Early-onset neonatal sepsis as a risk factor for peri-intraventricular hemorrhage in premature infants / Sepse precoce como fator de risco para hemorragia peri-intraventricular em prematuros

ABSTRACT Objective: To assess early-onset sepsis as a risk factor of peri-intraventricular hemorrhage in premature infants born at less than or equal to 34 weeks' gestation and admitted to a neonatal intensive care unit (NICU). Methods: This retrospective cohort study included premature patients born at less than or equal to 34 weeks' gestation who were admitted to the NICU of a tertiary hospital in southern Brazil, and born from January 2017 to July 2021. Data were collected from patients' medical records. Early-onset sepsis was measured according to the presence or absence of diagnosis within the first 72 hours of life, whereas the outcome, peri-intraventricular hemorrhage, was described as the presence or absence of hemorrhage, regardless of its grade. Results: Hazard ratios were calculated using Cox regression models. A total of 487 patients were included in the study, of which 169 (34.7%) had some degree of peri-intraventricular hemorrhage. Early-onset sepsis was present in 41.6% of the cases of peri-intraventricular hemorrhage, which revealed a significant association between these variables, with increased risk of the outcome in the presence of sepsis. In the final multivariate model, the hazard ratio for early-onset sepsis was 1.52 (95% confidence interval 1.01-2.27). Conclusion: Early-onset sepsis and the use of surfactants showed to increase the occurrence of the outcome in premature children born at less than or equal to 34 weeks' gestation. Meanwhile, factors such as antenatal corticosteroids and gestational age closer to 34 weeks' gestations were found to reduce the risk of peri-intraventricular hemorrhage.

RESUMO Objetivo: O objetivo do presente trabalho foi avaliar a sepse precoce como fator de risco para hemorragia peri-intraventricular (HPIV) em prematuros com 34 semanas ou menos, admitidos em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) Neonatal. Métodos: Este estudo de coorte retrospectivo incluiu pacientes prematuros com 34 semanas ou menos, que receberam alta da UTI Neonatal de hospital terciário, no sul do Brasil, nascidos no período de janeiro de 2017 a julho de 2021. Os dados foram coletados por meio dos prontuários desses pacientes. A sepse precoce foi mensurada conforme a presença ou a ausência do diagnóstico nas primeiras 72 horas de vida. Já o desfecho, hemorragia peri-intraventricular, foi descrito conforme a presença ou ausência da hemorragia, independentemente do grau. Resultados: Hazard ratios (HR) foram calculados por meio de modelos de regressão de Cox. Foram incluídos no estudo 487 pacientes. Destes, 169 (34,7%) apresentaram algum grau de hemorragia peri-intraventricular. A sepse precoce esteve presente em 41,6% dos casos de hemorragia peri-intraventricular e apresentou associação significativa, elevando o risco do desfecho quando presente. No modelo multivariável final, o HR para a sepse precoce foi de 1,52 (intervalo de confiança de 95% — IC95% 1,01-2,27). Conclusão: Sepse precoce e uso de surfactante demonstraram aumentar a ocorrência do desfecho em crianças prematuras até 34 semanas, enquanto fatores como corticoide antenatal e idades gestacionais mais próximas a 34 semanas mostraram reduzir o risco de ocorrência hemorragia peri-intraventricular.

Depressive symptoms and axial motor disorders in individuals with Parkinson's disease: a cross-sectional study / Sintomas depressivos e distúrbios motores axiais em indivíduos com doença de Parkinson: um estudo transversal

Abstract Background Depression is an important nonmotor symptom of Parkinson's disease (PD) and has been associated with the motor symptoms in these individuals. Objectives To determine whether there are relationships between depressive symptoms and abnormalities in axial postural alignment and axial motor deficits, especially postural instability, and trunk rigidity in PD. Methods In this cross-sectional study, 65 individuals were evaluated using the Beck Depression Inventory-II (BDI-II) for the analysis of depressive symptoms and underwent a postural assessment of head, trunk, and hip sagittal alignment through computerized photogrammetry. The MDS-UPDRS was used to assess clinical aspects of PD, the Trunk Mobility Scale was used to assess axial rigidity, and the MiniBESTest to assess balance. To determine the relationship between depressive symptoms and postural alignment, multiple linear regression analysis was performed. Results The participants with depressive symptoms had more severe motor deficits as well as greater trunk rigidity and worse postural instability (p < 0.05). When the postural angles were compared between men and women using Student's t-test, it was found that men had greater flexion angles of the head (p = 0.003) and trunk (p = 0.017). Using multiple linear regression analysis corrected for the age and sex of the participants, we verified that the anterior trunk inclination was significantly larger in the PD population with depressive symptoms (R2 = 0.453, β = 0.116, and p = 0.045). Conclusion PD individuals with depressive symptoms have more severe flexed trunk posture, mainly in older men. Additionally, more severe depressive symptoms are associated with worsening postural instability, trunk rigidity and motor deficits in this population.

Resumo Antecedentes A depressão é um sintoma não motor importante da doença de Parkinson (DP) e tem sido associada aos sintomas motores nesses indivíduos. Objetivos Determinar se existem relações entre sintomas depressivos e anormalidades no alinhamento postural axial e déficits motores axiais, especialmente instabilidade postural e rigidez de tronco na DP. Métodos Neste estudo transversal, 65 indivíduos foram avaliados pelo BDI-II para análise de sintomas depressivos e submetidos à avaliação postural do alinhamento sagital de cabeça, tronco e quadril por meio de fotogrametria computadorizada. A MDS-UPDRS avaliou os aspectos clínicos, TMS avaliou rigidez axial e o MiniBESTest equilíbrio. Para determinar a relação entre sintomas depressivos e alinhamento postural, realizou-se uma análise de regressão linear múltipla. Resultados Os participantes com sintomas depressivos apresentaram déficits motores mais graves, bem como maior rigidez de tronco e pior instabilidade postural (p < 0,05). Quando comparados os ângulos posturais entre homens e mulheres pelo teste t de Student, verificou-se que os homens apresentaram maiores graus de flexão da cabeça (p = 0,003) e do tronco (p = 0,017). Por meio da análise de regressão linear múltipla corrigida para a idade e sexo dos participantes, verificamos que a inclinação anterior do tronco foi significativamente maior nos indivíduos com DP com sintomas depressivos do que sem sintomas depressivos (R2 = 0,453, β = 0,116 e p = 0,045) Conclusão Indivíduos com DP com sintomas depressivos apresentam postura de tronco flexionado mais severa, principalmente em homens mais idosos. Além disso, os sintomas depressivos mais graves pioram significativamente a instabilidade postural, a rigidez do tronco e os déficits motores nessa população.

PSS Health: como calcular tamanho de amostra para testar relações de variáveis com um desfecho binário / PSS Health: how to calculate the sample size to test variables relationships with a binary outcome

Dando continuidade à série de artigos que pretendem orientar o usuário na utilização da ferramenta PSS Health para o planejamento de uma pesquisa, esta edição apresenta um passo a passo de como realizar o cálculo para tamanho de amostra e de quais informações são necessárias para testar relações estatísticas entre variáveis e um desfecho binário: comparação de proporções entre grupos independentes (dois ou mais), comparação de duas proporções dependentes e regressão logística. Todos os exemplos também são ilustrados e disponibilizados em vídeos no canal da Unidade de Bioestatística.

Following the series of articles that aim to guide the user in using the PSS Health tool for planning research, this issue presents a step-by-step guide on how to perform the sample size calculation and what information is needed to test statistical relationships between variables and a binary outcome: comparison of proportions between independent groups (two or more), comparison of two dependent proportions, and logistic regression. All examples are also illustrated and available in videos on the Biostatistics Unit's channel.

PSS Health: como calcular tamanho de amostra para testes de comparação de médias de dois grupos / PSS Health: how to calculate sample sizes for mean comparison tests between two groups

Dando continuidade à série de artigos que pretendem orientar o usuário na utilização da ferramenta PSS Health para o planejamento de uma pesquisa, esta edição apresenta um passo a passo de como realizar o cálculo e de quais informações são necessárias para comparar médias: de dois grupos dependentes ou independentes, de dois grupos independentes com duas medidas repetidas (deltas), e com duas ou mais medidas repetidas. Todos os exemplos também são ilustrados e disponibilizados em vídeos no canal da Unidade de Bioestatística.

Following the series of articles aiming to guide users in using the PSS Health tool for research planning, this issue presents a step-by-step guide on how to calculate and what information is needed to compare means between 2 dependent or independent groups, 2 independent groups with 2 repeated measures (deltas), and 2 independent groups with 2 or more repeated measures. All examples are accompanied by figures and available in video on the Biostatistics Unit's channel.

PSS Health: como calcular tamanho de amostra para estimar média, proporção e correlação / PSS Health: how to calculate a sample size to estimate means, proportions, and correlations

A ferramenta PSS Health (Power and Sample Size for Health Researchers) foi desenvolvida com o propósito de facilitar o cálculo do tamanho amostral e do poder de testes de hipóteses para diferentes objetivos de estudo, usando interface amigável e terminologia comum à área da saúde. Este é o primeiro de uma série de artigos que pretendem orientar o usuário na utilização da ferramenta PSS Health para o planejamento de uma pesquisa. Neste artigo, se ensina como utilizar o PSS Health quando o objetivo principal do estudo é estimar uma média, estimar uma proporção (prevalência ou incidência) ou estimar uma correlação. São disponibilizados vídeos demonstrando o uso da ferramenta em cada um dos contextos citados. (AU)

The PSS Health (Power and Sample Size for Health Researchers) tool was developed with the purpose of facilitating the calculation of sample size and power of hypothesis tests for different study objectives, based on a user-friendly interface and common health care terminology. This is the first in a series of articles intending to guide the user in how to use the PSS Health tool for planning a research project. This article teaches how to use PSS Health when the main objective of the study is to estimate means, proportions (prevalence or incidence), or correlations. Videos showing how to use the tool in each of the mentioned contexts are available. (AU)

Equívocos estatísticos: perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem / Statistical misconceptions: questions you've always wanted to ask, but never dared

Este artigo visa elucidar algumas dúvidas enfrentadas ou equívocos estatísticos cometidos por pesquisadores de diversas áreas. São explanados os temas: "tradução não é validação", "análise fatorial exploratória ou confirmatória", "nem todo estudo com dois grupos tem delineamento caso-controle", "teste ou ajuste de Bonferroni", "tamanho de amostra para teste de hipóteses e/ou para intervalo de confiança", e "testes ou dados paramétricos". A abordagem é realizada em uma linguagem acessível ao público leigo, utilizando exemplos e sugerindo referências para aprofundar o conhecimento.(AU)

This article aims to answer some questions and elucidate statistical misconceptions of researchers from different fields. The following topics are addressed: "translation is not validation", "exploratory or confirmatory factor analysis", "not every study with two groups is a case-control study", "Bonferroni test or adjustment", "sample size for testing hypotheses and/or for confidence intervals", and "parametric data or tests". The topics are explained in lay terms, using examples and suggesting references to advance knowledge.(AU)

Power and sample size for health researchers: uma ferramenta para cálculo de tamanho amostral e poder do teste voltado a pesquisadores da área da saúde / Power and sample size for health researchers: a tool for calculating sample size and statistical power designed for health researchers

Nas próximas edições da seção de Bioestatística da revistaClinical & Biomedical Researchuma nova série de artigos será publicada abordando um assunto de grande importância ao planejar uma pesquisa: o tamanho de amostra mínimo necessário para atingir os objetivos do estudo. Nessa série será apresentado como calcular o tamanho de uma amostra usando a ferramenta PSSHealth(Power and Sample Size for Health Researchers), construído em linguagem R por meio do pacote Shiny, para diferentes tipos e objetivos de estudo, direcionado à pesquisadores da área da saúde, utilizando termos e conceitos comumente utilizados nesta área. Além disso, o pacote fornece uma sugestão de texto com as informações consideradas no cálculo, e como devem ser descritas, com a finalidade de minimizar problemas de interpretação por parte dos pesquisadores. Neste primeiro artigo será apresentada essa ferramenta desenvolvida pela Unidade de Bioestatística do Grupo de Pesquisa e Pós-Graduação do Hospital de Clínicas de Porto Alegre, que permite calcular não apenas o tamanho de amostra, mas também o poder de um teste de hipóteses. (AU)

In the next issues ofClinical and Biomedical Research, the Biostatistics section will introduce a new series of articles addressing a very important subject for research planning: the minimum sample size to achieve the aim of a study. This series will show how to calculate sample size using PSS Health (Power and Sample Size for Health Researchers). This tool was built using R language through the Shiny package. It can be used for different types of study and is designed for health researchers by using terms and concepts commonly used in this area. PSS Health also suggests a text with information considered in the calculation to minimize problems of interpretation by the researchers. In this first article, a general overview of PSS Health will be presented. This tool, which was developed by the Research and Graduate Group Biostatistics Unit of the Hospital de Clínicas de Porto Alegre, is useful not only to calculate sample size but also to determine power of a hypothesis test. (AU)

Bioestatística e epidemiologia: perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem / Biostatistics and epidemiology: questions you always wanted to ask but never had the courage to

Dando continuidade aos artigos da série "Perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem", que tem como objetivo responder e sugerir referências para o melhor entendimento das principais dúvidas estatísticas levantadas por pesquisadores da área da saúde, este terceiro artigo aborda o contexto epidemiológico. Neste contexto, foram diferenciadas as principais medidas como prevalência, incidência, Odds Ratio (OR), Risco Relativo (RR), Razão de Prevalência (RP) e Hazard Ratio (HR), foi esclarecido o uso de análises por intenção de tratar e análise por protocolo, e também discutidos alguns dos termos comumente utilizados e pouco compreendidos como tipo de amostra, nível de evidência, relevância clínica e estatística, entre outros. (AU)

Continuing the series of articles "Questions you always wanted to ask but never had the courage to," which aims to answer key statistical questions raised by health researchers and suggest references for a better understanding, this third article addresses the epidemiological context. In this context, important measures such as prevalence, incidence, odds ratio (OR), relative risk (RR), prevalence ratio (PR) and hazard ratio (HR) were differentiated; the use of intention-to-treat analysis and per-protocol analysis was clarified; and some terms commonly used and poorly understood were discussed, such as type of sample, level of evidence, clinical and statistical relevance, among others. (AU)

Modelagem estatística: perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem / Statistical modeling: questions you have always wanted to ask but never had the courage to

Dando continuidade aos artigos da série "Perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem", que tem como objetivo responder e sugerir referências para o melhor entendimento das principais dúvidas dos pesquisadores do Hospital de Clínicas de Porto Alegre sobre estatística, este quarto artigo se propõe a responder às principais dúvidas levantadas sobre modelagem estatística. São discutidas questões referentes à classificação de variáveis em independentes e dependentes, diferenças entre correlação, associação e regressão, os principais tipos de regressão e quais etapas são necessárias na construção de modelos. Os conceitos são abordados numa linguagem acessível ao público leigo e diversas referências são sugeridas para os curiosos em relação ao tema. (AU)

Continuing the series of articles "Questions you have always wanted to ask but never had the courage to," which aims to answer the most common questions of researchers at Hospital de Clínicas de Porto Alegre regarding statistics and to suggest references for a better understanding, this forth article addresses the topic of statistical modeling. Questions about classification of variables as dependent or independent, differences between correlation, association and regression, types of regression and steps for statistical modeling are discussed. The concepts are explained in plain language for lay readers and several references are suggested for those curious about the topic. (AU)

Estatística descritiva: perguntas que você sempre quis fazer, mas nunca teve coragem / Descriptive statistics: questions you have always wanted to ask, but never had the courage to

A revista do HCPA (Clinical & Biomedical Research) está reabrindo a seção de Bioestatística com o intuito de apresentar artigos explicativos, conceituais ou tutoriais, de modo a elucidar os leitores sobre os mais diversos temas estatísticos. Neste contexto, este artigo será o primeiro de uma série que tem como objetivo responder algumas das questões mais levantadas por pesquisadores da área da saúde. Começando pela Estatística Descritiva, alguns conceitos são esclarecidos e diversas referências são indicadas para o estudo do tema e para análises em SPSS ou R-project. (AU)

The HCPA journal (Clinical & Biomedical Research) is reopening its Biostatistics section with the aim of presenting readers with explanatory, conceptual or tutorial articles on a wide range of statistical topics. In this context, this is the first in a series of articles seeking to answer some of the questions raised by health researchers. Starting with descriptive statistics, some concepts are introduced and several references are indicated for those interested in studying the topic and performing analyses in SPSS or R-project. (AU)

Análise da prevalência de perda auditiva autodeclarada e fatores associados: informante primário versus proxy / Analysis of prevalence of self-reported hearing loss and associated factors: primary versus proxy informant / Análisis de la prevalencia de pérdida auditiva auto-declarada y factores asociados: informante primario versus proxy

O objetivo foi avaliar diferenças entre as prevalências de perda auditiva autodeclarada e fatores associados, obtidas nas respostas de informantes primário e proxy no Estudo de Distúrbios da Comunicação Humana de Base Populacional (DCH-POP). Trata-se de um estudo de métodos em epidemiologia, utilizando dados de um inquérito domiciliar do tipo transversal, com uma amostra de 1.253 indivíduos do Sul do Brasil. Para verificar diferenças de prevalências entre informantes primários e informante proxy foram utilizados os testes qui-quadrado ou exato de Fisher para variáveis categóricas, e Mann-Whitney para as contínuas. Ainda, o modelo log-binomial foi ajustado para a variável dependente perda auditiva considerando-se três conjuntos de dados: toda a amostra, apenas informantes primários e apenas informantes proxy, estimando-se as associações por meio da razão de prevalências. Nos modelos finais, apenas as variáveis independentes idade e tontura estiveram associadas com o desfecho de perda auditiva independentemente do conjunto de dados utilizado. Em geral, informantes proxy subestimaram as prevalências dos desfechos estudados em relação aos informantes primários.

The objective was to evaluate differences between prevalence rates for self-reported hearing loss and associated factors, obtained from responses by primary and proxy informants in a Population-Based Study on Human Communication Disorders (DCH-POP in Portuguese). This was a study on epidemiological methods using data from a cross-sectional household survey with a sample of 1,253 individuals from Southern Brazil. To verify differences between prevalence rates comparing primary informants and proxy informants, we used the chi-square or Fisher's exact test for categorical variables and Mann-Whitney for continuous variables. The log-binomial model was adjusted for hearing loss as the dependent variable, considering three datasets: the entire sample, only primary informants, and only proxy informants, estimating association by prevalence ratios. In the final models, only the independent variables age and dizziness were associated with hearing loss, independently of the dataset that was used. Proxy informants generally underestimated the prevalence rates for the target outcomes, when compared to primary informants.

El objetivo fue evaluar las diferencias entre las prevalencias de pérdida auditiva autodeclarada y factores asociados, obtenidas en las respuestas de informantes primarios y proxy en el Estudio de Disturbios de la Comunicación Humana de Base Populacional (DCH-POP). Se trata de un estudio de método en epidemiología, utilizando datos de una encuesta domiciliaria de tipo transversal, con una muestra de 1.253 individuos del sur de Brasil. Para verificar diferencias de prevalencias entre informantes primarios e informantes proxy fueron utilizados los test chi-cuadrado o Exacto de Fisher para variables categóricas, y Mann-Whitney para las continuas. Incluso, el modelo log-binomial se ajustó a la variable dependiente pérdida auditiva, considerándose tres conjuntos de datos: toda la muestra, sólo informantes primarios, y sólo informantes proxy, estimándose las asociaciones mediante la razón de prevalencias. En los modelos finales, sólo las variables independientes edad y mareo estuvieron asociadas con el resultado de pérdida auditiva independientemente del conjunto de datos utilizado. En general, los informantes proxy subestimaron las prevalencias de los resultados estudiados, en relación con los informantes primarios.

Curva de crescimento usando modelo misto: uma aplicação na progressão da Doença de Machado-Joseph / Growth curve using mixed model: an application on Machado-Joseph Disease progression

Introdução: A obtenção dos dados por meio de medidas repetidas em diversas ocasiões no tempo em um mesmo sujeito torna possível o ajuste de curvas que descrevam padrões de evolução e identificam preditores de evolução. O objetivo deste trabalho foi ajustar curvas para descrever a progressão da doença de Machado-Joseph (DMJ), quantificada pelo escore NESSCA (Neurological Examination Score for Spinocerebellar Ataxia), utilizando modelos mistos. Métodos: Os dados foram obtidos de uma coorte de pacientes da DMJ acompanhada no Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) durante um período de 10 anos. Nas avaliações clínicas realizadas, o comprometimento clínico do paciente foi mensurado várias vezes através do escore NESSCA. Esse escore foi considerado como desfecho, e a progressão da doença poderia ser influenciada pelas variáveis explicativas: idade no início da doença e comprimento da mutação. O procedimento Proc MIXED do software SAS foi utilizado para realizar o ajuste dos modelos. Resultados: Progressão da doença ocorre mais lentamente com o aumento na idade de início da doença, por outro lado, com o aumento do comprimento da mutação, mais rápida é a progressão da doença. Conclusão: Uma maior idade no início da doença é fator de proteção para a progressão da DMJ e um maior comprimento da mutação é fator de risco. Ressalta-se que as atribuições de proteção e risco estão relacionadas exclusivamente com a velocidade de progressão da doença, não sendo observados efeitos significativos dessas variáveis para o escore no início da doença.

Background: Obtaining data with repeated measures in different occasions, from the same patient, makes the growth curve adjustment possible. These curves describe evolution patterns and identify evolution predictors. The main purpose of this study was to adjust growth curve to describe Machado-Joseph disease progression (MJD), quantified by the NESSCA score (Neurological Examination Score for Spinocerebellar Ataxia) using linear mixed model. Methods: the data were obtained from a cohort of MJD patients observed at Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) during 10 years. In the clinical evaluation performed, the clinical implications of these patients were measured by the NESSCA score. In order to accomplish the data analysis, the NESSCA score was used as an outcome and it was considered that the disease progression could be influenced by explaining variables such as age at onset and CAG length. The procedure Proc MIXED of the software SAS was used to perform the models adjustment. Results: the disease progression is slower with the increase of age at onset, on the other hand, the progression of the disease is faster with CAG length increase. Conclusion: a higher age at onset is a protection factor to the MJD progression and a higher CAG length is a risk factor. It is highlighted that the attributions of protection and risk are exclusively related with the progression speed of the disease, since there were no significant effects of these variables to the score at the beginning of the disease.