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Título: Quantas mulheres fizeram aborto provocado nas capitais brasileiras? Resultados de um inquérito nacional com a aplicação de modelos hierárquicos utilizando informações indiretas baseadas na rede de contatos
Palestrante: Natália Santana Paiva (IESC - UFRJ)

Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos (LSE), sala I-044b

Resumo:

Introdução: O estudo do aborto provocado é de grande interesse em Saúde Pública, pois sabe-se que o aborto provocado, muitas vezes, inseguro, representa riscos indevidos para a saúde e a vida das mulheres, assim como gera consequências adversas, sociais e financeiras, para o sistema de saúde público e famílias. Dessa forma, é fundamental conhecer sua magnitude com o maior grau de precisão possível. 

Objetivo: Estimar o número de mulheres que fizeram abortos (provocados), nos últimos 12 meses anteriores à avaliação, nas 27 capitais brasileiras, com base em modelos hierárquicos, considerando o desenho amostral e a estrutura demográfica da população, além de informações indiretas baseadas na rede social de cada participante aleatoriamente selecionado da população em geral. 

Materiais e métodos: O presente projeto tem como fonte de dados a base de dados secundários de acesso restrito oriundos de Inquérito domiciliar nas 27 capitais em 2012, como parte de uma ampla Pesquisa Nacional sobre o uso de crack, já concluída. Os indivíduos amostrados aleatoriamente, via amostragem complexa, na população geral das 27 capitais brasileiras no inquérito domiciliar, que contemplou o emprego da metodologia “Network scale-up”, foram questionados sobre uma gama de perguntas. Dentre elas, a pergunta de interesse do presente projeto, foi: “Quantas mulheres você conhece que residem neste município e tiveram aborto provocado nos últimos 12 meses?”. 

Resultados: Das 13.611.082 mulheres de 15 a 49 anos residentes nas capitais do Brasil, 65.682 mulheres fizeram aborto provocado no período de 2011-2012, resultando numa incidência acumulada de 4,83 para cada 1.000 mulheres de 15 a 49 anos. Em média, as estimativas da incidência acumulada de mulheres que fizeram aborto foram superiores nas capitais das regiões Norte e Nordeste do Brasil, como pode ser visto em Boa Vista (RR) (9,81 IC95%[6,08; 14,60]), Aracaju (SE) (9,26 IC95%[5,66; 14,00]), São Luís (MA) (8,77 IC95%[5,47; 12,95]). No entanto, ao nível de 95% de credibilidade, não houve diferença significativa entre as estimativas nas capitais brasileiras. 

Conclusão: O abortamento provocado é uma prática recorrente entre as mulheres nas capitais brasileiras. A utilização de metodologias de estimação indireta é preferível em contextos de estigma e eventual criminalização, como mulheres que fizeram aborto nas capitais do Brasil, e o método Network Scale-up apresenta-se como um método promissor para estimar o tamanho de populações de difícil acesso, em diversas áreas do conhecimento, como a Saúde Pública.

Contamos com a presença de vocês. 

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Palestra: Statistical depth functions: Data science with theory.

Palestrante: Milan Merkle (University of Belgrade, Serbia)

Dando continuidade ao Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, nesta 4a feira:

Data: 28 de agosto 2019 
Horário: 15:30h
Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos (LSE), sala I-044.

Resumo: About one year ago, David Donoho (professor of statistics at Stanford) gave a talk in Vienna University with the title Data Science-the end of theory. Just some months later, on the ICM in Rio de Janeiro, he was awarded the Gauss prize for his work on compressed sensing methods. This presentation is related to another Donoho's work, which is less known. The concept of a depth function was created by J. W. Tukey's attempts to define multidimensional counterparts to median and quantiles, in late 70's. While Tukey gave just an idea, it was Donoho who wrote the first theory of Tukey's depth function in his Ph.D. thesis. Thereafter, many other proposals for depth functions have appeared, but the Tukey's one is still most popular, although this concept does not belong to the mainstream methods in Data Science.

Palestra: Robust Mean Aggregation with the Bayesian Median of Means

Palestrante: Paulo Orenstein (Stanford University)

Dando continuidade ao Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, nesta 4a feira:

Data: 04 de setembro de 2019
Horário: 15:30
Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos (LSE), sala I-044, - CT - UFRJ.

Resumo: The sample mean is often used to aggregate different unbiased estimates of a real parameter, producing a final estimate that is unbiased but possibly high-variance. As an alternative, the Bayesian median of means is proposed, an aggregation rule that roughly interpolates between the sample mean and median, resulting in estimates with much smaller variance at the expense of bias. While the procedure is non-parametric, its squared bias is asymptotically negligible relative to the variance, similar to maximum likelihood estimators. The Bayesian median of means is consistent, and concentration bounds for the estimator’s bias and L1 error are derived, as well as a fast non-randomized approximating algorithm. The performances of both the exact and the approximate procedures match that of the sample mean in low-variance settings, and exhibit much better results in high-variance scenarios. The empirical performances are examined in real and simulated data, and in applications such as importance sampling, cross-validation and bagging.

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Palestra: Revisitando o processo de contato

Palestrante: Profª Maria Eulalia Vares (IM/ UFRJ)

Dando continuidade ao Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, nesta 4a feira:

Data: 26/06/2019 
Horário: 15:30
Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos (LSE), sala I-044b.

Resumo: Para discutir alguns aspectos de processos estocásticos com muitos componentes em interação, vou utilizar uma variação do clássico "processo de contato". Introduzido há mais de 40 anos por T. Harris, trata-se de um modelo estocástico simples para descrever a propagação de uma infecção em uma população, na qual os indivíduos estão identificados com os vértices de um grafo localmente finito. Pode ser pensado como um processo markoviano a valores no espaço dos subconjuntos do conjunto de vértices, simplesmente identificando o estado de cada indivíduo (infectado ou saudável). Apesar da simplicidade, o modelo tem comportamento bem interessante, como transição de fase dinâmica e metaestabilidade, mesmo em grafos bem simples. O processo pode ser descrito através de caminhos em um grafo aleatório (espaço-tempo), também conhecido como sistema de Harris. Algumas variações têm sido consideradas recentemente. Pretendo dar uma ideia geral do modelo, e dependendo do tempo, focar uma variação que estamos estudando recentemente, na qual se perde a propriedade de Markov. Devemos olhar como questão de percolação e a investigação de questões ligadas à transição de fase é interessante e ainda há muito por fazer. Isto se baseia em trabalho recente em colaboração com L. R. Fontes, D. Marchetti e T. Mountford.

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