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Cad. saúde pública ; 26(2): 229-239, fev. 2010. mapas, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-543452

ABSTRACT

Este estudo teve como objetivo descrever a distribuição espacial e temporal dos candidatos à doação de sangue, do Município de Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, que se apresentaram no hemocentro da Fundação Hemominas, nos anos de 1994 e 2004. Comparou no espaço e no espaço-tempo as características idade, sexo e aptidão clínica destes candidatos. As informações de 1994, obtidas de estudo transversal, e as de 2004, amostrados entre os candidatos à doação durante o ano. As amostras foram georreferenciadas através dos endereços de residência. As técnicas espaciais utilizadas foram: mapas Kernel, mapas temáticos de taxas Bayesianas empíricas e de taxas brutas e o índice de Moran global. Os resultados indicaram que a distribuição espacial de candidatos não foi aleatória. Os mapas Kernel auxiliaram na detecção de locais com maior ou menor concentração de candidatos. Os mapas temáticos descreveram a concentração de candidatos relativos à população para as diferentes categorias analisadas. Estes resultados ajudam na detecção de locais para ações direcionadas à captação de candidatos à doação bem como locais com necessidades de campanhas a públicos específicos.


The main goal of this study was to describe the spatial and temporal distribution of candidates for blood donation in Belo Horizonte, Minas Gerais State, Brazil, who appeared at the Hemominas Foundation in 1994 and 2004. The study also compared the candidates for age, gender, and clinical approval for blood donation in space and space-time. Data were obtained from a cross-sectional study for 1994 and were randomly selected from all donor candidates for 2004. The samples were georeferenced using the residential address. The spatial analysis techniques employed were: Kernel maps, thematic maps of Bayesian empirical rates and crude rates, and Moran Global. According to the findings, spatial distribution of candidates was non-random. The Kernel maps helped detect points with higher or lower concentration of candidates. Thematic maps described the concentration of candidates in relation to the population for the various categories. The results could help detect areas for actions targeting donor recruitment and areas with specific blood donation public campaign needs.


Subject(s)
Adult , Female , Humans , Male , Blood Banks/statistics & numerical data , Blood Donors/statistics & numerical data , Residence Characteristics/statistics & numerical data , Bayes Theorem , Brazil , Space-Time Clustering
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