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Necrose da gordura epipericárdica: análise clínica e radiológica de uma entidade pouco conhecida / Epipericardial fat necrosis: clinical and radiological analysis of?an unknown entityGiassi, Karina de Souza 08 November 2016 (has links)
Introdução: a necrose da gordura epipericárdica é uma entidade caracterizada por dor torácica súbita de forte intensidade e ventilatório-dependente em indivíduos previamente hígidos, com menos de 50 casos descritos na literatura. O achado característico na tomografia computadorizada de tórax é de uma lesão arredondada com atenuação de gordura e graus variáveis de densificação dos planos adiposos adjacentes localizada na gordura epipericárdica. O tratamento é sintomático com analgésicos e as alterações radiológicas tendem a regredir em poucas semanas. O aumento do número de casos, nos últimos anos, sugere que a entidade possa ser subdiagnosticada. O objetivo do estudo foi estimar a frequência da necrose numa população e comparar dados clínicos e laboratoriais com um grupo controle. Material e Métodos: 7463 tomografias computadorizadas de tórax realizadas no pronto atendimento de um hospital quaternário, de julho de 2011 a dezembro de 2014 foram avaliadas por um radiologista na busca de imagens compatíveis com necrose da gordura epipericárdica. Vinte pacientes foram selecionados e comparados com um grupo controle pareado por idade e sexo, numa proporção de 1:5 pacientes com dor torácica atípica, que também realizaram tomografia computadorizada de tórax neste período. Os dados clínicos e laboratoriais foram comparados por meio de modelos de regressão linear e os aspectos de imagem e os relatórios das tomografias dos pacientes com a necrose foram avaliados individualmente. A frequência da NGE nos pacientes que realizaram tomografia computadorizada de tórax no pronto atendimento por dor torácica foi estimada. O estudo obteve aprovação do Comitê de Ética. Resultados: a média de idade dos pacientes com a necrose foi 42 ± 13 anos e, desses, 25% mulheres (5 pacientes). A necrose esteve presente em 2.15% dos indivíduos que realizaram tomografia de tórax por dor torácica e em 0.26% de todos os pacientes que realizaram tomografia de tórax no pronto atendimento. A lesão é mais frequente do lado esquerdo (p = 0.01, IC = 0.56-0.94) e está associada à derrame pleural ipsilateral (p=0.01, IC 0.36-0.80) e atelectasia (p=0.01, IC 0.58-0.99) (p=0.01, IC 0.36-0.80). No contexto de dor torácica não coronariana, a necrose tem maior probabilidade de ocorrer na ausência de outros sintomas (p=0.005, IC -5.83, -1.27) e com o não uso de medicamentos (p= 0.01 e IC-3.33, -0.40). A análise dos relatórios das tomografias de tórax mostrou um aumento nas taxas de diagnóstico ao longo dos anos. Conclusão: pacientes com dor torácica atípica que não fazem uso de medicamentos e não possuem outros sintomas associados na ocasião do atendimento exibem maior probabilidade de apresentar necrose da gordura epipericárdica. A incidência da necrose na população estudada foi de 2.15%. O conhecimento da entidade contribui para a melhora da taxa de diagnóstico / Introduction: Epipericardial fat necrosis is characteryzed by an acute onset of pleuritic chest pain in previously healthy patients. There are less than 50 cases described in english literature. The diagnosis is made by chest tomography and the deffinitive finding is a small ovoid fat attenuation lesion with mild to moderate surrounding strandings inside the epipericardial fat. The treatment is symptomatic, by relieving the symptoms with analgesics, and the radiological findings tend to disappear in a few weeks. There is an important raise of the diagnosis in the last years, what suggests that epipericardial fat necrosis is probably underdiagnosed. The objective of the study is to estimate the frequency of the necrosis in a group of patients and to compare clinical and laboratorial data with a control group. Material and Methods: The Ethics Committee approved this study. The 7463 chest tomography were performed in the emergency department of a quaternary hospital from July 2011 to December 2014. One radiologist read the images of all chest tomography and sought for image findings compatible with epipericardial fat necrosis. Twenty patients were diagnosed with epipericardial fat necrosis and compared with a control group paired by age and sex. The control group consisted of 100 patients with non-coronary chest pain who performed a chest tomography in the same period. The clinical and laboratorial data were compared using linear regression models. The imaging findings and the radiology reports were evaluated. The frequency of epipericardial fat necrosis in this group of patients was estimated. Results: The mean age of the necrosis group was 42 ± 13 years (25% women). Epipericardial fat necrosis was present in 2.15% of the patients who performed a chest tomography because of chest pain and in 0.26% of all patients that performed a chest tomography for any reason in the emergency department in the period. Epipericardial fat necrosis is more frequent in the left side (p = 0.01, IC = 0.56-0.94). It is associated with ipsilateral pleural effusion (p=0.01, IC 0.36-0.80) and atelectasis (p=0.01, IC 0.58-0.99). Epipericardial fat necrosis is more likely to occur in the absence of other symptoms (p=0.005, IC -5.83, -1.27) and in patients who are not in use of any medication (p= 0.01 e IC-3.33, -0.40). The radiological reports demonstrated increased rates of the diagnosis of epipericardial fat necrosis over the years. Conclusion: Patients who are in the emergency department with isolated atipical acute chest pain and are not in use of medications are more likely to have epipericardial fat necrosis. The frequency of the necrosis in this population was 2.15%. The knowledge of the entity leads to an increased rate of radiological diagnosis
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Estimação de parâmetros genéticos para características de crescimento, reprodução e categóricas em uma população de bovinos de corte compostos (Bos taurus x Box indicus) sob abordagem bayesiana e modelos lineares generalizados mistos / Estimation of genetic parameters for traits of growth, reproduction and categorical in a population of composite beef cattle (Bos taurus x Bos indicus) in Bayesian approach and generalized linear mixed modelsOliveira, Tiago Almeida de 30 August 2012 (has links)
Os objetivos deste trabalho foram avaliar diferentes modelos de seleção com base nos efeitos aleatórios maternos considerados para características de crescimento e perímetro escrotal, estimar parâmetros genéticos para pesos do nascimento aos 12 meses (pesos ao nascer, a desmama e aos 12 meses de idade); perímetro escrotal aos 12 meses e correlações genéticas entre as características para bovinos compostos Montana Tropical, em análises uni, bicaracterísticas. Estimar parâmetros genéticos para as características categóricas de musculosidade, precocidade e conformação aos 12 meses em modelos uni e bicaracterísticas utilizando diferentes metodologias para análise (modelos mistos, modelos thresholds bayesianos e modelos lineares generalizados mistos) e compará-los. Nas análises feitas para as características de crescimento e perímetro escrotal os efeitos maternos influenciaram os pesos do nascimento aos 12 meses de idade. As estimativas de herdabilidade direta obtidas das análises bicaracterísticas foram superiores àquelas obtidas das análises unicaracterísticas e as estimativas pela análise bicaracterística para as herdabilidades foram 0,27 para peso ao nascer; 0,18 para peso à desmama; 0,20 para peso aos 12 meses; e 0,19 para perímetro escrotal aos 12 meses. As correlações genéticas estimadas entre pesos obtidos em idades jovens com peso ao ano foram moderadas a baixas (< 0,60). A correlação genética obtida entre perímetro escrotal e características de crescimento foram 0,04, e <0,01 com peso a desmama indicando baixa associação entre as características e de 0,38 com peso aos 12 meses o que pode ao longo do tempo gerar animais mais pesados aos 12 meses. A seleção com base em características de crescimento em qualquer idade pode promover ganhos genéticos moderados no peso corporal de animais do composto Montana Tropical. É importante considerar nas análises os pesos prévios à seleção para estimar parâmetros genéticos para pesos após a seleção. Para as características morfológicas as estimativas de herdabilidade foram de baixas a moderadas e houve diferença entre o modelo linear e o de limiar e o modelo linear generalizado misto, na obtenção de estimativas de herdabilidades e correlações genéticas, de características categóricas morfológicas multinomiais. As estimativas dos parâmetros genéticos obtidas por modelo de limiar foram superiores aos demais métodos avaliados, com valores de 0,42; 0,37 e 0,25 para musculosidade, precocidade e conformação aos 12 meses, e as correlações genéticas estimadas em conjunto com peso a desmama para musculosidade, precocidade e conformação aos 12 meses foram 0,89; 0,22 e 0,83 respectivamente. Os escores visuais de conformação, precocidade e musculatura aos 12 meses podem responder rapidamente à seleção individual. / The objectives this study were to evaluate different models of selection based on maternal random effects considered for growth traits and scrotal circumference; to estimate genetic parameters for weights from birth to 12 months (birth weight, weaning and 12 months old), scrotal circumference at 12 months and to estimate genetic correlations between traits for cattle composite Montana Tropical, by univariate and two-trait analysis. To estimate genetic parameters for categorical traits of muscling, precocity and conformation at 12 months in uni-and two-trait models using different methodologies for analysis (mixed models, Bayesian models thresholds and generalized linear mixed models) and compare them. In the analysis made for growth traits and scrotal circumference, maternal effects influenced the weights from birth to 12 months of age. Direct heritability estimates obtained from two-trait analyzes were higher than those obtained using univariate models, and the estimates of heritability for the two traits analysis were 0.27 for birth weight, 0.18 for weaning weight, 0.20 for weight at 12 months , and 0.19 for scrotal circumference at 12 months. The genetic correlation obtained between weights at young ages and yearling weight were moderate to low ( < 0.60). Genetic correlation obtained between scrotal circumference and growth traits were 0.04, and < 0.01 with weaning weight indicating a low correlation between the traits and 0.38 from weight at 12 months which may over time provide heavier animals at 12 months. Selection based on growth traits at any age can provide moderate genetic gains in body weight of animals of the composite Montana Tropical. It is important to consider in the analysis to selecting the prior weights to estimate genetic parameters for weights after selection. For the morphological traits, heritability estimates were low to moderate and there was a difference between the threshold and linear model and generalized linear mixed model, for estimates of heritability and genetic correlations of morphological multinomial categorical traits. Estimates of genetic parameters by the threshold model were higher than the other methods evaluated, with values of 0.42, 0.37 and 0.25 for muscling, precocity, and conformation at 12 months, and the genetic correlations estimated in with weaning weight for muscling, precocity and conformation at 12 months were 0.89, 0.22 and 0.83 respectively. The visual scores of conformation, precocity and muscling at 12 months can respond quickly to individual selection.
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Uma abordagem para análise de dados com medidas repetidas utilizando modelos lineares mistos / One approach to analyzing data with repeated measures using linear mixed modelsBarbosa, Michele 11 September 2009 (has links)
No presente trabalho propôs-se uma abordagem simples visando à escolha de um modelo linear misto a ser ajustado a dados com medidas repetidas. A construção do modelo envolveu a escolha dos efeitos aleatórios, dos efeitos fixos e da estrutura de covariâncias utilizando técnicas gráficas e analíticas. O uso do Teste da Razão de Verossimilhança e dos Critérios de Informação de Akaike - AIC e de Schwarz - BIC pode levar a escolhas diferentes da estrutura de covariâncias, o que pode influenciar os resultados das inferências feitas sobre os parâmetros de efeitos fixos. A abordagem foi aplicada a conjuntos de dados resultantes de estudos agropecuários utilizando o software livre R. Foram feitas comparações dos resultados obtidos de modelos implementados com o proc mixed do SAS e com a função lme() do R, observando as vantagens e restrições destes dois softwares. / In this present work was proposed a simple approach to know how to choose a linear mixed model that can be adjustable to data with repeated measures. The construction of the model involved the choice of random effects, the fixed effects and covariance structure, using graphical and analytical techniques. The use of the Likelihood Ratio Test and the Akaike Information Criteria - AIC and Schwarz - BIC can lead to different choices of the structure of covariance, which may influence the results of inferences made about the parameters of fixed effects. The approach was applied to data sets that was resulted from farming studies using the software R. Comparisons of the results of models implemented were made with the proc mixed of SAS and with the function lme() of R, noting the advantages and limitations of these two softwares.
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Modelos estatísticos para dados politômicos nominais em estudos longitudinais com uma aplicação à área agronômica / Statistical models for nominal polytomous data in longitudinal studies with an application to agronomyMenarin, Vinicius 14 January 2016 (has links)
Estudos em que a resposta de interesse é uma variável categorizada são bastante comuns nas mais diversas áreas da Ciência. Em muitas situações essa resposta é composta por mais de duas categorias não ordenadas, denominada então de uma variável politômica nominal, e em geral o objetivo do estudo é associar a probabilidade de ocorrência de cada categoria aos efeitos de variáveis explicativas. Ademais, existem tipos especiais de estudos em que os dados são coletados diversas vezes para uma mesma unidade amostral ao longo do tempo, os estudos longitudinais. Estudos assim requerem o uso de modelos estatísticos que considerem em sua formulação algum tipo de estrutura que suporte a dependência que tende a surgir entre observações feitas em uma mesma unidade amostral. Neste trabalho são abordadas duas extensões do modelo de logitos generalizados, usualmente empregado quando a resposta é politômica nominal com observações independentes entre si. A primeira consiste de uma modificação das equações de estimação generalizadas para dados nominais que se utiliza de razões de chances locais para descrever a dependência entre as observações da variável resposta politômica ao longo dos diversos tempos observados. Este tipo de modelo é denominado de modelo marginal. A segunda proposta abordada consiste no modelo de logitos generalizados com a inclusão de efeitos aleatórios no preditor linear, que também leva em conta uma dependência entre as observações. Esta abordagem caracteriza o modelo de logitos generalizados misto. Há diferenças importantes inerentes às interpretações dos modelos marginais e mistos, que são discutidas e que devem ser levadas em consideração na escolha da abordagem adequada. Ambas as propostas são aplicadas em um conjunto de dados proveniente de um experimento da área agronômica realizado em campo, conduzido sob um delineamento casualizado em blocos com esquema fatorial para os tratamentos. O experimento foi acompanhado ao longo de seis estações do ano, caracterizando assim uma estrutura longitudinal, sendo a variável resposta o tipo de vegetação observado no campo (touceiras, plantas invasoras ou espaços vazios). Os resultados encontrados são satisfatórios, embora a dependência presente nos dados não seja tão caracterizada; por meio de testes como da razão de verossimilhanças e de Wald diversas diferenças significativas entre os tratamentos foram encontradas. Ainda, devido às diferenças metodológicas das duas abordagens, o modelo marginal baseado nas equações de estimação generalizadas mostra-se mais adequado para esses dados. / Studies where the response is a categorical variable are quite common in many fields of Sciences. In many situations this response is composed by more than two unordered categories characterizing a nominal polytomous outcome and, in general, the aim of the study is to associate the probability of occurrence of each category to the effects of variables. Furthermore, there are special types of study where many measurements are taken over the time for the same sampling unit, called longitudinal studies. Such studies require special statistical models that consider some kind of structure that support the dependence that tends to arise from the repeated measurements for the same sampling unit. This work focuses on two extensions of the baseline-category logit model usually employed in cases when there is a nominal polytomous response with independent observations. The first one consists in a modification of the well-known generalized estimating equations for longitudinal data based on local odds ratios to describe the dependence between the levels of the response over the repeated measurements. This type of model is also known as a marginal model. The second approach adds random effects to the linear predictor of the baseline-category logit model, which also considers a dependence between the observations. This characterizes a baseline-category mixed model. There are substantial differences inherent to interpretations when marginal and mixed models are compared, what should be considered in the choice of the most appropriated approach for each situation. Both methodologies are applied to the data of an agronomic experiment installed under a complete randomized block design with a factorial arrangement for the treatments. It was carried out over six seasons, characterizing the longitudinal structure, and the response is the type of vegetation observed in field (tussocks, weeds or regions with bare ground). The results are satisfactory, even if the dependence found in data is not so strong, and likelihood-ratio and Wald tests point to several differences between treatments. Moreover, due to methodological differences between the two approaches, the marginal model based on generalized estimating equations seems to be more appropriate for this data.
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Superdispersão em dados binomiais hierárquicos / Overdispersion in hierarchical binomial dataNati, Lilian 05 March 2008 (has links)
Para analisar dados binários oriundos de uma estrutura hierárquica com dois níveis (por exemplo, aluno e escola), uma alternativa bastante utilizada é a suposição da distribuição binomial para as unidades experimentais do primeiro nível (aluno) condicionalmente a um efeito aleatório proveniente de uma distribuição normal para as unidades do segundo nível (escola). Neste trabalho, propõe-se a adição de um efeito aleatório normal no primeiro nível de um modelo linear generalizado hierárquico binomial para contemplar uma possível variabilidade extra-binomial decorrente da dependência entre os ensaios de Bernoulli de um mesmo indivíduo. Obtém-se o processo de estimação por máxima verossimilhança para este modelo a partir da verossimilhança marginal dos dados, após uma dupla aplicação do método de quadratura de Gauss-Hermite adaptativa como aproximação para as integrais dos efeitos aleatórios. Realiza-se um estudo de simulação para contrastar propriedades inferenciais do modelo aspirante com o modelo linear generalizado binomial, um modelo de quase-verossimilhança e o tradicional modelo linear generalizado hierárquico em dois níveis. / A common alternative when analyzing binary data originated from a two-level hierarchical structure (for instance, student and school) is to assume a binomial distribution for the experimental units of the first level (student) conditionally to a normal random effect for the second level units (school). In this work, we propose the inclusion of a second normal random effect in the first level to contemplate a possible extra-binomial variability due to the dependence among the Bernoulli trials in the same individual. We obtain the maximum likelihood estimation process for this hierarchical model starting from the marginal likelihood of the data, after a double application of the adaptive Gauss-Hermite quadrature as an approximation of the integrals of the random effects. We conduct a simulation study to compare the inferential properties of the advocated model with the generalized linear (binomial) model, a quasi-likelihood model and the usual two-level hierarchical generalized linear model.
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Uso do melhor preditor linear não viesado (BLUP) em análises dialélicas e predição de híbridos. / Use of best linear unbiased prediction in diallel analysis and in prediction of single crosses.Iemma, Mariana 14 March 2003 (has links)
A obtenção de híbridos de milho está relacionada com o aumento de produtividade dessa cultura. Para isso, normalmente são realizados cruzamentos entre linhagens de diferentes grupos heteróticos, que são determinados pelos melhoristas de forma que seja maximizada a divergência entre eles. A escolha dos genitores a serem cruzados pode ser facilitada pelo uso de cruzamentos dialélicos. Os modelos usados para a análise dos dialélicos permitem a estimação de parâmetros úteis para a seleção dos genitores e o estabelecimento de grupos heteróticos, sendo que os efeitos genéticos normalmente podem ser considerados como aleatórios. A forma tradicional de análise inclui tais efeitos na matriz de incidência dos efeitos fixos e emprega o método dos mínimos quadrados ordinários, o que impossibilita a análise usando a metodologia dos modelos mistos. Os objetivos deste trabalho foram comparar os resultados das análises dialélicas obtidas considerando o modelo fixo e o modelo misto e avaliar a eficiência do melhor preditor linear não viesado (BLUP) para predição de cruzamentos não realizados entre linhagens de milho, utilizando informações de marcadores moleculares RFLP para a estimação da matriz de parentesco. Foram considerados dados de 80 híbridos interpopulacionais e 20 testemunhas comerciais, avaliados em um látice 10 x 10 em três locais. Esses híbridos foram obtidos pelo cruzamento entre 8 linhagens do grupo heterótico BR-105 e 10 do grupo BR-106, as quais foram genotipadas com marcador RFLP. A análise dialélica foi realizada segundo a metodologia que considera o modelo genético como fixo e usa o método dos mínimos quadrados ordinários, e também usando a metodologia de modelos mistos, assumindo que a capacidade geral de combinação (CGC) dos dois grupos heteróticos e a capacidade específica de combinação (CEC) representam efeitos aleatórios. Além disso, foi avaliada a predição de híbridos simples não realizados, com base na matriz de covariâncias genéticas entre o híbrido não realizado e os híbridos preditores, usando as informações do marcador RFLP. Como todos os híbridos foram obtidos, foi simulada a retirada de cada um deles do conjunto, sendo sua performance predita a partir dos 79 restantes. Os resultados mostraram que, na comparação entre as análises dialélicas obtidas com as duas metodologias, embora os valores da CGC das linhagens da população BR-106 e da CEC tenham baixa correlação entre as duas metodologias (r=-0,11 e r=-0,06, respectivamente), a classificação dos híbridos mais produtivos sofre poucas alterações (r=0,99) e não causa dificuldades na seleção. A eficiência do BLUP para predição de cruzamentos não realizados entre linhagens de milho, utilizando informações de marcadores moleculares para a estimação da matriz de parentesco, mostrou a existência de moderada correlação entre os valores dos BLUPs da produção de grãos e os valores preditos a partir dos híbridos observados restantes (r=0,35), o que indica que essa metodologia tem capacidade em predizer a estimativa de valores não observados, porém com alguma imprecisão. Os mesmos resultados foram observados entre as capacidades específicas de combinação observadas e as preditas (r=0,30). Conclui-se que a metodologia de modelos mistos pode ser usada, desde que com ressalvas, dada as correlações moderadas. / The obtainment of maize single crosses is related with increasing in productivity. To do so, inbred lines derived of different heterotic groups are crossed. These groups are established in such a way that the genetic divergences among them are maximized. Using diallel crosses can facilitate the choice of the inbred lines to be crossed. The models used to perform these analyses allow estimating genetic parameters that are useful in the selection of parental lines and in determining the heterotic groups. In these models, generally, the genetic effects are considered as random. However, these analyses are usually performed considering these effects in the matrix of fixed effects, and obtaining the parameter estimates according to the ordinary least squares method, making impossible using mixed linear models theory. The aims of this research were to compare the results of diallel analyses obtained by using fixed and mixed models, and evaluate the efficiency of the best linear unbiased predictor (BLUP) in predicting non-realized single crosses. Eighty interpopulation hybrids and twenty commercial checks were evaluated in a 10 x 10 lattice design with two replications located in three environments. These single crosses were obtained by crossing eight and ten inbred lines from BR-105 and BR-106 heterotic groups, respectively. These eighteen lines were genotyped by using RFLP molecular markers and then the coefficient of parentage among them was estimated. The genetic parameters general (GCA) and specific (SCA) combining abilities were estimated through diallel analyses, considering the linear model as fixed and using the ordinary least squares as the estimation method. Besides, GCA and SCA were predicted using BLUP and assuming the genetic effects as random. Besides, the prediction of non-realized single crosses was evaluated. To do so, each one of the 80 realized hybrids was predicted based on information of the others 79 single crosses and using the genetic variance-covariance matrix estimated using RFLP information. According to the results, it was found poor correlation between estimatives and predictions obtained considering the model as fixed or mixed, for GCA within BR-106 population (r=-0.11) and for SCA (r=-0.06). However, the ranking of the single crosses for productivity did not change (r=0.99) and did not make selection process more difficult. The efficiency of BLUP in predicting unrealized single crosses was moderated since the correlation between observed and predicted values was r=0.35, indicating some imprecision in these predictions. Similar results were obtained when comparing observed and predicted SCAs (r=0.30). It was possible to conclude that BLUP can be useful in diallel analyses and in prediction of single crosses, but some caution have to be account since the correlations presented moderate values.
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Modelos de regressão beta com efeitos aleatórios normais e não normais para dados longitudinais / Beta regression models with normal and not normal random effects for longitudinal dataUsuga Manco, Olga Cecilia 01 March 2013 (has links)
A classe de modelos de regressão beta tem sido estudada amplamente. Porém, para esta classe de modelos existem poucos trabalhos sobre a inclusão de efeitos aleatórios e a flexibilização da distribuição dos efeitos aleatórios, além de métodos de predição e de diagnóstico no ponto de vista dos efeitos aleatórios. Neste trabalho são propostos modelos de regressão beta com efeitos aleatórios normais e não normais para dados longitudinais. Os métodos de estimação de parâmetros e de predição dos efeitos aleatórios usados no trabalho são o método de máxima verossimilhança e o método do melhor preditor de Bayes empírico. Para aproximar a função de verossimilhança foi utilizada a quadratura de Gauss-Hermite. Métodos de seleção de modelos e análise de resíduos também foram propostos. Foi implementado o pacote BLMM no R para a realização de todos os procedimentos. O processo de estimação os parâmetros dos modelos e a distribuição empírica dos resíduos propostos foram analisados por meio de estudos de simulação. Foram consideradas várias distribuições para os efeitos aleatórios, valores para o número de indivíduos, número de observações por indivíduo e estruturas de variância-covariância para os efeitos aleatórios. Os resultados dos estudos de simulação mostraram que o processo de estimação obtém melhores resultados quando o número de indivíduos e o número de observações por indivíduo aumenta. Estes estudos também mostraram que o resíduo quantil aleatorizado segue uma distribuição aproximadamente normal. A metodologia apresentada é uma ferramenta completa para analisar dados longitudinais contínuos que estão restritos ao intervalo limitado (0; 1). / The class of beta regression models has been studied extensively. However, there are few studies on the inclusion of random effects and models with flexible random effects distributions besides prediction and diagnostic methods. In this work we proposed a beta regression models with normal and not normal random effects for longitudinal data. The maximum likelihood method and the empirical Bayes approach are used to obtain the estimates and the best prediction. Also, the Gauss-Hermite quadrature is used to approximate the likelihood function. Model selection methods and residual analysis were also proposed.We implemented a BLMM package in R to perform all procedures. The estimation procedure and the empirical distribution of residuals were analyzed through simulation studies considering differents random effects distributions, values for the number of individuals, number of observations per individual and covariance structures for the random effects. The results of simulation studies showed that the estimation procedure obtain better results when the number of individuals and the number of observations per individual increase. These studies also showed that the empirical distribution of the quantile randomized residual follows a normal distribution. The methodolgy presented is a tool for analyzing longitudinal data restricted to a interval (0; 1).
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Modelos lineares mistos para explicar a variabilidade espacial na análise conjunta de experimentos agronômicos / Linear mixed models to explain the spatial variability in joint analysis from agronomical essaysDessotti, Cássio 27 August 2014 (has links)
O objetivo deste trabalho foi avaliar a incorporação de funções geoestatísticas na matriz de variâncias e covariâncias residual no estudo de modelos lineares mistos a partir de um grupo de quatro experimentos de cana-de-açúcar, conduzidos na Guatemala nos seguintes locais: fazenda Limones - usina açucareira Pantaleón (LP), fazenda Bálsamo - usina açucareira Pantaleón (BP), área 1 da fazenda Limones - usina Madre Tierra (MT1) e área 2 da fazenda Limones - usina Madre Tierra (MT2). A variável resposta de interesse foi a produção de cana-de-açúcar por hectare, o delineamento utilizado nos quatro locais foi o casualizado em blocos, com cinco repetições e os mesmos seis tratamentos referentes a diferentes dosagens de um biorregulador (estimulante de crescimento). Em princípio, foram ajustados e comparados diversos modelos alternando-se o efeito de blocos, ora considerado fixo, ora aleatório, e a estrutura da matriz de variâncias e covariâncias (R), segundo os modelos exponencial, gaussiano e esférico. Estes modelos foram comparados, e os que admitem estruturas de dependência espacial se destacaram estatisticamente como os melhores, a partir do critério de Akaike (AIC), sendo então selecionados os modelos BFExp (blocos de efeito fixo e função exponencial na matriz R) e BAExpH (blocos de efeito aleatório, função exponencial para R e variâncias diferentes entre os locais). A seguir, foi realizada a estimação dos efeitos fixos e a predição dos efeitos aleatórios por meio do método da máxima verossimilhança restrita (REML) pois esta metodologia proporciona um menor viés para suas estimativas. As análises conjuntas nos dois modelos selecionados não apresentaram interação tratamentos versus locais, nem mesmo efeito de tratamentos significativos, não sendo aconselhado o desdobramento desta interação. O efeito de locais por sua vez, foi significativo apenas no modelo BAExpH, e detectou-se neste caso a superioridade do local BP em relação aos demais. Adicionalmente, os locais foram analisados individualmente, focando a comparação dos modelos e as análises de variâncias, contudo, assim como na análise conjunta, nos modelos escolhidos para cada local, os efeitos de tratamentos também não foram significativos. Gráficos de resíduos foram construídos e representaram bons ajustes para os modelos BFExp e BAExpH para descrever os dados deste grupo de experimentos. Por fim, foi realizado um estudo de simulação cujos resultados deram mais credibilidade e suporte para a importância e relevância de se verificar, por meio de comparações, a necessidade de uso de um modelo mais elaborado, que considere a possível existência de dependência espacial entre as observações. / The aim of this research was to evaluate the incorporation of geostatistical functions in the residual variances and covariances matrix in linear mixed models in a group of four experiments cane sugar conducted in four sites of Guatemala: farm Limones - Pantaleon sugar mill (LP), farm Bálsamo - Pantaleon sugar mill (BP), area 1 of the farm Limones - sugar mill Madre Tierra (MT1) and area 2 of the farm Limones - sugar mill Madre Tierra (MT2). Production of sugar cane was the interest variable analyzed at all locations, using the randomized block design with five replications and the same six treatments related to different doses of a plant growth regulator. Initially the models were adjusted and compared with alternating the blocks effect, sometimes considered fixed, sometimes random, and the structure of the variance and covariance matrix (R) according to the exponential, gaussian and spherical models. The models were compared, and, among them, those with spatial dependence structures stood out as the best statistically from the Akaike information criterion (AIC), and the selected modelos were the BFExp model (block as fixed effect and exponential function to R) and the BAExpH model (block as random effect, exponential function to R and different variances among the sites). After that, the estimation of fixed effects and prediction of random effects using the restricted maximum likelihood method (REML) were done, since this methodology provides a lower bias to their estimates. The joint analysis of both selected models showed no interaction between treatments and locals, even significant effect of treatments, not being advised the unfolding of this interaction. The effect of local was significant only in the BAExpH model, and detected in this case the superiority of the local BP in relation to the others. Additionally, individual sites were examined similarly to the previous case, through comparison of models and analysis of variance, however, treatment effects weren\'t significant too. Residual plots were constructed and represented satisfactory fit of the models to describe the data in all cases studied. Finally, a simulation study showed results with more credibility and support for the importance and relevance of verifying, through comparisons, the need to use a more structured model that considers the possible existence of spatial dependence among observations.
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Métodos estatísticos aplicados ao teste de Salmonella/microssoma: modelos, seleção e suas implicações / Statistical methods applied for Salmonella/microsome test data: models, selection and their entailmentsButturi-Gomes, Davi 03 December 2015 (has links)
O teste de Salmonella/microssoma é um ensaio biológico amplamente utilizado para avaliar o potencial mutagênico de substâncias que podem colocar em risco a saúde humana e a qualidade ambiental. A variável resposta é constituída pela contagem do número de colônias revertentes em cada placa, entretanto geralmente há dois efeitos confundidos, o de toxicidade e o de mutagenicidade. Alguns modelos foram propostos para a análise dos dados desses experimentos, que nem sempre apresentam bons ajustes e não consideram explicitamente interações. Há, ainda, poucas plataformas computacionais disponíveis que integram todas essas propostas e forneçam critérios para a seleção adequada de um modelo. Além disso, geralmente é difícil comparar os efeitos de diferentes substâncias sobre as várias linhagens da bactéria, então medidas com interpretação biológica direta são necessárias. Neste trabalho, foram investigadas as propriedades dos preditores dos modelos tradicionais, bem como o comportamento das distribuições amostrais dos estimadores dos parâmetros desses modelos, na presença de diversos níveis de superdispersão. Também, foram realizados experimentos com as linhagens TA98 e TA100 da bactéria, expostas aos inseticidas, metabolizados e não-metabolizados, Fipronil e Tiametoxam, dois agroquímicos bastante utilizados no Brasil. Aos dados desses experimentos foram ajustados diversos modelos, tanto aqueles tradicionalmente utilizados, quanto novos modelos, alguns baseados na regressão de Skellam e outros com interações explícitas. Para tal, foi obtida uma nova classe de modelos chamada de modelos não-lineares vetoriais generalizados e foi desenvolvido um pacote computacional em linguagem R, intitulado \"ames\", para o ajuste, diagnóstico e seleção de modelos. Por fim, foram propostas medidas de interesse biológico, baseadas nos modelos selecionados, para avaliação de risco e do comprometimento do material genético e intervalos de confiança bootstrap paramétrico foram obtidos. Dentre os modelos tradicionais, aqueles cujas distribuições amostrais dos estimadores possuem melhor aproximação normal foram os de Bernstein, Breslow e Myers. Estes resultados forneceram um critério prático para a seleção de modelos, particularmente nas situações em que as medidas de AIC e de bondade de ajuste, os testes de razão de verossimilhanças e a análise de resíduos ou são pouco informativos ou simplesmente não podem ser aplicados. A partir dos modelos selecionados, pode-se concluir que a interação do fator de metabolização é significativa para a linhagem TA98 exposta ao Fipronil, tanto com relação aos efeitos tóxicos quanto aos efeitos mutagênicos; que o mecanismo de ação do Tiametoxam sobre a linhagem TA98 é completamente diferente quando o produto está metabolizado; e que, para a linhagem TA100, não houve efeito de metabolização considerando ambos os agroquímicos. Baseando-se nas medidas propostas, pode-se concluir que o Tiametoxam oferece os maiores riscos de contaminação residual, ainda que o Fipronil apresente os maiores índices de mutagenicidade. / The Salmonella/microsome test is a widely accepted biological assay used to evaluate the mutagenic potential of substances, which can compromise human health and environment quality. The response variable in such experiments is typically the total number of reverts per plate, which, in turn, is the result of the confounded effects of mutagenicity and toxicity. Despite of some statistical models have already been established in the literature, they do not always fit well and neither explicitly consider interaction terms. Besides, there is just a number of available software able to handle these different approaches, usually lacking of global performance and model selection criteria. Also, it is often a hard task to compare the effects of different chemicals over the several available strains to perform the assay, and, thus, direct measures of biological implications are required. In this work, the properties of the predictors in each traditional model were investigated, as well as the behavior of the sampling distributions of the parameter estimators of these models, in different levels of overdispersion. Also, experiments using TA98 and TA100 strains were perfomed, by exposition to two insecticides, namely Fipronil and Thiamethoxam, currently used in Brazil, each of them prior and after to a metabolization processes. Then, the traditional models, empirical regression models based on the Skellam distribution and also compound mechanistic-empirical models with explicit interaction terms were fitted to the data. In order to use a single fitting framework, a new class of models was presented, namely the vector generalized nonlinear models, and a R language package, entitled \"ames\", was developed for fitting, diagnosing and selection of models. Finally, some measures of biological interest were approached based on the selected models for the data, in the contexts of risk evaluation and of DNA damage cautioning. Confidence intervals for such measures were provided using bootstrap percentiles. Among the traditional models, the ones from Bernstein, Breslow and Myers were those whose sampling distributions presented the best normal approximations. These results provided a practical criterion for model selection, particularly in situations where measures as AIC and goodness of fit, likelihood ratio tests, and residual analysis are non informative or simply cannot be applied. From the final selected models, it was inferred that the interactions between the metabolization factor is significative for TA98 strain exposed to Fipronil, regarding both, mutagenic and toxic effects; that the dynamics between mutagenicity and toxicity are different when Thiamethoxam is metabolized compared to when it is not; and that there was no evidence to consider metabolization factor interactions for the TA100 strain data exposed to neither of the insecticides. By appling the referred measures of biological interest, it was concluded that the use of Thiamethoxam provides greater residual contamination risks and that Fipronil causes higher mutagenicity indices.
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Variações no pico de fluxo expiratório associadas à exposição à poluição atmosférica e sensibilização alérgica em crianças em São Paulo (SP) / Variations in the peak expiratory flow associated to air pollution and allergic sensitization in children in São PauloCorreia, Joya Emilie de Menezes 24 February 2006 (has links)
A poluição atmosférica está associada a efeitos adversos à saúde, desde diminuição da função pulmonar até mortalidade. Nos últimos 20 anos a incidência de doenças respiratórias alérgicas tem aumentado em vários países. Além de fatores genéticos, existe a possibilidade da poluição atmosférica ser um dos fatores contribuintes para esse aumento. Com o intuito de investigar os efeitos da poluição atmosférica no pico de fluxo expiratório de crianças com sensibilização alérgica e sem, este estudo foi realizado. Acompanhou-se 96 crianças com idade entre 9 e 11 anos, com medições do pico de fluxo expiratório em todos os dias letivos entre 1 de abril e 7 de julho de 2004. Foram colhidas amostras de sangue para dosagem de IgE e hemograma (eosinofilia), de esfregaço nasal para realização de citologia, de fezes (parasitoses). Foram realizados testes cutâneos de hipersensibilidade imediata para ácaros (Dermatophagoides pteronyssinus, Dermatophagoides farinae e Blomia tropicalis), cachorro (Canis familiaris), gato (Felis domesticus), barata (Periplaneta americana) e pool de fungos (Aspergillus fumigatus, Alternaria alternata, Cladosporium herbarium, Chaetomium globosum, Mucor mucedo, Pullularia pullulans, Penicillium notatum). Foram obtidos dados dos poluentes da temperatura e umidade relativa do ar para todos os dias do estudo. A análise foi realizada por meio de regressão linear (GEE). Os resultados mostraram haver redução do pico defluxo expiratório associada à exposição aos diversos poluentes. Esse efeito ocorreu tanto para as concentrações médias dos poluentes algumas horas antes do teste, bem como para as concentrações médias de três a sete dias. A redução do pico de fluxo expiratório esteve associada principalmente à exposição ao PM10, NO2 e O3. O efeito dos poluentes não diferiu segundo a sensibilização alérgica das crianças / The health effects of air pollution range from lung function decrements to mortality. In the last 20 years, there has been an increase in the incidence of allergic respiratory diseases worldwide. Even though genetic factors play an important role, air pollution has been discussed as one of the factors responsible for this increase. The objective of this study was to investigate the effects of air pollution on peak expiratory flow of children who were sensitized and children who were not. Ninety-six children (9 to 11 years old) were followed from April to July, 2004 with daily measurements of peak expiratory flow. Blood samples were collected for IgE and total blood count. Skin prick test was done using common allergens: mites (Dermatophagoides pteronyssinus, Dermatophagoides farinae e Blomia tropicalis), dog (Canis familiaris), cat (Felis domesticus), cockroach (Periplaneta americana) and fungus (Aspergillus fumigatus, Alternaria alternata, Cladosporium herbarium, Chaetomium globosum, Mucor mucedo, Pullularia pullulans, Penicillium notatum). Daily hourly concentrations of all criteria pollutants, temperature and relative humidity were available for the entire period. Analysis was performed with the generalized estimated equations (GEE). A decrease in peak flow measurements was found to be associated mainly with PM10, NO2 and O3, considering different time lags (hours, previous day, moving average). The effects of the pollutants were not different among children with or without allergic sensitization
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