Tendência temporal e perfil epidemiológico dos acidentes por animais peçonhentos no Brasil, 2007-2019

Objective: To analyze the temporal trend of accidents by venomous animals in Brazil from 2007 to 2019. Methods: Cross-sectional study carried out with data from the Notifiable Diseases Information System – Sinan. For the temporal analysis, the Prais-Wistein Linear Regression was used. The incidences by sex and age group, relative risk and lethality were calculated. Results: During the study period there were 2,102,657 cases of accidents by venomous animals. With the exception of snakebite, the other accidents showed an increasing temporal trend in most regions of the country. Scorpionism, snakebite and spider bites were responsible for 86% of accidents, mainly affecting men of working age. Snake (0.4%) and beetle (0.3%) accidents were the most lethal. Children were the main victims of accidents by bees, caterpillars and 'others'. Conclusion: Accidents by venomous animals showed an increasing temporal trend for most diseases and different epidemiological profiles.Objetivo: Analizar la tendencia temporal de los accidentes por animales ponzoñosos en Brasil de 2007 a 2019. Métodos: Estudio transversal realizado con datos del Sistema de Información de Enfermedades de Declaración Obligatoria – Sinan. Para el análisis temporal se utilizó la Regresión Lineal de Prais-Wistein. Se calcularon las incidencias por sexo y grupo de edad, riesgo relativo y letalidad. Resultados: Durante el período de estudio hubo 2.102.657 casos de accidentes por animales ponzoñosos. Con excepción de la mordedura de serpiente, los demás accidentes mostraron una tendencia temporal creciente en la mayoría de las regiones del país. El escorpionismo (51,2%), la mordedura de serpiente (17,4%) y la mordedura de araña (17,3%) fueron responsables del 86% de los accidentes, afectando principalmente a hombres en edad laboral. Conclusión: Los accidentes por animales venenosos mostraron una tendencia temporal creciente para la mayoría de las enfermedades y diferentes perfiles epidemiológicos.Objetivo: Analisar a tendência temporal dos acidentes causados por animais peçonhentos no Brasil, de 2007 a 2019. Métodos: Estudo transversal, realizado com dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação – Sinan. Para a análise temporal, utilizou-se a regressão linear de Prais-Wistein. Foram calculadas as incidências por sexo e faixa etária, risco relativo e letalidade. Resultados: No período de estudo, houve 2.102.657 casos de acidentes por animais peçonhentos. Com exceção do ofidismo, os demais acidentes apresentaram tendência temporal crescente na maioria das macrorregiões nacionais. Escorpionismo, ofidismo e araneísmo foram responsáveis por 86% dos acidentes, principalmente entre homens em idade economicamente ativa. As taxas de letalidade mais elevadas foram por acidentes ofídicos (0,4%) e apílicos (0,3%). As crianças foram as principais vítimas de acidentes com abelhas, lagartas e ‘outros’. Conclusão: Os acidentes com animais peçonhentos apresentaram tendência temporal crescente para a maioria dos agravos e diferentes perfis epidemiológicos

An overview of the development of a new probability distribution: Odd Log-Logistic Skew t-Student / Uma visão geral do desenvolvimento de uma nova distribuição de probabilidade: Odd Log-Logística Skew t-Student

Cruz et al. (1999) proposed a new class of Odd Log-Logistic-G distributions in order to create a new distribution family that could extend any continuous distribution. Thus, it was thought to use the Skew -Student distribution as a base function and create the Odd Log-Logistic Skew -Student (OLLST) distribution. There were also some applications in regression models for data from Completely Randomized Designs (CRD), and some results of density simulation showed that the new distribution is bimodal and asymmetric

Relationship between environmental factors and forest species using points process methodologies

O padrão espacial de espécies em florestas nativas pode fornecer evidências sobre a estrutura da comunidade vegetal. Fatores ambientais podem influenciar o padrão espacial das espécies, como as características edáficas e processos que dependem da densidade, como competição intra e interespecífica. Desse modo, a pesquisa da relação entre as características ambientais e o padrão espacial de espécies florestais pode ajudar a entender a dinâmica de florestas. O objetivo deste estudo foi empregar técnicas da análise de processos pontuais para verificar o efeito de fatores ambientais sobre a ocorrência de espécies florestais. A área de estudo foi a Estação Ecológica de Assis (EEA), da unidade de Conservação do Estado de São Paulo em parcelas permanentes, dentro do projeto \"Diversidade, dinâmica e conservação em florestas do Estado de São Paulo: 40 ha de parcelas permanentes\" do programa Biota da FAPESP. A descrição do padrão espacial das espécies mais abundantes na área de estudo foi avaliada pela função K proposta por Ripley e suas extensões para processo não homogêneos, por meio das coordenadas geográficas das espécies com circunferência na altura do peito igual ou superior a 15 cm. Modelos do Processo Poisson Homogêneo, Processo Poisson Não Homogêneos e do Processo Log Gaussiano de Cox foram ajustados para cada espécie. Foi utilizado o critério de AIC para selecionar o modelo que melhor se ajusta aos dados. Testes de diagnósticos dos modelos foram feitos utilizando a função K não homogênea sob a hipótese de Completa Aleatoriedade Espacial. Os resultados indicaram que as espécies mais abundantes na EEA apresentam um padrão de distribuição agregado, ou seja, o número esperado de indivíduos próximos de um evento qualquer é maior do que esperado para uma distribuição aleatória. Conforme esperado, os fatores ambientais desempenharam um importante papel para explicar a distribuição espacial das espécies, porém, os resultados indicaram que existe uma variação espacialmente estruturada que não foi incluída na análise que é imprescindível para um bom ajuste dos modelos. Portanto os resultados sugerem que outros fatores não incluídos nos modelos e dados disponíveis podem estar determinando os padrões espaciais além das (co)variáveis medidas.The spatial pattern of species in native forests may provide evidence on the structure of the plant community. Environmental factors may influence the species\' spatial patterns, as well as soil characteristics and processes which depend on the density, as intraspecific and interspecific competition. Therefore, researching the relationship among the environmental features and the spatial pattern of the forest species may aid in understanding forest dynamics. The goal of this study was to apply point process techniques to verify the effect of environmental factors on the occurence of forest species. The study area was the \"Assis\'s Ecological Station\" (AES), of the \"Unit of conservation of the state of São Paulo in permanent plots\". The data was collected as part of the project entitled \"Diversity, dynamics and conservation in forests of São Paulo state: 40 ha of permanent plots\", from FAPESP\'s Biota program. The description of the spatial pattern of the most abundant species in the study area was assessed using Ripley\'s K function, using the species\' geographic coordinates with circumference at chest height equal or larger than 15 cm. Homogeneous and Non-Homogeneous Poisson Process models, as well as Cox Log Gaussian Process models were fitted to each species. Model selection was made using the Akaike information criterion. Diagnostics tests were made using the non-homogeneous K function under the hypothesis of complete spatial randomness. Results suggested that the most abundant species in the AES present an aggregate distribution pattern, i.e., the expected number of individuals next to any event is larger than the expected by a random distribution. As it was expected, environmental factors played a major role in explaining the spatial distribution of the species. However, results suggested that there is a spatially structured variation that was not included in the analysis and is needed to a good model fit. Therefore, further studies are needed to assess which environmental feature which was not considered in this study presents an effect on the occurence of these forest specie

Approximate Bayesian inference guidelines for generalized linear models and georeferenced data

Neste trabalho, exploramos e propusemos diretrizes para a análise de dados utilizando o método Integrated Nested Laplace Approxímation - INLA para os modelos lineares generalizados (MLG\'s) e modelos baseados em dados georreferenciados. No caso dos MLG\'s, verificou-se o impacto do método de aproximação utilizado para aproximar a distribuição a posteriori conjunta. Nos dados georreferenciados, avaliou-se e propôs-se diretrizes para construção das malhas, passo imprescindível para obtenção de resultados mais precisos. Em ambos os casos, foram realizados estudos de simulação. Para selecionar os melhores modelos, foram calculadas medidas de concordância entre as observações e os valores ajustados pelos modelos, por exemplo, erro quadrático médio e taxa de cobertura.In this work, we explore and propose guidelines for data analysis using the Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) method for generalized linear models (GLM) and models based on georeferenced data. In the case of GLMs, the impact of the approximation method used to approximate the a posteriori joint distribution was verified. In the georeferenced data, we evaluated and proposed guidelines for the construction of the meshes, an essential step for obtaining more precise results. In both cases, simulation studies were performed. To select the best models, agreement measures were calculated between observations and models, for example, mean square error and coverage rate

Approximate Bayesian inference guidelines for generalized linear models and georeferenced data

Neste trabalho, exploramos e propusemos diretrizes para a análise de dados utilizando o método Integrated Nested Laplace Approxímation - INLA para os modelos lineares generalizados (MLG\'s) e modelos baseados em dados georreferenciados. No caso dos MLG\'s, verificou-se o impacto do método de aproximação utilizado para aproximar a distribuição a posteriori conjunta. Nos dados georreferenciados, avaliou-se e propôs-se diretrizes para construção das malhas, passo imprescindível para obtenção de resultados mais precisos. Em ambos os casos, foram realizados estudos de simulação. Para selecionar os melhores modelos, foram calculadas medidas de concordância entre as observações e os valores ajustados pelos modelos, por exemplo, erro quadrático médio e taxa de cobertura.In this work, we explore and propose guidelines for data analysis using the Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) method for generalized linear models (GLM) and models based on georeferenced data. In the case of GLMs, the impact of the approximation method used to approximate the a posteriori joint distribution was verified. In the georeferenced data, we evaluated and proposed guidelines for the construction of the meshes, an essential step for obtaining more precise results. In both cases, simulation studies were performed. To select the best models, agreement measures were calculated between observations and models, for example, mean square error and coverage rate