3 resultados para predictive models

em Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ


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A leishmaniose visceral americana (LVA) é uma doença em expansão no Brasil, para a qual se dispõem de poucas, e aparentemente ineficientes, estratégias de controle. Um dos grandes problemas para a contenção da leishmaniose visceral americana é a falta de um método acurado de identificação dos cães infectados, considerados os principais reservatórios da doença no meio urbano. Neste sentido, a caracterização de marcadores clínico-laboratoriais da infecção neste reservatório e a avaliação mais adequada do desempenho de testes para diagnóstico da infecção podem contribuir para aumentar a efetividade das estratégias de controle da LVA. Com isso, o presente estudo tem dois objetivos principais: (1) desenvolver e validar um modelo de predição para o parasitismo por Leishmania chagasi em cães, baseado em resultados de testes sorológicos e sinais clínicos e (2) avaliar a sensibilidade e especificidade de critérios clínicos, sorológicos e parasitológicos para detecção de infecção canina por L. chagasi mediante análise de classe latente. O primeiro objetivo foi desenvolvido a partir de estudo em que foram obtidos dados de exames clínico, sorológico e parasitológico de todos os cães, suspeitos ou não de LVA, atendidos no Hospital Veterinário Universitário da Universidade Federal do Piauí (HVU-UFPI), em Teresina, nos anos de 2003 e 2004, totalizando 1412 animais. Modelos de regressão logística foram construídos com os animais atendidos em 2003 com a finalidade de desenvolver um modelo preditivo para o parasitismo com base nos sinais clínicos e resultados de sorologia por Imunofluorescência Indireta (IFI). Este modelo foi validado nos cães atendidos no hospital em 2004. Para a avaliação da área abaixo da curva ROC (auROC), sensibilidade, especificidade, valores preditivos positivo (VPP), valores preditivos negativo (VPN) e acurácia global, foram criados três modelos: um somente baseado nas variáveis clínicas, outro considerando somente o resultado sorológico e um último considerando conjuntamente a clínica e a sorologia. Dentre os três, o último modelo apresentou o melhor desempenho (auROC=90,1%, sensibilidade=82,4%, especificidade=81,6%, VPP=73,4%, VPN=88,2% e acurácia global=81,9%). Conclui-se que o uso de modelos preditivos baseados em critérios clínicos e sorológicos para o diagnóstico da leishmaniose visceral canina pode ser de utilidade no processo de avaliação da infecção canina, promovendo maior agilidade na contenção destes animais com a finalidade de reduzir os níveis de transmissão. O segundo objetivo foi desenvolvido por meio de um estudo transversal com 715 cães de idade entre 1 mês e 13 anos, com raça variada avaliados por clínicos veterinários no HVU-UFPI, no período de janeiro a dezembro de 2003. As sensibilidades e especificidades de critérios clínicos, sorológicos e parasitológicos para detecção de infecção canina por Leishmania chagasi foram estimadas por meio de análise de classe latente, considerando quatro modelos de testes e diferentes pontos de corte. As melhores sensibilidades estimadas para os critérios clínico, sorológico e parasitológico foram de 60%, 95% e 66%, respectivamente. Já as melhores especificidades estimadas para os critérios clínico, sorológico e parasitológico foram de 77%, 90% e 100%, respectivamente. Conclui-se que o uso do exame parasitológico como padrão-ouro para validação de testes diagnósticos não é apropriado e que os indicadores de acurácia dos testes avaliados são insuficientes e não justificam que eles sejam usados isoladamente para diagnóstico da infecção com a finalidade de controle da doença.

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Esta dissertação apresenta um novo modelo criado para a previsão do valor da tensão superficial de misturas de hidrocarbonetos. Pode ser utilizado na forma preditiva ou correlativa. Este modelo foi baseado no modelo preditivo para soluções ideais de HildebrandScott (1950) e no modelo correlativo de JouybanAcree (2004). Outras regras de mistura foram avaliadas e comparadas com o modelo proposto, incluindo abordagens clássicas como de Sprow e Prausnitz, parácoro e estados correspondentes. Foram avaliados os desempenhos dos modelos escolhidos na previsão e na correlação da tensão superficial de misturas de hidrocarbonetos em diferentes temperaturas que continham diferentes assimetrias na mistura, tanto em natureza química (e.g., parafínicos, naftênicos e aromáticos) quanto em tamanho de cadeia. No total foram empregados 773 dados experimentais. Dentre os modelos preditivos, o modelo proposto foi o de melhor desempenho. Para sistemas com comportamento próximo da idealidade, esse modelo apresentou desvios em relação aos dados experimentais compatíveis com o erro experimental. Todos os modelos correlativos estudados apresentaram desvios essencialmente da ordem do erro experimental. O modelo proposto é importante, pois é capaz de prever a tensão superficial de misturas binárias aproximadamente ideais de hidrocarbonetos com elevada acurácia, além de permitir a correlação eficiente dos dados de todas as misturas estudadas

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O objetivo desta tese foi identificar e caracterizar áreas com altas taxas de mortalidade por doenças do aparelho circulatório (DAC) e seus dois principais subgrupos de causas: as doenças isquêmicas do coração (DIC) e as doenças cerebrovasculares (DCV), entre os anos de 2008 e 2012 na área de influência do complexo petroquímico do estado do Rio de Janeiro COMPERJ, por meio de métodos estatísticos e sistemas de informações geográficas (SIG). Os resultados da investigação são apresentados na forma de dois manuscritos. O primeiro objetivou descrever o perfil da distribuição espacial da mortalidade por (DAC), caracterizar e predizer territórios com maior risco de morte por esta causa, com base em classificação das unidades espaciais por indicador de qualidade urbana (IQUmod). A análise multivariada foi realizada por meio do método conhecido como árvore de decisão e regressão, baseado em algoritmo CART para a obtenção do modelo preditivo para UVLs com diferentes riscos de mortalidade por DAC. O modelo desenvolvido foi capaz de discriminar sete conjuntos de UVLs, com diferentes taxas médias de mortalidades. O subconjunto que apresenta a maior taxa média (1037/100 mil hab.) apresenta 3 UVLs com mais de 75% de seus domicílios com abastecimento de água inadequado e valor de IQUmod acima de 0.6. Conclui-se que na área de influência do COMPERJ existem áreas onde a mortalidade por DAC se apresenta com maior magnitude e que a identificação dessas áreas pode auxiliar na elaboração, diagnóstico, prevenção e planejamento de ações de saúde direcionadas aos grupos mais susceptíveis. O segundo manuscrito teve por objetivo descrever o perfil da distribuição espacial da mortalidade por DIC e DCV em relação ao contexto socioambiental segundo áreas geográficas. O modelo de regressão linear de Poisson com parâmetro de estimação via quasi-verossimilhança foi usado para verificar associação entre as variáveis. Foram identificados como fatores de risco para mortalidade por DIC e DCV a variável relativa a melhor renda e maior distância entre domicílios e unidades de saúde; a proporção de domicílios em ruas pavimentadas aparece como fator de proteção. A distribuição espacial e as associações encontradas entre os desfechos e preditores sugerem que as populações residentes em localidades mais afastadas dos centros urbanos apresentam maiores taxas de mortalidade por DIC e DCV e que isto pode estar relacionado a contextos rurais de localização das residências e a distância geográfica destas populações aos serviços de saúde. Aponta-se para a necessidade de desenvolvimento de ações que propiciem maior amplitude no atendimento em saúde, no intuito da redução de eventos cardiovasculares mórbidos incidentes naquelas populações.