Modelagem de internações por doenças respiratórias em função das funções de distribuição de probabilidade

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i8.6501

Palavras-chave:

Internação hospitalar; Pneumonia; Modelagem; Probabilidade; Criança e adultos.

Resumo

Objetivo: Analisar os ajustes das distribuições de densidade de probabilidade weibull, gama, normal e logística da série histórica de hospitalizações por doenças respiratórias (pneumonia infantil e adulto) de 2011 a 2015, em Campo Grande, MS. Métodos: Os parâmetros de forma e escala das distribuições foram determinados para verificar a qualidade do ajuste dos dados. Resultados: Quatro funções de densidade de probabilidade (Tabela 2) foram ajustadas e os testes R2, MAE, RSME, MAPE foram utilizados para verificar a melhor função de densidade para dados de hospitalização. Conclusão: O melhor ajuste foi a distribuição gama; a distribuição pode ser usada como uma distribuição alternativa que descreve adequadamente os dados de internações por doenças respiratórias em Campo Grande.

Biografia do Autor

Amaury de Souza, Federal University of Mato Grosso do Sul

Prof associado do Instituto de Fisica /Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

Débora Aparecida da Silva Santos, Universidade Federal de Mato Grosso

Universidade Federal de Mato Grosso. Curso de Enfermagem/UFMT/ICEN. E mail: deboraassantos@hotmail.com; orcid: https://orcid.org/0000-0003-1862-7883

José Francisco de Oliveira-Júnior, Universidade Federal de Alagoas

Universidade Federal de Alagoas, Instituto de Ciências Atmosféricas (ICAT), Maceió, Brazil. E-mail: junior_inpe@hotmail.com; orcid: https://orcid.org/0000-0002-6131-7605

Ana Paula Garcia Oliveira, Universidade Anhanguera - Uniderp

Universidade Anhanguera-Uniderp, Campo Grande, MS – Brazil: E-mail:; apg.bio@gmail.com; https://orcid.org/0000-0001-8942-0703

Elania Barros da Silva, Secretaria Municipal de Capela (SMC), Capela , Alagoas

Secretaria Municipal de Capela (SMC), Capela , 57780-000 , Alagoas, Brasil; E mail:barros.elania@gmail.com; orcid : https://orcid.org/0000-0003-3943-9769

Referências

Catalunha, M. J., Sediyama, G. C., Leal, B. G., Soares, C. P. B., Ribeiro, A. (2002). Aplicação de cinco funções densidade de probabilidade a séries de precipitação pluvial no Estado de Minas Gerais. Revista Brasileira de Agrometeorologia 10,153-162.

Dallacort, R., Martins, J. A., Inoue, M. H., Freitas, P. S. L., & Coletti, A. J. (2011). Distribuição das chuvas no município de Tangará da Serra, médio norte do Estado de Mato Grosso, Brasil. Acta Scientiarum. Agronomy 33,193-200.

Hartmann, M., Moala, F. A., & Mendonça, M. A. (2011). Estudo das precipitações máximas anuais em presidente prudente. Revista Brasileira de Meteorologia 26, 561-568.

Rodrigues, J. A., Silva, A. P. C. M., & Santos Filho, J., (2014). Uso de distribuições de probabilidade na modelagem de intensidade de secas ocorridas em Laranjeiras do Sul, PR. Revista Brasileira de Biometria 32, 570-583.

Kist, A., Virgens Filho, J. S., (2015). Análise probabilística da distribuição de dados diários de chuva no estado do Paraná. Revista Ambiente Água 10, 172-181.

Assis, J. P., Sousa, R. P., Batista, B. D. O, Linhares, P. C. F. (2018). Probabilidade de Chuva em Piracicaba, SP, Através da Distribuição Densidade de Probabilidade Gama. Revista Brasileira de Geografia Física, 11(3), 814-825.

Araújo, E. M., Silva, I. N., Oliveira, J. B., Cavalcante Junior, E. G., Almeida, B. M., (2010). Aplicação de seis distribuições de probabilidade a séries de temperatura máxima em Iguatú-Ceará. Revista Ciência Agronômica, 41, 36-45.

Souza, A., et al. (2018a). Modeling of the Function of the Ozone Concentration Distribution of Surface to Urban Areas. European Chemical Bulletin, 7:98-105.

Souza, A., et al. (2018b). Probability distributions assessment for modeling gas concentration in Campo Grande, MS, Brazil. European Chemical Bulletin, 6:569.

Mahiyuddin, W. R. W., Sahani, M., Aripin, R., Latif, M. T., Thach, T.-Q., Wong, C.-M., (2013). Short-term effects of daily air pollution on mortality. Atmos. Environ. 65, 69e79.

Li, Y., Henze, D. K., Jack, D., Henderson, B. H., Kinney, P. L., (2016). Assessing public health burden associated with exposure to ambient black carbon in the United States. Sci. Total Environ. 539, 515e525.

Souza, A., Fernandes, W. A. , Pavao, H. , Lastoria, G., & Albrez, E. A. (2012). Potential Impacts of Climate Variability On Respiratory Morbidity In Children, Infants, And Adults. Jornal Brasileiro De Pneumologia (Online), 38, 708-715.

Souza, A., et al. (2018c). Climate indicators and the impact on morbidity and mortality of acute respiratory infections. Advanced Studies in Medical Sciences, 6, 5-20.

Souza, A., et al. (2018d). The effects of climate on hospitalization for respiratory diseases by age group. Advanced Studies in Medical Sciences., 6, 21-35.

Souza, A., et al. (2017). Association between climate variables, pollutants, aerosols and hospitalizations due to asthma. O Mundo Da Saúde (Cusc. Impresso), 41, 359-367.

Santos, D. A. S., et al. (2017). A relação das variáveis climáticas na prevalência de infecção respiratória aguda em crianças menores de dois anos em Rondonópolis-MT, Brasil. Ciencia & Saude Coletiva, 22, 3711-3722.

Braga, A. L. F., Conceição, G. M. S., Pereira, L. A. A., Kishi, H. S., Pereira, J. C. R., Andrade, M. F., Gonçalves, F. L. T., Saldiva, P. H. N., & Latorre, M. R. D. O. (1999). Air pollution and pediatric respiratory hospital admissions in Sao Paulo, Brazil. J. Occup. Environ. Med. 1, 95e102.

Braga, A. L. F., Saldiva, P. H. N., Pereira, L. A. A., Menezes, J. J. C., Conceição, G. M. S., Lin, C. A., Zanobetti, A., Schwartz, J., & Dockery, D. W. (2001). Health effects of air pollution exposure on children and adolescents in Sao Paulo, Brazil. Pediatr. Pulmonol. 31, 106e113.

Viegi, G., Maio, S., Simoni, M., Baldacci, S., & Annesi-Maesano, I. (2009). The epidemiological link between ageing and respiratory diseases. European respiratory monograph: respiratory diseases in the elderly. Eur. Respir. Soc. 43, 1e17.

Souza, A., Aristone, F., Fernandes, W. A., Olaofe, Z., Abreu, M. C., et al. (2019). Statistical Behavior of Hospital Admissions for Respiratory Diseases by Probability Distribution Functions. J Infect Dis Epidemiol 5:098. DOI: 10.23937/2474-3658/1510098

Souza, A., Granja, S. C. (1997). Estimativa dos parâmetros "C" e "K" do modelo de Weibull e da direção dos ventos para Campo Grande e Dourados, MS, Brasil. Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria, 5(1),109-114.

Tizgui, I., El Guezar, F., Bouzahir, H., Benaid, B. (2017). Comparison of Methods in Estimating Weibull Parameters for Wind Energy Applications. International Journal of Energy Sector Management 11(4), 650-663.

Mohammadi, K., Alavi, O., McGowan, J. G. (2017). Use of Birnbaum-Saunders distribution for estimating wind speed and wind power probability distributions: A review. Energy Convers. Manag. 143, 109–122.

Ouarda, T. B. M. J., Charron, C., & Chebana, F. (2016). Review of criteria for the selection of probability distributions for wind speed data and introduction of the moment and L-moment ratio diagram methods, with a case study. Energy Conversion and Management 124, 247–265.

Jung, C., & Schindler, D. (2017). Global comparison of the goodness-of-fit of wind speed distributions. Energy Conversion and Management 133, 216–234.

Hu, Q., Wang, Y., Xie, Z., Zhu, P., Yu, D. (2016). On estimating uncertainty of wind energy with mixture of distributions. Energy . 112, 935–962.

Brasil. Conselho Nacional de Saúde. Portaria n. 466/2012, de outubro de 2012. (2013). Dispõe sobre diretrizes e normas regulamentadoras de pesquisa com seres humanos. Diário Oficial da União, Brasília, DF, Seção 1, 59.

Downloads

Publicado

01/08/2020

Como Citar

SOUZA, A. de; SANTOS, D. A. da S.; OLIVEIRA-JÚNIOR, J. F. de; OLIVEIRA, A. P. G.; SILVA, E. B. da. Modelagem de internações por doenças respiratórias em função das funções de distribuição de probabilidade. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 8, p. e869986501, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i8.6501. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/6501. Acesso em: 30 jun. 2024.

Edição

Seção

Ciências da Saúde