9 resultados para POISSON REGRESSION
Resumo:
Tese apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Doutor em Estatística e Gestão de Informação pelo Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação da Universidade Nova de Lisboa
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies
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RESUMO - Introdução: O cancro da mama é uma das principais causas de mortalidade por doença oncológica. O rastreio contribui para o aumento da sobrevivência, mas apresenta riscos como a obtenção de um resultado falso positivo com efeitos controversos sobre a participação subsequente. Métodos: Realizou-se um estudo de coorte histórico (2006-2012) de 170.835 mulheres com 45-67 anos, elegíveis para o programa de rastreio do cancro da mama da ARSC,IP. Calcularam-se as medidas de efeito de um falso positivo da leitura na não participação na volta consecutiva de rastreio do cancro da mama, e a associação entre o evento em estudo e factores sociodemográficos, relacionados com o rastreio e com a anamnese, através de análise de regressão de Poisson. Resultados: A incidência de não participação foi 12,13%. A exposição a falso positivo da leitura aumentou 8,01% o risco absoluto de não participação. O falso positivo da leitura da mamografia revelou-se um factor de risco para a não participação (RRa=1,17; IC 1,10-1,25). O efeito protector da existência de participações anteriores foi superior ao efeito dos factores de risco identificados. Identificaram-se outros factores de risco e de protecção. Discussão: De acordo com os factores de risco e de protecção identificados recomendaram-se alterações à operacionalização do programa de rastreio, a manutenção das estatégias adequadas e a realização de estudos futuros para avaliar o efeito de outros factores não incluídos neste estudo. A comunicação do risco associado a um resultado anormal da mamografia é importante para diminuir a ansiedade consequente ao rastreio, devendo ser oferecidas intervenções que promovam a participação no rastreio.
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An individual experiences double coverage when he bene ts from more than one health insurance plan at the same time. This paper examines the impact of such supplementary insurance on the demand for health care services. Its novelty is that within the context of count data modelling and without imposing restrictive parametric assumptions, the analysis is carried out for di¤erent points of the conditional distribution, not only for its mean location. Results indicate that moral hazard is present across the whole outcome distribution for both public and private second layers of health insurance coverage but with greater magnitude in the latter group. By looking at di¤erent points we unveil that stronger double coverage e¤ects are smaller for high levels of usage. We use data for Portugal, taking advantage of particular features of the public and private protection schemes on top of the statutory National Health Service. By exploring the last Portuguese Health Survey, we were able to evaluate their impacts on the consumption of doctor visi
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.