Equações de estimação generalizadas (GEE) : aplicação em estudo sobre mortalidade neonatal em gemelares de Porto Alegre, RS (1995-2007)

• Main Author: Agranonik, Marilyn
• Other Authors: Camey, Suzi Alves
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2010
• Subjects: Mortalidade neonatal; Gêmeos; Modelos estatísticos; Epidemiologia
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/19081

A gravidez múltipla, como a de gêmeos e trigêmeos, é um exemplo de conglomerado natural no qual as respostas dos fetos são interdependentes ou agregadas. Ou seja, em estudos com gêmeos e trigêmeos é esperado que exista correlação entre os dados dos irmãos. Desse modo, os modelos de regressão tradicionais, como os GLM, podem levar à inferências incorretas, uma vez que a suposição de independência entre os sujeitos não é mais satisfeita. Para solucionar este problema, Zeger e Liang (1986) propuseram uma classe de Equações de Estimação Generalizadas (GEE), semelhante aos GLM, porém, incluindo uma estrutura de correlação de trabalho nas estimativas dos parâmetros do modelo. Ainda hoje, poucos estudos utilizam esta metodologia. Considerando que a taxa de mortalidade infantil é maior em gemelares do que para os demais e a tendência de aumento da taxa de gemelaridade, existe uma preocupação crescente para um aumento do risco de morte precoce para gêmeos e trigêmeos quando comparados aos não gemelares. Este trabalho busca apresentar a metodologia do GEE, através de uma aplicação na análise de dados de mortalidade neonatal em gemelares. Foram utilizados dados de gêmeos e trigêmeos provenientes do SIM e do SINASC, nos quais todas as crianças que constituem o par ou o trio nasceram vivas em Porto Alegre, com peso superior a 500g entre 1995 a 2007. Verificou-se a associação de fatores perinatais, como peso ao nascer e índice de Apgar, com a mortalidade neonatal. Comparando os resultados obtidos no GEE com os do GLM foram encontradas pequenas diferenças nas estimativas pontuais dos parâmetros do modelo. Entretanto, ao comparar os erros padrões, as diferenças foram maiores, interferindo na significância de uma das variáveis (tipo de hospital). Maiores diferenças entre os modelos não foram encontradas, provavelmente porque o tamanho da amostra utilizado era grande. Desse modo, recomenda-se a utilização do GEE quando houver agrupamento de indivíduos, já que este modelo considera a correlação entre sujeitos do mesmo grupo e está implementado nos programas estatísticos. === Multiple births such as twins and triplets are a natural cluster in which the responses of the fetuses are interdependent. That is, in multiple births studies correlation can exists between siblings data. Therefore, traditional regression models, such as Generalized Linear Models (GLM), can lead to incorrect inferences because the assumption of independence among the subjects no longer exists. To solve this problem, Zeger and Liang (1986) proposed a class of Generalized Estimation Equation (GEE), similar to GLM, however, including a working correlation structure to estimate the regression parameters. Even today, few studies use this methodology. Considering the higth rates of infant mortality in multiple births when compared to singles and the trend of increased multiple births rate, there is a concern for an increased risk of early death for twins and triplets compared to singletons. This study present GEE through an application in neonatal mortality in twins and triplets. Data from twins and triplets were obtained from SIM and SINASC, considering only clusters were all children were live births and had more than 500g in Porto Alegre from 1995 to 2007. There was association of perinatal factors, such as birth weight and Apgar score, with neonatal mortality. Comparing the results from GEE and GLM, small differences were found in model parameters estimates. However, when comparing the standard errors, the differences were larger, interfering in the significance of a variable (type of hospital). Major differences between the models were not found, probably because the sample size used was large. Thus, it is recommended the use of GEE when there is clustered data, since this model considers the correlation between subjects within the group and is implemented in statistical programs.