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Cad. saúde pública ; 28(7): 1249-1262, jul. 2012. ilus, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-638720

ABSTRACT

This study analyzes homicide incidence per municipality (county) in Brazil in the year 2008. The authors estimate and compare homicide rates according to different methods, finding evidence that depending on the method employed, the results can differ significantly, especially for small municipalities. Bayesian spatial procedures were employed, allowing minimization of variation in the rate estimates. The methods consider a priori distributions and information on contiguity of municipalities. According to the findings, the impact of corrective procedures is not relevant for large municipalities, but such estimates present significant differences for small municipalities. Comparing the different estimates, the authors conclude that there may be distortions in the rates published in the literature. To overcome such potential distortions, it is necessary to take the main goal in each analysis into account. When the emphasis is on overall visualization of the homicide phenomenon, the best option is spatial corrections. However, to obtain more accurate local estimates, Bayesian methods are more appropriate.


Este trabalho analisa a ocorrência de homicídios por município, em todo o Brasil, no ano de 2008. O texto apresenta uma comparação entre as taxas de mortalidade obtidas por diferentes metodologias e levanta evidências de que, de acordo com o método utilizado, os resultados diferem entre si, especialmente para municípios pequenos. Foram utilizados métodos de estatística Bayesiana e espacial como possibilidade para minimização da variabilidade entre as taxas obtidas. Isso foi feito por meio da incorporação de distribuições a priori ou de informações sobre vizinhança dos municípios no cálculo das taxas de mortalidade. Observou-se que o impacto dos procedimentos corretivos não foi relevante para municípios grandes. Por outro lado, tais medidas apresentaram grandes mudanças nas taxas dos pequenos municípios. Os valores calculados indicam possíveis distorções das taxas divulgadas usualmente para o país. Para corrigi-las, é necessário ter em vista o objetivo da análise. Caso o enfoque do trabalho seja a visualização global de um fenômeno, deve-se optar pelas correções espaciais. Se, entretanto, deseja-se obter uma estimativa local mais apurada, o mais indicado é a utilização dos métodos Bayesianos.


Subject(s)
Humans , Bayes Theorem , Cities/statistics & numerical data , Homicide/statistics & numerical data , Brazil/epidemiology , Data Interpretation, Statistical , Geographic Information Systems , Incidence , Violence/statistics & numerical data
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