RESUMO
Abstract Objective. To evaluate the monthly rates of hospitalizations for childhood diarrhea in macro-regions of Araçatuba, Marília and Presidente Prudente, SP, between 2019 -June Between June 2009. Methods. The average rates and their standard deviations for admission of diarrhea in the target population were obtained from DATASUS and standardized for cases x 100,000 inhabitants. Confidence limits were established, occurrences above confidence limits were considered epidemic events. The normality of the data and serial autocorrelation were tested using the Shapiro-Wilk and Durbin-Watson method. Results. All methods detected epidemic occurrences in the three regions. Araçatuba and Marília, the peaks were concentrated in the first half of the decade and Presidente Prudente, close to the middle. The CUSUM method was more sensitive to detect epidemic periods, however the normality data and assumptions have been violated by serial autocorrelation in a few months. The EWMA method was considered the most appropriate. Conclusions. Statistical process control charts can be used to monitor and compare disease incidence between different regions.
Resumen Objetivo. Evaluar las tasas mensuales de hospitalizaciones por diarrea infantil en las macrorregiones de Araçatuba, Marília y Presidente Prudente, SP, entre entre Junio 2009 -Junio 2019. Métodos. Las tasas medias y sus desviaciones estándar de ingreso de diarrea en la población diana se obtuvieron de DATASUS y se estandarizaron para casos x 100.000 habitantes. Se establecieron límites de confianza, las ocurrencias por encima de los límites de confianza se consideraron eventos epidémicos. La normalidad de los datos y la autocorrelación en serie se probaron utilizando el método de Shapiro-Wilk y Durbin-Watson. Resultados. Todos los métodos detectaron ocurrencias epidémicas en las tres regiones. Araçatuba y Marília, los picos se concentraron en la primera mitad de la década y Presidente Prudente, cerca de la mitad. El método CUSUM fue más sensible para detectar períodos epidémicos, sin embargo, los datos de normalidad y los supuestos han sido violados por la autocorrelación en serie en unos pocos meses. El método EWMA se consideró el más apropiado. Conclusiones. Los gráficos de control de procesos estadísticos se pueden utilizar para monitorear y comparar la incidencia de enfermedades entre diferentes regiones.
