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Séries temporais: modelo de regressão do joinpoint

O modelo de regressão do joinpoint é uma técnica estatística utilizada para identificar pontos de mudança (ou “joinpoints”) em séries temporais e estimar as tendências em cada segmento identificado. É uma ferramenta poderosa para analisar dados de vigilância epidemiológica e entender melhor a evolução de doenças ao longo do tempo.

Vem com a gente conhecer o modelo de regressão do joinpoint, uma ferramenta poderosa para analisar dados de séries temporais.

Principais uso do modelo de regressão

O conceito por trás do modelo de regressão do joinpoint é relativamente simples: assume-se que a série temporal é composta por uma série de segmentos com diferentes inclinações, que são unidos por pontos de mudança. A técnica então busca encontrar o número e a localização desses pontos de mudança, ajustando uma linha reta em cada segmento identificado.

Os principais usos do modelo de regressão do joinpoint na epidemiologia incluem a análise de tendências em taxas de incidência e mortalidade, a identificação de mudanças significativas em padrões de comportamento de doenças e a avaliação do impacto de políticas de saúde pública.

Uso do modelo de regressão do joinpoint

Um exemplo de uso do modelo de regressão do joinpoint na epidemiologia é a análise da evolução da taxa de mortalidade por câncer de pulmão ao longo do tempo. Ao aplicar a técnica, pode-se identificar diferentes segmentos de tempo com diferentes inclinações na taxa de mortalidade e identificar possíveis fatores que influenciaram essa mudança, como políticas de controle de tabagismo ou a introdução de novas terapias.

Outro exemplo é a análise da tendência da taxa de incidência de HIV ao longo do tempo. O modelo de regressão do joinpoint pode ser usado para identificar mudanças significativas na taxa de incidência e avaliar a eficácia de políticas de prevenção, como campanhas de educação sexual e distribuição de preservativos.

Com o modelo de regressão do joinpoint, você pode ter insights valiosos para sua pesquisa ou prática em saúde pública.

Se você quer saber mais sobre o modelo de regressão jointpoint, você vai adorar ler o artigo de Kim e colaboradores intitulado Permutation tests for joinpoint regression with applications to cancer rates publicado na Statistics in medicine.

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BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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2 respostas

  1. Olá!
    Minha tese de doutorado será estruturada em boa parte em análises de tendência de mortalidade e possivelmente utilizarei o modelo de regressão em jointpoint. Assim, gostaria de saber se como membro conseguiria aprender mais sobre o assunto e até mesmo, quem sabe, uma parceria para conferência dos dados que serão desenvolvidos no projeto.

    Agradeço.

    1. Oi, Renan. A Psicometria Online Academy possui um módulo específico sobre Análise de Séries Temporais, que ensina o modelo de regressão do joinpoint. Além disso, os alunos da Psicometria Online Academy têm acesso a uma ampla estrutura de suporte. Uma delas envolve a própria comunidade de membros, cujas formações são as mais variadas. Essa comunidade oferece uma grande oportunidade de parcerias entre pesquisadores. Recomendamos fortemente que conheça mais sobre nossa formação e estrutura de suporte no link a seguir: https://psicometriaonline.com.br/academy-st/

      Equipe Psicometria Online Academy

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