Análise fatorial de doenças não transmissíveis em função das taxas de mortalidade ao longo do tempo
PDF

Palavras-chave

saúde pública
análise factorial
doenças não transmissíveis
taxas de mortalidade

Como Citar

Nascimento, A. P., Prudêncio, C., Vieira, M., Faria, B. M., Pimenta, R., & Bacelar-Nicolau, H. (2023). Análise fatorial de doenças não transmissíveis em função das taxas de mortalidade ao longo do tempo. Proceedings of Research and Practice in Allied and Environmental Health, 1(1), 10. https://doi.org/10.26537/prpaeh.v1i1.5169

Resumo

Introdução: A Saúde Pública visa estudar, prevenir doenças, prolongar a vida e melhorar a qualidade de vida por meio de esforços organizados e escolhas informadas. Assim, é necessário conhecer e analisar os fatores de saúde de uma população [1]. A Análise de Dados Multivariada difere da Análise Estatística Multivariada clássica (confirmatória), pois nesta última o papel central está no modelo e nas inferências estatísticas, enquanto que na análise de dados multivariada são os dados que assumem o papel primordial [2]. A técnica de análise fatorial pode ajudar na procura de causas comuns ou fatores de risco para melhorar a medicina preventiva. Objetivo: Pretende-se, com o presente estudo, encontrar fatores de doenças não transmissíveis eventualmente sugestivos de um comportamento comum das mesmas, utilizando análise fatorial. Métodos: Para encontrar fatores que expliquem as associações entre doenças não transmissíveis, foi aplicada a análise fatorial separadamente para o sexo masculino e feminino, e considerando como variáveis as taxas de mortalidade padronizadas ao longo do tempo de cada uma das doenças [3]. Resultados: Foram identificados três fatores de doenças não transmissíveis, no sexo feminino, explicando 80,36% da variância e quatro fatores de doenças não transmissíveis, no sexo masculino, explicando 77,22% da variância. Em ambos os sexos as doenças cerebrovasculares e a cardiopatia isquémica contribuem positivamente para o primeiro fator, o que é comum ser encontrado na literatura no caso do sexo masculino [3, 4], aplicando métodos de cluster analysis. Conclusões: A análise fatorial juntamente com outras metodologias de análise de dados multivariados, pode ajudar na identificação de causas comuns ou fatores de risco para melhorar a medicina preventiva. O estudo dos fatores de risco e/ou mecanismos fisiopatológicos comuns que, de uma forma direta ou indireta, possam potenciar o desenvolvimento comum das patologias encontradas nos grupos/fatores é prioritário dada a relevância das doenças não transmissíveis.

https://doi.org/10.26537/prpaeh.v1i1.5169
PDF

Referências

Andresen E, Bouldin ED. Public Health Foundations: Concepts and Practices Jonh Wiley & Sons; United Kingdom,2010.

Bacelar-Nicolau L, Bacelar-Nicolau H. Modelos de classificação hierárquica e análise de perfis. Um estudo de caso em

educação médica. Estatística Jubilar. in: Brauman, C. et al. (Eds.) .SPE: 489–498, 2005.

Nascimento AP, Prudêncio C, Vieira M, Pimenta R, Bacelar-Nicolau H. A typological study of Portuguese mortality from

non-communicable diseases. Advances in Science, Technology and Engineering Systems. 2020;5(5):613–619.

Nascimento AP, Prudêncio C, Vieira M, Pimenta R, Bacelar-Nicolau H. Cluster analysis of noncommunicable diseases

in Portugal. Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI. 2019;June(2):1–7.

Creative Commons License

Este trabalho encontra-se publicado com a Licença Internacional Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0.

Direitos de Autor (c) 2023 Ana Paula Nascimento, Cristina Prudêncio, Mónica Vieira, Brígida Mónica Faria, Rui Pimenta, Helena Bacelar-Nicolau