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Crenças das mães em relação à vacinaçãoFerreira, Sílvia Lúcia January 1983 (has links)
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Saúde. Programa de Pós-Graduação em Enfermagem / Made available in DSpace on 2012-10-15T21:59:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T14:34:17Z : No. of bitstreams: 1
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Oportunidades perdidas de vacinação em um hospital pediátrico de referência no Estado do Rio de Janeiro: uma análise exploratória / Lost chances of vaccination in a pediatric hospital of reference in the State of Rio de Janeiro: a exploratory analysisSá, Sandra Monteiro de January 2005 (has links)
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Previous issue date: 2005 / A vacinação representa um dos grandes avanços da tecnologia médica nas últimas décadas, sendo uma das medidas mais custo-efetivas na prevenção de doenças. O objetivo geral do presente estudo foi analisar as oportunidades perdidas de vacinação (OPV), e identificar e descrever os fatores possivelmente relacionados ao atraso vacinal e à OPV, contribuindo para a reavaliação e o planejamento de ações referentes à situação de imunização da clientela de um hospital pediátrico terciário do município do Rio de Janeiro. Trata-se de uma análise exploratória, com realização de entrevistas com os responsáveis pelas crianças de 0 a 59 meses, atendidas de primeira vez no ambulatório, durante três dias da semana e, com os profissionais de saúde que trabalhavam no ambulatório e no CRIE (Centro de Referência em Imunobiológicos Especiais). De um total de 96 crianças, cujos responsáveis foram entrevistados, 91,7 por cento havia trazido o cartão de vacinas no dia da consulta, mas apenas 18,2 por cento tiveram o cartão efetivamente verificado por um profissional de saúde. Do total avaliado, 12 crianças foram consideradas OPV (12,5 por cento). Dentre os 33 profissionais de saúde entrevistados, 18 (54,5 por cento) afirmaram que sempre solicitam o cartão de vacinas, e oito (24,3 por cento) relataram que o CRIE não efetuava vacinação de rotina. As questões de conhecimento do calendário de vacinação e das contra-indicações estavam todas corretas em 12,1 por cento e 48,5 por cento das entrevistas dos profissionais, respectivamente. A causa mais freqüente de OPV observada neste estudo está ligada às práticas dos profissionais de saúde quanto à avaliação da situação vacinal das crianças, mas outros fatores que pudessem contribuir para a ocorrência de OPV também foram identificados, tais como as falhas de conhecimento das vacinas do calendário oficial e o desconhecimento do papel do CRIE na vacinação de rotina.
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PSF - Programa de Saude da Familia: comparando a mortalidade infantil, cobertura vacinal e hospitalizacoes, entre municipios com e sem o programa no Estado de Sao PauloCruz, Mariangela Guanae Bortolo da. January 2002 (has links)
Mestre -- Universidade de Sao Paulo. Faculdade de Saude Publica. Departamento de Saude Materno-Infantil, Sao Paulo, 2002.
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[pt] ANÁLISE ESTOCÁSTICA DA PROPAGAÇÃO DE UMA DOENÇA DE CARÁTER EPIDEMIOLÓGICO / [en] STOCHASTIC ANALYSES OF THE SPREAD OF AN EPIDEMIOLOGICAL DISEASEBEATRIZ DE REZENDE BARCELLOS BORGES 29 November 2021 (has links)
[pt] Este trabalho analisa a propagação de uma doença epidemiológica com
uma abordagem estocástica. Na análise, o número de indivíduos que cada
membro infectado da população pode infectar é modelado como uma variável
aleatória e o número de indivíduos infectados ao longo do tempo é modelado
como um processo estocástico de ramificação. O foco do trabalho é caracterizar a influência do modelo probabilístico da variável aleatória que modela o contágio entre indivíduos na disseminação da doença e na probabilidade de extinção, e analisar a influência de uma vacinação em massa no controle da
propagação da doença. A comparação é feita com base em histogramas e
estatísticas amostrais do número de indivíduos infectados ao longo do tempo,
como média e variância. Os modelos estatísticos referentes à parte que trata
de uma população não vacinada são calculados usando simulações de Monte
Carlo para 3 diferentes famílias de variáveis aleatórias: binomial, geométrica-1 e geométrica-0. Para cada família, 21 distribuições diferentes foram selecionadas e, para cada distribuição, 4000 simulações do processo de ramificação foram computadas. Os modelos estatísticos referentes a uma população parcialmente vacinada foram calculados usando simulações de Monte Carlo para a família de variável aleatória binomial. Para essa família, 21 distribuições diferentes foram
selecionadas e, para cada uma delas foram escolhidas 6 diferentes percentagens
de população vacinada. Para cada percentagem, foram analisadas vacinas com
4 diferentes eficácias. No total, foram realizadas 2.2 milhões de simulações,
caracterizando o problema como big data. / [en] This work analyzes the spread of an epidemiological disease with a
stochastic approach. In the analysis, the number of individuals that each
infected member of the population can infect is modeled as a random variable
and the number of infected individuals over time is modeled as a stochastic
branching process. The focus of the work is to characterize the influence of
the probabilistic model of the random variable that models contagion between
individuals on the spread of the disease and the probability of extinction, and
to analyze the influence of mass vaccination in controlling the spread of a
disease. The comparison is based on histograms and sample statistics of the
number of infected individuals over time, such as mean and variance. Statistical
models for the chapter dealing with a vaccine free population are calculated
using Monte Carlo simulations for 3 different families of random variables:
binomial, geometric-1 and geometric-0. For each of the 3 families, 21 different
distributions were selected and, for each distribution, 4000 simulations of the
branching process were computed. Statistical models for a partially vaccinated
population were calculated using Monte Carlo simulations for one family of
random variable: the binomial. For it, 21 different distributions were selected
and, for each of them, 6 different percentages of the vaccinated population
were chosen. For each of them, 4 different vaccine efficacy were stipulated. In
total, 2.2 million simulations were performed, featuring a big data problem.
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