Ciências da Saúde

Problemas de análise de dados binários são bastante recorrentes em diversas áreas da ciência, em especial na Medicina. Modelos para dados binários, baseados em modelos lineares generalizados são convenientes, porém restritos, em função da relação limitada da média e variância. Modelos para superdispersão podem ser utilizados para tentar captar a variação não acomodada pelo modelo probabilístico Bernoulli. Quando estes dados surgem como medidas repetidas ao longo do tempo, modelos baseados em efeitos aleatórios podem ser utilizados para acomodar a dependência temporal ou a correlação de elementos de um mesmo grupo, mas não necessariamente a variação extra-Bernoulli. Seguindo a abordagem de Molenberghs, Verbeke e Demétrio (2007), propõe-se neste trabalho uma extensão do modelo linear generalizado misto, que acomoda dois efeitos aleatórios: um que modela a correlação das medidas repetidas de cada elemento e outro que ajusta o efeito de superdispersão. Serão discutidas duas propostas de modelos, descrito o processo de estimação, a aplicação a um estudo clínico em Dermatologia e os resultados serão comparados com modelos onde a variação longitudinal e da superdispersão são tratados separadamente.

Uma estimativa da razão de prevalência, ajustada para vairiáveis confundidoras, pode ser obtida do odds ratio do modelo de regressão logística. Para conjuntos de dados em que a resposta é comum (não rara), o odds ratio superestima esta estimativa. Assim, é interessante a escolha de modelos que estimem diretamente a razão de prevalência. Aprsentamos alguns modelos e métodos (log-binomial, Poisson, Cox e Mantel-Haenszel) para estimação pontual e intervalar da razão de prevalência. Realizamos um breve estudo de simulação para comparar estes métodos. Os modelos log-binomial e de Poisson com variância robusta obtiveram resultados bastante satisfatórios.

Neste trabalho, considerando como base o modelo proposto por Hanin, et al. (2001), o qual permite a incorporação várias informações relacionadas a doença de forma mecanística, abordamos a problemática do câncer de um ponto de vista macro. Consideraremos particularmente o problema do câncer de mama, por ser este um dos cânceres de maior incidência em mulheres no mundo.

Recentemente a avaliação de marcadores de predição de risco tem recebido grande atenção. Apresentamos as seguintes técnicas estatísticas para avaliação de marcadores e modelos de predição de risco: a tabela de estratificação de risco, a melhora da reclassificação líquida (NRI) e a melhora da discriminação integrada (IDI). Simulações de Monte Carlo foram utilizadas para avaliar o desempenho dos testes relacionados ao NRI e IDI. Sob a hipótese nula o teste do NRI apresentou taxas de rejeição mais próximas ao nível nominal do que o teste do IDI. Sob a hipótese alternativa, o teste do IDI apresentou mais poder em relação ao teste do NRI e é menos sensível à variação do tamanho de amostra. Avaliamos a inclusão da razão E/E' no desempenho do modelo de predição de risco de morte precoce em pacientes cardiopatas com doença de Chagas.

Neste trabalho foi proposto um Modelo de Regressão de Poisson Bivariado
com covariáveis. O algoritmo EM foi utilizado para a estimação dos parâmetros
pelo método de máxima verossimilhança. O modelo foi aplicado a dados bivariados de
contagens do número de internações hospitalares decorrentes de doenças Hipertensivas
e doenças Cerebrovasculares do sistema único de saúde da cidade de São Paulo.

A busca por hábitos alimentares saudáveis impulsiona o desenvolvimento de novos alimentos, principalmente os que são à base de soja. Para obter uma formulação rica em vitaminas e proteínas aliado a um produto que tenha potencial de aceitação dos consumidores, foi realizado um experimento fatorial 3², fator Soja aos níveis: 8%, 10% e 12% e fator Farinha de Bocaiúva aos níveis: 1%, 3% e 5%. Os nove tratamentos resultantes deste planejamento foram analisados sensorialmente em escala hedônica de nove pontos estruturados por 80 provadores não treinados na UTFPR em Medianeira – PR, as respostas foram obtidas através desta pontuação para cinco atributos: Aparência Global, Cor, Sabor, Odor, Textura. A fim de identificar quais pesos esses atributos possuíam foi utilizada a técnica multivariada de Análise de Componentes Principais no qual estes cinco atributos compuseram um índice. Após este procedimento, uma Análise de Variância – ANOVA foi utilizada e ao nível de significância 5% só foi detectada diferença entre os tratamentos ao nível do fator soja.

A Malária é uma doença infecciosa aguda ou crônica e mata três milhões de pessoas por ano no mundo, uma taxa só comparável à da SIDA/AIDS e no estado do Amazonas essa realidade não é diferente. Por isso surgiu o interesse em estuda - lá, fazendo uma analise puramente espacial e detectando clusters de baixo e alto risco de contrair a doença. Acreditamos que este quadro ainda impera por descaso do poder publico, este é o maior fator motivacional para a realização desse estudo.

Atualmente, como desenvolvimento e aprimoramento de drogas para tratamento de doenças antes incuráveis, uma proporção de pacientes, felizmente, são considerados curados. Torna-se, dessa forma, extremamente importante a utilização de modelos estatísticos apropriados para a análise correta dos dados. Neste trabalho, foi considerado um modelo semiparamétrico de fração de cura. Neste modelo, a estimação de parâmetros de interesse é feita por meio do algoritmo EM, porém de uma forma que torna o problema de simples implementação computacional. A metodologia é ilustrada com a análise de um conjunto de dados do InCor (Instituto do Coração) com pacientes portadores de insuficiência cardíaca.

Alguns estudos mostram a importância da situação socioeconômica e aceitação da gestação sobre o pré-natal. O trabalho objetiva criar um modelo de mensuração para variáveis de situação socioeconômica e de aceitação da gestação em um estudo de mortalidade fetal em São Paulo. A variável latente situação socioeconômica (SSE) foi composta por renda familiar per-capita e escolaridades da mãe e do chefe da família. A não-aceitação de gravidez (nAdG) incluiu reações da mãe, pai e família, gestação planejada e tentativa de aborto. A assistência pré-natal foi composta por algumas medidas que representassem qualidade. Modelos de equações estruturais (SEM) foram testados com estimadores WLS com o uso do software Mplus. Inicialmente, a análise fatorial exploratória foi empregada em dois subconjuntos dos dados antes da analise fatorial confirmatória para os construtos e construção do modelo com a assistência pré-natal. O ajuste do modelo foi considerado razoável (CFI=0.95, TLI=0.95, RMSEA=0.05, WRMR=0.99).

Neste trabalho, é apresentado e discutido o modelo com fração de cura multivariado proposto por Chen, Ibrahim e Sinha (2002), que prova ser bastante útil para modelar dados multivariados com variáveis aleatórias de falha conjunta apresentando fração de cura e cada variável aleatória marginal do tempo de falha também apresenta uma fração de cura. Alguns métodos de influência, assim como, influência local e local total sob o enfoque da metodologia de verossimilhança sujeita a restrições nos parâmetros são desenvolvidos para o modelo proposto por Chen, Ibrahim e Sinha (2002), e um conjunto de dados reais é usado para ilustrar a teoria em estudo.