A medida e as escalas de avaliação da saúde das populações neonatais e pediátricas : estudo de simulação de Monte Carlo com variáveis ordinais

A investigação na área da saúde e a utilização dos seus resultados tem funcionado como base para a melhoria da qualidade de cuidados, exigindo dos profissionais de saúde conhecimentos na área específica onde desempenham funções, conhecimentos em metodologia de investigação que incluam as técnicas de observação, técnicas de recolha e análise de dados, para mais facilmente serem leitores capacitados dos resultados da investigação. Os profissionais de saúde são observadores privilegiados das respostas humanas à saúde e à doença, podendo contribuir para o desenvolvimento e bem-estar dos indivíduos muitas vezes em situações de grande vulnerabilidade. Em saúde infantil e pediatria o enfoque está nos cuidados centrados na família privilegiando-se o desenvolvimento harmonioso da criança e jovem, valorizando os resultados mensuráveis em saúde que permitam determinar a eficácia das intervenções e a qualidade de saúde e de vida. No contexto pediátrico realçamos as práticas baseadas na evidência, a importância atribuída à pesquisa e à aplicação dos resultados da investigação nas práticas clínicas, assim como o desenvolvimento de instrumentos de mensuração padronizados, nomeadamente as escalas de avaliação, de ampla utilização clínica, que facilitam a apreciação e avaliação do desenvolvimento e da saúde das crianças e jovens e resultem em ganhos em saúde. A observação de forma sistematizada das populações neonatais e pediátricas com escalas de avaliação tem vindo a aumentar, o que tem permitido um maior equilíbrio na avaliação das crianças e também uma observação baseada na teoria e nos resultados da investigação. Alguns destes aspetos serviram de base ao desenvolvimento deste trabalho que pretende dar resposta a 3 objetivos fundamentais. Para dar resposta ao primeiro objetivo, “Identificar na literatura científica, os testes estatísticos mais frequentemente utilizados pelos investigadores da área da saúde infantil e pediatria quando usam escalas de avaliação” foi feita uma revisão sistemática da literatura, que tinha como objetivo analisar artigos científicos cujos instrumentos de recolha de dados fossem escalas de avaliação, na área da saúde da criança e jovem, desenvolvidas com variáveis ordinais, e identificar os testes estatísticos aplicados com estas variáveis. A análise exploratória dos artigos permitiu-nos verificar que os investigadores utilizam diferentes instrumentos com diferentes formatos de medida ordinal (com 3, 4, 5, 7, 10 pontos) e tanto aplicam testes paramétricos como não paramétricos, ou os dois em simultâneo, com este tipo de variáveis, seja qual for a dimensão da amostra. A descrição da metodologia nem sempre explicita se são cumpridas as assunções dos testes. Os artigos consultados nem sempre fazem referência à distribuição de frequência das variáveis (simetria/assimetria) nem à magnitude das correlações entre os itens. A leitura desta bibliografia serviu de suporte à elaboração de dois artigos, um de revisão sistemática da literatura e outro de reflexão teórica. Apesar de terem sido encontradas algumas respostas às dúvidas com que os investigadores e os profissionais, que trabalham com estes instrumentos, se deparam, verifica-se a necessidade de desenvolver estudos de simulação que confirmem algumas situações reais e alguma teoria já existente, e trabalhem outros aspetos nos quais se possam enquadrar os cenários reais de forma a facilitar a tomada de decisão dos investigadores e clínicos que utilizam escalas de avaliação. Para dar resposta ao segundo objetivo “Comparar a performance, em termos de potência e probabilidade de erro de tipo I, das 4 estatísticas da MANOVA paramétrica com 2 estatísticas da MANOVA não paramétrica quando se utilizam variáveis ordinais correlacionadas, geradas aleatoriamente”, desenvolvemos um estudo de simulação, através do Método de Monte Carlo, efetuado no Software R. O delineamento do estudo de simulação incluiu um vetor com 3 variáveis dependentes, uma variável independente (fator com três grupos), escalas de avaliação com um formato de medida com 3, 4, 5, e 7 pontos, diferentes probabilidades marginais (p1 para distribuição simétrica, p2 para distribuição assimétrica positiva, p3 para distribuição assimétrica negativa e p4 para distribuição uniforme) em cada um dos três grupos, correlações de baixa, média e elevada magnitude (r=0.10, r=0.40, r=0.70, respetivamente), e seis dimensões de amostras (n=30, 60, 90, 120, 240, 300). A análise dos resultados permitiu dizer que a maior raiz de Roy foi a estatística que apresentou estimativas de probabilidade de erro de tipo I e de potência de teste mais elevadas. A potência dos testes apresenta comportamentos diferentes, dependendo da distribuição de frequência da resposta aos itens, da magnitude das correlações entre itens, da dimensão da amostra e do formato de medida da escala. Tendo por base a distribuição de frequência, considerámos três situações distintas: a primeira (com probabilidades marginais p1,p1,p4 e p4,p4,p1) em que as estimativas da potência eram muito baixas, nos diferentes cenários; a segunda situação (com probabilidades marginais p2,p3,p4; p1,p2,p3 e p2,p2,p3) em que a magnitude das potências é elevada, nas amostras com dimensão superior ou igual a 60 observações e nas escalas com 3, 4,5 pontos e potências de magnitude menos elevada nas escalas com 7 pontos, mas com a mesma ma magnitude nas amostras com dimensão igual a 120 observações, seja qual for o cenário; a terceira situação (com probabilidades marginais p1,p1,p2; p1,p2,p4; p2,p2,p1; p4,p4,p2 e p2,p2,p4) em que quanto maiores, a intensidade das correlações entre itens e o número de pontos da escala, e menor a dimensão das amostras, menor a potência dos testes, sendo o lambda de Wilks aplicado às ordens mais potente do que todas as outra s estatísticas da MANOVA, com valores imediatamente a seguir à maior raiz de Roy. No entanto, a magnitude das potências dos testes paramétricos e não paramétricos assemelha-se nas amostras com dimensão superior a 90 observações (com correlações de baixa e média magnitude), entre as variáveis dependentes nas escalas com 3, 4 e 5 pontos; e superiores a 240 observações, para correlações de baixa intensidade, nas escalas com 7 pontos. No estudo de simulação e tendo por base a distribuição de frequência, concluímos que na primeira situação de simulação e para os diferentes cenários, as potências são de baixa magnitude devido ao facto de a MANOVA não detetar diferenças entre grupos pela sua similaridade. Na segunda situação de simulação e para os diferentes cenários, a magnitude das potências é elevada em todos os cenários cuja dimensão da amostra seja superior a 60 observações, pelo que é possível aplicar testes paramétricos. Na terceira situação de simulação, e para os diferentes cenários quanto menor a dimensão da amostra e mais elevada a intensidade das correlações e o número de pontos da escala, menor a potência dos testes, sendo a magnitude das potências mais elevadas no teste de Wilks aplicado às ordens, seguido do traço de Pillai aplicado às ordens. No entanto, a magnitude das potências dos testes paramétricos e não paramétricos assemelha-se nas amostras com maior dimensão e correlações de baixa e média magnitude. Para dar resposta ao terceiro objetivo “Enquadrar os resultados da aplicação da MANOVA paramétrica e da MANOVA não paramétrica a dados reais provenientes de escalas de avaliação com um formato de medida com 3, 4, 5 e 7 pontos, nos resultados do estudo de simulação estatística” utilizaram-se dados reais que emergiram da observação de recém-nascidos com a escala de avaliação das competências para a alimentação oral, Early Feeding Skills (EFS), o risco de lesões da pele, com a Neonatal Skin Risk Assessment Scale (NSRAS), e a avaliação da independência funcional em crianças e jovens com espinha bífida, com a Functional Independence Measure (FIM). Para fazer a análise destas escalas foram realizadas 4 aplicações práticas que se enquadrassem nos cenários do estudo de simulação. A idade, o peso, e o nível de lesão medular foram as variáveis independentes escolhidas para selecionar os grupos, sendo os recém-nascidos agrupados por “classes de idade gestacional” e por “classes de peso” as crianças e jovens com espinha bífida por “classes etárias” e “níveis de lesão medular”. Verificou-se um bom enquadramento dos resultados com dados reais no estudo de simulação.

Evaluating tests for convergence of economic series using Monte Carlo methods with an application to real GDP's per head.

Doutoramento em Economia.

Hybrid Monte Carlo algorithm for the double exchange model

The Hybrid Monte Carlo algorithm is adapted to the simulation of a system of classical degrees of freedom coupled to non self-interacting lattices fermions. The diagonalization of the Hamiltonian matrix is avoided by introducing a path-integral formulation of the problem, in d + 1 Euclidean space–time. A perfect action formulation allows to work on the continuum Euclidean time, without need for a Trotter–Suzuki extrapolation. To demonstrate the feasibility of the method we study the Double Exchange Model in three dimensions. The complexity of the algorithm grows only as the system volume, allowing to simulate in lattices as large as 163 on a personal computer. We conclude that the second order paramagnetic–ferromagnetic phase transition of Double Exchange Materials close to half-filling belongs to the Universality Class of the three-dimensional classical Heisenberg model.

Population Monte Carlo Algorithm in High Dimensions

The population Monte Carlo algorithm is an iterative importance sampling scheme for solving static problems. We examine the population Monte Carlo algorithm in a simplified setting, a single step of the general algorithm, and study a fundamental problem that occurs in applying importance sampling to high-dimensional problem. The precision of the computed estimate from the simplified setting is measured by the asymptotic variance of estimate under conditions on the importance function. We demonstrate the exponential growth of the asymptotic variance with the dimension and show that the optimal covariance matrix for the importance function can be estimated in special cases.

Monte Carlo modelling of X-ray absorptiometry and its application to body composition studies

This thesis applies Monte Carlo techniques to the study of X-ray absorptiometric methods of bone mineral measurement. These studies seek to obtain information that can be used in efforts to improve the accuracy of the bone mineral measurements. A Monte Carlo computer code for X-ray photon transport at diagnostic energies has been developed from first principles. This development was undertaken as there was no readily available code which included electron binding energy corrections for incoherent scattering and one of the objectives of the project was to study the effects of inclusion of these corrections in Monte Carlo models. The code includes the main Monte Carlo program plus utilities for dealing with input data. A number of geometrical subroutines which can be used to construct complex geometries have also been written. The accuracy of the Monte Carlo code has been evaluated against the predictions of theory and the results of experiments. The results show a high correlation with theoretical predictions. In comparisons of model results with those of direct experimental measurements, agreement to within the model and experimental variances is obtained. The code is an accurate and valid modelling tool. A study of the significance of inclusion of electron binding energy corrections for incoherent scatter in the Monte Carlo code has been made. The results show this significance to be very dependent upon the type of application. The most significant effect is a reduction of low angle scatter flux for high atomic number scatterers. To effectively apply the Monte Carlo code to the study of bone mineral density measurement by photon absorptiometry the results must be considered in the context of a theoretical framework for the extraction of energy dependent information from planar X-ray beams. Such a theoretical framework is developed and the two-dimensional nature of tissue decomposition based on attenuation measurements alone is explained. This theoretical framework forms the basis for analytical models of bone mineral measurement by dual energy X-ray photon absorptiometry techniques. Monte Carlo models of dual energy X-ray absorptiometry (DEXA) have been established. These models have been used to study the contribution of scattered radiation to the measurements. It has been demonstrated that the measurement geometry has a significant effect upon the scatter contribution to the detected signal. For the geometry of the models studied in this work the scatter has no significant effect upon the results of the measurements. The model has also been used to study a proposed technique which involves dual energy X-ray transmission measurements plus a linear measurement of the distance along the ray path. This is designated as the DPA( +) technique. The addition of the linear measurement enables the tissue decomposition to be extended to three components. Bone mineral, fat and lean soft tissue are the components considered here. The results of the model demonstrate that the measurement of bone mineral using this technique is stable over a wide range of soft tissue compositions and hence would indicate the potential to overcome a major problem of the two component DEXA technique. However, the results also show that the accuracy of the DPA( +) technique is highly dependent upon the composition of the non-mineral components of bone and has poorer precision (approximately twice the coefficient of variation) than the standard DEXA measurements. These factors may limit the usefulness of the technique. These studies illustrate the value of Monte Carlo computer modelling of quantitative X-ray measurement techniques. The Monte Carlo models of bone densitometry measurement have:- 1. demonstrated the significant effects of the measurement geometry upon the contribution of scattered radiation to the measurements, 2. demonstrated that the statistical precision of the proposed DPA( +) three tissue component technique is poorer than that of the standard DEXA two tissue component technique, 3. demonstrated that the proposed DPA(+) technique has difficulty providing accurate simultaneous measurement of body composition in terms of a three component model of fat, lean soft tissue and bone mineral,4. and provided a knowledge base for input to decisions about development (or otherwise) of a physical prototype DPA( +) imaging system. The Monte Carlo computer code, data, utilities and associated models represent a set of significant, accurate and valid modelling tools for quantitative studies of physical problems in the fields of diagnostic radiology and radiography.

Examination of pencil beam predictions of small-field dose using dosimetry film and Monte Carlo simulations

The iPlan treatment planning sys-tem uses a pencil beam algorithm, with density cor-rections, to predict the doses delivered by very small (stereotactic) radiotherapy fields. This study tests the accuracy of dose predictions made by iPlan, for small-field treatments delivered to a planar solid wa-ter phantom and to heterogeneous human tissue using the BrainLAB m3 micro-multileaf collimator.

Validation and automation of the DYNJAWS component module of the BEAMnrc Monte Carlo code

The purpose of this work is to validate and automate the use of DYNJAWS; a new component module (CM) in the BEAMnrc Monte Carlo (MC) user code. The DYNJAWS CM simulates dynamic wedges and can be used in three modes; dynamic, step-and-shoot and static. The step-and-shoot and dynamic modes require an additional input file defining the positions of the jaw that constitutes the dynamic wedge, at regular intervals during its motion. A method for automating the generation of the input file is presented which will allow for the more efficient use of the DYNJAWS CM. Wedged profiles have been measured and simulated for 6 and 10 MV photons at three field sizes (5 cm x 5 cm , 10 cm x10 cm and 20 cm x 20 cm), four wedge angles (15, 30, 45 and 60 degrees), at dmax and at 10 cm depth. Results of this study show agreement between the measured and the MC profiles to within 3% of absolute dose or 3 mm distance to agreement for all wedge angles at both energies and depths. The gamma analysis suggests that dynamic mode is more accurate than the step-and-shoot mode. The DYNJAWS CM is an important addition to the BEAMnrc code and will enable the MC verification of patient treatments involving dynamic wedges.

Latent degradation indicators estimation and prediction : a Monte Carlo approach

Asset health inspections can produce two types of indicators: (1) direct indicators (e.g. the thickness of a brake pad, and the crack depth on a gear) which directly relate to a failure mechanism; and (2) indirect indicators (e.g. the indicators extracted from vibration signals and oil analysis data) which can only partially reveal a failure mechanism. While direct indicators enable more precise references to asset health condition, they are often more difficult to obtain than indirect indicators. The state space model provides an efficient approach to estimating direct indicators by using indirect indicators. However, existing state space models to estimate direct indicators largely depend on assumptions such as, discrete time, discrete state, linearity, and Gaussianity. The discrete time assumption requires fixed inspection intervals. The discrete state assumption entails discretising continuous degradation indicators, which often introduces additional errors. The linear and Gaussian assumptions are not consistent with nonlinear and irreversible degradation processes in most engineering assets. This paper proposes a state space model without these assumptions. Monte Carlo-based algorithms are developed to estimate the model parameters and the remaining useful life. These algorithms are evaluated for performance using numerical simulations through MATLAB. The result shows that both the parameters and the remaining useful life are estimated accurately. Finally, the new state space model is used to process vibration and crack depth data from an accelerated test of a gearbox. During this application, the new state space model shows a better fitness result than the state space model with linear and Gaussian assumption.

A Python package for Bayesian estimation using Markov Chain Monte Carlo

Markov chain Monte Carlo (MCMC) estimation provides a solution to the complex integration problems that are faced in the Bayesian analysis of statistical problems. The implementation of MCMC algorithms is, however, code intensive and time consuming. We have developed a Python package, which is called PyMCMC, that aids in the construction of MCMC samplers and helps to substantially reduce the likelihood of coding error, as well as aid in the minimisation of repetitive code. PyMCMC contains classes for Gibbs, Metropolis Hastings, independent Metropolis Hastings, random walk Metropolis Hastings, orientational bias Monte Carlo and slice samplers as well as specific modules for common models such as a module for Bayesian regression analysis. PyMCMC is straightforward to optimise, taking advantage of the Python libraries Numpy and Scipy, as well as being readily extensible with C or Fortran.