Modelagem conjunta e univariada: Uma aplicação para dados longitudinais de crescimento infantil

• Autor(a) principal: Pinto, Elizabete de Jesus
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/237409
• topic: Crescimento infantil; Estudo longitudinal; Modelo linear misto; SITAR; Cópula bivariada; Brokenstick

O crescimento infantil é um importante indicador de saúde desde a primeira infância até a puberdade, pois pode determinar o estado de saúde na idade adulta. O monitoramento das medidas de peso e altura pode auxiliar nas ações da gestão de políticas públicas para a prevenção da desnutrição e obesidade, voltada à promoção da saúde e nutrição adequada ao crescimento na infância. O acompanhamento dessas medidas antropométricas, através de medidas coletadas repetidamente no mesmo indivíduo, torna possível responder as questões relativas às mudanças que ocorrem na dinâmica do crescimento, como a trajetória do crescimento de cada indivíduo ao longo do tempo e as diferenças que ocorrem no crescimento médio entre o grupo de indivíduos. Entendendo que o monitoramento dessas medidas são importantes índices de saúde na infância e a forma mais adequada de avaliar seu estado nutricional e de saúde geral, o objetivo principal desta tese foi estimar trajetórias de crescimento com modelagem conjunta e univariada (marginal) para as medidas antropométricas de peso e altura, na população menor de dois anos de idade de uma coorte eletrônica de base populacional linkados com dados de rotina de nascidos vivos (SINASC) e do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (SISVAN), entre os anos 2008 a 2017. Foram utilizadas duas abordagens para lidar com dados longitudinais multivariados. Na primeira abordagem sugerimos uma comparação de modelos comumente usados para caracterizar as trajetórias de crescimento infantil como os Modelos de Efeitos Mistos, Brokenstick e o SITAR. Na segunda abordagem, o principal interesse foi estudar a evolução conjunta de duas variáveis respostas para o mesmo indivíduo, que exige métodos mais complexos e desafiadores, pois além da existência da dependência entre as medidas repetidas no mesmo indivíduo considera-se a correlação entre as variáveis respostas que pode mudar com o tempo e, além disso, a correlação natural existente em dados longitudinais. Dessa forma, explorou-se a modelagem via funções de cópulas bivariadas, com intuito de melhorar a modelagem de dados bivariados com formas mais flexíveis de se estimar a dependência no padrão de crescimento infantil.