Estudo da incidência de doença celíaca na Região Autónoma da Madeira

A doença celíaca (DC) é um distúrbio de má absorção intestinal, causada pela ingestão de glúten e tem como único tratamento uma dieta livre de glúten (DLG). Este estudo teve como objectivo determinar a prevalência, a incidência e os melhores marcadores sorológicos de DC na Região Autónoma da Madeira (RAM), através da análise dos pedidos no serviço de Patologia Clínica do Hospital Dr. Nélio Mendonça, com marcadores de DC durante o período de Janeiro de 2002 a Dezembro de 2010. A determinação dos marcadores sorológicos (anticorpos antitransglutaminase tecidular IgA (AATA) e IgG (AATG), anticorpos anti-gliadina IgA (AAGA) e IgG (AAGG)) foi realizada no analisador automático ImmunoCAP 250, que utiliza a técnica Fluoro-Enzyme ImmunoAssay (FEIA). Dos 1004 pedidos que requereram marcadores sorológicos para a DC, 214 obtiveram um ou mais marcadores positivos, que pertencem a 130 indivíduos distintos. Quarenta e quatro (44) indivíduos realizaram biópsia intestinal e 38 foram positivas com aspectos morfológicos compatíveis com o diagnóstico de doença celíaca. A doença atingiu mais as crianças que os adultos e foi mais frequente no sexo feminino do que no masculino. A prevalência de DC na RAM de acordo com os resultados das biópsias foi de 15,3 casos por 100.000 habitantes e a incidência foi de 1,9/100.000 habitantes, com uma tendência crescente nos últimos anos. O anticorpo anti-transglutaminase tecidular IgA foi o marcador mais sensível (95,5%), correspondendo ao melhor marcador na detecção inicial de DC. Todas as amostras de crianças com idade inferior a 2 anos devem ser adicionalmente testados para anticorpos anti-gliadina, devido à sua maior sensibilidade (92,3%) em relação aos anticorpos anti-transglutaminase tecidular IgA (84,6%). Este trabalho procurou contribuir para um melhor conhecimento do perfil de doença celíaca da população da RAM.

Modelos de cura: aplicação ao cancro da mama feminino

A Análise de Sobrevivência tem como objetivo o estudo do tempo desde um instante inicial bem definido até ao acontecimento de determinado evento. Por exemplo, poderá ser o tempo de vida de um indivíduo desde o momento em que lhe é diagnosticada uma doença até a sua morte ou cura. Com a evolução da medicina, começou a se verificar a existência de indivíduos para os quais nunca se observava o acontecimento de interesse e designaram-se esses indivíduos por curados, imunes, ou não suscetíveis. Assim, da Análise de Sobrevivência clássica surgem os modelos de cura. Neste trabalho, aplicaram-se estes conceitos a uma base de dados referentes a 833 mulheres diagnosticadas com cancro da mama, entre 1998 e 2005. Verificou-se a existência de um risco de morte maior em mulheres na faixa etária dos 50 a 59 anos. Comprovou-se que o estadiamento tem um papel preponderante em relação ao prognóstico, sendo que, quanto mais avançado o estadio pior o prognóstico. Dos tratamentos a que os doentes foram submetidos, a realização de cirurgia é indicativa de um melhor prognóstico, assim como a realização de hormonoterapia e de radioterapia. No entanto, este último tratamento não se revelou estatisticamente significativo para o modelo de regressão de Cox. A realização de quimioterapia apenas reflete um melhor prognóstico nos primeiros dois anos, o que já não acontece a partir dai. Esta caraterística inesperada ficou-se a dever à esperança de vida que o tratamento oferece aos doentes no estadio IV e da associação entre a existência de gânglios metastizados e o agravamento do prognóstico, no caso do estadio II. O modelo de cura foi aplicado apenas ao grupo de mulheres no estadio IV, pois só neste caso se admitiu que o tempo de follow-up era suficiente, obtendo-se uma taxa de cura de 7;4%.

Análise de sobrevivência com o R

O principal objectivo desta dissertação é dar a conhecer as potencialidades da linguagem R pois ainda existem algumas reservas quanto à sua utilização. E nada melhor que a análise de sobrevivência, por ser um tema da estatística com grande impacto no mundo das doenças e novas curas, para mostrar como este programa apresenta grandes vantagens. Esta dissertação é então composta por quatro capítulos. No primeiro capítulo introduzimos alguns conceitos fundamentais da análise de sobrevivência, os quais servirão de suporte para o terceiro capítulo. Assim sendo, apresentamos um pouco da sua história, conceitos básicos, conceitos novos numa perspectiva de regressão diferente da que estamos habituados, tendo como objectivo a construção de modelos de regressão tendo sempre em conta métodos para averiguar se o modelo é o mais adequado ou não. No segundo capítulo apresentamos o R, o package R Commander (que já tem um interface mais amigável), o package survival (talvez o mais importante na análise de sobrevivência clássica), bem como outros packages que poderão ser úteis para quem quiser aprofundar o seu uso nesta área. O terceiro capítulo é o que aplica os conhecimentos dos dois anteriores e no qual pretendemos dar a conhecer algumas das muitas possibilidades de utilização deste software nesta área da Estatística. Este é dividido em três, ou seja, está dividido consoante as etapas que vamos precisando para trabalhar a nossa base de dados, começando pela análise descritiva, para conhecermos os dados que temos, depois a função de sobrevivência, por ser um conceito importante e por m, a construção de modelos de regressão, não paramétricos e paramétricos. Por último, apresentamos as nossas conclusões deste trabalho.