ABSTRACT Objective: to analyze the time trend of mortality due to assaults in the state of Acre, according to gender. Method: an ecological study of time series analysis with data extracted from the Mortality Information System for Deaths Caused by Assaults (ICD X85-Y09) in the state of Acre, Brazil, from 2000 to 2019. Data analysis was performed using the Prais-Winsten generalized linear analysis model with a 5% statistical significance level. Results: there was higher mortality due to external causes in male adults. A growing trend of homicides was observed for the male gender, with an annual percent change of 3.13% (p=0.002); for both genders, the annual percent change was 2.92% (p=0.003). Conclusion: these findings indicate the emerging need to fight against and prevent acts of violence. The importance of Nursing professionals in social mobilization and participation in the reformulation of public policies to combat violence is emphasized.

RESUMEN Objetivo: analizar la tendencia temporal de la mortalidad por agresiones en el Estado de Acre, según el sexo. Método: estudio ecológico de análisis de series temporales con datos extraídos del Sistema de Información de Mortalidad correspondientes a las muertes causadas por agresión (CIE X85 a Y09), ocurridas en el estado de Acre, Brasil, de 2000 a 2019. El análisis de datos se realizó utilizando el Modelo de análisis lineal generalizado de Prais-Winsten con un nivel de significación estadística del 5%. Resultados: hubo mayor mortalidad por causas externas en los adultos del sexo masculino. Se observó una tendencia creciente en los homicidios en el sexo masculino con una variación porcentual anual del 3,13% (p=0,002) y en ambos sexos del 2,92% (p=0,003). Conclusión: Esta información indica que hay una necesidad emergente de combatir y prevenir la violencia. Se destaca la importancia del profesional de enfermería en la movilización social y participación en la reformulación de políticas públicas contra la violencia.

RESUMO Objetivo: analisar a tendência temporal de mortalidade por agressões no Estado do Acre, de acordo com o sexo. Método: estudo ecológico de análise de série temporal com dados extraídos do Sistema de Informações de Mortalidade correspondentes às mortes provocadas por agressões (CID X85-Y09), ocorridos no estado do Acre - Brasil, de 2000 a 2019. A análise dos dados foi realizada utilizando o modelo de análise linear generalizada de Prais-Winsten com nível de significância estatística de 5%. Resultados: houve maior mortalidade por causas externas em indivíduos adultos do sexo masculino. Foi observada uma tendência crescente dos homicídios para o sexo masculino com variação percentual anual de 3,13%, p=0,002 e para ambos os sexos de 2,92%, p=0,003. Conclusão: essas informações apontam a necessidade emergente de combate e prevenção das violências. Destaca-se a importância do profissional de enfermagem na mobilização social e participação na reformulação de políticas públicas de combate a violência.

Resumo Objetivo Avaliar a capacidade preditiva de diferentes modelos de série temporal de casos de malária no estado do Amapá, Brasil, no período 1997-2016. Métodos Estudo ecológico de séries temporais com casos de malária registrados no Amapá. Foram utilizados dez modelos estatísticos determinísticos ou estocásticos para simulação e teste em horizontes de previsão de 3, 6 e 12 meses. Resultados O teste inicial mostrou que a série é estacionária. Os modelos determinísticos apresentaram melhor desempenho do que os modelos estocásticos. O modelo ARIMA apresentou erros absolutos menores do que 2% na escala logarítmica e erros relativos 3,4-5,8 vezes menores em relação ao modelo nulo. A predição de casos futuros de malária nos horizontes de 6 e 12 meses de antecedência foi possível. Conclusão Recomenda-se o uso de modelo ARIMA para a previsão de cenários futuros e para a antecipação do planejamento nos serviços de saúde dos estados da Região Amazônica.

Abstract Objective To evaluate the predictive power of different malaria case time-series models in the state of Amapá, Brazil, for the period 1997-2016. Methods This is an ecological time series study with malaria cases recorded in the state of Amapá. Ten deterministic or stochastic statistical models were used for simulation and testing in 3, 6, and 12 month forecast horizons. Results The initial test showed that the series is stationary. Deterministic models performed better than stochastic models. The ARIMA model showed absolute errors of less than 2% on the logarithmic scale and relative errors 3.4-5.8 times less than the null model. It was possible to predict future malaria cases 6 and 12 months in advance. Conclusion The ARIMA model is recommended for predicting future scenarios and for earlier planning in state health services in the Amazon Region.

Resumen Objetivo Evaluar el poder predictivo de diferentes modelos de series de temporales de casos de malaria en el estado de Amapá, Brasil, en el periodo 1997-2016. Métodos Se trata de un estudio ecológico de series de temporales con casos de malaria registrados en el estado de Amapá. Se utilizaron diez modelos estadísticos determinísticos o estocásticos para la simulación y la prueba en horizontes de predicción de 3, 6 y 12 meses. Resultados La prueba inicial mostró que la serie es estacionaria. Los modelos determinísticos mostraron mejor desempeño que los modelos estocásticos. El modelo ARIMA mostró errores absolutos menores al 2% en la escala logarítmica y errores relativos 3,4-5,8 veces menores que el modelo nulo. La predicción de casos futuros en horizontes de 6 y 12 meses de antelación fue posible. Conclusión Se recomienda utilizar el modelo ARIMA para predecir escenarios futuros y anticipar la planificación en los servicios de salud en los estados de la Región Amazónica.

Resumo Objetivo Avaliar a capacidade preditiva de diferentes modelos de série temporal de casos de malária no estado do Amapá, Brasil, no período 1997-2016. Métodos Estudo ecológico de séries temporais com casos de malária registrados no Amapá. Foram utilizados dez modelos estatísticos determinísticos ou estocásticos para simulação e teste em horizontes de previsão de 3, 6 e 12 meses. Resultados O teste inicial mostrou que a série é estacionária. Os modelos determinísticos apresentaram melhor desempenho do que os modelos estocásticos. O modelo ARIMA apresentou erros absolutos menores do que 2% na escala logarítmica e erros relativos 3,4-5,8 vezes menores em relação ao modelo nulo. A predição de casos futuros de malária nos horizontes de 6 e 12 meses de antecedência foi possível. Conclusão Recomenda-se o uso de modelo ARIMA para a previsão de cenários futuros e para a antecipação do planejamento nos serviços de saúde dos estados da Região Amazônica.

Abstract Objective To evaluate the predictive power of different malaria case time-series models in the state of Amapá, Brazil, for the period 1997-2016. Methods This is an ecological time series study with malaria cases recorded in the state of Amapá. Ten deterministic or stochastic statistical models were used for simulation and testing in 3, 6, and 12 month forecast horizons. Results The initial test showed that the series is stationary. Deterministic models performed better than stochastic models. The ARIMA model showed absolute errors of less than 2% on the logarithmic scale and relative errors 3.4-5.8 times less than the null model. It was possible to predict future malaria cases 6 and 12 months in advance. Conclusion The ARIMA model is recommended for predicting future scenarios and for earlier planning in state health services in the Amazon Region.

Resumen Objetivo Evaluar el poder predictivo de diferentes modelos de series de temporales de casos de malaria en el estado de Amapá, Brasil, en el periodo 1997-2016. Métodos Se trata de un estudio ecológico de series de temporales con casos de malaria registrados en el estado de Amapá. Se utilizaron diez modelos estadísticos determinísticos o estocásticos para la simulación y la prueba en horizontes de predicción de 3, 6 y 12 meses. Resultados La prueba inicial mostró que la serie es estacionaria. Los modelos determinísticos mostraron mejor desempeño que los modelos estocásticos. El modelo ARIMA mostró errores absolutos menores al 2% en la escala logarítmica y errores relativos 3,4-5,8 veces menores que el modelo nulo. La predicción de casos futuros en horizontes de 6 y 12 meses de antelación fue posible. Conclusión Se recomienda utilizar el modelo ARIMA para predecir escenarios futuros y anticipar la planificación en los servicios de salud en los estados de la Región Amazónica.

Resumo Objetivo: Analisar fatores de risco para óbito em indivíduos com síndrome respiratória aguda grave por COVID-19. Métodos: Coorte retrospectiva, constituída de indivíduos adultos com COVID-19, de março a setembro de 2020, notificados pelo sistema de vigilância epidemiológica do estado do Acre, Brasil. Empregou-se regressão de Cox. Resultados: Entre 57.700 indivíduos analisados, a incidência foi de 2.765,4/100 mil habitantes, e a mortalidade, de 61,8/100 mil hab. Os fatores de risco para o óbito foram ser do sexo masculino (HR=1,48 - IC95% 1,25;1,76), ter idade ≥60 anos (HR=10,64 - IC95% 8,84;12,81), sintoma de dispneia (HR=4,20 - IC95% 3,44;5,12) e apresentar multimorbidade (HR=2,23 - IC95% 1,77;2,81), com destaque para cardiopatas e diabetes mellitus. Os sintomas ‘dor de garganta’ e ‘cefaleia’ estavam presentes nos casos leves da doença. Conclusão: Ser homem, idoso, apresentar cardiopatia, diabetes mellitus e dispneia foram características associadas ao óbito pela COVID-19.

Abstract Objective: To analyze risk factors for death in individuals with severe acute respiratory syndrome due to COVID-19. Methods: This was a retrospective cohort study, comprised of adult individuals with COVID-19, from March to September 2020, notified by the Epidemiological Surveillance System in the state of Acre, Brazil. Cox regression was used. Results: Among 57,700 individuals analyzed, the incidence was 2,765.4/100,000 inhabitants, and mortality was, 61.8/100,000 inhabitants. The risk factors for death were: being male (HR=1.48 -95% CI 1.25;1.76), age ≥60 years (HR=10.64 -95% CI 8.84;12.81), symptom of dyspnea (HR=4.20 -95% CI 3.44;5.12) and multimorbidity (HR=2.23 -95% CI 1.77;2.81), with emphasis on heart disease and diabetes mellitus. 'Sore throat' and 'headache' were symptoms present in mild cases of COVID-19. Conclusion: Being male, elderly, having heart disease, diabetes mellitus and dyspnea were characteristics associated with death due to COVID-19.

Resumen Objetivo: Analizar los factores de riesgo de muerte en individuos con Síndrome Respiratorio Agudo Grave por COVID-19. Métodos: Cohorte retrospectiva, con individuos adultos con COVID-19, entre marzo y septiembre 2020, notificado pelo Sistema de Vigilancia Epidemiológica en el estado de Acre, Brasil. Se utilizó la regresión de Cox. Resultados: 57.700 individuos evaluados, la incidencia fue de 2.765,4/100.000 habitantes y la mortalidad 61,8/100.000 habitantes. Los factores de riesgo de muerte fueron: sexo masculino (HR=1,48 - IC95% 1,25;1,76), edad ≥60 años (HR=10,64 - IC95% 8,84;12,81), disnea (HR=4,20 - IC95% 3,44;5,12), multimorbidad (HR=2,23 - IC95% 1,77;2,81), incluidos problemas cardíacos y diabetes. Los síntomas dolor de garganta y de cabeza estuvieron presentes en casos leves de la enfermedad. Conclusión: Hombres, ancianos, personas com enfermedades cardíacas, diabetes y disnea fueron características asociadas com la muerte por COVID-19.

Resumo Objetivo: Analisar fatores de risco para óbito em indivíduos com síndrome respiratória aguda grave por COVID-19. Métodos: Coorte retrospectiva, constituída de indivíduos adultos com COVID-19, de março a setembro de 2020, notificados pelo sistema de vigilância epidemiológica do estado do Acre, Brasil. Empregou-se regressão de Cox. Resultados: Entre 57.700 indivíduos analisados, a incidência foi de 2.765,4/100 mil habitantes, e a mortalidade, de 61,8/100 mil hab. Os fatores de risco para o óbito foram ser do sexo masculino (HR=1,48 - IC95% 1,25;1,76), ter idade ≥60 anos (HR=10,64 - IC95% 8,84;12,81), sintoma de dispneia (HR=4,20 - IC95% 3,44;5,12) e apresentar multimorbidade (HR=2,23 - IC95% 1,77;2,81), com destaque para cardiopatas e diabetes mellitus. Os sintomas ‘dor de garganta’ e ‘cefaleia’ estavam presentes nos casos leves da doença. Conclusão: Ser homem, idoso, apresentar cardiopatia, diabetes mellitus e dispneia foram características associadas ao óbito pela COVID-19.

Abstract Objective: To analyze risk factors for death in individuals with severe acute respiratory syndrome due to COVID-19. Methods: This was a retrospective cohort study, comprised of adult individuals with COVID-19, from March to September 2020, notified by the Epidemiological Surveillance System in the state of Acre, Brazil. Cox regression was used. Results: Among 57,700 individuals analyzed, the incidence was 2,765.4/100,000 inhabitants, and mortality was, 61.8/100,000 inhabitants. The risk factors for death were: being male (HR=1.48 -95% CI 1.25;1.76), age ≥60 years (HR=10.64 -95% CI 8.84;12.81), symptom of dyspnea (HR=4.20 -95% CI 3.44;5.12) and multimorbidity (HR=2.23 -95% CI 1.77;2.81), with emphasis on heart disease and diabetes mellitus. 'Sore throat' and 'headache' were symptoms present in mild cases of COVID-19. Conclusion: Being male, elderly, having heart disease, diabetes mellitus and dyspnea were characteristics associated with death due to COVID-19.

Resumen Objetivo: Analizar los factores de riesgo de muerte en individuos con Síndrome Respiratorio Agudo Grave por COVID-19. Métodos: Cohorte retrospectiva, con individuos adultos con COVID-19, entre marzo y septiembre 2020, notificado pelo Sistema de Vigilancia Epidemiológica en el estado de Acre, Brasil. Se utilizó la regresión de Cox. Resultados: 57.700 individuos evaluados, la incidencia fue de 2.765,4/100.000 habitantes y la mortalidad 61,8/100.000 habitantes. Los factores de riesgo de muerte fueron: sexo masculino (HR=1,48 - IC95% 1,25;1,76), edad ≥60 años (HR=10,64 - IC95% 8,84;12,81), disnea (HR=4,20 - IC95% 3,44;5,12), multimorbidad (HR=2,23 - IC95% 1,77;2,81), incluidos problemas cardíacos y diabetes. Los síntomas dolor de garganta y de cabeza estuvieron presentes en casos leves de la enfermedad. Conclusión: Hombres, ancianos, personas com enfermedades cardíacas, diabetes y disnea fueron características asociadas com la muerte por COVID-19.

Objective. To evaluate predictive power of different time-series models of malaria cases in the state of Amapá, Brazil, in the period 1997-2016. Methods. This is an ecological study of time series with malaria cases registered in the state of Amapá. Ten 3 deterministic or stochastic statistical models were used for simulation and testing in 3, 6, and 12 month forecast horizons. Results. The initial test showed that the series is stationary. Deterministic models performed better than stochastic models. The ARIMA model showed absolute errors of less than 2% on the logarithmic scale and relative errors 3.4-5.8 times less than the null model. The prediction of future cases of malaria in the horizons of 6 and 12 months in advance was possible. Conclusion. It is recommended the use of the ARIMA model to predict future scenarios and to anticipate planning in state health services in the Amazon Region.

Objetivo. Avaliar a capacidade preditiva de diferentes modelos de série temporal de casos de malária no estado do Amapá, Brasil, no período 1997-2016. Métodos. Estudo ecológico de séries temporais com casos de malária registrados no Amapá. Foram utilizados dez modelos estatísticos determinísticos ou estocásticos para simulação e teste em horizontes de previsão de 3, 6 e 12 meses. Resultados. O teste inicial mostrou que a série é estacionária. Os modelos determinísticos apresentaram melhor desempenho do que os modelos estocásticos. O modelo ARIMA apresentou erros absolutos menores do que 2% na escala logarítmica e erros relativos 3,4-5,8 vezes menores em relação ao modelo nulo. A predição de casos futuros de malária nos horizontes de 6 e 12 meses de antecedência foi possível. Conclusão. Recomenda-se o uso de modelo ARIMA para a previsão de cenários futuros e para a antecipação do planejamento nos serviços de saúde dos estados da Região Amazônica.