Mestrado em Estatística, Matemática e Computação | Master's Degree in Statistics, Mathematics and Computation - TMEMC
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Percorrer Mestrado em Estatística, Matemática e Computação | Master's Degree in Statistics, Mathematics and Computation - TMEMC por Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) "03:Saúde de Qualidade"
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- Análise estatística espacial e previsão clínica de aneurismas da aorta torácica ascendentePublication . Oviedo Rodríguez, Katalina; Carvalho, Alda; Xavier, José Manuel CardosoA deteção precoce do risco de rutura de aneurismas da aorta permite intervir cirurgicamente em tempo útil. O tamanho do aneurisma é avaliado pelo diâmetro; segundo algumas diretrizes clínicas, recomenda-se a reparação do aneurisma para diâmetros superiores a 50 mm em mulheres e superiores a 55 mm em homens. No entanto, tem-se evidenciado que este parâmetro não é suficiente como indicador de cirurgia. Neste trabalho procura-se contribuir para o estudo deste problema; para tal, realiza-se uma análise exploratória com bases de dados de doentes com aneurismas localizados na aorta ascendente. Aplicam-se técnicas de estatística espacial e de Machine Learning para a caraterização. Relativamente às técnicas de estatística espacial, utilizou-se o cálculo de variogramas para o estudo espacial dos diâmetros máximos na aorta ascendente e a técnica de krigagem ordinária para a estimação de novos diâmetros máximos. No âmbito das técnicas de Machine Learning, recorreu-se, no caso da aprendizagem supervisionada, à regressão logística e, na aprendizagem não supervisionada, ao método k-means, com o objetivo de estudar se, a partir das variáveis clínicas, seria possível determinar se os doentes necessitam ou não de cirurgia. Verificou-se que o variograma sugere a localização do aneurisma na aorta e que, a partir dos seus parâmetros, é possível estudar propriedades biomecânicas da aorta, como a elasticidade e a rigidez local. Por sua vez, a técnica de krigagem ordinária revelou-se útil na estimação de diâmetros máximos em instantes que não foram objeto de amostragem. Além disso, a análise das variáveis clínicas permitiu concluir que o diâmetro máximo é a variável mais relevante na decisão de operar, em consonância com a literatura e com as recomendações atualmente vigentes.
- Análise estatística: perfil e factores de risco da mortalidade causada por doenças infecciosas em MaputoPublication . Manjate, Fernando André Fernando; Nunes, Catarina S.As doenças infecciosas com destaque para malária, tuberculose e HIV/SIDA constituem um grande problema de saúde pública para Moçambique, pelos custos empreendidos e pelo nível de mortalidade. Neste sentido, com base nestas doenças e nos dados de 2020 a 2022, a presente dissertação tem como objectivo central compreender o perfil e os factores de risco da mortalidade causada por doenças infecciosas no Hospital Central de Maputo. Para tal, a metodologia baseou-se numa análise estatística recorrendo essencialmente a técnicas da Estatística Descritiva e a Regressão Logística e tendo por base uma amostra de 687 doentes dos quais 364 tiveram alta e 323 foram óbitos. O perfil da amostra é marcado por uma taxa de mortalidade de 24% sendo a malária a maior causa (40%), género feminino (51,7%), idades entre 25 e 49 anos (52,9%), casados (44,7%), consumidores de álcool (68%, com 15 ou mais anos de idade), não fumantes (70%, com 15 ou mais anos de idade), ser proveniente do Grande Maputo (43,1%), não sofrer de nenhuma doença crónica (63,9%) e os que nunca tiveram um internamento anteriormente (59,1%). Quanto aos factores de risco comparou-se os critérios Enter (em duas fases), Forward LR e Backward LR, todos apresentam boas capacidades preditivas e de descriminação, confiabilidade substancial e ajustamentos adequados; os últimos dois apresentam resultados iguais e destacam-se como os de melhor desempenho pela simplicidade e menor razão de verosimilhança, tendo-se identificado os seguintes factores: ser casado, ser proveniente do centro e norte, ser fumante e sofrer duma doença crónica associada.
- Preferência pelo tipo de parto em Portugal, uma abordagem multivariadaPublication . Barrios, Diogo; Nunes, Catarina S.; Machado, HumbertoIntrodução: O aumento da taxa de cesarianas, tem sido levada nos últimos anos cada vez mais em consideração pela investigação científica, por causa de ser mais onerosa ao erário público, e tendo maior risco tanto para a mãe como para o bebé. Neste estudo pretende-se efetuar uma pesquisa multifatorial, através de técnicas estatísticas multivariadas, que possa explicar a preferência da grávida pelo parto por via cesariana. Métodos: Assente numa amostra de 245 grávidas (com 1 omisso, dividida em 2 grupos, G0 - Preferência pelo parto vaginal e G1 - Preferência pelo parto cesariana, sendo o n0 = 190 e o n1 = 54 respetivamente), inquiridas no Centro Materno-Infantil do Norte, pertencente ao Centro Hospitalar do Porto, foi executada, inicialmente uma análise exploratória dos dados, seguindo-se de uma análise de componentes principais nas questões com natureza ordinal (escala de likert), com propósito de reduzir a complexidade da informação numa estrutura mais simples. Posteriormente foi desenvolvida uma regressão logística com todas as variáveis, incluindo as componentes criadas pela análise de componentes principais, para identificar os possíveis fatores preditivos para a preferência do tipo de parto. Resultados: A análise de componentes principais, identificou 3 componentes para cada grupo, sendo denominadas por, vantagens do parto para a Mãe, medo do parto e preocupação com o bebé. Pela regressão logística foram apurados fatores como idade (p < 0.05), obtenção de informação junto do médico familiar/obstetra (p < 0.05), obtenção de informação junto do marido/parceiro/amigo (p < 0.05), vantagens do parto para a Mãe (p < 0.01), medo do parto (p < 0.01) e preocupação com o bebé (p < 0.05), que são significativos para opção pelo tipo de parto. Conclusão: Nesta pesquisa, com atenção à assimetria dos tamanhos dos grupos e sendo a amostra total apenas do sector público, foram identificados fatores específicos que podem ajudar na explicação da problemática, tais como a idade (Odds Ratio (ˆβ) = 1.12,p < 0.05), medo do parto (Odds Ratio (ˆβ) = 1.04,p < 0.01) e a preocupação com o bebé (Odds Ratio(ˆβ) = 1.02,p < 0.01).