Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10362/13692
Título: Dependência e heterogeneidade geográfica da Diabetes Mellitus Tipo2 na região de Lisboa: análise de sensibilidade e robustez das estatísticas espaciais
Autor: Pereira, Ana Marta de Abreu
Orientador: Pimentel, Dulce
Tenedório, José António
Palavras-chave: Análise de Dados Espaciais
Autocorrelação Espacial
Diabetes Mellitus Tipo2
Estatística Espacial
Sistemas de Informação Geográfica
Data de Defesa: Out-2014
Resumo: A Diabetes Mellitus Tipo2 é uma doença crónica que afecta sobretudo a população adulta e é responsável por mais de 90% dos casos de diabetes. A sua prevalência tem aumentado rapidamente, implicando elevados custos em saúde. Está normalmente associada a várias co-morbilidades e complicações, constituindo-se uma das principais causas de morbilidade e mortalidade no mundo. Em Portugal, dados dos Observatório Nacional da Diabetes revelam que, em 2012, cerca de 13% da população adulta sofria de diabetes (aproximadamente um milhão de pessoas), sendo a taxa de incidência anual de 500 novos casos por cada 100 000 habitantes. A amostra do estudo incluiu os doentes com DM2 com mais de 20 anos, num total de 205068 utentes registados nos centros de cuidados de saúde primários da ARSLVT e que residem na área de Lisboa e Vale do Tejo. O enfoque desta dissertação não é somente a exploração dos padrões geográficos da DM Tipo2 mas, sobretudo, a análise de sensibilidade e robustez das estatísticas espaciais utilizadas. Os objectivos são fundamentalmente metodológicos e passam pela aplicação de estatísticas espaciais, em ambiente ArcGIS®, GeoDaTM e linguagem de computação estatística R; pela reflexão em torno das medidas de dependência e de heterogeneidade geográfica e ainda pela análise quantitativa da irregularidade da distribuição espacial da DM Tipo2 na região de Lisboa, baseada em decisões decorrentes do estudo da sensibilidade e da robustez das estatísticas espaciais. A estrutura espacial dos dados foi estudada segundo matrizes de vizinhos mais próximos, fazendo variar o número de vizinhos (1 a 20). Uma vez definida a estrutura de vizinhança procurou-se traduzir o grau de similaridade espacial que existe entre áreas que são próximas, utilizando como medida o Índice Global de Moran. A identificação dos clusters espaciais foi feita através da aplicação das estatísticas de Anselin Local Moran´s I e Getis-Ord Gi*. Após aplicação das estatísticas referidas procurou-se avaliar, ao longo dos testes realizados, a percentagem de permanência das freguesias num cluster espacial. Da análise dos resultados, e tendo em conta os objectivos propostos, concluiu-se que o mapeamento de padrões espaciais é pouco sensível à variação dos parâmetros utilizados. As duas ferramentas de análise espacial utilizadas (análise de cluster e outlier - Anselin´s Local Moran´s I e análises de Hot spot - Getis-Ord Gi*), embora muito distintas, geraram resultados muito similares em termos de identificação da localização geográfica dos clusters para todas as variáveis. Desta forma, foi possível identificar alguns clusters, ainda que de um modo geral exista uma aleatoriedade espacial nos dados.
URI: http://hdl.handle.net/10362/13692
Designação: Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território
Aparece nas colecções:FCSH: DGPR - Dissertações de Mestrado

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