RESUMO. O presente trabalho tem como objetivo estudar a eficácia da aplicação do Sistema de Triagem de Manchester para melhorar o fluxo de pacientes em um hospital brasileiro possibilitando obter um serviço mais acolhedor e decisivo. Desta forma, técnicas de análise de sobrevivência são aplicadas com base em modelos de regressão paramétricos cujo objetivo é investigar indicadores para o setor de emergência/urgência e, assim, contribuir para uma melhor eficiência operacional. Os resultados mostram que diferentes variáveis explicativas, tais como, classificação, idade, período, entre outras, influenciam no tempo de atendimento. Por fim, este trabalho possibilitou o desenvolvimento de um modelo simples que pode ser utilizado para prever o tempo de atendimento considerando diferentes variáveis explicativas para um hospital brasileiro em particular.

ABSTRACT. The present work intends to study the effectiveness of applying the Manchester Triage System to improve patient flow in a Brazilian hospital, which allows a more welcoming and decisive service. Thus, time to event techniques is applied based on parametric regression models with the objective of investigating indicators for the emergency/urgency sector and thus, contributing to better operational efficiency. The results show that different explanatory variables such as classification, age, period, among others, influence the time of attendance. In the end, we provide a simple model that can be used to predict such time under different explanatory variables for a particular Brazilian hospital.

RESUMO Neste trabalho, apresentamos diferentes métodos de estimação para os parâmetros da distribuição binomial-exponencial 2, tais como, estimador de máxima verossimilhança, método dos momentos, método percentil, estimador de mínimos quadrados, método do máximo produto espaçado, estimador de Cramér-von-Mises, estimador de Anderson-Darling e o estimador de Anderson-Darling com cauda a direita são apresentados. Com base em um estudo de simulação numérica, verificamos que o estimador de Anderson-Darling retorna estimativas mais eficientes se comparado com os outros estimadores. Por fim, nossa proposta é aplicada em três conjuntos de dados relacionados à pluviosidade total mensal ao longo dos meses de Abril, Maio e Setembro em São Carlos, Brasil.

ABSTRACT In this paper, we have considered different estimation methods of the unknown parameters of a binomial-exponential 2 distribution. First, we briefly describe different methods of estimation such as maximum likelihood, method of moments, percentile based estimation, least squares, method of maximum product of spacings, method of Cramér-von-Mises, methods of Anderson-Darling and right-tail Anderson-Darling, and compare them using extensive simulations studies. Finally, the potentiality of the model is studied using three real data sets related to the total monthly rainfall during April, May and September at São Carlos, Brazil.

Neste trabalho, uma nova distribuição de longa duração derivada da distribuição geométrica exponencial complementar exponenciada é apresentada. A distribuição LECEG acomoda taxa de risco decrescente e unimodal, presente em um cenário de causas complementar latente, em que apenas o tempo máximo de vida entre todas as causas é observado. Obtivemos as funções de densidade, quantis, sobrevivência e taxa de falha para a distribuição proposta, bem como algumas propriedades, tais como a função característica, média, variância e estatísticas r-ésima ordem. A estimativa é baseada na abordagem de máxima verossimilhança. Um estudo de simulação é realizado a fim de avaliar o desempenho das estimativas de máxima verossimilhança. A importância prática da nova distribuição foi demonstrada em três conjuntos de dados reais.

In this paper we proposed a new long-term distribution derived from the exponentiated complementary exponential geometric distribution (LECEG). The LECEG distribution is obtained straightforwardly from the exponentiated complementary exponential geometric (ECEG) and accommodates decreasing and unimodal hazard functions in a latent complementary causes scenario, where only the maximum lifetime among all causes is observed. We derive the density, quantile, survival and failure rate functions for the proposed distribution, as well as some proprieties such as the characteristic function, mean, variance and r-th order statistics. The estimation is based on maximum likelihood approach. A simulation study is performed in order to assess the performance of the maximum likelihood estimates. The practical importance of the new distribution was demonstrated in three real datasets.

Chronotype is an established concept designed to identify distinct phase relationships between the expression of circadian rhythms and external synchronizers in humans. Although it has been widely accepted that chronotype is subjected to ontogenetic modulation, there is no consensus on the interaction between age and gender. This study aimed to determine the relationship between age- and gender-related changes in the morningness-eveningness character in a large sample of people. A total of 14,650 volunteers were asked to complete the Brazilian version of the Horne and Östberg chronotype questionnaire. The data demonstrated that, on average, women were more morning-oriented than men until the age of 30 and there were no significant differences between men and women from 30 to 45 years of age. In contrast to the situation observed until the age of 30, women older than 45 years were more evening-oriented than men. These results suggest that the ontogenetic development of the circadian timekeeping system is more plastic in men, as represented by the larger amplitude of chronotype changes throughout their aging process. The phase delay of adolescence and phase advance of the elderly seem to be phenomena that are more markedly present in men than in women. Thus, our data, for the first time, provide support that sharply opposes the view that there is a single path toward morningness as a function of age, regardless of gender.

Neste artigo nós propomos um modelo bivariado de longa duração baseado na copula de Farlie-Gumbel-Morgenstern, onde assumimos marginais com estrutura de tempo de promoção. O modelo proposto permite a presença de dados censurados e de covariáveis. Para fins inferenciais foi considerada uma abordagem bayesiana usando métodos MonteCarlo em Cadeias de Markov. Além disso, algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas. A fim de detectar outliers e observações influentes, nós apresentamos um método bayesiano de análise de influência de deleção de caso baseado na divergência de Kullback-Leibler. Os procedimentos desenvolvidos são ilustrados em dados artificiais e reais.

In this paper we propose a bivariate long-term model based on the Farlie-Gumbel-Morgenstern copula to model, where the marginals are assumed to be long-term promotion time structured. The proposed model allows for the presence of censored data and covariates. For inferential purpose a Bayesian approach via Markov Chain Monte Carlo is considered. Further, some discussions on the model selection criteria are given. In order to examine outlying and influential observations, we present a Bayesian case deletion influence diagnostics based on the Kullback-Leibler divergence. The newly developed procedures are illustrated on artificial and real data.

Neste trabalho modela-se a função de intensidade de um processo de Poisson considerando o tempo e o total de recorrências, condicionados ao momento anterior, em uma unidade amostral. Adotamos um componente para o processo de Poisson e outro para o número total de eventos ocorridos na unidade. Estudos de simulação e testes de hipóteses empíricos da significância dos parâmetros no modelo foram reali-zados. A significância dos testes de hipótese Wald e da razão de verossimilhança foi aproximadamente 10% para mais de 50 ocorrências. Um conjunto de dados com tempos de recorrência na aquisição de cosméticos foi modelado adequadamente, tendo parâmetros significativos e valores estimados próximos dos valores observados, justificando a utilização do modelo proposto para tempos e números de recorrências em uma unidade amostral.

In this paper we to model the intensity function of Poisson process considering the total number of recurrent events and the total tiem for each sample unit subject to earlier time. Being that one of the component represents the Poisson process and the other the total number of events occurring in the same unit. Simulation studies and empirical hypothesis testing for significance of the parameters were performed. Significance of the Wald and likelihood ratio hypothesis testing were was approximately 10% to more 50 recorrences. A dataset with recorrences time in the acquisition of cosmetics was modeled properly, having significant parameters and estimated and observed values are close, justifying the use of the proposed model for times and numbers of recurrences in a sample unit.