Estudos transversais em epidemiologia veterinária : utilização de modelos hierárquicos e revisão de métodos estatísticos para analise de desfechos binários

• Autor(a) principal: Martinez, Brayan Alexander Fonseca
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/148983
• topic: Epidemiologia veterinaria; Estudos transversais; Métodos estatísticos; Modelo bayesiano; Prevalência; Neospora caninum; Aborto : Bovinos; Prevalence; Mixed models; Abortion; Neosporosis; Hierarchical data; Prevalence ratio; Cross-sectional studies; Odds ratio; Bayesian model

Um dos estudos observacionais mais difundidos e usados em epidemiologia veterinária é o estudo do tipo transversal. Sua popularidade ocorre por fatores como baixo custo e rapidez comparados com outros tipos de estudos, além de ajudar a estimar a prevalência de uma doença (desfecho) e postular fatores associados com o desfecho, que poderão ser confirmados como fatores causais em outros tipos de estudos epidemiológicos. Porém, este tipo de estudo apresenta dois importantes desafios: a dependência dos dados, muito frequente dada a típica estrutura populacional de animais dentro do mesmo rebanho ou fazenda e a escolha da medida de associação para desfechos binários, tão frequentes neste modelo de estudo. Com o objetivo de contribuir com a compreensão global da epidemiologia do aborto bovino associado à Neospora caninum tendo em conta a estrutura populacional, construiu-se um modelo misto com os dados de um estudo transversal realizado em duas regiões do Rio Grande do Sul. Usaram-se dados de 60 propriedades amostradas em duas regiões (noroeste e sudeste) e 1256 bovinos. A percentagem de aborto dentro de cada rebanho variou entre 1% e 30%. Vacas soropositivas tiveram 6,63 vezes mais chances de ter histórico de aborto (IC 95%: 4,41-13,20). As chances de uma vaca ter histórico de aborto foram 5,18 vezes maiores na região noroeste em relação à região sudeste (IC 95%: 1,83-20,80). Um coeficiente de correlação intraclasse de 16% foi estimado, indicando que 16% da variação da ocorrência de abortamentos não explicados pelos efeitos fixos foram devido as fazendas. Já na segunda parte deste trabalho, uma revisão sistemática foi realizada considerando um conjunto diverso de revistas e jornais com o objetivo de verificar os métodos estatísticos usados e a adequação das interpretações das medidas de associação estimadas em estudos transversais na área de medicina veterinária. Um total de 62 artigos foi avaliado. A revisão mostrou que, independentemente do nível de prevalência relatado no artigo, 96% deles empregou regressão logística e, portanto, estimaram razão de chances (RC). Nos artigos com prevalência superior a 10%, 23 deles fizeram uma interpretação adequada da RC como uma “razão de chances” ou simplesmente não fizeram uma interpretação direta da RC, enquanto 23 artigos interpretaram de forma inadequada a RC, considerando-a como risco ou probabilidade. Entre os artigos com prevalência inferior a 10%, apenas três interpretaram a RC como uma “razão de chances”, cinco interpretaram como risco ou probabilidade e em um, apesar de ter estimado a razão de prevalências (RP), foi interpretado de forma inadequada. Paralelamente, com o objetivo de exemplificar o uso de métodos estatísticos que estimam diretamente a razão de prevalências (RP), medida mais adequada para os estudos transversais, um conjunto de dados obtidos a partir de um estudo transversal sobre a ocorrência de anticorpos (AC) contra o vírus da diarreia viral bovina (BVDV) foi usado. Os AC foram medidos em amostras de tanque de leite de rebanhos leiteiros localizados no estado do Rio Grande do Sul, em que os possíveis fatores associados puderam ser avaliados. Entre os métodos utilizados, as maiores discrepâncias nas medidas de associação estimadas foram observadas com a regressão logística tomando-se como referência a regressão log-binomial. Finalmente, é importante que este tipo de desafio seja atendido pelos pesquisadores que realizam estudos transversais, ou seja, considerar a estrutura das populações nas análises, cuidado ao escolher o tipo de modelo estatístico empregado para desfecho binário e interpretação dos estimadores.