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RESUMO Objetivo: Determinar a prevalência e os fatores de risco para conhecimento insuficiente sobre valores de p entre médicos e terapeutas respiratórios atuantes em terapia intensiva na Argentina. Métodos: Levantamento transversal on-line com 25 questões relativas às características dos participantes, autopercepção e conhecimento sobre valores de p (teoria e prática). Realizaram-se análises de estatística descritiva e regressão logística multivariada. Resultados: Analisaram-se 376 participantes. Não tinham conhecimento a respeito dos valores de p 237 participantes (63,1%). Segundo análise de regressão logística multivariada, falta de treinamento em metodologia científica (RC ajustadas 2,50; IC95% 1,37 - 4,53; p = 0,003) e a quantidade de leitura (< 6 artigos científicos por ano; RC ajustadas 3,27; IC95% 1,67 - 6,40; p = 0,001) foram identificados como independentemente associados com a falta de conhecimento sobre valores de p por parte dos participantes. Conclusão: A prevalência de conhecimento insuficiente com relação a valores de p entre médicos e terapeutas respiratórios na Argentina foi de 63%. Falta de treinamento em metodologia científica e quantidade de leitura (< 6 artigos científicos por ano) foram identificados como independentemente associados com a falta de conhecimento sobre valores de p por parte dos participantes. ABSTRACT Objective: To determine the prevalence of and risk factors for insufficient knowledge related to p-values among critical care physicians and respiratory therapists in Argentina. Methods: This cross-sectional online survey contained 25 questions about respondents’ characteristics, self-perception and p-value knowledge (theory and practice). Descriptive and multivariable logistic regression analyses were conducted. Results: Three hundred seventy-six respondents were analyzed. Two hundred thirty-seven respondents (63.1%) did not know about p-values. According to the multivariable logistic regression analysis, a lack of training on scientific research methodology (adjusted OR 2.50; 95%CI 1.37 - 4.53; p = 0.003) and the amount of reading (< 6 scientific articles per year; adjusted OR 3.27; 95%CI 1.67 - 6.40; p = 0.001) were found to be independently associated with the respondents’ lack of p-value knowledge. Conclusion: The prevalence of insufficient knowledge regarding p-values among critical care physicians and respiratory therapists in Argentina was 63%. A lack of training on scientific research methodology and the amount of reading (< 6 scientific articles per year) were found to be independently associated with the respondents’ lack of p-value knowledge.

To determine the prevalence of and risk factors for insufficient knowledge related to p-values among critical care physicians and respiratory therapists in Argentina.This cross-sectional online survey contained 25 questions about respondents' characteristics, self-perception and p-value knowledge (theory and practice). Descriptive and multivariable logistic regression analyses were conducted.Three hundred seventy-six respondents were analyzed. Two hundred thirty-seven respondents (63.1%) did not know about p-values. According to the multivariable logistic regression analysis, a lack of training on scientific research methodology (adjusted OR 2.50; 95%CI 1.37 - 4.53; p = 0.003) and the amount of reading (6 scientific articles per year; adjusted OR 3.27; 95%CI 1.67 - 6.40; p = 0.001) were found to be independently associated with the respondents' lack of p-value knowledge.The prevalence of insufficient knowledge regarding p-values among critical care physicians and respiratory therapists in Argentina was 63%. A lack of training on scientific research methodology and the amount of reading (6 scientific articles per year) were found to be independently associated with the respondents' lack of p-value knowledge.Determinar a prevalência e os fatores de risco para conhecimento insuficiente sobre valores de p entre médicos e terapeutas respiratórios atuantes em terapia intensiva na Argentina.Levantamento transversal on-line com 25 questões relativas às características dos participantes, autopercepção e conhecimento sobre valores de p (teoria e prática). Realizaram-se análises de estatística descritiva e regressão logística multivariada.Analisaram-se 376 participantes. Não tinham conhecimento a respeito dos valores de p 237 participantes (63,1%). Segundo análise de regressão logística multivariada, falta de treinamento em metodologia científica (RC ajustadas 2,50; IC95% 1,37 - 4,53; p = 0,003) e a quantidade de leitura (6 artigos científicos por ano; RC ajustadas 3,27; IC95% 1,67 - 6,40; p = 0,001) foram identificados como independentemente associados com a falta de conhecimento sobre valores de p por parte dos participantes.A prevalência de conhecimento insuficiente com relação a valores de p entre médicos e terapeutas respiratórios na Argentina foi de 63%. Falta de treinamento em metodologia científica e quantidade de leitura (6 artigos científicos por ano) foram identificados como independentemente associados com a falta de conhecimento sobre valores de p por parte dos participantes.

The impact caused by the Covid-19 pandemic provided the integration of technologies and the search for new solutions to mitigate the effect of the crisis on health. The insertion of Artificial Intelligence in the systems used in Primary Care is an ally in the fight against the pandemic. This study aims to present a decision model based on Artificial Neural Networks - Multilayer Perceptron, on the architecture and data on the e-SUS platform for classifying cases of severe acute respiratory syndromes caused by Covid-19, in the municipality of Cabedelo in the state from Paraíba. The solution was developed using the Citizen's Electronic Medical Record database and the Simplified Data Collection of Primary Health Care in the municipality of Cabedelo. A database of 82,827 attendance records for the year 2020 was considered, and a sample of 1,287 SARS cases was collected. The decision model proposed in this thesis was the result of the adjustments of a multilayer neural network model, with three layers and 33 input variables with an array composed of 8, 8 and 2 neurons respectively. The topology generated by this method resulted in an Overall Test Accuracy of 99.87%. This algorithm based on RNA-MLP, integrated with e-SUS, using data from the PEC e-SUS APS, for the classification of SARS cases, allows the insertion of technologies with artificial intelligence in the health management and surveillance system to combat to the SARS. Pró-Reitoria de Pós-graduação da UFPB (PRPG/UFPB) O impacto causado pela pandemia do Covid-19 proporcionou a integração de tecnologias e a busca de novas soluções para mitigar o efeito da crise na saúde. A inserção da Inteligência Artificial nos sistemas utilizados na Atenção Primária é um aliado no combate à pandemia. Este estudo tem como objetivo apresentar um modelo de decisão baseado em Redes Neurais Artificiais - Multilayer Perceptron, sobre a arquitetura e dados na plataforma e-SUS para classificação dos casos de síndromes respiratórias agudas graves causadas pelo Covid-19, no município de Cabedelo no Estado da Paraíba. A solução foi desenvolvida utilizando a base de dados do Prontuário Eletrônico do Cidadão e das fichas da Coleta de Dados Simplificada da Atenção Primária à Saúde do município de Cabedelo. Foi considerando uma base de dados de 82.827 registro de atendimentos do ano de 2020 e foi coletado uma amostra de 1.287 casos de SRAG. O modelo de decisão proposto nesta tese foi resultado dos ajustes de um modelo de rede neural multicamada, com três camadas e 33 variáveis de entrada com um arranjo de composto por 8, 8 e 2 neurônios respectivamente. A topologia gerada por esse método resultou em uma Acurácia Global do Teste de 99,87%. Esse algoritmo baseado em RNAMLP, integrado ao e-SUS, utilizando os dados do PEC e-SUS APS, para a classificação dos casos de SRAG, possibilita a inserção de tecnologias com inteligência artificial no sistema de gestão e vigilância em saúde para combate ao SRAG.

Introduction: colon and rectal cancer (CCR) comprises malignant large intestinal and anorectal tumors and is the third death neoplasm in the world.Objectives: To evaluate information on patients undergoing colectomy and rectosigmoidectomy by CCR at the University Hospital of Rio Grande do Sul in five years.Material and methods: cross-sectional, descriptive study with data from medical records.Results: 224 colectomy and rectosygmoidectomy surgeries were performed in patients with RCC, the majority (52.7%) being female. The mean age of the patients was 63.2 years. The majority (89.3%) had adenocarcinoma, 64.3% of which were affected in rectosygmoid and 24.6% in the right colon. Rectosygmoidectomy was performed in 63.8% of the patients. Regarding the self-declared times of symptoms, from diagnosis to surgical treatment, from hospital stay and from diagnosis to staging related treatment, there was no improvement in the rates of service; on the contrary, the time between diagnosis and surgery and from hospital stay to surgery increased. As for staging, 42.4% were classified as staging III or IV.Conclusions: RCC is a pathology with a potential cure rate, provided that early diagnosis occurs. In this study the staging and times evaluated are of concern and need to be evaluated. Introdução: o câncer de cólon e reto (CCR) compreende os tumores malignos do intestino grosso e anorretal sendo a terceira neoplasia com mortes no mundo.Objetivos: avaliar informações sobre pacientes submetidos à colectomia e retossigmoidectomia por CCR em Hospital Universitário do Rio Grande do Sul em cinco anos. Materiais e métodos: estudo transversal, descritivo com dados de prontuários.Resultados: foram realizadas 224 cirurgias de colectomia e retossigmoidectomia em pacientes portadores de CCR, sendo a maioria (52,7%) do sexo feminino. A média de idade dos pacientes foi de 63,2 anos. A maioria (89,3%) tinham adenocarcinoma sendo 64,3% acometidos no retossigmoide e 24,6% no cólon direito. A retossigmoidectomia foi realizada em 63,8% dos pacientes. Com relação aos tempos autodeclarado dos sintomas, do diagnóstico ao tratamento cirúrgico, de internação hospitalar e do diagnóstico ao tratamento relacionado ao estadiamento não houve melhora nos índices do serviço, pelo contrário, o tempo entre o diagnóstico e a cirurgia e de internação até a cirurgia aumentaram. Quanto ao estadiamento 42,4% foram classificados em estadiamento III ou IV.Conclusões: o CCR é uma patologia com potencial índice de cura, desde que ocorra diagnóstico precoce. Neste estudo o estadiamento e os tempos avaliados são preocupantes e necessitam ser avaliados.

Asthma is a chronic inflammatory disease that represents the fourth largest cause of hospitalization in Brazil. For this reason, the present work seeks to describe the distribution of asthma hospitalizations in Brazil and their temporal trend between 2008 and 2018. For this purpose, asthma hospitalization data were collected in Brazil between 2008-2018 extracted from DATASUS. The Joinpoint software was then used to analyze trends. A total of 1,567,952 asthma hospitalizations were reported, with a significant downward trend in both genders, all regions and age groups. There was a predominance of cases in the Northeast region and in children and adolescents. The decrease in asthma hospitalizations in Brazil may probably be related to improvements in access to health services, such as the free distribution of drugs for the treatment of the disease. The data showed that asthma hospitalizations have been decreasing, being more prevalent in children and adolescents and residents of the Northeast region. It is hoped that this data can help in health planning and resource allocation. A asma é uma doença inflamatória crônica que representa a quarta maior causa de hospitalização no Brasil. Por isso, o presente trabalho busca descrever a distribuição das internações por asma no Brasil e sua tendência temporal entre 2008 e 2018. Para tal, foram coletados dados de internação por asma no Brasil entre 2008-2018 extraídos do DATASUS. Em seguida, para análise das tendências utilizou-se o software Joinpoint. Foram notificadas 1.567.952 internações por asma, com tendência decrescente significativa em ambos os sexos, todas as regiões e faixas etárias. Houve predominância de casos na região Nordeste e em crianças e adolescentes. Provavelmente, a diminuição das internações por asma no Brasil pode estar relacionada a melhorias no acesso aos serviços de saúde, como a distribuição gratuita de medicamentos para o tratamento da doença. Os dados demonstraram que internações por asma vêm decrescendo, sendo mais prevalentes em crianças e adolescente e residentes na região Nordeste. Espera-se que esses dados possam ajudar no planejamento e na alocação de recursos em saúde.

Orientadores: Sergio Roberto Peres Line, Manuel Alexander Jara Espejo Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Odontologia de Piracicaba Resumo: A falta de confiança nas descobertas científicas de estudos clínicos e biomédicos tem sido objeto de crescente preocupação, e os debates constantes acerca das limitações, má utilização e interpretação de teste de significância da hipótese nula tem sido um dos seus principais alvos. De fato, os testes de hipóteses e o p-valor não devem ser interpretados isoladamente. Portanto, este trabalho objetiva quantificar o uso de análises de tamanho de efeito ou intervalo de confiança - também chamados neste trabalho de testes complementares - em pesquisas clínicas e biomédicas recentemente publicadas em estudos de diversas áreas da saúde com o objetivo de se reafirmar a importância da implementação desses testes, estabelecer o seu padrão de uso e possibilitar o conhecimento e as abordagens adequadas frente a esse padrão. Para essa análise, realizou-se a busca de estudos publicados em periódicos acadêmicos usando termos que representam cinco áreas de pesquisa ("brain", "liver", "heart", "dental" e "covid-19") na base de dados ProQuest entre os anos de 2019 e 2020. Mostramos que a utilização de análises de tamanho de efeito e intervalo de confiança apresentam baixa frequência e que a menor parcela dentre todos os artigos publicados por área utiliza essas análises em conjunto com o teste de hipóteses para comparação de dois grupos. A maior frequência de uso de testes estatísticos complementares ocorreu entre os artigos que utilizaram teste de hipótese estatística para comparação de duas amostras. Os artigos com o termo "covid-19" apresentaram a menor taxa de utilização de testes estatísticos complementares quando todos os artigos foram analisados, mas apresentaram a maior taxa dentre os artigos que utilizaram teste de hipóteses para comparação de duas amostras. Os resultados deste trabalho evidenciam a importância de implementar o teste de hipóteses para comparação de dois grupos com análises de tamanho de efeito e intervalo de confiança, além de reforçar a necessidade de medidas coordenadas entre os professores de estatística, editores e revisores de periódicos científicos e instituições de fiscalização a fim de se estimular e exigir o relato desses testes complementares. A utilização dessas análises em conjunto com medidas de compartilhamento de dados e relatórios completos pode tornar as descobertas científicas mais reproduzíveis, replicáveis e compreensíveis e permitir efeitos benéficos aos pacientes pela prática biomédica baseada em evidências Abstract: The lack of confidence in the scientific findings of clinical and biomedical studies has been the subject of growing concern and the constant debates about the limitations, misuse, and interpretation of null hypothesis significance testing has been one of its main targets. Hypothesis tests and the p-value should not be interpreted in isolation. Therefore, this work aims to quantify the use of effect size or confidence interval analyses - also called complementary tests in this work - in clinical and biomedical research recently published in studies in several areas of health to reaffirm the importance of implementation of these tests, establish their usage pattern and to enable knowledge and appropriate approaches to this pattern. For this analysis, we searched for studies published in academic journals using terms representing five areas of research ("brain", "liver", "heart", "dental" and "covid-19") in the ProQuest database between the years 2019 and 2020. We show that the use of effect size and confidence interval analysis has a low frequency and that the smallest portion of all articles published by area uses these analyzes in conjunction with the hypothesis test to compare two groups. The highest frequency of use of complementary statistical tests occurred among articles that used a statistical hypothesis test to compare two samples. Articles with the term "covid-19" had the lowest rate of use of complementary statistical tests when all articles were analyzed but had the highest rate among articles that used a hypothesis test to compare two samples. The results of this work show the importance of implementing the hypothesis test to compare two groups with effect size and confidence interval analyses, in addition to reinforcing the need for coordinated measures between statistics professors, editors and scientific journal reviewers, and inspection institutions, to encourage and demand the reporting of these complimentary tests. The use of these analyzes in conjunction with data sharing measures and comprehensive reporting can make scientific findings more reproducible, replicable, and understandable and enable beneficial effects to patients through evidence-based biomedical practice Mestrado Histologia e Embriologia Mestra em Biologia Buco-Dental CAPES 88887513474/2020-00

Made available in DSpace on 2022-04-29T08:46:11Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2021-12-01 BACKGROUND: The devastating Coronavirus disease (COVID-19) pandemic is associated with a high prothrombotic state. It is unclear if the coagulation abnormalities occur because of the direct effect of SARS-CoV-2 or indirectly by the cytokine storm and endothelial damage or by a combination of mechanisms. There is a clear indication of in-hospital pharmacological thromboprophylaxis for every patient with COVID-19 after bleed risk assessment. However, there is much debate regarding the best dosage regimen, and there is no consensus on the role of extended thromboprophylaxis. DESIGN: This study aims to evaluate the safety and efficacy of rivaroxaban 10 mg once daily for 35 ± 4 days versus no intervention after hospital discharge in COVID-19 patients who were at increased risk for VTE and have received standard parenteral VTE prophylaxis during hospitalization. The composite efficacy endpoint is a combination of symptomatic VTE, VTE-related death, VTE detected by bilateral lower limbs venous duplex scan and computed tomography pulmonary angiogram on day 35 ± 4 posthospital discharge and symptomatic arterial thromboembolism (myocardial infarction, nonhemorrhagic stroke, major adverse limb events, and cardiovascular death) up to day 35 ± 4 posthospital discharge. The key safety outcome is the incidence of major bleeding according to ISTH criteria. SUMMARY: The MICHELLE trial is expected to provide high-quality evidence around the role of extended thromboprophylaxis in COVID-19 and will help guide medical decisions in clinical practice.1. Science Valley Research Institute, Santo André, São Paulo, Brazil; Hospital e Maternidade Christóvão da Gama, Grupo Leforte, Santo André, São Paulo, Brazil Science Valley Research Institute Interdisciplinary Medicine in Cardiology Unit Heart Institute (InCor)- University of São Paulo Medical School Universidade Estadual Paulista (UNESP) Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto São Paulo University Medical School (USP) Irmandade da Santa Casa da Misericórdia de Santos Hospital Ana Neri Hospital Municipal de Barueri São Paulo State Public Women's Health Reference Center Hospital Israelita Albert Einstein Heart Institute (InCor)- University of São Paulo Medical School Institute of Teaching and Research Hapvida CE Hospital Nossa Senhora das Graças Department of Statistics Institute of Mathematics and Statistics University of Sao Paulo Northshore University Health System Zucker School of Medicine at Hofstra/Northwell and the Feinstein Institutes for Medical Research, Manhasset, NY Duke Clinical Research Institute Duke University School of Medicine Universidade Estadual Paulista (UNESP)

Introdução:O fisioterapeuta deve utilizar em sua rotina instrumentos de avaliação para monitorar a evolução do quadro clínico do paciente e tomar a decisão sobre a alta clínica. É no estágio supervisionado que o acadêmico de fisioterapia tem a oportunidade de desenvolve essas habilidades e as formas de mensurar as mudanças resultantes do tratamento devem ser aprendidas.Objetivos:elaborar um material educativo, em forma de manual, contendo os valores da mínima diferença clinicamente importante (MDCI) dos testes mais comumente utilizados na fisioterapia musculoesquelética para facilitar a aprendizagem.Métodos: A presente pesquisa foi realizada em 2 etapas. Inicialmente, foi realizada a revisão narrativa com estudos pesquisados nas bases de dados PubMed, Scielo, PEDro e Google Scholar. Na sequência, foi realizada a proposta de um manual contendo os instrumentos de avaliação e os valores de MDCI, com o objetivo de servir como ferramenta facilitadora para que acadêmicos de fisioterapia possam utilizar os conceitos da MDIC na rotina dos estágios.Resultados:A MDCI de 16 instrumentos de avaliação, com boa a excelente confiabilidade, foi identificada e permitiu a elaboração do manual. Os instrumentos avaliam a força muscular, dor, funcionalidade de membros superiores, membros inferiores e capacidade funcional.Conclusão:O conhecimento da MCID é muito importante para a formação do fisioterapeuta, e o material proposto poderá favorecer o aprendizado e promover a implementação na prática. É sugerido que estudos investigando a opinião de acadêmicos sobre materiais educativos como o proposto aqui sejam realizados.

Orientador: Hildete Prisco Pinheiro Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica Resumo: Variacao genetica no nivel de nucleotideo e uma fonte poderosa de informacao para o estudo da evolucao de uma populacao. Importantes aspectos da evolucao de populacoes naturais tem sido investigados utilizando sequencias de nucleotideos. A quantidade ? = 4N?, em que N e o tamanho efetivo da populacao e ? e a taxa de mutacao por sequencia (gene, locus) por geracao, e um parametro essencial porque determina o grau de polimorfismo em um locus. O sucesso da inferencia sobre a evolucao de uma populacao e medido pela acuracia da estimacao deste parametro. Esta dissertacao de mestrado apresenta diversos metodos de estimacao do parametro ?, bem como uma comparacao entre eles atraves de simulacoes e aplicacoes a dados reais. Utilizando informacoes filogeneticas de amostras de sequencias de DNA, constr'oi-se um modelo linear onde o coeficiente da variavel independente e a estimativa do parametro ?. Verificou-se que utilizando informacoes filogeneticas dos dados obtem-se estimadores bem mais eficientes Abstract: Genetic variation at the nucleotide level is a powerful source of information for studying the evolution of a population. Important aspects of the evolution of a population have been investigated by using nucleotide sequences. The quantity ? = 4N?, where N is the effective size of the population and ? is the mutation rate per sequence (gene, locus) per generation, is an essential parameter because it determines the degree of polymorphism at the locus. The degree of success in our inference about the evolution of a population is measured to some extent by the accuracy of estimation of this essential parameter. This work presents some methods of estimation of this parameter, comparisons between the different methods through computational simulations and applications to real data. The evolution of a species can be seen through a phylogenetic tree and a linear model can be constructed by using the phylogenetic information to estimate ?. It has been verified that the use of such information leads us to more accurate estimators of ? Mestrado Estatística Mestre em Estatística

Orientador: Aluisio de Souza Pinheiro Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica Resumo: A análise de dados de expressão gênica tem sido de grande importância nas mais variadas áreas do desenvolvimento humano, como agricultura, melhoramento animal e medicina. Apesar dos avanços na área de estatística genética, a análise desse tipo de dados pode ser complexa e de difícil execução. Os investimentos já feitos nos últimos anos em pesquisa laboratorial podem levar a resultados concretos (melhoramento genético, vacinas genéticas, patentes) em pouco tempo, sob a correta interpretação dos resultados. Como a análise é feita em milhares de genes, existem problemas de comparações múltiplas, excedendo substancialmente o valor nominal de cada teste. Atualmente, em biologia, o problema de testes múltiplos se tornou uma norma, e não uma excessão. Assim, soluções sugeridas englobam o controle da taxas de erro, como o FDR (False discovery rate). O estudo da distribuição empírica dos p-valores, obtidos através dos testes estatísticos, pode ser realizado sob um modelo de mistura finita de distribuições beta. Sugere-se a utilização da distribuição beta generalizada com três parâmetros, mais flexível que a beta padrão. Faz-se um estudo da estimação paramétrica e semi-paramétrica no modelo proposto. São feitos estudos de simulação e aplicação a dados reais Abstract: The analysis of gene expression data has been of great importance in many fields of human knowledge, as agriculture, animal breeding, and medicine. Despite the continuous progress of statsitical genetics, the analysis of such data can be complex and of difficult evaluation. The investments done in the last years in laboratorial research can lead to important results in short time under the correct interpretation of data. As the analysis are done under a huge amount of data, multiple comparison problems are present, resulting in a redction of the nominal confidence of each test. Nowadays, in biologi and related fields, multiple testing problems has become a reality. Thus, among possible solutions is the control of error rates, such the FDR (False discovery rate). The estimation of the p-values distribution, obtained through statistical tests, can be evaluated by a finite mixture model of beta distributions. The use of generalized beta distribution with three parameters, a more frexible distribution, is sugested. The parametric and semi-parametric estimations are studied over the proposed model. Simulations and a application to real data are considered. Mestrado Mestre em Estatística

Orientador: Nancy Lopes Garcia Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica Resumo: O objetivo desta dissertação foi verificar a consistência e a normalidade assintótica dos estimadores da variância dos efeitos aleatórios (fragilidade), assumindo três diferentes distribuições paramétricas para a fragilidade, gama, lognormal e normal. É de grande interesse verificar a consistência do estimador da variância da fragilidade, pois sendo ele consistente é possível testar se a população estudada é homogênea ou não. Através das simulações realizadas, verificamos que o estimador da variância da fragilidade é sensível quanto a escolha da distribuição da fragilidade. Para o caso da fragilidade assumir a distribuição gama o estimador se mostrou consistente e assintoticamente normal, mas para as distribuições lognormal e normal ele não foi consistente. Foi também verificado a estimação da função risco acumulada, mesmo sendo os estimadores da variância da fragilidade viciados, e podemos observar que a sua estimação foi comprometida com relação as distribuições assumidas para a fragilidade Abstract: The goat of this work is to verify the consistency and asymptotic normality of one estimator suggested in the literature regarding the variance of the random effect (frailty), assuming that the distribution of the frailty follows one of the three models: gamma, lognormal and normal. It is of great interest to verify consistency and asymptotic normality of an estimator since these are the properties we would need if we were interested in testing whether the population is homogeneous or not. Through the simulation results we verify that the estimator of the variance of the random effect is very sensitive to the choice of the distribution. If the frailty is gamma-distributed, the estimator is consistent and asymptotically normal, however for the lognormal distribution it underestimate the variance and under the normal model it overestimate the variance. Moreover, we verify that the estimation of the cumulative risk function is not good for all the models Mestrado Mestre em Estatística

Orientador: Cicilia Yuko Wada Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica Mestrado Mestre em Estatística

Dando continuidade aos artigos da série “Perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem”, que tem como objetivo responder e sugerir referências para o melhor entendimento das principais dúvidas dos pesquisadores do Hospital de Clínicas de Porto Alegre sobre estatística, este segundo artigo se propõe a responder às principais dúvidas levantadas sobre Teste de Hipóteses. São discutidas questões referentes à metodologia de um teste de hipóteses na concepção clássica de Inferência Estatística, bem como tamanho de efeito, tipos de erros, valor de p e poder. Os conceitos são abordados numa linguagem acessível ao público leigo e diversas referências são sugeridas para os curiosos em relação ao tema. Continuing the series of articles “Questions you have always wanted to ask, but never had the courage to”, which aims to answer the most common questions of researchers at Hospital de Clínicas de Porto Alegre regarding statistics and to suggest references for a better understanding, this second article addresses the topic of hypothesis testing. The hypothesis testing method is discussed from a classical conception of statistical inference, including effect size, type of errors, p-value and power. The concepts are explained in plain language for lay readers and several references are suggested for those curious about the topic.

Introduction: The efficiency of clinical procedures is based on practical and theoretical knowledge. Countless daily information is available to the orthodontist, but it is up to this professional to know how to select what really has an impact on clinical practice. Evidence-based orthodontics ends up requiring the clinician to know the basics of biostatistics to understand the results of scientific publications. Such concepts are also important for researchers, for correct data planning and analysis. Objective: This article aims to present, in a clear way, some essential concepts of biostatistics that assist the clinical orthodontist in understanding scientific research, for an evidence-based clinical practice. In addition, an updated version of the tutorial to assist in choosing the appropriate statistical test will be presented. This PowerPoint® tool can be used to assist the user in finding answers to common questions about biostatistics, such as the most appropriate statistical test for comparing groups, choosing graphs, performing correlations and regressions, analyzing casual, random or systematic errors. Conclusion: Researchers and clinicians must acquire or recall essential concepts to understand and apply an appropriate statistical analysis. It is important that journal readers and reviewers can identify when statistical analyzes are being inappropriately used. RESUMO Introdução: A eficiência dos procedimentos clínicos é baseada em conhecimentos práticos e teóricos. Inúmeras informações diárias estão ao alcance do ortodontista; porém cabe a esse profissional saber selecionar o que realmente tem impacto na prática clínica. A Ortodontia baseada em evidências acaba exigindo que o clínico conheça os fundamentos da bioestatística para compreender os resultados das publicações científicas. Tais conceitos também são importantes aos pesquisadores para um correto planejamento e análise dos dados. Objetivo: O presente artigo tem como objetivo apresentar, de forma clara, alguns conceitos essenciais da bioestatística que auxiliem o ortodontista clínico na compreensão da pesquisa científica para uma prática clínica baseada em evidências. Além disso, será apresentada uma versão atualizada do tutorial para auxílio na escolha do teste estatístico adequado. Essa ferramenta em PowerPoint® pode ser empregada para auxiliar o usuário a encontrar respostas para dúvidas comuns sobre bioestatística, como o teste estatístico mais adequado para comparar grupos, escolha de gráficos, realizar correlações e regressões, análises de sobrevivência e dos erros aleatório e sistemático. Conclusão: Pesquisadores e clínicos devem adquirir ou relembrar conceitos essenciais para compreender e aplicar uma análise estatística apropriada. É importante que os leitores e revisores de periódicos possam identificar quando análises estatísticas estão sendo utilizadas de forma inadequada.

Orientador: Benilton de Sá Carvalho Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: A tecnologia de sequenciamento massivo de DNA e RNA permitiu desenvolvimentos significativos na área de biomédicas, culminando, neste momento, na implementação da medicina de precisão, em que informações moleculares do paciente são levadas em consideração para a tomada de decisão no curso de tratamento. Em geral, o sequenciamento de DNA ou RNA é realizado a partir de uma amostra do tipo bulk, em que o material molecular de várias células é combinado para a realização das análises de interesse. Com o avanço tecnológico mais recente, tornou-se possível o sequenciamento do material genético no nível das células, permitindo a análise de fenótipos de interesse, como doenças diversas, numa resolução ainda mais granular que aquela oferecida por amostras do tipo bulk. Especificamente, a tecnologia de single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) permite criar perfis de expressão na resolução da célula. A vasta quantidade de dados produzida por experimentos de scRNA-seq e as hipóteses de pesquisa que os motivam exigem um tratamento computacional e estatístico eficiente. Nesse sentido, o objetivo dessa pesquisa foi estudar as técnicas utilizadas para análise dos dados em experimentos scRNA-seq, que incluem (i) métodos para pré-processamento, (ii) processamento da matriz de contagem e (iii) métodos estatísticos para análise dos dados. Além disso, motivado por um conjunto de dados de células do tecido BALF de pacientes com COVID-19, um estudo de simulação foi conduzido considerando as características particulares dos dados para comparar diferentes abordagens para análise de expressão diferencial que incorporam a origem da célula. Por fim, o fluxo usual de análise discutido no trabalho foi empregado para analisar o conjunto de dados de células BALF, caracterizando grupos de células e comparando os níveis de expressão gênica dos indivíduos sob diferentes condições experimentais Abstract: High-throughput sequencing technology allowed significant developments in the biomedical area, culminating, at this moment, in the implementation of precision medicine, where the patient's molecular information is taken into consideration for decision making in the treatment course. In general, the DNA or RNA sequencing is performed from bulk sample, where the molecular material of several cells is combined to perform the analysis of interested. Especially, the technology of single cell RNA sequencing (scRNA-seq) enables high-throughput transcriptome profiling at the resolution of single cells. The vast amount of data produced by scRNA-seq experiments and the research hypotheses that motivate them require efficient computational and statistical treatment. Hence, the goal of this research was to study the techniques used for data analysis in scRNA-seq, which include (i) methods for pre-processing raw data, (ii) data processing of counting matrix and (iii) statistical methods for data analysis. In addition, motivated by a data set of cells from bronchoalveolar lavage fluid (BALF) tissue from patients with COVID-19, a simulation study was conducted, considering the particularities of the data, to compare different approaches for differential expression analysis that incorporate the cell's origin. Finally, the usual workflow discussed in the research was adopted to analyze the BALF cells data set by characterizing groups of cells and comparing the expression genes levels of individuals under different experimental conditions Mestrado Estatística Mestre em Estatística CNPQ 132278/2019-7

Dissertação de mestrado em Bioinformatics, A curva ROC (Receiver operating characteristic) é uma ferramenta analítica eficaz para testes clínicos. A análise permite visualizar a variação de sensibilidade e especificidade para uma dada região de corte através de um simples, mas robusto gráfico bidimensional. Num contexto biológico, testes podem ser influenciados por múltiplas variáveis externas e como tal a análise ROC pode não ser a ideal ou gerar resultados incompletos. É então necessário saber que variáveis afetam determinado teste clínico de forma a determinar os melhores parâmetros para determinado teste ou até descartar determinada metodologia mediante a situação. O ajuste da curva ROC a covariáveis permite a normalização do efeito das mesmas ou diretamente ajustar a curva para os seus efeitos. Software direcionado ao ajuste da curva ROC é, infelizmente, escasso e muitas vezes difícil de manusear por utilizadores não especializados. Recentemente o pacote AROC foi lançando para R que disponibiliza vários recursos para estes ajustamentos, no entanto a dificuldade de utilização mantém-se. A combinação deste pacote com a estrutura Shiny, um pacote que permite o desenvolvimento de aplicações interativas, tem por objetivo a criação de um programa grátis e acessível que permita uma análise mais aprofundada disponível para todos os investigadores. RealROC foi capaz de replicar resultados de um caso de estudo que analisou a influência do sexo no sistema de pontuação CRIB e respetiva previsão de mortalidade, demonstrando a usabilidade e acessibilidade do programa que será disponibilizado online e potencialmente contribuir para novos desenvolvimentos na área., Receiver operating characteristic (ROC) curves are a powerful analytical tool for clinical tests. The analysis allows the visualization of varying sensitivity and specificity for a given threshold through a simple, yet robust, two-dimensional plot. In a biological framework, tests can be influenced by multiple external variables, as such, standard ROC analysis may not be suitable or may provide incomplete data. It is then necessary to know which variables influence clinical test results to determine optimal conditions for trials or even to disregard a given method of evaluation in certain contexts. Adjusting for covariates allows ROC analysis to normalize the effects of the variable in question or to directly adjust the curve for its effects. Unfortunately ROC software that is able to conduct such an adjustment is sparse and proven difficult to use for non technical users. Recently, the AROC package for R was released and provides a robust resource for such adjustments however with he same usability problems previously stated. By combining this package with the Shiny framework, an R package that allows the creation of interactive applications, we hope to provide an accessible and free software that allows this extra depth of analysis to be available for all researchers. RealROC was able to mimic the results of a case study analysing the affects of sex to the CRIB score and resulting mortality rates that proving its practicality and will be made available online and hopefully contribute to the advancement of software in this field.

Based on a decomposition of a $U$-statistic, Nobre, Singer and Silvapulle (In Beyond Parametrics in Interdisciplinary Research, Festschrift to P.K. Sen (2008) 197–210 Institute of Mathematical Statistics) proposed a test for the hypothesis that the within-treatment variance component in a one-way random effects model is null, specially useful when very mild assumptions are imposed on the underlying distributions. We consider a bootstrap version of that $U$-test and evaluate its performance via simulation studies in different scenarios. The bootstrap $U$-test has better statistical properties than the original test even in small samples. Furthermore, it is easy to implement and has a low computational cost. We consider two examples with unbalanced small sample datasets, for illustrative purposes.

Este artigo visa elucidar algumas dúvidas enfrentadas ou equívocos estatísticos cometidos por pesquisadores de diversas áreas. São explanados os temas: “tradução não é validação”, “análise fatorial exploratória ou confirmatória”, “nem todo estudo com dois grupos tem delineamento caso-controle”, “teste ou ajuste de Bonferroni”, “tamanho de amostra para teste de hipóteses e/ou para intervalo de confiança”, e “testes ou dados paramétricos”. A abordagem é realizada em uma linguagem acessível ao público leigo, utilizando exemplos e sugerindo referências para aprofundar o conhecimento. This article aims to answer some questions and elucidate statistical misconceptions of researchers from different fields. The following topics are addressed: “translation is not validation”, “exploratory or confirmatory factor analysis”, “not every study with two groups is a case-control study”, “Bonferroni test or adjustment”, “sample size for testing hypotheses and/or for confidence intervals”, and “parametric data or tests”. The topics are explained in lay terms, using examples and suggesting references to advance knowledge.

Each year, 4.3 million pregnant women are exposed to malaria risk in Latin America and the Caribbean. Plasmodium vivax causes 76% of the regional malaria burden and appears to be less affected than P. falciparum by current elimination efforts. This is in part due to the parasite's ability to stay dormant in the liver and originate relapses within months after a single mosquito inoculation. Primaquine (PQ) is routinely combined with chloroquine (CQ) or other schizontocidal drugs to supress P. vivax relapses and reduce the risk of late blood-stage recrudescences of parasites with low-grade CQ resistance. However, PQ is contraindicated for pregnant women, who remain at increased risk of repeated infections following CQ-only treatment. Here we apply a mathematical model to time-to-recurrence data from Juruá Valley, Brazil′s main malaria transmission hotspot, to quantify the extra burden of parasite recurrences attributable to PQ ineligibility in pregnant women. The model accounts for competing risks, since relapses and late recrudescences (that may be at least partially prevented by PQ) and new infections (that are not affected by PQ use) all contribute to recurrences. We compare recurrence rates observed after primary P. vivax infections in 158 pregnant women treated with CQ only and 316 P. vivax infections in non-pregnant control women, matched for age, date of infection, and place of residence, who were administered a standard CQ-PQ combination. We estimate that, once infected with P. vivax, 23% of the pregnant women have one or more vivax malaria recurrences over the next 12 weeks; 86% of these early P. vivax recurrences are attributable to relapses or late recrudescences, rather than new infections that could be prevented by reducing malaria exposure during pregnancy. Model simulations indicate that weekly CQ chemoprophylaxis extending over 4 to 12 weeks, starting after the first vivax malaria episode diagnosed in pregnancy, might reduce the risk of P. vivax recurrences over the next 12 months by 20% to 65%. We conclude that post-treatment CQ prophylaxis could be further explored as a measure to prevent vivax malaria recurrences in pregnancy and avert their adverse effects on maternal and neonatal health., Author summary Plasmodium vivax, a malaria parasite that can stay dormant in the liver and originate relapses within months after a single mosquito inoculation, causes 76% of the malaria burden in Latin America. Pregnant women are ineligible for primaquine (PQ), the only currently available drug that is able to prevent P. vivax relapses. Here we apply a mathematical model to real-life data from Brazil’s main malaria transmission hotspot and estimate that, once infected with P. vivax, 23% of the pregnant women will have one or more vivax malaria recurrences over the next 12 weeks. Significantly, 86% of these early P. vivax recurrences are attributable to relapses or late recrudescences, which could be prevented by PQ administration. Repeated vivax malaria infections during pregnancy are associated with adverse effects on maternal and neonatal health. We show that weekly CQ chemoprophylaxis extending over 4 to 12 weeks, starting after the first vivax malaria episode diagnosed in pregnancy, might reduce the risk of P. vivax recurrences over the next 12 months by 20% to 65%, and should be investigated as a measure to lower the burden of repeated vivax malaria during pregnancy.

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A análise estatística empregada foi baseada na construção de árvores de classificação, que encontrou o miR-21-5p, miR-133a-3p, miR-1287-3p e let-7g-3p estatisticamente significativos, e árvore de regressão para a sobrevivência dos pacientes, que encontrou o miR-887-3p, miR-1271-5p, miR-128-1-5p, miR-493-3p e miR-4999-5p estatisticamente significativos. Pulmonary adenocarcinoma is a worldwide public health problem and represents one of the biggest causes of cancer death in the world. MicroRNAs are strong regulators and have been proposed as biomarkers in several types of cancer. The objective of this research is to find possible microRNAs to improve the classification of tissues (normal or tumor) and patient survival. We used the database of the Atlas of Cancer Genome project (TCGA) for patients with pulmonary adenocarcinoma (LUAD). A statistical analysis employed was based on the construction of classification trees, which found miR-21-5p, miR-133a-3p, miR-1287-3p and let-7g-3p, with statistical classification, and regression tree for the situation of patients, who found miR-887-3p, miR-1271-5p, miR-128-1-5p, miR-493-3p and miR-4999-5p are statistically used. CAPES: 001

The individual's socioeconomic conditions are the most relevant to predict the quality of someone's health. However, such information is not usually found in medical records, making studies in the area difficult. Therefore, it is common to use composite indices that characterize a region socioeconomically, such as the Human Development Index (HDI). The main advantage of the HDI is its understanding and adoption on a global scale. However, its applicability is limited for health studies since its longevity dimension presents mathematical redundancy in regression models. Here we introduce the GeoSES, a composite index that summarizes the main dimensions of the Brazilian socioeconomic context for research purposes. We created the index from the 2010 Brazilian Census, whose variables selection was guided by theoretical references for health studies. The proposed index incorporates seven socioeconomic dimensions: education, mobility, poverty, wealth, income, segregation, and deprivation of resources and services. We developed the GeoSES using Principal Component Analysis and evaluated its construct, content, and applicability. GeoSES is defined at three scales: national (GeoSES-BR), Federative Unit (GeoSES-FU), and intra-municipal (GeoSES-IM). GeoSES-BR dimensions showed a good association with HDI-M (correlation above 0.85). The model with the poverty dimension best explained the relative risk of avoidable cause mortality in Brazil. In the intra-municipal scale, the model with GeoSES-IM was the one that best explained the relative risk of mortality from circulatory system diseases. By applying spatial regressions, we demonstrated that GeoSES shows significant explanatory potential in the studied scales, being a compelling complement for future researches in public health.

Introdução: A análise de mediação é uma abordagem útil para investigar caminhos causais em estudos epidemiológicos e mede que porção do efeito de uma exposição sobre o desfecho opera através de uma variável intermediária em particular, ou seja, através de uma variável mediadora. A literatura de inferência causal que trata sobre análise de mediação para dados longitudinais se baseia principalmente no que foi desenvolvido nas ciências sociais, no entanto ainda são poucos os estudos que tratam de dados longitudinais utilizando a abordagem de desfechos potenciais. Objetivo: Estimar o efeito exercido pela variável mediadora no caminho causal existente entre a exposição e desfecho quando este último se apresenta na forma de dados longitudinais, através da utilização da abordagem proposta por Bind et al. (2015) e do algoritmo de Imai et al. (2010a) no software estatístico R, o pacote mediation (Tingley et al., 2014). Além disso, explorar, abordar e divulgar os métodos de análise de mediação para dados longitudinais que podem ser utilizados em diversos estudos epidemiológicos. Métodos: A aplicação considerada se dá no contexto da Doença de Machado-Joseph, hereditária e causada por uma mutação genética. A variável de exposição considerada é o número de repetições CAG (comprimento da mutação), o mediador é a idade de início dos sintomas e o desfecho é dado por avaliações repetidas da escala NESSCA, que representam a progressão da doença. A fim de aplicar e comparar as abordagens, foi simulado um banco de dados considerando estas variáveis provenientes de 10 000 indivíduos, e os ajustes dos modelos bem como a análise de mediação foram realizados utilizando o software estatístico R. Resultados: Ambos os métodos utilizados para avaliar os efeitos de mediação nos dados simulados apresentaram resultados muito próximos aos utilizados como parâmetros para geração dos dados simulados, sendo ambos acurados na estimativa dos efeitos direto, indireto e proporção mediada. Conclusão: Ambos os métodos permitem ao pesquisador, além de compreensão prática do método, a aplicabilidade em outros contextos de pesquisa que se tenha dados longitudinais a fim de avaliar mecanismos causais de mediação, que podem ser fundamentais para avaliação de alternativas de tratamentos e exposições em outros cenários. A abordagem proposta por Imai et al. (2010a), uma vez que já está implementada através do pacote mediation é mais prática de ser aplicada pelo pesquisador. Introduction: Mediation analysis is a useful approach to investigate causal pathways in epidemiological studies and measures how much of an exposure’s effect on the outcome operates through a particular intermediate variable, that is, through a mediating variable. The causal inference literature that deals with mediation analysis for longitudinal data is based mainly on what has been developed in the social sciences, however there are still few studies that deal with longitudinal data using the approach of potential outcomes. Objective: To estimate the effect of the mediating variable on the causal path between exposure and outcome when the latter is presented as longitudinal data, using the approach proposed by Bind et al. (2015) and the algorithm proposed by Imai et al. (2010a) in the R statistical software, the mediation package (Tingley et al., 2014). In addition, explore, approach and disseminate the methods of mediation analysis for longitudinal data that can be used in several epidemiological studies. Methods: The application considered is in the context of Machado-Joseph Disease, hereditary and caused by a genetic mutation. The exposure variable considered is the number of CAG repetitions (length of the mutation), the mediator is the age at onset of symptoms and the outcome is given by repeated assessments of the NESSCA scale, which represent the progression of the disease. In order to apply and compare the approaches, a database was simulated considering these variables from 10,000 individuals, and the adjustments of the models as well as the mediation analysis were performed using the R statistical software. Results: Both methods used to evaluate the mediation effects in the simulated data showed results very close to those used as parameters for generating the simulated data, both being accurate in estimating the direct, indirect and mediated proportion effects. Conclusion: Both methods allow the researcher, in addition to practical understanding of the method, the applicability in other research contexts that have longitudinal data in order to evaluate causal mediation mechanisms, which can be fundamental for the evaluation of alternative treatments and exposures in other scenarios. The approach proposed by Imai et al. (2010a), since it is already implemented through the mediation package, is more practical to be applied by the researcher.