Ciências da Saúde

Em tese um medicamento genérico pode substituir o medicamento referência sem interferir no tratamento do paciente. Para ser vendido, o genérico precisa ser aprovado em um estudo de bioequivalência que deve ser conduzido com rigor científico e ético, seguindo uma metodologia específica. Como esse estudo é mais simples do que as pesquisas necessárias para o lançamento de um novo fármaco, os medicamentos genéricos tem um custo inferior ao medicamento referência. No Brasil, tal estudo é normatizado e fiscalizado pela ANVISA, que adota a bioequivalência média. Além da comparação das médias das duas formulações, também é importante comparar as variabilidades entre as formulações. Se elas forem diferentes, a equivalência média não implica que as duas formulações são terapeuticamente equivalentes. Neste caso, há dúvidas com relação à eficácia e segurança da formulação teste. Além disso, a igualdade de variância é uma suposição do modelo estatístico utilizado. O teste de Pitman-Morgan é o mais utilizado para verificar a igualdade de variância. Para sua implementação, uma macro do software livre R foi construída e aplicada a 42 estudos reais. Investigamos a eficácia da transformação dos dados quanto à igualdade de variâncias e o impacto que a violação do pressuposto da igualdade de variância tem sobre as conclusões de bioequivalência dos medicamentos. A metodologia do teste Pitman-Morgan e alguns resultados referentes aos 42 estudos analisados serão apresentados nesse trabalho. As conclusões obtidas poderiam ser validadas de forma mais confiável através de um estudo de simulação.

Neste trabalho foi proposta uma aplicação dos modelos lineares generalizados hierárquicos duplos para dados longitudinais de contagem com excesso de zeros. Em diversas áreas do conhecimento é comum modelar respostas do tipo contagem, contudo, na maioria das vezes a estrutura deste tipo de resposta apresenta problemas de extra-variabilidade ou excesso de zeros. O modelo clássico de regressão para modelar contagens é o de Poisson, pois ele é frequentemente útil em descrever a média, contudo, subestima a variância dos dados quando o mesmo apresenta super-dispersão, e a não consideração deste problema pode resultar em estimação incorreta dos erros-padrão, e consequentemente uma avaliação incorreta da significância dos parâmetros da regressão individual. Uma solução é estender o modelo clássico de regressão, utilizando, por exemplo, estimadores sanduíche, ou ainda adicionando um parâmetro de dispersão no modelo. Outra opção é trabalhar com o modelo Binomial negativo. Existem na literatura diversas metodologias que lidam com o problema de excesso de zeros, dentre elas estão o modelo ZIP e o modelo “Hurdle”. Contudo, tais modelos apresentam limitações de uso para dados de contagem com estrutura longitudinal e/ou de cluster. Assim, aplicamos aos dados a classe de modelos proposta por Lee & Nelder, onde efeitos aleatórios podem ser especificados em ambos os componentes do modelo (média e dispersão). Resultados preliminares indicam que a adição do componente de dispersão é necessária, refletindo assim no impacto sobre as estimativas dos parâmetros no modelo com tal componente.

Neste trabalho focamos na metodologia de regionalização proposta por Knorr-Held (2000) para análise de dados de área. Implementamos a metodologia em linguagem de programação C/C++ orientada a objeto modificando a distribuição a priori do risco relativo e retiramos alguns passos do algoritmo MCMC com Saltos Reversíveis, buscando futuramente uma possível extensão espaço-tempo da metodologia. Comparamos os resultados do algoritmo implementado com o algoritmo original.

Ensaios do tipo dose-resposta são frequentemente usados em Toxicologia, nos quais determinada droga é administrada em k diferentes doses a n indivíduos. Por exemplo, quando um inseticida é aplicado a um determinado número de insetos, eles respondem (morrem), ou não sobrevivem, à dose aplicada. Os modelos de dose-resposta visam não somente a predição da probabilidade de sucesso π(x) para uma dosagem específica x, mas também a determinação da dosagem necessária para se atingir uma probabilidade de sucesso p, chamada de dose letal. Neste trabalho, através de um conjunto de dados reais de um estudo realizado na FMRP/USP, objetiva-se determinar a dose letal mediana para as peçonhas de 4 espécies de serpentes do gênero Bothrops administrados em camundongos usando o modelo logístico e sob o enfoque Bayesiano.

A Tuberculose é uma doença infecto-contagiosa e sua propagação está ligada às condições de vida da população. A implementação de políticas de saúde não deve apenas vincular-se a ocorrência dos eventos, mas ao espaço onde ocorrem, contemplando intervenções de base territorial, cujas ações estejam voltadas para áreas de risco. Este estudo teve como objetivo detectar conglomerados espaciais da tuberculose no município de João Pessoa nos anos de 2007 e 2008. Foram detectados conglomerados na região norte do município em ambos os anos de estudo e na região sudeste, apenas um conglomerado de um bairro em 2007, segundo o método de Besag e Newell.

A gravidez envolve diversas mudanças físicas e fisiológicas na mulher. Dentre as mudanças físicas destacam-se as adaptações posturais para manter o equilíbrio antigravitacional, visto que o crescimento uterino e o desenvolvimento das mamas fazem com que a distribuição da massa corpórea concentre-se na região anterior do tronco. Ao término dos nove meses, o abdômen pode encontrar-se inchado, pendente e com tônus diminuído podendo os Músculos Retos Abdominais (MRA) estarem afastados na linha média (linha Alba) o que é chamado de Diástase dos Músculos Retos Abdominais (DMRA).
O objetivo de nossa pesquisa é estudar e propor um ajuste para modelar uma relação entre a medida umbilical conferida pelo paquímetro em relação às demais variáveis que foram colhidas na pesquisa.

A Taxa de Mortalidade Infantil (TMI), reflete, de maneira geral, os níveis de saúde e de desenvolvimento socioeconômico de uma determinada região. Observa-se uma disparidade expressiva nas TMI entre os estados brasileiros. Esse fato tem provocado o interesse de diversos pesquisadores na busca dos determinantes dessas desigualdades. Assim, a utilização da teoria dos Modelos Lineares Generalizados (MLG), torna-se um ferramental importante para modelagem dessas taxas. Os MLG’s são uma classe de modelos de regressão em que a regressão linear com a variável resposta normalmente distribuída é um caso particular. São formados por um componente aleatório, que possui distribuição pertencente à família exponencial, um componente sistemático, linearizados por uma função de ligação. Serão utilizadas para modelar a TMI, indicadores socioeconômicos. Os programas utilizados para o ajuste do banco de dados foram desenvolvidos no software R na versão 2.8.0. O modelo Normal Inverso com função de ligação logarítimica foi o modelo que melhor ajustou-se aos dados. Pretende-se com esse estudo realizar previsões dessas taxas e, consequentemente, subsidiar o planejamento dos gestores em saúde a adotar políticas públicas nas áreas de saúde materna e infantil nos estados brasileiros.

Neste trabalho propomos o ajuste de modelos com covariáveis para dados na presença de longa duração. A aplicação refere-se a tempos de sobrevivência de pacientes a partir da cirurgia de câncer de mama realizada. A sobrevida considerando o efeito das covariáveis foi estimada por dois modelos: o modelo Weibull de longa duração (WLD), e o modelo Weibull modificado de longa duração (WMLD).

A tuberculose (TB) é uma doença infecciosa crônica que acompanha a espécie humana desde os primórdios da civilização, mas que, ainda hoje, permanece como a maior causa de morte por doença infecciosa em adultos no mundo, principalmente nos países em desenvolvimento. Neste trabalho, utilizando dados provenientes da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2003 realizada pelo IBGE, foram identificados alguns fatores sócioeconômicos, demográficos e de saúde que explicam a chance de ocorrência de tuberculose para os residentes em domicílios particulares permanentes no Brasil em 2003. Para a identificação de tais fatores foi ajustado um modelo de regressão logística binária, incorporando as informações do desenho amostral da pesquisa, onde o desfecho do modelo indica se a pessoa teve ou não tuberculose. Para explicar o referido desfecho, foi considerado inicialmente um conjunto de 14 variáveis: sexo, faixa etária, cor/raça, escolaridade, rendimento domiciliar per capita, morbidade auto-referida (diabetes, artrite ou reumatismo, bronquite ou asma, insuficiência renal crônica, depressão), tipo do domicílio, material predominante nas paredes, material predominante no telhado, banheiro ou sanitário no domicílio ou propriedade, água canalizada de rede geral, coleta de lixo, localização do domicílio e densidade domiciliar. Utilizando o teste t-student verificou-se que as variáveis sexo, faixa etária, cor/raça, morbidade auto-referida e material predominante nas paredes apresentam efeito estatisticamente significativo. Os resultados deste estudo podem contribuir de forma relevante para o planejamento de políticas públicas que visem à prevenção, controle e tratamento da tuberculose na população brasileira.

Em estudos de avaliação tecnológica em saúde (ATS), onde evidências são buscadas para decisões sobre tratamentos ótimos, é consenso a utilização de resultados provenientes de ensaios clínicos aleatorizados. Quando diferentes ensaios clínicos comparando, por exemplo, tratamento A com tratamento B são encontrados na literatura é comum combinar e sumarizar suas evidências utilizando métodos tradicionais de metanálise. Quando tais ensaios não existem a comparação de A com B pode ser realizada através de evidências indiretas oriundas de ensaios de A com Placebo e de B com Placebo. Métodos baseados na estruta de blocos incompletos, chamados na literatura de metanálise MTC (abreviação para a expressão, em inglês, “Mixed Treatment Comparisons”) são generalizações de metanálises tradicionais que combinam evidências diretas e indiretas e são extremamente úteis na comparação de múltiplos tratamentos. Estes modelos ainda não têm sido largamente utilizados na prática. Neste trabalho revisamos o modelo hierárquico Bayesiano proposto por Lu e Ades (2004) neste contexto. Algumas características do modelo e vantagens frente à resultados oriundos de comparação de pares são apresentados. O trabalho é ilustrado através de um estudo para comparar diferentes doses de estatinas na prevenção primária de eventos cardiovasculares.