Modelo de Cox para eventos cardiovasculares recorrentes em pacientes sob diálise com covariáveis medidas no tempo

Abstract

The aim is to evaluate the effect of the covariates measured over time for the occurrence of the (stroke) cardiovascular events recurring in patients under dialysis, consisting of 145 hemodialysis patients from the clinics hospital of the Medicine College, UNESP – Botucatu, SP, starting in 2008. The covariates considered in this study were clinical, nutritional, laboratory and dialysis. As the data treat the recurring events of the same type, the marginal modeling employing, in particular, the models AG (Andersen and Gill, 1982) and PWP (PRENTICE et al., 1981). The covariates were considered significant at 10% in the two models, using the selection criteria Collett (1994). It also presented the risk ratio of patients in relation to each covariate in both models and the AKAIKE information criteria (AIC). For the AG model the result of AIC was 499.9 and in the PWP model it was 425.68. All the results obtained in the R software. From the results, the PWP model was chosen because it had value lowest of the AIC and by the residuals analysis it showed good fit to the data. This study showed the importance of the marginal modeling as a way to model recurring events of the same type, and the utilization of the models mentioned in data which necessarily follow an order.

Este estudo foi realizado com o objetivo de avaliar o efeito das covariáveis medidas no tempo até a ocorrência dos eventos cardiovasculares (acidentes vasculares cerebrais) recorrentes em pacientes sob diálise, consistindo de 145 pacientes em tratamento dialítico do hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da UNESP – Campus de Botucatu, SP, com início no ano de 2008. As covariáveis consideradas neste estudo foram variáveis clínicas, nutricionais, laboratoriais e dialíticas. Como os dados tratam de eventos recorrentes do mesmo tipo foi utilizada a modelagem marginal, em especial, os modelos AG (Andersen e Gill, 1982) e PWP (PRENTICE et al., 1981). Foram consideradas nos dois modelos as covariáveis significativas ao nível de 10%, utilizando o critério de seleção de Collett (1994). Foi apresentada também a razão de risco dos pacientes em relação a cada covariável em ambos os modelos e o critério de AKAIKE (AIC). Para o modelo AG o AIC resultou no valor de 499,9 e para o modelo PWP no valor de 425,68, sendo todos os resultados obtidos no software estatístico R. A partir dos resultados optou-se pelo modelo PWP, pois teve menor valor do AIC e pela análise de resíduos mostrou-se ajustar bem aos dados. Este estudo apontou a importância da modelagem marginal como uma forma de modelar eventos recorrentes do mesmo tipo e a utilização dos modelos mencionados em dados que seguem necessariamente uma ordem.