Análise, imputação de dados e interfaces computacionais em estudos de séries temporais epidemiológicas

efeitos são frequentemente observados na morbidade e mortalidade por doenças respiratórias e cardiovasculares, câncer de pulmão, diminuição da função respiratória, absenteísmo escolar e problemas relacionados com a gravidez. Estudos também sugerem que os grupos mais suscetíveis são as crianças e os idosos. Esta tese apresenta estudos sobre o efeito da poluição do ar na saúde na saúde na cidade do Rio de Janeiro e aborda aspectos metodológicos sobre a análise de dados e imputação de dados faltantes em séries temporais epidemiológicas. A análise de séries temporais foi usada para estimar o efeito da poluição do ar na mortalidade de pessoas idosas por câncer de pulmão com dados dos anos 2000 e 2001. Este estudo teve como objetivo avaliar se a poluição do ar está associada com antecipação de óbitos de pessoas que já fazem parte de uma população de risco. Outro estudo foi realizado para avaliar o efeito da poluição do ar no baixo peso ao nascer de nascimentos a termo. O desenho deste estudo foi o de corte transversal usando os dados disponíveis no ano de 2002. Em ambos os estudos foram estimados efeitos moderados da poluição do ar. Aspectos metodológicos dos estudos epidemiológicos da poluição do ar na saúde também são abordados na tese. Um método para imputação de dados faltantes é proposto e implementado numa biblioteca para o aplicativo R. A metodologia de imputação é avaliada e comparada com outros métodos frequentemente usados para imputação de séries temporais de concentrações de poluentes atmosféricos por meio de técnicas de simulação. O método proposto apresentou desempenho superior aos tradicionalmente utilizados. Também é realizada uma breve revisão da metodologia usada nos estudos de séries temporais sobre os efeitos da poluição do ar na saúde. Os tópicos abordados na revisão estão implementados numa biblioteca para a análise de dados de séries temporais epidemiológicas no aplicativo estatístico R. O uso da biblioteca é exemplificado com dados de internações hospitalares de crianças por doenças respiratórias no Rio de Janeiro. Os estudos de cunho metodológico foram desenvolvidos no âmbito do estudo multicêntrico para avaliação dos efeitos da poluição do ar na América Latina o Projeto ESCALA.

Imputação múltipla de dados faltantes: exemplo de aplicação no Estudo Pró-Saúde

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.

A contribuição da epidemiologia aos estudos de avaliação da performance clínica através de um evento traçador: o caso das prescrições médicas às crianças com infecção respiratória aguda.

Esta dissertação discute os possíveis delineamentos epidemiológicos e estratégias de análise de dados capazes de apreender as funções de ocorrência de interesse nos estudos de fatores de risco para a prescrição médica inadequada as crianças com infecção respirat6ria aguda, atendidas na rede ambulatorial. Para tal, os principais marcos teóricos que devem nortear a construção de um desenho de estudo epidemiológico são apresentados, assim como as diferentes etapas que devem ser consideradas quando se esta planejando um processo de analise estatística de dados em estudos epidemiológicos. A partir da elaboração de um modelo teórico-conceitual que represente as relações entre os diversos fatores que parecem estar envolvidos com a prescrição e o consumo de medicamentos, diferentes estratégias de pesquisa e pianos de analise são discutidos, alertando-se para os principais problemas a serem evitados quando se busca um estudo com validade e precisão entre satisfatórias.