Doenças emergentes e reemergentes

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Doenças emergentes e reemergentes

  1. 1. DOENÇAS EMERGENTES/DOENÇAS REEMERGENTES <ul><li>Doenças emergentes </li></ul><ul><li> São doenças novas, desconhecidas da população. </li></ul><ul><li> São causadas por vírus e bactérias nunca antes descritos ou por mutação de um vírus. </li></ul><ul><li>Podem ainda se causadas por um agente que só atingia animais, e que agora afecta também seres humanos. </li></ul><ul><li>Este termo pode ainda ser utilizado para descrever quando uma doença atinge uma região onde até então nunca tinha sido detectada. </li></ul>
  2. 2. <ul><li>Doenças re-emergentes </li></ul><ul><li> São doenças já conhecidas e que foram controladas, mas voltaram a apresentar ameaça para a saúde humana. </li></ul><ul><li>Causas comuns da emergência e re-emergência de doenças infecciosas: </li></ul><ul><li>Crescente número de pessoas vivendo e deslocando pelo mundo; </li></ul><ul><li>Rápidas e intensas viagens internacionais; </li></ul><ul><li>Superpopulação em cidades com precárias condições sanitárias; </li></ul><ul><li>Aumento da exposição humana a vectores e reservas naturais; </li></ul><ul><li>Alterações ambientais e mudanças climáticas. </li></ul>
  3. 3. <ul><li>Estatística Descritiva/Estatística Indutiva </li></ul><ul><li>Uma vez recolhida a amostra procede-se ao seu estudo. </li></ul><ul><li>Este consiste em resumir toda a informação contida na </li></ul><ul><li>amostra construindo tabelas e gráficos, e determinando </li></ul><ul><li>algumas características amostrais (estatística). </li></ul><ul><li>Este estudo descritivo dos dados é o objectivo da Estatística Descritiva . </li></ul>
  4. 4. <ul><li>No entanto, ao estudar uma amostra tem-se, normalmente, como objectivo final inferir para a população as propriedades estudadas na amostra. </li></ul><ul><li>Assim o objecto de estudo estatístico pode ser o de estimar uma quantidade ou testar uma hipótese, utilizando-se técnicas estatísticas convenientes, que vão permitir tirar conclusões acerca de uma população , baseando-se numa pequena amostra dando-nos ainda uma medida de erro cometido. </li></ul><ul><li>Ao inferirmos para a população as propriedades estudadas na amostra, entramos na Estatística Indutiva . </li></ul>
  5. 5. <ul><li>Exemplos práticos : </li></ul><ul><li>Um lote de 100 aparelhos de televisão considera-se em bom estado para venda se ao serem testados 10 eles não apresentarem deficiências. </li></ul><ul><li>Exemplo de Estatística Indutiva . De uma amostra de 10 televisores infere-se para a população do lote 100. Acredita-se com base na teoria da Estatística Indutiva, que se 10 televisores aleatoriamente seleccionados ao acaso estiverem todos bons, então o mesmo deve acontecer aos restantes. </li></ul>
  6. 6. <ul><li>2) Um teste à opinião revelou que 65% da população portuguesa apoiava um determinado candidato para Presidente da República. Se esse candidato se apresentar às eleições, é de esperar que ele ganhe. </li></ul><ul><li>Estatística Indutiva . Sendo a amostra representativa da população de todos os eleitores portugueses, então é de esperar que o que se passa na amostra se passe na população e portanto que mais do que 50% dos portugueses votem no candidato. </li></ul><ul><li>3) Os 120 empregados de uma fábrica ganham em médica 500 € por mês. </li></ul><ul><li>Estatística Descritiva , visto que a informação foi feita com base nos dados relativos ao salário de todos os empregados da empresa. </li></ul>
  7. 7. <ul><li>Baseados numa amostra de 500 trabalhadores de uma empresa de construção civil, acredita-se que a média de salários dos trabalhadores desse ramo é de 600€. </li></ul><ul><li>Como apenas se estudou o salário de uma amostra de trabalhadores da empresa estamos perante um problema de Estatística Indutiva . </li></ul><ul><li>Em termos gerais, podemos afirmar que uma análise estatística envolve duas fases: </li></ul><ul><li>1ª Estatística Descritiva – procura-se descrever a amostra. </li></ul><ul><li>2ª Estatística Indutiva – conhecidas certas propriedades obtidas a partir de um análise descritiva da amostra, imaginam-se proposições mais gerais na população. </li></ul>

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