Técnicas de análise multivariada para avaliação das condições de saúde dos municípios do Rio Grande do Sul, Brasil Multivariate analysis techniques for the assessment of the health status of the "counties" of State of Rio Grande do Sul, Brazil
Estudou-se a estrutura de correlação de variáveis da área de Saúde Pública para a obtenção de um "Índice do Nível de Saúde" para os municípios do Rio Grande do Sul. Utilizando o valor deste índice para cada município formamos 18 grupos homogêneos ("clusters") ordenados de forma d...
| Main Author: | |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade de São Paulo
1984-08-01
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| Series: | Revista de Saúde Pública |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-89101984000400004 |
| Summary: | Estudou-se a estrutura de correlação de variáveis da área de Saúde Pública para a obtenção de um "Índice do Nível de Saúde" para os municípios do Rio Grande do Sul. Utilizando o valor deste índice para cada município formamos 18 grupos homogêneos ("clusters") ordenados de forma decrescente de carência quanto ao nível de saúde. Outros índices foram encontrados: "Índice de Imunização" e "Índice de Não-Assistência Médico-Hospitalar". A variável mortalidade proporcional para menores de 5 anos, do conjunto total das variáveis trabalhadas, foi a que apresentou maior poder discriminativo e de diagnóstico; o peso ao nascer com menos de 2.700g, foi de menor poder diagnóstico.<br>The correlation structure of variables in the Public Health field were studied in order to obtain a "Health Status Index" for the "counties'' (municípios) of Rio Grande do Sul State. By using the value of this index for each one of the counties it was possible to built up 18 homogeneous groups (Clusters) which were ordered in the reverse magnitude of their health status index. Additional indices were found: "Imunization Index" and "Non-Medical-Hospital Care Index". The variable proporcional mortality for the under 5 year-olds, was the one that showed itself to be the most sensive diagnostic discriminator among the series of variables that were studied, and the birth weight of less than 2,700g the least sensitive. |
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| ISSN: | 0034-8910 1518-8787 |