Magíster en Economía Aplicada / En este trabajo se analiza el impacto de experimentar la pobreza durante la infancia sobre variables que influyen en el éxito económico en la vida adulta en Chile. Luego de contextualizar el problema de la pobreza infantil desde el punto de vista de su tendencia y dinámica, se estima, a partir de los datos de la encuesta Panel CASEN, la asociación entre la pobreza y los niveles de ingresos del hogar durante la infancia, sobre variables de educación, embarazo prematuro y auto percepción del estado de salud de los menores al cabo de diez años. Con el objetivo de evitar los potenciales problemas de endogeneidad en estas estimaciones, y obtener una mejor aproximación al efecto causal de los ingresos sobre las variables de resultados, se ajustan modelos logit con efectos fijos. Ello asume que las variables no observables de los menores, de sus padres y entorno, son constantes a lo largo de cinco años de su crecimiento. Los principales resultados de este trabajo indican que los menores pertenecientes a los hogares de los dos quintiles más pobres de la distribución de ingresos tienen probabilidades un 17% y 12% más altas de no estar estudiando en algún año entre los 5 y 18 años de edad que los menores del quintil más rico, respectivamente. A su vez, se encuentra un efecto significativo y no lineal de los ingresos de una magnitud tal que un aumento en 50 mil pesos mensuales disminuiría a la mitad la probabilidad de que los menores entre 9 y 18 años del quintil más pobre no se encuentren estudiando después, entre los 14 y los 23 años de edad. El costo de esta medida ascendería aproximadamente a un 0,45% del PIB. El aporte de este trabajo es obtener una primera aproximación del impacto que tiene crecer en la pobreza en las oportunidades de vida de los menores en Chile. Considerando la experiencia internacional, el análisis que aquí se presenta se podría enriquecer en gran medida con datos que indaguen en el desarrollo en la primera infancia de los menores, así como también con datos que cubran periodos más extensos de tiempo y que permitan estudiar variables de resultado en etapas posteriores de la adultez.

Objetivo: Avaliar os fatores de risco e propor um modelo para a predição da necessidade de insulina durante o tratamento de Diabetes Mellitus Gestacional (DMG) diagnosticado precocemente. Métodos: coorte retrospectiva de gestantes que foram diagnosticadas com DMG pela glicemia de jejum (GJ) anormal na primeira visita pré-natal e que receberam atendimento pré-natal em um hospital terciário de ensino em São Paulo, Brasil, entre 2012 e 2015. De acordo com a necessidade de insulinoterapia para atingir os alvos glicêmicos, as gestantes foram divididas em dois grupos (grupo Insulina ou grupo Dieta) e comparadas quanto a variáveis clínicas e laboratoriais. O desempenho dessas variáveis na predição da necessidade de insulina para o tratamento do DMG foi identificado por modelo de regressão logística, e um nomograma foi criado para facilitar a interpretação clínica. Resultados: No total, foram incluídas 408 mulheres para análise. Entre elas, 135 (33%) necessitaram de terapia com insulina. No modelo de regressão logística, idade materna, índice de massa corporal prégestacional, valor da GJ, história de DMG anterior e história familiar de diabetes foram variáveis independentes significativas para a predição da necessidade de insulina. Conclusão: O modelo de predição elaborado permitiu a construção de um nomograma e uma calculadora digital de fácil uso clínico para avaliar a necessidade de insulinoterapia em mulheres com diagnóstico precoce de DMG / Objective: To evaluate risk factors and to propose a model for the prediction of insulin requirement during the treatment of early-diagnosed gestational diabetes mellitus (GDM). Methods: Retrospective cohort with chart review of pregnant women receiving antenatal care at a tertiary teaching hospital in São Paulo, Brazil, who were diagnosed with GDM by abnormal fasting blood glucose (FBG) at the first prenatal visit between 2012 and 2015. Groups were divided according to the requirement for insulin therapy to achieve blood glucose targets (insulin or diet group), the subjects were compared regarding clinical and laboratory variables. The performance of these variables in predicting insulin need for GDM treatment was identified by a logistic regression model, and a nomogram was created to facilitate clinical interpretation. Results: In total, 408 women were included for analysis. Among them, 135 (33%) needed insulin therapy. In the logistic regression model, maternal age, pre-pregnancy body mass index, FBG value, prior GDM and family history of diabetes were significant independent variables for the prediction of insulin need. Conclusion: The prediction model found allowed the construction of a nomogram and digital calculator that is easy to use in order to evaluate the need for insulin therapy in women with early diagnosis of GDM

Objetivo: Avaliar os fatores de risco e propor um modelo para a predição da necessidade de insulina durante o tratamento de Diabetes Mellitus Gestacional (DMG) diagnosticado precocemente. Métodos: coorte retrospectiva de gestantes que foram diagnosticadas com DMG pela glicemia de jejum (GJ) anormal na primeira visita pré-natal e que receberam atendimento pré-natal em um hospital terciário de ensino em São Paulo, Brasil, entre 2012 e 2015. De acordo com a necessidade de insulinoterapia para atingir os alvos glicêmicos, as gestantes foram divididas em dois grupos (grupo Insulina ou grupo Dieta) e comparadas quanto a variáveis clínicas e laboratoriais. O desempenho dessas variáveis na predição da necessidade de insulina para o tratamento do DMG foi identificado por modelo de regressão logística, e um nomograma foi criado para facilitar a interpretação clínica. Resultados: No total, foram incluídas 408 mulheres para análise. Entre elas, 135 (33%) necessitaram de terapia com insulina. No modelo de regressão logística, idade materna, índice de massa corporal prégestacional, valor da GJ, história de DMG anterior e história familiar de diabetes foram variáveis independentes significativas para a predição da necessidade de insulina. Conclusão: O modelo de predição elaborado permitiu a construção de um nomograma e uma calculadora digital de fácil uso clínico para avaliar a necessidade de insulinoterapia em mulheres com diagnóstico precoce de DMG / Objective: To evaluate risk factors and to propose a model for the prediction of insulin requirement during the treatment of early-diagnosed gestational diabetes mellitus (GDM). Methods: Retrospective cohort with chart review of pregnant women receiving antenatal care at a tertiary teaching hospital in São Paulo, Brazil, who were diagnosed with GDM by abnormal fasting blood glucose (FBG) at the first prenatal visit between 2012 and 2015. Groups were divided according to the requirement for insulin therapy to achieve blood glucose targets (insulin or diet group), the subjects were compared regarding clinical and laboratory variables. The performance of these variables in predicting insulin need for GDM treatment was identified by a logistic regression model, and a nomogram was created to facilitate clinical interpretation. Results: In total, 408 women were included for analysis. Among them, 135 (33%) needed insulin therapy. In the logistic regression model, maternal age, pre-pregnancy body mass index, FBG value, prior GDM and family history of diabetes were significant independent variables for the prediction of insulin need. Conclusion: The prediction model found allowed the construction of a nomogram and digital calculator that is easy to use in order to evaluate the need for insulin therapy in women with early diagnosis of GDM

Introdução: Em estudos de corte transversal com desfechos binários, a associação entre a exposição e o desfecho é estimada pela razão de prevalência (RP). Os modelos de regressão de Cox, log-binomial e Poisson têm sido sugeridos como bons métodos estatísticos para obter estimativas da RP ajustadas para variáveis de confusão. Objetivo: Comparar empiricamente as regressões de Cox, log-binomial, Poisson e logística para desfechos com alta prevalência, prevalência intermediária e baixa prevalência. Metodologia: Os dados foram obtidos de um estudo epidemiológico de corte transversal, de base populacional, sobre prevalência de demência e outros transtornos mentais em idosos residentes em aéreas de baixa renda da cidade de São Paulo. O diagnóstico de demência (prevalência baixa), a ocorrência de transtorno mental comum (prevalência intermediária) e a auto-percepção de saúde ruim (alta prevalência) foram escolhidos como desfechos para o estudo. Valores de referência da estimativa da razão de prevalência (RP) foram obtidos pela estratificação de Mantel-Haenszel. Estimativas da RP ajustada foram calculadas usando modelos de regressão de Cox, log-binomial e Poisson, além do OR bruto e do OR ajustado pela regressão logística. Resultados: As estimativas do ponto e do intervalo obtidas com as regressões de Poisson e Cox, com variância robusta, se aproximaram muito bem dos resultados obtidos pela estratificação de Mantel-Haenszel, independentemente da prevalência inicial do desfecho, e permitiram controlar para covariáveis contínuas. O modelo log-binomial se comportou ligeiramente pior que os modelos de Cox e Poisson quando o desfecho teve uma prevalência alta, com dificuldade de convergência. A regressão logística produziu estimativas do ponto e do intervalo sempre mais elevadas do que aquelas obtidas pelos outros métodos, e estas estimativas eram particularmente mais elevadas quando o desfecho era freqüente. Conclusão: Os modelos de regressão de Cox e Poisson, com variância robusta, são boas alternativas à regressão logística. Quanto ao modelo de regressão log-binomial, deve-se ficar atento às restrições referentes ao seu uso, pois apresenta estimativas um pouco mais distantes das geradas pelos demais métodos quando o risco inicial do desfecho de interesse é alto e apresenta também dificuldade de convergência quando temos uma covariável contínua no modelo. Ao analisar as associações em estudos de corte-transversal, os pesquisadores devem usar métodos de regressão que forneçam estimativas do ponto e do intervalo adequadas independente da prevalência do desfecho em estudo. / Introduction: In cross-sectional studies with binary outcomes, the association between exposure and outcome is estimated with the prevalence ratio (PR). Cox, log-binomial and Poisson regression models have been suggested as statistical methods that yield correct estimates of PR adjusted for confounding variables. Aim: To compare empirically Cox, log-binomial, Poisson and logistic regressions for outcomes with low, intermediate and high prevalence. Methodology: The data came from an epidemiologic population-based cross-sectional study about prevalence of dementia and other mental health problems among older persons from an economically deprived area in the city of Sao Paulo. The diagnosis of dementia (low prevalence), caseness for common mental disorders (intermediate prevalence) and poor self-rated health (high prevalence) were chosen as outcomes of the study. Reference values for point and interval estimates of PR were obtained with the Mantel-Haenszel stratification. Adjusted estimates of PR were then calculated using Cox, log-binomial and Poisson regression models. Crude and adjusted Odds Ratios (OR) were obtained with logistic regression. Results: The point and interval estimates obtained with Poisson and Cox regressions, with robust variance, approximated very well to those obtained with Mantel-Haenszel stratification, independently of the outcome base prevalence, and allowed to control for continuous covariates. The log-binomial model performed slightly worse than the Poisson and Cox models when the outcome had a high prevalence, with difficulty in convergence. Logistic regression produced point and interval estimates that were always higher than those obtained by the other methods, and were particularly higher when the outcome was frequent. Conclusion: The Cox and Poisson models, with robust variance, are good alternatives to logistic regression. Regarding the log-binomial regression model, it is necessary to be alert to restrictions in its use, since it may yield estimates slightly different from those generated by the others methods when the outcome has a high prevalence and also presents difficulty in convergence with the continuous covariate in the model. When analyzing associations in cross-sectional studies, investigators should use regression methods that yield adequate point and interval estimates regardless of the base prevalence of the outcome investigated

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:47:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArquivoTotal.pdf: 2609340 bytes, checksum: 5274bd8e92553be4edbb081144f74e1d (MD5) Previous issue date: 2013-02-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / There are few studies on the oral health status of patients suffering from bleeding disorders and factors associated with caries and dental pain. This study aimed to determine a probabilistic model that represents the likelihood of the event and Pain Dental Caries occurs in patients affected by inherited bleeding disorders in the state of Paraíba, by applying the Logistic Regression. Methodology: Epidemiological survey transversal, descriptive and inferential statistics, using a quantitative approach. Data on the oral health status were collected by an examiner previously calibrated blood centers in Paraíba, one located in João Pessoa and Campina Grande in another, during the months of October/2011 to July/2012. Information relating to socioeconomic, demographic, utilization of dental services, dental morbidity, self-perception of oral health and hygiene behavioral habits were obtained through semi-structured questionnaire and analyzed by means of logistic regression, being presented through statistical descriptive and inferential. Results: We observed high prevalence of caries, registering average dmft 6.00 for children between 1-5 years and mean DMFT of 6.36 for the age group of 13-19 years. He noted, too, the cumulative pattern of decay between 20-35 years of age (DMFT = 11.5) and of 36-59 (DMFT = 20.04). Most patients reported no pain in the last 6 months prior to the survey (73.6%). Were identified as protective factors for dental caries the shortest distance where the individual resides to reach the blood center where he makes treatment (OR = 1.89) and be patient with severe hemophilia A (OR = 6.09), whereas age (OR = 1.13) and the assertion that there is a need for dental treatment (OR = 5.76) were identified as risk factors. As for dental pain, it was observed that when looking for a dentist for the last time due to pain (OR = 26.7), feel uncomfortable with your teeth to brush them (OR = 7.3) and having difficulty with health professional other than the dentist (OR = 3.7) were considered as risk factors. However, if the patient has mild hemophilia A, the chances decrease (OR = 4.6), and is therefore a protective factor. Conclusion: Patients affected by bleeding disorders due to deficiency of coagulation factors present in the state of Paraíba a significant prevalence of caries, mainly recording the cumulative nature of this disease, denotes the fact that these individuals lack access to oral health care. The coagulopatas with older age and who reported needing dental treatment have higher risk of tooth decay, as well as those who have difficulties with health professionals, who only seek dental service for reasons of pain and bother to brush your teeth tend to present risks for dental pain. It is suggested that decision-making strategies prioritize health promotion and prevention of injuries through integration with health services at the primary level, with municipal health departments and state, continuing investigations and submitting the interventions to be instituted to constant evaluation. / São escassos os estudos sobre a condição de saúde bucal de pacientes acometidos por coagulopatias e fatores associados à ocorrência de cárie e de dor dentária. A presente pesquisa objetivou determinar um modelo probabilístico que represente as chances do evento Cárie e Dor Dentária ocorrer em pacientes acometidos por coagulopatias hereditárias no estado da Paraíba, mediante aplicação da Regressão Logística. METODOLOGIA: Levantamento epidemiológico transversal, de natureza descritiva e inferencial, com abordagem quantitativa. Os dados sobre a condição de saúde bucal foram coletados por uma examinadora previamente calibrada nos Hemocentros da Paraíba, um situado em João Pessoa e outro em Campina Grande, durante os meses de outubro/2011 a julho/2012. As informações relativas a aspectos socioeconômicos, demográficos, de utilização dos serviços odontológicos, morbidade bucal, autopercepção em saúde bucal e hábitos comportamentais de higiene foram obtidas por meio de questionário semi-estruturado e analisados por intermédio da regressão logística, sendo apresentados por meio de estatística descritiva e inferencial. RESULTADOS: Verificou-se alta prevalência de cárie, registrando-se ceod médio de 6,00 para as crianças entre 1-5 anos e CPOD médio de 6,36 para a faixa etária de 13-19 anos. Observou, também, um padrão cumulativo de cárie entre as faixas de 20-35 anos (CPOD=11,5) e os de 36-59 (CPOD=20,04). A maioria dos pacientes não referiu dor nos últimos 6 meses anteriores à pesquisa (73,6%). Foram identificados como fatores de proteção para cárie dentária a menor distância onde o individuo reside até chegar ao hemocentro onde ele faz tratamento (OR=1,89) e ser portador de hemofilia A grave (OR=6,09), enquanto que a idade (OR=1,13) e a afirmação de que há a necessidade de tratamento dentário (OR=5,76) se comportaram como fatores de risco. Quanto à dor dentária, observou-se que ao procurar o dentista pela última vez devido à dor (OR=26,7), sentir incômodo com os dentes ao escová-los (OR=7,3) e ter dificuldade com profissional de saúde, que não o dentista, (OR=3,7) foram considerados fatores de risco. Entretanto, se o paciente é portador de hemofilia A leve, as chances diminuem (OR=4,6), sendo, portanto, um fator de proteção CONCLUSÃO: Os pacientes acometidos por coagulopatias devido à deficiência de fatores da coagulação no estado da Paraíba apresentam uma expressiva prevalência de cárie, principalmente, registrando-se o caráter cumulativo deste agravo, fato que denota a falta de acesso destes indivíduos à atenção em saúde bucal. Os coagulopatas com idade mais avançada e que referem necessitar de tratamento dentário possuem maior risco de apresentarem cárie dentária, assim como aqueles que apresentam dificuldades com profissionais de saúde, que só buscam o serviço odontológico por motivos de dor e que se incomodam ao escovar os dentes tendem a apresentarem riscos para dor dentária. Sugere-se que a tomada de decisão priorize estratégias de promoção da saúde e prevenção dos agravos mediante a integração com os serviços de saúde ao nível primário, com as secretarias de saúde municipal e estadual, dando continuidade aos inquéritos e submetendo as intervenções a serem instituídas à constante avaliação.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:47:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 586705 bytes, checksum: e2df6b052b2e7ab20112a9b97360900e (MD5) Previous issue date: 2014-02-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Percutaneous coronary intervention (PCI) is today the most commonly employed revascularization modality in the treatment of acute myocardial infarction with non ST segment (IAMCST). In the specialized literature there are few studies on the association between risk factors and the ICP. Therefore, the goal of this research was to design a predictive model to assist the decision of performing an ICP, from the identification of the existence and of the hierarchy of risk factors that make up the profile of adult individuals infracted. This is a cross-sectional study, descriptive and inferential statistics, quantitative approach. The data were collected in the State's Heart Institute (INCOR) in the city of João Pessoa, in the period from January to September 2013. Were included in the survey individuals infracted confirmed by ECG and laboratory examination (positive Troponin). The logistic regression model was used to obtain and adequacy of the predictive model and all the data were analyzed in the statistical software R ®, version 3.0.2. 100 patients participated in the study with IAMCST, of whom 55% underwent catheterization and 45% angioplasty. The performed the catheterization, the median age was 63.1 years (± 10.45 years), and 56% are male and 44% female. In relation to undergoing angioplasty, the average age was of 64.22 years (± 12.51 years), with 53 percent men and 47 percent women. Has been identified as risk factors for the ICP, the individual with a history of cardiac catheterization (OR = 6.08); family history of angioplasty (OR = 4.52) and body mass index (BMI) and the waist-hip ratio (WHR) high with, OR = 1.61 and OR = 1.37, respectively. We conclude from the data processed in our research that an individual chest pain which gives entry to the INCOR-PB and presents history of cardiac catheterization, angioplasty, family history of BMI and WHR high, must be forwarded immediately to the hemodynamic room because presents 88.9% chance of needing an ICP. This study suggests and reinforces the importance and necessity of further studies evaluating the risk factors associated with ICP and not just the profile of patients who make up this group, to the populations of different Brazilian regions, in order to guide and guide to medical practice, reducing mortality and spending on unnecessary procedures. / A intervenção coronariana percutânea (ICP) é hoje a modalidade de revascularização mais comumente empregada no tratamento do infarto agudo do miocárdio com supradesnivelamento do seguimento ST (IAMCST). Resultados precoces e tardios da ICP são fortemente modulados pelas características clínicas e anatômicas dos indivíduos tratados. Na literatura especializada há poucos estudos com a associação entre os fatores de risco e a ICP. Portanto, o objetivo dessa pesquisa foi projetar um Modelo Preditivo para auxiliar à decisão da realização de uma ICP, a partir da identificação da existência e da hierarquia dos fatores de risco que compõem o perfil dos indivíduos adultos infartados. Trata-se de um estudo transversal, descritivo e inferencial, com abordagem quantitativa. Os dados foram coletados no Instituto do Coração do Estado (INCOR-PB) na cidade de João Pessoa, no período de janeiro à setembro de 2013. Foram incluídos na pesquisa os indivíduos infartados confirmado pelo eletrocardiograma (ECG) e pelo exame laboratorial (Troponina positiva). O modelo de regressão logística foi utilizado para obtenção e adequação do modelo preditivo e todos os dados foram analisados no software estatístico R®, versão 3.0.2.Foram avaliados 100 pacientes com IAMCST, dos quais 55% foram submetidos ao cateterismo e 45% a angioplastia. Dos que realizaram o cateterismo, a média de idade foi de 63,1 anos (±10,45 anos), sendo 56% do sexo masculino e 44% do sexo feminino. Em relação aos submetidos à angioplastia, a média de idade foi de 64,22 anos (±12,51 anos), sendo 53% homens e 47% mulheres. Foram identificados como fatores de risco para a ICP, o indivíduo ter histórico de cateterismo (OR=6.08), ter histórico familiar de angioplastia (OR=4.52) e ter o índice de massa corporal (IMC) e a relação cintura-quadril (RCQ) elevados com, OR=1.61 e OR=1.37, respectivamente. Concluímos a partir dos dados processados em nossa pesquisa que um indivíduo infartado que dá entrada no INCOR-PB e apresenta histórico de cateterismo, histórico familiar de angioplastia, IMC e RCQ elevados, deve ser encaminhado imediatamente para a sala de hemodinâmica, pois apresenta 88,9% de chance de necessitar de uma ICP. Este estudo sugere e reforça, a importância e necessidade de mais estudos avaliando os fatores de riscos associados a ICP e não apenas o perfil dos pacientes que compõem esse grupo, para as populações da diferentes regiões brasileiras, a fim de guiar e orientar a prática médica, reduzindo a mortalidade e os gastos com procedimentos desnecessários.

Made available in DSpace on 2016-03-28T12:34:07Z (GMT). No. of bitstreams: 3 481.pdf: 8409823 bytes, checksum: 24c639a3e056ecbafd639b4b30435b5f (MD5) 2011medeiros-aclv.pdf: 8409823 bytes, checksum: 24c639a3e056ecbafd639b4b30435b5f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães. Recife, PE, Brasil / O consumo de bebidas alcoólicas é considerado um problema de saúde de ordem mundial. Sabe-se que o abuso dessas substâncias pode causar problemas sérios de ordem biológica, psicológica e social, afetando diretamente, o bem-estar, a saúde, o trabalho e a economia. Entre os povos indígenas, esse fator está relacionado ao contato interétnico e tem agravado suas condições de saúde. Objetivo: Avaliar as associações entre consumo de bebidas alcoólicas e trabalho no povo indígena Xukuru do Ororubá, 18 a 59 anos. Método: Caso-controle aninhado a um estudo transversal. Casos: indígenas que referiram consumir bebida alcoólica. Controles: os que referiram não consumir. Utilizou-se o modelo de regressão logística simples e múltiplo com nível de significância de 5 por cento. Resultados: fatores socioeconômicos associados a uma chance maior de consumo de bebida alcoólica: sexo, masculino/feminino (OR=5,20; p < 0,001); faixa etária, 18-24/45-59 (OR=1,72;p=0,010), 25-34/45-59 (OR=1,54;p=0,037) e 35-44/45-59 (OR=1,73;p=0,011); região de moradia, Serra/Agreste (OR=1,69;p=0,003), trabalho, sim/não (OR=2,98;p=0,004) e consumo familiar, sim/não (OR=2,64;p=0,002). Já os fatores do trabalho foram: remuneração, menos de R$545,00/não ter (OR=1,51,p=0,027) e ter entre R$ 545,00 e menos de R$1.090,00/não ter (OR=3,72,p=0,001); trabalhar na agricultura no Território Indígena, sim/não (OR=1,46,p=0,032); trabalho monótono, sim/não (OR=1,66,p=0,024) e trabalho repetitivo, sim/não (OR=2,52,p < 0,001), esse fator permaneceu significante após controle por sexo e faixa etária (OR=2,55,p < 0,001). Conclusões: Há elevada prevalência de consumo de bebidas alcoólicas entre os indígenas, o trabalho é um fator associado ao maior consumo de bebidas alcoólicas, principalmente, do tipo repetitivo. Esses achados apontam para a necessidade de realização de mais pesquisas sobre o tema favorecendo a organização, o planejamento e a melhoria da qualidade da assistência à saúde dos povos indígenas

Objetivos: (a) Validar externamente os nomogramas de Crippa e Srougi que combinam antígeno prostático específico (PSA) sérico, porcentagem de fragmentos positivos na biópsia prostática (PFPB) e escore de Gleason da biópsia prostática para predição de doença órgão-confinada (DOC), em prostatectomias radicais realizadas entre 1988 e 2002, em uma população contemporânea de instituição de ensino terciária de assistência pública; (b) Re-derivar as variáveis e ajustá-las para produzir dois nomogramas de predição para DOC e invasão de vesículas seminais (IVS), resultando nos nomogramas da USP. Método: A acurácia (discriminação e calibração) dos nomogramas de Crippa e Srougi foi examinada em 1.002 pacientes submetidos a prostatectomia radical retropúbica (PRR) entre 2005 e 2010 na Universidade de São Paulo. Curvas ROC com as respectivas áreas sob a curva (ASC) e escores de Brier foram usados para quantificar as propriedades discriminativas das predições dos nomogramas de Crippa e Srougi para DOC. Gráficos LOESS de calibração foram usados para expressar visualmente a relação entre as probabilidades preditas e as taxas de desfecho observadas. Na sequência, rederivação das variáveis incluindo PSA, PFPB, escore de Gleason da biópsia prostática e estádio clínico foi realizada para os desfechos DOC e IVS. Modelos finais de regressão logística originaram os nomogramas de predição para DOC e IVS (intervalos de confiança de 95% em 1.000 amostras bootstrap). Os procedimentos de validação acima descritos foram aplicados na validação interna dos nomogramas da USP. Resultados: Os nomogramas de Crippa e Srougi para predição de DOC apresentaram ROC ASC=0,68 (IC: 0,65-0,70), escore de Brier de 0,17 e considerável subestimação nos gráficos LOESS. Os nomogramas da USP apresentaram ROC ASC=0,73 (IC: 0,70- 0,76) e escore de Brier de 0,16 para DOC e ROC ASC=0,77 (IC: 0,73-0,79) e escore de Brier de 0,08 para IVS. Os gráficos LOESS mostraram excelente calibração para DOC e considerável superestimação de desfecho para IVS em todas as faixas de predição acima de 2%. Conclusões: Os nomogramas de Crippa e Srougi foram validados externamente apresentando discriminação moderada e considerável subestimação de desfecho para DOC. Os nomogramas da USP apresentaram boa discriminação para DOC e IVS, excelente calibração para DOC e considerável superestimação de desfecho para IVS / Purposes: (a) To externally validate the Crippa and Srougi nomograms that combine serum prostate-specific antigen (PSA), percent of positive biopsy cores (PPBC), and biopsy Gleason score to provide the likelihood of organ-confined disease (OCD) in radical prostatectomy performed between 1988 and 2002 in a contemporary cohort of a public health environment of a teaching institution; (b) To re-derivate the variables and adjust them to produce two predictive nomograms for OCD and seminal vesicle invasion (SVI), the USP nomograms. Material and Methods: The discrimination and calibration properties of the nomograms from Crippa and Srougi in 1002 men who underwent radical prostatectomy between 2005 and 2010 at the University of Sao Paulo (USP) were examined. The ROC derived area under the curve (AUC) and the Brier score were used to quantify the discriminant properties of the predictions of that nomograms for OCD. LOESS based calibration plots were used to examine the relationship between the predicted and observed rates of OCD. Furthermore, variables re-derivation including PSA, PPBC, biopsy Gleason score and clinical stage was done for OCD and SVI outcomes. Logistic regression final models resulted in predictive nomograms for OCD and SVI (1000 bootstrap 95% confidence intervals). The abovementioned validation procedures were applied in USP nomograms internal validation. Results: The OCD prediction nomograms from Crippa and Srougi showed ROC AUC = 0.68 (CI:0.65-0.70) and Brier score of 0.17; and considerable underestimation in LOESS plots. The USP nomograms showed ROC AUC=0.73 (CI:0.70-0.76) and Brier score of 0,16 for OCD and ROC AUC=0.77 (CI: 0.73-0.79) and Brier score of 0,08 for SVI. The LOESS plots showed excellent calibration for OCD and overestimation for SVI in all prediction ranges over 2%. Conclusions: The nomograms from Crippa and Srougi were externally validated showing moderate discrimination and considerable OCD underestimation. The USP nomograms showed good discrimination for both, OCD and SVI, excellent calibration for OCD and considerable overestimation for SVI

Introdução: Em estudos de corte transversal com desfechos binários, a associação entre a exposição e o desfecho é estimada pela razão de prevalência (RP). Os modelos de regressão de Cox, log-binomial e Poisson têm sido sugeridos como bons métodos estatísticos para obter estimativas da RP ajustadas para variáveis de confusão. Objetivo: Comparar empiricamente as regressões de Cox, log-binomial, Poisson e logística para desfechos com alta prevalência, prevalência intermediária e baixa prevalência. Metodologia: Os dados foram obtidos de um estudo epidemiológico de corte transversal, de base populacional, sobre prevalência de demência e outros transtornos mentais em idosos residentes em aéreas de baixa renda da cidade de São Paulo. O diagnóstico de demência (prevalência baixa), a ocorrência de transtorno mental comum (prevalência intermediária) e a auto-percepção de saúde ruim (alta prevalência) foram escolhidos como desfechos para o estudo. Valores de referência da estimativa da razão de prevalência (RP) foram obtidos pela estratificação de Mantel-Haenszel. Estimativas da RP ajustada foram calculadas usando modelos de regressão de Cox, log-binomial e Poisson, além do OR bruto e do OR ajustado pela regressão logística. Resultados: As estimativas do ponto e do intervalo obtidas com as regressões de Poisson e Cox, com variância robusta, se aproximaram muito bem dos resultados obtidos pela estratificação de Mantel-Haenszel, independentemente da prevalência inicial do desfecho, e permitiram controlar para covariáveis contínuas. O modelo log-binomial se comportou ligeiramente pior que os modelos de Cox e Poisson quando o desfecho teve uma prevalência alta, com dificuldade de convergência. A regressão logística produziu estimativas do ponto e do intervalo sempre mais elevadas do que aquelas obtidas pelos outros métodos, e estas estimativas eram particularmente mais elevadas quando o desfecho era freqüente. Conclusão: Os modelos de regressão de Cox e Poisson, com variância robusta, são boas alternativas à regressão logística. Quanto ao modelo de regressão log-binomial, deve-se ficar atento às restrições referentes ao seu uso, pois apresenta estimativas um pouco mais distantes das geradas pelos demais métodos quando o risco inicial do desfecho de interesse é alto e apresenta também dificuldade de convergência quando temos uma covariável contínua no modelo. Ao analisar as associações em estudos de corte-transversal, os pesquisadores devem usar métodos de regressão que forneçam estimativas do ponto e do intervalo adequadas independente da prevalência do desfecho em estudo. / Introduction: In cross-sectional studies with binary outcomes, the association between exposure and outcome is estimated with the prevalence ratio (PR). Cox, log-binomial and Poisson regression models have been suggested as statistical methods that yield correct estimates of PR adjusted for confounding variables. Aim: To compare empirically Cox, log-binomial, Poisson and logistic regressions for outcomes with low, intermediate and high prevalence. Methodology: The data came from an epidemiologic population-based cross-sectional study about prevalence of dementia and other mental health problems among older persons from an economically deprived area in the city of Sao Paulo. The diagnosis of dementia (low prevalence), caseness for common mental disorders (intermediate prevalence) and poor self-rated health (high prevalence) were chosen as outcomes of the study. Reference values for point and interval estimates of PR were obtained with the Mantel-Haenszel stratification. Adjusted estimates of PR were then calculated using Cox, log-binomial and Poisson regression models. Crude and adjusted Odds Ratios (OR) were obtained with logistic regression. Results: The point and interval estimates obtained with Poisson and Cox regressions, with robust variance, approximated very well to those obtained with Mantel-Haenszel stratification, independently of the outcome base prevalence, and allowed to control for continuous covariates. The log-binomial model performed slightly worse than the Poisson and Cox models when the outcome had a high prevalence, with difficulty in convergence. Logistic regression produced point and interval estimates that were always higher than those obtained by the other methods, and were particularly higher when the outcome was frequent. Conclusion: The Cox and Poisson models, with robust variance, are good alternatives to logistic regression. Regarding the log-binomial regression model, it is necessary to be alert to restrictions in its use, since it may yield estimates slightly different from those generated by the others methods when the outcome has a high prevalence and also presents difficulty in convergence with the continuous covariate in the model. When analyzing associations in cross-sectional studies, investigators should use regression methods that yield adequate point and interval estimates regardless of the base prevalence of the outcome investigated

Orientador: Paulo Roberto de Madureira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Médicas / Made available in DSpace on 2018-08-22T21:12:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nascimento_PauloVictorFernandesSouza_D.pdf: 2007565 bytes, checksum: e01eda41bcffc893c044e9ae75f35532 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: As infecções relacionadas à assistência à saúde são responsáveis pela elevação do custo assistencial, aumento da morbimortalidade hospitalar e aumento do tempo de internação. Uma característica peculiar dessas infecções diz respeito à resistência dos microrganismos envolvidos. Protocolos de tratamento de infecções graves, como pneumonia e sepse, indicam o uso inicial de associações antimicrobianas de largo espectro, caso o paciente apresente fatores de risco para resistência. Posteriormente, com o resultado das culturas, o esquema terapêutico inicial seria readequado. Entretanto, esse processo conhecido como "descalonamento" ocorre de forma infrequente. Assim, no momento da escolha inicial dos antimicrobianos para o tratamento de síndromes infecciosas graves, os profissionais se deparam com um dilema: Utilizar um esquema de amplo espectro para a maior proteção do paciente, mas que raramente será revisto e contribuir para o aumento da resistência da microbiota hospitalar, ou tentar o uso de esquemas menos abrangentes? Com o objetivo de auxiliar o médico nesse momento da prescrição, procurou-se identificar possíveis características dos pacientes que pudessem servir como fatores preditores para infecção ou colonização para microrganismos multirresistentes. Em um hospital geral de 90 leitos, na cidade de São José dos Campos, no Estado de São Paulo, Brasil, foi conduzido um estudo de caso-coorte, entre junho de 2009 e junho de 2011, em que todos os pacientes que realizaram pelo menos um exame de cultura foram incluídos (753 pacientes). Os casos foram definidos como todos os pacientes que apresentaram culturas clínicas com o isolamento de pelo menos um microrganismo multirresistente (146 pacientes). A multirresistência foi definida conforme o consenso do Centro de Controle de Infecções e Doenças dos Estados Unidos da América em associação com o Centro Europeu para Prevenção e Controle de Doenças. Os controles foram todos os pacientes que se submeteram a culturas as quais não demonstraram crescimento de um agente multirresistente. Foram avaliadas quatorze variáveis demográficas e clínicas, comumente identificadas como fatores de risco. Foram construídos três modelos de predição clínica: regressão logística, árvore de classificação e floresta aleatória. No modelo de regressão logística, em função de intensa colinearidade, optou-se pela eliminação das variáveis pelo método backward. Na validação interna deste modelo, foi utilizada a técnica de reamostragem por bootstrap. O novo modelo foi calibrado com um fator de shrinkage de 0,91. Os modelos de árvore de classificação e floresta aleatória identificaram, de maneira semelhante, as variáveis mais importantes para predição que foram: história de internação nos últimos 180 dias, tempo de internação até a realização da cultura, Índice de comorbidades de Charlson, presença de cateter nasoentérico, traqueostomia e cateter venoso central. Foi realizada a validação externa temporal com uma nova amostra coletada entre julho e dezembro de 2011, num total de 342 pacientes. As acurácias dos modelos de regressão logística, árvore de classificação e floresta aleatória foram avaliadas por curvas ROC (Receiver operating characteristic). As áreas sobre a curva foram respectivamente: 72,4%, 66,2% e 69,2%. O modelo final da regressão logística com o total de pacientes estudados (1092) apresentou uma área sob a curva ROC corrigida do otimismo de 77,1% / Abstract: Healthcare-associated infections are responsible for rising health care costs, increasing morbidity, mortality, and longer hospital stays. A peculiar characteristic of such infections is the resistance of the involved microorganisms. The presence of infectious agents resistant to multiple classes of antimicrobials is increasing in such infections. Thus, multidrug resistance brings a real challenge to everyday clinical practice. Protocols for treatment of severe infections such as pneumonia and sepsis indicate the use of broad-spectrum antimicrobial associations as the initial therapy if the patient has a risk factor for resistance. Later, with the result of cultures, an adjustment of the initial therapeutic regimen would be expected. However, this process, known as de-escalation, occurs infrequently. Thus, at the moment of choosing the initial antibiotics for treating serious infectious syndromes, physicians are challenged with a dilemma: either to prescribe broad-spectrum antibiotics and contribute to increasing antibiotic resistance or to use a narrow spectrum of antimicrobials and put patients' prognosis at risk. The aim of this study was to identify potential predictors for the harboring of multidrug-resistant bacteria and to build a clinical prediction model that could help physicians to recognize patients with different risks for infection or colonization by these microorganisms. We conducted a case-cohort study in a 90-bed general hospital, at São José dos Campos, São Paulo State, Brazil, with all patients that performed at least one culture (753 patients). Cases were defined as patients that had had a culture demonstrating a multi-resistant agent (146 patients). Controls were all other patients that had had at least one culture. The consensus definition from the Center for Disease Control and the European Centre for Disease Prevention and Control was used to describe antibiotic multi-resistance. Fourteen traditional risk factors were evaluated as predictors. We constructed three clinical prediction models: logistical regression, classification tree, and random forest. In the logistical regression model, due to severe collinearity, we chose to eliminate variables by the backward method. In this model, for internal validation, we used the bootstrap resampling procedure. The new model was calibrated with the use of a shrinkage factor of 0.91. Similarly, the classification tree and random forest models identified that the most important variables for prediction were: admission history of 180 days, tube feeding, and length of hospital stay before culture, Charlson comorbidity index, central venous catheter, and tracheostomy. A temporal external validation was performed with a new sample collected between July and December 2011, with 342 patients. The accuracies of logistic regression, classification tree and random forest models were evaluated by ROC (Receiver operating characteristic) curves. The areas under the curve were 72.4%, 66.2% and 69.2%, respectively. The final logistical regression model with the overall study population (1092 patients) is described and shows an optimism-corrected area under the ROC curve of 77.1% / Doutorado / Epidemiologia / Doutor em Saude Coletiva