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Os determinantes da Tuberculose droga-resistente no estado de São Paulo: uma abordagem com R-INLA

Processo: 17/11040-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de março de 2018
Vigência (Término): 30 de junho de 2020
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Enfermagem - Enfermagem de Saúde Pública
Pesquisador responsável:Ricardo Alexandre Arcêncio
Beneficiário:Luiz Henrique Arroyo
Instituição-sede: Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto (EERP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Assunto(s):Epidemiologia   Doenças transmissíveis   Tuberculose   Tuberculose resistente a múltiplos medicamentos   São Paulo

Resumo

A Tuberculose droga-resistente configura-se como uma ameaça aos esforços de eliminação da Tuberculose globalmente, causando impactos significantes na saúde das populações e onerando sistemas de saúde. Poucos são os estudos que buscaram compreender os determinantes e as regiões em maior risco para o evento, sendo esta uma importante lacuna para subsidiar medidas de prevenção e controle da doença. O objetivo do estudo é identificar os determinantes da droga-resistência no estado de São Paulo e apresentar um modelo explicativo do fenômeno considerando a dependência espacial e a estrutura hierárquica dos dados. Trata-se de um estudo ecológico a ser conduzido nos 645 municípios de São Paulo. Serão considerados todos os casos confirmados de droga-resistência, residentes nos municípios paulista e registrados entre 2006 e 2016 em três bancos de dados estaduais. Serão utilizados ainda dados do Cadastro Único de Programas Sociais do Governo Federal (CadÚnico) e Censo Demográfico de 2010. Para as análises espaciais será utilizada a modelagem hierárquica bayesiana para modelar a distribuição espacial do risco relativo dos casos. A dependência espacial será introduzida assumindo-se a estrutura autorregressiva condicional e o efeito não estruturado será modelado por uma distribuição normal com média zero e variância grande. Para identificar o melhor modelo de ajuste dos dados, será considerado o critério de deviance information criterion baseado na ordenada preditiva condicional. As análises serão conduzidas no software R, utilizando o pacote R-INLA. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LAURA TERENCIANI CAMPOY; ANTÔNIO CARLOS VIEIRA RAMOS; LUDMILLA LEIDIANNE LIMIRIO SOUZA; LUANA SELES ALVES; MARCOS AUGUSTO MORAES ARCOVERDE; THAÍS ZAMBONI BERRA; LUIZ HENRIQUE ARROYO; DANIELLE TALITA DOS SANTOS; RICARDO ALEXANDRE ARCÊNCIO. A distribuição espacial e a tendência temporal de recursos humanos para o Sistema Único de Saúde e para a Saúde Suplementar, Brasil, 2005 a 2016. Epidemiol. Serv. Saúde, v. 29, n. 2, p. -, 2020.
HENRIQUE ARROYO, LUIZ ARROYO; MORAES ARCOVERDE, MARCOS AUGUSTO; ALVES, JOSILENE DALIA; FUENTEALBA-TORRES, MIGUEL; CARTAGENA-RAMOS, DENISSE; SCHOLZE, ALESSANDRO ROLIM; VIEIRA RAMOS, ANTONIO CARLOS; ARCENCIO, RICARDO ALEXANDRE. Spatial analysis of cases of Tuberculosis with Mental Disorders in Sao Paulo. Revista Brasileira de Enfermagem, v. 72, n. 3, p. 654-662, MAY-JUN 2019. Citações Web of Science: 0.
LUIZ HENRIQUE ARROYO; ANTÔNIO CARLOS VIEIRA RAMOS; MELLINA YAMAMURA; THAIS ZAMBONI BERRA; LUANA SELES ALVES; AYLANA DE SOUZA BELCHIOR; DANIELLE TALITA SANTOS; JOSILENE DÁLIA ALVES; LAURA TERENCIANI CAMPOY; MARCOS AUGUSTO MORAES ARCOVERDE; VALDES ROBERTO BOLLELA; SIDNEY BOMBARDA; CARLA NUNES; RICARDO ALEXANDRE ARCÊNCIO. Predictive model of unfavorable outcomes for multidrug-resistant tuberculosis. Revista de Saúde Pública, v. 53, p. -, 2019. Citações Web of Science: 0.

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