Your browser doesn't support javascript.
loading
Time series of the health system dynamics for the diagnosis of tuberculosis in a metropolitan region of the Brazilian Northeast (2010-2020) / Série temporal da dinâmica do sistema de saúde para o diagnóstico de tuberculose em uma região metropolitana do nordeste brasileiro (2010-2020)
Aragão, Francisca Bruna Arruda; Berra, Thais Zamboni; Fiorati, Regina Célia; Arcêncio, Ricardo Alexandre; Cunha, José Henrique da Silva; Rodrigues, Vandilson Pinheiro; Silva, Carolina Guerra da Mota e; Santos Neto, Marcelino; Calori, Mellina Yamamura.
Afiliación
  • Aragão, Francisca Bruna Arruda; Universidade de São Paulo. Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto. BR
  • Berra, Thais Zamboni; Universidade de São Paulo. Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto. BR
  • Fiorati, Regina Célia; Universidade de São Paulo. Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto. BR
  • Arcêncio, Ricardo Alexandre; Universidade de São Paulo. Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto. BR
  • Cunha, José Henrique da Silva; Universidade de São Paulo. Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto. BR
  • Rodrigues, Vandilson Pinheiro; Universidade Federal do Maranhão. São Luís. BR
  • Silva, Carolina Guerra da Mota e; Universidade Federal de São Carlos. São Carlos. BR
  • Santos Neto, Marcelino; Universidade Federal do Maranhão. Imperatriz. BR
  • Calori, Mellina Yamamura; Universidade Federal de São Carlos. São Carlos. BR
Medicina (Ribeirao Preto, Online) ; 56(3)nov. 2023. ilus, tab
Article en En | LILACS | ID: biblio-1551176
Biblioteca responsable: BR26.1
ABSTRACT

Objective:

To analyze the dynamics of the health system for the diagnosis of tuberculosis in a metropolitan region of a Northeast Brazilian state.

Methods:

Ecological time series study conducted in São Luís, Maranhão State, Northeast region of Brazil. The study population was composed of tuberculosis cases notified in the Notifiable Dis-eases Information System (SINAN) in the period from 2010 to 2020. The descriptive statistics of the cases was performed using absolute and relative frequency measures, and Pearson's Chi-square test was used to compare the frequencies between the cases notified in Primary Health Care (PHC) and hospital units and the sociodemographic and clinical characterization. For time series analysis, the Prais-Winsten autoregression model was used, followed by the decomposition method called Seasonal-Trend decomposition using LOESS (STL), ending with the time trend prediction for the next years. The data were analyzed using the resources of the computer programs named Sta-ta, version 17 (StataCorp, College Station, TX, USA) and R, version 3.5.2 (R Core Team, 2020).

Results:

A total of 7,948 cases diagnosed with tuberculosis were notified, of which 1,608 were notified in Primary Care units and 6,340 in hospital units. The Chi-square test resulted in a relative frequency calculated considering the total number of patients who had results from each examination with statistically significant differences (p < 0.05).

Conclusion:

It was possible to observe different time trends between diagnoses performed by PHC and hospitals. In the time analysis and modeling, there was an increase in cases notified in PHC and stationary in hospitals; how-ever, in the time modeling, there was a reduction in the number of cases in hospital (AU).
RESUMO

Objetivo:

Analisar a dinâmica do sistema de saúde para o diagnóstico de tuberculose em região metropolitana de um estado do nordeste brasileiro.

Métodos:

Estudo ecológico de série temporal realizado em São Luís, no Estado do Maranhão, região Nordeste do Brasil. A população do estudo foi composta casos de tuberculose notificados no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) no período de 2010 a 2020. A estatística descritiva dos casos foi realizada utilizando medidas de frequência absoluta e relativa e o teste Qui­quadrado de Pearson foi utilizado para comparar as frequências entre os casos notificados em unidades de Atenção Primária a Saúde (APS) e hospitalares e a caracterização sociodemográfica e clínica. Para análise da série temporal, recorreu-se ao modelo de autorregressão Prais­Winsten, seguido do método de decomposição denominado Seasonal­Trend using Loess (STL), finalizando com a previsão da tendência temporal para os próximos anos. Os dados foram analisados utilizando os recursos do software Stata versão 17 (StataCorp, College Station, TX, USA) e R versão 3.5.2 (R Core Team, 2020).

Resultados:

Foram notificados 7.948 casos com diagnóstico de tuberculose, sendo 1.608 notificados em unidades de Atenção Primária e 6.340 em unidades Hospitalares. O teste Qui­quadrado resultou na frequência relativa calculada considerando o total de paciente que possuíam resultados de cada exame com diferenças estatisticamente significantes (p < 0,05).

Conclusão:

Foi possível observar tendência temporal diferenciada entre o diagnóstico realizado pela APS e hospitais. Na análise e modelagem temporal houve aumento nos casos notificados na APS e estacionário nos hospitais, entretanto, na modelagem temporal houve redução do número de casos nos hospitai (AU).
Asunto(s)
Palabras clave

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: LILACS Asunto principal: Tuberculosis / Estudios de Series Temporales Límite: Humans País/Región como asunto: America do sul / Brasil Idioma: En Revista: Medicina (Ribeirao Preto, Online) Asunto de la revista: Medicina Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Brasil

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: LILACS Asunto principal: Tuberculosis / Estudios de Series Temporales Límite: Humans País/Región como asunto: America do sul / Brasil Idioma: En Revista: Medicina (Ribeirao Preto, Online) Asunto de la revista: Medicina Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Brasil