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

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

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

Contrasting effects of preexisting hyperglycemia and higher body size on hospital mortality in critically ill patients: a prospective cohort study

Background: Obesity and diabetes mellitus are well-defined risk factors for cardiovascular mortality. The impact of antecedent hyperglycemia and body size on mortality in critical ill patients in intensive care units (ICUs) may vary across their range of values. Therefore, we prospectively analyzed the relationship between in-hospital mortality and preexisting hyperglycemia and body size in critically ill ICU patients to understand how mortality varied among normal, overweight, and obese patients and those with low, intermediate, and high glycated hemoglobin (HbA1c) levels. Methods: Medical history, weight, height, physiologic variables, and HbA1c were obtained during the first 24 h for patients who were consecutively admitted to the high complexity ICU of Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Brazil, from April to August 2011. The relationships between mortality and obesity and antecedent hyperglycemia were prospectively analyzed by cubic spline analysis and a Cox proportional hazards model. Results: The study comprised 199 patients. The overall hospital mortality rate was 43.2% during a median 16 (8–28) days of follow-up. There was a progressive risk of in-hospital mortality with higher HbA1c levels, with the relationship becoming significant at HbA1c >9.3% compared with lower levels (hazard ratio 1.74; 95% confidence interval with Bonferroni correction 1.49–2.80). In contrast, mean body mass index (BMI) was higher in survivors than in nonsurvivors (27.2 kg/m2 ± 7.3 vs. 24.7 kg/m2 ± 5.0 P = 0.031, respectively). Cubic spline analysis showed that these relationships differed nonlinearly through the spectrum of BMI values. In a Cox proportional hazards model adjusted for Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score and HbA1c, the risk of in-hospital mortality progressively decreased with increasing BMI (BMI <20 vs. 20–23.9 kg/m2, P = 0.032; BMI <20 vs. 24–34.9 kg/m2, P = 0.010; BMI <20 vs. ≥35 kg/m2, P = 0.032). Conclusions: Our findings suggest that significant hyperglycemia prior to ICU admission is a risk factor for in-hospital mortality. Conversely, increasing BMI may confer an advantageous effect against mortality in critical illness independently of previous glycemic control

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