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1.
Cad. saúde colet., (Rio J.) ; 20(4): 533-536, 2012. tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-684116

ABSTRACT

Poucos artigos avaliaram os efeitos da não resposta em estudos de coorte. O objetivo desse estudo foi avaliar se a não resposta, tanto na linha de base como ao seguimento, pode introduzir viés de seleção na associação entre nível ocupacional e mortalidade. Foram aplicadas as estimativas de não resposta e de mortalidade do estudo Whitehall II a uma coorte hipotética que abrangeu 110.000 pessoas-ano (nível ocupacional: baixo - 50.000; elevado - 60.000). Foram considerados quatro cenários: (1) participação integral; (1) não resposta na linha de base; (3) não resposta ao seguimento; (4) não resposta na linha de base e ao seguimento. Foram calculadas as razões de taxas (RR) de mortalidade considerando o nível ocupacional elevado como referência e a ausência de confundimento e viés de informação. A RR do primeiro cenário foi 1,79, com somente o último cenário mostrando um impacto importante da não resposta na estimativa da razão de taxas (RR=1,2). Os resultados sugerem que a combinação da não resposta em diferentes estágios de um estudo de coorte pode causar viés de seleção.


Few articles have evaluated the effects of non-response in cohort studies. The aim of this study was to assess if non-response, both to the baseline and to follow-up, may introduce selection bias on the association between occupational level and mortality. There were applied the non-response and mortality estimates of the Whitehall II study to a hypothetical cohort encompassing 110.000 person-years (occupational level: low - 50,000; high - 60,000). There were considered four scenarios: (1) full participation; (2) non-response to baseline; (3) non-response to follow-up; (4) non-response to baseline and follow-up. There were calculated mortality rate ratios (RR) considering the high occupation level as reference and absence of confounding or information bias. The first scenario RR was 1.79, with only the last scenario showing an important impact of the non-response on the rate ratio estimate (RR=1.2). The results suggest that combining non-response in different stages of cohort studies may cause selection bias.

2.
Rio de Janeiro; s.n; 2009. xiv,155 p. ilus, mapas, tab, graf.
Thesis in Portuguese | LILACS | ID: lil-535873

ABSTRACT

O objetivo geral desta tese é estudar as necessidades de geocodificação geradaspelos estudos epidemiológicos e propor um método que permita a associação dosendereços dos eventos de Saúde Pública a uma localização geográfica, utilizando como base os cadastros do Censo 2000 do IBGE. Para esta finalidade, são pesquisados os métodos de análise espacial em Epidemiologia e os tipos de endereço no mundo e, particularmente, no Brasil, além dos métodos de tratamento de textos, como aspesquisas fonéticas e os algoritmos de comparação de strings, assim como os métodos de comparação de arquivos. Para investigação dos procedimentos envolvidos no processo, foram feitos 5 estudos de caso, expondo as características e dificuldadesencontradas no processo. Como resultado destes estudos e destas experiências, uma proposta de metodologia é apresentada, com definição de uma base de dados e defunções necessárias para o tratamento da entrada de dados e de buscas através de comparações de textos, com vistas ao desenvolvimento de um aplicativo de uso público.


Subject(s)
Humans , Geographic Information Systems , Residence Characteristics , Case Reports , Databases as Topic , Epidemiologic Studies , Geographic Mapping
3.
Epidemiol. serv. saúde ; 17(1): 59-70, 2008. ilus, tab
Article in Portuguese | LILACS, SES-SP | ID: lil-477245

ABSTRACT

Neste trabalho, são relatadas experiências de georreferenciamentode dados de saúde em alguns Municípios brasileiros, analisadas segundo a disponibilidade e atualização de bases cartográficas e o tratamento de dados de endereço nos sistemas de informações em saúde (SIS). A diversidade de estratégias de georreferenciamento de dados no Brasil é resultado das condições particulares de desenvolvimento desses projetos nos Municípios, o que influi na eficiência e precisão da localização dos eventos de saúde. São sugeridas estratégias para captação e armazenamento de dados de endereço nos SIS e sua compatibilização com os cadastros de logradouros existentes, bem como o desenvolvimento de programas e aplicativos que permitam buscas e relacionamentos entre essas duas bases de dados...


This work describes experiences in geocoding health data in Brazilian municipalities, analyzed according to the availability and update of cartographic databases and the treatment given to addresses data in health information systems (SIS). The diversity of current geocoding strategies in Brazil results of local conditions on which these projects are developed, presenting variable efficiency and accuracy for health event location. The authors suggest strategies to capture and store addresses data in SIS, compatible with the existent street registries, as well as the development of programs and scripts to search and link these two databases.


Subject(s)
Databases as Topic , Geographic Mapping , Local Government , Electronic Data Processing , Annual Report , Geographic Information Systems
4.
Cad. saúde pública ; 20(6): 1753-1756, nov.-dez. 2004. tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-390868

ABSTRACT

Este trabalho faz uma análise da situação atual das informações de endereços nos Sistemas de Informações em Saúde (SIS) em alguns municípios, visando a sua utilização em Sistemas de Informações Geográficas (SIG), para a análise e avaliação de riscos dos eventos de saúde pública em grandes cidades, com localização destes eventos em áreas intra-urbanas. Utiliza como base de dados uma amostra dos cadastros do Sistema de Informações de Agravos de Notificação (SINAN) e tem como objetivo propor alternativas para aproveitamento de grandes volumes de dados já existentes. Nas amostras trabalhadas, cerca de metade dos endereços foi localizada automaticamente e aproximadamente 19 por cento, em uma busca manual. As principais perdas ocorreram por falta de completitude ou de consistência nos dados de endereço.


Subject(s)
Geographic Information Systems , Public Health
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