Use of Poisson spatiotemporal regression models for the Brazilian Amazon Forest: malaria count data / Uso de modelos Poisson espaço-temporal de regressão para a Floresta Amazônica Brasileira: contagem de dados de malária

INTRODUCTION: Malaria is a serious problem in the Brazilian Amazon region, and the detection of possible risk factors could be of great interest for public health authorities. The objective of this article was to investigate the association between environmental variables and the yearly registers of malaria in the Amazon region using Bayesian spatiotemporal methods. METHODS: We used Poisson spatiotemporal regression models to analyze the Brazilian Amazon forest malaria count for the period from 1999 to 2008. In this study, we included some covariates that could be important in the yearly prediction of malaria, such as deforestation rate. We obtained the inferences using a Bayesian approach and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to simulate samples for the joint posterior distribution of interest. The discrimination of different models was also discussed. RESULTS: The model proposed here suggests that deforestation rate, the number of inhabitants per km², and the human development index (HDI) are important in the prediction of malaria cases. CONCLUSIONS: It is possible to conclude that human development, population growth, deforestation, and their associated ecological alterations are conducive to increasing malaria risk. We conclude that the use of Poisson regression models that capture the spatial and temporal effects under the Bayesian paradigm is a good strategy for modeling malaria counts.

INTRODUÇÃO: A malaria é uma doença endêmica na região da Amazônia Brasileira, e a detecção de possíveis fatores de risco pode ser de grande interesse às autoridades em saúde pública. O objetivo deste artigo é investigar a associação entre variáveis ambientais e os registros anuais de malária na região amazônica usando métodos bayesianos espaço-temporais. MÉTODOS: Utilizaram-se modelos de regressão espaço-temporais de Poisson para analisar os dados anuais de contagem de casos de malária entre os anos de 1999 a 2008, considerando a presença de alguns fatores como a taxa de desflorestamento. Em uma abordagem bayesiana, as inferências foram obtidas por métodos Monte Carlo em cadeias de Markov (MCMC) que simularam amostras para a distribuição conjunta a posteriori de interesse. A discriminação de diferentes modelos também foi discutida. RESULTADOS: O modelo aqui proposto sugeriu que a taxa de desflorestamento, o número de habitants por km² e o índice de desenvolvimento humano (IDH) são importantes para a predição de casos de malária. CONCLUSÕES: É possível concluir que o desenvolvimento humano, o crescimento populacional, o desflorestamento e as alterações ecológicas associadas a estes fatores estão associados ao aumento do risco de malária. Pode-se ainda concluir que o uso de modelos de regressão de Poisson que capturam o efeito temporal e espacial em um enfoque bayesiano é uma boa estratégia para modelar dados de contagem de malária.

Use of Poisson spatiotemporal regression models for the Brazilian Amazon Forest: malaria count data.

INTRODUCTION: Malaria is a serious problem in the Brazilian Amazon region, and the detection of possible risk factors could be of great interest for public health authorities. The objective of this article was to investigate the association between environmental variables and the yearly registers of malaria in the Amazon region using bayesian spatiotemporal methods. METHODS: We used Poisson spatiotemporal regression models to analyze the Brazilian Amazon forest malaria count for the period from 1999 to 2008. In this study, we included some covariates that could be important in the yearly prediction of malaria, such as deforestation rate. We obtained the inferences using a bayesian approach and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to simulate samples for the joint posterior distribution of interest. The discrimination of different models was also discussed. RESULTS: The model proposed here suggests that deforestation rate, the number of inhabitants per km², and the human development index (HDI) are important in the prediction of malaria cases. CONCLUSIONS: It is possible to conclude that human development, population growth, deforestation, and their associated ecological alterations are conducive to increasing malaria risk. We conclude that the use of Poisson regression models that capture the spatial and temporal effects under the bayesian paradigm is a good strategy for modeling malaria counts.

Representações sociais de lei em adolescentes de uma cidade de São Paulo / Social representations of the law among teenagers living in a city of the state of São Paulo

Na presente pesquisa, foram identificadas as representações de lei de 480 adolescentes de escolas públicas e particulares de uma cidade do interior de São Paulo (Brasil). Através de um questionário aplicado em três escolas particulares e oito públicas, foram investigadas as definições de lei, razões para sua obediência, possibilidade de serem mudadas e desobedecidas. Para a análise dos dados, consideraram-se duas perspectivas teóricas: a que supõe estágios de julgamento das leis segundo Tapp (1991) e a que supõe representações sociais de leis variando em relação a grupos sociais. Os resultados identificaram estágios mais convencionais e pré-convencionais em alunos de escola pública e estágios mais convencionais e pós-convencionais em alunos das escolas particulares. O cruzamento das respostas às questões sobre mutabilidade das leis e possibilidade de desobedecê-las com as variáveis de pertinência dos alunos - idade, sexo, religião, renda familiar, local de residência e nível ocupacional dos pais - apontaram diferentes representações de leis entre alunos das escolas públicas e particulares em função, principalmente, do nível socioeconómico dos mesmos. Quanto mais alto o nível socioeconómico, mais os alunos são favoráveis à possibilidade de mudar as leis e de desobedecê-las quando as mesmas lhes parecem injustas.(AU)

This work presents representations of the law among 480 teenagers enrolled in public and private schools from a city of the state of São Paulo (Brazil). Data was collected through a questionnaire inquiring about the definitions and reasons to obey the laws and the possibilities of breaking or changing it. Two theoretical approaches guided the analysis of the data: one based in Tapp's levels of judgement of laws (1991), the other establishing the changing of the representations of the law according to the social differences of the groups. This research detected more conventional or pre-conventional levels among the students of the public schools, whereas more conventional and post-conventional levels were detected among the students of the private schools. The crosstab-analysis revealed different representations of the law among the two groups of students, related to their social and economical level. In the highest social economical level the students are more favorable to changes in the law and breaking it when it is unjust.(AU)