Estatística Aplicada em Ciências Médicas, Saúde e Meio Ambiente

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.

Os estudos de bioequivalência são exigidos para a liberação de medicamentos genéricos para o mercado. O delineamento do tipo crossover é comumente utilizado para a realização destes estudos, especialmente o crossover 2x2, mas em algumas situações é mais apropriado usar delineamentos crossover de ordem superior, tais como 2x3, 2x4, 4x2 e 4x4. Este trabalho tem como objetivo a comparação dos delineamentos de ordem superior no que se refere ao poder do teste para avaliar bioequivalência, obtido por um programa em linguagem C++ e o software PASS. Para um tamanho de amostra igual a 24 voluntários e nível de significância de 5%, os resultados obtidos pelos dois programas mostraram que o delineamento do tipo crossover 4x4 se destaca, atingindo os melhores valores para o poder de teste, seguido dos delineamentos 2x3 e 2x4. Há casos em que a razão do poder de teste entre os programas utilizados chega, em média, a 1,08, mostrando que ocorre subestimação do cálculo do poder no programa PASS, levando em consideração que a implementação dada é baseada na distribuição t de Student central. Aspectos sobre o custo-eficiência em estudos de bioequivalência utilizando delineamentos crossover de ordem superior são apresentados no sentido de apontar formas de melhoria na escolha do planejamento destes estudos.

Atualmente, estudos de bioequivalência são exigidos por órgãos reguladores para a liberação de medicamentos genéricos no mercado. Frequentemente tais estudos são realizados mediante a administração de duas formulações, teste e referência, seguindo o delineamento cross-over 2x2, a voluntários sadios. As principais medidas farmacocinéticas a serem analisadas são a área sob a curva de concentração plasmática versus tempo (ASC) e o pico de concentração plasmática (Cmax). O critério utilizado para declarar que dois medicamentos são bioequivalentes é que o intervalo de 90% de confiança para a razão ou diferença das médias tanto para ASC quanto para Cmax devem estar totalmente dentro do intervalo de bioequivalência. Alternativamente, duas hipóteses unilaterais podem ser testadas e o poder do teste de Schuirmann deve ser de pelo menos 80%. Tal condição deve ser utilizada no planejamento, para determinar o número de voluntários a serem recrutados e ao final do estudo, quando o poder a posteriori deve ser calculado. Neste trabalho são apresentados dois métodos de cálculo de poder: o denominado exato e um aproximado, que utilizam as distribuições t de Student não central e normal padrão, respectivamente. São estabelecidas comparações entre métodos e softwares, além de uma quantificação do efeito no poder gerado pelo desbalanceamento das sequências. A metodologia é ilustrada com 42 estudos reais. Apresentamos uma proposta de obtenção de uma boa estimativa do poder exato a partir de cálculos do poder aproximado e do cálculo do poder para sequências desbalanceadas.

Os ensaios na área de farmacologia clinica envolvem coletas sanguíneas e medidas da informação (concentração de um fármaco) em horários pré-estabelecidos. A prática atual, na maioria das vezes, estabelece os tempos de coleta arbitrariamente, o que pode resultar em dados pouco informativos para ajustar um modelo. Uma metodologia para resolver este tipo de problema é a construção de delineamentos ótimos. Em geral, os modelos envolvem equações não lineares. O problema principal da construção de delineamento para modelos não lineares é que a matriz de variâncias e covariâncias dos estimadores dos parâmetros depende dos valores destes, dificultando o planejamento. Outra dificuldade é que várias coletas são realizadas num mesmo sujeito e, portanto, as respostas são correlacionadas. Assim, a matriz de variâncias e covariâncias depende também das correlações que podem ser incorporadas considerando-se um modelo não linear com efeitos aleatórios. Esse trabalho visa o estudo da teoria de delineamentos ótimos e a construção de um algoritmo de otimização de delineamentos levando-se em consideração um modelo não linear com efeitos fixos e um modelo não linear com efeitos aleatórios. A metodologia pode produzir delineamentos ótimos locais, encontrados para algum valor a priori dos parâmetros ou tentar atingir ótimos globais através da incorporação de distribuições de probabilidade aos parâmetros que serão levadas em consideração no cálculo do valor do critério utilizado. Com base em resultados de um experimento da literatura foram obtidos delineamentos D e Aw locais e Bayesianos juntamente com as suas respectivas eficiências.

Introdução: A cada ano, são diagnosticados mais de um milhão de novos casos de câncer de mama em mulheres no mundo. Os países mais desenvolvidos apresentam as maiores incidências, enquanto mortalidade é maior entre os países em desenvolvimento. No Brasil, as incidências mais elevadas se localizam nas regiões Sul e Sudeste. Nos últimos cinco anos, a incidência de câncer de mama aumentou cerca de 30% nos países do ocidente, porém, a partir do ano 2000, observa-se ligeiro decréscimo na incidência. A investigação simultânea sobre a incidência e a mortalidade pode fornecer informações sobre a etiologia da doença, e a análise dos efeitos da idade, período e da coorte facilita a compreensão dos mecanismos responsáveis pela variação nas tendências. Objetivos: Analisar as tendências da incidência e da mortalidade por câncer de mama feminino no município de São Paulo, segundo os efeitos da idade, período e coorte. Métodos: Foram analisadas a incidência no período de 1997 a 2005, e a mortalidade no período de 1982 a 2005. Os dados foram obtidos no Registro de Câncer de Base Populacional de São Paulo, no Sistema de Mortalidade do Ministério da Saúde (SIM-MS) e no Instituto Brasileiro Geografia e Estatística (IBGE). Os efeitos da idade, do período e da coorte na tendência dos coeficientes de incidência e mortalidade foram analisados pelo modelo de regressão de Poisson. Resultados: As tendências da incidência e da mortalidade aumentam com a idade, porém esse efeito é maior na mortalidade, sobretudo entre as mulheres com idade a partir dos 50 anos. O efeito do período apresentou tendência crescente para a incidência no período entre 2003 e 2005, que coincide com o início dos mutirões de mamografia no município de São Paulo. Para a mortalidade, a tendência foi decrescente no mesmo período. O efeito da coorte apresentou tendência decrescente a partir das coortes mais antigas, estável na maioria das gerações intermediárias, e decrescente nas coortes mais recentes tanto para incidência quanto para mortalidade. Conclusão: O padrão observado no município de São Paulo é semelhante ao observado em países mais desenvolvidos como Estados Unidos, Austrália e Reino Unido. Palavras-chave: câncer de mama, incidência, mortalidade, tendência, modelos de idade-período-coorte.

Neste trabalho utilizamos a técnica de agrupamento por mistura de distribuições normais para identificar os padrões existentes entre os sinais cerebrais referentes a diferentes estímulos visuais. Para a estimação dos parâmetros foi utilizado o algoritmo EM. O vetor que associa cada observação com o estímulo visual foi tratado como desconhecido. O estudo apresentou resultados positivos, gerando grupos com alta taxa de acerto para 3 estímulos estudados. O pacote estatístico utilizado foi o MCLUST, implementado no software livre R.

Resumo
Em pesquisas da área da saúde (especialmente em seres humanos) não é possível estudar todos os indivíduos. Este fato é devido ao grande tamanho da população a ser estudada (indivíduos com determinadas características), o que gera problemas financeiros e operacionais, como o tempo gasto na pesquisa. O profissional responsável pela pesquisa deve saber planejar o experimento a ser realizado, e um requisito básico para isso é o calculo do tamanho da amostra que deve ser informado na folha de rosto do projeto enviado para o comitê de ética. O objetivo deste trabalho é apresentar os métodos estatísticos mais utilizados no cálculo do tamanho da amostra fornecendo subsídios para o pesquisador entender melhor o processo de amostragem, como também investigar os possíveis planos amostrais ligados aos experimentos específicos na área de saúde e elaborar um programa computacional que possa criar cenários e determinar os tamanhos amostrais. Foi utilizado o software R 2.9.0 para a programação dos tamanhos de amostras e construído um aplicativo chamado “TamAmostra.r” que calcula os tamanhos de amostras para os mais utilizados métodos de pesquisas na área da saúde. Os resultados apresentados validam o aplicativo e sua utilização a partir de diversos exemplos fictícios e também de literatura na área médica.
Palavras-chave: Amostragem. Bioestatística. Epidemiologia.

Neste trabalho, introduzimos novos modelos estatísticos para analisar dados de contagem de internações diárias devido à pneumonia na rede pública de hospitais da cidade de São Paulo no período de 01/01/2002 à 31/12/2005. Para analisar esses dados, consideramos a modelagem dos tempos entre excessos de internações diárias causadas por pneumonia assumindo uma distribuição exponencial e diferentes estruturas para a função de risco. As inferências para esses modelos são obtidas sob o paradigma Bayesiano e usando métodos de simulação MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) com o auxílio do WinBugs. Também obtemos inferências Bayesianas para pontos de mudança da contagem diária de internações hospitalares devido à pneumonia.

Em estudos de corte transversal com desfecho dicotômico, a associação entre exposição e desfecho pode ser estimada por modelos de regressão logística, porém, quando o desfecho não é raro, ou quando é necessário ajustar para potenciais variáveis, a odds ratio (OR) não é uma boa estimativa para a razão de prevalência (RP).
Foram analisados os fatores associados a prevalência de obstrução das vias aéreas superiores (VAS) pós-extubação em crianças internadas no CTI pediátrico de um hospital privado. As RP’s foram obtidas pelo método de estratificação de Mantel-Haenzel. As estimativas ajustadas foram obtidas pelas regressões de Cox e de Poisson com variância robusta, e regressão log-binomial. As OR’s ajustadas foram obtidas pela regressão logística.
A prevalência de obstrução das VAS foi de 38,7%. As co-variáveis uso de cuff e tempo de VMI apresentaram associação significativa.
Os modelos de Cox/Poisson com variância robusta e o log-binomial ofereceram estimativas mais consistentes comparados à regressão logística. Os modelos de Cox/Poisson com variância robusta apresentaram estimativas próximas comparadas às da estratificação de Mantel-Haenszel para as co-variáveis mais prevalentes, enquanto o log-binomial apresentou estimativas próximas para as co-variáveis menos prevalentes. O modelo log-binomial apresentou intervalos de confiança de menor amplitude e nível descritivo mais conservador.

Recentes trabalhos têm enfatizado que já não há justificativa para a utilização da razão de chances (RC), como aproximação do risco relativo (RR) ou razão de prevalências (RP). A principal motivação é se evitar interpretações equivocadas da RC como RR ou RP, uma vez que vários estudos demonstraram que a RC não é uma boa aproximação para estas medidas quando o desfecho é comum (>10%). Para desfechos multinomiais é usual utilizar a Regressão Logística Multinomial. Neste contexto, porém, não há estudos demonstrando o impacto da aproximação da RC, obtida pela mesma, nas estimativas de RR ou RP. Objetivo: apresentar e discutir métodos alternativos à regressão logística multinomial, baseados na regressão de Poisson e no modelo log-binomial, para estimar RR ou RP. Metodologia: comparar as abordagens através de um estudo de simulação em diversos cenários. Resultados: Assim como no caso do desfecho binário, os modelos log-binomial e regressão de Poisson com variância robusta apresentaram estimativas mais precisas e acuradas para o RR ou RP. Conclusão: Os resultados das simulações evidenciaram que as abordagens propostas no trabalho permitem estimar RR ou RP com relativa acurácia e precisão. A comparação entre as estimativas obtidas evidenciou que para desfechos multinomiais RC não deve ser utilizada como aproximação do RR ou RP, pois podem levar a conclusões incorretas.