Aplicação de modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma na análise de taxa de mortalidade por suicídio no Brasil

Abstract

De acordo com a Organização Mundial de Saúde estima-se que ocorram cerca de 800.000 mortes anuais por suicídio em todo o mundo. O Brasil é o oitavo país em número de suicídios, com média de 24 casos diários. Diante desse cenário, o suicídio é reconhecido como um sério problema de saúde pública. O presente estudo aborda a classe dos modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma que possibilita o ajuste de uma ampla família de distribuições para a variável resposta. Além disso, essa metodologia oferece a capacidade de incorporar termos paramétricos e não paramétricos para as variáveis explicativas, proporcionando maior flexibilidade no ajuste do modelo. O objetivo do estudo é explorar a aplicação dos modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma em um banco de dados referente às taxas de mortalidade por suicídio registrados nos Estados Brasileiros durante os anos de 2013 a 2017, afim de verificar a influência dos fatores socioeconômicos sobre essas taxas. Os dados utilizados foram obtidos a partir do Atlas de Desenvolvimento Humano no Brasil do IBGE. As análises foram conduzidas por meio do software R. Inicialmente, uma análise descritiva e a construção de um histograma revelaram uma assimetria positiva na variável resposta, com suporte no intervalo (0,∞). Diante desse perfil, tornou-se necessário o emprego de distribuições apropriadas para dados dessa natureza. A função fitDist(), disponível no pacote gamlss, foi empregada para ajustar diferentes distribuições, destacando-se a distribuição inversa Gaussiana como a mais adequada, considerando as características observadas na variável resposta. A seleção do modelo mais adequado foi realizada utilizando o critério de informação de Akaike generalizado. A adequabilidade do modelo foi avaliada por meio de análises gráficas dos resíduos, worm plots e o teste de Shapiro-Wilk. Os resultados obtidos indicaram que o modelo ajustado com a distribuição inversa Gaussiana foi o mais apropriado para modelar a taxa de mortalidade por suicídio. Este modelo final, possui dois parâmetros, μ e σ. As covariáveis, incluindo renda per capita, percentual de vulneráveis à pobreza, índice de Gini, índice de Theil e taxa de analfabetismo, demonstraram ser significativas ao nível de 5% de significância, evidenciando a influência desses fatores nas taxas de mortalidade por suicídio.