Estimando o tamanho de populações de difícil acesso usando o método network scale-up

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSouza, Mariana Albi de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorSantos, Wilson Calmon Almeida dos-
Autor(es): dc.contributorPinto Junior, Jony Arrais-
Autor(es): dc.contributorBastos, Leonardo Soares-
Autor(es): dc.creatorCavaliere, Yasmin Ferreira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:49:21Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:49:21Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-07-13-
Data de envio: dc.date.issued2020-07-13-
Data de envio: dc.date.issued2017-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/14293-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/758217-
Descrição: dc.descriptionPara promover políticas de saúde pública, há uma grande necessidade em conhecer o tamanho de populações de difícil acesso, tais como profissionais do sexo, usuários de drogas, homens que fazem sexo com outros homens, entre outras. Populações essas, muitas vezes, estigmatizadas e até mesmo criminalizadas, mas que têm um papel muito grande na dinâmica de várias doenças transmissíveis. O método Network Scale-up (NSUM) usa informações indiretas obtidas da população geral para estimar o tamanho de tais populações. Para ilustrar este método, pode-se pensar no seguinte exemplo: pergunta-se a uma pessoa aleatoriamente selecionada da população geral "quantos dos seus amigos pertencem à população X?". Além da população de difícil acesso de interesse, pergunta-se também sobre outras populações conhecidas. Essas perguntas são usadas, em um primeiro passo, para estimar o total de "amigos" de cada indivíduo, também chamado de grau do indivíduo, e, em um segundo passo, estima-se o tamanho da população de difícil acesso. Neste trabalho, foram simuladas populações conectadas em rede, usando um modelo de rede aleatória, e, para cada nó gerado, características foram aleatoriamente alocadas, conhecendo-se assim tanto as características dos indivíduos quanto de seus contatos. Amostras foram selecionadas dessas populações e estimativas para o tamanho dessas populações foram calculadas usando as abordagens frequentista e bayesiana dando indícios de que o método Network Scale-up tem se mostrado eficiente. Além disso, foram avaliados o tamanho da amostra, a prevalência de uma dada subpopulação, e outros parâmetros associados à modelagem. Nesse trabalho, foi possível validar o método NSUM em condições totalmente controladas e, em seguida, discutidos os problemas e vieses na aplicação aos dados reais-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectNetwork scale-up-
Palavras-chave: dc.subjectPopulações de difícil acesso-
Palavras-chave: dc.subjectAmostragem em rede-
Palavras-chave: dc.subjectEpidemiologia-
Palavras-chave: dc.subjectSaúde pública-
Palavras-chave: dc.subjectAmostragem (Estatística)-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística de saúde-
Título: dc.titleEstimando o tamanho de populações de difícil acesso usando o método network scale-up-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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