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dc.contributor.advisorZanini, Roselaine Ruviaro
dc.creatorSilva, Caroline Pafiadache da
dc.date.accessioned2014-03-07
dc.date.accessioned2014-03-07T14:24:52Z
dc.date.available2014-03-07T14:24:52Z
dc.date.issued2013-01-30
dc.date.submitted2014-03-07
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/63
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2013por
dc.description.abstractThe statistical control charts play an important role in processes of health surveillance. However, implementation of these charts has not yet become a routine amid the healthcare practitioners. This aim proposes the statistical control charts play an important role in processes of health surveillance. However, implementation of these charts has not yet become a routine amid the healthcare practitioners. This aim proposes two statistical methods for early detection of outbreaks of notifiable diseases: Graphs x and R (for individual measurements and moving range) and exponentially weighted moving average (EWMA). For this, we performed a crosssectional study using secondary data from the SINAN (Information System for Notifiable Diseases) consisting of cases of hepatitis C, reported in Rio Grande do Sul, in the period January 2007 to December 2011. The graphics performance were analyzed and discussed comparatively. For this purpose, we used the methodology of Box and Jenkins to obtain a model to captures the behavior of the series and to meet the presuppositions of the use of control charts. The model found in the work was a SARIMA (0,1,1)×(1,0,0)12. It can concluded that the EWMA chart is substantially faster than X and R graphics to detect process disturbances allowing to complement epidemiological investigations.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertoeng
dc.subjectVigilância epidemiológicapor
dc.subjectDoenças endêmicaspor
dc.subjectGráficos de controle estatísticospor
dc.subjectModelo SARIMApor
dc.titleAnálise de dados de vigilância epidemiológica com auxílio de gráficos de controle estatísticopor
dc.title.alternativeData analysis of epidemiological surveillance with aid control of statistical graphseng
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Especializaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasilpor
dc.degree.levelEspecializaçãopor
dc.degree.specializationEstatística e Modelagem Quantitativapor
dc.description.resumoOs gráficos de controle estatístico desempenham um papel importante em processos de vigilância em saúde. No entanto, a implementação desses gráficos ainda não se tornou uma rotina em meio aos profissionais dessa área. O objetivo deste estudo é apresentar uma revisão do referencial teórico a cerca de alguns gráficos de controle usados na área da saúde, identificar os principais gráficos de controle estatísticos propostos na literatura e apresentar uma aplicação prática de três métodos estatísticos para detecção precoce de epidemias de doenças de notificação compulsória: os Gráficos x e R (para medidas individuais e amplitude móvel), gráfico da Soma Acumulada (CUSUM tabular bilateral) e gráfico das Médias Móveis Exponencialmente Ponderadas (EWMA). Para isso, foi realizado um estudo transversal com dados secundários provenientes do SINAN (Sistema de Informação de Agravos de Notificação) constituído pelos casos de Hepatite C, registrados no Rio Grande do Sul, no período de janeiro de 2007 a dezembro de 2011. O desempenho dos gráficos foi analisado e discutido comparativamente. Além disso, utilizou-se a metodologia de Box e Jenkins para obter um modelo que captasse o comportamento da série em estudo e que atendesse as presuposições do uso de gráficos de controle. O modelo encontrado foi um SARIMA (0,1,1)×(1,0,0)12. Pode-se concluir que o gráfico EWMA é mais sensível que os demais na detecção de perturbações no processo podendo, portanto, complementar de forma eficaz investigações epidemilógicas.por
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Naturais e Exataspor


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