RESUMO
BACKGROUND: COVID-19 has shown a broad clinical spectrum, ranging from asymptomatic to mild, moderate, and severe infections. Many symptoms have already been identified as typical of COVID-19, but few studies show how they can be useful in identifying clusters of patients with different severity of illness. This interpretation may help to recognize the different profiles of symptoms of COVID-19 expressed in a population at certain time. The aim of this study was to identify symptom-based clusters of hospitalized patients with severe acute respiratory illness by SARS-CoV-2 in Brazil. The clusters were evaluated based on sociodemographic characteristics, admission to the Intensive Care Unit (ICU), use of respiratory support, and outcome. METHODS: The Multiple Correspondence Analysis (MCA)-based cluster analysis was applied to symptoms presented before admission. Pearson's chi-square test was used to compare the proportions of symptoms between the clusters and to examine differences in the calculated rates for the following variables: sex, age group, race, Brazilian region, use of respiratory support, admission to the ICU and outcome. RESULTS: Three COVID-19 clusters with distinct symptom profiles were identified by MCA-based cluster analysis. Cluster 1 had the mildest severity profile, with the lowest frequencies for most symptoms investigated. Cluster 2 had a severe respiratory profile, with the highest frequencies of patients with dyspnea, respiratory discomfort and O2 saturation< 95%. Cluster 2 was also the most prevalent in all Brazilian regions and had the highest percentages of patients who used invasive respiratory support (27.4%) (p-value<0.001), were admitted to the ICU (42.6%) (p -value<0.001) and died (39.0%) (p-value<0.001). Cluster 3 had a prominent profile of gastrointestinal symptoms. CONCLUSIONS: The study identified three distinct COVID-19 clusters based on the symptoms presented by patients with severe acute respiratory illness by SARS-CoV-2, but without distinction in their prevalence in the Brazilian regions.
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COVID-19 , SARS-CoV-2 , Humanos , COVID-19/epidemiologia , Brasil/epidemiologia , Pacientes , Unidades de Terapia IntensivaRESUMO
Abstract Introduction There is a need to develop methods to evaluate public health interventions. Therefore, this work proposed an intervention analysis on time series of breast cancer mortality rates to assess the effects of an action of the Brazilian Screening Programme. Methods The analysed series was the monthly female breast cancer mortality rates from January 1996 to March 2016. The intervention was the establishment of the National Information System on Breast Cancer in June 2009. The Box-Tiao approach was used to build a Global Intervention Model (GIM) composed of a component that fits the series without the intervention, and a component that fits the effect with the intervention. The intervention's response time was estimated and used to define the length of the residual series to assess the predictive accuracy of the GIM, which was compared to a one-step-ahead forecasting approach. Results The pre-intervention period was fitted to a SARIMA (0,1,2) (1,1,1)12 model and the intervention's effect to an ARIMA (1,1,0) model. The intervention led to an increase in the mortality rates, and its response time was 24 months. The forecast error (MAPE) for the GIM was 3.14%, and for the one-step-ahead forecast it was 2.15%. Conclusion This work goes one step further in relation to the studies carried out to evaluate the Breast Cancer Screening Programme in Brazil, considering that it was possible to quantify the effects and the response time of the intervention, demonstrating the potential of the proposed method to be used to evaluate health interventions.
RESUMO
OBJECTIVE: To identify the main determinants of cellular atypia detection in the cervical screening program in the state of Rio de Janeiro, Brazil, using data from the Cervical Cancer Information System SISCOLO. METHODS: A random sample of 65â 535 Pap smears performed in 2007 was obtained from SISCOLO. This sample was used to produce a logistic regression model to identify variables that impact the process of detecting cellular atypia. A ROC curve was used to define the most suitable cutoff point to classify the presence or absence of atypia. A sensitivity analysis was performed to assess the impact on the model of factors related to the organization of the service model. RESULTS: The variables of impact were "reference laboratory," which reflects laboratory production scale; "presence of cellular elements representative of the transformation zone," which reflects the quality of the sampling; "immature squamous metaplasia," "presence of other benign cellular changes," and "absence of typical vaginal microorganisms." Each increase of 1 year in age was associated with a 1.7% reduction in the chance of detecting atypia. The ROC curve defined a cutoff of 4.5%, which allowed the maximization of the model's sensitivity (73.0%) and specificity (66.8%). Sensitivity analysis indicated an increase of 46.4% in the frequency of atypia following a simulated increase in the number of samples analyzed in the excellence (42.9%) and in the presence of cellular elements representative of the transformation zone (43.0%). CONCLUSIONS: The model revealed that the detection of atypical cells is strongly influenced by organizational factors such as adequate sample collection and laboratory size. Because these factors can be changed by adequate management practices, the proposed model may be an important tool to improve cervical screening programs.
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Colo do Útero/patologia , Detecção Precoce de Câncer , Programas de Rastreamento , Displasia do Colo do Útero/diagnóstico , Neoplasias do Colo do Útero/diagnóstico , Esfregaço Vaginal , Adolescente , Adulto , Fatores Etários , Idoso , Brasil/epidemiologia , Colo do Útero/microbiologia , Feminino , Humanos , Laboratórios , Modelos Logísticos , Metaplasia , Pessoa de Meia-Idade , Modelos Teóricos , Curva ROC , Sensibilidade e Especificidade , Infecções Sexualmente Transmissíveis/microbiologia , Infecções Sexualmente Transmissíveis/virologia , Manejo de Espécimes , População Urbana , Displasia do Colo do Útero/epidemiologia , Neoplasias do Colo do Útero/epidemiologia , Neoplasias do Colo do Útero/prevenção & controle , Vagina/microbiologia , Adulto JovemRESUMO
OBJETIVO: Identificar os principais determinantes da detecção de atipias celulares no programa de rastreamento do câncer do colo do útero no Estado do Rio de Janeiro, utilizando os dados do Sistema de Informação do Câncer do Colo do Útero (SISCOLO). MÉTODOS: Uma amostra aleatória de 65 535 exames citopatológicos realizados em 2007 foi obtida do SISCOLO. Essa amostra foi utilizada para construir um modelo de regressão logística que identificasse variáveis com impacto no processo de detecção de atipias celulares. Foi aplicada uma curva ROC para definir o ponto de corte mais adequado para classificar a presença ou a ausência de atipias. Uma análise de sensibilidade foi realizada para avaliar o impacto dos fatores relacionados à organização do serviço no modelo. RESULTADOS: As variáveis preditoras do modelo foram: "laboratório de referência", que reflete a escala de produção do laboratório; "presença de elementos celulares representativos da zona de transformação", que reflete a qualidade da coleta de amostras; "metaplasia escamosa imatura", "presença de outras alterações celulares benignas" e "ausência de microrganismos da microbiota vaginal". A cada acréscimo de 1 ano na idade da mulher, houve redução de 1,7% na chance de detecção de atipias. A curva ROC definiu o ponto de corte de 4,5%, que permitiu a maximização da sensibilidade (73,0%) e especificidade (66,8%) do modelo. A análise de sensibilidade indicou aumento da frequência de atipias de 46,4% quando simulou-se aumento na participação do laboratório de referência (42,9%) e na presença de elementos celulares representativos da zona de transformação (43,0%). CONCLUSÕES: O modelo revelou que a detecção de atipias celulares é fortemente influenciado por fatores organizacionais, como adequabilidade da lâmina e porte do laboratório de análise. Considerando que esses fatores são passíveis de alteração pelos gestores, o modelo pode ser uma importante ferramenta na melhoria dos programas de rastreamento.
OBJECTIVE: To identify the main determinants of cellular atypia detection in the cervical screening program in the state of Rio de Janeiro, Brazil, using data from the Cervical Cancer Information System SISCOLO. METHODS: A random sample of 65 535 Pap smears performed in 2007 was obtained from SISCOLO. This sample was used to produce a logistic regression model to identify variables that impact the process of detecting cellular atypia. A ROC curve was used to define the most suitable cutoff point to classify the presence or absence of atypia. A sensitivity analysis was performed to assess the impact on the model of factors related to the organization of the service model. RESULTS: The variables of impact were "reference laboratory," which reflects laboratory production scale; "presence of cellular elements representative of the transformation zone," which reflects the quality of the sampling; "immature squamous metaplasia," "presence of other benign cellular changes," and "absence of typical vaginal microorganisms." Each increase of 1 year in age was associated with a 1.7% reduction in the chance of detecting atypia. The ROC curve defined a cutoff of 4.5%, which allowed the maximization of the model's sensitivity (73.0%) and specificity (66.8%). Sensitivity analysis indicated an increase of 46.4% in the frequency of atypia following a simulated increase in the number of samples analyzed in the excellence (42.9%) and in the presence of cellular elements representative of the transformation zone (43.0%). CONCLUSIONS: The model revealed that the detection of atypical cells is strongly influenced by organizational factors such as adequate sample collection and laboratory size. Because these factors can be changed by adequate management practices, the proposed model may be an important tool to improve cervical screening programs.
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Humanos , Feminino , Adolescente , Adulto , Pessoa de Meia-Idade , Idoso , Adulto Jovem , Colo do Útero/patologia , Detecção Precoce de Câncer , Programas de Rastreamento , Displasia do Colo do Útero/diagnóstico , Neoplasias do Colo do Útero/diagnóstico , Esfregaço Vaginal , Fatores Etários , Brasil/epidemiologia , Colo do Útero/microbiologia , Laboratórios , Modelos Logísticos , Metaplasia , Modelos Teóricos , Curva ROC , Sensibilidade e Especificidade , Infecções Sexualmente Transmissíveis/microbiologia , Infecções Sexualmente Transmissíveis/virologia , Manejo de Espécimes , População Urbana , Displasia do Colo do Útero/epidemiologia , Neoplasias do Colo do Útero/epidemiologia , Neoplasias do Colo do Útero/prevenção & controle , Vagina/microbiologiaRESUMO
PURPOSE: Identification of the temporal pattern of diarrhea disease in children less than 5 years of age in Rio de Janeiro City (1995-1998) to provide support for decisions about prevention and control of the disease. METHODS: The weekly counts of hospitalizations and deaths due to diarrhea disease were analyzed separately. An initial generalized linear model (GLM) was derived using variables related to weather and month. Displays of fitted generalized additive models (GAM) including a spline smoothed function of time suggested additional predictors that were used to obtain new models. RESULTS: The initial models did not properly account for the observed cyclical pattern of the data. Graphical displays of the GAM model show a nonhomogeneous decline and annual cycles. Stepwise fitting of GLMs with two factors (cycle and season), and a time trend, showed that the full three-way interaction model was required. Plots of the residuals from the death model suggested a mixture of distributions while the residuals from the hospitalization model were approximately normal. CONCLUSIONS: The same general pattern for both time series was found by graphical inspection and fitting of appropriate GLMs. This study provides some additional evidence that severe cases of diarrhea disease may be attributed to rotavirus.
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Mortalidade da Criança , Diarreia/epidemiologia , Hospitalização/estatística & dados numéricos , Modelos Estatísticos , Fatores Etários , Brasil/epidemiologia , Distribuição de Qui-Quadrado , Pré-Escolar , Diarreia/mortalidade , Diarreia Infantil/epidemiologia , Diarreia Infantil/mortalidade , Humanos , Lactente , Recém-Nascido , Modelos Lineares , Estações do Ano , Fatores de Tempo , Tempo (Meteorologia)RESUMO
Diarrhoea is still a considerable public-health problem in developing countries, especially among children aged less than five years. The well-known relationship between seasonal variation and aetiological agents of diarrhoeal diseases helps inform the decisions about the prevention and control measures. The aim of this study was to identify the temporal patterns of deaths due to diarrhoea in children, aged less than five years, in Rio de Janeiro State from 1980 to 1998. The study analyzed data on monthly deaths due to diarrhoea; the data were supplied by the Natural Mortality Information System (NMIS, Ministry of Health of Brazil). Auto Regressive Integrated Moving Average modelling was applied to the data. Using this model, the huge decline and the winter peaks could be highlighted, and they may express the predominance of rotavirus as the aetiology of diarrhoeal deaths, suggesting that an effective vaccine is the main measure for the prevention and control of severe diarrhoea.
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Diarreia/mortalidade , Brasil/epidemiologia , Pré-Escolar , Diarreia/epidemiologia , Diarreia Infantil/epidemiologia , Diarreia Infantil/mortalidade , Feminino , Humanos , Lactente , Recém-Nascido , Masculino , Modelos Estatísticos , Estações do AnoRESUMO
OBJECTIVE: To analyze the temporal pattern of hospitalization and deaths due to diarrhea among children less than five years old between 1995 and 1998 to support specific prevention actions and disease control strategies. METHODS: Data was collected from the Ministry of Health's Mortality Data System and Hospitalization Data System. Monthly time series of diarrhea hospitalizations and deaths were decomposed into stochastic linear trend, deterministic seasonal and irregular components using structural time series models. RESULTS: The levels of both series showed a decline in time. This pattern being more evident in the hospitalization series. The slope variation was constant in both series; on average less than 5.3 hospitalizations/month (p-value <0.001), and less than 1 death/month (p-value <0.1). The residual analysis of the hospitalization series revealed a positive trend change in January 1996. The seasonal component for both models was statistically significant (p-value <0.0001) with May and June as months of highest hospitalizations and deaths. Normality and time independence assumptions of errors could not be rejected at a 0.05 significance level. CONCLUSIONS: The temporal pattern of moderate and severe diarrhea described and estimated in this study suggests that rotavirus might be a predominant disease agent. In this context, targeted vaccination is recommended for prevention and control. However, further studies on the efficacy of rotavirus candidate vaccines are necessary in order to implement this strategy in Brazil.
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Diarreia/mortalidade , Hospitalização/estatística & dados numéricos , Brasil/epidemiologia , Distribuição de Qui-Quadrado , Pré-Escolar , Diarreia/virologia , Humanos , Infecções por Rotavirus/complicações , Infecções por Rotavirus/epidemiologia , Estações do Ano , Fatores de TempoRESUMO
OBJETIVO: Analisar o padräo temporal dos óbitos e internações, no período de 1995 a 1998, associadas à diarréia em crianças menores de cinco anos de idade para subsidiar ações específicas de prevençäo e controle dessa doença. MÉTODOS: Os dados foram obtidos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e Sistema de Internações Hospitalares (SIH) do Ministério da Saúde. As séries mensais de internações e de óbitos por diarréia foram decompostas em componentes de tendência linear estocástica, sazonalidade determinística e irregularidades mediante a aplicaçäo dos modelos estruturais para análise de séries temporais. RESULTADOS: Os níveis de ambas as séries apresentaram mudanças ao longo do tempo, com declínio mais perceptível na série de internações. A variaçäo das taxas de inclinaçäo foi constante para cada uma das séries, em média, a menos 5,3 internações por mês (p-valor <0,001) e menos um óbito por mês (p-valor <0,1), respectivamente. Na análise dos resíduos do modelo de internações, observou-se mudança no nível da tendência em janeiro de 1996. O componente sazonal de ambos os modelos foi estatisticamente significante (p-valor <0,0001), sendo maio e junho os meses com maior excesso de internações e óbitos. Os pressupostos de normalidade e de independência temporal dos resíduos näo puderam ser rejeitados ao nível de 0,05. CONCLUSÕES: Os resultados sugerem a predominância da etiologia viral das diarréias moderadas e graves. Neste caso, a vacinaçäo específica é a medida mais eficaz na prevençäo e controle, sendo necessários estudos de eficácia de novas candidatas à vacina contra o rotavírus no Brasil.
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Mortalidade , Diarreia , Pacientes Internados , Estudos de Séries Temporais , Estações do AnoRESUMO
This paper presents a radial basis function neural network (RBF) approach for the modeling and forecasting of public health survellance data. It extends the k-fold cross validation procedure for training neural networks with independent observations to handle time-series data...
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Previsões , Hepatite A , Redes Neurais de Computação , Saúde Pública , Estudos de Séries Temporais , Epidemiologia , Gestão em SaúdeRESUMO
Açöes preventivas ainda säo essenciais ao controle da epidemia de AIDS; contudo, programas de prevençäo eficazes dependem da distribuiçäo correta e eficiente dos recursos de saúde. Assim, informaçöes acerca de onde, quando, com que intensidade e como se difundirá a epidemia säo valiosos. Visou obter melhor compreensäo do processo de difusäo espacial dos casos de AIDS em quatro estados brasileiros. Tais padröes foram avaliados qualitativamente - estudo de mapas seqüênciais - e quantitativamente - análise de correlogramas espaciais - ao longo de dez anos, agrupados em três períodos: 1987-1989, 1990-1992 e 1993-1996. O processo de difusäo foi estudado para o total de casos de AIDS e para os do sexo feminino e masculino. De modo geral, houve difusäo significativa dos casos de AIDS nos períodos, mas o processo exibiu características específicas a cada estado. As informaçöes obtidas - em especial, os resultados da análise de correlogramas - permitem entender melhor os padröes de difusäo espacial da epidemia em diferentes partes do país e podem ser empregadas para fixar parâmetros a outros modelos epidemiológicos da AIDS.
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Características de Residência , Síndrome da Imunodeficiência Adquirida/epidemiologiaRESUMO
No planejamento de recursos em saúde é importante o conhecimento da área de abrangência de uma unidade. Os Diagramas de Voronoi constituem uma técnica para tal; säo polígonos construídos de tal forma que as bordas de polígonos adjacentes encontram-se eqüidistantes de seus respectivos pontos geradores. Uma modificaçäo nas áreas de abrangência assim definidas é sua ponderaçäo (Diagrama de Voronoi ponderados), representando a capacidade da unidade de forma mais real. Foram utilizados, como pontos geradores, 21 hospitais gerais públicos no Rio de Janeiro, RJ. Inicialmente foram criados os Diagramas de Voronoi sem ponderaçäo, e, a partir destes, os diagramas ponderados, empregando-se como variável de ponderaçäo as estimativas de internaçäo anual para cada unidade. Na divisäo clássica, áreas de abrangência similares foram atribuídas a hospitais com características diferenciadas, problema esse contornado no método ponderado. O método é de simples implementaçäo e visualizaçäo, utiliza dados de fácil acesso e independe de parâmetros arbitrários ou geopolíticos. Portanto, esses diagramas podem fornecer, a gerentes de saúde, uma visäo mais realista para o planejamento da demanda de suas unidades.
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Acessibilidade aos Serviços de Saúde , Hospitais Municipais , Planejamento em SaúdeRESUMO
Modelos matemáticos de localizaçäo têm tido aplicaçäo crescente na área de saúde em nível internacional. No Brasil, embora de uso incipiente, existe enorme potencial para a utilizaçäo desses modelos na área de saúde pública. Nesse sentido, säo apresentados diversos modelos de localizaçäo com aplicaçäo em saúde pública, analisando a localizaçäo de serviços näo emergenciais, de serviços de emergência e a localizaçäo de serviços hierarquicamente relacionados. Mostrou-se a aplicaçäo de um modelo hierárquico à localizaçäo de serviços de assistência materna e perinatal no Município do Rio de Janeiro, RJ (Brasil). Nesta parte, após a apresentaçäo de alguns dados da assistência materna e perinatal no município, foi proposto um modelo hierárquico de quatro níveis (localizaçäo de unidades ambulatoriais, maternidades, centros de neonatologia e hospitais gerais) e analisado o impacto que a adoçäo da metodologia teria em comparaçäo com o sistema atual
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Assistência Perinatal , Modelos Teóricos , Serviços de Saúde da MulherRESUMO
Visando desenvolver métodos de estudo de microáreas urbanas, que permitam a integraçäo de variáveis em um perfil sócio-econômico, foi analisado o censo demográfico de 1991, por setor censitário. Estudaram-se aspectos de: saneamento, ocupaçäo do terreno, escolaridade, domicílio, demografia e renda. A análise de componentes principais para cada tema permitiu selecionar 15 indicadores com maior poder de explicaçäo da variância observada, com base nos quais, em nova análise, foram escolhidos os sete indicadores finais. A classificaçäo multivariada por partiçäo gerou cinco tipos diferentes de setores censitários, assim descritos: (A) alta renda, (B) renda mais baixa, (C) pobre, com predomínio de casas alugadas, (D) baixa escolaridade e renda, (E) precariedade no saneamento básico. A análise segundo a divisäo geopolítica tradicional permitiu identificar as desigualdades dentro de cada área. O método proposto permitiu a criaçäo de índices compostos de avaliaçäo de qualidade de vida, valendo-se de informaçöes de fácil acesso e ampla cobertura. Além disso, contribuiu para detectar a desigualdade sócio-econômica, identificando näo só as grandes regiöes de pobreza, mas as microáreas de exclusäo em meio à relativa riqueza.
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Censos , Análise Multivariada , Fatores Socioeconômicos , Área UrbanaRESUMO
Apresenta um SIG (Sistema de Informaçäo Geográfica) que possibilita representaçöes a análises básicas de informaçöes georeferenciadas, desenvolvido para uso em microcomputadores IBM-PC compatíveis
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Características de Residência , Sistemas de Informação , Monitoramento Epidemiológico , GeografiaRESUMO
No planejamento de recursos em saúde é importante o conhecimento da área abrangida por uma unidade de saúde. O presente artigo demonstra uma técnica simples, o Diagrama de Voronoi, que, utilizando um Sistema de Informações Geográficas (SIG) e tendo os hospitais gerais públicos do município do Rio de Janeiro, como pontos geradores, cria áreas bem definidas que podem ser comparadas com as atuais áreas de planejamento. Essas áreas podem então ser representadas visualmente, o que facilita em muito a tarefa de planejamento.
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Processamento de Imagem Assistida por Computador , Planejamento em Saúde/métodos , Recursos em Saúde , Sistemas de Informação , Brasil , Planejamento de Cidades , Hospitais PúblicosRESUMO
Técnicas de estatística descritiva e métodos do modelo ponto evento foram utilizados para estudar-se séries temporais de meningite meningocócica de 100 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, no período de 1974 a 1980. Os dados foram separados por estado epidemiológico (epidemia ou endemia), e agregados em 5 grupos segundo as populaçöes municipais. O número de casos notificados semanalmente da moléstia foram analisados através dos coeficientes de incidência, visando o estudo de limiares epidêmicos para o Estado. Os intervalos de tempo entre os eventos foram analisados pelas suas funçöes de densidade de probabilidade e das funçöes de densidade esperada, visando a estudar o relacionamento e a dependência entre os eventos. A análise dos limiares epidêmicos sugere que näo deva ser utilizado um único valor de limiar, para detecçäo de surtos da moléstia para todo o Estado. A funçäo de densidade esperada, analisada através de comparaçöes entre os dados para o estado epidêmico e para o estado endêmico, sugere que os eventos dos estados epidêmicos apresentem-se correlacionados, com indicaçäo de dependência entre aqueles separados até 14 semanas. Para o estado endêmico näo foram encontradas correlaçöes significativas, utilizando-se como modelo de base o embaralhamento da ordem dos intervalos originais