Identificação de fatores que influenciam a persistência na terapêutica de uma doença crónica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Godinho, Ana Rita dos Santos
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/26484
Resumo: Tese de mestrado em Bioestatística, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016
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spelling Identificação de fatores que influenciam a persistência na terapêutica de uma doença crónicaPersistência à terapêutica para doença crónicaAnálise de sobrevivênciaModelos flexíveis de Royston e ParmarModelos paramétricosModelo de CoxTeses de mestrado - 2016Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::MatemáticasTese de mestrado em Bioestatística, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016Com o crescente envelhecimento da população tem-se verificado um aumento da incidência de doenças crónicas, geralmente associadas a condições debilitantes ou fisicamente dolorosas, levando por isso a uma redução da qualidade de vida dos doentes. Vários estudos mostram que a adesão e a persistência à terapêutica de doenças crónicas são fundamentais na melhoria dos resultados em saúde, sendo essencial compreender os fatores que as influenciam. No presente estudo pretende-se identificar os fatores que influenciam o tempo até à não persistência à terapêutica de uma determinada doença crónica. Diferentes famílias de modelos de sobrevivência são também exploradas, por forma a averiguar qual a que melhor descreve o tempo até ao acontecimento em estudo. Foram analisados dados de um estudo observacional prospetivo, no qual uma coorte de 360 indivíduos com uma dada doença crónica foi seguida por um período de 18 meses. Foram considerados na análise os fatores sociodemográficos e de saúde recolhidos aquando do recrutamento dos indivíduos. Numa fase preliminar da análise de sobrevivência foram utilizados métodos não paramétricos, através dos quais se verificou que apenas as variáveis Idade, Vive sozinho e Terapêutica se mostraram relevantes. A influência destes fatores no tempo até à não persistência foi estudada através do ajustamento e comparação dos resultados obtidos através do modelo de Cox, dos modelos paramétricos de Weibull, log-normal e log-logístico e dos modelos paramétricos flexíveis propostos por Royston e Parmar. Com a modelação paramétrica espera-se obter uma melhor compreensão do perfil de risco dos doentes ao longo do tempo. Com o modelo de Cox foram selecionadas apenas as variáveis Idade, Vive sozinho e Terapêutica como as que influenciam de forma significativa o tempo até à não persistência à terapêutica. A comparação dos gráficos das estimativas das funções de sobrevivência, obtidas pelos modelos paramétricos com uma covariável e pelos modelos flexíveis, mostra como a introdução de um spline cúbico com m nós internos aumenta bastante a flexibilidade dos modelos paramétricos. O aumento do número de nós internos incluídos no modelo (até um máximo de 3 nós) contribui para a obtenção de estimativas mais precisas, fazendo também diminuir o valor de AIC associado a cada modelo. Segundo este critério e optando pelo modelo mais parcimonioso, é o modelo flexível de riscos proporcionais com 2 nós internos que se revela o mais adequado, entre os modelos ajustados. Toda a análise estatística foi feita no software R versão 3.0.1.Due to population ageing, there has been an increase in chronical diseases usually associated with debilitating or physically painful conditions, leading to a reduction in the patients’ quality of life. Several studies show that medication adherence and persistence play a crucial role in improving health results, therefore being essential to understand the factors that influence them. The present study aims to identify the factors that influence the time to non-persistence in a particular chronical disease treatment. Different families of survival analysis models are also explored in order to determine which one best describes the event in study. We analyzed data from a prospective observational study, on which a cohort of 360 individuals with a specific chronic disease was followed for 18 months. The social demographic and health factors collected during patient recruitment, were considered in the analysis. In a preliminary phase of the survival analysis non-parametric methods were used, through which only Age, Living alone and Treatment were identified as relevant variables. The influence of this factors on time to non-persistence was studied through the adjustment and the results comparison of the Cox model, Weibull, log-normal and log-logistic parametric models and the flexible parametric models proposed by Royston and Parmar. With the parametric modulation we expect to get a better understanding of patients’ risk profile over time. With the Cox Model, the only variables significantly associated to time to non-persistence were Age, Living alone and Treatment. The comparison of estimated survival functions’ graphs, obtained with the univariate parametric models and with the flexible models, shows that the introduction of a cubic spline with m internal knots greatly increases the parametric models’ flexibility. The increase in the number of internal knots included in the model (to a maximum of 3 knots) leads to more precise estimates and decreasing as well the AIC value associated with each model. According to these criteria and opting for the most parsimonious model, the one that seems to be the most appropriate between the adjusted models is the flexible proportional hazards model with 2 internal knots. All statistical analysis was performed using R Statistical Software v3.0.1.Rocha, Cristina S.,1958-Mendes, ZildaRepositório da Universidade de LisboaGodinho, Ana Rita dos Santos2017-02-10T15:47:06Z201620162016-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/26484TID:201623803porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:16:39Zoai:repositorio.ul.pt:10451/26484Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:43:08.098964Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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