Estatística Aplicada em Ciências Médicas, Saúde e Meio Ambiente

Neste trabalho é proposta uma distribuição de probabilidade com três parâmetros
que pode ser usada na modelagem da distribuição do tempo até a ocorrência de uma falha no contexto de riscos competitivos. É considerada a duração de um sistema em série de um número N aleatório de componentes,de forma que, dado o valor de N=n, a duração latente dos N componentes, (T1, • • • , Tn) é uma amostra aleatória de tamanho n de uma determinada distribuição de tempo de duração. Por ter estrutura em série, a duração do sistema, dado que o valor de N é n , é a variável aleatória Yn = min(T1, • • • , Tn). É considerado o caso em que tanto o número de componentes como a identificação do componente que provocou a falha do sistema não são observáveis mas apenas YN = min(T1, • • • , TN) é observável. A distribuição de probabilidade de N que foi considerada neste trabalho é a distribuição de Poisson truncada em zero com parâmetro _. Considerou-se que o tempolatente Tj de duração de qualquer componente do sistema tem distribuição de Weibull . Foram deduzidas as expressões em forma fechada das funções determinantes da função de sobrevivência . Foram deduzidas as expressões da função de verossimilhança e dos componentes da matriz de informação de Fisher
observada. A estimação dos parâmetros através de Intervalos de Confiança foi efetuada através de técnicas de bootstrap.

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.

Um dos maiores problemas no mapeamento de genes associados com doenças complexas é o entendimento de como o espaço de marcadores genômicos está estruturado. Em espaços genômicos esparsos e de alta dimensão, como é o caso das plataformas de SNPs (Single Nucleotide Polimorphsms), este conhecimento pode ajudar na construção de análises multilocos que são mais informativas para a detecção de genes. Neste trabalho propomos modelar longas sequências de marcadores do tipo SNP por meio de processos estocásticos com interação de alcance variável. O objetivo é identificar blocos de SNPs com forte influência uns sobre os outros. Como aplicação da metodologia, consideramos dados do Genetic Analysis Workshop 16 que correspondem a uma sequência de 545.080 SNPs avaliados em 1.194 indivíduos portadores de artrite reumatóide e em 868 livres da doença.

Neste estudo foi utilizado a técnica de agrupamento de mapas auto-organizáveis a fim de identificar grupos de sinais com características similares, a partir de um certo estímulo visual. Verificou-se que é possível agrupar corretamente os dados coletados durante certo estímulo visual e que o mapa resultante da análise torna evidente muitas características que são anteriormente desconhecidas. Foi visto que não é possível, apenas com o agrupamento, classificar novas observações em um dos grupos e predizer o estímulo recebido, sem seu prévio conhecimento.

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).