Ciências da Saúde

O objetivo deste trabalho é analisar a percepção quanto ao ruído urbano no cotidiano dos habitantes no bairro do Umarizal localizado na cidade de Belém, no estado do Para em 2009. Execultou-se um estudo Transversal em uma amostra probabilística de 200 moradores selecionados pelo método de amostragem sistemática por meio de avaliações objetivas dos níveis sonoras a partir de questionários sobre dados pessoais, econômicos, demográficos do ambiente residencial urbano e desconforto causado pelo ruído. Inicialmente, utilizou-se a Analise Exploratória e verificou-se que, a maioria dos moradores que moram a mais de 7 anos perceberam um aumento do ruído no bairro, classificando o nível do barulho como muito intenso e se sentindo muito incomodados, identificando o período noturno o mais ruidoso e, o tráfego de veículos e pessoas conversando como as principais fontes de ruídos, acarretando em algumas reações psicossociais como: Irritabilidade, Insônia e Estresse. Posteriormente, aplicou-se a Analise Fatorial para sintetizar as informações mais importantes, com o Método das Componentes Principais via Rotação Ortogonal do tipo Varimax com Normalização de Kaiser para Extração dos Fatores e o Coeficiente Alfa de Cronbach para testar a contabilidade dos dados antes e apos a obtenção dos fatores. O modelo determinado apresentou-se de fácil interpretação e utilização, usando-se 5 fatores e proporcionando um bom ajuste aos dados com 84% de Explicação da variabilidade. Ele atendeu a todas as suposições teóricas para sua existência e utilização. A população do bairro estudado indicou um aumento no nível de ruído percebido ao passar dos anos. Os fatores gerados podem servir como parâmetros para caracterizar a percepção a exposição continua ao ruído pela população.

O PAC de Humanidades FMUSP
Início de um estudo com a TRI.
Regina Albanese Pose(1), Dalton de Andrade (2),
Izabel Cristina Rios(1), Joaquim Édson Vieira(1), Milton de Arruda Martins (1)
FMUSP – CEDEM (1)
UFSC – CT – DIE (2)
CENÁRIO:
O PAC é o sistema de avaliação das 131 disciplinas da FMUSP que foi implantado em 1988, no CEDEM, com a finalidade de acompanhar e promover o aprimoramento contínuo do curso de graduação. Esse estudo pretende construir uma metodologia fundamentada na Análise Clássica de Medidas e na TRI [modelo de resposta gradual de Samejima/Andrich] e compará-los. Estimar escores com a inclusão/exclusão de itens, até que se encontre um escore favorável, padronizado, referente ao desempenho dessas disciplinas, a fim de obter melhores estimativas dos parâmetros frente às reformas curriculares discutidas nos cursos de medicina do Brasil e com análises retrospectivas desde 2004.
REFERÊNCIAS:
1. RIOS, IC. Humanidades Médicas: Razão e Sensibillidade na Formação Médica. Ciência & Saúde Coletiva, 2008. Ver em http://www.abrasco.org.br/cienciaesaudecoletiva/artigos/artigo_int.php?i...
2. Andrade, DF; Tavares, HR; Valle, RC. Teoria da Resposta ao Item: conceitos e aplicações. São Paulo: Associação Brasileira de estatística, 2000.

Obesidade é comumente definida como um excesso de gordura corporal, porém diante da dificuldade em mensurar tal gordura diretamente, esta tem sido definida como um excesso de peso mais do que um excesso de gordura corporal, que tem como desdobramento a ocorrência de doenças associadas e/ou prejuízos à saúde do indivíduo. Atualmente, o excesso de massa corpórea é verificado por meio de um Índice de Massa Corpórea (IMC), que considera o quociente entre o peso corporal (kg) e a estatura elevada ao quadrado (m²). Indivíduos com sobrepeso apresentam IMC de 25 até 29,9 Kg/m², e com obesidade apresentam IMC de 30 Kg/m² ou mais, de acordo com a OMS. A identificação das causas da obesidade não é trivial e objetiva. Especialistas reconhecem que a obesidade é uma doença crônica, de difícil tratamento, denominada multifatorial, envolvendo em sua gênese diversos aspectos, entre eles: o consumo alimentar, aspectos ambientais, genéticos, psicossociais, entre outros. O objetivo deste trabalho foi modelar a presença de obesidade sobre o enfoque da teoria dos conjuntos Fuzzy, levando em conta a comparação de dois parâmetros: a porcentagem de gordura corporal e a relação cintura quadril, para tomada de decisão da classificação da obesidade.

O Município do Rio de Janeiro vem sendo sistematicamente atingido por epidemias de dengue ao longo dos anos. Desde que esta doença passou a ser de notificação compulsória, várias epidemias já foram registradas. Grande, então, deveria ser o esforço da Administração Pública para tentar identificar formas de controle da doença, bem como determinar as políticas públicas mais adequadas e corretamente direcionadas aos bairros mais atingidos.
Para auxiliar nessa tomada de decisão, o presente trabalho apresenta uma análise temporal e espacial da dengue nos bairros do Município do Rio de Janeiro, referente à última epidemia, ocorrida entre os anos de 2007 e 2008, a partir dos dados obtidos junto à Secretaria Municipal de Saúde (SMS-RJ), com o objetivo de identificar os bairros com maiores taxas de incidência da doença e possíveis mudanças no padrão de difusão espaço-temporal da doença. Foram investigadas possíveis associações temporais entre a série epidemiológica da dengue e variáveis caracterizadoras das condições climáticas observadas ao longo dos meses inseridos no período de observação considerado. Foi realizada uma análise espacial para identificar padrões de distribuição espacial de algumas variáveis socioeconômicas para, então, associá-las às respectivas incidências de dengue observadas nas mesmas localidades. Estimadores Clássicos e Bayesianos foram utilizados para a estimação da taxa de incidência por bairro e mapas coropléticos com escalas em quintis foram utilizados para sua representação espacial.

Em aplicações na área de análise de sobrevivência é frequente a ocorrência de função de taxa de falha em forma de U. As distribuições tradicionalmente usadas não apresentam essa propriedade. Considerando dados censurados, é proposto utilizar a distribuição beta Weibull modificada, que apresenta função de taxa de falha em forma de U, para descrever o comportamento do tempo de sobrevivência e é apropriada na discriminação entre alguns modelos probabilísticos alternativos, tais como, a distribuição Weibull, a distribuição Weibull exponenciada, a distribuição Rayleigh generalizada, distribuição Weibull modificada e a distribuição Weibull modificada generalizada. O método de máxima verossimilhança será usado para estimar os parâmetros dos modelos. Para selecionar um modelo que melhor se ajusta aos dados será usado o teste da razão de verossimilhança e os critérios AIC e BIC. Conjunto de dados real será usado para ilustrar a aplicação da nova distribuição. O software R foi usado para análise dos dados. Para ilustrar o uso desta distribuição, foi usado conjunto de dados com 148 crianças contaminadas pelo HIV por via vertical do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto.

Neste trabalho, introduzimos um estudo sobre a contagem de hospitalizações diárias na cidade de Ribeirão Preto no período de 01/01/2000 a 31/12/2007, devido à pneumonia. Essa contagem diária pode estar relacionada com algumas covariáveis como temperatura, precipitação, estações do ano e finais de semana. Considerando os dados diários de contagem classificados em diferentes faixas etárias, assumimos um modelo de regressão de Poisson na presença de um fator aleatório que captura a correlação e variabilidade extra-Poisson entre as contagens para um mesmo dia. Uma análise Bayesiana é desenvolvida para os dados usando métodos de simulação MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov).

The main goal of this work is to consider influence assessment in models with error-prone observations and variances of the measurement errors changing across observations. The techniques enable to identify potential influential elements and also to quantify the effects of perturbations in these elements on some results of interest. The approach is illustrated with data from the WHO MONICA Project on cardiovascular disease.

Todo este desenvolvimento foi feito para estudos onde a resposta é binomial (casos e controles). Porém, existem circunstâncias onde se deseja categorizar a resposta de interesse em mais do que dois grupos, exigindo assim uma abordagem multinomial.
Nos últimos anos muitos estudos epidemiológicos do tipo caso-controle têm utilizado o formato multinomial em suas análises Quando aplicável, a categorização dos casos em mais níveis de resposta enriquece a análise e traz informações discriminadas para cada tipo específico de caso.
Os modelos multinomiais podem ser ajustados de diversas maneiras e pode-se averiguar se a resposta é nominal ou ordinal e enquadrar o estudo no formato mais adequado, porém Mafra et. al ressaltam a importância de conduzir as análises de estudos do tipo caso-controle comparando cada tipo de caso com os controles, para assim poder ter medidas de risco.
Neste trabalho, define-se o risco relativo espacial de forma bivariada, permitindo a inclusão de outras covariáveis na análise e mostra-se a maneira de estimar tal risco através de modelos aditivos generalizados e obter áreas de significância por meio de simulações de Monte Carlo.

A regressão logística está cada dia mais presente nas pesquisas, porém, sabe-se que seus estimadores só possuem boas propriedades se o tamanho de amostra for grande. Entretanto, nem sempre o tamanho amostral utilizado nos estudos é o ideal. Uma regra de bolso para o tamanho amostral amplamente conhecida é de que se deve ter pelo menos dez eventos (sucessos ou fracassos, dependo do que for mais raro) para cada variável independente do modelo. Entretanto, o estudo de simulação a partir do qual esta regra foi elaborada, bem como todos os estudos de simulação encontrados em levantamento bibliográfico realizado, verificou o desempenho da regressão logística apenas para estimar os coeficientes do modelo e não as razões de chances. Através de um estudo simulado de três cenários, mostramos o quão perigoso é usar amostras pequenas para estimar a razão de chance, além de alternativas para o cálculo do tamanho de amostra mínimo para cada caso. Concluímos que as regras utilizadas levando em conta a estimação dos coeficientes não garantem boas propriedades na estimação das razões de chances. Em nossas simulações, encontramos vícios maiores na estimação da razão de chance do que do respectivo coeficiente do modelo. Também entre as conclusões, chamamos atenção para os casos de separação e destacamos que variáveis contínuas são preferíveis à variáveis categóricas.

Em estudos com gêmeos e trigêmeos é esperado que exista correlação entre os dados dos irmãos. Desse modo, modelos de regressão tradicionais, como GLM, podem levar à inferências incorretas, uma vez que a suposição de independência entre os sujeitos não é mais satisfeita. Para solucionar este problema, Zeger e Liang propuseram uma classe de Equações de Estimação Generalizadas (GEE) que incluem uma estrutura de correlação de trabalho na estimação dos parâmetros do modelo. Ainda hoje, poucos estudos utilizam esta metodologia. Este trabalho apresenta o GEE, através de aplicação na análise de dados de mortalidade neonatal em gemelares. Foram utilizados dados de gêmeos e trigêmeos provenientes do SIM e do SINASC, nos quais todas as crianças que constituem o par ou o trio nasceram vivas em Porto Alegre, com peso superior a 500g entre 1995 e 2007. Verificou-se associação de fatores perinatais, como peso ao nascer e índice de Apgar, com o desfecho. Comparando resultados obtidos no GEE com os do GLM foram encontradas pequenas diferenças nas estimativas pontuais dos parâmetros do modelo. Entretanto, ao comparar erros padrões, as diferenças foram maiores, interferindo na significância de uma das variáveis (tipo de hospital). Maiores diferenças entre os modelos não foram encontradas, provavelmente porque o tamanho da amostra utilizado era grande. Desse modo, recomenda-se a utilização do GEE quando houver agrupamento de indivíduos, já que este modelo considera a correlação entre sujeitos do mesmo grupo e está implementado nos programas estatísticos.