Análise multivariada de características clínicas de PET/MAH e níveis de expressão gênica e derivação de modelos de predição diagnóstica em pacientes infectados com o HTLV-1

• Autor(a) principal: VIRGOLINO, Rodrigo Rodrigues
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPA
• Texto Completo: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/9134
• topic: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA::EPIDEMIOLOGIA; CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA; Doença infectocontagiosa; HTLV-1 (Vírus); Paraparesia Espástica Tropical/Mielopatia (PET/MAH)

A Paraparesia Espástica Tropical/Mielopatia associada ao Vírus Linfotrópico de Células T Humanas Tipo 1 (PET/MAH) é uma condição debilitante causada pela inflamação do tecido nervoso medular, por ação do HTLV-1. Neste trabalho objetivou-se avaliar a classificação de indivíduos infectados pelo vírus e propor um modelo de predição clínica para a ocorrência de PET/MAH. Foi utilizado um banco de dados composto de 63 indivíduos infectados, sendo 23 com diagnóstico de PET/MAH pelos critérios da OMS, e variáveis preditoras funcionais (variáveis ordinais), níveis de expressão gênica (variáveis contínuas) e a variável demográfica sexo. Em um primeiro momento uma técnica de análise de componentes principais mista foi empregada, seguida de análise de conglomerados hierárquica, para investigar a associação dos indivíduos em grupos, de forma não supervisionada, e comparar com a classificação definida pelos profissionais clínicos. Em um segundo momento, foram derivados modelos de predição diagnóstica com base em regressão logística binária penalizada, a qual é adequada nos contextos de tamanho amostral reduzido. A análise não supervisionada mostrou que os pacientes se organizavam em três grupos, sendo um grupo de pacientes com PET/MAH, um grupo de pacientes sem PET/MAH e um grupo intermediário, que comporta indivíduos com e sem a doença. Na modelagem estatística foram derivados dois modelos, um com critério de penalização 0,032 e outro com critério 0,1, mais extremo, sendo ambos avaliados por validação interna usando validação cruzada de 10 vezes. As variáveis que compuseram os modelos finais foram: grau de alteração na marcha, escore de Tinetti, tônus do músculo adutor direito e esquerdo e tônus do tríceps sural esquerdo. O uso de métodos estatísticos de predição pode ser útil como ferramenta de apoio à decisão diagnóstica de PET/MAH, especialmente em contextos de recursos limitados.