dc.contributor.advisor | Zanini, Roselaine Ruviaro | |
dc.creator | Silva, Caroline Pafiadache da | |
dc.date.accessioned | 2014-03-07 | |
dc.date.accessioned | 2014-03-07T14:24:52Z | |
dc.date.available | 2014-03-07T14:24:52Z | |
dc.date.issued | 2013-01-30 | |
dc.date.submitted | 2014-03-07 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/63 | |
dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2013 | por |
dc.description.abstract | 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 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.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | eng |
dc.subject | Vigilância epidemiológica | por |
dc.subject | Doenças endêmicas | por |
dc.subject | Gráficos de controle estatísticos | por |
dc.subject | Modelo SARIMA | por |
dc.title | Análise de dados de vigilância epidemiológica com auxílio de gráficos de controle estatístico | por |
dc.title.alternative | Data analysis of epidemiological surveillance with aid control of statistical graphs | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil | por |
dc.degree.level | Especialização | por |
dc.degree.specialization | Estatística e Modelagem Quantitativa | por |
dc.description.resumo | Os 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.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |