Imputação múltipla livre de distribuição em tabelas incompletas de dupla entrada

O objetivo deste trabalho foi propor um novo algoritmo de imputação múltipla livre de distribuição, por meio de modificações no método de imputação simples recentemente desenvolvido por Yan para contornar o problema de desbalanceamento de experimentos. O método utiliza a decomposição por valores singulares de uma matriz e foi testado por meio de simulações baseadas em duas matrizes de dados reais completos, provenientes de ensaios com eucalipto e cana-de-açúcar, com retiradas aleatórias de valores em diferentes percentagens. A qualidade das imputações foi avaliada por uma medida de acurácia geral que combina a variância entre imputações e o viés quadrático médio delas em relação aos valores retirados. A melhor alternativa para imputação múltipla é um modelo multiplicativo que inclui pesos próximos a 1 para os autovalores calculados com a decomposição. A metodologia proposta não depende de pressuposições distribucionais ou estruturais e não tem restrições quanto ao padrão ou ao mecanismo de ausência dos dados

The diagnostic imaging of functioning islet cell tumors of the pancreas.

The diagnostic imaging of functioning islet cell tumors of the pancreas

Ecotomografia pancreatica

no abstrac

Análise AMMI com dados imputados em experimentos de interação genótipo x ambiente de algodão AMMI analysis with imputed data in genotype x environment interaction experiments in cotton

O objetivo deste trabalho foi avaliar a conveniência de definir o número de componentes multiplicativos dos modelos de efeitos principais aditivos com interação multiplicativa (AMMI) em experimentos de interações genótipo x ambiente de algodão com dados imputados ou desbalanceados. Um estudo de simulação foi realizado com base em uma matriz de dados reais de produtividade de algodão em caroço, obtidos em ensaios de interação genótipo x ambiente, conduzidos com 15 cultivares em 27 locais no Brasil. A simulação foi feita com retiradas aleatórias de 10, 20 e 30% dos dados. O número ótimo de componentes multiplicativos para o modelo AMMI foi determinado usando o teste de Cornelius e o teste de razão de verossimilhança sobre as matrizes completadas por imputação. Para testar as hipóteses, quando a análise é feita a partir de médias e não são disponibilizadas as repetições, foi proposta uma correção com base nas observações ausentes no teste de Cornelius. Para a imputação de dados, foram considerados métodos usando submodelos robustos, mínimos quadrados alternados e imputação múltipla. Na análise de experimentos desbalanceados, é recomendável escolher o número de componentes multiplicativos do modelo AMMI somente a partir da informação observada e fazer a estimação clássica dos parâmetros com base nas matrizes completadas por imputação.<br>The objective of this work was to evaluate the convenience of defining the number of multiplicative components of additive main effect and multiplicative interaction models (AMMI) in genotype x enviroment interaction experiments in cotton with imputed or unbalanced data. A simulation study was carried out based on a matrix of real seed-cotton productivity data obtained in trials with genotype x environment interaction carried out with 15 genotypes at 27 locations in Brazil. The simulation was made with random withdrawals of 10, 20 and 30% of the data. The optimal number of multiplicative components for the AMMI model was determined using the Cornelius test and the likelihood ratio test onto the matrix completed by imputation. A correction based on the data missing in the Cornelius procedure was proposed for testing the hypothesis when the analysis is made from averages and the repetitions are not available. For data imputation, the methods considered used robust submodels, alternating least squares and multiple imputation. For analysis of unbalanced experiments, it is advisable to choose the number of multiplicative components of the AMMI model only from the observed information and to make the classical estimation of parameters based on the matrices completed by imputation

Understanding Factors Associated With Psychomotor Subtypes of Delirium in Older Inpatients With Dementia

Objectives: Few studies have analyzed factors associated with delirium subtypes. In this study, we investigate factors associated with subtypes of delirium only in patients with dementia to provide insights on the possible prevention and treatments. Design: This is a cross-sectional study nested in the \u201cDelirium Day\u201d study, a nationwide Italian point-prevalence study. Setting and Participants: Older patients admitted to 205 acute and 92 rehabilitation hospital wards. Measures: Delirium was evaluated with the 4-AT and the motor subtypes with the Delirium Motor Subtype Scale. Dementia was defined by the presence of a documented diagnosis in the medical records and/or prescription of acetylcholinesterase inhibitors or memantine prior to admission. Results: Of the 1057 patients with dementia, 35% had delirium, with 25.6% hyperactive, 33.1% hypoactive, 34.5% mixed, and 6.7% nonmotor subtype. There were higher odds of having venous catheters in the hypoactive (OR 1.82, 95% CI 1.18-2.81) and mixed type of delirium (OR 2.23, CI 1.43-3.46), whereas higher odds of urinary catheters in the hypoactive (OR 2.91, CI 1.92-4.39), hyperactive (OR 1.99, CI 1.23-3.21), and mixed types of delirium (OR 2.05, CI 1.36-3.07). We found higher odds of antipsychotics both in the hyperactive (OR 2.87, CI 1.81-4.54) and mixed subtype (OR 1.84, CI 1.24-2.75), whereas higher odds of antibiotics was present only in the mixed subtype (OR 1.91, CI 1.26-2.87). Conclusions and Implications: In patients with dementia, the mixed delirium subtype is the most prevalent followed by the hypoactive, hyperactive, and nonmotor subtype. Motor subtypes of delirium may be triggered by clinical factors, including the use of venous and urinary catheters, and the use of antipsychotics. Future studies are necessary to provide further insights on the possible pathophysiology of delirium in patients with dementia and to address the optimization of the management of potential risk factors