Your SlideShare is downloading. ×
Doenças emergentes e reemergentes
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Doenças emergentes e reemergentes

27,962
views

Published on

Published in: Education

0 Comments
2 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
27,962
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
2
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. DOENÇAS EMERGENTES/DOENÇAS REEMERGENTES
    • Doenças emergentes
    •  São doenças novas, desconhecidas da população.
    •  São causadas por vírus e bactérias nunca antes descritos ou por mutação de um vírus.
    • Podem ainda se causadas por um agente que só atingia animais, e que agora afecta também seres humanos.
    • Este termo pode ainda ser utilizado para descrever quando uma doença atinge uma região onde até então nunca tinha sido detectada.
  • 2.
    • Doenças re-emergentes
    •  São doenças já conhecidas e que foram controladas, mas voltaram a apresentar ameaça para a saúde humana.
    • Causas comuns da emergência e re-emergência de doenças infecciosas:
    • Crescente número de pessoas vivendo e deslocando pelo mundo;
    • Rápidas e intensas viagens internacionais;
    • Superpopulação em cidades com precárias condições sanitárias;
    • Aumento da exposição humana a vectores e reservas naturais;
    • Alterações ambientais e mudanças climáticas.
  • 3.
    • Estatística Descritiva/Estatística Indutiva
    • Uma vez recolhida a amostra procede-se ao seu estudo.
    • Este consiste em resumir toda a informação contida na
    • amostra construindo tabelas e gráficos, e determinando
    • algumas características amostrais (estatística).
    • Este estudo descritivo dos dados é o objectivo da Estatística Descritiva .
  • 4.
    • No entanto, ao estudar uma amostra tem-se, normalmente, como objectivo final inferir para a população as propriedades estudadas na amostra.
    • 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.
    • Ao inferirmos para a população as propriedades estudadas na amostra, entramos na Estatística Indutiva .
  • 5.
    • Exemplos práticos :
    • Um lote de 100 aparelhos de televisão considera-se em bom estado para venda se ao serem testados 10 eles não apresentarem deficiências.
    • 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.
  • 6.
    • 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.
    • 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.
    • 3) Os 120 empregados de uma fábrica ganham em médica 500 € por mês.
    • Estatística Descritiva , visto que a informação foi feita com base nos dados relativos ao salário de todos os empregados da empresa.
  • 7.
    • 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€.
    • Como apenas se estudou o salário de uma amostra de trabalhadores da empresa estamos perante um problema de Estatística Indutiva .
    • Em termos gerais, podemos afirmar que uma análise estatística envolve duas fases:
    • 1ª Estatística Descritiva – procura-se descrever a amostra.
    • 2ª Estatística Indutiva – conhecidas certas propriedades obtidas a partir de um análise descritiva da amostra, imaginam-se proposições mais gerais na população.