Use of Poisson spatiotemporal regression models for the Brazilian Amazon Forest: malaria count data / Uso de modelos Poisson espaço-temporal de regressão para a Floresta Amazônica Brasileira: contagem de dados de malária

INTRODUCTION: Malaria is a serious problem in the Brazilian Amazon region, and the detection of possible risk factors could be of great interest for public health authorities. The objective of this article was to investigate the association between environmental variables and the yearly registers of malaria in the Amazon region using Bayesian spatiotemporal methods. METHODS: We used Poisson spatiotemporal regression models to analyze the Brazilian Amazon forest malaria count for the period from 1999 to 2008. In this study, we included some covariates that could be important in the yearly prediction of malaria, such as deforestation rate. We obtained the inferences using a Bayesian approach and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to simulate samples for the joint posterior distribution of interest. The discrimination of different models was also discussed. RESULTS: The model proposed here suggests that deforestation rate, the number of inhabitants per km², and the human development index (HDI) are important in the prediction of malaria cases. CONCLUSIONS: It is possible to conclude that human development, population growth, deforestation, and their associated ecological alterations are conducive to increasing malaria risk. We conclude that the use of Poisson regression models that capture the spatial and temporal effects under the Bayesian paradigm is a good strategy for modeling malaria counts.

INTRODUÇÃO: A malaria é uma doença endêmica na região da Amazônia Brasileira, e a detecção de possíveis fatores de risco pode ser de grande interesse às autoridades em saúde pública. O objetivo deste artigo é investigar a associação entre variáveis ambientais e os registros anuais de malária na região amazônica usando métodos bayesianos espaço-temporais. MÉTODOS: Utilizaram-se modelos de regressão espaço-temporais de Poisson para analisar os dados anuais de contagem de casos de malária entre os anos de 1999 a 2008, considerando a presença de alguns fatores como a taxa de desflorestamento. Em uma abordagem bayesiana, as inferências foram obtidas por métodos Monte Carlo em cadeias de Markov (MCMC) que simularam amostras para a distribuição conjunta a posteriori de interesse. A discriminação de diferentes modelos também foi discutida. RESULTADOS: O modelo aqui proposto sugeriu que a taxa de desflorestamento, o número de habitants por km² e o índice de desenvolvimento humano (IDH) são importantes para a predição de casos de malária. CONCLUSÕES: É possível concluir que o desenvolvimento humano, o crescimento populacional, o desflorestamento e as alterações ecológicas associadas a estes fatores estão associados ao aumento do risco de malária. Pode-se ainda concluir que o uso de modelos de regressão de Poisson que capturam o efeito temporal e espacial em um enfoque bayesiano é uma boa estratégia para modelar dados de contagem de malária.

Efeito da terapia manual em pacientes mastectomizadas com dor nos músculos da cintura escapular e cervical / Effect of manual therapy in masctectomized patients with pain in the muscles of the girdle shoulder and cervical

Introdução: As principais complicações físicas do pós-operatório do câncer de mama são as lesões musculares e do plexo braquial, o linfedema, hemorragias, complicações na cicatrização, entre outras. Além dessas tem sido relatado a prevalência de dor miofascial após mastectomia, que pode ser definida como uma condição dolorosa caracterizada por presença de nódulos palpáveis, denominados pontos gatilho, áreas pequenas e sensíveis no músculo que, espontaeamente ou sobre compressão, causam dor em região distante conhecida como zona de dor referida. Objetivo: O obetivo deste estudo foi verificar a eficácia das técnicas de terapia manual na dor miofascial em pacientes mastectomizadas. Método: Participaram do estudo 19 mulheres mastectomizadas com faixa etária de 40 a 71 anos, submetidas à avaliação funcional e palpação dos músculos da região cervical e cintura escapular. Para mensuração da dor utilizou-se a escala analógica visual (EVA) e o Questionário de MacGill. Foram realizadas 10 sessões, duas vezes por semana, durante 50 minutos. Os resultados da 1ª, 10ª sessão e após 15 dias da última sessão mostram que, em geral, a prevalência de pontos gatilho diminuiu progressivamente. Houve uma diferenciação significativa da intensidade da dor antes e após a última sessão de tratamento mostrado pela EVA, de 4,92 para 3,00 e a intensidade da dor diminuía gradativamente, de média 6,6 até 3,4 (no início da sessão) e de média 4,6 até 1,4 (no final da sessão). Pelo questionário McGill os resultados foram: Sensorial: 23,11 - 17,74; Afetivo: 7,26 - 4,68; Avaliativo: 2,16 - 1,42; Miscelânea: 6,95 - 5,32. Conclusão: Conclui-se com esse estudo que as Técnicas de Terapia Manual foram eficazes na redução da dor miofascial em mulheres mastectomizadas.

Introduction: The main physical complications after surgery for breast cancer are muscular injuries and brachial plexus, Iymphedema, hemorrhage, complications of healing and many others. Besides these it has been reported the prevalence of myofascial pain after mastectomy, which can be defined as a painful condition characterized by the presence of palpable nodules, called trigger points, small and sensitive areas in muscle, spontaneously or on compression, pain at distant region known as referred pain zone. Objective: The aim of this study was to assess the effectiveness of manual therapy techniques in myofascial pain in patients who underwent mastectomy. Method: The study included 19 women who underwent mastectomy with between 40 to 75 years, underwent functional evaluation and palpation of the muscles of the neck and shoulder girdle. For measurement of pain used the visual analog scale (VAS) and McGill Questionnaire. Ten sessions were held, twice a week, for 50 minutes. Results: The results of the 1st, 10th session and after 15 days of the last session show that the prevalence of trigger points has been progressively decreased. There was a significant difference in pain intensity before and after the last treatment session shown by Eva, from 4.92 to 3.00 and the pain intensity decreased gradually to average 6.6 to 3.4 (at login) and average 4.6 to 1.4 (at the end of the session). The results of the Mcgill questionnaire were: Sensory: 23.11 to 17.74; Affective: 7.26 to 4.68; Evaluative: 2.16 to 1.42; Miscellaneous: 6.95 to 5.32. Conclusion: This study concludes that manual therapy techniques were effective in reducing myofascial pain in women who underwent mastectomy.

Mortalidade hospitalar no infarto agudo do miocárdio: E possível prever utilizando dados de admissão? / Hospital Mortality in Acute Myocardial Infarction: Is it Possible to Predict Using Admission Data?

PURPOSE: To identify clinical variables on admission that are related to hospital mortality in acute myocardial infarction (AMI) and to generate a mathematic model to predict accurately this mortality. METHODS: Prospective study with 347 consecutive patients with AMI in which clinical variables related to mortality were identified by univariate and multivariate analysis. The mathematic model generated by multivariate logistic regression analysis was applied in each patient to determine his/her probability (P) of hospital death. Model's accuracy was validated by reliability and discrimination tests. RESULTS: Admission variables directly and independently related to hospital mortality: female gender, age, absence of history of hypertension, history of previous infarction, non-inferior AMI and Killip class. These six variables, when present cumulatively, showed increasing mortality rates. Mean P value for non-survivors was significantly greater than for survivors (43.2 +/- 31.4 vs 9.1 +/- 12.5, p < 0.00001). Reliability of the model to predict death, assessed by stratifying patients in three risk groups (low, medium and high) or continuously (by linear regression analysis) showed excellent predictive performance. Discrimination between survivors and non-survivors, assessed by C-index (concordance probability), disclosed 85 rate of success. CONCLUSION: Risk variables can be used in a mathematic model that is capable of predicting accurately in-hospital mortality of each patient with AMI. Mortality prediction can allow physicians to be more efficient in assessing risk-benefit ratios in these patients when faced with therapeutic decisions.

Objetivo - Identificar as variáveis clínicas de admissão que se relacionam com a mortalidade hospitalar no infarto agudo do miocárdio (IAM) e criar um modelo matemático capaz de prever acuradamente o seu risco. Métodos - Estudo prospectivo com 347 pacientes consecutivos com IAM nos quais se identificaram variáveis clínicas, que se relacionaram com a mortalidade, pelas análises univariada e multivariada. O modelo matemático obtido pela análise multivariada de regressão logística foi aplicado em cada paciente, para determinar a sua probabilidade (P) de óbito hospitalar. A acurácia do modelo foi validada por testes de confiabilidade e de discriminação. Resultados - Variáveis de admissão relacionadas, independentemente, com a mortalidade hospitalar: sexo feminino, idade, ausência de história de hipertensão, história de infarto prévio, IAM não-inferior e classe Killip que, quando presentes cumulativamente, mostraram taxas de mortalidades crescentes. O valor médio de P dos pacientes que faleceram foi significativamente maior que dos sobreviventes (43,2±31,4% vs 9,1±12,5%, p<0,00001). A confiabilidade do modelo matemático na previsão de óbitos, avaliada estratificadamente em três subgrupos de risco (baixo, médio e alto) ou continuamente (por análise de regressão linear), mostrou excelente desempenho preditivo. O poder discriminatório entre óbitos e sobreviventes, avaliado pelo índice - C (concordância de probabilidades), mostrou taxa de acerto de 85%. Conclusão - Variáveis clínicas podem ser utilizadas num modelo matemático, que é capaz de prever, acuradamente, a taxa de mortalidade hospitalar de cada paciente com IAM. A previsão desta mortalidade poderá permitir, aos médicos, maior eficiência na avaliação da relação risco-benefício destes pacientes, quando confrontados com decisões terapêuticas