Mestrado em Bioestatística e Biometria | Master's Degree in Biostatistics and Biometry - TMBB
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Percorrer Mestrado em Bioestatística e Biometria | Master's Degree in Biostatistics and Biometry - TMBB por Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) "04:Educação de Qualidade"
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- Análise compreensiva de métodos de transformação de dadosPublication . Correia, João Paulo Marques; Ramos, Maria do Rosário; Engrácia, PatríciaEsta dissertação apresenta uma análise detalhada de vários métodos de transformação de dados, com particular ênfase na sua aplicabilidade, culminando no desenvolvimento de uma ferramenta (framework) para o apoio à decisão de técnicas de transformação. A pesquisa aborda a complexidade na preparação de dados para análise estatística, onde a escolha apropriada de transformações pode ter impacto na qualidade da análise estatística. O estudo examina detalhadamente cada método de transformação, considerando as suas propriedades matemáticas, limitações, pressupostos subjacentes e impacto nos dados originais. A implementação dos métodos é ilustrada com código elaborado na linguagem Python. A framework proposta integra características fundamentais dos dados (como a distribuição, formato, tipo e intervalo de dados) com os requisitos específicos da análise estatística a ser realizada, fornecendo um processo para a seleção da transformação mais adequada. Para complementar, foi desenvolvida uma ferramenta web de forma a agilizar o processo de escolha. A metodologia foi aplicada a alguns casos de estudo de áreas distintas permitindo uma comparação do seu desempenho. Os resultados demonstram que a eficácia das transformações está dependente das características dos dados e dos objetivos.
- Análise da mortalidade materna na província de Nampula e fatores associados: uma aplicação do modelo logísticoPublication . Camacho, Aboo Evaristo; Ramos, Maria do Rosário; Oliveira, Teresa A.Nas últimas décadas do último século, em todo o mundo, foram registados avanços significativos e louváveis na área científica e tecnológica, principalmente nas áreas de atendimento a mulher e criança. Por essa razão, tornou-se praticamente inadmissível que o processo de reprodução cause sequelas às mulheres assim como os seus bebés, levando-os à morte por qualquer fator ou causa. Em Moçambique, a redução do rácio da mortalidade materna constitui um dos pilares dos objetivos do desenvolvimento sustentável no seu número 3.1. O mesmo figura dentre os indicadores de saúde mais utilizados para identificar os riscos à saúde de grupos populacionais considerados de risco (mulheres grávidas e crianças). Para a análise dos dados foi aplicada a regressão logística como técnica estatística utilizada na relação entre variáveis. Procurou-se encontrar a influência ou relação das variáveis: número de Consultas Pré-Natais, idade gestacional, número de gestações, número de filhos, causa básica e causa direta de morte em relação à variável explicada Evitabilidade, tendo em conta que para o comité de auditoria toda a morte materna deve ser classificada como Evitável e Não evitável. Foram analisados 173 processo de óbitos maternos, dos quais se notou que 82% era evitável e cerca de 18% não evitável. O modelo final selecionado tem como preditores significativos as variáveis, “Fez consultas pré-natal e número de consultas feitas”. Em relação os fatores que influenciaram nas mortes maternas foi possível verificar que a maioria (97 mortes) foi por fatores pessoais ou familiares, fatores institucionais 32 mortes (inclui a falta de equipamentos/consumíveis na unidade sanitária, medicamentos, falta de sangue e noutros casos falta de pessoal capacitado para dar resposta as emergências obstétricas), o terceiro grupo de fatores que mais influencia nas mortes foi o logístico com 25 mortes. Dos fatores acima descritos, tem se que a maioria das mortes podia ser evitável ao nível das unidades sanitária.
- Análise da relação de supressão viral com medidas clínicas de atendimento aos pacientes adultos vivendo com o HIV/SIDAPublication . Retene, Inácio Feliciano; Oliveira, Teresa A.; Mboane, Ramos Bartolomeu JoséA prevalência do Vírus da Imunodeficiência Humana (HIV) em todo o mundo, destaca a importância de adoção de estratégias eficazes para a supressão viral, com foco nos pacientes com comorbidades para países em vias de desenvolvimento. Nessa perspetiva, o objetivo deste estudo, foi de analisar a relação entre a supressão viral com as medidas clínicas de atendimento aos pacientes adultos vivendo com o HIV no Centro de Saúde da Cidade de Lichinga, entre os anos 2020 e 2021. Foram analisadas as seguintes variáveis independentes: Tuberculose (TB), o Peso corporal, Sexo, a Idade, Tempo de tratamento e Apoio Psicossocial. Utilizando o teste de qui-quadrado e a regressão logística múltipla, foram analisados dados de 342 pacientes adultos. Os principais resultados encontrados são os seguintes: a presença da TB nos pacientes com HIV reduz em 97% a probabilidade de alcançar a supressão viral, dada a Odds Ratio (OR=0.03); Um quilograma de aumento do Peso Corporal, a chance de supressão viral é de 83% (OR=1.83); A cada mês de Tratamento Antirretroviral (TARV) ininterrupto, a probabilidade é muito acima de 100% (OR=5.11); Outra descoberta é o impacto da interação entre a presença da TB e alto Apoio Psicossocial, sugerindo que a prestação de cuidados e Apoio Psicossocial aos pacientes com coinfecção de TB e HIV, aumenta mais rapidamente a chance de alcançar a supressão viral nesses pacientes do que aqueles que não tiveram Apoio Psicossocial dada a OR=48.50 e por fim, houve a descoberta da interação dos fatores Tempo de Tratamento e Peso Corporal. Com estes resultados, pode se concluir que: aos pacientes em TARV, há necessidade de diagnóstico precoce de outras doenças, como é o caso da TB; por outro lado, o reforço do Apoio Psicossocial e o controlo do Peso é fundamental. Estas conclusões são validadas pelos resultados do Pseudo R² (Cox e Snell= 68.2% e Nagelkerke = 92.6%). O teste de Hosmer-Lemeshow confirma a validade desta teoria (p-valor de 99.56%) e por fim, a curva Receiver Operating Characteristic (ROC= 99.4%).
- Boolean algebra: from digital circuits to deep learning applicationsPublication . Coito, Filipa Trindade; Engrácia, Patrícia; Ferreira, GildaA álgebra de Boole tem um papel central na lógica digital, sendo essencial para o design e otimização de circuitos e sistemas computacionais. Este trabalho explora os princípios da álgebra de Boole e as suas aplicações tradicionais em circuitos digitais, bem como as suas utilizações inovadoras, como no campo do deep learning. Esta aplicação permite desenvolver modelos computacionalmente eficientes e avançar o estado da arte em áreas como sistemas embebidos e computação de baixa potência. A dissertação analisa em profundidade a álgebra de Boole, examinando as suas propriedades e leis, incluindo a simplificação de expressões booleanas. São discutidos conceitos como a soma de produtos, o produto de somas e a construção de mapas de Karnaugh, fundamentais na otimização de circuitos digitais. Em seguida, aborda-se a aplicação da álgebra de Boole no design de circuitos digitais, com foco em circuitos combinacionais e sequenciais. Exemplos práticos, como somadores, codificadores e contadores binários, são apresentados para ilustrar como estas operações booleanas fundamentam a construção destes circuitos. Por fim, o trabalho explora a relação entre a álgebra de Boole e as redes neuronais, com base no estudo de Petersen et al. (2023), que propõe redes neuronais baseadas em portas lógicas (LGNs). Estas redes são adaptadas para versões diferenciáveis, permitindo a utilização de métodos de otimização baseados em gradientes. O estudo analisa o desempenho das LGNs em problemas de classificação de imagens, destacando as suas vantagens e desafios em comparação com arquiteturas tradicionais.
- Efeitos de sobredosagem na indução da anestesia: análise multivariada de dadosPublication . Carvalho, Lino Manuel Dias; Nunes, Catarina S.Na indução da anestesia antes de um procedimento cirúrgico, o fármaco anestésico é administrado sempre com a preocupação de obter uma indução rápida. Idealmente, o médico anestesista deveria ser capaz de avaliar a dose de fármaco necessária para induzir inconsciência e parar a administração. No entanto, isto nem sempre acontece e existe sobredosagem. Anestesia geral representa uma parte complexa da cirurgia, envolvendo relaxamento muscular, inconsciência e analgesia. Para o efeito utilizam-se diferentes fármacos, entre os quais o anestésico propofol. Com perda de consciência a infusão é desligada, porém a concentração continua a aumentar devido a atrasos farmacocinéticos e farmacodinâmicos inerentes. Existe uma concentração máxima que se verifica após a infusão ser desligada, pelo que o interesse é parar a administração de propofol no momento exato e encontrar formas de minimizar o excesso de anestesia, principalmente na fase de indução, para não provocar sobredosagem. Analisamos dados clínicos em 217 neurocirurgias (craniotomias, cirurgias coluna/ medula espinhal) para verificar quais os efeitos (se existirem) desta sobredosagem nos sinais fisiológicos integrando uma complexidade de covariáveis confundidoras: dados antropométricos, estado de saúde, tipo cirurgia, parâmetros basais e diferentes protocolos de indução. O impacto do fármaco anestésico pode avaliar-se pelo seu efeito nos sinais cerebrais (eletroencefalograma) ou sinais hemodinâmicos (pressão arterial, frequência cardíaca, débito cardíaco), no entanto uma medida de sobredosagem é mais difícil prever e quantificar. Regressão linear múltipla foi implementada e testada objetivando uma melhor abordagem para este problema. Estudamos duas variáveis dependentes para sobredosagem de anestesia: (I) diferença entre concentração de propofol máxima e concentração de propofol em LOC (μg/ml); e (II) quantidade de propofol infundido até LOC (mg/kg). Obtivemos os R " # de 71,1% e 47,2%, modelos I e II, permitindo avaliar a variabilidade observada na sobredosagem de propofol. Avaliamos a capacidade de previsão dos modelos, resultando valores para a REQM de 0,2855 e 0,3609, modelos I e II.
- Identificação de alguns factores de risco para a obesidade e visualização da informaçãoPublication . Carvalho, Janaína Maria Trinchão Silva; Oliveira, Teresa; Carolino, ElisabeteA obesidade tem se apresentado como uma doença de preocupação mundial e que precisa de medidas preventivas por conta de um crescimento significativo em termos globais. A patologia obesidade potencializa o desenvolvimento de doenças futuras como a hipertensão, diabetes, cardiopatias, e o câncer. Para o estudo da obesidade é pertinente analisar não só as questões genéticas, mas também as clínicas e as sócios-demográficas. O objetivo desse trabalho é identificar alguns fatores de riscos a obesidade e buscar maior visibilidade da informação, apoiando a comunidade médica e cientifica a buscar tratamentos preventivos, personalizados visando o combate, proporcionando melhor qualidade de vida a sociedade como um todo. Nesta dissertação foi investigada o perfil de 714 pacientes relacionados a variáveis sociais, clínicas e genéticas usando técnicas univariadas, bivariadas e o modelo de Regressão Logística que foi fundamental para identificação dos fatores de risco para a obesidade. A visualização da informação como uma ferramenta de apresentação também foi de grande importância para traçar o perfil do nosso paciente e dar apoio para melhores analises e tomada de decisões. Com o uso do software estatístico (SPSS) e de softwares computacionais na área da visualização da informação (Tableau Public e Power BI), foi possível identificar e propor um melhor modelo que melhor demostrasse as características e o conhecimento sobre a obesidade.
- Infeções do trato urinário: uma análise estatística acerca do seu diagnóstico laboratorialPublication . Bóia, Sofia Isabel Ferreira Almeida; Carvalho, Alda Cristina Jesus Valentim Nunes deA infeção do trato urinário (ITU) é uma das infeções mais comuns no ambiente comunitário e hospitalar, representando desafios clínicos e económicos. O exame laboratorial desempenha um papel essencial no diagnóstico desta condição, mas enfrenta limitações como o tempo necessário para obter resultados e o impacto da crescente resistência antimicrobiana. Este trabalho procura contribuir para a eficiência do diagnóstico laboratorial de ITU, avaliando os fatores associados a resultados positivos na cultura microbiológica de urina e propondo critérios que permitam reduzir a realização de culturas desnecessárias. Foi realizado um estudo observacional retrospetivo a partir de uma amostra de 2528 pedidos de cultura de urina processados numa unidade hospitalar. A análise incluiu os resultados do sedimento urinário, como as contagens de bactérias e leucócitos e variáveis como a idade e sexo dos pacientes. Foram aplicados modelos de regressão logística multivariada e realizada uma análise ROC para identificar valores de cutoff com melhor capacidade preditiva. Os resultados revelaram diferenças significativas associadas ao sexo e à idade dos pacientes e identificaram valores de cutoff para bactérias e leucócitos (40 bactérias/μL e 30 leucócitos/μL) com uma capacidade discriminativa moderada (AUC de 0,76). Estes valores de cutoff, quando ajustados à população de pacientes e aos objetivos específicos de cada laboratório, podem contribuir para a redução do número de culturas microbiológicas de urina desnecessárias, diminuir custos e contribuir para um uso mais racional de antibióticos, essencial no combate à resistência antimicrobiana.
- Metodologias estatísticas para análise de dados agrupados em estudos epidemiológicos: aplicação real aos dados da COVID-19Publication . Tausene, Mune Tausene; Oliveira, Teresa A.A análise estatística de dados agrupados é frequentemente utilizada na área de epidemiologia para permitir uma conclusão fidedigna em estudos de grupos de indivíduos. Vários são os problemas enfrentados pelos investigadores relacionados com a aplicação de metodologias estatísticas em pesquisa científica. O da presente pesquisa é explorar a aplicação eficaz das metodologias estatísticas na análise de dados agrupados em epidemiológicos, especialmente em relação à COVID-19. A metodologia da pesquisa adotou uma abordagem exploratória, combinando revisão bibliográfica detalhada com análise prática dos dados utilizando o software R. Os dados da COVID-19 foram obtidos da base Our World in Data, permitindo análises exploratórias, correlacionais e de modelagem, incluindo análises espaciais para entender a propagação da doença em Moçambique. São destacadas técnicas como regressão logística, análise de variância e modelos lineares generalizados, visando identificar padrões de propagação, fatores de risco e avaliar o impacto das intervenções de saúde pública. Os resultados da pesquisa demonstraram a eficácia dessas metodologias na análise dos dados da COVID-19 em Moçambique. Foram identificados padrões de propagação da doença, fatores de risco significativos e a eficácia de algumas intervenções de saúde pública. A pesquisa contribui significativamente para o avanço do conhecimento sobre análise de dados agrupados e epidemiologia da COVID-19 em Moçambique, fornecendo subsídios valiosos para a compreensão e enfrentamento da pandemia.
- Métodos estatísticos na avaliação do gradiente de pressão sistólica, da hipertensão e da medicação após implantação de stent por coartação da aortaPublication . Coutinho, Maria Luisa Costa; Carolino, Elisabete; Oliveira, AmílcarEste estudo utilizou uma base de dados anonimizada, com 79 pacientes com coartação da aorta nativa ou recorrente e que foram submetidos a implantação de stent. Trata-se dum estudo retrospetivo, com dados clínicos colhidos de rotina. O principal objetivo foi analisar os fatores que influenciam os resultados da intervenção, quer imediatos quer a médio e longo prazo. Uma primeira análise teve por objetivo encontrar os fatores que influenciam o valor do gradiente de pressão sistólica, imediatamente após a implantação de stent. Recorreu-se à regressão ordinal e concluiu-se que os fatores significativos são a hipoplasia do arco transverso e o grau de estenose da aorta. Numa segunda análise encontraram-se as variáveis que distinguem os pacientes normotensos dos hipertensos, após implantação de stent, a médio e longo prazo. Foi ajustado um modelo de regressão logística binária e concluiu-se que os fatores significativos são a hipoplasia do arco transverso da aorta, o gradiente de pressão sistólica antes da implantação do stent, a idade de implantação do 1º stent e o número de anti-hipertensivos que o paciente tomava antes da intervenção. Na terceira análise selecionaram-se apenas os pacientes que reduziram a medicação após a implantação do stent e ajustou-se um modelo de regressão de Poisson. Concluiuse que a hipoplasia do arco transverso da aorta e a necessidade duma segunda intervenção de dilatação do balão ou reimplantação de stent são preditores significativos do número de fármacos anti-hipertensivos que o paciente necessita, a médio e longo prazo.
- Modelação e visualização da biodiversidade de briófitos em sistemas altitudinais na ilha do Pico - AçoresPublication . Abreu, Ricardo Jorge Freitas de; Oliveira, Teresa A.; Pestana, Pedro DuarteCom as crescentes alterações climáticas e a necessidade de conservação da biodiversidade, torna-se cada vez mais importante desenvolver ferramentas de modelação que permitam prever a distribuição potencial de espécies e apoiar estratégias de conservação eficazes. Neste âmbito, os modelos de distribuição de espécies constituem instrumentos relevantes para compreender padrões biogeográficos, identificar áreas prioritárias para conservação e antecipar possíveis efeitos das mudanças ambientais. O presente trabalho teve como objetivo aplicar e comparar diferentes algoritmos de modelação para prever a distribuição de espécies de briófitos na ilha do Pico, utilizando variáveis bioclimáticas como indicadores ambientais. Os modelos explorados incluíram, entre outros, Random Forest, Gradient Boosting Machine, Modelos Lineares Generalizados e Range Bagging, tendo por base dados de ocorrência das espécies e 19 variáveis bioclimáticas derivadas de dados de temperatura e precipitação. Considerando a complexidade das relações espécie-ambiente e a necessidade de robustez preditiva, foi implementada uma abordagem multimodelo, baseada na comparação de diferentes algoritmos de aprendizagem automática e estatística. Para garantir a qualidade dos modelos, foram aplicadas técnicas de validação cruzada, análise da importância das variáveis e avaliação do desempenho através de métricas como AUC (Area Under the Curve) e TSS (True Skill Statistic). Os resultados demonstraram que a abordagem multimodelo contribuiu para aumentar a robustez das previsões dos modelos de distribuição de espécies, reduzindo a dependência face a um único algoritmo. O modelo Random Forest apresentou o melhor desempenho geral, seguido pelo Gradient Boosting Machine e pelo Range Bagging, sugerindo que métodos flexíveis, capazes de captar relações não lineares e interações entre variáveis ambientais, foram particularmente adequados à modelação da distribuição das espécies estudadas. A análise da importância das variáveis revelou que a isotermalidade (Bio3), a temperatura máxima do mês mais quente (Bio5) e a amplitude térmica anual (Bio7) foram as variáveis com maior contributo para explicar a distribuição potencial das espécies. Estes resultados reforçam a importância das variáveis térmicas na estruturação dos padrões de distribuição dos briófitos e demonstram o potencial dos modelos de distribuição de espécies como ferramenta de apoio à conservação e ao planeamento de futuras ações de monitorização.