Série Temporal Interrompida Dinâmica
A Série Temporal Interrompida Dinâmica (ITS Dinâmica) estende o desenho padrão da ITS ao permitir que os efeitos da intervenção se acumulem, decaiam ou se desloquem ao longo de múltiplos defasagens temporais, em vez de assumir uma única mudança de nível instantânea. Ela estima como o impacto de uma intervenção evolui ao longo dos períodos de tempo, tornando-a especialmente adequada para pesquisa em saúde pública, serviços de saúde e avaliação de políticas, onde os efeitos se acumulam gradualmente ou diminuem após o impacto inicial.
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Fontes
- Lopez Bernal, J., Cummins, S., & Gasparrini, A. (2017). Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial. International Journal of Epidemiology, 46(1), 348-355. DOI: 10.1093/ije/dyw098 ↗
- Wagner, A. K., Soumerai, S. B., Zhang, F., & Ross-Degnan, D. (2002). Segmented regression analysis of interrupted time series studies in medication use research. Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics, 27(4), 299-309. DOI: 10.1046/j.1365-2710.2002.00430.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/dynamic-interrupted-time-series
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- Diferenças em Diferenças (DiD)Econometria↔ comparar
- Diferenças em Diferenças DinâmicasInferência causal↔ comparar
- Análise de Séries Temporais Interrompidas (ITS)Inferência causal↔ comparar
- Estudo de Evento em PainelInferência causal↔ comparar
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