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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Souza, Mariana Albi de Oliveira | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, Wilson Calmon Almeida dos | - |
Autor(es): dc.contributor | Pinto Junior, Jony Arrais | - |
Autor(es): dc.contributor | Bastos, Leonardo Soares | - |
Autor(es): dc.creator | Cavaliere, Yasmin Ferreira | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:49:21Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:49:21Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-07-13 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-07-13 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/14293 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/758217 | - |
Descrição: dc.description | Para 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.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Network scale-up | - |
Palavras-chave: dc.subject | Populações de difícil acesso | - |
Palavras-chave: dc.subject | Amostragem em rede | - |
Palavras-chave: dc.subject | Epidemiologia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Saúde pública | - |
Palavras-chave: dc.subject | Amostragem (Estatística) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatística de saúde | - |
Título: dc.title | Estimando o tamanho de populações de difícil acesso usando o método network scale-up | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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