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.
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.
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