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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Análise espaço - temporal da distribuição da gravidez na adolescência em Moçambique no período compreendido entre 2011 a 2020
Autor(es): Nhancale, Sónia Beatriz Carlos
Primeiro Orientador: Loquiha, Osvaldo Francisco André
Resumo: A adolescência corresponde ao período que vai dos 10 aos 19 anos de idade. Esta fase é com- preendida como um momento de transição entre a infância e a vida adulta, sendo marcada por diversas mudanças fisiológicas, emocionais e sociais. A gravidez nessa fase representa um grande problema, pois coloca em causa o desenvolvimento das jovens, à medida que leva à eva- são escolar, marginalização social e perpetuação do ciclo de pobreza. Este estudo teve como objectivo analisar a distribuição espaço-temporal da incidência da gravi- dez na adolescência nos distritos de Moçambique, no período compreendido entre 2011 à 2020, valendo-se dos dados do Inquérito Demográfico de Saúde de 2022. Para esta análise, foi uti- lizada a modelação inteiramente bayesiana, com aplicação do modelo de regressão de Poisson com estrutura espacial do tipo Auto-regressivo condicional (Conditional Autoregressive-CAR). Essa abordagem permitiu considerar a dependência espacial entre distritos vizinhos e captu- rar com maior precisão as variações regionais na incidência do evento ao longo do período de estudo. O software OpenBUGS versão 3.2.3 foi utilizado para ajustar o modelo bayesi- ano, enquanto o ArcGIS versão 10.3.1 foi empregado para o mapeamento das estimativas do risco de gravidez na adolescência. Os resultados deste estudo revelaram um padrão geográ- fico consistente ao longo da década analisada, mostrando um maior risco relativo de incidência de gravidez na adolescência em quase todo o país, sobretudo nas regiões norte e centro. Este padrão espacial manteve-se estável ao longo do período, sugerindo que tais áreas concentram factores de vulnerabilidade específicos que favorecem a ocorrência de gravidez na adolescência
Abstract: Adolescence corresponds to the period between 10 and 19 years of age. This phase is unders- tood as a transitional stage between childhood and adulthood, marked by various physiological, emotional, and social changes. Pregnancy during this stage poses a significant problem, as it compromises the development of young girls, often leading to school dropout, social margina- lization, and the perpetuation of the cycle of poverty. The aim of this study was to analyze the spatio-temporal distribution of the incidence of early pregnancy in the districts of Mozambique between 2011 and 2020, using data from the 2022 Demographic Health Survey. For this analysis, fully Bayesian modeling was used, applying the Poisson regression model with a spatial structure of the Conditional Autoregressive type (Conditional Autoregressive-CAR). This method allowed the consideration of spatial depen- dence among neighboring districts and enabled a more precise capture of regional variations in the incidence of early pregnancy throughout the study period. The Bayesian model was fitted using OpenBUGS version 3.2.3, while ArcGIS version 10.3.1 was used for the cartographic visualization of the results. The results of this study revealed a consistent geographical pattern throughout the decade analyzed, showing a higher relative risk of adolescent pregnancy inci- dence in almost the entire country, especially in the northern and central regions. This spatial pattern remained stable over time, suggesting that these areas concentrate specific vulnerability factors that contribute to the occurrence of adolescent pregnancy
Palavras-chave: Gravidez na adolescência
Distribuição espaço - temporal
Modelação baye - siana
Risco relativo
CNPq: Ciências Exatas e da Terra
Probabilidade e Estatística
Idioma: por
País: Moçambique
Editor: Universidade Eduardo Mondlane
Sigla da Instituição: UEM
metadata.dc.publisher.department: Faculdade de Ciências
Departamento de Matemática e Informática
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://monografias.uem.mz/handle/123456789/5316
Data do documento: 1-Set-2025
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