Análise de Concordância entre Métodos de Bland-Altman

Quando se pretende avaliar a concordância entre dois métodos que deveriam medir a mesma quantidade, são utilizadas análises que nem sempre estão corretas. É importante que seja evitado o uso da correlação nestas situações e que a metodologia seja utilizada de forma adequada, incluindo os limites de concordância e seus intervalos de confiança, além de comentar se os limites encontrados são diferenças aceitáveis do ponto de vista clínico. A proposta do presente artigo é apresentar um método bastante simples que já é utilizado há bastante tempo, que é a análise de concordância entre métodos de Bland-Altman, salientando alguns problemas detectados na sua utilização. Para isto, foi feita uma simulação de três diferentes situações, com comentários e soluções. O programa R, por ser livre e ter incorporado comandos para a análise de Bland-Altman, foi utilizado para a análise dos resultados

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

Safer glycemic control using a fructose-based enteral formula : a randomized crossover clinical trial

Introduction: Glycemic variability during nutritional therapy in critically ill patients is associated with morbidity and mortality. A low-carbohydrate diet can be help avoid glycemic oscillation in patients under enteral nutrition; however, it is unclear whether the presence of fructose interferes with glycemic variability. Aim: Our study aimed to evaluate the effect of two diabetes-specific diets (fructose-based versus maltodextrin-based) on the glycemic variability of critically ill patients. Methods: This was a randomized, active-controlled, double-blinded crossover clinical trial comparing diabetes-specific enteral formula with fructose versus without fructose. Patients under enteral nutrition who developed hyperglycemia during their intensive care unit stay were included. Patients were randomized to receive one of two diets for 2 days before switching to the other diet. A capillary blood sample was taken every 4 h, and glycemic variability was defined as the difference between each time point. Results: Twenty-five patients completed both formulas. Patients that underwent the fructose- based diet reduced their glycemic variability by 6.30 mg/dL relative to those that received the maltodextrin-based diet (95%CI -13.86 to 1.26 mg/dL, p = 0.101 for between-group differences). This effect was seen without any complications. Conclusion: A diabetes-specific enteral formula with fructose had no difference in glycemic variability in critically ill patients versus a diabetes-specific enteral formula without fructose

Estimação da Probabilidade de Mutação Germinativa Através da História Familiar

Introdução: Cerca de 10% de todos os tumores são primariamente causados por mutações germinativas de alta penetrância em genes de predisposição ao câncer. Indivíduos portadores dessas mutações têm risco significativamente maior de desenvolver câncer que não portadores e estratégias de redução de risco podem ser implementadas se estas pessoas forem identificadas. Essa identificação pode ser feita pela estimativa da probabilidade de mutação através da história pessoal e familiar do probando.Objetivo: Descrever um dos métodos utilizados para estimar a probabilidade de um indivíduo ser portador ou não de uma mutação germinativa em dois genes associados a uma determinada doença mendeliana, condicionada a sua história familiar (HF).Metodologia: Foi realizada a estimativa da frequência populacional da mutação em dois genes de predisposição ao câncer de mama e ovário aplicando-se a fórmula de Bayes e o teorema da probabilidade total à história familiar do indivíduo, a probabilidade dele possuir mutação considerando determinada história familiar.Resultados e conclusão: São apresentadas e analisadas as equações utilizadas no cálculo da probabilidade de uma mutação germinativa em dois genes (BRCA1 e BRCA2) associados a um desfecho específico, que é a síndrome de predisposição ao câncer de mama e ovário. Os cálculos foram feitos para incorporar a informação de dois genes, mas as fórmulas podem ser estendidas para mais genes ou para apenas um. O modelo poderá ser aplicado à população brasileira quando a probabilidade de desenvolver câncer de mama ou ovário, dado o status genético de BRCA1 e BRCA2, para esta população for conhecida

Performance of the Gail and Tyrer-Cuzick breast cancer risk assessment models in women screened in a primary care setting with the FHS-7 questionnaire

Breast cancer (BC) risk assessment models base their estimations on different aspects of a woman’s personal and familial history. The Gail and Tyrer–Cuzick models are the most commonly used, and BC risks assigned by them vary considerably especially concerning familial history. In this study, our aim was to compare the Gail and Tyrer-Cuzick models after initial screening for familial history of cancer in primary care using the FHS-7 questionnaire. We compared 846 unrelated women with at least one positive answer to any of the seven FHS-7 questions (positive group) and 892 unrelated women that answered negatively (negative group). Concordance between BC risk estimates was compared by Bland-Altman graphics. Mean BC risk estimates were higher using the Tyrer-Cuzick Model in women from the positive group, while women from the negative group had higher BC risk estimates using the Gail model. With increasing estimates, discordance also increased, mainly in the FHS-7 positive group. Our results show that in women with a familial history of cancer, the Gail model underestimates risk and the Tyrer-Cuzick seems to be more appropriate. FHS-7 can be a useful tool for the identification of women with higher breast cancer risks in the primary care setting

Os principais delineamentos na Epidemiologia

O presente artigo se propõe a descrever brevemente delineamentos epidemiológicos que são largamente utilizados na pesquisa da área da saúde. Os tipos de estudo abordados nesse artigo são a coorte, o caso controle, estudos de prevalência, estudos de teste diagnóstico, estudos ecológicos, ensaios clínicos, estudos de validade, fidedignidade e concordância e estudos piloto. Para cada um dos delineamentos são indicadas referências bibliográficas para os leitores poderem obter maior detalhamento dos delineamentos descritos

Os principais delineamentos na Epidemiologia – Ensaios Clínicos (Parte II)

O tema “estudos experimentais” é um conteúdo amplo, de difícil síntese. Com o objetivo de sintetizar as principais informações referentes a um estudo experimental, este trabalho visa dar continuidade ao estudo do tema iniciado em Mancuso et al. (2013). Além do contexto teórico abordado até então, a metodologia de desenvolvimento também é de fundamental importância. Os resultados podem sofrer interferências graves e os objetivos não alcançados, se a metodologia aplicada não for adequada. Além destes, as análises estatísticas e o número de sujeitos são fundamentais para a validade dos resultados. Na primeira parte, foram apresentadas as principais informações para iniciar um ensaio clínico. Nesta segunda parte serão abordados tópicos metodológicos como tipos, fases e delineamentos de um ensaio e tópicos estatísticos como análises e tamanho amostral

The major designs in epidemiology : clinical trial (part I)

Um estudo experimental tem como objetivo principal conduzir um ou mais tratamentos ou intervenções de modo a modificar, de alguma forma, um processo de doença. Para as comparações, pelo menos dois grupos devem ser formados, diferenciando-se pelos tratamentos. Geralmente um grupo intervenção e outro controle. Além disso, os sujeitos devem ser alocados de forma aleatória aos grupos, de preferencia adotando-se o “cegamento”, pois previne certos vieses. Sob todas as circunstâncias, a ética na pesquisa deve prevalecer. Contudo, estes são apenas tópicos de um assunto muito amplo. Para contemplar os principais assuntos do tema, dois artigos foram estruturados, buscando-se sintetizar as principais informações sem comprometer o rigor científico. Neste primeiro artigo serão apresentadas as principais informações para iniciar um ensaio clínicoA clinical trial study aims to conduct one or more treatments or interventions in order to change, somehow, a disease process. For comparisons, at least two groups should be formed, differing by treatments. Usually an intervention group and a control group. In addition, the subject must be allocated randomly to groups, preferably adopting the “blinding” because it prevents certain biases. Under all circumstances, the research ethics should prevail. However, these topics are just a very a broad topic. To address the main issues of the topic, two articles were structured, trying to summarize the principal information without compromising the scientific rigor. In this first article the main information to start a clinical trial will be presented

Bioestatística e Epidemiologia: Perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem

Dando continuidade aos artigos da série “Perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem”, que tem como objetivo responder e sugerir referências para o melhor entendimento das principais dúvidas estatísticas levantadas por pesquisadores da área da saúde, este terceiro artigo aborda o contexto epidemiológico. Neste contexto, foram diferenciadas as principais medidas como prevalência, incidência, Odds Ratio (OR), Risco Relativo (RR), Razão de Prevalência (RP) e Hazard Ratio (HR), foi esclarecido o uso de análises por intenção de tratar e análise por protocolo, e também discutidos alguns dos termos comumente utilizados e pouco compreendidos como tipo de amostra, nível de evidência, relevância clínica e estatística, entre outros.Palavras-chave: Delineamentos; nível de evidência; medidas de associação; ensaios clínicos; análise por intenção de tratar; análise por protocolo; amostra aleatória; amostra por conveniência; randomização em bloco