Survival Analysis of Drug Dependent Data from a Mental Health Unit in Cuiabá-MT

Authors

  • Névio Lotufo Neto Programa de Pós-Graduação em Física Ambiental, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá/MT. https://orcid.org/0000-0002-4210-4110
  • Juliana Barbosa da Silva Lotufo Programa de Pós-Graduação em Física Ambiental, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá/MT.
  • Neuber José Segri Departamento de Estatística. Universidade Federal de Mato Grosso – UFMT, Cuiabá/MT. https://orcid.org/0000-0001-7509-8792
  • José Nilton da Cruz Departamento de Estatística. Universidade Federal de Mato Grosso – UFMT, Cuiabá/MT.
  • Marcelino Alves Rosa de Pascoa Departamento de Estatística. Universidade Federal de Mato Grosso – UFMT, Cuiabá/MT.

Keywords:

Drugs Dependents, Rehospitalization, Readmissions, Mental Health

Abstract

Reinternações são frequentes em unidades de saúde mental em todo o Brasil, ainda mais de pessoas com algum tipo de transtorno mental relacionado ao abuso de substâncias psicoativas. Este fato gera muitos gastos para a máquina pública e ocupações de leitos às vezes desnecessárias. Sendo assim, a motivação deste trabalho é modelar o tempo até a ocorrência de readmissões de pacientes com transtornos mentais e comportamentais devido ao uso de múltiplas drogas e ao uso de outras substâncias psicoativas em um centro integrado de assistência psicossocial de Mato Grosso. Também quais são os grupos que retornam com maior frequência e entender quais são os fatores que influenciam nessa readmissão hospitalar. O estudo do tempo de reinternações psiquiátricas e sua modelagem podem auxiliar gestores e pesquisadores em políticas públicas na elaboração de projetos.

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Published

29-07-2019

How to Cite

Lotufo Neto, N., Lotufo, J. B. da S., Segri, N. J., Cruz, J. N. da, & Pascoa, M. A. R. de. (2019). Survival Analysis of Drug Dependent Data from a Mental Health Unit in Cuiabá-MT. Sigmae, 8(2), 191–205. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/960

Issue

Vol. 8 No. 2 (2019): Special issue: 64th RBRAS and 18th SEAGRO

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Applied Statistics

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