Dados consistindo de medidas repetidas tomadas em um mesmo indivíduo são muito comuns na agricultura e biologia. A modelagem de dados desta natureza usualmente envolve a caracterização da relação entre medidas repetidas e covariáveis. Em muitas aplicações, a relação proposta entre as medidas repetidas tem um comportamento não-linear nos parâmetros desconhecidos de interesse. Por exemplo, em estudo de crescimento de arvores, geralmente o comportamento da variável resposta e melhor descrito por um modelo não-linear nos parâmetros porque estes modelos caracterizam melhor a realidade dos fenômenos biológicos em estudo e porque e possvel uma interpretação biológica dos parâmetros. A presença de medidas repetidas em um indivíduo requer um cuidado particular na caracterização da variac~ao entre medidas dentro de uma mesma unidade experimental e entre unidades. Dados observados na mesma unidade experimental são correlacionados, e é provável que essa correlação decaia ao longo do tempo e que haja variações entre as medidas. Neste trabalho considera-se duas estruturas de covariâncias: erros aleatórios e independentes com media zero e variância 2, esta formulação não incorpora uma possível dependência entre as observações tomadas no mesmo indivíduo, que e comum em estudos longitudinais. Portanto, e importante ter modelos que acomodem a dependência (entre e dentre dos indivíduos) e a heterocedasticidade na sua formulação. Então, considerou-se outra estrutura de covariância, chamada não-estruturada, com a nulidade de permitir que os dados \"contribuam\" na estrutura da matriz de covariâncias. Neste trabalho analisou-se um delineamento em blocos casualizados assumindo um modelo bayesiano hierárquico de três estágios. No primeiro estagio, modelou-se a variação dentro do indivíduo, no segundo estagio a variação entre indivíduos. Este estágio da hierarquia da uma relação explícita entre os parâmetros aleatórios do modelo. No terceiro estagio foi incorporada a incerteza relativa as quantidades desconhecidas no modelo. Para a analise estatística, utilizou-se um conjunto de dados de um experimento conduzido pela Klabin Fabricadora de Papel e Celulose S.A., do Paraná, Brasil, envolvendo duas espécies de eucaliptos e espaçamentos 10 que foram completamente aleatorizados em blocos; em que a variável resposta, definida como o volume solido com casca, foi observada em 16 indivíduos, e quatro indivíduos foram aleatorizados para cada um dos quatro tratamentos. O modelo de Gompertz foi utilizado para representar o crescimento esperado das arvores de eucaliptos. Usando o modelo de Gompertz e possível ter uma interpretação biológica dos parâmetros. Considerando diferentes estruturas de covariância entre as observações, um programa para a analise de dados foi implementado no WinBUGS. / Data consisting of repeated measurements taken on each of a number of individual arise commonly in agricultural and biological applications. Modeling data of this kind usually involves the characterization of the relationship between the measured response and covariate. In many application,the proposed systematic relationship between the measured response is nonlinear in unknown parameters of interest. For example, in growing studies of trees, generally the behavior of the response variable over time is best described by a nonlinear model in the parameters of interest because this model characterizes better the reality of biological phenomenon in study and because is possible to do a biological interpretation of the parameters. The presence of repeated observations on an individual requires particular care in characterizing the random variation among measurements within a given individual and random variation among individuals. Likely the observations made on the same unit are correlated, probability decreasing over time and possible the variances are growth among the serial measurements. In this work we considerer two covariance structure namely: independent random error vectors whose elements are also independent with mean zero and variance 2, but this formulation does not incorporate possible dependence among the observation taken on the same subject neither that in longitudinal studies it is quite common to have the variances varying along the ordered dimension. Therefore, it is important to have models that allow for both dependences (within and between subjects) and also for heteroscedasticity in their formulations. Then we considerer other covariance structure namely: the structure is a non structure which permit that the data set \\tells\"about the covariance structure. In this work we analyzed a randomized block design assuming a three-stage Bayesian hierarchical model. On the rst stage, we model the intra-individual variation, on the second stage, we model the inter-individual variation. This stage of hierarchy gives an explicit relationship between the random parameters. On the third stage, we dene the hyperprior distribution to incorporate the uncertainty about the unknown parameters. For the statistical analysis we used a data set 12 from a experiment conducted at Klabin Fabricadora de Papel e Celulose S.A. from Parana, Brazil, involving two Eucalyptus species and two spacings in a complete randomized design; where the response variable, dened as the solid volume with bark, was evaluated for each of 16 subjects (groups of Eucalyptus trees), and four subjects were randomly assigned to one of four treatments. To represent the expected growing function of the Eucalyptus\'s tree Gompertz nonlinear model was used. Using the Gompertz nonlinear model is possible to a biological interpretation of the parameters. Considering dierent structures covariance within subjects, a program for the analysis of the data set was implemented in WinBUGS.

Inicialmente, foram analisados dados peso-idade do nascimento até 100 meses de idade, de vacas de quatro grupos genéticos (G): Nelore (NEL), ½Canchim + ½Nelore (CN), ½Angus + ½Nelore (AN) e ½Simental + ½Nelore (SN), pertencentes a Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos. Os animais considerados neste estudo nasceram de 1998 a 2001 (Ano), na primavera e outono (EP), e foram criados em sistema de produção intensiva, recebendo três níveis de suplementação pós-desmama (M): 0, 1,5; 3,0 kg/animal/dia de concentrado. O objetivo neste estudo foi comparar diferentes modelos não-lineares para estimar o crescimento, e avaliar a influência de efeitos de ambiente e grupo genético sobre os parâmetros estimados. Os modelos não-lineares: Brody, Gompertz, Logístico, Von Bertalanffy e Richards foram ajustados por mínimos quadrados ordinários e ponderados, considerando a variância normal e ponderada pelo inverso dos pesos em diferentes períodos. Foi usado o procedimento NLIN do SAS. Os modelos Brody e Von Bertalanffy convergiram para todos os G, havendo, entretanto, leve superioridade do Brody ponderado. Na comparação do ajuste dos modelos considerando o uso do inverso da variância os modelos mostraram-se mais adequado. As estimativas dos parâmetros peso assintótico (A) e taxa de maturidade (k) do modelo de Brody ponderado foram analisadas por meio de modelo que, além do efeito médio global, incluiu os efeitos de G, M, EP e as interações entre estes efeitos. Houve diferenças significativas das curvas de crescimento médias para os G. Na análise individual dos parâmetros A e k estimados através do modelo Brody ponderado, verificou-se que A foi influenciado (P<0,05) por G e EP e k foi influenciado (P<0,05) por M, fornecidos aos animais durante quatro meses após desmama. Melhorias no manejo alimentar resultaram em menor variação na forma das curvas de crescimentos e em altas taxas de maturidade. Na segunda parte, verificou-se a qualidade do modelo Brody, ponderado pelo inverso das variâncias dos pesos, quanto ao ajuste peso-idade como também a influência das estimativas do peso à maturidade (A) e da taxa de maturidade (k) sobre características produtivas das vacas NEL, CN, AN e SN. Foram organizados 10 grupos contemporâneos (GC), com concatenação dos efeitos Ano-EP-M para cada G. Utilizando-se um modelo misto com efeitos de G e GC, foi incluído, alternadamente covariáveis linear e quadrática de A e k, na análise das características produtivas: peso à desmama dos bezerros (PD); número (ND8) e kg (KD8) de bezerros desmamados em até 8 anos de permanência da vaca no rebanho; relação PD/peso da vaca ao parto (PD_PVP); relação PD/peso da vaca à desmama do bezerro (PD_PVD); relação PD/unidade metabólica da vaca (PV0,75) à desmama do bezerro (PDW). Houve diferença significativa (P<0,05) da curva de crescimento entre os grupos genéticos (G) e também entre os grupos de contemporâneos (GC) dentro de G. Verificou-se que estas características foram, em geral, influenciadas (P<0,01) tanto pelos efeitos linear e quadrático de A quanto pelos efeitos linear e quadrático de k. / Initially, were analyzed weight-age data from birth to 100 months of age from cows of four genetic groups (G): Nellore (NEL), ½Nellore + ½Canchim (CN), ½Angus +½Nellore (AN) and ½Simmental + ½Nellore (SN), of a experiment carried out at Embrapa Southeast Cattle Research Center, State of São Paulo, Brazil. The animals considered in this study were born from 1998 to 2001 (Year) in spring and fall (EP), and were managed in intensive production system and submitted to three of levels of supplementation post-weaning (M): 0, 1.5 and 3.0 kg/animal/day of concentrate. The objective of this study was to compare different nonlinear models to fitted growth curves, of beef cattle females, and to evaluate of environmental and genetic group effects on the estimated parameters. The nonlinear models: Brody, Gompertz, Logistic, Von Bertalanffy and Richards were fitted by ordinary least squares and weighted by the inverse of the variances of the weights in different periods. It was used the NLIN procedure of SAS. The parameters asymptotic weight (A) and maturing rate (k) obtained from model of Brody were analyzed by a mixed linear model that, besides the overall mean effect, included the effects of G, M, EP, and the interactions among these effects. The Brody and Von Bertalanffy models converged for all genetic groups, although slight superiority of the weighted Brody. Comparing the goodness of fit of these models, the use of the inverse of variances showed more efficient than the adjust of the models considering normal variances. Individual analysis of A and k estimated the model weighted Brody, the A parameter was influenced (P <0.05) by genetic group and season of birth and k was influenced (P <0 05) for levels of supplementation to the animals. Improvements in feeding supplementation resulted in less variation in the shape of growth curves and rates of maturity. In the second part of the work, it was evaluated the goodness of the Brody model, weighted by the inverse variance weights, in the adjust of weight-age data, and also analyzed the influence of the maturity weight (A) and maturing rate (k) estimates for traits cows productivity. Were organized 10 contemporary groups (CG) with concatenation of effects Year- EP-M for each G. Considering a mixed model with effects of G and CG (10 contemporaneous groups organized by concatenation Year-EP-M effects), linear and quadratic covariate effects of A and k, were added, alternately, for the analysis of the following traits: weaning weight of calve (WW), number (NW8) and kg (KW8) of calves weaned over 8 years of the cow in the herd; WW/weight of the cow at calving (WW_WC); WW/cow weight at weaning of calf (WW_WWC); and WW/metabolic unit of the cow (PV0,75) at weaning of the calf (MW). There was significant difference (P<0.05) of the growth curve among the genetic groups and also among contemporary groups within G. It was found that the production traits were, in general, influenced (P<0.01) by both linear and quadratic effects of A and k.

Os modelos mistos são apropriados na análise de dados longitudinais, agrupados e hierárquicos, permitindo descrever e comparar os perfis médios de respostas, levando em conta a variabilidade e a correlação entre as unidades experimentais de um mesmo grupo e entre os valores observados na mesma unidade experimental ao longo do tempo, assim como a heterogeneidade das variâncias. Esses modelos possibilitam a análise de dados desbalanceados, incompletos ou irregulares com relação ao tempo. Neste trabalho, buscou-se mostrar a flexibilidade dos modelos lineares mistos e a sua importância na análise de dados toxicológicos longitudinais. Os modelos lineares mistos foram utilizados para analisar os efeitos de dose no ganho de peso de ratos adultos machos e fêmeas, em teste de toxicidade por doses repetidas e também os efeitos de fase de gestação e dose nos perfis de pesos de filhotes de ratas tratadas. Foram comparados os modelos lineares mistos de regressão polinomial de grau 3, spline e de regressão por partes, ambos com um único ponto de mudança na idade média de abertura dos olhos dos filhotes, buscando o mais apropriado para descrever o crescimento dos mesmos ao longo do período de amamentação. São apresentados os códigos escritos no SAS/STAT para a análise exploratória dos dados, ajuste, comparação e validação dos modelos. Espera-se que o detalhamento da teoria e das aplicações apresentado contribua para a compreensão, interesse e uso desta metodologia por estatísticos e pesquisadores da área. / Mixed models are appropriate in the analysis of longitudinal, grouped and hierarchical data, allowing describe and compare the average response profiles, taking into account the variability and correlation among the experimental units of the same group and among the values observed over the time in the same experimental unit, as well as the heterogeneity of variances. These models allow the analysis of unbalanced, incomplete or irregular data with respect to time. This work aimed to show the flexibility of linear mixed models and its importance in the analysis of longitudinal toxicological data. Linear mixed models were used to evaluate the effects of doses in the body weight gain of adult male and female Wistar rats, in repeated doses toxicity test and also the effects of pregnancy period and dose in the pups growth of treated dams. It were compared the linear mixed models of third degree polynomial regression, spline and piecewise regression, both with a single point of change in the average time of pups eyes opening, searching for the most appropriate one to describe their growth along the lactation period. The SAS/STAT codes used for exploratory data analysis, comparison and validation of fitted models are presented. It is expected that the detailing of the theory and of the applications presented contribute with the understanding, interest and use of this methodology by statisticians and researchers in the area.

Diversos delineamentos experimentais que são aplicados correntemente tomam como base experimentos agronômicos. Esses dados experimentais são, geralmente, analisados usando-se modelos que consideram uma variância residual constante (ou homogênea), como pressuposto inicial. Entretanto, esta pressuposição mostra-se relativamente forte quando se está diante de situações para as quais fatores ambientais ou externos exercem considerável influência nas medidas experimentais. Neste trabalho, são estudados modelos para a média e a variância, simultaneamente, com a variância estruturada de duas formas: (i) por meio de um preditor linear, que permite incorporar variáveis externas e fatores de ruído e (ii) por meio de efeitos aleatórios, que permitem acomodar tanto o efeito longitudinal quanto o efeito de superdispersão, no caso de medidas binárias repetidas no tempo. A classe de modelos lineares generalizados duplos (MLGD) foi aplicada a um estudo observacional que consistiu em medir a mortalidade de frangos de corte no fim da condição de espera pré-abate. Nesse problema, é forte a evidência de que alguns fatores influenciam a variabilidade, e consequentemente, diminuem a precisão das análises inferenciais. Outro problema agronômico relevante, associado à horticultura, são os experimentos de cultura de tecidos vegetais, em que o número de explantes que regeneram são contados. Como esse tipo de experimento apresenta um grande número de parâmetros a serem estimados, comparado ao tamanho da amostra, os modelos existente podem gerar estimativas questionáveis ou até levar a conclusões erroneas, uma vez esse que são baseados em grandes amostras para se fazer inferência estatística. Foi proposto um modelo linear generalizados duplo, para os dados de proporções, de uma perspectiva Bayesiana, visando a análise estatística sob pequenas amostras e a incorporação do conhecimento especialista no processo de estimação dos parâmetros. Um problema clínico, que envolve dados binários medidos repetidamente no tempo é apresentado e são propostos dois modelos que acomodam o efeito da superdispersão e a dependência longitudinal das medidas, utilizandos-se efeitos aleatórios. Foram obtidos resultados satisfatórios nos três problemas estudados. Os MLGD permitiram identificar os fatores associados à mortalidade das aves de corte, o que permitirá minimizar perdas e habilitar os processos de manejo, transporte e abate aos critérios de bem-estar animal e exigências da comunidade européia. O MLGD Bayesiano permitiu identificar o genótipo associado ao efeito de superdispersão, aumentando a precisão da inferência de seleção de variedades. Dois modelos combinados foram propostos logit-normal-Bernoulli-beta e o probit-normal-Bernoulli-beta, que acomodaram satisfatoriamente a superdispersão e a dependência longitudinal das medidas binárias. Esses resultados reforçam a importância de se modelar a média e a variância conjuntamente, o que aumenta a precisão na pesquisa agronômica, tanto em estudos experimentais quanto em estudos observacionais. / Several experimental designs that are currently applied are based on agricultural experiments. These experimental data are, usually, analised with statistical models that assume constant residual variance (or homogeneous), as basic assumption. However, this assumption shows hard to stand for, when environmental or external factors exert strong influence over the measurements. In this work, we study the joint modelling for the mean and the variance, the latter being structured on two ways: (i) through a linear predictor, which allows the incorporation of external variables and/or noise factors and (ii) by the use of random effects, that accommodate jointly the possible overdispersion effect and the dependence of longitudinal data in the case of binary measusurements taken over time. The class of double generalized linear models (DGLM) was applied to an observational study where the poultry mortality was measured in the preslaughter operations. With this situation, it can be observed that there is a strong influence from some environmental factors over the variability observed, and consequently, this reduces the precision of the inferential analysis. Another relevant agricultural problem, related to horticulture, is the tissue culture experiments, where the number of regenerated explants is counted. Usually, this kind of experiment use a large number of parameters to be estimated, when compared with the sample size. The current frequentist models are based on large samples for statistical inference and, under this experimental condition, can generate unreliable estimates or even lead to erroneous conclusions. A double generalized linear model was proposed to analyse proportion data, under the Bayesian perspective, which can be applied to small samples and can incorporate expert knowledge into the parameter estimation process. One clinical research, that measured binary data repeatedly through the time is presented and two models are proposed to fit the overdispersion effect and the dependence of longitudinal measurements, using random effects. It was obtained satisfactory results under these three problems studied. the DGLM allowed to identify factors associated with the poultry mortality, that will allow to minimize loss and improve the process, since the catching until lairage on slaughterhouse, agreeing with animal welfare criteria and the European community rules. The Bayesian DGLM allowed to identify the genotype associated with the overdispersion effect, increasing the precision on the inference about varieties selection. Two combined models were proposed, a logit-normal- Bernoulli-beta and a probit-normal-Bernoulli-beta, which have both addressed the overdispersion effect and the longitudinal dependence of the binary measurements. These results reinforce the importance to modelling mean and dispersion jointly, as a way to increase the precision of agricultural experimentation, be it on experimental studies or observational studies.

Inicialmente, foram analisados dados peso-idade do nascimento até 100 meses de idade, de vacas de quatro grupos genéticos (G): Nelore (NEL), ½Canchim + ½Nelore (CN), ½Angus + ½Nelore (AN) e ½Simental + ½Nelore (SN), pertencentes a Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos. Os animais considerados neste estudo nasceram de 1998 a 2001 (Ano), na primavera e outono (EP), e foram criados em sistema de produção intensiva, recebendo três níveis de suplementação pós-desmama (M): 0, 1,5; 3,0 kg/animal/dia de concentrado. O objetivo neste estudo foi comparar diferentes modelos não-lineares para estimar o crescimento, e avaliar a influência de efeitos de ambiente e grupo genético sobre os parâmetros estimados. Os modelos não-lineares: Brody, Gompertz, Logístico, Von Bertalanffy e Richards foram ajustados por mínimos quadrados ordinários e ponderados, considerando a variância normal e ponderada pelo inverso dos pesos em diferentes períodos. Foi usado o procedimento NLIN do SAS. Os modelos Brody e Von Bertalanffy convergiram para todos os G, havendo, entretanto, leve superioridade do Brody ponderado. Na comparação do ajuste dos modelos considerando o uso do inverso da variância os modelos mostraram-se mais adequado. As estimativas dos parâmetros peso assintótico (A) e taxa de maturidade (k) do modelo de Brody ponderado foram analisadas por meio de modelo que, além do efeito médio global, incluiu os efeitos de G, M, EP e as interações entre estes efeitos. Houve diferenças significativas das curvas de crescimento médias para os G. Na análise individual dos parâmetros A e k estimados através do modelo Brody ponderado, verificou-se que A foi influenciado (P<0,05) por G e EP e k foi influenciado (P<0,05) por M, fornecidos aos animais durante quatro meses após desmama. Melhorias no manejo alimentar resultaram em menor variação na forma das curvas de crescimentos e em altas taxas de maturidade. Na segunda parte, verificou-se a qualidade do modelo Brody, ponderado pelo inverso das variâncias dos pesos, quanto ao ajuste peso-idade como também a influência das estimativas do peso à maturidade (A) e da taxa de maturidade (k) sobre características produtivas das vacas NEL, CN, AN e SN. Foram organizados 10 grupos contemporâneos (GC), com concatenação dos efeitos Ano-EP-M para cada G. Utilizando-se um modelo misto com efeitos de G e GC, foi incluído, alternadamente covariáveis linear e quadrática de A e k, na análise das características produtivas: peso à desmama dos bezerros (PD); número (ND8) e kg (KD8) de bezerros desmamados em até 8 anos de permanência da vaca no rebanho; relação PD/peso da vaca ao parto (PD_PVP); relação PD/peso da vaca à desmama do bezerro (PD_PVD); relação PD/unidade metabólica da vaca (PV0,75) à desmama do bezerro (PDW). Houve diferença significativa (P<0,05) da curva de crescimento entre os grupos genéticos (G) e também entre os grupos de contemporâneos (GC) dentro de G. Verificou-se que estas características foram, em geral, influenciadas (P<0,01) tanto pelos efeitos linear e quadrático de A quanto pelos efeitos linear e quadrático de k. / Initially, were analyzed weight-age data from birth to 100 months of age from cows of four genetic groups (G): Nellore (NEL), ½Nellore + ½Canchim (CN), ½Angus +½Nellore (AN) and ½Simmental + ½Nellore (SN), of a experiment carried out at Embrapa Southeast Cattle Research Center, State of São Paulo, Brazil. The animals considered in this study were born from 1998 to 2001 (Year) in spring and fall (EP), and were managed in intensive production system and submitted to three of levels of supplementation post-weaning (M): 0, 1.5 and 3.0 kg/animal/day of concentrate. The objective of this study was to compare different nonlinear models to fitted growth curves, of beef cattle females, and to evaluate of environmental and genetic group effects on the estimated parameters. The nonlinear models: Brody, Gompertz, Logistic, Von Bertalanffy and Richards were fitted by ordinary least squares and weighted by the inverse of the variances of the weights in different periods. It was used the NLIN procedure of SAS. The parameters asymptotic weight (A) and maturing rate (k) obtained from model of Brody were analyzed by a mixed linear model that, besides the overall mean effect, included the effects of G, M, EP, and the interactions among these effects. The Brody and Von Bertalanffy models converged for all genetic groups, although slight superiority of the weighted Brody. Comparing the goodness of fit of these models, the use of the inverse of variances showed more efficient than the adjust of the models considering normal variances. Individual analysis of A and k estimated the model weighted Brody, the A parameter was influenced (P <0.05) by genetic group and season of birth and k was influenced (P <0 05) for levels of supplementation to the animals. Improvements in feeding supplementation resulted in less variation in the shape of growth curves and rates of maturity. In the second part of the work, it was evaluated the goodness of the Brody model, weighted by the inverse variance weights, in the adjust of weight-age data, and also analyzed the influence of the maturity weight (A) and maturing rate (k) estimates for traits cows productivity. Were organized 10 contemporary groups (CG) with concatenation of effects Year- EP-M for each G. Considering a mixed model with effects of G and CG (10 contemporaneous groups organized by concatenation Year-EP-M effects), linear and quadratic covariate effects of A and k, were added, alternately, for the analysis of the following traits: weaning weight of calve (WW), number (NW8) and kg (KW8) of calves weaned over 8 years of the cow in the herd; WW/weight of the cow at calving (WW_WC); WW/cow weight at weaning of calf (WW_WWC); and WW/metabolic unit of the cow (PV0,75) at weaning of the calf (MW). There was significant difference (P<0.05) of the growth curve among the genetic groups and also among contemporary groups within G. It was found that the production traits were, in general, influenced (P<0.01) by both linear and quadratic effects of A and k.

Made available in DSpace on 2011-05-04T12:42:04Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010 / A hipertensão arterial é um dos mais importantes fatores de risco para o desenvolvimento das complicações cardiovasculares, cerebrovasculares e renais. Embora seja facilmente detectável, o controle dos níveis tensionais constitui um enorme desafio da saúde pública. O objetivo desta tese foi analisar dados longitudinais de uma coorte de pacientes hipertensos resistentes. Em estudos longitudinais, o principal foco de interesse é na mudança ocorrida ao longo do tempo; seja ela avaliada como tempo até o evento ou como medidas repetidas tomadas durante o período de acompanhamento. O presente trabalho foi organizado em três artigos onde foram apresentadas essas duas abordagens. No primeiro artigo, foi realizada uma Análise de Sobrevida, tendo como desfecho eventos cardiovasculares fatais e não fatais, em mulheres hipertensas da coorte. Foi verificado que para atingir o objetivo de diminuir a morbidade e a mortalidade cardiovascular nessa população, as decisões deveriam ser baseadas no controle da pressão devigília obtida na Monitorização Ambulatorial da Pressão Arterial (MAPA) e não no controle dapressão de consultório. No segundo artigo, foram usadas as medidas da pressão arterial (PA) obtidas na MAPA em sua forma resumida usual (médias de PA 24h, vigília e noturna). Ospacientes hipertensos pseudorresistentes apresentaram trajetória ascendente, indicando a necessidade de acompanhamento desses pacientes a intervalos inferiores a um ano. Além disso, não foi observada redução dos valores do índice de massa corporal e da circunferência da cintura nesses pacientes. O terceiro artigo abordou a evolução temporal dos valores do descenso noturnopressórico nos pacientes da coorte, além de estimar as probabilidades brutas de transição entre as categorias do descenso noturno, em MAPAs sucessivas. Apesar de não ultrapassar o limite de normalidade de 10 por cento, houve uma queda acentuada nos valores percentuais do descenso noturnodos pacientes dippers ao longo do tempo. A probabilidade estimada de permanência no estado dipper foi de 52 por cento, enquanto que no estado non dipper esse valor foi de 46 por cento. Nesses dois artigos foram usados Modelos Aditivos Generalizados Mistos, que incorporam efeitos aleatórios, umavez que a variação intra-paciente foi expressiva. A incorporação de métodos estatísticos mais sofisticados faz jus à qualidade e custo de coleta das informações longitudinais. Com base nesses três artigos, concluiu-se que o uso da MAPA é primordial no acompanhamento de pacientes hipertensos resistentes, pois permite detectar as variações ao longo do tempo na evolução clínica. / Hypertension is one of the most important risk facotors for cardiovascular, cerebrovascular and renal diseases. While it is easy to detect, blood pressure control is a major public health challenger. The objective of this thesis was to examine longitudinal data fron a cohort of resistant hypetensive patients. In longitudinal studies, the main focus of interest is on changes over time, either evalueated as time-to -event or as repeated measures taken durin the foloow-up. this thesis was organized in tree articles which presented these two approaches. In the fist article, in the suvival approach, we modeled the time free of fatal and nonfatal cardiovasculr event, in hypertensive women of the cohort. It was found that to achieve the goal of decreasing cardiovasculr morbidity and mortality in this population, decisions should be based on the control of daytime Ambulatory Blood Pressure (ABP) and not on the control of office blood pressure. In the second article, it was used blood pressure (BP) measurementes from ABPM in its usual summary form (mean 24h, daytime ande nighttime). Pseudoresistant hypetensive patients showed an upward trend, indicating th need to monitor them more than once a year. Moreover, there was no reduction in body mass index and waist circunference values in these patientes. the third paper dealt with the evolution of nocturnal blood pressure values in these cohort patients, as well as estimated the crude probabilities of trnsitions between the nocturnal dip categories in sucessive ABPM. Although the limit of normality of 10% was not excessd, a sharp drop in nocturnal dip values was observed on dippers patients oves time. the maindtenance probbiliy in dippes status was estimted in 52% whereas in non dipper status figured in 46%. In these two articles generalized additive mixed models that incorporte random effects were used, since the intr-patient vrition was significant. the incorpotation of moro sophisticated statistical methods is justified by the quality and cost of longitudinal informations. Based on these three articles, it was conclued tht the use of ABPM is essentil in monitoring patients with resistant hypertension, since it allows to detect chnges over time in the clinical outcome.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2447.pdf: 2730026 bytes, checksum: 0c7b575bbfeb3fed2fc6c929b9785516 (MD5) Previous issue date: 2009-03-05 / Financiadora de Estudos e Projetos / The objective of this work is to present techniques of regression analysis for longitudinal data when the response variable is binary. Initially, there is a review of generalized linear models, marginal models, transition models, mixed models, and logistic regression methods of estimation, which will be necessary for the development of work. In addition to the methods of estimation, some structures of correlation will be studied in an attempt to capture the intra-individual serial dependence over time. These methods were applied in two situations, one where the response variable is continuous and normal distribution, and another when the response variable has the Bernoulli distribution. It was also sought to explore and present techniques for selection of models and diagnostics for the two cases. Finally, an application of the above methodology will be presented using a set of real data. / O objetivo deste trabalho é apresentar técnicas de análise de regressão para dados longitudinais quando a variável resposta é binária. Inicialmente, é feita uma revisão sobre modelos lineares generalizados, modelos marginais, modelos de transição, modelos mistos, regressão logística e métodos de estimação, pois serão necessários para o desenvolvimento do trabalho. Além dos métodos de estimação, algumas estruturas de correlação serão estudadas, na tentativa de captar a dependência serial intra-indivíduo ao longo do tempo. Estes métodos foram aplicados em duas situações; uma quando a variável resposta é contínua, e se assume ter distribuição normal, e a outra quando a variável resposta assume ter distribuição de Bernoulli. Também se procurou pesquisar e apresentar técnicas de seleção de modelos e de diagnósticos para os dois casos. Ao final, uma aplicação com a metodologia pesquisada será apresentada utilizando um conjunto de dados reais.