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dc.contributor.authorGuanais, Frederico C.es_ES
dc.date.accessioned2015
dc.date.available2015
dc.date.issued2013es_ES
dc.identifier.citationGuanais, Frederico C. (2013) Municipal-level covariates of health status in Brazil: a proposed method for data interpolation. Rev Panam Salud Publica;34(3) 190-197,sep. 2013. Retrieved from http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-49892013000900007es_ES
dc.identifier.urihttp://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1020-49892013000900007es_ES
dc.identifier.urihttps://iris.paho.org/handle/10665.2/9099
dc.relation.ispartofseriesRev Panam Salud Publica;34(3),sept. 2013es_ES
dc.subjectSocioeconomic factorses_ES
dc.subjectFamily Healthes_ES
dc.subjectInfant mortalityes_ES
dc.subjectModels, statisticales_ES
dc.subjectBrazilen_US
dc.subjectFactores Socioeconómicoses_ES
dc.subjectSalud de la familiaes_ES
dc.subjectMortalidad infantiles_ES
dc.subjectModelos estadísticoses_ES
dc.subjectBrasilpt_BR
dc.subjectIndicadores Básicos de Saúdept_BR
dc.subjectFatores Socioeconômicospt_BR
dc.subjectSaúde da População Urbanapt_BR
dc.subjectBrasilpt_BR
dc.subjectServiços de Saúde Comunitáriapt_BR
dc.subjectColeta de Dadoses_ES
dc.subjectEscolaridadept_BR
dc.subjectCaracterísticas da Famíliapt_BR
dc.subjectUtensílios Domésticoses_ES
dc.subjectRendapt_BR
dc.subjectMortalidade Infantilpt_BR
dc.subjectModelos Teóricoses_ES
dc.subjectProjetos de Pesquisaes_ES
dc.subjectSaneamentoes_ES
dc.subjectAbastecimento de Águapt_BR
dc.titleMunicipal-level covariates of health status in Brazil: a proposed method for data interpolationes_ES
dc.typeJournal articlesen_US
dc.rights.holderPan American Health Organizationen_US
dc.description.notesOBJECTIVE: To propose a method for the interpolation of yearly local-level covariates of health status that is suitable for panel data analysis of the effect of health services. METHODS: The proposed method distributes the yearly rate of growth of covariates at the regional level (e.g., state) from household survey data, and applies it to interpolate yearly data at the local level (e.g., municipality) between two consecutive census surveys. The method was applied to municipal-level socioeconomic covariates of health status in Brazil for every year between 2001 and 2009. The data was tested on a previously validated analysis of the effects of the Family Health Program on post-neonatal infant mortality in Brazil. RESULTS: A total of 895 628 values were generated for 20 socioeconomic predictors of health status. Valid data were obtained for 5 057 municipalities in the Northeast, Southeast, South, and Center-West regions of Brazil, from 2001 to 2009, covering 98.89% of the municipalities in these regions and 90.87% of municipalities in the country. A supplemental annex includes the interpolated data from 2001 to 2009, plus the 2000 and 2010 census data, for all 5 057 municipalities. An application on a fixed-effect regression model suggested that, compared to linear interpolation, the proposed method reduced multi-collinearity and improved the precision of the estimates of the effects of health services. CONCLUSIONS: The advantages of the proposed interpolation method suggest that it is a feasible solution for panel data analysis of health services at the local level in Brazil and other countries.(AU)en_US
dc.description.notesOBJETIVO: Proponer un método para la interpolación de las covariables locales anuales del estado de salud que sea apropiado para el análisis de datos longitudinales del efecto de los servicios de salud. MÉTODOS: El método propuesto, a partir de los datos de las encuestas llevadas a cabo en los hogares, distribuye la tasa anual de crecimiento de las covariables a escala regional (por ejemplo, un estado) y la utiliza para interpolar los datos anuales a escala local (por ejemplo, un municipio) entre dos encuestas censales consecutivas. El método se aplicó a las covariables socioeconómicas a escala municipal del estado de salud en el Brasil para cada año de los comprendidos entre el 2001 y el 2009. Los datos se sometieron a prueba mediante un análisis previamente validado de los efectos del Programa de Salud Familiar sobre la mortalidad posneonatal en lactantes del Brasil. RESULTADOS: Se generaron un total de 895 628 valores correspondientes a 20 factores predictivos socioeconómicos del estado de salud. Se obtuvieron datos válidos de 5 057 municipios de las regiones del nordeste, sudeste, sur y centro-oeste del Brasil, del 2001 al 2009, que comprendían el 98,89% de los municipios de estas regiones y el 90,87% de los municipios del país. Un anexo suplementario incluye los datos interpolados del 2001 al 2009, y los datos de los censos del 2000 y del 2010 correspondientes a los 5 057 municipios. La aplicación de un modelo de regresión de efectos fijos indicó que, en comparación con la interpolación lineal, el método propuesto redujo la multicolinealidad y mejoró la precisión de los cálculos de los efectos de los servicios de salud. CONCLUSIONES: Las ventajas del método de interpolación propuesto indican que cons- tituye una solución factible para el análisis de datos longitudinales de los servicios de salud a escala local en el Brasil y en otros países.(AU)es_ES


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