Regressão logística binária com fator de cura para dados em conglomerados: uma aplicação em traumatismo dentário

• Autor(a) principal: Eduardo Fernandes e Silva
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/45613
• topic: Regressão Logística; ZIB; Fator de cura; Conglomerado; Estatística – Teses; Análise de regressão – Teses; Traumatismos dentários/realbilitação – Teses; Cura – Estatística – Teses.

Estudos transversais na área da saúde usualmente possuem desfecho binário e a regressão logística é a primeira opção para responder as perguntas do pesquisador. No entanto, algumas condições levam a não adequação do modelo, em sua forma padrão, para o tratamento do desfecho binário. A presença de cura, isso é, quando sabemos que uma parcela desconhecida da população não está mais em risco de desenvolver o evento de interesse, é um exemplo deste tipo de situação. O presente trabalho foi desenvolvido na linha de pesquisa “Metodologia e estatística na pesquisa em traumatismos dentários”, parceria estabelecida, desde 2015, entre o Programa Traumatismos Dentários da Faculdade de Odontologia da UFMG (PTD FAO UFMG) e o Departamento de Estatística do ICEx UFMG. O principal interesse dos pesquisadores foi estabelecer fatores de risco para a presença de Reabsorção Radicular Externa Inflamatória (RREI). A regressão logística foi a metodologia indicada para o estudo da associação entre fatores clínicos e radiográficos, medidos na primeira consulta do paciente no PTD FAO UFMG, e o desfecho de interesse, a RREI. Entretanto, a RREI só é esperada naqueles casos em que há necrose pulpar e infecção do canal radicular, ou seja, dentes cuja cicatrização pulpar for favorável não estão sob risco de desenvolver RREI. Como esta definição não é possível na consulta inicial, ou seja, no momento da coleta dos dados, caracteriza-se a presença de fração de cura latente, e que pode levar à inadequação do modelo logístico usual. Diop et al. (2011) afirmam que o problema de cura com resposta binária pode ser encarado como um modelo ZIB (Zero-inflated Binomial). Considerando-se que na casuística do projeto, um mesmo indivíduo pode apresentar mais de um dente traumatizado, o desafio do projeto foi ajustar um modelo logístico binário com fator de cura na presença de conglomerados. Para tanto, foi utilizado a metodologia apresentada por Hall e Zhang (2004), em que os autores flexibilizam o algoritmo EM (expectation-maximization) para acomodação de mais de uma medição por indivíduo em modelos zero inflacionados. Neste trabalho, apresentamos o modelo de regressão logística com fator de cura latente, que tem a mesma forma do binomial inflacionados de zeros. Em seguida, estendemos o modelo para acomodar conglomerados, que representam um ou mais dentes por paciente, e, finalmente, apresentamos a aplicação desta metodologia para analisar a casuística da FO-UFMG.