonar em Pacientes Sintomáticos Estatística em Ciências Médicas e Saúde
A Tuberculose é um grave problema de saúde pública e de relevância mundial. No ano de 2005, a região nordeste apresentou a maior incidência do país. Entre os Estados nordestinos, o Maranhão apresentou a quinta maior incidência. O município de São Luís é considerado hiperendêmico em tuberculose, por concentrar o maior número de casos de todo o Estado do Maranhão. A necessidade de métodos diagnósticos rápidos e sensíveis é um dos grandes desafios para o estabelecimento de um controle efetivo da infecção no Município de São Luís-MA. Neste contexto, emerge a possibilidade de utilização de modelos estatísticos para apoiar a tomada de decisões relativas ao diagnóstico de tuberculose pulmonar (TBP), usando dados clínicos. Neste trabalho, propomos um modelo neural para a elaboração de instrumentos de predição de TBP para a população de suspeitos de desenvolver a doença, atendida em uma Unidade de Saúde do Município de São Luís-MA. A base de dados aqui tratada, refere-se aos dados de 108 pacientes que procuraram uma Unidade de saúde do município. Estes pacientes estavam sob suspeita de apresentarem TBP ativa. Diversas redes neurais foram projetadas, considerando-se 7 variáveis de entradas, as quais correspondem as variáveis clínicas dos pacientes. Pelos resultados, observamos que no caso da identificação de indivíduos portadores de TBP, o modelo neural foi capaz de classificar corretamente 81,6% da amostra de generalização, sinalizando o potencial deste método na condução dos casos de TBP, podendo ser generalizado para as Unidades de Saúde com atendimento ambulatorial. | ||||||||||||
| Pôster | MODELO POISSON GLARMA APLICADO A ATENDIMENTOS HOSPITALARES POR CAUSAS RESPIRATÓRIAS EM JARDIM CAMBURI, VITÓRIA, ES, BRASIL. Séries Temporais
Este trabalho conduz uma apresentação de estudos para dados de contagem, onde o Modelo Auto-Regressivo Média Móvel Linear Generalizado (GLARMA) é utilizado para investigar a associação entre o número de atendimentos diários por causas respiratórias em crianças de 0 a 6 anos e a concentração diária do poluente atmosférico PM10 emitido no bairro de Jardim Camburi, Vitória, E.S., Brasil, durante o período de 2001 a 2006. A concentração do poluente e as variáveis meteorológicas foram obtidas junto ao IEMA, ambos observados em relação às estações de monitoramento do ar coordenadas pela instituição. Os dados diários de atendimentos foram obtidos no hospital infantil de Vitória, principal pronto-socorro em atendimento infantil da Região da Grande Vitória (RGV). Para controlar a presença de tendência e sazonalidade dos fatores de confusão utilizou-se a função suavizadora splines nas variáveis tempo, temperatura e umidade e introduziu-se variáveis indicadoras para os dias da semana e feriados. Os resultados evidenciaram que o modelo sob estudo ajustou-se muito bem ao conjunto de dados de atendimentos hospitalares. | ||||||||||||
| Pôster | MODELOS CUMULATIVOS x MODELOS DE DESDOBRAMENTOS DA TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM - TRI Estatística em Ciências Sociais Aplicadas (Administração, Economia, Sociologia, Psicologia, etc.)
The search for psychological measures took many researchers to develop models to represent individuals' latent trait. The first developed theory was the Classical Test Theory (CTT) introduced by Charles Sperman (1904), however this theory presented some limitations that came to be solved with the development of the Item Response Theory - IRT. The trait latent and characteristics of the items (questions in a questionnary) are parameters in the proposed models and their estimates are based on observations of secondary variables that are related to the latent trait. Questionnaires or tests are composed by a group of items whose categories of answers can or can not be represented in an ordinal scale. The answer process to an item can be interpreted in agreement with the characteristics of the item under two ways: of domain (that can be analyzed through the Cumulative Models) or of proximity (that can be analyzed through the Unfolding Models). This article has as objective to present the existent differences among the answer processes through examples of items, concluding that the way the item is written and formulated is the main point for the choice of the appropriate model to analyze the data. | ||||||||||||
| Pôster | Modelos de Efeitos Mistos para Avaliação do Ganho Ponderal Intra-Gestacional Estatística em Ciências Médicas e Saúde
RESUMO: Um dos parâmetros mais utilizados na avaliação do estado nutricional de gestantes é a evolução ponderal ao longo do período gestacional. Várias curvas de evolução de peso gestacional foram desenvolvidas como instrumento de avaliação do estado nutricional de gestantes para obstetras e ginecologistas. O presente estudo tem como objetivo entender o comportamento do Índice de Massa Corporal de gestantes, levando-se em consideração o estado nutricional pré-gestacional, por meio dos modelos de efeitos aleatórios para estimar a evolução ponderal durante a gestação. Os dados utilizados para análise provêm do Estudo Brasileiro de Diabetes Gestacional (EBDG) realizado em clínicas de saúde do SUS de seis capitais do Brasil, no período de 1991 a 1995. Trata-se de um estudo de coorte ou longitudinal com nove meses de seguimento que acompanhou mulheres de 20 anos ou mais ao longo de todo o período gestacional. Os resultados mostram a influência do estado nutricional pré-gestacional na evolução do índice de massa corporal durante a gestação, indicando um ganho de 4,4 unidades de IMC dependendo do estado nutricional inicial da gestante. Verifica-se que a taxa de ganho diminui na medida em que a classificação nutricional tende ao estado de obesidade, indicando que mães obesas devem ter taxas reduzidas de ganho de peso ao longo da gravidez. | ||||||||||||
| Pôster | Modelos de Intensidade Híbridos com Termos de Fragilidade e Estresse Limiar para Dados Multivariados de Sobrevivência Modelos de Regressão
Em análise de dados de sobrevivência, existem situações em que o evento de interesse pode ocorrer mais que uma vez para o mesmo indivíduo, sendo por isso chamado de evento recorrente. Nesses casos, pode-se investigar padrões e taxas de ocorrência dos eventos em causa levando em conta a dependência entre as observações em estudo. Situações em que se observam tempos de recorrências para um mesmo indivíduo, caracterizam dados de sobrevivência multivariados. Um modelo que atualmente tem sido muito utilizado na modelagem dessa dependência entre os tempos de recorrência de um indivíduo é aquele conhecido como modelo de fragilidade. Nesse modelo, um efeito aleatório, denominado fragilidade, é introduzido na função de risco para descrever essa possível associação.O objetivo deste trabalho é desenvolver extensões dos modelos de intensidades híbridos com estresse limiar, com dados de eventos recorrentes, considerando a introdução dos efeitos aleatórios (fragilidade), com distintas distribuições de probabilidade assumidas para esse efeito aleatório. Os modelos propostos foram estudados aqui a partir de perspectivas clássicas e Bayesiana. Palavras-chave: Modelos de Riscos, Estresse limiar, Eventos recorrentes, Modelos de fragilidade, Inferências Clássica e Bayesiana. | ||||||||||||
| Pôster | Modelos de Mistura de Longa Duração, Uma Aplicação Estatísticas Públicas e Demografia
O Brasil possui um índice elevado de reincidência ao crime. De acordo com dados do governo federal, o índice nacional de reincidência em algum delito é de 82%. Nos estados como Minas Gerais e Pernambuco estes índices estão na faixa de 48% e 45%, respectivamente. No Paraná, esta taxa gira em torno de 30%, figurando como um dos menores índices de reincidência no Brasil. Embora estes números sejam interessantes, os mesmos não nos revelam nada a respeito do tempo até que possa ocorrer a primeira reincidência como também se existe alguma relação entre o tipo de benefício com a reincidência. Neste artigo, os modelos de sobrevivência de longa duração são usados na análise de dados que descreve o tempo até a primeira reincidência ao crime de ex-detentos colocados em liberdade e oriundos da Penitenciária Estadual, localizada na cidade de Maringá. | ||||||||||||
| Pôster | Modelos de Regressão Aplicados à Metanálise Estatística em Ciências Médicas e Saúde
Metanálise é uma ferramenta estatística voltada à estudos de revisão sistemática, que combina e sintetiza os resultados de vários estudos independentes, voltados a uma única questão, em uma medida de resumo. Em metanálise pode-se utilizar dois modelos para estimar a medida de efeito metanalítica, o modelo de efeito fixo e o modelo de efeito aleatório. O modelo de efeito fixo estima a medida de efeito metanalítica mais uma fonte de variabilidade, que é a variabilidade dentro de cada estudo. Já o modelo de efeito aleatório considera duas fontes de variabilidades, a variabilidade dentro dos estudos e a variabilidade entre os estudos. Estes modelos podem ser implementados através da teoria clássica ou da Bayesiana. O objetivo no presente trabalho é descrever os modelos de regressão em metanálise assim como a implementação na teoria clássica e Bayesiana. Apresentamos um exemplo, proposto por Linde, 2005, onde foram analisados 24 ensaios clinico comparando o efeito do Hypericum com placebo para o tratamento da depressão em adultos. No conjunto de dados apresentado a teoria Bayesiana se apresentou melhor do que a clássica devido a possibilidade de estimas as medidas de efeito com presença de zeros amostrais. | ||||||||||||
| Pôster | Modelos de regressão beta e simplex para análise de proporções Modelos de Regressão
Diversos estudos compreendem a análise de variáveis definidas no intervalo (0, 1), como porcentagens ou proporções. Os modelos mais utilizados são os de regressão baseados nas distribuições beta e simplex. Neste trabalho, apresentamos o modelo de regressão beta proposto por Ferrari e Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2004) e desenvolvemos o modelo de regressão simplex. Definimos um resíduo para o modelo de regressão simplex, muito útil na análise de diagnóstico, a partir do trabalho de Espinheira, Ferrari e Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2008). Apresentamos uma forma geral para algumas medidas de diagnóstico, que podem ser aplicadas para os dois modelos. Avaliamos os modelos de regressão beta e simplex por meio de duas aplicações a dados reais, utilizando essas medidas. | ||||||||||||
| Pôster | Modelos de regressão clássico e espacial em dados de uma cidade Modelos de Regressão
Mesmo ciente dos problemas que surgem ao tratar de dados agregados por área, como setores censitários, estes foram utilizados neste trabalho, por eles não ocorrerem em Presidente Prudente e também pela disponibilidade dos dados. Objetivando apresentar um modelo de regressão múltipla incorporando a estrutura de dependência espacial, os dados do Censo Demográfico 2000 de Presidente Prudente foram utilizados nas análises. Inicialmente, estudou-se diversas variáveis, mas para a análise final restaram-se apenas três: grau de instrução, renda e idade dos responsáveis pelo domicílio, que na análise exploratória apresentaram autocorrelação espacial. Os resultados de uma análise de regressão linear clássica mostraram-se satisfatórios para o modelo com as variáveis independentes: grau de instrução e idade. Considerando a posição geográfica dos dados, verificou-se a presença de correlação espacial nos resíduos do modelo ajustado, necessitando-se da busca de um modelo que incorporasse estrutura de dependência espacial entre os setores censitários. Utilizou-se o modelo de regressão espacial, cujos resultados mostraram-se melhores que os da regressão clássica, além de eliminar a dependência espacial dos resíduos; justificando a utilização de um modelo que considere a dependência espacial. Setores com maiores rendas estão concentrados na parte central da cidade, com maioria dos vizinhos de renda alta. Os de renda baixa estão na região norte-nordeste e sudeste, poucos cercados pelos de alta renda, indicando ampliação das distâncias social e espacial de segmentos da população. | ||||||||||||
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