Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Dados faltantes são um problema comum em estudos epidemiológicos e, dependendo da forma como ocorrem, as estimativas dos parâmetros de interesse podem estar enviesadas. A literatura aponta algumas técnicas para se lidar com a questão, e, a imputação múltipla vem recebendo destaque nos últimos anos. Esta dissertação apresenta os resultados da utilização da imputação múltipla de dados no contexto do Estudo Pró-Saúde, um estudo longitudinal entre funcionários técnico-administrativos de uma universidade no Rio de Janeiro. No primeiro estudo, após simulação da ocorrência de dados faltantes, imputou-se a variável cor/raça das participantes, e aplicou-se um modelo de análise de sobrevivência previamente estabelecido, tendo como desfecho a história auto-relatada de miomas uterinos. Houve replicação do procedimento (100 vezes) para se determinar a distribuição dos coeficientes e erros-padrão das estimativas da variável de interesse. Apesar da natureza transversal dos dados aqui utilizados (informações da linha de base do Estudo Pró-Saúde, coletadas em 1999 e 2001), buscou-se resgatar a história do seguimento das participantes por meio de seus relatos, criando uma situação na qual a utilização do modelo de riscos proporcionais de Cox era possível. Nos cenários avaliados, a imputação demonstrou resultados satisfatórios, inclusive quando da avaliação de performance realizada. A técnica demonstrou um bom desempenho quando o mecanismo de ocorrência dos dados faltantes era do tipo MAR (Missing At Random) e o percentual de não-resposta era de 10%. Ao se imputar os dados e combinar as estimativas obtidas nos 10 bancos (m=10) gerados, o viés das estimativas era de 0,0011 para a categoria preta e 0,0015 para pardas, corroborando a eficiência da imputação neste cenário. Demais configurações também apresentaram resultados semelhantes. No segundo artigo, desenvolve-se um tutorial para aplicação da imputação múltipla em estudos epidemiológicos, que deverá facilitar a utilização da técnica por pesquisadores brasileiros ainda não familiarizados com o procedimento. São apresentados os passos básicos e decisões necessárias para se imputar um banco de dados, e um dos cenários utilizados no primeiro estudo é apresentado como exemplo de aplicação da técnica. Todas as análises foram conduzidas no programa estatístico R, versão 2.15 e os scripts utilizados são apresentados ao final do texto. / Missing data are a common problem in epidemiologic studies and depending on the way they occur, the resulting estimates may be biased. Literature shows several techniques to deal with this subject and multiple imputation has been receiving attention in the recent years. This dissertation presents the results of applying multiple imputation of missing data in the context of the Pro-Saude Study, a longitudinal study among civil servants at a university in Rio de Janeiro, Brazil. In the first paper, after simulation of missing data, the variable color/race of the female servants was imputed and analyzed through a previously established survival model, which had the self-reported history of uterine leiomyoma as the outcome. The process has been replicated a hundred times in order to determine the distribution of the coefficient and standard errors of the variable being imputed. Although the data presented were cross-sectionally collected (baseline data of the Pro-Saude Study, gathered in 1999 and 2001), the following of the servants were determined using self-reported information. In this scenario, the Cox proportional hazards model could be applied. In the situations created, imputation showed adequate results, including in the performance analyses. The technique had a satisfactory effectiveness when the missing mechanism was MAR (Missing At Random) and the percent of missing data was 10. Imputing the missing information and combining the estimates of the 10 resulting datasets produced a bias of 0,0011 to black women and 0,0015 to brown (mixed-race) women, what corroborates the efficiency of multiple imputation in this scenario. In the second paper, a tutorial was created to guide the application of multiple imputation in epidemiologic studies, which should facilitate the use of the technique by Brazilian researchers who are still not familiarized with the procedure. Basic steps and important decisions necessary to impute a dataset are presented and one of the scenarios of the first paper is used as an application example. All the analyses were performed at R statistical software, version 2.15 and the scripts are presented at the end of the text.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:3911 |
| Date | 05 March 2013 |
| Creators | Thaís de Paulo Rangel |
| Contributors | Eduardo Faerstein, Washington Leite Junger, Claudio José Struchiner, Luciana Neves Nunes, Oswaldo Gonçalves Cruz |
| Publisher | Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva, UERJ, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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