Aplicação de modelos lineares generalizados para o estudo do peso de nascidos vivos do DATASUS no período de 2016 até 2021 no estado de São Paulo

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Data

2023-12-05

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Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Resumo

O presente trabalho analisou dados de Nascidos Vivos disponíveis no Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde, denominado DATASUS. Os dados analisados contemplaram os anos de 2016 a 2021 no estado de São Paulo. Por meio da aplicação de modelos lineares generalizados estudou-se o peso dos bebês ao nascer e observou as principais características que apresentaram significância estatística para a estimação do peso do bebê ao nascer. O resultado obtido foi: bebês do sexo masculino tendem a ter um maior peso do que bebês do sexo feminino; quanto maior o tempo de gestação, maior a probabilidade do bebê nascer com um maior peso; e gravidez duplas ou triplas influenciam no peso do bebê. Já para o modelo de regressão logística que estudou a probabilidade do bebê nascer abaixo do peso, ou seja, peso igual ou inferior a 2500 gramas (OPAS, 2019), o resultado obtido foi que bebês do sexo feminino tem 3,685 mais de chances de nascer com baixo peso do que bebês do sexo masculino; e com as variáveis sexo do bebê, número de consultas pré-natal, tipo de gravidez e anomalia congênita apresentando significância estatística.
The present work analyzed live birth data available in the Information Technology Department of the Unified Health System, called DATASUS. The data analyzed covered the years 2016 to 2021 in the state of São Paulo. Through the application of generalized linear models, the birth weight of babies was studied and the main characteristics that presented statistical significance for estimating the baby's birth weight were observed. The result obtained was: male babies tend to have a greater weight than female babies; the longer the gestation period, the greater the probability of the baby being born with a higher weight; and double or triple pregnancies influence the baby's weight. For the logistic regression model that studied the probability of a baby being born underweight, that is, weighing less than or equal to 2500 grams (OPAS, 2019), the result obtained was that female babies have 3.685 more chances of being born with low birth weight than male babies; and with the variables baby's sex, number of prenatal consultations, type of pregnancy and congenital anomaly presenting statistical significance.

Descrição

Palavras-chave

Modelos lineares generalizados, Normal Inversa, Gama, Regressão logística, Nascidos vivos, Generalized linear models, Inverse normal, Gamma distribution, Logistic regression, Live births

Como citar

SILVA, Denise Caroline Bosisio da. Aplicação de modelos lineares generalizados para o estudo do peso de nascidos vivos do DATASUS no período de 2016 até 2021 no estado de São Paulo. Orientador: Mario Hissamitsu Tarumoto. 2023. 51 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) - Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente, 2023.