OBJETIVO: Identificar os principais determinantes da detecção de atipias celulares no programa de rastreamento do câncer do colo do útero no Estado do Rio de Janeiro, utilizando os dados do Sistema de Informação do Câncer do Colo do Útero (SISCOLO). MÉTODOS: Uma amostra aleatória de 65 535 exames citopatológicos realizados em 2007 foi obtida do SISCOLO. Essa amostra foi utilizada para construir um modelo de regressão logística que identificasse variáveis com impacto no processo de detecção de atipias celulares. Foi aplicada uma curva ROC para definir o ponto de corte mais adequado para classificar a presença ou a ausência de atipias. Uma análise de sensibilidade foi realizada para avaliar o impacto dos fatores relacionados à organização do serviço no modelo. RESULTADOS: As variáveis preditoras do modelo foram: "laboratório de referência", que reflete a escala de produção do laboratório; "presença de elementos celulares representativos da zona de transformação", que reflete a qualidade da coleta de amostras; "metaplasia escamosa imatura", "presença de outras alterações celulares benignas" e "ausência de microrganismos da microbiota vaginal". A cada acréscimo de 1 ano na idade da mulher, houve redução de 1,7% na chance de detecção de atipias. A curva ROC definiu o ponto de corte de 4,5%, que permitiu a maximização da sensibilidade (73,0%) e especificidade (66,8%) do modelo. A análise de sensibilidade indicou aumento da frequência de atipias de 46,4% quando simulou-se aumento na participação do laboratório de referência (42,9%) e na presença de elementos celulares representativos da zona de transformação (43,0%). CONCLUSÕES: O modelo revelou que a detecção de atipias celulares é fortemente influenciado por fatores organizacionais, como adequabilidade da lâmina e porte do laboratório de análise. Considerando que esses fatores são passíveis de alteração pelos gestores, o modelo pode ser uma importante ferramenta na melhoria dos programas de rastreamento.

OBJECTIVE: To identify the main determinants of cellular atypia detection in the cervical screening program in the state of Rio de Janeiro, Brazil, using data from the Cervical Cancer Information System SISCOLO. METHODS: A random sample of 65 535 Pap smears performed in 2007 was obtained from SISCOLO. This sample was used to produce a logistic regression model to identify variables that impact the process of detecting cellular atypia. A ROC curve was used to define the most suitable cutoff point to classify the presence or absence of atypia. A sensitivity analysis was performed to assess the impact on the model of factors related to the organization of the service model. RESULTS: The variables of impact were "reference laboratory," which reflects laboratory production scale; "presence of cellular elements representative of the transformation zone," which reflects the quality of the sampling; "immature squamous metaplasia," "presence of other benign cellular changes," and "absence of typical vaginal microorganisms." Each increase of 1 year in age was associated with a 1.7% reduction in the chance of detecting atypia. The ROC curve defined a cutoff of 4.5%, which allowed the maximization of the model's sensitivity (73.0%) and specificity (66.8%). Sensitivity analysis indicated an increase of 46.4% in the frequency of atypia following a simulated increase in the number of samples analyzed in the excellence (42.9%) and in the presence of cellular elements representative of the transformation zone (43.0%). CONCLUSIONS: The model revealed that the detection of atypical cells is strongly influenced by organizational factors such as adequate sample collection and laboratory size. Because these factors can be changed by adequate management practices, the proposed model may be an important tool to improve cervical screening programs.

OBJETIVO: Analisar o padrão temporal dos óbitos e internações, no período de 1995 a 1998, associadas à diarréia em crianças menores de cinco anos de idade para subsidiar ações específicas de prevenção e controle dessa doença. MÉTODOS: Os dados foram obtidos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e Sistema de Internações Hospitalares (SIH) do Ministério da Saúde. As séries mensais de internações e de óbitos por diarréia foram decompostas em componentes de tendência linear estocástica, sazonalidade determinística e irregularidades mediante a aplicação dos modelos estruturais para análise de séries temporais. RESULTADOS: Os níveis de ambas as séries apresentaram mudanças ao longo do tempo, com declínio mais perceptível na série de internações. A variação das taxas de inclinação foi constante para cada uma das séries, em média, a menos 5,3 internações por mês (p-valor <0,001) e menos um óbito por mês (p-valor <0,1), respectivamente. Na análise dos resíduos do modelo de internações, observou-se mudança no nível da tendência em janeiro de 1996. O componente sazonal de ambos os modelos foi estatisticamente significante (p-valor <0,0001), sendo maio e junho os meses com maior excesso de internações e óbitos. Os pressupostos de normalidade e de independência temporal dos resíduos não puderam ser rejeitados ao nível de 0,05. CONCLUSÕES: Os resultados sugerem a predominância da etiologia viral das diarréias moderadas e graves. Neste caso, a vacinação específica é a medida mais eficaz na prevenção e controle, sendo necessários estudos de eficácia de novas candidatas à vacina contra o rotavírus no Brasil.

OBJECTIVE: To analyze the temporal pattern of hospitalization and deaths due to diarrhea among children less than five years old between 1995 and 1998 to support specific prevention actions and disease control strategies. METHODS: Data was collected from the Ministry of Health's Mortality Data System and Hospitalization Data System. Monthly time series of diarrhea hospitalizations and deaths were decomposed into stochastic linear trend, deterministic seasonal and irregular components using structural time series models. RESULTS: The levels of both series showed a decline in time. This pattern being more evident in the hospitalization series. The slope variation was constant in both series; on average less than 5.3 hospitalizations/month (p-value <0.001), and less than 1 death/month (p-value <0.1). The residual analysis of the hospitalization series revealed a positive trend change in January 1996. The seasonal component for both models was statistically significant (p-value <0.0001) with May and June as months of highest hospitalizations and deaths. Normality and time independence assumptions of errors could not be rejected at a 0.05 significance level. CONCLUSIONS: The temporal pattern of moderate and severe diarrhea described and estimated in this study suggests that rotavirus might be a predominant disease agent. In this context, targeted vaccination is recommended for prevention and control. However, further studies on the efficacy of rotavirus candidate vaccines are necessary in order to implement this strategy in Brazil.

OBJETIVO: Analisar o padrão temporal dos óbitos e internações, no período de 1995 a 1998, associadas à diarréia em crianças menores de cinco anos de idade para subsidiar ações específicas de prevenção e controle dessa doença. MÉTODOS: Os dados foram obtidos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e Sistema de Internações Hospitalares (SIH) do Ministério da Saúde. As séries mensais de internações e de óbitos por diarréia foram decompostas em componentes de tendência linear estocástica, sazonalidade determinística e irregularidades mediante a aplicação dos modelos estruturais para análise de séries temporais. RESULTADOS: Os níveis de ambas as séries apresentaram mudanças ao longo do tempo, com declínio mais perceptível na série de internações. A variação das taxas de inclinação foi constante para cada uma das séries, em média, a menos 5,3 internações por mês (p-valor <0,001) e menos um óbito por mês (p-valor <0,1), respectivamente. Na análise dos resíduos do modelo de internações, observou-se mudança no nível da tendência em janeiro de 1996. O componente sazonal de ambos os modelos foi estatisticamente significante (p-valor <0,0001), sendo maio e junho os meses com maior excesso de internações e óbitos. Os pressupostos de normalidade e de independência temporal dos resíduos não puderam ser rejeitados ao nível de 0,05. CONCLUSÕES: Os resultados sugerem a predominância da etiologia viral das diarréias moderadas e graves. Neste caso, a vacinação específica é a medida mais eficaz na prevenção e controle, sendo necessários estudos de eficácia de novas candidatas à vacina contra o rotavírus no Brasil.

OBJECTIVE: To analyze the temporal pattern of hospitalization and deaths due to diarrhea among children less than five years old between 1995 and 1998 to support specific prevention actions and disease control strategies. METHODS: Data was collected from the Ministry of Health's Mortality Data System and Hospitalization Data System. Monthly time series of diarrhea hospitalizations and deaths were decomposed into stochastic linear trend, deterministic seasonal and irregular components using structural time series models. RESULTS: The levels of both series showed a decline in time. This pattern being more evident in the hospitalization series. The slope variation was constant in both series; on average less than 5.3 hospitalizations/month (p-value <0.001), and less than 1 death/month (p-value <0.1). The residual analysis of the hospitalization series revealed a positive trend change in January 1996. The seasonal component for both models was statistically significant (p-value <0.0001) with May and June as months of highest hospitalizations and deaths. Normality and time independence assumptions of errors could not be rejected at a 0.05 significance level. CONCLUSIONS: The temporal pattern of moderate and severe diarrhea described and estimated in this study suggests that rotavirus might be a predominant disease agent. In this context, targeted vaccination is recommended for prevention and control. However, further studies on the efficacy of rotavirus candidate vaccines are necessary in order to implement this strategy in Brazil.

Modelos matemáticos de localização têm tido aplicação crescente na área de saúde em nível internacional. No Brasil, embora de uso incipiente, existe enorme potencial para a utilização desses modelos na área de saúde pública. Nesse sentido são apresentados diversos modelos de localização com aplicação em saúde pública, analisando a localização de serviços não emergenciais, de serviços de emergência e a localização de serviços hierarquicamente relacionados. Mostrou-se a aplicação de um modelo hierárquico à localização de serviços de assistência materna e perinatal no Município do Rio de Janeiro, RJ (Brasil). Nesta parte, após a apresentação de alguns dados da assistência materna e perinatal no município, foi proposto um modelo hierárquico de quatro níveis (localização de unidades ambulatoriais, maternidades, centros de neonatologia e hospitais gerais) e analisado o impacto que a adoção da metodologia teria em comparação com o sistema atual.

Mathematical location models have been increasingly applied in the health services at the international level. In Brazil, although incipient, there exists an enormous potential for the use of such models in the area of public health. In this paper several location models that can be applied to public health are presented initially, and the location of non-emergency services, of emergency services and of services hierarchically related are analysed. A hierarchical model is then applied to the location of maternal and perinatal assistance in the municipality of Rio de Janeiro. In this part, after presenting some related data for the municipality, a four-level hierarchical model (location of out-patient units, maternity hospitals, neonatal hospitals and general hospitals) is proposed and the impact that the adoption of this methodology would have as compared with that of the present system is analysed.

Modelos matemáticos de localização têm tido aplicação crescente na área de saúde em nível internacional. No Brasil, embora de uso incipiente, existe enorme potencial para a utilização desses modelos na área de saúde pública. Nesse sentido são apresentados diversos modelos de localização com aplicação em saúde pública, analisando a localização de serviços não emergenciais, de serviços de emergência e a localização de serviços hierarquicamente relacionados. Mostrou-se a aplicação de um modelo hierárquico à localização de serviços de assistência materna e perinatal no Município do Rio de Janeiro, RJ (Brasil). Nesta parte, após a apresentação de alguns dados da assistência materna e perinatal no município, foi proposto um modelo hierárquico de quatro níveis (localização de unidades ambulatoriais, maternidades, centros de neonatologia e hospitais gerais) e analisado o impacto que a adoção da metodologia teria em comparação com o sistema atual.

Mathematical location models have been increasingly applied in the health services at the international level. In Brazil, although incipient, there exists an enormous potential for the use of such models in the area of public health. In this paper several location models that can be applied to public health are presented initially, and the location of non-emergency services, of emergency services and of services hierarchically related are analysed. A hierarchical model is then applied to the location of maternal and perinatal assistance in the municipality of Rio de Janeiro. In this part, after presenting some related data for the municipality, a four-level hierarchical model (location of out-patient units, maternity hospitals, neonatal hospitals and general hospitals) is proposed and the impact that the adoption of this methodology would have as compared with that of the present system is analysed.

Visando desenvolver métodos de estudo de microáreas urbanas, que permitam a integração de variáveis em um perfil sócio-econômico, foi analisado o censo demográfico de 1991, por setor censitário. Estudaram-se aspectos de: saneamento, ocupação do terreno, escolaridade, domicílio, demografia e renda. A análise de componentes principais para cada tema permitiu selecionar 15 indicadores com maior poder de explicação da variância observada, com base nos quais, em nova análise, foram escolhidos os sete indicadores finais. A classificação multivariada por partição gerou cinco tipos diferentes de setores censitários, assim descritos: (A) alta renda, (B) renda mais baixa, (C) pobre, com predomínio de casas alugadas, (D) baixa escolaridade e renda, (E) precariedade no saneamento básico. A análise segundo a divisão geopolítica tradicional permitiu identificar as desigualdades dentro de cada área. O método proposto permitiu a criação de índices compostos de avaliação de qualidade de vida, valendo-se de informações de fácil acesso e ampla cobertura. Além disso, contribuiu para detectar a desigualdade sócio-econômica, identificando não só as grandes regiões de pobreza, mas as microáreas de exclusão em meio à relativa riqueza.

A method based on small area data analysis was developed to build a health risk classification for the Greater Rio de Janeiro Metropolitan Area. The approach uses 1991 census data and studies data pertaining to sanitation, ownership and type of housing, size and occupancy of the household, demography, schooling, and income. Principal component analysis applied over each dimension allowed for the choice of 15 variables, which summarized most of the observed variances. Additional analysis with these variables suggested that just six variables are sufficient for the construction of a classification using k-means method of multivariate cluster analysis. Five classes were obtained: (A) high income; (B) lower income; (C) poor; (D) low schooling and income; (E) low-level access to sanitation. The existing inequality in each of the geopolitical established areas was clearly identified. The proposed method allowed for the construction of compound indices to evaluate quality of life, based on widespread and easily obtained data (the census). Moreover, the method contributed to the detection of socioeconomic inequality, identifying, not only the larger poor regions but also the small excluded areas.

Visando desenvolver métodos de estudo de microáreas urbanas, que permitam a integração de variáveis em um perfil sócio-econômico, foi analisado o censo demográfico de 1991, por setor censitário. Estudaram-se aspectos de: saneamento, ocupação do terreno, escolaridade, domicílio, demografia e renda. A análise de componentes principais para cada tema permitiu selecionar 15 indicadores com maior poder de explicação da variância observada, com base nos quais, em nova análise, foram escolhidos os sete indicadores finais. A classificação multivariada por partição gerou cinco tipos diferentes de setores censitários, assim descritos: (A) alta renda, (B) renda mais baixa, (C) pobre, com predomínio de casas alugadas, (D) baixa escolaridade e renda, (E) precariedade no saneamento básico. A análise segundo a divisão geopolítica tradicional permitiu identificar as desigualdades dentro de cada área. O método proposto permitiu a criação de índices compostos de avaliação de qualidade de vida, valendo-se de informações de fácil acesso e ampla cobertura. Além disso, contribuiu para detectar a desigualdade sócio-econômica, identificando não só as grandes regiões de pobreza, mas as microáreas de exclusão em meio à relativa riqueza.

A method based on small area data analysis was developed to build a health risk classification for the Greater Rio de Janeiro Metropolitan Area. The approach uses 1991 census data and studies data pertaining to sanitation, ownership and type of housing, size and occupancy of the household, demography, schooling, and income. Principal component analysis applied over each dimension allowed for the choice of 15 variables, which summarized most of the observed variances. Additional analysis with these variables suggested that just six variables are sufficient for the construction of a classification using k-means method of multivariate cluster analysis. Five classes were obtained: (A) high income; (B) lower income; (C) poor; (D) low schooling and income; (E) low-level access to sanitation. The existing inequality in each of the geopolitical established areas was clearly identified. The proposed method allowed for the construction of compound indices to evaluate quality of life, based on widespread and easily obtained data (the census). Moreover, the method contributed to the detection of socioeconomic inequality, identifying, not only the larger poor regions but also the small excluded areas.

Técnicas de estatística descritiva e métodos do modelo ponto evento foram utilizados para estudar-se séries temporais de meningite meningocócica de 100 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, no período de 1974 a 1980. Os dados foram separados por estado epidemiológico (epidemia ou endemia), e agregados em 5 grupos segundo as populações municipais. O número de casos notificados semanalmente da moléstia foram analisados através dos coeficientes de incidência, visando o estudo de limiares epidêmicos para o Estado. Os intervalos de tempo entre os eventos foram analisados pelas suas funções de densidade de probabilidade e das funções de densidade esperada, visando a estudar o relacionamento e a dependência entre os eventos. A análise dos limiares epidêmicos sugere que não deva ser utilizado um único valor de limiar, para detecção de surtos da moléstia para todo o Estado. A função de densidade esperada, analisada através de comparações entre os dados para o estado epidêmico e para o estado endêmico, sugere que os eventos dos estados epidêmicos apresentem-se correlacionados, com indicação de dependência entre aqueles separados até 14 semanas. Para o estado endêmico não foram encontradas correlações significativas, utilizando-se como modelo de base o embaralhamento da ordem dos intervalos originais.

Descriptive statistical techniques and point event model methods were used to investigate the temporal series of cases of meningococcal meningitis which occurred in 100 municipalities in the Rio Grande do Sul State, Brazil, during the period 1974 -1980. The data were grouped by epidemiological state (epidemic or endemic), and separated into 5 groups according to the municipal population. The number of cases of the disease notified weekly was analysed by means of incidency coefficients, with the purpose of studying the epidemic threshold for the state. The time interval between events was analysed in the light of their probability density functions and expected density functions, with the objective of studying the relationship and dependences among events. The analysis of the epidemic threshold suggests that there should not be only one threshold value for detection of outbreak of the disease throughout the state. Analysis of the expected density function extracted from inter-event intervals of the epidemic state showed a correlational structure indicating dependence between events occurring up to 14 weeks apart. No significant correlation for the endemic state , taking as reference model the shuffled version of the original intervals, was observed.

Técnicas de estatística descritiva e métodos do modelo ponto evento foram utilizados para estudar-se séries temporais de meningite meningocócica de 100 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, no período de 1974 a 1980. Os dados foram separados por estado epidemiológico (epidemia ou endemia), e agregados em 5 grupos segundo as populações municipais. O número de casos notificados semanalmente da moléstia foram analisados através dos coeficientes de incidência, visando o estudo de limiares epidêmicos para o Estado. Os intervalos de tempo entre os eventos foram analisados pelas suas funções de densidade de probabilidade e das funções de densidade esperada, visando a estudar o relacionamento e a dependência entre os eventos. A análise dos limiares epidêmicos sugere que não deva ser utilizado um único valor de limiar, para detecção de surtos da moléstia para todo o Estado. A função de densidade esperada, analisada através de comparações entre os dados para o estado epidêmico e para o estado endêmico, sugere que os eventos dos estados epidêmicos apresentem-se correlacionados, com indicação de dependência entre aqueles separados até 14 semanas. Para o estado endêmico não foram encontradas correlações significativas, utilizando-se como modelo de base o embaralhamento da ordem dos intervalos originais.

Descriptive statistical techniques and point event model methods were used to investigate the temporal series of cases of meningococcal meningitis which occurred in 100 municipalities in the Rio Grande do Sul State, Brazil, during the period 1974 -1980. The data were grouped by epidemiological state (epidemic or endemic), and separated into 5 groups according to the municipal population. The number of cases of the disease notified weekly was analysed by means of incidency coefficients, with the purpose of studying the epidemic threshold for the state. The time interval between events was analysed in the light of their probability density functions and expected density functions, with the objective of studying the relationship and dependences among events. The analysis of the epidemic threshold suggests that there should not be only one threshold value for detection of outbreak of the disease throughout the state. Analysis of the expected density function extracted from inter-event intervals of the epidemic state showed a correlational structure indicating dependence between events occurring up to 14 weeks apart. No significant correlation for the endemic state , taking as reference model the shuffled version of the original intervals, was observed.