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Dois modelos estatísticos são propostos para estimar os casos de aids no Brasil já diagnosticados e ainda não notificados até o primeiro semestre de 1996, para as diversas categorias de exposição. O primeiro considerou a distribuição do atraso de notificação como uma função de sobrevida, com dados censurados à direita, que foi estimada a partir do método de Kaplan-Meyer. O segundo ajusta uma regressão de Poisson a uma tabela de contingência onde cada célula representa o número de casos diagnosticados no semestre e notificados com um determinado atraso. Precedendo o ajuste desta regressão, utilizou-se um modelo aditivo generalizado para identificar uma função que ajuste melhor que um modelo linear as relações funcionais em questão. As estimativas obtidas foram comparadas com as notificações ocorridas entre o segundo semestre de 1996 e o primeiro semestre de 1997. O confronto entre as estimativas fornecidas pela regressão de Poisson e o número de casos oficialmente notificados sugere uma possível mudança no comportamento do padrão de notificação. O número de casos oficialmente notificados encontra-se bem próximo à epidemia real, provavelmente devido à distribuição gratuita de medicamentos. As estimativas do modelo de sobrevida, que não leva em consideração mudanças no nível da epidemia nos diversos semestres de diagnóstico, tendem a uma subestimação das categorias que estão em crescimento. We estimated the number of AIDS cases in Brazil from official statistics, after correcting for delays in reporting, by the use of two statistical models. First, we fitted a Kaplan-Meyer survival model with right censoring to the distribution of reporting delays. The second approach is based on a Poisson regression model which was fitted to the contingency table having as one dimension the number of AIDS cases diagnosed per calendar time and the other dimension the amount of delay in reporting. Before the latter approach, we explored, by the use of generalized additive models (GAM), the search for convenient smoothing functions that fit the observed functional relationships in question. The estimates we obtained were then compared to the cases actually reported in the second semester of 1996 and in the first semester of 1997. Comparing the observed number of cases and the predicted figures by Poisson regression, a new reporting pattern seems to start to take place. The official reported number of AIDS cases is very close to the actual epidemic, probably due to government policies of free distribution of medication. Survival models that do not account for calendar time changes in the number of diagnosed AIDS cases in each semester seem to underestimate the behavior of the disease in exposure categories where transmission is increasing

Estimativas do número de casos de aids no Brasil, corrigidas pelo atraso de notificação