Modelos bayesianos para estimar risco relativo em desfechos binários e politômicos

A razão de chances (RC) e o risco relativo (RR) são medidas de associação utilizadas em epidemiologia. Existem discussões sobre desvantagens da RC como medida de associação em delineamentos prospectivos, e que nestes o RR deve ser utilizado, especialmente se o desfecho for comum (>10%). No caso de desfechos binários e dados independentes, alternativas ao uso da RC estimada pela regressão logística foram propostas. Uma delas é o modelo log-binomial e outra é a regressão de Poisson com variância robusta. Tais modelos permitem identificar fatores associados ao desfecho e estimar a probabilidade do evento para cada unidade observacional. Em relação à estimação das probabilidades, a regressão de Poisson robusta tem como desvantagem a possibilidade de estimar probabilidades maiores que 1. Isto não ocorre com o modelo log-binomial, entretanto, o mesmo pode enfrentar problemas de convergência. Alguns autores recomendam que o modelo log-binomial seja a primeira escolha de análise, deixando-se o uso da regressão de Poisson robusta apenas para as situações em que o primeiro método não converge. Em 2010, o uso de metodologia bayesiana foi proposta como maneira de solucionar os problemas de convergência e simulações comparando com as abordagens anteriores foram procedidas. No entanto, tais simulações tiveram limitações: preditores categóricos não foram considerados; apenas um tamanho de amostra foi avaliado; apenas a mediana e o intervalo de credibilidade de caudas iguais foram considerados na abordagem bayesiana, quando existem outras opções; e a principal delas, as medidas comparativas foram calculadas para os coeficientes do modelo e não para o RR. Nesta tese, tais limitações foram superadas, e encontrou-se outro estimador bayesiano para o RR, a moda, com menor viés e erro quadrático médio em geral. Os modelos citados anteriormente são apropriados para análise de observações independentes, entretanto há casos em que esta suposição não é válida, como em ensaios clínicos randomizados em cluster ou modelagem multinível. Apenas cinco trabalhos foram encontrados com propostas de como estimar o RR para esses casos. Quando o interesse é a estimação do RR com desfechos politômicos, apenas dois trabalhos apresentaram sugestões. Conseguiu-se neste trabalho estender a metodologia bayesiana proposta para desfechos binários e dados independentes para lidar com essas duas situações.The odds ratio (OR) and relative risk (RR) are measures of association used in epidemiology. There are discussions about disadvantages of the OR as an measure of association in prospective studies, and that instead of this measure, the RR should be used, especially if the outcome is common (>10%). In the case of binary outcomes and independent data, alternatives to OR estimated by logistic regression were proposed. One is the log-binomial model and other is the Poisson regression with robust variance. Such models allow to identify factors associated with outcome and to estimate the probability of the event for each observational unit. Regarding the estimation of probabilities, the robust Poisson regression has the disadvantage of possibly estimating probabilities greater than 1. This does not occur with the logbinomial model; however, the same can face convergence problems. Some authors recommend the log-binomial model as the first choice of analysis, leaving the use of robust Poisson regression just for situations where the first model does not converge. In 2010, the use of Bayesian methodology was proposed as a way to solve the convergence problems and simulations comparing with the previous approaches were proceeded. However, such simulations had limitations: categorical predictors were not considered; only one sample size was evaluated; only the median and equal tail credible interval were addressed in the Bayesian approach, when there are other options; and the main one, the comparative measures were calculated only for the model coefficients and not for the RR. In this thesis, these limitations have been overcome, and another Bayesian estimator of the RR, the mode, presented less bias and mean squared error in general. The models mentioned above are suitable for analysis of independent observations; however there are cases where this assumption is not valid, as in clustered randomized trials or multilevel modeling. Only five papers were found with proposals of how to estimate the RR in these cases. When the interest is on estimation of the RR with polytomous outcomes, only two studies presented suggestions. In this work, the Bayesian methodology proposed for binary outcomes and independent data was extended to deal with these two situations

Modelo probabilístico para o risco de infecção em doenças de transmissão direta

Resumo: Introdução: Questiona-se se, em situações em que o indivíduo tem múltiplos contatos ao azar com possíveis portadores de um determinado germe patogênico, o risco de infecção pode ser alto, mesmo quando a prevalência de portadores e a infectividade do germe forem baixas. Objetivos: Objetivou-se estabelecer a probabilidade de um indivíduo tornar-se infectado após um determinado número de contatos com possíveis portadores do germe. Métodos: O trabalho foi desenvolvido de forma totalmente teórica, fazendo uso de análise combinatória, indução e dedução e conceitos da teoria de probabilidades. Resultados: Obteve-se que a probabilidade de um indivíduo infectar-se após c contatos ao azar (com pessoas infectadas ou não) é dada pela expressão 1 - (1 - πy)c , onde n é a prevalência da infecção entre os contatantes e y é a infectividade do germe. Esta expressão permite inferir que o número de contatos necessários para um indivíduo ser infectado é uma variável aleatória com distribuição Geométrica de parâmetro ny. Conclusão: Conclui-se, aplicando a expressão deduzida, que a probabilidade de infectar-se pode ser alta, mesmo que a prevalência e a infectividade do germe sejam baixas, desde que ocorra um grande número de exposições à fonte de infecção

Modelo probabilístico para o risco de infecção em doenças de transmissão direta

Resumo: Introdução: Questiona-se se, em situações em que o indivíduo tem múltiplos contatos ao azar com possíveis portadores de um determinado germe patogênico, o risco de infecção pode ser alto, mesmo quando a prevalência de portadores e a infectividade do germe forem baixas. Objetivos: Objetivou-se estabelecer a probabilidade de um indivíduo tornar-se infectado após um determinado número de contatos com possíveis portadores do germe. Métodos: O trabalho foi desenvolvido de forma totalmente teórica, fazendo uso de análise combinatória, indução e dedução e conceitos da teoria de probabilidades. Resultados: Obteve-se que a probabilidade de um indivíduo infectar-se após c contatos ao azar (com pessoas infectadas ou não) é dada pela expressão 1 - (1 - πy)c , onde n é a prevalência da infecção entre os contatantes e y é a infectividade do germe. Esta expressão permite inferir que o número de contatos necessários para um indivíduo ser infectado é uma variável aleatória com distribuição Geométrica de parâmetro ny. Conclusão: Conclui-se, aplicando a expressão deduzida, que a probabilidade de infectar-se pode ser alta, mesmo que a prevalência e a infectividade do germe sejam baixas, desde que ocorra um grande número de exposições à fonte de infecção

A warning about the use os small samples in logistic regression

Introdução: A regressão logística está cada dia mais presente nas pesquisas, porém, sabe-se que seus estimadores só possuem boas propriedades se o tamanho de amostra for grande. Entretanto, nem sempre o tamanho amostral utilizado nos estudos é o ideal, sendo às vezes sendo calculados através de regras de bolso. Objetivo: Mostrar o quão inadequadas são estas regras de bolso. Método: Estudo simulado de três cenários. Resultados: Em nossas simulações, encontramos vícios maiores na estimação da razão de chance do que do respectivo coeficiente do modelo. Conclusões: As regras de bolso amplamente utilizadas não garantem boas propriedades na estimação das razões de chances.Background: Logistic regression has been increasingly used in research recently. However, only large samples can provide reliable predictors. Nevertheless, sample sizes are not always appropriate because sometimes they are calculated based on a rule of thumb. Aim: To demonstrate that these rules of thumb are inappropriate. Method: Simulation study using three scenarios. Results: Our simulations demonstrated higher bias in the odds ratio than in the model coefficient. Conclusions: We concluded that rules of thumb do not guarantee good proprieties for odds ratio estimation

Normalidade de variáveis: métodos de verificação e comparação de alguns testes não-paramétricos por simulação

Introdução: Os principais testes estatísticos têm como suposição a normalidade dos dados, que deve ser verificada antes da realização das análises principais. Objetivo: Revisar as técnicas de verificação da normalidade dos dados e comparar alguns testes de aderência à normalidade para diferentes distribuições de origem e tamanho amostral. Metodologia: Através da simulação de cinco distribuições (Normal, t-student, Qui-Quadrado, Gama e Exponencial) e seis tamanhos amostrais (10, 30, 50, 100, 500 e 1000) foram simulados 5000 amostras de cada par distribuição-tamanho amostral e realizados os testes Qui-quadrado, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Shapiro-Wilk, Shapiro-Francia, Cramer-von Mises, Anderson-Darling e Jarque-Bera. Resultados: Os resultados obtidos mostram uma clara superioridade dos testes Shapiro-Francia e Shapiro-Wilk, com percentuais de acerto de 72,41% e 72,15%, respectivamente. Entre os piores resultados encontramos o Kolmogorov-Smirnov e Qui-Quadrado, com percentual de acerto de 44,78% e 61,58%, respectivamente. Conclusões: Para amostras pequenas recomenda-se que sejam utilizados procedimentos não paramétricos diretamente para a análise, em função da baixa performance dos testes de aderência à normalidade, dado o baixo percentual de acertos. Para amostras maiores, recomenda-se o uso dos testes Shapiro-Francia ou Shapiro-Wilk

Preventable risk factors of dementia : population attributable fractions in a Brazilian population-based study

Background: Knowledge regarding the modifiable risk factors of dementia is fundamental to guide public health policy. We aimed to estimate the population attributable fraction of modifiable risk factors of dementia among adults from a nationwide epidemiological study. Methods: We used the public database of the Brazilian Longitudinal Study of Aging (ELSI-Brazil) to calculate the Population Attributable Fraction (PAF) for ten risk factors, including education level, hearing loss, hypertension, alcohol consumption, obesity, active smoking, depression, social isolation, physical inactivity, and diabetes. PAF was estimated for this sample after accounting for the communality of each risk factor. Findings: The ten preventable risk factors for dementia accounted for 50·5% of the Population Attributable Fraction in Brazil. Hearing loss (14·2%), physical inactivity (11·2%), and hypertension (10·4%) accounted for the highest PAF among all the risk factors. Considerable variation in the relative contribution of the different risk factors was found in different regions. Interpretation: This study might provide an opportunity to change the impact of dementia in Brazil. By targeting modifiable risk factors of dementia, the health of individuals in Brazil might be considerably improved. Funding: This study did not receive any funding

Análisis de la prevalencia de pérdida auditiva auto-declarada y factores asociados : informante primario versus proxy

O objetivo foi avaliar diferenças entre as prevalências de perda auditiva autodeclarada e fatores associados, obtidas nas respostas de informantes primário e proxy no Estudo de Distúrbios da Comunicação Humana de Base Populacional (DCH-POP). Trata-se de um estudo de métodos em epidemiologia, utilizando dados de um inquérito domiciliar do tipo transversal, com uma amostra de 1.253 indivíduos do Sul do Brasil. Para verificar diferenças de prevalências entre informantes primários e informante proxy foram utilizados os testes qui-quadrado ou exato de Fisher para variáveis categóricas, e Mann-Whitney para as contínuas. Ainda, o modelo log-binomial foi ajustado para a variável dependente perda auditiva considerando-se três conjuntos de dados: toda a amostra, apenas informantes primários e apenas informantes proxy, estimando-se as associações por meio da razão de prevalências. Nos modelos finais, apenas as variáveis independentes idade e tontura estiveram associadas com o desfecho de perda auditiva independentemente do conjunto de dados utilizado. Em geral, informantes proxy subestimaram as prevalências dos desfechos estudados em relação aos informantes primários.The objective was to evaluate differences between prevalence rates for self-reported hearing loss and associated factors, obtained from responses by primary and proxy informants in a Population- Based Study on Human Communication Disorders (DCH-POP in Portuguese). This was a study on epidemiological methods using data from a cross-sectional household survey with a sample of 1,253 individuals from Southern Brazil. To verify differences between prevalence rates comparing primary informants and proxy informants, we used the chi-square or Fisher’s exact test for categorical variables and Mann-Whitney for continuous variables. The log-binomial model was adjusted for hearing loss as the dependent variable, considering three datasets: the entire sample, only primary informants, and only proxy informants, estimating association by prevalence ratios. In the final models, only the independent variables age and dizziness were associated with hearing loss, independently of the dataset that was used. Proxy informants generally underestimated the prevalence rates for the target outcomes, when compared to primary informants.El objetivo fue evaluar las diferencias entre las prevalencias de pérdida auditiva autodeclarada y factores asociados, obtenidas en las respuestas de informantes primarios y proxy en el Estudio de Disturbios de la Comunicación Humana de Base Populacional (DCH-POP). Se trata de un estudio de método en epidemiología, utilizando datos de una encuesta domiciliaria de tipo transversal, con una muestra de 1.253 individuos del sur de Brasil. Para verificar diferencias de prevalencias entre informantes primarios e informantes proxy fueron utilizados los test chi-cuadrado o Exacto de Fisher para variables categóricas, y Mann-Whitney para las continuas. Incluso, el modelo log-binomial se ajustó a la variable dependiente pérdida auditiva, considerándose tres conjuntos de datos: toda la muestra, sólo informantes primarios, y sólo informantes proxy, estimándose las asociaciones mediante la razón de prevalencias. En los modelos finales, sólo las variables independientes edad y mareo estuvieron asociadas con el resultado de pérdida auditiva independientemente del conjunto de datos utilizado. En general, los informantes proxy subestimaron las prevalencias de los resultados estudiados, en relación con los informantes primarios

Differential item functioning in the beck Depression Inventory

INTRODUCTION:There are several studies showing the presence of Differential Item Functioning (DIF) in some items of the Beck Depression Inventory (BDI), when comparing men and women. The presence of a large number of items with DIF in BDI is a severe threat to the validity of measurement of the intensity of depressive symptoms obtained by Item Response Theory (IRT) and to the conclusions based on the scores derived from the items with or without DIF.\ud OBJECTIVE:The objectives of this study were to identify these items from the BDI, adjust the IRT model for embarrassing items (model 2), which accommodates items with the presence of DIF, and compare these results with the fit of the traditional two-parameter logistic IRT model (model 1).\ud METHODS: The results obtained with the both models were compared.\ud RESULTS: Items with DIF were: sadness, feeling of failure, dissatisfaction, guilty, punishment, crying, fatigability and loss of libido. The results of the adjustment of the two models are similar in discrimination, gravity (except for items with DIF), and in the calculation of scores for individuals. Nevertheless, model 2 is beneficial because it shows the differences in gravity of depressive symptoms for groups evaluated, thus providing more information to the researcher on the study population.\ud CONCLUSION:This model, which has a broader scope in terms of target population, may be a good alternative to the identification and follow-up of individuals with potential depression

Characterization of the transfer probability of Salmonella ser. Typhimurium between pork and a cutting knife in an experimental model

Cross-contamination is an important event for bacterial transfer throughout the pork production chain. In Brazil, Salmonella sp. is the most relevant hazard in the pork industry, and further knowledge concerning its contamination is essential for in-depth risk assessments. Thus, we aimed to assess the transfer probability of Salmonella sp. between a knife and pork in a domestic kitchen scenario to provide parametrization for incorporating transfer of Salmonella sp. in risk assessment models. To estimate Salmonella Typhimuium transfer rates between contaminated pork and a knife blade during cutting, 23 independent experiments were performed. A Bayesian inference was utilized to determine the transfer probability, capturing the uncertainty generated in the transfer probability experiments. The mean transfer probability was 0.03 for knife to pork [0.029; 0.032] 95% credible interval (CrI) and 0.0042 for pork to knife [0.0041; 0.0043] 95% CrI. The probabilistic estimate of the transfer probability of Salmonella sp. during pork cutting gives insights on a relevant parameter for the consumer phase of the pork production industry in Brazil, allowing for enhanced risk assessment models