Distribuição espacial do risco associado a eventos raros por geoestatística binominal e simulação condicionada / Spatial distribution of risk in rare events for binomial geostatistic and conditional simulation

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

Muitos eventos de interesse em políticas públicas como saúde e segurança são de baixa frequência de ocorrência ou eventos raros, como por exemplo, os vários tipos de câncer, os diversos tipos de violência e outros. Esses eventos se manifestam em pessoas, as quais não estão distribuídas aleatoriamente no espaço, e devido a isso, ao se trabalhar com registros de saúde e segurança para avaliar riscos, deve-se estimar a probabilidade do evento ocorrer. Neste contexto, ferramentas de análise que permitam produzir uma avaliação do risco e de sua distribuição espacial potencializam os meios de vigilância e, conseqüentemente, possibilitam fornecer informações importantes para o desenho de políticas de promoção da saúde e segurança, considerando novas estratégias de controle e prevenção. Esta tese oferece uma contribuição nesta direção. Uma metodologia geoestatística é empregada para a estimação e mapeamento do risco em eventos raros. Supõe-se que o risco é uma variável aleatória contínua e espacialmente correlacionada, cujos valores não são diretamente observados. A informação disponível são dados de taxa agregados por unidades de área (municípios, distritos, setores censitários e outros), definida como sendo a razão entre o número de eventos ocorridos numa determinada área e o número de pessoas expostas à ocorrência desse evento. Considera-se o número de casos ou eventos ocorridos numa determinada área como sendo uma variável aleatória com distribuição binomial. Um estimador para o semivariograma do risco é proposto para a análise e definição da estrutura de correlação espacial do risco. Este estimador considera na estimação de seus parâmetros a instabilidade que se observa nos dados e a sua tendência. Esta instabilidade é decorrente de áreas com pequenas populações. Seu comportamento é verificado através da co-krigeagem binomial e de um estudo de simulação que objetiva avaliar a estrutura de correlação espacial do risco estimada versus a simulada. A estrutura de correlação espacial do risco imposta pelo estimador proposto, conjuntamente com a informação disponível são empregadas no procedimento de co-krigeagem binomial para a obtenção de uma superfície da média da distribuição do risco. Para explorar outros momentos da distribuição do risco, empregase o procedimento de simulação seqüencial condicionada não-paramétrica. Um conjunto de realizações alternativas igualmente representativas do risco é gerado. Isto possibilita avaliar a probabilidade do campo aleatório em estudo exceder um dado valor de corte e, posteriormente, estabelecer cenários de risco mais adequados, por exemplo, para fins de planejamento de ações de vigilância e/ou intervenção. Como demonstração da técnica proposta, um estudo de caso é conduzido para o risco de homicídio na cidade de São Paulo, no triênio 2002 - 2004. Os resultados obtidos são condizentes com a estrutura urbana da cidade, através da observação de outros estudos, e apontam um caminho para o avanço nos sistemas de apoio a vigilância e a tomadas de decisões.

ASSUNTO(S)

semivariograma do risco cokrigeagem binomial sensoriamento remoto simualação sequencial condicionada risk semivariogram remote sensing conditional sequential simulation análise espacial geoestatística binomial cokriging spatial analysis geostatistics

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