Um estudo sobre a evolução de óbitos por câncer de mama no Brasil usando modelos de séries temporais
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v9i12.11449Palavras-chave:
Óbitos; Modelo SARIMA; Box-Jenkins; Previsão.Resumo
O câncer de mama é o tipo de câncer mais comum entre as mulheres e é a principal causa de morte no mundo, está entre os cinco cânceres mais incidentes no Brasil. Diante disso, entende-se que é de grande importância a avaliação do número de óbitos no Brasil, uma vez que conhecer o comportamento da doença é fundamental para os órgãos públicos voltados para a saúde e bem estar da população. Desse modo, este trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de séries temporais para analisar a série de observações referentes ao número de óbitos por câncer de mama (grupo CID-10: Neoplasias malignas na mama) no Brasil, abrangendo o período de janeiro de 1996 a dezembro de 2018. Para esta análise, foram verificadas a variabilidade da série, assim como a presença das componentes tendência e sazonalidade. A metodologia Box-Jenkins foi utilizada na modelagem dos dados, sendo que a série em estudo foi bem ajustada utilizando modelos da classe SARIMA. A comparação entre os modelos considerados adequados à série foi realizada através do AIC e EQMP. O modelo ajustado foi utilizado para fazer previsões sobre as observações futuras dessa série. De acordo com essa previsão, foi possível observar que para os meses subsequentes a série manterá o padrão que ela vem mantendo desde o início do seu período de observação: um crescente aumento no número de óbitos por tal enfermidade.
Referências
Barbosa, I. R., Costa, I. do C. C., Bernal Pérez, M. M., & Souza, D. L. B. de. (2015). MORTALIDADE POR CÂNCER DE MAMA NOS ESTADOS DO NORDESTE DO BRASIL: TENDÊNCIAS ATUAIS E PROJEÇÕES ATÉ 2030. Revista Ciência Plural, 1(1), 04-14. Recuperado de https://periodicos.ufrn.br/rcp/article/view/7318
Batiston, A., Tamaki, E., dos Santos, M., & Cazola, L. (2009). MÉTODO DE DETECÇÃO DO CÂNCER DE MAMA E SUAS IMPLICAÇÕES. Cogitare Enfermagem, 14(1). doi:http://dx.doi.org/10.5380/ce.v14i1.14103
Box, G. E. P., & Jenkins, G. M (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (Revised). Oakland: Holden-Day
Box, G., & Pierce, D. (1970). Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models. Journal of the American Statistical Association, 65(332), 1509-1526. doi:10.2307/2284333
Cox, D., & Stuart, A. (1955). Some Quick Sign Tests for Trend in Location and Dispersion. Biometrika, 42(1/2), 80-95. doi:10.2307/2333424
Morettin, P. A., & Toloi, C. (2006). Análise de séries temporais (2a ed.). São Paulo: Edgard Blucher
Padilha, P. C., & Pinheiro, R. L (2004). O papel dos alimentos funcionais na prevenção e controle do câncer de mama. Revista brasileira de cancerologia, 50(3), 251–260
Pereira, A. S., Shitsuka, D. M., Parreira, F. J., & Shitsuka R. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [e-book]. Santa Maria. Ed. UAB/NTE/UFSM. Recuperado de: em: https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1
R Core Team (2020). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna: Austria. Recuperado de http://www.R-project.org
Ross, S. M (1996). Stochastic Processes (2a ed.). New York: John Wiley & Sons
Silva, Lucia Cecília da. (2005). Vozes que contam a experiência de viver com câncer. Psicologia Hospitalar, 3(1), 1-17. Recuperado de http://pepsic.bvsalud.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1677-74092005000100002&lng=pt&tlng=pt
Tomazelli, Jeane Glaucia, & Silva, Gulnar Azevedo e. (2017). Rastreamento do câncer de mama no Brasil: uma avaliação da oferta e utilização da rede assistencial do Sistema Único de Saúde no período 2010-2012. Epidemiologia e Serviços de Saúde, 26(4), 713-724. https://doi.org/10.5123/s1679-49742017000400004
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2020 Rafael Agostinho Ferreira; Vânia de Fátima Lemes de Miranda; Patrícia Mendes dos Santos; Henrique José de Paula Alves; Thelma Sáfadi
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
1) Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
2) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
3) Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.
