Segmented zero-inflated Poisson mixed effects model with random changepoint (2025)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, PAULO HENRIQUE DOURADO DA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- DOI: 10.11606/T.45.2025.tde-05112025-120928
- Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE POISSON; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS; INFERÊNCIA PARAMÉTRICA; DADOS DE CONTAGEM; MEDIDAS REPETIDAS; ESTIMAÇÃO NÃO LINEAR
- Keywords: Análise de resíduos; Distribuição ZIP; Global influence; Influência global; Influência local; Local influence; Medidas repetidas; Modelo de efeitos mistos ZIP; Ponto de mudança aleatório; Random changepoint; Regressão segmentada; Repeated measures; Residual analysis; Segmented regression; ZIP distribution; ZIP mixed-effects model
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A pandemia de COVID-19 teve um impacto significativo nos serviços hospitalares, com muitas instituições experimentando um aumento nas infecções relacionadas à assistência à saúde (IRAS), apesar da maior adesão aos protocolos de isolamento e à higiene das mãos. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), as IRAS estão entre as principais causas de mortalidade e morbidade em pacientes hospitalizados. Este estudo tem como objetivo avaliar o impacto da pandemia de COVID-19 na incidência de infecções da corrente sanguínea associadas ao uso de cateter venoso central (CR-BSIs) em hospitais da cidade de São Paulo. Inicialmente, consideramos modelos de efeitos mistos de Poisson inflacionado de zeros (ZIP) segmentados com um ponto de mudança conhecido, cujos parâmetros podem ser estimados utilizando a abordagem padrão para modelos ZIP com efeitos aleatórios. No entanto, devido à natureza do problema, é adequado assumir que o ponto de mudança pode ocorrer em momentos diferentes para diferentes hospitais. Apresentamos um procedimento iterativo eficaz para estimar modelos ZIP de efeitos mistos segmentados com pontos de mudança aleatórios, considerando uma metodologia baseada em máxima verossimilhança. Apresentamos, também, uma maneira de obter um estimador robusto da variância, para estimar os erros padrão associados aos estimadores dos parâmetros. O procedimento proposto é uma abordagem prática baseada em ferramentas computacionais convencionais. Foram realizados estudos desimulação para examinar a precisão das estimativas em diferentes cenários. Também, obtivemos algumas medidas de diagnóstico para avaliar a qualidade do ajuste em um determinado conjunto de dados. Dada a natureza do processo de estimação nos modelos de efeitos mistos ZIP, obtivemos medidas de influência global e local com base na função de deslocamento Q (Zhu e Lee, 2001), que permitem avaliar o efeito de valores influentes nas estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros relacionados aos efeitos fixos e componentes de variância. Usamos resíduos de Pearson condicionais para construir gráficos que avaliam o ajuste do modelo e, combinados com a medida de influência local, detectar outliers. Essas medidas de diagnóstico foram aplicadas ao modelo segmentado proposto nesta tese e foram avaliadas em estudos de simulação utilizando diferentes esquemas de perturbação
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- Data da defesa: 12.09.2025
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ABNT
SILVA, Paulo Henrique Dourado da. Segmented zero-inflated Poisson mixed effects model with random changepoint. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05112025-120928/. Acesso em: 08 jan. 2026. -
APA
Silva, P. H. D. da. (2025). Segmented zero-inflated Poisson mixed effects model with random changepoint (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05112025-120928/ -
NLM
Silva PHD da. Segmented zero-inflated Poisson mixed effects model with random changepoint [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05112025-120928/ -
Vancouver
Silva PHD da. Segmented zero-inflated Poisson mixed effects model with random changepoint [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05112025-120928/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.45.2025.tde-05112025-120928 (Fonte: oaDOI API)
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