The Poisson-exponential regression model under different latent activation schemes

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

The Conway-Maxwell-Poisson-generalized gamma regression model with long-term survivors

In this paper, we proposed a flexible cure rate survival model by assuming the number of competing causes of the event of interest following the Conway-Maxwell distribution and the time for the event to follow the generalized gamma distribution. This distribution can be used to model survival data when the hazard rate function is increasing, decreasing, bathtub and unimodal-shaped including some distributions commonly used in lifetime analysis as particular cases. Some appropriate matrices are derived in order to evaluate local influence on the estimates of the parameters by considering different perturbations, and some global influence measurements are also investigated. Finally, data set from the medical area is analysed.

Milk yield persistency in Brazilian Gyr cattle based on a random regression model

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

The role of clouds in improving the regression model for hourly values of diffuse solar radiation

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Bayesian binary regression model: an application to in-hospital death after AMI prediction

Um modelo bayesiano de regressão binária é desenvolvido para predizer óbito hospitalar em pacientes acometidos por infarto agudo do miocárdio. Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são usados para fazer inferência e validação. Uma estratégia para construção de modelos, baseada no uso do fator de Bayes, é proposta e aspectos de validação são extensivamente discutidos neste artigo, incluindo a distribuição a posteriori para o índice de concordância e análise de resíduos. A determinação de fatores de risco, baseados em variáveis disponíveis na chegada do paciente ao hospital, é muito importante para a tomada de decisão sobre o curso do tratamento. O modelo identificado se revela fortemente confiável e acurado, com uma taxa de classificação correta de 88% e um índice de concordância de 83%.

The Geometric Birnbaum-Saunders regression model with cure rate

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Genetic parameters for production traits of dairy Gyr (Bos indicus) x Holstein cattle estimated with a random regression model

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Incidence and prevalence rates of inflammatory bowel diseases, in midwestern of São Paulo State, Brazil

CONTEXTO: No Brasil, a incidência e prevalência populacionais das doenças inflamatórias intestinais são desconhecidas. OBJETIVO: Neste trabalho, estimou-se esses parâmetros na área que abrange a antiga região de saúde DIR 11, no centro-oeste do Estado de São Paulo. MÉTODOS: Usou-se um registro sequencial de 115 pacientes (>15 anos de idade) com doenças inflamatórias intestinais, residindo na área de estudo, atendidos durante período de 20 anos (1986-2005) em hospital de referência. Estimou-se, para quatro períodos consecutivos de 5 anos, as incidências e prevalências de acordo com os tipos de doença e do sexo de doentes. As suas inter-relações foram analisadas utilizando o modelo de regressão linear de Poisson. RESULTADOS: Na região, as doenças inflamatórias intestinais foram predominantes em mulheres jovens, da raça branca, residindo na zona urbana.A incidência da retocolite foi maior que a da doença de Crohn e das colites não classificadas, e diferentemente dessas duas ultimas, mostrou decréscimo no último período (2001-2005). Neste mesmo período, a taxa da incidência para a retocolite foi de 4,48 casos/100.000 habitantes, para a doença de Crohn atingiu 3,50 casos/100.000 habitantes e a das colites não classificadas foi de 1,75 casos/100.000 habitantes. As prevalências atingiram os valores de 14,81 casos/100.000 habitantes para a retocolite, 5,65 casos/100.000 habitantes para a doenças de Crohn e 2,14 casos/100.000 habitantes. Considerando todas as doenças inflamatórias a prevalência atingiu o valor de 22,61 casos/100.000 habitantes. CONCLUSÃO:A incidência dessas doenças inflamatórias intestinais nessa região é baixa, igualando-se aos países da América Latina e do sul da Europa e sua crescente prevalência justifica políticas de saúde para as suas abordagens.

Peritoneal Dialysis-Related Peritonitis Due to Staphylococcus aureus: A Single-Center Experience over 15 Years

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Ansiedade e baixo nível motivacional associados ao fracasso na cessação do tabagismo

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Efeitos da exposição aos poluentes do ar com base nas internações por doenças cardiovasculares e respiratórias no município de Taubaté, SP

Pós-graduação em Engenharia Civil e Ambiental - FEB

Cancelamento de cirurgias eletivas: dos motivos à compreensão do itinerário Agendamento-Centro Cirúrgico

Pós-graduação em Enfermagem - FMB

Avaliação das ações de alimentação e nutrição na atenção primária a saúde no estado de São Paulo

Pós-graduação em Alimentos e Nutrição - FCFAR

Use of Poisson spatiotemporal regression models for the Brazilian Amazon Forest: malaria count data

INTRODUÇÃO: A malaria é uma doença endêmica na região da Amazônia Brasileira, e a detecção de possíveis fatores de risco pode ser de grande interesse às autoridades em saúde pública. O objetivo deste artigo é investigar a associação entre variáveis ambientais e os registros anuais de malária na região amazônica usando métodos bayesianos espaço-temporais. MÉTODOS: Utilizaram-se modelos de regressão espaço-temporais de Poisson para analisar os dados anuais de contagem de casos de malária entre os anos de 1999 a 2008, considerando a presença de alguns fatores como a taxa de desflorestamento. em uma abordagem bayesiana, as inferências foram obtidas por métodos Monte Carlo em cadeias de Markov (MCMC) que simularam amostras para a distribuição conjunta a posteriori de interesse. A discriminação de diferentes modelos também foi discutida. RESULTADOS: O modelo aqui proposto sugeriu que a taxa de desflorestamento, o número de habitants por km² e o índice de desenvolvimento humano (IDH) são importantes para a predição de casos de malária. CONCLUSÕES: É possível concluir que o desenvolvimento humano, o crescimento populacional, o desflorestamento e as alterações ecológicas associadas a estes fatores estão associados ao aumento do risco de malária. Pode-se ainda concluir que o uso de modelos de regressão de Poisson que capturam o efeito temporal e espacial em um enfoque bayesiano é uma boa estratégia para modelar dados de contagem de malária.