Climate changes and their effects in the public health: use of poisson regression models

dc.creatorAlonso, Jonas Bodini
dc.creatorAchcar, Jorge Alberto
dc.creatorHotta, Luiz Koodi
dc.date2010-08-01
dc.date2014-07-17T15:11:40Z
dc.date2015-11-26T11:55:31Z
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dc.date.accessioned2018-03-28T20:58:31Z
dc.date.available2018-03-28T20:58:31Z
dc.identifierPesquisa Operacional. Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional, v. 30, n. 2, p. 427-442, 2010.
dc.identifier0101-7438
dc.identifierS0101-74382010000200010
dc.identifier10.1590/S0101-74382010000200010
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/S0101-74382010000200010
dc.identifierhttp://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382010000200010
dc.identifierhttp://www.repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/24575
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/24575
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1238284
dc.descriptionIn this paper, we analyze the daily number of hospitalizations in São Paulo City, Brazil, in the period of January 01, 2002 to December 31, 2005. This data set relates to pneumonia, coronary ischemic diseases, diabetes and chronic diseases in different age categories. In order to verify the effect of climate changes the following covariates are considered: atmosphere pressure, air humidity, temperature, year season and also a covariate related to the week day when the hospitalization occurred. The possible effects of the assumed covariates in the number of hospitalization are studied using a Poisson regression model in the presence or not of a random effect which captures the possible correlation among the hospitalization accounting for the different age categories in the same day and the extra-Poisson variability for the longitudinal data. The inferences of interest are obtained using the Bayesian paradigm and MCMC (Markov chain Monte Carlo) methods.
dc.descriptionNeste 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).
dc.description427
dc.description442
dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.languageen
dc.publisherSociedade Brasileira de Pesquisa Operacional
dc.relationPesquisa Operacional
dc.rightsaberto
dc.sourceSciELO
dc.subjecthospitalizações diárias
dc.subjectfatores climáticos
dc.subjectanálise bayesiana
dc.subjectmétodos MCMC
dc.subjectdaily hospitalizations
dc.subjectclimate changes
dc.subjectBayesian analysis
dc.subjectMCMC methods
dc.titleClimate changes and their effects in the public health: use of poisson regression models
dc.typeArtículos de revistas


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