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http://hdl.handle.net/1843/69873
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Enrico Antônio Colosimo | pt_BR |
dc.creator | Eduardo Fernandes e Silva | pt_BR |
dc.creator | Juliana Vilela Bastos | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-07-09T15:01:30Z | - |
dc.date.available | 2024-07-09T15:01:30Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.citation.volume | 40 | pt_BR |
dc.citation.issue | 4 | pt_BR |
dc.citation.spage | 381 | pt_BR |
dc.citation.epage | 392 | pt_BR |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.28951/bjb.v40i4.622 | pt_BR |
dc.identifier.issn | 2764-5290 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1843/69873 | - |
dc.description.abstract | O modelo de regressão logística é a primeira opção para lidar com resultados binários em estudos transversais de saúde. Porém, algumas condições, como a presença de fração de cura, caracterizada quando uma parcela desconhecida da população não corre mais risco de desenvolver o evento de interesse, podem levar à não adequação do modelo. Portanto, a presença de fração de cura requer uma extensão na forma padrão do modelo de regressão logística ou a utilização de um alternativo. O presente trabalho tem como objetivo identificar fatores de risco para a presença de Reabsorção Radicular Inflamatória Externa (RREI) utilizando uma aplicação real. O conjunto de dados consistiu em dentes permanentes reimplantados encaminhados para tratamento no Ambulatório de Trauma Dentário da Faculdade de Odontologia da Universidade Federal de Minas Gerais (DTC-SD-UFMG) após atendimento de emergência no Hospital Metropolitano Odilon Beherns em Belo Horizonte, Brasil. Considera-se um modelo do tipo regressão logística para estudar a associação entre fatores clínicos e radiográficos e a presença/ausência de TIRE, medida radiograficamente na primeira consulta do paciente no DTC-SD-UFMG. Considerando que a RTEI só é esperada nos casos em que o canal radicular infecciona após necrose pulpar, os dentes cuja cicatrização pulpar é favorável não correm risco de desenvolver RTEI. Porém, o estado pulpar geralmente só pode ser definido em longo prazo, de forma que a informação não está disponível no momento da coleta de dados, caracterizando a presença de fração de cura latente. Além disso, na presente amostra alguns pacientes contribuíram com mais de um dente reimplantado, formando agrupamentos de medidas correlacionadas. No presente trabalho seguimos a metodologia proposta por Hall & Zhang (2004) em que utilizaram uma adaptação do algoritmo EM (maximização de expectativa), denominado algoritmo ES (Expectativa-Solução) combinado com GEE (Equações de Estimativa Generalizadas) para acomodar a resposta multivariada de cluster (individual) em um modelo logístico de fração de cura. | pt_BR |
dc.description.resumo | Logistic regression model is the first option to deal with binary outcomes in cross-sectional health studies. However, some conditions, such as the presence of a cure fraction, characterized when an unknown portion of the population is no longer at risk of developing the event of interest, can lead to the non-adequacy of the model. Therefore, the presence of a cure fraction requires an extension in the standard form of the logistic regression model or the use of an alternative one. The present work aims to identify risk factors for the presence of External Inflammatory Root Resorption (EIRR) using a real application. The data set consisted in replanted permanent teeth referred to treatment at the Dental Trauma Clinic of the School of Dentistry from the Federal University of Minas Gerais (DTC-SD-UFMG) after emergency care at the Metropolitan Hospital Odilon Beherns in Belo Horizonte, Brazil. A logistic regression type model is considered to study the association between clinical and radiographic factors and the presence/absence of EIRR, measured radiographically at the first patient appointment at DTC-SD-UFMG. Considering that EIRR is only expected in those cases where the root canal become infected following pulp necrosis, those teeth whose pulp healing is favorable are not at risk of developing EIRR. However, pulpal status usually can only be defined in the long term, such that information is not available at the time of data collection, characterizing the presence of a latent cure fraction. Moreover, in the present sample some patients contributed with more than one replanted tooth, forming clusters of correlated measurements. In the present work we followed the methodology proposed by Hall & Zhang (2004) in which they used an adaption of the EM (expectation-maximization) algorithm, called ES (Expectation-Solution) algorithm combined with GEE (Generalized Estimation Equations) to accommodate the cluster (individual) multivariate response in a logistic cure fraction model. | pt_BR |
dc.format.mimetype | pt_BR | |
dc.language | eng | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | FAO - DEPARTAMENTO DE ODONTOLOGIA RESTAURADORA | pt_BR |
dc.publisher.department | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFMG | pt_BR |
dc.relation.ispartof | Brazilian journal of biometrics | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Cluster | pt_BR |
dc.subject | Healing factor | pt_BR |
dc.subject | Logistic regression | pt_BR |
dc.subject | ZIB model | pt_BR |
dc.subject.other | Amostragem por conglomerados | pt_BR |
dc.subject.other | Modelos logísticos | pt_BR |
dc.subject.other | Odontologia | pt_BR |
dc.title | Marginal logistic regression with a cure fraction in a cluster design: an application in dental traumatology | pt_BR |
dc.type | Artigo de Periódico | pt_BR |
dc.url.externa | https://biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/622 | pt_BR |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0001-8705-4674 | pt_BR |
Appears in Collections: | Artigo de Periódico |
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