A razão de chances (RC) e o risco relativo (RR) são medidas de associação utilizadas em epidemiologia. Existem discussões sobre desvantagens da RC como medida de associação em delineamentos prospectivos, e que nestes o RR deve ser utilizado, especialmente se o desfecho for comum (>10%). No caso de desfechos binários e dados independentes, alternativas ao uso da RC estimada pela regressão logística foram propostas. Uma delas é o modelo log-binomial e outra é a regressão de Poisson com variância robusta. Tais modelos permitem identificar fatores associados ao desfecho e estimar a probabilidade do evento para cada unidade observacional. Em relação à estimação das probabilidades, a regressão de Poisson robusta tem como desvantagem a possibilidade de estimar probabilidades maiores que 1. Isto não ocorre com o modelo log-binomial, entretanto, o mesmo pode enfrentar problemas de convergência. Alguns autores recomendam que o modelo log-binomial seja a primeira escolha de análise, deixando-se o uso da regressão de Poisson robusta apenas para as situações em que o primeiro método não converge. Em 2010, o uso de metodologia bayesiana foi proposta como maneira de solucionar os problemas de convergência e simulações comparando com as abordagens anteriores foram procedidas. No entanto, tais simulações tiveram limitações: preditores categóricos não foram considerados; apenas um tamanho de amostra foi avaliado; apenas a mediana e o intervalo de credibilidade de caudas iguais foram considerados na abordagem bayesiana, quando existem outras opções; e a principal delas, as medidas comparativas foram calculadas para os coeficientes do modelo e não para o RR. Nesta tese, tais limitações foram superadas, e encontrou-se outro estimador bayesiano para o RR, a moda, com menor viés e erro quadrático médio em geral. Os modelos citados anteriormente são apropriados para análise de observações independentes, entretanto há casos em que esta suposição não é válida, como em ensaios clínicos randomizados em cluster ou modelagem multinível. Apenas cinco trabalhos foram encontrados com propostas de como estimar o RR para esses casos. Quando o interesse é a estimação do RR com desfechos politômicos, apenas dois trabalhos apresentaram sugestões. Conseguiu-se neste trabalho estender a metodologia bayesiana proposta para desfechos binários e dados independentes para lidar com essas duas situações. / The odds ratio (OR) and relative risk (RR) are measures of association used in epidemiology. There are discussions about disadvantages of the OR as an measure of association in prospective studies, and that instead of this measure, the RR should be used, especially if the outcome is common (>10%). In the case of binary outcomes and independent data, alternatives to OR estimated by logistic regression were proposed. One is the log-binomial model and other is the Poisson regression with robust variance. Such models allow to identify factors associated with outcome and to estimate the probability of the event for each observational unit. Regarding the estimation of probabilities, the robust Poisson regression has the disadvantage of possibly estimating probabilities greater than 1. This does not occur with the logbinomial model; however, the same can face convergence problems. Some authors recommend the log-binomial model as the first choice of analysis, leaving the use of robust Poisson regression just for situations where the first model does not converge. In 2010, the use of Bayesian methodology was proposed as a way to solve the convergence problems and simulations comparing with the previous approaches were proceeded. However, such simulations had limitations: categorical predictors were not considered; only one sample size was evaluated; only the median and equal tail credible interval were addressed in the Bayesian approach, when there are other options; and the main one, the comparative measures were calculated only for the model coefficients and not for the RR. In this thesis, these limitations have been overcome, and another Bayesian estimator of the RR, the mode, presented less bias and mean squared error in general. The models mentioned above are suitable for analysis of independent observations; however there are cases where this assumption is not valid, as in clustered randomized trials or multilevel modeling. Only five papers were found with proposals of how to estimate the RR in these cases. When the interest is on estimation of the RR with polytomous outcomes, only two studies presented suggestions. In this work, the Bayesian methodology proposed for binary outcomes and independent data was extended to deal with these two situations.

Submitted by Jeferson Rodrigues de Lima (jeferson.lima@uffs.edu.br) on 2017-07-13T17:59:29Z No. of bitstreams: 1 NICKEL.pdf: 2071621 bytes, checksum: 654082188ca3648cc2614172bc04cd2f (MD5) / Approved for entry into archive by Diego dos Santos Borba (dborba@uffs.edu.br) on 2017-07-13T18:05:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 NICKEL.pdf: 2071621 bytes, checksum: 654082188ca3648cc2614172bc04cd2f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-13T18:05:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NICKEL.pdf: 2071621 bytes, checksum: 654082188ca3648cc2614172bc04cd2f (MD5) Previous issue date: 2017 / Este trabalho objetivou definir o estatuto dos itens lexicais [que] e [o que] introdutores de relativas do português brasileiro, sob o escopo dos estudos gerativistas. Ele justifica-se pelo fato de haver divergência na literatura para esses itens lexicais. Ao que concerne ao item lexical [que], enquanto alguns autores o consideram apenas um complementizador, inspirados nas ideias de Chomsky, 1977 e Kayne 1994, que analisaram o [that] do inglês) outros o consideram um pronome relativo (KATO, 1993; KATO; NUNES, 2009). No que se refere ao item lexical [o que], também há divergência. Uma das análises é que o [o que] é a união de um demonstrativo [o] e de um complementizador [que] (CAPONIGRO, 2003). A segunda, e que é mais aceita pelos autores gerativistas, é que esse item lexical é um pronome relativo (MÓIA, 1992; FERREIRA, 2007; MARCHESAN, 2012). Dada a divergência do estatuto destes itens no português brasileiro, esta dissertação procurou responder aos seguintes questionamentos: a) Qual é o estatuto dos itens lexicais [que] e [o que] contidos nas relativas?; b) [que] e [o que] conseguem introduzir relativas de qualquer tipo?; c) Quais são as propriedades dos pronomes relativos e dos complementizadores?; d) Quais são as contribuições que os estudos do português brasileiro podem trazer para a distinção desses itens lexicais?; e e) Considerando as derivações disponíveis na literatura, qual parece ser a mais adequada para a análise das relativas? Os resultados desta pesquisa mostraram que o [que] e o [o que] são pronome relativos. O [que] é introdutor de relativas com núcleo nominal, que, segundo Kato (1993) vem perdendo sua carga lexical, porque pode ser substituído por [o qual], porque outros pronomes vêm perdendo carga lexical, mas não deixam de serem pronomes relativos, ainda, a partir de dados diacrônicos, outros pronomes relativos são permitidos em resumptivas. O [o que] é um pronome relativo do tipo [what] do inglês, introdutor de relativas livres e de relativas com núcleo encabeçadas por uma preposição, já que, dentre outros argumentos, não aceita ser substituído por demonstrativos em sentenças infinitivas e, em outras línguas (como o Catalão) o [o] não consegue ser núcleo nominal. Ademais, nesta pesquisa, considerou-se o Modelo de LD (KATO (1993); KATO E NUNES (2009)) como o mais adequado para a análise das relativas NN já que melhor explica as estratégias de relativização do PB e considera o [que] como pronome relativo, e a Hipótese do Comp (GROOS; VAN RIEMSDJIK (1981)) para a análise de relativas livres, porque abarca o maior número de tipos de relativas (apositivas e restritivas) e por não ferir as condições de ilhas / This work aimed to define the statute of the lexical items [que] and [o que] in relatives of the Brazilian Portuguese, through the scope of the studies in generative syntax. The research happened because there is divergence in generative literature to these lexical items. Concerning to the lexical item [que], while some authors consider it only a complementizer (inspired in Chomsky, 1977and Kayne, 1994 who had analyzed [that]) other authors consider it a relative pronoun which introduces head relatives (KATO, 1993; KATO; NUNES, 2009). Referring to the lexical item [o que] there is divergence, too. One of the analysis is that [o que] is the bond between a demonstrative and a complementizer (CAPONIGRO, 2003). The second, which is the most acceptable for the generative authors, is that the item is a relative pronoun (MÓIA, 1992; FERREIRA, 2007; MARCHESAN, 2012). Through the divergence of the statute of these items in the Brazilian Portuguese, this dissertation aimed to answer the following questions: a) Which is the statute of the lexical items [que] and [o que] in the relatives?; b) Can [que] and [o que] introduce any kind of relatives?; c)What are the properties of the relative pronouns and complementizers?; d) What are the contributions that the studies of Brazilian Portuguese can give to the distinction of these lexical items?; and e) Considering the available derivations in the literature, which seems to be the most suitable to the relatives? The results of this research showed that [que] and [o que] are relative pronouns. [que] introduces head relatives, that, according Kato (1993) has being lost lexical function, because it can be substituted by [o qual], also, other relative pronouns are losing their lexical function but still are relative pronouns and through diachronic data and other relative pronouns are allowed in resumptives, not only [que]. [O que] is a relative pronoun similar to [what] from English, which introduces free relatives and head relatives with preposition, because it doesn‟t allowed to be substituted by demonstratives in infinitive sentences and, in other languages (like Catalan) [o] can‟t be head of a relative. Besides, in this research, it was considered the LD model (KATO (1993); KATO; NUNES (2009)) the most suitable to the head relatives because it can explain the relativization strategies on Brazilian Portuguese and it considers [que] a relative pronoun and Comp Hypothesis (GROOS; VAN RIEMSDIJK (1981)) to the free relatives because it comprises the biggest number of relative types (appositive and restrictive) and it respect the island conditions.

A razão de chances (RC) e o risco relativo (RR) são medidas de associação utilizadas em epidemiologia. Existem discussões sobre desvantagens da RC como medida de associação em delineamentos prospectivos, e que nestes o RR deve ser utilizado, especialmente se o desfecho for comum (>10%). No caso de desfechos binários e dados independentes, alternativas ao uso da RC estimada pela regressão logística foram propostas. Uma delas é o modelo log-binomial e outra é a regressão de Poisson com variância robusta. Tais modelos permitem identificar fatores associados ao desfecho e estimar a probabilidade do evento para cada unidade observacional. Em relação à estimação das probabilidades, a regressão de Poisson robusta tem como desvantagem a possibilidade de estimar probabilidades maiores que 1. Isto não ocorre com o modelo log-binomial, entretanto, o mesmo pode enfrentar problemas de convergência. Alguns autores recomendam que o modelo log-binomial seja a primeira escolha de análise, deixando-se o uso da regressão de Poisson robusta apenas para as situações em que o primeiro método não converge. Em 2010, o uso de metodologia bayesiana foi proposta como maneira de solucionar os problemas de convergência e simulações comparando com as abordagens anteriores foram procedidas. No entanto, tais simulações tiveram limitações: preditores categóricos não foram considerados; apenas um tamanho de amostra foi avaliado; apenas a mediana e o intervalo de credibilidade de caudas iguais foram considerados na abordagem bayesiana, quando existem outras opções; e a principal delas, as medidas comparativas foram calculadas para os coeficientes do modelo e não para o RR. Nesta tese, tais limitações foram superadas, e encontrou-se outro estimador bayesiano para o RR, a moda, com menor viés e erro quadrático médio em geral. Os modelos citados anteriormente são apropriados para análise de observações independentes, entretanto há casos em que esta suposição não é válida, como em ensaios clínicos randomizados em cluster ou modelagem multinível. Apenas cinco trabalhos foram encontrados com propostas de como estimar o RR para esses casos. Quando o interesse é a estimação do RR com desfechos politômicos, apenas dois trabalhos apresentaram sugestões. Conseguiu-se neste trabalho estender a metodologia bayesiana proposta para desfechos binários e dados independentes para lidar com essas duas situações. / The odds ratio (OR) and relative risk (RR) are measures of association used in epidemiology. There are discussions about disadvantages of the OR as an measure of association in prospective studies, and that instead of this measure, the RR should be used, especially if the outcome is common (>10%). In the case of binary outcomes and independent data, alternatives to OR estimated by logistic regression were proposed. One is the log-binomial model and other is the Poisson regression with robust variance. Such models allow to identify factors associated with outcome and to estimate the probability of the event for each observational unit. Regarding the estimation of probabilities, the robust Poisson regression has the disadvantage of possibly estimating probabilities greater than 1. This does not occur with the logbinomial model; however, the same can face convergence problems. Some authors recommend the log-binomial model as the first choice of analysis, leaving the use of robust Poisson regression just for situations where the first model does not converge. In 2010, the use of Bayesian methodology was proposed as a way to solve the convergence problems and simulations comparing with the previous approaches were proceeded. However, such simulations had limitations: categorical predictors were not considered; only one sample size was evaluated; only the median and equal tail credible interval were addressed in the Bayesian approach, when there are other options; and the main one, the comparative measures were calculated only for the model coefficients and not for the RR. In this thesis, these limitations have been overcome, and another Bayesian estimator of the RR, the mode, presented less bias and mean squared error in general. The models mentioned above are suitable for analysis of independent observations; however there are cases where this assumption is not valid, as in clustered randomized trials or multilevel modeling. Only five papers were found with proposals of how to estimate the RR in these cases. When the interest is on estimation of the RR with polytomous outcomes, only two studies presented suggestions. In this work, the Bayesian methodology proposed for binary outcomes and independent data was extended to deal with these two situations.

A razão de chances (RC) e o risco relativo (RR) são medidas de associação utilizadas em epidemiologia. Existem discussões sobre desvantagens da RC como medida de associação em delineamentos prospectivos, e que nestes o RR deve ser utilizado, especialmente se o desfecho for comum (>10%). No caso de desfechos binários e dados independentes, alternativas ao uso da RC estimada pela regressão logística foram propostas. Uma delas é o modelo log-binomial e outra é a regressão de Poisson com variância robusta. Tais modelos permitem identificar fatores associados ao desfecho e estimar a probabilidade do evento para cada unidade observacional. Em relação à estimação das probabilidades, a regressão de Poisson robusta tem como desvantagem a possibilidade de estimar probabilidades maiores que 1. Isto não ocorre com o modelo log-binomial, entretanto, o mesmo pode enfrentar problemas de convergência. Alguns autores recomendam que o modelo log-binomial seja a primeira escolha de análise, deixando-se o uso da regressão de Poisson robusta apenas para as situações em que o primeiro método não converge. Em 2010, o uso de metodologia bayesiana foi proposta como maneira de solucionar os problemas de convergência e simulações comparando com as abordagens anteriores foram procedidas. No entanto, tais simulações tiveram limitações: preditores categóricos não foram considerados; apenas um tamanho de amostra foi avaliado; apenas a mediana e o intervalo de credibilidade de caudas iguais foram considerados na abordagem bayesiana, quando existem outras opções; e a principal delas, as medidas comparativas foram calculadas para os coeficientes do modelo e não para o RR. Nesta tese, tais limitações foram superadas, e encontrou-se outro estimador bayesiano para o RR, a moda, com menor viés e erro quadrático médio em geral. Os modelos citados anteriormente são apropriados para análise de observações independentes, entretanto há casos em que esta suposição não é válida, como em ensaios clínicos randomizados em cluster ou modelagem multinível. Apenas cinco trabalhos foram encontrados com propostas de como estimar o RR para esses casos. Quando o interesse é a estimação do RR com desfechos politômicos, apenas dois trabalhos apresentaram sugestões. Conseguiu-se neste trabalho estender a metodologia bayesiana proposta para desfechos binários e dados independentes para lidar com essas duas situações. / The odds ratio (OR) and relative risk (RR) are measures of association used in epidemiology. There are discussions about disadvantages of the OR as an measure of association in prospective studies, and that instead of this measure, the RR should be used, especially if the outcome is common (>10%). In the case of binary outcomes and independent data, alternatives to OR estimated by logistic regression were proposed. One is the log-binomial model and other is the Poisson regression with robust variance. Such models allow to identify factors associated with outcome and to estimate the probability of the event for each observational unit. Regarding the estimation of probabilities, the robust Poisson regression has the disadvantage of possibly estimating probabilities greater than 1. This does not occur with the logbinomial model; however, the same can face convergence problems. Some authors recommend the log-binomial model as the first choice of analysis, leaving the use of robust Poisson regression just for situations where the first model does not converge. In 2010, the use of Bayesian methodology was proposed as a way to solve the convergence problems and simulations comparing with the previous approaches were proceeded. However, such simulations had limitations: categorical predictors were not considered; only one sample size was evaluated; only the median and equal tail credible interval were addressed in the Bayesian approach, when there are other options; and the main one, the comparative measures were calculated only for the model coefficients and not for the RR. In this thesis, these limitations have been overcome, and another Bayesian estimator of the RR, the mode, presented less bias and mean squared error in general. The models mentioned above are suitable for analysis of independent observations; however there are cases where this assumption is not valid, as in clustered randomized trials or multilevel modeling. Only five papers were found with proposals of how to estimate the RR in these cases. When the interest is on estimation of the RR with polytomous outcomes, only two studies presented suggestions. In this work, the Bayesian methodology proposed for binary outcomes and independent data was extended to deal with these two situations.

Submitted by Inácio de Oliveira Lima Neto (inacio.neto@inpa.gov.br) on 2018-06-15T14:08:18Z No. of bitstreams: 2 Dissertação_Zilza_Guimaraes_2017_CFT.pdf: 1800035 bytes, checksum: cc255336318532cc240d9fad7cf08294 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-15T14:08:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação_Zilza_Guimaraes_2017_CFT.pdf: 1800035 bytes, checksum: cc255336318532cc240d9fad7cf08294 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-05-09 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The current scenario of deforestation in the Legal Amazon is represented by a total of about 42 million hectares of altered areas only between 1988 and 2016. The revegetation of these areas from reforestation programs presupposes adequate species selection. The success in the initial establishment (survival and growth) of the species in disturbed areas depend on the performance of the functional processes that affect the growth rates. The objective was to investigate how the functional traits explain the growth variation of forest species planted in disturbed area after abandoned area and vegetation remotion). The relative growth rates in height (TCR-a) and diameter (TCR-d) and functional traits were analyzed in eight native forest species (Bombacopsis macrocalyx, Cedrela odorata, Ceiba pentandra, Endlicheria anomala, Hymenaea courbaril, Ochroma pyramidale, Tachigali Vulgaris and Trattinnickia rhoifolia) 15 months after planting. T. vulgaris, T. rhoifolia and O.pyramidale had the highest relative growth rates in height and diameter, while B. macrocalyx had the lowest growth. TCR-a and TCR-d were on average 2.5 times higher for the faster growing species (T. vulgaris) relative to the slower growing species (B. macrocalyx). Morphological (leaf area and specific leaf mass) and physiological traits (water potential, leaf nutrient and chlorophyll content), which are usuallyassociated with the relative growth rates, were not strong predictors of the growth variation ofthe eight species studied here. The best predictors were: maximum photosynthesis (A max ), instantaneous carbon use efficiency (EUC) and photosynthetic macronutrient use efficiency, mainly phosphorus (EUP). The growth rates increased with increasing of A max , EUC and EUP. The mean variation in growth rates explained by the three individual functional traits (A max , EUC and EUP) was about 25%. The observed relationship between growth and functional traits can improve the selection of native forest species for the composition of planting models in reforestation programs in disturbed areas. / O cenário atual do desflorestamento na Amazônia Legal é representado por um total de cerca de 42 milhões de hectares de áreas alteradas somente entre 1988 e 2016. A revegetação destas áreas a partir de programas de reflorestamento pressupõe adequada seleção das espécies. O sucesso no estabelecimento inicial (sobrevivência e crescimento) das espécies em áreas perturbadas depende do desempenho dos processos funcionais que afetam as taxas de crescimento. O objetivo foi investigar como as características funcionais explicam a variação de crescimento de espécies florestais plantadas em área perturbada após agricultura abandonada e remoção da vegetação. As taxas de crescimento relativo em altura (TCR-a) e diâmetro (TCR- d) e as características funcionais foram analisadas em oito espécies florestais nativas (Bombacopsis macrocalyx, Cedrela odorata, Ceiba pentandra, Endlicheria anomala, Hymenaea courbaril, Ochroma pyramidale, Tachigali vulgaris e Trattinnickia rhoifolia) 15 meses após o plantio. T. vulgaris, T. rhoifolia e O.pyramidale tiveram as maiores taxas de crescimento relativo em altura e diâmetro, enquanto B. macrocalyx teve o menor crescimento. TCR-a e TCR-d foram em média 2,5 vezes maiores para a espécie de crescimento mais rápido (T. vulgaris) em relação à espécie de crescimento mais lento (B. macrocalyx). Características morfológicas (área foliar e massa foliar específica) e fisiológicas (potencial hídrico, teores foliares de nutrientes e clorofilas) que normalmente são associadas às taxas de crescimento relativo das espécies, não foram fortes preditores da variação de crescimento das oito espécies aqui estudadas. Os melhores preditores foram: fotossíntese máxima (A max ), eficiência instantânea no uso do carbono (EUC) e eficiência fotossintética no uso dos macronutrientes, especialmente fósforo (EUP). As taxas de crescimento aumentaram com o aumento A max , EUC e EUP. A variação média das taxas de crescimento explicada pelas três características funcionais individuais (A max , EUC e EUP) foi cerca de 25%. A relação observada entre o crescimento e as características funcionais pode aprimorar a seleção de espécies florestais nativas para a composição de modelos de plantios em programas de reflorestamento de áreas perturbadas.

O risco relativo (RR) e a razão de prevalência (RP) são medidas de associação que visam mensurar a relação de um desfecho binário e variáveis de exposição em estudos com delineamento coorte e transversal, respectivamente. Nos casos em que há variáveis de confusão ou um fator de exposição contínuo, a associação pode ser estimada através de métodos específicos, tais como regressão de Poisson, regressão log-binomial, análise estratificada e conversão de Zhang e Yu. A regressão logística tem sido extensivamente usada para estimar a razão de chances (RC), a qual muitas vezes é interpretada como RR ou RP. Quando a incidência/prevalência do desfecho não é < 10% a RC produz estimativas de RC próximas à RP e RR. Porém, se o desfecho for comum (³ 10%), a RC superestima a RP e o RR. Este estudo tem como objetivo apresentar uma revisão em 10 revistas da área médica, para verificar a constância da utilização dos métodos que estimam a RP ou RR e a interpretação da RC como RP e RR. Foram selecionados um total de 333 artigos do ano de 2007 e 381 artigos de 2008 com desfecho binário. Entre os estudos de coorte e transversal, 76,2% aplicaram regressão logística e destes, 18,1% em 2007 e 14,7% em 2008 interpretaram a RC como RR ou RP No caso desses estudos, seria aconselhável utilizar um modelo que estime diretamente essas medidas para evitar interpretação equivocadas. Uma vez que a regressão de Poisson com variância robusta e a regressão log-binomial são disponibilizadas em diversos pacotes estatísticos, não há mais motivos para não utilizálos. / Relative Risk (RR) and Prevalence Ratio (PR) are association measures that aim to measure respectively the relation between an outcome binary and an exhibition variables in study of cohort and cross-sectional design. In the cases that there are confounding variables or a factor of e continuous exhibition, the association can be estimated by specific methods such as Poisson Regression, log-binomial regression stratified analyses and conversions proposed by Zhang & Yu. The logistic regression has been widely used to estimate Odds Ratio (OR) which, several times, is interpreted as RR or PR. When the incidence/prevalence of the outcome is not < 10% it produces estimation of OR similar to PR and RR. However, if the outcome is common (³ 10%) the OR overestimates the PR and the RR. However, this study has the objective to present a review in 10 journals of Medicine to verify the constancy of the application of methods that estimate the PR or RR and the interpretation of OR as PR and RR. It was selected a sum of 333 articles from 2007 and 381 articles from 2008 that estimated OR to be RR or PR with binary outcome. Between cohort and cross-sectional studies, 76.2% applied logistic regression and, among these, 18.1% in 2007 and 14.7% in 2008 interpreted OR as PR and RR In these studies should be used a model that estimate directly in order to avoid misinterpretations. Once the Poisson regression with robust variance and the log-binominal regression are available from many statistic packages, there is no reason to not use them.

Orientador: Rogerio Caetano da Costa / Resumo: Em algumas espécies de decápodos é possível verificar variações morfológicas em indivíduos adultos de uma mesma população, as quais resultam em distintos morfotipos. Esses morfotipos podem influenciar a estrutura da população, muitas vezes representando um caráter relacionado à dominância social e reprodução. O crescimento relativo e histologia do sistema reprodutor de Macrobrachium brasiliense foram analisados a fim de investigar a ocorrência de distintos grupos morfológicos em machos adultos. Os espécimes analisados foram coletados em dois locais, no córrego Água Limpa, região de Uberlândia-MG e no Rio Batalha, região de Bauru-SP. Cada macho foi medido em relação a sete dimensões corporais: comprimento da carapaça (CC), comprimento do maior quelípodo (CMQ), comprimento do dáctilo (CD), comprimento do própodo (CPr), comprimento do carpo (CCa), comprimento do mero (CM) e comprimento do ísquio (CI). O crescimento relativo foi analisado com base na mudança dos padrões de crescimento das estruturas corpóreas mencionadas (variáveis dependentes) em relação ao CC (variável independente). Em seguida, uma análise exploratória (análise de componentes principais – PCA) foi realizada com os dados morfométricos em busca de possíveis grupos morfológicos distintos na população. O sistema reprodutor masculino também foi descrito e comparado para análise de diferenças durante a maturação de células reprodutivas e produtividade espermática entre os morfotipos. Dois morfotipos foram identifica... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Mestre

O risco relativo (RR) e a razão de prevalência (RP) são medidas de associação que visam mensurar a relação de um desfecho binário e variáveis de exposição em estudos com delineamento coorte e transversal, respectivamente. Nos casos em que há variáveis de confusão ou um fator de exposição contínuo, a associação pode ser estimada através de métodos específicos, tais como regressão de Poisson, regressão log-binomial, análise estratificada e conversão de Zhang e Yu. A regressão logística tem sido extensivamente usada para estimar a razão de chances (RC), a qual muitas vezes é interpretada como RR ou RP. Quando a incidência/prevalência do desfecho não é < 10% a RC produz estimativas de RC próximas à RP e RR. Porém, se o desfecho for comum (³ 10%), a RC superestima a RP e o RR. Este estudo tem como objetivo apresentar uma revisão em 10 revistas da área médica, para verificar a constância da utilização dos métodos que estimam a RP ou RR e a interpretação da RC como RP e RR. Foram selecionados um total de 333 artigos do ano de 2007 e 381 artigos de 2008 com desfecho binário. Entre os estudos de coorte e transversal, 76,2% aplicaram regressão logística e destes, 18,1% em 2007 e 14,7% em 2008 interpretaram a RC como RR ou RP No caso desses estudos, seria aconselhável utilizar um modelo que estime diretamente essas medidas para evitar interpretação equivocadas. Uma vez que a regressão de Poisson com variância robusta e a regressão log-binomial são disponibilizadas em diversos pacotes estatísticos, não há mais motivos para não utilizálos. / Relative Risk (RR) and Prevalence Ratio (PR) are association measures that aim to measure respectively the relation between an outcome binary and an exhibition variables in study of cohort and cross-sectional design. In the cases that there are confounding variables or a factor of e continuous exhibition, the association can be estimated by specific methods such as Poisson Regression, log-binomial regression stratified analyses and conversions proposed by Zhang & Yu. The logistic regression has been widely used to estimate Odds Ratio (OR) which, several times, is interpreted as RR or PR. When the incidence/prevalence of the outcome is not < 10% it produces estimation of OR similar to PR and RR. However, if the outcome is common (³ 10%) the OR overestimates the PR and the RR. However, this study has the objective to present a review in 10 journals of Medicine to verify the constancy of the application of methods that estimate the PR or RR and the interpretation of OR as PR and RR. It was selected a sum of 333 articles from 2007 and 381 articles from 2008 that estimated OR to be RR or PR with binary outcome. Between cohort and cross-sectional studies, 76.2% applied logistic regression and, among these, 18.1% in 2007 and 14.7% in 2008 interpreted OR as PR and RR In these studies should be used a model that estimate directly in order to avoid misinterpretations. Once the Poisson regression with robust variance and the log-binominal regression are available from many statistic packages, there is no reason to not use them.

O risco relativo (RR) e a razão de prevalência (RP) são medidas de associação que visam mensurar a relação de um desfecho binário e variáveis de exposição em estudos com delineamento coorte e transversal, respectivamente. Nos casos em que há variáveis de confusão ou um fator de exposição contínuo, a associação pode ser estimada através de métodos específicos, tais como regressão de Poisson, regressão log-binomial, análise estratificada e conversão de Zhang e Yu. A regressão logística tem sido extensivamente usada para estimar a razão de chances (RC), a qual muitas vezes é interpretada como RR ou RP. Quando a incidência/prevalência do desfecho não é < 10% a RC produz estimativas de RC próximas à RP e RR. Porém, se o desfecho for comum (³ 10%), a RC superestima a RP e o RR. Este estudo tem como objetivo apresentar uma revisão em 10 revistas da área médica, para verificar a constância da utilização dos métodos que estimam a RP ou RR e a interpretação da RC como RP e RR. Foram selecionados um total de 333 artigos do ano de 2007 e 381 artigos de 2008 com desfecho binário. Entre os estudos de coorte e transversal, 76,2% aplicaram regressão logística e destes, 18,1% em 2007 e 14,7% em 2008 interpretaram a RC como RR ou RP No caso desses estudos, seria aconselhável utilizar um modelo que estime diretamente essas medidas para evitar interpretação equivocadas. Uma vez que a regressão de Poisson com variância robusta e a regressão log-binomial são disponibilizadas em diversos pacotes estatísticos, não há mais motivos para não utilizálos. / Relative Risk (RR) and Prevalence Ratio (PR) are association measures that aim to measure respectively the relation between an outcome binary and an exhibition variables in study of cohort and cross-sectional design. In the cases that there are confounding variables or a factor of e continuous exhibition, the association can be estimated by specific methods such as Poisson Regression, log-binomial regression stratified analyses and conversions proposed by Zhang & Yu. The logistic regression has been widely used to estimate Odds Ratio (OR) which, several times, is interpreted as RR or PR. When the incidence/prevalence of the outcome is not < 10% it produces estimation of OR similar to PR and RR. However, if the outcome is common (³ 10%) the OR overestimates the PR and the RR. However, this study has the objective to present a review in 10 journals of Medicine to verify the constancy of the application of methods that estimate the PR or RR and the interpretation of OR as PR and RR. It was selected a sum of 333 articles from 2007 and 381 articles from 2008 that estimated OR to be RR or PR with binary outcome. Between cohort and cross-sectional studies, 76.2% applied logistic regression and, among these, 18.1% in 2007 and 14.7% in 2008 interpreted OR as PR and RR In these studies should be used a model that estimate directly in order to avoid misinterpretations. Once the Poisson regression with robust variance and the log-binominal regression are available from many statistic packages, there is no reason to not use them.

Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2018-05-14T13:55:55Z No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Valquiria Miranda Bulhosa.pdf: 1966225 bytes, checksum: 03595cf85c781214ac9c2ce0be1a7300 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-14T13:55:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Valquiria Miranda Bulhosa.pdf: 1966225 bytes, checksum: 03595cf85c781214ac9c2ce0be1a7300 (MD5) Previous issue date: 2018-04 / A liberação de material radioativo para o meio ambiente pode levar a sérias consequências que incluem o risco de indução de câncer na população afetada. Este trabalho pretende estudar a influência das classes de estabilidade atmosféricas de Pasquill-Gilfford sobre as consequências de um evento RDD simulado com relação ao risco de desenvolvimento de câncer sólido na população exposta. Utiliza-se o software HotSpot health Physics Code para a simulação do cenário radiológico que permite estimar as doses recebidas pelos indivíduos expostos e a contaminação ambiental no local do evento. O código do HotSpot utiliza o modelo gaussiano para simular a dispersão do material radiológico na atmosfera. De forma conservativa, gera dados para avaliar a contaminação de uma área de interesse. Esses dados permitem conhecer a Dose Equivalente Efetiva Total (TEDE), que corresponde à dose combinada de todas as vias de exposição (externa e interna). A dose estimada foi utilizada como dados de entrada para o modelo bioestatístico desenvolvido pela Radiation Effects Research Foundation (RERF) para estimar o risco de desenvolvimento de morbidade relacionável ao evento. A equação do modelo estimam o risco de desenvolver câncer sólido. Os dados do HotSpot permitiram efetuar o cálculo das áreas afetadas, doses em cada área, bem como estimativa de risco relativo (RR) de câncer sólido para a população afetada, levando em consideração idade e sexo e sua possível relação com as classes de estabilidade atmosférica. Essas estimativas podem ser um bom recurso para uma primeira avaliação de tal cenário, levando em consideração os limites de dose recomendados para abrigo e evacuação e, consequentemente, um suporte de decisão valioso para o evento radiológico em andamento. / The release of radioactive material into the environment can lead to serious consequences that include the risk of cancer induction in the affected population. This work intends to study the influence of the Pasquill-Gilfford atmospheric stability classes on the consequences of a simulated RDD event with respect to the risk of developing solid cancer in the exposed population. The HotSpot health Physics Code software was used for the simulation of the radiological scenario that allows to estimate the doses received by exposed individuals and the environmental contamination at the event site. The HotSpot code uses the Gaussian model to simulate the dispersion of radiological material in the atmosphere. Conservatively, it generates data to evaluate the contamination of an area of interest. These data allow to know the Total Effective Equivalent Dose (TEDE), which corresponds to the combined dose of all exposure routes (external and internal). The estimated dose was used as input data for the biostatistical model developed by the Research Foundation on Radiation Effects (RERF) to estimate the risk of the related morbidity development. The model equation estimate the risk of developing solid cancer. The data from HotSpot enabled the calculation of the affected areas, doses in each area, as well as relative risk (RR) of solid cancer estimation for the affected population, taking into account age and sex and its possible relation with the classes of atmospheric stability. These estimates can be a good resource for a first evaluation of such a scenario, accounting for the recommended dose limits for shelter and evacuation and, consequently, a valuable decision support for the ongoing radiological event.