Ciências da Saúde

“A Estatística faz parte da nossa vida cotidiana”. Para mostrar aos alunos das disciplinas básicas de Bioestatística que essa afirmação é verdadeira, este trabalho reuniu exemplos do uso da Estatística nas áreas Biológicas e de Saúde Humana e Animal publicados em veículos da imprensa leiga. O objetivo foi construir um banco de exemplos em Bioestatística a partir de estudos reais divulgados na imprensa leiga (revistas semanais, jornais, sites na internet, boletins, etc.) e alguns artigos publicados em revistas científicas. Esse banco de exemplos pode servir de apoio a professores para motivar seus alunos das áreas Biológicas e de Saúde no aprendizado de Estatística, utilizando exemplos de estudos reais (e curiosos) nas aulas, exercícios e avaliações. Foram coletados aproximadamente 100 exemplos envolvendo estudos comparativos, do qual foram selecionados cerca de 70 exemplos. Esses estudos foram previamente classificados pelos integrantes do projeto em estudos observacionais (coorte, caso-controle ou cross-sectional) ou experimentais (ensaio clínico aleatorizado). Alguns dos exemplos possuem dados suficientes para que as análises utilizadas possam ser reproduzidas.

Neste trabalho introduzimos a distribuição exponencial generalizada como uma alternativa para algumas distribuições usadas em análise de sobrevivência. Inferimos sobre os parâmetros do modelo considerando dados completos, dados censurados e a presença de covariáveis, sob o enfoque clássico e Bayesiano, e no que se refere à análise Bayesiana adotamos diferentes distribuições a priori para os parâmetros. Como ilustração foram feitas algumas aplicações utilizando métodos de simulação MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e o software Winbugs.

Testes diagnósticos são métodos capazes de indicar a presença ou ausência de uma doença com uma probabilidade de erro. O desempenho de um teste diagnóstico pode ser verificado por algum indicador, como: a especificidade, a sensibilidade e a curva ROC. Um gráfico do complemento da especificidade versus sensibilidade é chamado de curva ROC. A curva ROC demonstra a habilidade do teste em discriminar os diferentes diagnósticos da doença, logo é uma ferramenta gráfica que serve para avaliar o desempenho de um teste. Definimos três tipos de regiões de confiança em torno da curva ROC: as pontuais, as regionais e as globais. Em algumas situações, de acordo com a necessidade do clínico, uma decisão é tomada sobre uma determinada região específica da curva ROC. Revisamos alguns procedimentos para estimar a região de confiança para a curva ROC e propomos dois novos métodos (médias otimizadas e médias limiares otimizadas) para estimar essa região. Usamos o método bootstrap para buscar uma região de confiança em torno da curva ROC. Usando exemplos numéricos, aplicamos os métodos para comparar seus desempenhos.