Tuberculosis in intra-urban settings: a Bayesian approach

La tuberculose dans les zones intra urbaines: une approche bayésienne;
Tuberculosis en asentamientos intraurbanos: un enfoque Bayesiano

dc.creatorSouza, Wayner Vieira de
dc.creatorCarvalho, Marilia Sá
dc.creatorAlbuquerque, Maria de Fátima Pessoa Militão de
dc.creatorBarcellos, Christovam de Castro
dc.creatorXimenes, Ricardo Arraes de Alencar
dc.date2020-01-23T17:39:45Z
dc.date2020-01-23T17:39:45Z
dc.date2007
dc.date.accessioned2023-09-26T21:12:46Z
dc.date.available2023-09-26T21:12:46Z
dc.identifierSOUZA, Wayner V. et al. Tuberculosis in intra-urban settings: a Bayesian approach. Tropical Medicine and International Health, v. 12, n. 3, p. 323-330, 2007.
dc.identifier1360-2276
dc.identifierhttps://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/39482
dc.identifier10.1111/j.1365-3156.2006.01797.x
dc.identifier1365-3156
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8870910
dc.descriptionObjective To model the effect of socio‐economic deprivation and a few transmission‐related indicators of the tuberculosis (TB) incidence at small area level, to discuss the potential of each indicator in targeting places for developing preventive action. Methods Ecological spatial study of TB incidence in Olinda, a city in the north‐east of Brazil, during the period 1996–2000. Three socio‐economic indicators (mean number of inhabitants per household; percentage of heads of household with <1 year's formal education; percentage of heads of households with monthly income lower than the minimum wage) and two transmission‐related indicators (number of cases of retreatment; number of households with more than one case during the period under study), all calculated per census tract, were used. We adopted four different full hierarchical Bayesian models to estimate the relative risk of the occurrence of TB via Markov chain Monte Carlo. Results The best specified model includes all the selected covariates and the spatially structured random effect. The gain in goodness‐of‐fit statistic when the spatial structure was included confirms the clustered spatial pattern of disease and poverty. In this model, the covariates within the non‐zero credibility interval were the number of persons per house, the number of cases of retreatment and the number of households with more than one case (all with relative risk ≥1.8) in each census tract.Conclusions The possibility to estimate in the same framework both the contribution of covariates at ecological level and the spatial pattern should be encouraged in epidemiology, and may help with establishing Epidemiological Surveillance Systems on a territorial basis, that allows rational planning of interventions and improvement of the Control Programme effectiveness.
dc.descriptionObjetivo Modelar el efecto de la privación socioeconómica y algunos indicadores relacionados con la transmisión de la incidencia de la tuberculosis anivel de áreas pequenas, con el fin de discutir el potencial de cada indicador a la hora de escoger los lugares en los que se desarrollarıan acciones preventivas.métodos Estudio ecológico espacial sobre la incidencia de la tuberculosis en Olinda, ciudad al noreste de Brasil, durante el periodo de 1996–2000. Seutilizaron tres indicadores socioeconómicos (número medio de habitantes por casa; porcentaje de cabezas de familia con menos de una ano de educación formal; porcentaje de cabezas de familia con un ingreso mensual por debajo del salario mínimo)y dos indicadores relacionados con latransmisión (número de casos de re-tratamiento; número de casas con más de un caso durante el periodo de estudio), todos calculados porcensus tract.Adoptamos cuatro diferentes modelos bayesianos completamente jera ́rquicos para estimar el riesgo relativo de tuberculosis mediante Cadenas Markovde Monte Carlo. resultados El modelo con mejores especificaciones incluye todas las covariables escogidas y el efecto aleatorio espacialmente estructurado. Laganancia en la mejorı adel ajuste estadísticocuando la estructura espacial fue incluida, confirma el patrón espacial agrupado de enfermedad y pobreza.En este modelo, las covariables dentro del intervalo de credibilidad diferente a cero fueron el número de personas por casa, el nu ́mero de casos dere-tratamiento y el número de casas con más de un caso (todos con un riesgo relativo‡1.8) en cadacensus tract.conclusionesEn epidemiologíase debería afomentar el poder estimar dentro de la misma estructura las contribuciones de las covariables a nivelecológico y de patrones espaciales, lo cual podría ayudar en el establecimiento de sistemas de vigilancia epidemiológica a nivel territorial, que permitenla planeación racional de intervenciones y la mejora de la efectividad de programas de control.
dc.descriptionObjectif Modeler l’effet de la privation socio-e ́conomique et de quelques indicateurs associe ́sa`la transmission sur l’incidence de tuberculose au sein dezones re ́duites, afin de discuter le potentiel de chaque indicateur pour le ciblage des endroits ou`de ́velopper une action pre ́ventive.me ́thodesE ́tude spatiale e ́cologique de l’incidence de tuberculose a`Olinda, une ville dans le nord-est du Bre ́sil durant la pe ́riode 1996–2000. Nousavons utilise ́trois indicateurs socio-e ́conomiques (nombre moyen d’habitants par me ́nage, pourcentage des chefs de famille avec moins d’un and’enseignement conventionnel, pourcentage des chefs de familles avec un revenu mensuel infe ́rieur au salaire minimum) et deux indicateurs associe ́sa`latransmission (nombre de cas de retraitement, nombre de me ́nages avec plus d’un cas durant la pe ́riode de l’e ́tude) tous calcule ́par re ́gion de recensement.Nous avons adopte ́quatre diffe ́rents mode`les baye ́siens hie ́rarchiques complets pour estimer le risque relatif de l’occurrence de la tuberculose suivant lame ́thode de Markov chain Monte Carlo.re ́sultatsLe meilleur mode`le inclut tous les covariables choisis et l’effet ale ́atoire dans l’espace structure ́. Le gain dans qualite ́de la statistique quandla structure spatiale e ́tait incluse confirme le profil spatial en grappe de la maladie et de la pauvrete ́. Dans ce mode`le, les covariables dans l’intervalle decre ́dibilite ́hors de ze ́ro e ́taient le nombre de personnes par maison, le nombre de cas de retraitement et le nombre de me ́nages avec plus d’un cas (tousavec un risque relatif‡1.8) dans chaque re ́gion de recensement.conclusionsLa possibilite ́d’estimer dans un meˆme cadre la contribution a`la fois des covariables au niveau e ́cologique et le profil spatial devrait eˆtreencourage ́eene ́pide ́miologie et peut aider a`l’e ́tablissement de Syste`mes de Surveillance Epide ́miologiques sur une base territoriale, qui permet uneplanification rationnelle des interventions et l’ame ́lioration de l’efficacite ́du Programme de Controle.
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherFederation of European Societies for Tropical Medicine and International Health
dc.rightsopen access
dc.subjectTuberculose
dc.subjectAnálise Espacial
dc.subjectTuberculosis
dc.subjectBayesian Methods
dc.subjectSpatial Analysis
dc.subjectDeprivation
dc.subjectEpidemiological Surveillance
dc.subjectTuberculosis
dc.subjectMetodos Bayesianos
dc.subjectAnalisis Espacial
dc.subjectPrivaciones
dc.subjectVigilancia Epidemiologica
dc.subjectTuberculose
dc.subjectMethodes Bayesiennes
dc.subjectAnalyse Spatiale
dc.subjectPrivation
dc.subjectSurveillance Epidemiologique
dc.titleTuberculosis in intra-urban settings: a Bayesian approach
dc.titleLa tuberculose dans les zones intra urbaines: une approche bayésienne
dc.titleTuberculosis en asentamientos intraurbanos: un enfoque Bayesiano
dc.typeArticle


Este ítem pertenece a la siguiente institución