Modelos de regressão Weibull e Sarkar para testes acelerados em problemas de riscos competitivos

Orientador: Cicilia Yuko WadaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da ComputaçãoResumo: Não informadoAbstract: Not informedMestradoMestre em Estatístic

A proposal for using data from antimicrobial prescriptions: the EUREQA experience

This study demonstrates that the use of information from medical prescriptions is essential for understanding the dynamics of community bacterial resistance. The resulting analysis can also influence and help establish more adequate public health policies on the control and optimization of antimicrobial use. The article demonstrates the use of a logical model developed by the EUREQA project for acquisition, classification, interpretation, and analysis of data from prescriptions for oral antimicrobial use.A presente nota pesquisa demonstra que o uso das informações de receituário ou prescrição médica tem fundamental valor para a compreensão das correlações da dinâmica da resistência bacteriana comunitária. Além disso, a análise dos dados gerada pode ajudar a estabelecer medidas e políticas de saúde pública mais adequadas para o controle e a otimização do consumo de antimicrobianos. Para isso, o artigo usa como base o modelo lógico desenvolvido pelo Projeto EUREQA voltado para aquisição, classificação, interpretação e análise das informações relacionadas à prescrição dos antimicrobianos de uso oral.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Instituto Nacional de Pesquisas EspaciaisUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP) Escola Paulista de MedicinaUniversidade Federal do Paraná Laboratório de Estatística e GeoinformaçãoUNIFESP, EPMSciEL

Análise de Sobrevivência: aplicação num estudo de podridão parda em pêssegos com o uso do ambiente R

Este material aborda uma aplicação da técnica estatística denominada ”Análise de Sobrevivência” no estudo da podridão parda em pêssegos. Apesar de bem conhecida e muito aplicada na área da medicina humana, esta técnica ainda tem poucas aplicações em estudos agronômicos. No estudo de doen¸cas de plantas, uma situação comum é aquela em que se avalia a ocorrência da doença e o tempo para sua ocorrência em uma população de indivíduos. Entretanto, o tempo de observação raramente tem distribuição normal e os dados podem ser censurados, ou seja, o estudo pode terminar antes que todos os indivíduos avaliados sofram o evento de interesse, observando-se parcialmente a resposta. Frequentemente, dados desta natureza são submetidos à análise estatística convencional com exclusão de observações censuradas e transformação de dados. A análise de sobrevivência é aplicada em situações em que o tempo até a ocorrência de um evento é o objeto de interesse. Dados dessa natureza são rotineiramente coletados em epidemiologia de doenças de plantas, embora aplicaçõees da técnica sejam pouco comuns. Neste contexto, o objetivo deste boletim é descrever as principais técnicas em análise de sobrevivência e sua implementação em ambiente R, com aplicação num estudo sobre sintomas de podridão parda em pêssegos causada por Monilinia fructicola. Espera-se que este material auxilie pesquisadores nas diversas áreas, utilizando uma técnica adequada à natureza dos dados de tempo-ocorrência, além de disponiblizar códigos em ambiente R para facilitar a análise e discussão que colabore na interpretação dos resultados

Multi-state models for defining degrees of chronicity related to HIV-infected patient therapy adherence

Submitted by Fábio Marques ([email protected]) on 2018-11-05T14:12:44Z No. of bitstreams: 1 Multi-state models for defining degrees of chronicity related to HIV_Beatriz_Grinsztejn_INI_Lapclin-AIDS_2013.pdf: 272944 bytes, checksum: 10b54768af600f98f05d7af5d2b44bd8 (MD5)Approved for entry into archive by Regina Costa ([email protected]) on 2018-11-05T17:16:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Multi-state models for defining degrees of chronicity related to HIV_Beatriz_Grinsztejn_INI_Lapclin-AIDS_2013.pdf: 272944 bytes, checksum: 10b54768af600f98f05d7af5d2b44bd8 (MD5)Made available in DSpace on 2018-11-05T17:16:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Multi-state models for defining degrees of chronicity related to HIV_Beatriz_Grinsztejn_INI_Lapclin-AIDS_2013.pdf: 272944 bytes, checksum: 10b54768af600f98f05d7af5d2b44bd8 (MD5) Previous issue date: 2013Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curitiba, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica em DST/AIDS. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica em DST/AIDS. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica em DST/AIDS. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Programa de Computação Científica. Rio de Janeiro, Brasil.Poucos estudos sobre AIDS que avaliam fatores associados à falha terapêutica consideram sua evolução lenta, com a passagem por múltiplos estados de saúde, consequência do uso de antirretrovirais. Nesse artigo foram estudados fatores associados à progressão entre estados imunes, enfocando adesão, em 722 pacientes HIV+ acompanhados por 3 anos. O desfecho foi a contagem de células CD4 classificada em s1 (CD4 ≥ 500), s2 (350 ≤ CD4 < 500) e s3 (CD4 < 350). As transições entre estados foram modeladas por modelos multiestado. A adesão à terapia antirretroviral e o tempo de doença estão associados diferentemente à mudança do estado imune vivido pelo paciente. Baixa adesão à terapia aumentou o risco de s1→s2 e adesão intermediária aumentou o de s2→s3. Por outro lado, idades elevadas e tempo de doença de 2 a 4 anos se apresentam como fatores de proteção na progressão da AIDS. A modelagem multiestado é uma abordagem poderosa no estudo de doenças crônicas, por estimar os fatores associados a cada etapa da evolução de doenças crônicas, possibilitando a adoção de intervenções mais individualizadas e eficazes.Few studies on AIDS that evaluate factors associated with treatment failure have considered the slow evolution of the disease and multiple health state transitions following the use of antiretrovirals. In this article we study factors associated with the progression between different stages of the disease, focusing on therapy adherence using a sample of 722 HIV+ patients followed up for 3 years. States were defined using the following classifications of the CD4 cell count: s1 (CD4 ≥ 500); s2 (350 ≤ CD4 < 500); and s3 (CD4 < 350). The transitions between states were modeled using multi-state models. Antiretroviral therapy adherence and disease duration were associated with transitions between immune states during follow-up. Low adherence increased the hazard ratio of a transition between s1 to s2 and intermediate adherence increased the hazard ratio of a transition between s2 to s3. On the other hand, older age and disease duration between two and four years are protective factors for AIDS progression. Multi-state modeling is a powerful approach for studying chronic diseases and estimating factors associated with transitions between each stage of progression, thus enabling the use of more individualized and effective interventions.Existen pocos estudios sobre el SIDA que evalúan factores asociados al fallo terapéutico, consideran su evolución lenta, con el pasaje por múltiples estados de salud, consecuencia del uso de antirretrovirales. En ese artículo se estudiaron factores asociados a la progresión entre estados inmunes, enfocando adhesión, en 722 pacientes VIH+ acompañados durante 3 años. El desenlace fue el cómputo de células CD4, clasificado en s1 (CD4 ≥ 500), s2 (350 ≤ CD4 < 500) y s3 (CD4 < 350). Las transiciones entre estados se modelaron por modelos multi-estado. La adhesión a la terapia antirretroviral y el tiempo de enfermedad están asociados diferentemente al cambio del estado inmune vivido por el paciente. Baja adhesión a la terapia aumentó el riesgo de s1→s2 y una adhesión intermedia aumentó de un s2→s3. Por otro lado, edades elevadas y tiempo de enfermedad de 2 a 4 años se presentan como factores de protección en la progresión del SIDA. El modelo multi-estado es un enfoque poderoso en el estudio de enfermedades crónicas, por estimar los factores asociados a cada etapa de la evolución de enfermedades crónicas, posibilitando la adopción de intervenciones más individualizadas y eficaces

Statistical methods for spatial survival data

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Survival analysis: a tool in the study of post-harvest diseases in peaches

Survival analysis is applied when the time until the occurrence of an event is of interest. Such data are routinely collected in plant diseases, although applications of the method are uncommon. The objective of this study was to use two studies on post-harvest diseases of peaches, considering two harvests together and the existence of random effect shared by fruits of a same tree, in order to describe the main techniques in survival analysis. The nonparametric Kaplan-Meier method, the log-rank test and the semi-parametric Cox's proportional hazards model were used to estimate the effect of cultivars and the number of days after full bloom on the survival to the brown rot symptom and the instantaneous risk of expressing it in two consecutive harvests. The joint analysis with baseline effect, varying between harvests, and the confirmation of the tree effect as a grouping factor with random effect were appropriate to interpret the phenomenon (disease) evaluated and can be important tools to replace or complement the conventional analysis, respecting the nature of the variable and the phenomenon