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Title: Dados longitudinais: estudo de variáveis biométricas em fetos saudáveis
Authors: Pereira, Bianca Gonçalves Barboza
metadata.dc.contributor.advisor: Velarde, Luis Guillermo Coca
metadata.dc.contributor.advisorco: Peixoto Filho, Fernando Maia
metadata.dc.contributor.members: Velarde, Luis Guillermo Coca
Demarqui, Fabio Nogueira
Jacobson, Ludmilla da Silva Viana
Peixoto Filho, Fernando Maia
Issue Date: 2017
Citation: PEREIRA, Bianca Gonçalves Barboza. Dados longitudinais: estudo de variáveis biométricas em fetos saudáveis. 2017. 44f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação de Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2017
Abstract: A necessidade de implementar modelos que permitam definir padrões de valores considerados normais para variáveis biométricas em fetos tem aumentado com o uso de novas tecnologias como o Doppler. O uso de modelos de regressão linear clássicos tem ajudado neste trabalho, porém existe a limitação de que as observações precisam ser independentes. Esta restrição não permite explorar de forma adequada situações em que se encontram disponíveis dados longitudinais, isto é, observações feitas em vários instantes de tempo para cada um dos fetos. Neste trabalho foram ajustados modelos de regressão que consideram a ocorrência de dados longitudinais sob enfoque bayesiano e estes foram comparados com o modelo que considera independência entre os dados (modelo sob abordagem clássica). Assumindo-se independência dos dados, diversas regressões do logaritmo do índice de pulsatilidade com os dados biométricos dos fetos foram ajustadas e comparadas. Foram 626 dados utilizados provenientes de 388 gestantes e todos, inicialmente, foram considerados independentes. Foi possível concluir que o modelo que apresentava a circunferência abdominal como variável independente era o melhor dentre os demais para explicar o índice de pulsatilidade. Com o intuito de explorar de forma mais adequada a estrutura dos dados, dois modelos bayesianos com dados defiidos de maneiras diferentes (gestantes com 2 dados ou mais e gestantes com 3 dados ou mais) foram ajustados e comparados com o modelo clássico. Os resultados indicaram que, mesmo o erro quadrático médio (MSE) não sendo favorável para o modelo de regressão sob enfoque bayesiano, o mesmo é a melhor sugestão para a construção de um normograma ou curva de referência.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/13901
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