Dissertation
Métodos e interpretação de modelos estatísticos de análise de medidas repetidas: uma aplicação a ensaio clínico
Fecha
2012Registro en:
QUEIROZ, Gabriela de. Métodos e interpretação de modelos estatísticos de análise de medidas repetidas: uma aplicação a ensaio clínico. 2012. 132 f. Dissertação (Mestrado em Epidemiologia em Saúde Pública) - Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, 2012.
Autor
Queiroz, Gabriela de
Institución
Resumen
Introdução: Estudos longitudinais são aqueles nos quais as variáveis são medidas
repetidamente, ou seja, em diferentes momentos para o mesmo indivíduo. Em estudos longitudinais
as observações de um indivíduo geralmente não são independentes entre si, e por isso é necessário o
uso de técnicas estatísticas que considerem o fato de que medidas repetidas do mesmo indivíduo são
correlacionadas. Além disso, em estudos de coorte, esses dados geralmente são desbalanceados
(medidas obtidas em momentos diferentes nos pacientes e/ou número diferente de medidas repetidas
por paciente) ou tem observações faltantes.
Objetivo: Apresentar técnicas de análise exploratória de dados aplicadas a medidas repetidas
e ajustar modelos utilizando a metodologia de modelos de efeitos mistos.
Dados: Os dados referem-se a um ensaio clínico randomizado do uso de orlistat em pacientes
hipertensos em coorte acompanhada no Hospital Universitário Clementino Fraga Filho no ano de
2000.
Métodos: Fora aplicados métodos gráficos de análise exploratória específicos para dados
longitudinais e modelos de efeitos mistos, tendo como variáveis resposta o peso e e a proporção de
peso perdido.
Resultados: Os resultados encontrados não foram diferentes do apresentado no estudo
original onde observou-se uma redução de peso em ambos os grupos. Porém, no presente estudo,
verificou-se uma perda de peso significativa entre os pacientes que utilizaram o medicamento ainda
que esta perda não seja expressiva. É importante ressaltar que os dados deste estudo apresentavam
problemas comuns - desbalanceamento e perdas de seguimento - o que são complicantes adicionais
para a análise de dados longitudinais.
Discussão: A incorporação de modelos de efeitos mistos faz jus à qualidade e custo de
estudos longitudinais. Além disso, a dependência entre as medidas repetidas, o uso de dados
desbalanceados e as observações faltantes, tornam necessário o uso de um tipo de modelo capaz de
lidar com essas características.