Análise estatística

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2.5.1 Análise comparativa dos dois grupos de idade (<80 versus ≥ 80 anos)

Depois de se proceder ao cálculo das frequências para o conjunto de todas as variáveis na coorte global de doentes, foi feita a comparação da frequência das variáveis nos dois grupos definidos pelo limiar de idade < 80 versus ≥ 80 anos. Esta comparação entre os dois grupos de idade foi obtida com o teste do χ2 no caso das variáveis categóricas e com o teste t de Student para amostras independentes, no caso das variáveis contínuas. As variáveis constituídas por categorias formando uma escala ordinal (Índice de Barthel, escala de Rankin modificada, NIHSS, IQCODE, Mini Mental State Examination181), em que os intervalos entre os pontos não são necessariamente iguais, não foram analisadas como variáveis contínuas,62 mas antes foram usados testes não paramétricos (Mann-Whitney) ou, em alternativa, as escalas foram dicotomizadas, e comparadas as frequências nos dois grupos de idade através do teste do χ2. Todos os níveis estatísticos mencionados (valores de P) são “2-tailed”. Os dados foram analisados com o software estatístico SPSS versão 12.0.

2.5.2 Desenvolvimento dos modelos preditivos

2.5.2.1 População de doentes

A coorte de doentes que serviu de base ao desenvolvimento dos modelos é constituída pela fracção da população total de doentes que não tinha incapacidade prévia ao AVC, definida por um score de Rankin pré-AVC ≤ 2. O objectivo principal do estudo é a identificação dos factores que determinam de forma independente a transição de um estado de independência para um estado de dependência ou morte numa coorte de doentes idosos que sofre o seu primeiro AVC isquémico na vida. Não fazia, assim, sentido incluir doentes que fossem dependentes já antes do AVC.

2.5.2.2 Definição do resultado

O resultado a avaliar deve ser clinicamente relevante para o doente e simples de medir. A variável resultado escolhida para o desenvolvimento dos modelos preditivos foi “morte ou dependência” versus “estar vivo num estado independente”, aos 6 meses. Para medir esta variável foi usada a escala de Rankin modificada que é uma medida sintética, global, de incapacidade, bem validada para AVC, e que não avalia apenas as actividades básicas de vida diária, tendo por isso capacidade discriminativa a um nível mais elevado do estado funcional, e em relação à qual há razoável consenso sobre o limiar para dicotomização de resultado (score ≤ 2 significa independência e um score > 2 significa dependência).38

2.5.2.3 Escolha das variáveis preditivas

As variáveis preditivas devem ser clinicamente relevantes, fáceis de colher e fiáveis. O seu número deve ser limitado para que a razão eventos por variável não seja menor do que dez.43

No presente estudo o número de variáveis basais recolhido foi muito elevado. O número óptimo de variáveis preditivas é pequeno dado que o número de doentes incluído no estudo não é muito elevado, e, consequentemente, também não o é o número de doentes

com o resultado de interesse (morte ou dependência aos 6 meses). Com excepção do score de NIHSS, todas as variáveis foram dicotomizadas, por uma questão de simplicidade clínica e para melhorar a fiabilidade da colheita das variáveis. Para reduzir o número de variáveis, foi feita uma primeira selecção de variáveis, testando cada uma delas contra a variável resultado, utilizando o teste do χ2 para detecção de presença de associação significativa, considerando-se para este efeito um valor de p<0,10. As variáveis para as quais não foi encontrada nenhuma associação significativa não foram incluídas no modelo. Algumas variáveis de comorbilidade médica, como défice visual e défice auditivo, avaliadas subjectivamente, são de fiabilidade questionável e foram excluídas. Não foram consideradas as variáveis resultantes da realização de exames laboratoriais e exames complementares de diagnóstico, excepto a TC ou RM craneo-encefálica, nem as variáveis associadas a complicações ocorridas ao longo do internamento, dado que o objectivo é desenvolver um modelo que possa ser aplicado no início do internamento e não durante este ou na alta. A variável “incontinência urinária/algaliação” também não foi considerada porque, para além de ser influenciável por diferentes padrões de prática em diferentes contextos de cuidados de saúde, foi no presente trabalho, avaliada ao longo do internamento e não na observação inicial, pelo que pode reflectir não só a gravidade do AVC mas também complicações ocorridas durante todo o internamento, as quais tinha sido a priori decidido excluir como variáveis para o desenvolvimento dos modelos. Para reduzir ainda mais o número de variáveis, foi excluída a variável índice de Barthel pré-AVC, porque esta coorte de doentes já tinha sido resultado de uma selecção (doentes com Rankin pré-AVC ≤ 2), o que levou à exclusão da totalidade dos doentes com formas de incapacidade significativas. Após estes procedimentos, restaram ainda 26 variáveis, clínicas e de imagem, representando um número ainda muito superior ao admissível para manter uma razão EPV ≥ 10.

Foi necessário prosseguir na redução do número de variáveis. Para este efeito as variáveis foram classificadas em cinco grupos. O primeiro grupo incluía as variáveis demográficas mais importantes; o segundo grupo, as variáveis do exame clínico geral do doente; o terceiro grupo, as variáveis relativas à avaliação neurológica inicial; o quarto grupo, as variáveis imagiológicas; e o quinto grupo, a variável de comorbilidade médica geral.

Devido às várias formas de avaliação do estado neurológico inicial do doente apresentarem sobreposição e redundância de items, com possível correlação entre as variáveis, e para reduzir o número de variáveis, o terceiro grupo foi subdividido em 4

subgrupos alternativos (subgrupo A: estado de consciência avaliado pelo score da escala de coma de Glasgow; subgrupo B: score da escala de défice neurológico NIHSS;

subgrupo C: subtipos da classificação clínica do OCSP; subgrupo D: conjunto de variáveis clínicas neurológicas distintas mais significativamente relacionadas com o resultado). Ataxia foi excluída deste último subgrupo por ter baixo grau de fiabilidade.182 O objectivo, ao fazer esta subdivisão das variáveis por vários grupos, foi permitir escolher uma ou um pequeno número das variáveis mais importantes de cada grupo, de modo a que os diferentes aspectos clinicamente mais relevantes da avaliação do doente estivessem representados no desenvolvimento do modelo, mantendo, ao mesmo tempo, o número de variáveis dentro de limites adequados.

2.5.2.4 Desenvolvimento final dos modelos

Para o desenvolvimento final dos modelos, depois de analisada a multicolinearidade entre as variáveis, procedeu-se à análise de regressão logística múltipla através da técnica

“backward stepwise”. Foram calculados, para todas as variáveis, os coeficientes de regressão com os respectivos erros padrão e as razões de proporção com os intervalos de confiança a 95%. Por fim, os modelos de regressão logística foram examinados relativamente à qualidade do ajustamento entre o observado e o previsto. Foi determinada para cada modelo a proporção de variância explicada, R2 de Nagelkerke. O desempenho dos modelos foi avaliado através de medidas de discriminação. A discriminação foi determinada pela area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), que mede a capacidade de um modelo discriminar entre resultados através de toda a extensão das probabilidades de predição. As AUCs variam de 0,5, para um modelo cuja capacidade de predição não é melhor do que o acaso, até 1,0, para um modelo capaz duma discriminação perfeita entre dois resultados. A AUC pré-especificada foi ≥0,8, o que é considerado uma discriminação aceitável e adequada para predição individual.90 Todos os níveis estatísticos mencionados (valores de P) são “2-tailed”. Os dados foram analisados com o software estatístico SPSS versão 12.0.

3. RESULTADOS

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