Programa - Sessão de Poster - Métodos e técnicas em estudos epidemiológicos

Objetivo: explorar a aplicação prática de técnicas de aprendizado máquina na detecção de casos de violência de gênero no ambiente acadêmico, utilizando dados de estudantes de graduação de uma universidade estadual paranaense. Métodos: A análise se fundamenta nos resultados de quatro algoritmos de aprendizado de máquina: Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine e Random Forest. Esses algoritmos foram empregados para analisar e prever casos de violência de gênero no contexto universitário, dentro de um estudo epidemiológico de corte transversal. Resultados: o algoritmo Naive Bayes apresentou a melhor acurácia (99%), seguido por Random Forest, SVM e KNN. O Naive Bayes destacou-se por sua simplicidade e eficiência em capturar dependências probabilísticas entre as variáveis e mostrar regras heurísticas interpretáveis. A Random Forest foi notável pela sua robustez e capacidade de lidar com dados complexos, enquanto o SVM demonstrou eficácia na separação de classes com margens máximas. O KNN, embora simples e interpretável, teve seu desempenho limitado pela escolha dos vizinhos ótimos para classificação. Conclusão: a diversidade de modelos de aprendizado de máquina utilizados reforça a robustez e a confiabilidade dos resultados do métodos utilizados, proporcionando uma base sólida interpretável com apoio de algoritmos computacionais para a implementação de medidas preventivas e intervenções eficazes no combate à violência de gênero dentro das universidades. Os achados deste estudo são de grande relevância para a segurança e conscientização nas instituições de ensino superior.

Objetivo: descrever a utilização da Plataforma REDCap (Research Electronic Data Capture) em uma pesquisa epidemiológica, na construção, manejo e comunicação de um banco de dados de problemas de saúde mental em adolescentes escolares pós o isolamento social COVID-19. Metodologia: Trata-se de um estudo conceitual e metodológico sobre uso da REDCap, sob a forma de relato de experiência de pesquisa. O banco de dados foi construído para uma dissertação de mestrado acadêmico em Saúde Coletiva intitulada “Saúde mental em adolescentes escolares pós isolamento social de COVID-19: perfil e fatores associados”, uma pesquisa quantitativa de corte transversal realizada com 287 adolescentes de um colégio de grande porte da rede pública estadual em um município do interior da Bahia. A pesquisadora realizou um treinamento disponibilizado pela universidade à qual pertence, padronizou as variáveis independentes e dependentes, construiu o projeto de coleta de dados da pesquisa na plataforma, realizou o treinamento dos auxiliares de pesquisa em três encontros e por fim realizou a coleta de dados. Resultados: A utilização da plataforma REDCap durante a pesquisa foi uma experiência inovadora. Destaca-se nas possibilidades a entrada dos dados de coleta direta, eliminando possíveis erros, perdas de digitação e otimizando o tempo para a análise de dados. Dentre os limites de utilização da plataforma, foram observadas a transmissão de dados pela rede da internet e a necessidade de revisão dos dados em tempo real para verificar essas inconsistências. Conclusão: a utilização da plataforma, promove a melhor eficiência na qualidade do desenvolvimento e armazenamento da pesquisa científica.

OBJETIVOS: Avaliar a viabilidade de implementação da metodologia Respondent-driven Sampling (RDS), via internet (Web-RDS), entre usuários de dispositivos eletrônicos para fumar (DEF). MÉTODOS: O Web-RDS utiliza a rede de contatos dos indivíduos para obter uma amostra da população-alvo, que é esparsa e é difícil de ser alcançada por métodos clássicos de amostragem. Como, no Brasil, usuários de DEF representam <1% da população, foi utilizado o Web-RDS para acessar tal grupo. Foram inicialmente recrutados 12 participantes (sementes), que recrutaram seus pares, em bola-de-neve, cabendo a cada participante 3 convites, e assim sucessivamente. Os participantes deveriam ser usuários de cigarros eletrônicos, de tabaco aquecido e/ou vaporizadores de tabaco, ter 15+ anos e morar na cidade do Rio de Janeiro. Utilizou-se um questionário online em um sistema de coleta de dados desenvolvido para este fim, com perguntas sobre uso de DEF e outros produtos de tabaco. Houve ressarcimentos primário e secundário de R$20 em créditos iFood. RESULTADOS: Entre 08/2022 e 05/2023, 508 indivíduos acessaram o sistema, contudo, 156 não foram elegíveis (incluindo indivíduos que tentaram participar mais de uma vez) e 22 não finalizaram o preenchimento. A amostra final contemplou 330 usuários de DEF, com idades de 16-72 anos, de todas as regiões da cidade. CONCLUSÕES: O Web-RDS mostrou-se factível para acessar usuários de DEF. Contudo, reforça-se a necessidade de estratégias visando minimizar participações indevidas, bem como a importância de incluir sementes menores de idade com vista a uma maior participação desse subgrupo.

Objetivo: Comparar indicadores de gravidade quando da utilização de abordagem analítica baseada em hospitalizações isoladas com a de episódio hospitalar, que considera todas as hospitalizações de um mesmo indivíduo como um único evento.
Método: A fonte de dados foi a base não identificada de Autorização de Internação Hospitalar (AIH) de mulheres de 10 a 49 anos, de 2017 a 2020, Brasil (N=16.087,490 registros). Para a identificação de AIHs pertencentes a mesma paciente foi desenvolvida uma rotina em C++ usando como backend SQLite. A seguir foi aplicada uma rotina em Python, desenvolvida para construir o episódio hospitalar. Foram selecionados registros de episódios hospitalares com ao menos uma hospitalização obstétrica e com data de internação em 2018 ou 2019 (N=4.926.877 registros). Essa base foi comparada em relação a indicadores de gravidade com a base de hospitalizações obstétricas isoladas com internação no mesmo período (N=5.018.350 registros).
Resultado: Foi observado um aumento da proporção de indicadores de gravidade quando da análise baseada em episódio hospitalar em relação à análise de hospitalizações isoladas: uso de unidade de tratamento intensivo (+3,70%), tempo de permanência prolongado (+5,37%), valor de reembolso elevado (+5,09%), morte no hospital (+13,15%). Houve diminuição de 68% de registros cujo motivo de alta foi permanência ou transferência.
Conclusão: A abordagem baseada em episódio hospitalar melhorou a avaliação dos casos graves, e a informação sobre o desfecho final de hospitalizações obstétricas, facilitando o ajuste de modelos preditivos para mortalidade hospitalar.

Objetivos: Analisar a relação dos indicadores sociais e de saúde com a taxa de incidência de COVID-19 no Tocantins entre 2020 e 2023, utilizando modelos aditivos generalizados geoespacial com componente temporal.
Métodos: Estudo ecológico com componente de série temporal. Dados de COVID-19 foram obtidos da Secretaria de Saúde. Indicadores sociais incluíram o Índice de Vulnerabilidade Social-(IVS) do IPEA, Índice de Desenvolvimento Humano Municipal-(IDHM) do PNUD, e Índice de Desenvolvimento Sustentável das Cidades-(IDSC) da plataforma Cidades Sustentáveis. Indicadores de saúde incluíram taxa de óbitos evitáveis-(TOE), taxa de mortalidade infantil-(TMI) e leitos por 1.000 habitantes-(LxH) do DATASUS. Utilizamos modelos de regressão semi-paramétricos aditivos generalizados com componente geo-espacial e de série temporal para avaliar a relação desses indicadores com a COVID-19, gerando 6 modelos, cada um com uma única covariável, a análise foi realizada com o R 4.2.2 utilizando os pacotes mgcv e gratia.
Resultados: Os modelos indicaram associação dos indicadores com a taxa de incidência. Dentre os resultados pode-se destacar que taxa de incidência cresceu exponencialmente no início nas primeiras semanas do estudo, apresentando picos antes de iniciar uma tendência de queda nas últimas semanas. Maiores taxas de incidência foram observadas em municípios com melhores indicadores sociais. Em contrapartida, mostrando uma relação inversa, indicadores de saúde mostraram maior incidência em municípios com piores indicadores.
Conclusões: Os indicadores sociais e de saúde estão associados à taxa de incidência de COVID-19, com municípios de melhor desempenho social apresentando maiores taxas de incidência, enquanto os com piores indicadores de saúde apresentaram maior vulnerabilidade à doença.

Objetivos: Discutir métodos de inferência causal em análise de sobrevivência via correções no estimador de Kaplan-Meier ponderado pelo inverso da probabilidade de tratamento (IPTW) e avaliar o efeito causal do uso de drogas injetáveis (UDI) no tempo até o óbito por AIDS em pacientes coinfectados por HIV/HCV e HIV/HBV. Métodos: Dados de pacientes de AIDS registrados no SISCEL e SICLOM do Ministério de Saúde, coinfectados por HCV (n=3.530) e HBV (n=2.119) segundo notificações do SINAN. Estimamos as curvas de sobrevida e intervalos de 95% de confiança através do estimador de Kaplan-Meier ponderado pelo IPTW via balanceamento de covariáveis via critérios de otimização quando os estimadores usuais não são adequados. Uso do teste do log-rank ponderado para comparação das curvas de sobrevida. Resultados: As curvas de Kaplan-Meier corrigidas confirmam menor sobrevida para pacientes UDI. Ao contrário do caso HIV/HCV, as curvas de sobrevivência (segundo o UDI) são significativamente diferentes (p=0.000) para pacientes HIV/HBV. Quando comparadas com as curvas obtidas pelo método usual no caso HIV/HBV, as curvas ajustadas via Kaplan-Meier corrigido indicam probabilidade de sobrevida maior para usuários de drogas injetáveis. Conclusões: Na análise do efeito causal do UDI sobre o tempo de vida, há confirmação de sua relevância entre pacientes coinfectados HIV/HBV, embora em níveis diferentes do apontado pelos métodos não-corrigidos. Nossa avaliação indica que análises usuais de sobrevivência podem resultar em estimativas enviesadas em estudos observacionais. Logo, alternativas metodológicas que incorporem escores de propensão podem ser relevantes para conclusões mais robustas.

Objetivos: Avaliar as propriedades psicométricas do Teste de Rastreio de Álcool, Tabagismo e Envolvimento com outras Substâncias (ASSIST) em adolescentes, ao se utilizar os itens componentes na forma ordinal visando mapear a propensão ao mau uso e abuso de substâncias.

Métodos: Amostragem estratificada por conglomerados incluindo 693 estudantes de 15 a 19 anos da IX-RA do Rio de Janeiro. Análises restritas ao tabaco, álcool e maconha. Conjeturadas quatro propriedades psicométricas: estrutura unidimensional (P1), confiabilidade (P2) e ausência de redundância de conteúdo de itens (P3) e validade fatorial convergente de escala (P4). Por substância, as análises envolveram quatro passos: (1) análise paralela de Horn, seguida de modelagem de equação estrutural exploratória (ESEM) de 1 e 2 fatores (P1); (2) análise fatorial confirmatória (CFA) com foco nas cargas fatoriais e resíduos (P2); (3) correlações residuais (P3); e (4) variância média extraída (P4). Utilizou-se modelos (probit), estimadores (WLSMV) e índices de ajuste (RMSEA, CFI e TLI) próprios à métrica ordinal dos itens.

Resultados: As análises paralelas de Horn e os MEEE sinalizaram fator único. As subsequentes AFC mostraram cargas acima de 0,56; correlações residuais abaixo de 0,35; e VMEs de 81% (tabaco), 54% (álcool) e 76% (maconha). Estes resultados corroboraram as quatro propriedades cogitadas.

Conclusão: O ASSIST é adequado para medir a propensão ao mau uso e abuso das substâncias em tela quando consolidado como escore ordinal ou fatorial. Embora pendentes mais avaliações (outras substâncias, propriedades escalares, etc.), é possível recomendar seu uso nesse formato para casos de triagem e em estudos epidemiológicos.

Objetivos: Avaliar a adequação do índice de riqueza atual, baseado na análise de componentes principais (ACP), utilizado em inquéritos de países de baixa e média renda, e testar uma nova abordagem que utiliza a primeira e a segunda componentes principais, com respostas policóricas ordinais, visando corrigir a subestimação da riqueza em áreas rurais.
Métodos: Foram analisados dados de inquéritos de nove países (Etiópia, Guiné-Bissau, Libéria, Malawi, Mali, Nigéria, Senegal, Tanzânia e Uganda) utilizando tanto o índice atual (DHS) quanto a nova abordagem. A distribuição de riqueza foi comparada com variáveis de gasto com consumo de inquéritos econômicos e indicadores de saúde (déficit de altura para idade em crianças menores de cinco anos, parto por um profissional qualificado e parto institucional) e percentual de pessoas com educação secundária ou superior.
Resultados: A nova técnica de cálculo do índice de riqueza proporcionou uma distribuição de riqueza dos domicílios mais semelhante à baseada em consumo do que a observada pelo método DHS tradicional. Em Malawi, Tanzania e Uganda, a nova abordagem também apresentou melhores correlações com indicadores de saúde, como déficit de altura para idade em crianças menores de cinco anos, parto por um profissional qualificado e parto institucional. Nos outros países, a análise baseada em educação secundária ou superior corroborou os resultados positivos da nova técnica.
Conclusões: A nova estratégia mitiga a subestimação do nível de riqueza em domicílios rurais, problema reconhecido do método tradicional. Esta nova abordagem permite uma classificação mais acurada do nível de riqueza entre domicílios urbanos e rurais.

Objetivos: comparar os resultados dos métodos de Estimativa por Máxima Verossimilhança Direcionada (TMLE) e Regressão Logística Múltipla (RLM) ao avaliar se mudanças na classificação da principal condição de afastamento e a ocorrência de doenças mentais estão associadas ao retorno ao trabalho com readaptação. Métodos: foi analisada uma coorte histórica de 5.549 episódios de afastamento entre 738 trabalhadores. Os modelos explicativos foram construídos a priori com base em achados de estudos prévios dessa coorte. As chances de retorno com readaptação devido a mudanças na classificação da principal condição de afastamento e à ocorrência de pelo menos uma doença mental foram estimadas por RLM e TMLE, considerando efeitos de confundimento por sexo, estado civil, idade na admissão, idade no início dos afastamentos e local de trabalho. Foram comparados os odds ratio (OR) obtidos por RLM e TMLE, assim como a sobreposição dos intervalos de confiança (IC). Resultados: ambos os métodos indicaram que mudanças no tipo de doença resultaram em menor chance de ocorrência do desfecho (TMLE: OR 0,66, IC 95% 0,40-0,93; RLM: OR 0,64, IC 95% 0,42-0,97). Já, a ocorrência de pelo menos uma doença mental aumentou a chance de ocorrência do desfecho nos dois métodos (TMLE: OR 2,46, IC 95% 1,66-3,27; RLM: OR 2,61, IC 95% 1,86-3,66). Pode-se observar uma alta taxa de sobreposição entre os IC de ambos os métodos. Conclusão: nesta amostra, os modelos analíticos não apresentaram diferenças, mas isso não descarta que a TMLE possa oferecer vantagens em outros bancos de dados com diferentes dinâmicas entre as variáveis.

Objetivo: Descrever os principais desafios da coleta de dados do The Mothers, Infants, and Lactation Quality (MILQ) Study no Brasil. Métodos: Coorte prospectiva realizada no Brasil, Gambia, Bangladesh e Dinamarca, com o objetivo estabelecer valores de referência para nutrientes do leite humano. No Brasil, a coleta de dados foi realizada em uma maternidade pública no Rio de Janeiro (2018-2022). O recrutamento foi realizado no 3° trimestre de gestação, e 494 mães e seus filhos saudáveis foram acompanhados em quatro visitas no pós-parto: visita 1 (24-48 horas; n=428), visita 2 (1-3,5 meses; n=235), e visita 3 (3,4-5,9 meses; n=175) e visita 4 (6-8,5 meses; n=131). Resultados: Principais desafios: (1) padronização dos questionários/protocolos da pesquisa; (2) complexidade do método para estimar volume produzido de leite humano (transferência de deutério mãe-criança), considerado padrão-ouro; (3) perda na coleta de colostro de 30,6% (n=131), devido à dificuldade no contato telefônico com as participantes, ou a quantidade insuficiente de amostra; (4) perda de 10,4% (n=25) na coleta de sangue infantil na visita 2, em decorrência de recusa materna e/ou agitação das crianças; (5) interrupção do aleitamento materno exclusivo (AME) na visita 2 (84,9%, n=90), principal critério de exclusão do estudo; (6) perda de seguimento/reagendamentos das visitas devido ao apoio social limitado no pós-parto, e violência na área programática; (7) pandemia de COVID-19. Diversas estratégias foram utilizadas para minimizar estes desafios, como promoção do AME, e capacitação de equipe multiprofissional. Conclusão: Os principais desafios foram relacionados à complexidade do estudo, baixa prevalência de AME, e questões sociais.

A “Estratégia de Prevenção e Atenção à Obesidade Infantil” (PROTEJA) é uma iniciativa intersetorial brasileira que visou deter a progressão da obesidade infantil. Foram elegíveis municípios com > 30mil habitantes, com prevalência de excesso de peso > 15%, com cobertura do estado nutricional > 50% e com algum registro de consumo alimentar em menores de 10 anos no Sistema Nacional de Vigilância Nutricional (SISVAN).
Avaliar seu impacto torna-se um desafio devido aos critérios de elegibilidade, à opção voluntária de participação e à heterogeneidade na capacidade de gestão pública intra e intersetorial. Este trabalho apresenta a linha de base e os métodos quase-experimentais empregados para o estudo de avaliação do PROTEJA, justificando os indicadores selecionados e modelos estatísticos empregados.
Inicialmente, formou-se o grupo Controle com municípios com < 30mil habitantes não elegíveis para o PROTEJA. Em seguida, conduziu-se análises exploratórias usando modelos Bayesianos multinível para verificar as diferenças em indicadores de saúde, educacionais, alimentares, sociais, econômicos e demográficos entre municípios PROTEJA e Controle dentro de cada região. Devido a heterogeneidade nos tamanhos dos efeitos entre as regiões, o Efeito Médio do Tratamento sobre os Tratados(ATT) foi estimado utilizando pareamento por Escores de Propensão(PS) com pesos proporcionais ao PS. Foram avaliadas três abordagens para o pareamento: específico para cada região, com a região como variável categórica e sem considerar a região.
O pareamento que gerou as menores amplitudes de peso e melhores critérios (BIC) foi o específico para cada região. Chama a atenção a heterogeneidade de efeitos entre regiões e abordagens.

Objetivo: Avaliar a equivalência de mensuração da versão brasileira do Child Feeding Questionnaire, de modo a analisar a consistência interna, confiabilidade inter-observador e a validade de construto por meio da associação das práticas alimentares de alimentação com variáveis previamente estabelecidas na literatura.
Métodos: Foi avaliada a consistência interna por meio do estimador α Cronbach. A confiabilidade inter-observador foi mensurada via Kappa ponderado quadrático. A validade de construto foi avaliada através da associação entre as práticas parentais de alimentação e algumas variáveis descritas na literatura como associada à tais práticas, a saber: peso ao nascer, idade materna, escolaridade materna e variáveis antropométricas como peso/idade, altura/idade e IMC/idade. As associações foram avaliadas por meio de regressão logística e regressões lineares.
Resultados: As subescalas desta versão do CFQ apresentaram α Cronbach acima de 0,6. A confiabilidade inter-observador apresrentou valores de Kappa acima de 0,86. A validade de construto mostrou que o peso ao nascer foi inversamente relacionado à percepção do peso infantil; a idade materna foi inversamente relacionada à pressão para comer; e a percepção do peso dos pais e da criança foi associada ao IMC/idade, sendo que tais escalas do CFQ aumentaram as chances da criança ter/estar com excesso de peso. A pressão para comer mostrou-se associada a menores chances de excesso de peso nas crianças.
Conclusão: Os resultados foram satisfatórios, contribuindo para a adaptação transcultural do CFQ no Brasil.

Objetivos. Entender a relação entre média anual da concentração de material particulado estimado por satélite e porcentagens de áreas verdes na taxa de morbidade anual por doenças respiratórias.
Métodos. Com o advento de diversas fontes de dados da atualidade, dados de sensoriamento remoto de PM2,5 (material particulado 2,5μm) validados (pelo Centro de Aplicações e Dados Socioeconômicos da NASA) e de áreas verdes (NDVI) são utilizados no campo da saúde. Será executada uma zona de amortecimento (Buffer) de 5km em estabelecimentos de saúde com números consideráveis de internações por doenças respiratórias em capitais nordestinas. Com o dado também de população espacializado (Centro de Aplicações e Dados Socioeconômicos da NASA) , pode-se ter uma estimativa das pessoas cobertas pelo estabelecimento de saúde - com isso podendo-se estimar a taxa de morbidade hospitalar de uma classificação de doença - no caso deste trabalho CID 10-X. Com isso, é possível estimar uma média de valor de particulado na zona coberta pelo estabelecimento, além da porcentagem de áreas verdes, junto ao dado de morbidade.
Resultados esperados. Espera-se que, com os dados de média de particulado e porcentagem de áreas verdes da zona de amortecimento e dados de morbidade por doenças respiratórias, encontrar-se-á relações diretamente proporcionais (particulado) e inversamente proporcionais (áreas verdes) para os estabelecimentos escolhidos. Com nível de significância de 5% espera-se encontrar boas evidências espaciais.

Objetivos: Este estudo propõe uso de modelagem para construir um indicador multidimensional com escore do grau de adesão ao primeiro ano de implantação da Estratégia Nacional de Prevenção e Atenção à Obesidade Infantil (PROTEJA), permitindo o monitoramento de políticas públicas de saúde. Métodos: A partir do modelo teórico de implantação do PROTEJA, identificaram-se dimensões e métricas de interesse para a composição do indicador, organizadas como “Responsabilização & Organização”, “Transformação & Educação” e “Janela de Oportunidade & Ambiente”. Foram utilizadas três bases de dados: Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional (SISVAN), questionários de autoavaliação e entrevistas com responsáveis técnicos municipais. A construção do indicador multidimensional foi realizada por meio de análise de classes latentes, utilizando os pacotes GLCA e POLCA do software R (4.3.2). A escala de adesão foi obtida com a somatória das classes latentes. Resultados: Na comparação dos modelos derivados da análise de classes latentes, o modelo com duas classes para cada dimensão - aderência e não aderência - apresentou maior nível explicativo teórico e das métricas observadas (BIC e entropia). A partir da soma dos valores, obteve-se uma escala de 0 a 4 pontos no escore de adesão dos municípios ao PROTEJA. Amazonas, Ceará e Rio de Janeiro tiveram maior aderência no primeiro ano de implantação (~70%), enquanto Roraima, Rondônia e Acre apresentaram menor aderência (<40%). Conclusões: A construção de indicador multidimensional a partir do modelo de variáveis latentes mostrou-se eficaz para monitoramento da implantação de políticas públicas de saúde, um método que deve ser mais explorado.

OBJETIVOS
Analisar o perfil das internações no SUS por ou com tuberculose (TB) e se há subnotificação destes casos no SINAN, no município do Rio de Janeiro.

MÉTODOS
Foram selecionadas internações do Sistema de Informação Hospitalar do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS) de tuberculose (TB) em quaisquer dos campos de diagnóstico. Foi realizado o pré-processamento utilizando SQL. Realizou-se linkage entre as bases do SIH/SUS (2016-2022) e do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) (2013-2022), utilizando uma chave determinística SLK, seguida de abordagem probabilística com o OpenReclink para os casos não encontrados. Análise feita no RStudio.

RESULTADOS
Observaram-se 3375 internações: 2288(68%) eram do sexo masculino; 1529( 45%) eram adultos de 35 a 59 anos e 677(20%) eram idosos; metade era de raça/cor preta ou parda e 30% tinham raça/cor ignorada. Em 85,3% das internações a TB era o diagnóstico principal, enquanto as demais foram por aids (7,6%) e doenças respiratórias (3,4%). Do total, 595 (18%) foram encerradas como óbito e 24% (805) não apresentaram registros no SINAN.

CONCLUSÕES
Questiona-se: casos não notificados continuaram o tratamento na Atenção Primária à Saúde (APS) após internação, uma vez que a APS possivelmente registraria o acompanhamento no SINAN? Importante a integração com a atenção básica e a garantia do acesso ao diagnóstico e ao tratamento. Destaca-se a vinculação de bases de dados como recurso relevante para a vigilância e controle da TB e a importância de recuperar diagnósticos secundários para estudar internações pelo agravo.

Antimicrobial resistance (AMR) is a critical public health problem that compromises the health and well-being of humans and animals. Mathematical modeling is essential to predict trends, clarify causal relationships, and evaluate intervention scenarios. Objective: we sought to provide a comprehensive overview of mathematical modeling of AMR as a whole, characterizing the types of models (deterministic, stochastic, agent-based, etc) and their modeling goals (pathogen evolution, mortality/morbidity in human populations, etc). Methods: we conducted a non-exhaustive literature search, keeping track of model type and goals. Results: we analyzed fourteen articles, with varied contexts: four in hospitals, four explored within-host microbial dynamics, one investigated human-animal-environment interactions, one in laboratory environments, and four articles had a general context. Immune factors were mentioned in three (21%) of the studies. Only one model simultaneously included pharmacokinetic (PK) and pharmacodynamic (PD) mechanisms. In twelve studies, a compartmental model was used and most models were deterministic against only two stochastic models. No study investigated agent-based models (ABM). Parameter sensitivity analysis was carried out in only six studies. Observed data were reproduced in five studies. Only 21% of the models incorporated the fitness cost associated with AMR. The acquisition of resistance by pathogens, when mentioned, was by horizontal gene transfer (HGT) via conjugation (eight studies) or by mutations (two studies). Conclusions: our findings suggest several important gaps in the literature, mainly the lack of stochastic models that simultaneously account for fitness cost, intra-host dynamics and realistic resistance-acquisition mechanisms.

Objetivo: Rastrear e coletar dados sobre mobilidade interurbana dos usuários. Métodos: O MobiLog é um aplicativo de celular de código aberto disponível em duas versões, uma destinada ao pesquisador e outra ao participante. Através do GPS, o aplicativo será capaz de registrar atualizações periódicas de localização e identificar os tipos de atividades realizadas pelos usuários. Além dos dados de deslocamento, o aplicativo será utilizado para coletar informações sobre o participante do estudo, como variáveis antropométricas e eventos de saúde. Para isso, será disponibilizado um questionário preenchível pelo próprio aplicativo através de um QR code. A fim de manter a privacidade e confidencialidade dos participantes, todos os dados serão encriptados e nenhum dado identificável será coletado. O aplicativo foi desenvolvido inicialmente para smartphones com sistema operacional (SO) Android. Resultados: O acesso ao aplicativo é através do e-mail e senha. Na versão do pesquisador, o usuário pode registrar detalhes da pesquisa como título, objetivo, início e término, configurar o GPS (precisão, intervalos e distância) e convidar os participantes. Já na versão do participante, aparece o questionário e o monitoramento via GPS, onde o usuário pode bloquear temporariamente o rastreamento, notificações e envio de dados para o servidor. Em relação ao questionário, é possível adicionar perguntas e escolher o tipo de respostas (texto, numérico, sim/não, escalas e customizadas). Conclusões: O aplicativo poderá contribuir para o avanço de investigações sobre mobilidade urbana e exposições ambientais em estudos epidemiológicos.

Objetivos: Identificar a tendência temporal e espacial de mortalidade por câncer colorretal em Mato Grosso (MT) e utilizar o quociente de localização como uma estratégia na análise espacial exploratória dos dados de mortalidade.
Métodos: Estudo ecológico com dados do Sistema de Informação de Mortalidade (SIM) dos óbitos cuja causa básica foi: CA de cólon (C18), CA de Junção-retossigmóide (C19) e CA de reto (C20) entre 2000 e 2019 nas microrregiões de MT. Utilizamos a Análise Exploratória de Dados através da regressão joinpoint e do índice de Moran para descrever as tendências e levantar hipóteses; apresentamos estatísticas descritivas para cada microrregião e as estimativas do quociente de localização (QL).
Resultados: Foram 2.327 óbitos, maioria com idade entre 50 e 75 anos, e do sexo masculino (52%). A análise por joinpoint não demonstrou pontos de inflexão para as tendências analisadas. O QL varia bastante nas microrregiões de MT, com maior concentração na microrregião Cuiabá (QL=1,53, IC95%:). O Índice de Moran foi de 0,08 (p <0,001).
Conclusões: Houve uma tendência de crescimento na taxa de mortalidade por CCR padronizada, mas, sem inflexão significativa no local e período analisados; a associação entre a distribuição geográfica das microrregiões e a taxa padronizada de óbitos é fraca, portanto, não há evidência de crescimento heterogêneo. A utilização do QL para avaliar distribuição espacial se mostrou útil para a análise dos dados, reiterando que se trata de uma ferramenta que deve ser mais explorada por pesquisadores da área da saúde.

Objetivos: apresentar a potencialidade do uso de malhas de grid populacional em estudos de mapeamento de doenças, permitindo a estimação da incidência em alta resolução espacial. Métodos: Utilizando dados georreferenciados de casos de dengue e chikungunya no Município do Rio de Janeiro(MRJ) em 2023 e 2024, estimou-se a incidência dos agravos em grades populacionais de alta resolução, utilizando como denominador os grids populacionais de 100 metros fornecidos de forma aberta pelo WorldPop (2020). Para cálculo da incidência, utilizou-se uma razão do kernel dos pontos de casos sobre um kernel ponderado dos centróides da malha populacional obtida. Os resultados foram dispostos em um painel Shiny utilizando a biblioteca leaflet com a possibilidade de definir parâmetros do modelo como fator de suavização e resolução do Kernel. Resultados e Conclusões: A exploração e visualização interativas das incidências de dengue e chikungunya em alta resolução espacial estimadas permitiram a observação de áreas de maior risco no município do Rio, para além dos que não eram notadas através do cálculo da incidência com dados de áreas mais abrangentes como bairros, Área de Planejamento (AP) ou Regiões Administrativas (RA). Ao estimar a incidência de forma mais granular nos territórios pode-se direcionar ações para identificar possíveis subnotificações e de preparação dos profissionais de saúde para maior sensibilidade na detecção de casos.

Casos de uma doença viral bem como seu comportamento em termos de curvas de incidência e mortalidade devido a um processo pandêmico, como a Covid-19, podem ser similares entre municípios, mesmo quando há uma distância geográfica entre os mesmos. Este estudo teve como objetivo descrever os padrões epidemiológicos da Covid-19 entre os municípios brasileiros. A metodologia adotada baseou-se em um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado, k-means juntamente com uma métrica de aferição de distâncias entre séries temporais para classificação e agrupamento através da programação dinâmica DTW (Dynamic Time Warping). A incidência e taxa de mortalidade por Covid-19, para cada um dos 5.570 municípios brasileiros correspondendo as semanas epidemiológicas foram utilizados na classificação dessas séries temporais. Os resultados apontam para 7 padrões epidemiológico das curvas de casos de Covid-19, denominados de extremamente baixa, muito baixa, baixa, moderada, alta, muito alta e extremamente alta. E, os padrões epidemiológicos de mortalidade por Covid-19 foram denominados de: ausência de mortalidade, muito baixa, baixa, moderada, alta, muito alta e extremamente alta. Nos grupos de maiores intensidades de casos e mortalidade por Covid-19 houve concentração de municípios das regiões Nordeste e Norte (principalmente) do Brasil. Também, verificou-se que à medida que intensidade de prevalência e mortalidade por Covid-19 cresce, a desigualdade social quanto ao acesso aos serviços de saúde para o covid-19 também aumenta.

Objetivo: Testar métodos de classificação supervisionada (um desenvolvido pela autora e outros já conhecidos) na predição de desfechos binários cujos dados apresentam ruído no rótulo (erros de classificação). Verificar métodos robustos para predição de dados reais referentes a diagnósticos cardiovasculares auto-referidos.

Métodos: Conjuntos de dados foram simulados com diferentes configurações e conjuntos de dados reais foram obtidos da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2019. A tais conjuntos de dados, foram aplicados o método LORC (Label nOise Robust Classification method), que é baseado no conceito de Árvore Geradora Mínima, e outros 5 métodos de aprendizagem de máquina popularmente utilizados: Regressão Logística, CART (Árvores de Classificação e Regressão), Florestas Aleatórias, SVM (Máquinas de Suporte de Vetores) e kNN (k Vizinhos mais próximos). A eficácia dos métodos foi avaliada pela acurácia na classificação dos dados.

Resultados: Na maior parte dos cenários, SVM e kNN foram mais eficientes na classificação. O método LORC também apresentou bom desempenho em boa parte dos conjuntos de dados. Já a Regressão Logística e o CART foram os métodos que, em geral, apresentaram mais baixa acurácia na classificação dos dados com ruído no rótulo.

Conclusões: Quanto maior o percentual de ruído no rótulo, menor a acurácia observada na classificação, o que demonstra relevância do tópico. Na área de saúde, dados de diagnósticos auto-referidos costumam apresentar este tipo de ruído. É importante conhecermos os métodos mais robustos nestes casos. Portanto, os resultados apresentados são relevantes e servem de base para futuros estudos que objetivem predição de tais diagnósticos.

Objetivo: Avaliar o desempenho psicométrico da versão brasileira da escala “Desequilíbrio Esforço-Recompensa no trabalho doméstico e familiar” (DER-Doméstico). Métodos: Analisaram-se dados transversais de amostra probabilística de 1.323 indivíduos (que realizavam trabalho doméstico e familiar não remunerado) com mais de 15 anos, residentes na zona urbana de município baiano em 2018/19. Utilizou-se questionário contendo informações sociodemográficas, ocupacionais e a escala de 22 itens de DER-Doméstico. Estimaram-se modelos de Análise Fatorial Exploratória (AFE) e Confirmatória (AFC) para avaliar a validade dimensional e métrica da escala sendo: Fator 1 (Comprometimento Excessivo) com 5 itens; Fator 2 (Esforço) com 7 itens ; Fator 3 (Recompensa- Estima Social) com 4 itens; Fator 4 (Recompensa- reconhecimento do parceiro/a) com 3 itens; e Fator 5 (Recompensa- reconhecimento e afeto dos filhos) com 3 itens. Resultados: Modelo com 5 fatores foi corroborado, com bom ajuste: RMSEA 0,56 (IC95%= 0,053-0,060); CFI 0,986; e TLI 0,983. Todas as cargas fatoriais apresentaram resultado >= 0,39. As cargas do fator 1 variaram de 0,613 a 0.781; do fator 2 de 0,475 a 0,919; do fator 3 de 0,390 a 0,829; do fator 4 de 0,628 a 0,900; e do fator 5 de 0,524 a 0,813.A Variância Média Extraída foi maior que 0,5 para quase todos os fatores, exceto para o fator 3. Conclusões: A escala DER-Doméstico permite avaliar o estresse laboral em população brasileira, a partir de 5 dimensões. Sendo importante instrumento para ser utilizado nas pesquisas em saúde.

Objetivos: Apresentar reflexões críticas sobre escolhas metodológicas da aplicação do questionário por telefone como parte de um estudo epidemiológico da Longa COVID e seus impactos na vida dos usuários do Sistema Único de Saúde (SUS), e b) apresentar reflexões de dados que “transbordaram” do questionário devido a tais escolhas.
Métodos: Foram desenvolvidos questionários fechados de acompanhamento de uma amostra representativa com 600 participantes que receberam alta hospitalar da COVID-19. O método de coleta de dados foi de ligação por telefone e leitura oral dos questionários por parte das pesquisadoras. A partir da interação com os participantes, dados que transbordam - que não cabem no questionário, mas que foram dialogados - foram capturados. A sistematização das percepções e avaliações reflexivas foi realizada a partir da perspectiva da equipe de pesquisa, com base em notas de campo e interações em grupo.
Resultados: As escolhas metodológicas proporcionaram uma boa representação dos pacientes. Além disso, a interação direta com os participantes enriqueceram a compreensão da experiência de pessoas que vivem com covid longa, como as dificuldades de acesso aos serviços de saúde, o percurso na busca pelos recursos necessários, cuidados e, frequentemente, a falta de conhecimento das sequelas de longo prazo da COVID.
Conclusões: Dados transbordantes devem ser considerados, pois afetam a condução da pesquisa, ainda que não seja consciente. Concluímos com questões metodológicas e éticas levantadas a partir da constatação de tensões de como lidar com uma pesquisa representativa e ainda capturar a sutileza de um problema médico novo em uma população socialmente vulnerável.

Objetivos: Relatar os procedimentos adotados para o aumento na taxa de resposta em inquérito domiciliar multicêntrico sobre letramento em saúde. Métodos: Divulgamos o projeto na comunidade criando uma identidade visual com logomarca aplicada em folhetos, cartazes, coletes, ecobags e crachás dos entrevistadores. Contatamos Unidades Básicas de Saúde, os Conselhos Municipais de Saúde e síndicos dos prédios selecionados, além de matérias e entrevistas em rádio e jornais locais. Criamos um site oficial (http://www.ufrgs.br/letramentoemsaude), onde a população tinha acesso às informações gerais sobre o projeto, podiam consultar a lista de entrevistadores e entrar em contato por meio de e-mail, WhatsApp, Instagram e Facebook. Os folhetos, contendo informações sobre o projeto e contatos dos entrevistadores, foram distribuídos nos domicílios sorteados. Oferecemos aos moradores dos domicílios sorteados canetas de brinde e a possibilidade de agendar entrevistas em horários convenientes. Resultados: A identidade visual e os materiais informativos aumentaram a visibilidade do projeto e possibilitaram que os moradores ausentes ou indispostos a participar tivessem a oportunidade de se informar e agendar a entrevista para outro momento. A parceria com instituições de saúde e síndicos facilitou a disseminação da informação, gerando maior confiança e adesão. O uso de redes sociais proporcionou acesso rápido às informações e a oferta de brindes foi bem recebida pelos participantes. Conclusões: As medidas adotadas possivelmente contribuíram para aumentar o conhecimento da população sobre o projeto e a credibilidade, demonstrando a importância de múltiplas ações antes e durante a pesquisa de campo.

We have prepared a set of R scripts for population-based cancer registries to trans-code their data to a standard format for collaborative research. As an example, we present the experience of disseminating these scripts to facilitate participation in CONCORD-4, for the global surveillance of trends in cancer survival.
The CONCORD-4 specification requires separate files for 22 types of cancer in adults (15-99 years) and all cancers in children (0-14 years). Each file contains 54 variables (23 core, 31 optional). Vital status must be ascertained for all cases, even if passive, by computerised linkage or manual verification with the Mortality Information System (SIM).
On 9 October 2023, CONCORD-4 was presented to Brazilian registries by webinar. The Belo Horizonte data were linked with SIM to update every patient’s vital status, then the R scripts were used to prepare data files. These were verified as compliant with the CONCORD-4 protocol. The scripts were demonstrated to Brazilian registries on 31 October. The Goiânia and Brasília registries then used the scripts and tutorials to submit data files to CONCORD-4.
The scripts have also been adapted to re-code databases created in CanReg-5, in collaboration with the Lampang registry in Thailand. The CONCORD team has described these scripts as “incredibly useful”, and will make them available to registries that use CanReg-5 in other countries, with a users’ manual.
This experience demonstrates the use of R, a free software, to prepare registry data for an international study. Script exchange enhances the use of the software.

Neste estudo, exploramos uma abordagem de machine learning para prever a mortalidade por COVID-19 em hospitais brasileiros, utilizando variáveis clínicas e laboratoriais. Inicialmente, um modelo XGBoost foi treinado para prever óbitos por COVID-19, com dados de pacientes de todas as regiões do Brasil. As variáveis incluídas foram: idade, sexo, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão arterial sistólica e diastólica, pressão arterial média, temperatura, hemoglobina, plaquetas, hematócrito, contagem de células vermelhas, HCM, RDW, VCM, leucócitos, neutrófilos, linfócitos, basófilos, eosinófilos, monócitos e PCR.
A performance do modelo foi avaliada utilizando a métrica AUC, que resultou em 83%. Para melhorar a identificação de casos que o modelo inicial poderia falhar, desenvolvemos um segundo modelo, também utilizando XGBoost, para prever os erros de predição do primeiro modelo. O segundo modelo atingiu um AUC de 73%. Analisamos a probabilidade de predição e agrupamos os resultados em três grupos iguais, identificando que a taxa de erro de predição variava entre 20% e 31% entre esses grupos.
Os resultados indicam que é possível utilizar um segundo modelo para identificar grupos de pacientes onde o primeiro modelo apresenta maior probabilidade de erro, seja na previsão de óbito ou na previsão de sobrevivência. Este tipo de estudo é de extrema importância, pois permite refinar a precisão dos modelos preditivos, fornecendo informações críticas para a tomada de decisão clínica. A capacidade de prever onde os modelos podem falhar pode ajudar a direcionar recursos e atenção para os pacientes mais vulneráveis, potencialmente melhorando os desfechos clínicos e salvando vidas.

Background:
Estudos de efetividade no mundo real são desafiadores, especialmente em condições de escassez de vacinas. O projeto S foi um ensaio clínico de implementação escalonada (stepped-wedge) por conglomerados para avaliação da efetividade da vacina adsorvida COVID-19 (inativada) produzida pela Sinovac, CoronaVac.

Objetivos:
Aplicar um estudo stepped-wedge no município de Serrana SP para avaliar a efetividade da CoronaVac, a nível populacional.

Métodos:
A partir da análise da dinâmica socioterritorial dos moradores de Serrana, o município foi divido em 25 conglomerados que foram agrupados em 4 grupos: Verde, Amarelo, Cinza, Azul. Os grupos, sorteados aleatoriamente, recebiam a imunização a cada semana. Moradores de Serrana maiores que 18 anos eram elegíveis. A vacinação foi realizada com duas doses com intervalo de 28 dias entre elas. A avaliação da efetividade foi realizada a cada trimestre durante 1 ano.

Resultados:
A imunização com CoronaVac foi implementada a partir da sétima semana epidemiológica de 2021. A primeira dose foi realizada entre as semanas epidemiológicas 7 e 10. 27390 participantes receberam a 1ª dose e 26929 receberam as duas doses. A cobertura vacinal foi 81,4% dos adultos e 60,9% de todos habitantes de Serrana, sendo homogênea entre os conglomerados.

Conclusões:
O desenho stepped-wedge foi uma estratégia atrativa e adequada para avaliar a efetividade de uma vacina contra a COVID-19 no mundo real. Como os conglomerados são expostos, aleatoriamente, à intervenção em diferentes períodos, foi possível determinar a efetividade geral, direta e indireta. Além disso, esse desenho de estudo é uma importante estratégia para aumentar a confiança na introdução de novas vacinas.

Introdução: A Escala de Depressão Pós-Natal de Edimburgo (EPDS) é um instrumento amplamente utilizado para avaliar sintomas de depressão em mães durante o período perinatal. Embora esteja validada para o rastreamento da depressão pós-parto no Brasil, não há estudo de validação para seu uso no rastreamento da depressão pré-natal. Portanto, o objetivo deste estudo foi validar a EPDS para avaliar sintomas de depressão materna no pré-natal no Brasil. Método: O estudo testou a unidimensionalidade fatorial da EPDS por meio da Análise Fatorial Confirmatória e sua confiabilidade por meio do Coeficiente de confiabilidade (Reliability coefficient). Os parâmetros da EPDS também foram analisados pelo Modelo de Resposta Graduada de Samejima (Teoria de Resposta ao Item - TRI). Resultados: Os resultados mostraram que a EPDS apresentou um modelo de traço latente unidimensional com valores adequados de validade de construto (CFI= 0,974; TLI= 0,967; RMSEA= 0,072; IC=0,059-0,082) e confiabilidade (CR= 0,91) para o rastreamento de sintomas de depressão pré-natal no Brasil. Além disso, os itens do instrumento apresentaram bons parâmetros de dificuldade e discriminação na análise da TRI. O escore total da EPDS fornece mais informações do que o erro de medida em um aspeto amplo do traço latente (-2 a 4), indicando boa confiabilidade. Conclusões: A EPDS parece ser um instrumento adequado para o rastreamento de sintomas de depressão materna no pré-natal no Brasil.

Objetivo: determinar a validade de construto, consistência interna e reprodutibilidade da escala de ambiente escolar para a atividade física em adolescentes. Método: a validade de construto e a consistência interna foram determinadas com 807 (51,7%, sexo feminino) adolescentes, e a de reprodutibilidade com 373 (52,5%, sexo feminino). A escala de ambiente escolar apresentava inicialmente 39 itens, distribuídos em quatro domínios: supervisão (SP – 7 itens); normas (NA – 12 itens); orientações (OR – 9 itens) e; disponibilidade de locais/materiais (DLM – 11 itens). A análise fatorial exploratória (AFE) e confirmatória (AFC) foram utilizadas para determinar a validade de construto, o índice de fidedignidade combinada (IFC) para a consistência interna e a correlação de Spearman (rho) para a reprodutibilidade. Resultados: na AFE foram identificados 35 itens, em quatro domínios: SP (8 itens, cargas fatoriais de 0,34 a 0,68); NA (7 itens, cargas fatoriais de 39 a 78); OR (11 itens, cargas fatoriais de 0,35 a 0,83); DLM (9 itens, cargas fatoriais de 0,41 a 0,73). A AFC confirmou a quantidade de itens e domínios da AFE, com níveis recomendados para os indicadores da qualidade de ajuste do modelo. A consistência interna foi satisfatória: SP (IFC = 0,56), NA (IFC = 0,72), OR (IFC = 0,72) e; DLM (IFC = 0,74). A reprodutibilidade foi classificada como forte: SP (rho = 0,56); NA (rho = 0,71) e; OR (rho = 0,72) e; DLM (rho = 0,72). Conclusão: a escala de ambiente escolar para a atividade física alcançou níveis adequados de validade de construto, consistência interna e reprodutibilidade.

Objetivos: descrever a experiência de desenvolvimento de coorte prospectiva em saúde mental, em população urbana de município de grande porte do nordeste brasileiro. Métodos: Estudo “Vigilância em saúde mental e trabalho: uma coorte da população de Feira de Santana-BA” é desenvolvido pelo Núcleo de Epidemiologia/UEFS, financiado pela FAPESB. A linha de base ocorreu em 2007, com ondas de seguimento em 2018-19 e 2022-23. A coleta de dados é feita por entrevistas face-a-face nos domicílios das áreas (subdistritos, setores censitários e ruas) sorteadas na linha de base, por meio de ficha domiciliar (dados do domicílio e moradores) e questionário individual (dados sociodemográficas, trabalho profissional e doméstico, atividades de lazer, saúde geral, saúde mental, violência, uso de redes sociais e impactos pós-Covid). Resultados: A amostra incluiu 4.170, 4.170 e 3.872 indivíduos nas respectivas ondas. Além de investigar temas em saúde mental, a experiência permitiu identificar dinâmicas populacionais nos territórios, necessidades de técnicas inovadoras de sensibilização para aderência ao estudo e os desafios que emergiram pós-vivência de uma pandemia e movimentos negacionistas com impactos marcantes nas concepções da população sobre ciência e produção científica. Conclusões: Ressaltam-se os desafios de executar uma coorte com amostra em cidade de alta mobilidade, de expressiva violência urbana e os custos necessários. Destaca-se o know-how necessário na condução dos estudos, o papel do financiamento, a importância de inovação com incremento da participação comunitária (destaque aos ACS e ACE), a possibilidade de avaliar os impactos pós-Covid e do fazer vigilância em saúde mental e trabalho.