Mapeamento da mortalidade infantil no Rio Grande do Sul : uma comparação entre as abordagens empírica bayesiana e totalmente bayesiana - Silva, Sabrina Letícia Couto da (2009)
A taxa de mortalidade infantil (TMI) tem sido utilizada como um dos principais indicadores da qualidade de vida de uma população e reflete os níveis de saúde e de desenvolvimento sócio-econômico de uma determinada área, sendo considerado um dos mais importantes indicadores epidemiológicos. A análise da dispersão espacial do risco de ocorrência de um evento para dados agregados usualmente é feita via mapas de taxas de incidência, onde as áreas são sombreadas de acordo com os valores calculados para essa taxa. Um grande problema associado ao uso de taxas, porém, é a alta instabilidade que elas possuem para expressar o risco de eventos raros em regiões de população pequena. Alternativamente, existem os métodos de estatística espacial para mapeamento de doenças, denominados estimação Bayesiana Empírica e também estimação Totalmente Bayesiana, que utilizam informações de toda a região ou da vizinhança para estimar o risco de ocorrência do evento em cada área. O presente trabalho aplica e compara os dois métodos de estimação da TMI nos 496 municípios do Rio Grande do Sul através de dados acumulados entre os anos de 2001 a 2004 (dados disponíveis no DATASUS); aponta as vantagens de utilização dos estimadores Bayesianos em relação à taxa bruta e faz a comparação entre as estimativas obtidas através da modelagem bruta e dos métodos Bayesianos. Ao comparar as estimativas obtidas pelas modelagens Bayesianas com as obtidas pelo cálculo bruto, foi possível observar um ganho substancial na interpretação e na detecção de padrões de variação do risco de mortalidade infantil nos municípios do Rio Grande do Sul. Comparando-se os métodos Bayesianos observou-se que as estimativas calculadas através do método Bayesiano Empírico suavizam menos nas áreas de risco alto do que as estimativas Totalmente Bayesianas. O método Bayesiano Empírico pode ser utilizado para reduzir a variação observada na estimação através do método clássico e está implementado em diversos softwares de geoprocessamento e Epidemiologia Espacial, que podem ser facilmente utilizados por profissionais da área da Saúde. O método Totalmente Bayesiano, embora tenha também algumas propriedades importantes do ponto de vista estatístico, ainda tem alta complexidade computacional por demandar mais tempo nas análises.