Browsing by Author "Gaio, Ana Rita"
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- An approach for assessing the distribution of reporting delay in portuguese AIDS dataPublication . Oliveira, Alexandra; Gaio, Ana Rita; da Costa, Joaquim Pinto; Reis, Luís PauloHIV/AIDS epidemic is an important public health problem. The burden of the epidemic is estimated from surveillance systems data. The collected information is incomplete, making the estimation a challenging task and the reported trends often biased. The most common incomplete-data problems, in this kind of data, are due to under-diagnosis and reporting delays, mainly in the most recent years. This is a classical problem for imputation methodologies. In this paper we study the distribution of AIDS reporting delays through a mix approach, combining longitudinal K-means with the generalized least squares method. While the former identifies homogeneous delay patterns, the latter estimated longitudinal regression curves. We found that a 2-cluster structure is appropriated to accommodate the heterogeneity in reporting delay on HIV/AIDS data and that the corresponding estimated delay curves are almost stationary over time.
- The incidence of AIDS in Portugal adjusted for reporting delay and underreportingPublication . Oliveira, Alexandra; Costa, Joaquim; Gaio, Ana RitaThe Human Immunodeficiency Virus can evolve to severe illness having a major impact on socio-demographic and economic features of the affected countries. Most countries rely on surveillance systems to monitor the status of the epidemic which are based on cases notification by physicians. It can take several months until the diagnosed cases are notified and there are even cases that are not reported at all. The purpose of this paper is to adjust the Portuguese notification data to these main possible biasing problems. For the reporting delay we will use the traditional conditional likelihood estimation for count data assuming a Poisson distribution. For the cases that are not reported at all, we will use a mixture of Poisson distributions, based on natural conjugate prior distributions, and estimate the unknown parameters through maximum likelihood. The Poisson model suggests that approximately 80% of the Portuguese AIDS cases were reported within one year after the diagnosis and that the majority of cases were notified in the first three months. The BB/NBD model suggests that the probability of a new AIDS case being notified gets higher once a large amount of AIDS cases has been notified.
- VIH/SIDA Estimação de probabilidades de atrasos e sub-notificaçãoPublication . Oliveira, Alexandra; Costa, Joaquim Pinto da; Gaio, Ana Rita; Oliveira, AlexandraA epidemia do Vírus de Imunodeficiência Humana (VIH)/ Síndrome de Imunodeficiência Adquirida (SIDA) é um sério problema de saúde pública em Portugal. A situação epidemiológica observada a 31 de Dezembro de 2011 foi de 41035 casos de infecção notificados nos diferentes estádios de desenvolvimento [4]. Esta prevalência é uma das mais elevadas da europa [1]. Neste país, todos os estádios de desenvolvimento da doençaa (assintomático, complexo relacionado com a SIDA e SIDA) devem ser notificados assim como qualquer alteração ocorrida, incluindo a morte (Portaria N. 103/2005 de 25 janeiro) [2] ao Centro de Vigilância Epidemiológica de Doençass Transmissíveis (CVEDT). Esta notificação é feita desde a identificação da doença em Portugal e tornou-se obrigatória no ano de 2005. No momento do diagnóstico, os médicos devem preencher o formulário oficial e enviar para o CVEDT. Com base nestas recolhas são produzidos relatórios sobre o situação epidemiológica observada. Assim, qualquer atraso na recepção dos casos implica uma descrição menos fiável da situação epidemiológica. Para além deste problema, o sistema Português sofre de outro problema amplamente reconhecido, o problema da sub-notificação [2]. Este trabalho tem como principal objectivo o ajuste do número de casos de SIDA notificados relativamente aos atrasos de notificação e à sub-notificação. No caso do primeiro problema, foram comparadas diferentes metodologias para modelar eventos de contagens com excessos de zeros e heterocedasticidade. No caso do segundo problema, utilizou-se a metodologia descrita em [5].