Isotemporal substitution analysis of time between sleep, sedentary behavior, and physical activity on depressive symptoms in older adults: a cross-sectional study

ABSTRACT BACKGROUND: Compared to young individuals, older adults participate more in sedentary behavior (SB) and less in physical activity (PA). These behaviors are associated with numerous adverse health factors. OBJECTIVE: The purpose of the study was to examine the hypothetical effects of substituting time spent sleeping, performing SB, and performing moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) on depressive symptomatology in older adults. DESIGN AND SETTING: An analytical cross-sectional study employing exploratory survey methods was conducted in the city of Alcobaça in the state of Bahia, Brazil METHODS: The study included 473 older adults who answered a structured questionnaire during an interview. Exposure time to SB and PA level were assessed using the International Physical Activity Questionnaire, and depressive symptoms were analyzed using the short version of the Geriatric Depression Scale. An isotemporal replacement model was used to evaluate the effects of different SB sessions on depressive symptomatology. RESULTS: An increase in the risk of depressive symptoms was observed when MVPA and sleep time were substituted for the same SB time at all times tested, with maximum values of 40% and 20%, respectively. Opposite substitution of MVPA and sleep time increments reduced the risk of depressive symptomatology by 28% and 17%, respectively. CONCLUSIONS: The results of the present study indicate that replacing SB with the same amount of sleep or MVPA may reduce depressive symptoms. The longer the reallocation time, the greater are the benefits.

Los determinantes de la estancia hospitalaria en un hospital universitario de alta complejidad

Objetivo: Establecer y cuantificar los determinantes de la estancia hospitalaria en un hospital universitario de Medellín de alta complejidad de Medellín, entre 2013 y 2018, valorar su importancia y modelar la estancia esperada. Metodología: Estudio observacional analítico retrospectivo de datos agregados. Siguiendo el método paso a paso, se corrieron siete modelos con estancia hospitalaria media como variable dependiente y las respectivas variables independientes: complejidad, oportunidad de apoyos diagnósticos, disponibilidad de insumos, casos de estancia prolongada y capacidad financiera. Se seleccionó el mejor modelo usando los criterios de ajuste Akaike e información Bayesiana, junto con las medidas de significancia global y significancia individual de los coeficientes. Se realizaron pruebas estadísticas de validez del modelo y se calcularon los coeficientes estandarizados. Resultados: Los valores medios de las variables más relevantes y su desviación estándar (de) fueron: estancia hospitalaria media, 8,09 días (de = 0,40); complejidad por consumo de recursos, 1,28 unidades (de = 0,07); apoyos diagnósticos, 90,74 mil estudios (de = 10,05); casos de estancia extrema, 4,36 % (de = 0,70), y complejidad por casuística, 1 (de = 0,03). Significancia global F = 55,2, p< 0,001. Significancia de los coeficientes: complejidad por consumo de recursos, p< 0,01; apoyos diagnósticos y casos de estancia extrema, p< 0,001; complejidad por casuística, p< 0,05. Coeficientes estandarizados: complejidad por consumo de recursos, 0,35; apoyos diagnósticos, 0,35; casos de estancia extrema, 0,26, y complejidad por casuística, 0,24. R2 ajustado 0,82. Conclusión: Los determinantes de la estancia hospitalaria en orden de importancia son: complejidad por consumo de recursos, apoyos diagnósticos, casos de estancia extrema, complejidad por casuística, inventario disponible y ganancias brutas.

Objective: To establish and quantify the determinants of hospital stay in a high complexity university hospital in Medellin between 2013 and 2018, assess their importance, and model the expected length of stay. Methodology: Retrospective analytical observational study of aggregate data. While following the method step by step, seven models were used, where mean hospital stay was the dependent variable and the respective independent variables were complexity, timeliness of diagnostic procedures, availability of supplies, cases of prolonged stay and financial capacity. The best model was selected using the Akaike and Bayesian information criterion, along with measures of both overall significance and individual significance of the coefficients. Statistical tests of model validity were performed and standardized coefficients were calculated. Results: The mean values of the most relevant variables and their standard deviation (SD) were: mean hospital stay, 8.09 days (SD = 0.40); complexity by resource consumption, 1.28 units (SD = 0.07); diagnostic procedures, 90.74 thousand studies (SD = 10.05); cases of extremely prolonged stay, 4.36% (SD = 0.70), and complexity by casuistry, 1 (SD = 0.03). Overall significance: F = 55.2, p < 0.001. Significance of coefficients: complexity by resource consumption, p < 0.01; diagnostic procedures and cases of extremely prolonged stay, p < 0.001; complexity by casuistry, p < 0.05. Standardized coefficients: complexity by resource consumption, 0.35; diagnostic procedures, 0.35; cases of extremely prolonged stay, 0.26; and complexity by casuistry, 0.24. Adjusted R2 0.82. Conclusion: In order of importance, the determinants of hospital stay are complexity by resource consumption, diagnostic procedures, extremely prolonged stay, complexity by casuistry, available inventory and gross profit.

Objetivo: Estabelecer e quantificar os determinantes da permanência hospitalar em um hospital universitário de alta complexidade de Medellín, entre 2013 e 2018, valorar sua importância e fazer a modelação da permanência esperada. Metodologia: Estudo observacional analítico retrospectivo de dados agregados. Seguindo o método passo a passo, foram aplicados sete modelos com permanência hospitalar média como variável dependente e as respectivas variáveis independentes: complexidade, oportunidade de apoios diagnósticos, disponibilidade de insumos, casos de permanência prolongada e capacidade financeira. Selecionou-se o melhor modelo usando os critérios de ajuste Akaike e informação Bayesiana, junto com as medidas de significância individual dos coeficientes. Realizaram-se provas estatísticas de validade do modelo e calcularam-se os coeficientes padronizados. Resultados: Os valores médios das variáveis mais relevantes e seu desvio-padrão (DP) foram: permanência hospitalar média, 8.09 dias (DP = 0,40); complexidade por consumo de recursos, 1,28 unidades (DP = 0,07); apoios diagnósticos, 90,74 mil estudos (DP = 10,05); casos de permanência extrema, 4,36 % (DP = 0,70), e complexidade por casuística, 1 (DP = 0,03). Significância global F = 55,2, p < 0,001. Significância dos coeficientes: complexidade por consumo de recursos, p < 0,01; apoios diagnósticos e casos de permanência extrema p < 0,001; complexidade por casuística, p < 0,05. Coeficientes padronizados: complexidade por consumo de recursos, 0,35; apoios diagnósticos, 0,35; casos de permanência extrema, 0,26 e complexidade por casuística, 0,24. R2 ajustado 0,82. Conclusão: Os determinantes da permanência hospitalar em ordem de importância são: complexidade por consumo de recursos, apoios diagnósticos, casos de permanência extrema, complexidade por casuística, inventário disponível e lucros brutos.

Age, period and cohort effects on mortality from cervical cancer in Colombia between 1985 and 2014 / Efectos de edad, periodo y cohorte en la mortalidad por cáncer de cuello uterino en Colombia entre 1985 y 2014

Abstract Objective: To analyze the cervix cancer mortality in Colombia, based on age, period and cohort effects. Methods: The mortality and population data were taken from the official databases of the National Administrative Department of Statistics, DANE. Five models were adjusted, the significance of the effects was obtained by comparing them through the likelihood ratio test. Results: The age-adjusted mortality rate, in deaths was 15.09/100,000 woman, at 1985-1989 period, and 10.21 at 2010-2014 period. The annual percentage average change was -1.45% (95% CI: -1.57% to -1.34%). Age, period and cohort effects were found. Conclusions: Demographic factors could explain the behavior of cervical cancer mortality in Colombia, as well as the establishment of public health measures in the last two decades.

Resumen Objetivo: Analizar las tendencias de la mortalidad por cáncer de cuello uterino en Colombia, teniendo en cuenta los efectos de edad, periodo y cohorte. Métodos: Los datos de mortalidad y de población se tomaron de las bases oficiales del Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas, DANE. Se ajustaron cinco modelos, la significancia de los efectos se obtuvo comparándolos a través de la prueba de razón de verosimilitud. Resultados: La tasa de mortalidad ajustada por edad, en muertes fue de 15.09/100,000 mujeres, para el periodo 1985-1989 y 10.21 para el periodo 2010-2014. El cambio promedio porcentual anual fue de -1.45% (IC 95%: -1.57% a -1.34%). Se encontraron efectos de edad, periodo y cohorte. Conclusiones: Los factores demográficos podrían explicar el comportamiento de la mortalidad por cáncer de cuello uterino en Colombia, al igual que la instauración de medidas de salud pública en las dos últimas décadas.

Association of active behavior, body mass index, blood pressure and inflammatory cytokine in adolescents / Associação do comportamento ativo, índice de massa corporal, pressão arterial e citocinas inflamatórias em adolescentes

Abstract Introduction Physical inactivity is associated with obesity, chronic inflammation and the occurrence of chronic non-communicable diseases. Objective: To investigate the association of active behavior, body mass index (BMI), diastolic blood pressure (DBP) with serum levels of inflammatory interleukins in adolescents. Methods Cross-sectional population-based study of adolescents from public schools in São Luís, Maranhão. A theoretical model was built, based on Structural Equation Modeling, to explore the effects of the latent variable "active behavior" adjusted for socioeconomic status and gender, with effects on BMI, DBP and inflammatory load. Results Active behavior was associated with lower DBP values (standardized coefficient (SC) = -0.146; p = 0.029), while higher BMI was associated with higher DBP values (SC = 0.177; p < 0.001). For the highest values of active behavior there was a higher inflammatory load (SC = 0.442; p < 0.001); and a higher BMI was associated with a higher inflammatory burden (SC = 0.145; p = 0.025). Female gender had a higher inflammatory burden (SC = 0.282; p < 0.001). There was an indirect effect for females on lower inflammatory load values via reduction in active behavior (SC = -0.155; p < 0.001). Conclusion Active behavior reduces blood pressure levels in adolescents; while the increase in inflammatory cytokines induced by active behavior may be involved in their anti-inflammatory response for disease prevention.

Resumo Introdução A inatividade física está associada à obesidade, inflamação crônica e ocorrência de doenças crônicas não transmissíveis. Objetivo Investigar a associação do comportamento ativo, índice de massa corporal (IMC) e pressão arterial diastólica (PAD) com os níveis séricos de interleucinas inflamatórias em adolescentes. Métodos Estudo transversal de base populacional de adolescentes da rede pública de São Luís, Maranhão. Construiu-se um modelo teórico, baseado na Modelagem com Equações Estruturais, para explorar os efeitos da variável latente "comportamento ativo" ajustada para a situação socioeconômica e sexo com efeitos no IMC, PAD e carga inflamatória. Resultados O comportamento ativo foi associado aos menores valores de PAD (coeficiente padronizado (CP) = -0,146; p = 0,029), enquanto o maior IMC foi associado a maiores valores de PAD (CP = 0,177; p < 0,001). Para os maiores valores do comportamento ativo houve maior carga inflamatória (CP = 0,442; p < 0,001) e o maior IMC foi associado à maior carga inflamatória (CP = 0,145;p = 0,025). Sexo feminino teve maior carga inflamatória (CP = 0,282; p < 0,001). Houve um efeito indireto para o sexo feminino nos menores valores de carga inflamatória via redução do comportamento ativo (CP = -0,155; p < 0,001). Conclusão O comportamento ativo reduz os níveis pressóricos em adolescentes, enquanto o aumento das citocinas inflamatórias induzidas pelo comportamento ativo pode estar envolvido na sua resposta anti-inflamatória para a prevenção de doenças.

Decline in head circumference growth and associated factors in congenital Zika syndrome / Declínio no crescimento do perímetro cefálico e fatores associados à síndrome congênita associada à infecção pelo vírus Zika / Disminución del crecimiento del perímetro cefálico y factores asociados en el síndrome congénito del Zika

Little is known about the evolution of head circumference (HC) in children with congenital Zika syndrome (CZS). This study aims to evaluate HC growth in children with CZS in the first three years of life and identify associated factors. HC data obtained at birth and in neuropediatric consultations from 74 children with CZS were collected from the Child's Health Handbook, parents' reports, and medical records. Predictors of HC z-score were investigated using different mixed-effects models; Akaike's information criterion was used for model selection. The HC z-score decreased from -2.7 ± 1.6 at birth to -5.5 ± 2.2 at 3 months of age, remaining relatively stable thereafter. In the selected adjusted model, the presence of severe brain parenchymal atrophy and maternal symptoms of infection in the first trimester of pregnancy were associated with a more pronounced reduction in the HC z-score in the first three years of life. The decrease of HC z-score in CZS children over the first three months demonstrated a reduced potential for growth and development of the central nervous system of these children. The prognosis of head growth in the first 3 years of life is worse when maternal infection occurs in the first gestational trimester and in children who have severe brain parenchymal atrophy.

Pouco se sabe sobre a evolução do perímetro cefálico (PC) em crianças com síndrome congênita associada à infecção pelo vírus Zika (SCZ) em acompanhamentos contínuos. Este estudo buscou avaliar o crescimento do PC em crianças com SCZ nos primeiros três anos de suas vidas e identificar os fatores associados a ele. Os dados do PC ao nascimento e obtidos em consultas neuropediátricas de 74 crianças com SCZ foram coletados no Cartão da Criança, nos laudos paternos e em seus prontuários. Os preditores de escore-z para PC foram investigados utilizando-se diferentes modelos de efeitos mistos. O critério de informação de Akaike foi utilizado para selecionar os modelos usados. O escore-z de PC diminuiu de -2,7 ± 1,6 ao nascimento para -5,5 ± 2,2 aos 3 meses de idade, mas permaneceu relativamente estável desde então. No modelo ajustado selecionado, a presença de atrofia parênquimal cerebral grave e sintomas maternos de infecção no primeiro trimestre de sua gravidez estiveram associados a uma redução mais acentuada no escore-z de PC nos primeiros três anos de vida dos participantes. A diminuição do escore-z de PC em crianças com SCZ nos primeiros 3 meses de sua vida monstra o potencial reduzido de crescimento e desenvolvimento do sistema nervoso central dessas crianças. O prognóstico de crescimento do perímetro cefálico nos primeiros 3 anos de vida é pior quando a infecção materna ocorreu no primeiro trimestre gestacional e em crianças que tiveram atrofia parênquimal grave.

Se conoce poco sobre la evolución del perímetro cefálico (PC) en niños con síndrome de Zika congénito (SZC) en los seguimientos continuos. El objetivo del estudio fue evaluar el crecimiento del PC en niños con SZC en los primeros 3 años de vida e identificar los factores asociados. Se recogieron datos del PC al nacimiento y obtenidos en las consultas de neuropediatría de 74 niños con SZC a partir de la Tarjeta del Niño, los informes de los padres y los registros médicos. Se investigaron los predictores de la puntuación Z del PC mediante diferentes modelos de efectos mixtos; se utilizó el criterio de información de Akaike para la selección del modelo. La puntuación Z del PC disminuyó de -2,7 ± 1,6 al nacer a -5,5 ± 2,2 a los 3 meses de edad, pero a partir de entonces se mantuvo relativamente estable. En el modelo ajustado seleccionado, la presencia de atrofia grave del parénquima cerebral y los síntomas maternos de infección en el primer trimestre del embarazo se asociaron con una reducción más pronunciada de la puntuación Z del PC en los primeros 3 años de vida. La disminución de la puntuación Z del PC en los niños con SZC durante los primeros 3 meses demuestra el menor potencial de crecimiento y desarrollo del sistema nervioso central de estos niños. El pronóstico del crecimiento de la cabeza en los primeros 3 años de vida es peor cuando la infección materna se produjo en el primer trimestre gestacional y en los niños que tenían una atrofia grave del parénquima cerebral.

Demostración de la aplicación del Modelo global de referencia para las tasas de cesárea (C-Model) y la Clasificación de Robson en la estimación y la caracterización del exceso de cesáreas institucionales / Demonstration of the application of the global cesarean section rate model (C-Model) and the Robson Classification to estimate and characterize excess numbers of institutional c-sections

RESUMEN Objetivo: Hacer un ejercicio académico, con datos locales reales, sobre la aplicación del C-Model v1.0 en cuanto a la manera como se obtiene y utiliza la información para generar el modelo, su aplicación a fin de identificar el posible exceso de cesáreas en una institución y, si se identifica, cómo se aplica la distribución de los partos según los grupos de la Clasificación de Robson para explicar ese exceso. Metodología: A partir de las bases de datos reales de cinco instituciones hospitalarias de Colombia, seleccionadas a conveniencia para lograr el cumplimiento de los objetivos, se estimó la razón estandarizada y la diferencia absoluta entre la proporción observada y la probabilidad esperada de cesárea según el C-Model v1.0 en cada institución. Con base en los supuestos que subyacen a la distribución de los grupos según la Clasificación de Robson, se proponen explicaciones a los excesos y a las diferencias entre las instituciones. Resultados: La razón estandarizada de cesárea aplicando el C-Model identificó excesos del procedimiento diferentes en presencia de proporciones institucionales similares de cesárea. Se encontró variabilidad importante en la proporción de cesárea dentro de grupos de mujeres con características clínicas y obstétricas similares que podría ser la explicación para los excesos detectados. Conclusión: El C-Model permite estimar proporciones de cesárea esperadas según las condiciones específicas de las mujeres atendidas en cada institución; su distribución de acuerdo con la Clasificación de Robson permite explorar el origen y las particularidades de dichas diferencias.

ABSTRACT Objective: To carry out an academic exercise based on real local data regarding the application of the C-Model v1.0 to determine how data are gathered and used to generate the model, how the model is applied in order to identify potential excess numbers of cesarean sections in an institution, and when identified, how the model is applied to distribute deliveries according to the Robson Classification system and explain excess numbers. Methodology: The standardized ratio and absolute difference between the observed proportion and the expected probability of c-sections according to the C-Model v1.0 were estimated for each institution using real databases of five hospitals in Colombia. Convenience selection was used to meet the objectives. Based on the assumptions underpinning group distributions according to the Robson classification, proposed explanations for excess numbers and differences among institutions are presented. Results: Applying the C-Model, the c-section standardized ratio identified different excess numbers of the procedure in the presence of similar institutional c-section proportions. Important variability was found in the proportion of c-sections among women with similar clinical and obstetric characteristics, which might explain the excess numbers identified. Conclusion: The C-Model allows to estimate expected c-section proportions according to the specific characteristics of the women seen at each institution; their distribution according to the Robson Classification is a way to explore the origin and particulars of those differences.

Sampling plan of the Brazilian National Survey on Child Nutrition (ENANI-2019): a population-based household survey / Plano amostral do Estudo Nacional de Alimentação e Nutrição Infantil (ENANI-2019): inquérito domiciliar de base populacional / Plan de muestreo del Estudio Nacional de Alimentación y Nutrición Infantil (ENANI-2019): encuesta domiciliaria de base poblacional

The article describes methodological aspects in defining the study population, sampling plan, and sample weigthing and calibration of effective sample of the Brazilian National Survey on Child Nutrition (ENANI-2019). This population-based household survey assessed breastfeeding and dietary intake, anthropometric assessment of nutritional status, and micronutrient deficiencies by blood biomarkers in children under five years of age. The data were obtained with a probability sample, with stratification by the five geographic regions in the country and clustering by census enumeration areas (CEAs). The sample was calculated at 15,000 households distributed in 1,500 CEAs, with 300 allocated in each of Brazil's five major geographic regions and 10 eligible households per CEA, sampled using inverse sampling. The required population parameters were thus estimated to reach the study's objectives. The basic sampling design weights were calculated as the inverse probabilities of the households' inclusion in the study. Imputation was used to compensate for non-response to items in the target variables, except for data on the blood biomarkers. Finally, calibration used population totals of children in 60 post-strata, defined by cross-classification of the following variables: major geographic region, sex, and age. The final sample included 14,558 children residing in 12,524 households, distributed in 1,382 CEAs in the 26 states of Brazil and the Federal District. The data from the ENANI-2019 survey will support strategies for the promotion and implementation of public policies for children under five years of age.

O objetivo deste artigo é descrever aspectos metodológicos referentes à definição da população da pesquisa, plano amostral, ponderação e calibração da amostra efetiva do Estudo Nacional de Alimentação e Nutrição Infantil (ENANI-2019). Trata-se de um inquérito populacional de base domiciliar que realizou avaliação do aleitamento materno e de consumo alimentar, avaliação antropométrica do estado nutricional, e avaliação das deficiências de micronutrientes mediante análise de biomarcadores sanguíneos em crianças menores de 5 anos de idade. Seus dados foram obtidos por meio de uma amostra probabilística domiciliar, com estratificação geográfica por macrorregião e conglomeração por setores censitários. A amostra foi dimensionada em 15.000 domicílios, distribuídos em 1.500 setores censitários, sendo 300 em cada macrorregião e 10 domicílios elegíveis por setor, através de amostragem inversa. Assim, estimaram-se os parâmetros populacionais requeridos para atingir os objetivos do estudo. Os pesos amostrais básicos do desenho foram calculados como inversos das probabilidades de inclusão dos domicílios na pesquisa. Para compensar a não resposta de itens das variáveis pesquisadas foi usada imputação, com exceção para os dados de biomarcadores sanguíneos. A calibração empregou totais populacionais de crianças para 60 pós-estratos definidos por cruzamento das variáveis macrorregião, sexo e idade. A amostra final compreendeu 14.558 crianças, residentes em 12.524 domicílios, distribuídos em 1.382 setores censitários nas 27 Unidades da Federação. Os dados do ENANI-2019 poderão subsidiar estratégias de promoção e implementação de políticas públicas para crianças menores de 5 anos.

El objetivo de este artículo es describir aspectos metodológicos referentes a definición de la población de la investigación, plan de muestreo, ponderación de la muestra y muestra efectiva del Estudio Nacional de Alimentación y Nutrición Infantil (ENANI-2019). Se trata de una encuesta poblacional de base domiciliaria, que realizó una evaluación de la lactancia materna y de consumo alimentario, así como una evaluación antropométrica del estado nutricional y de las deficiencias de micronutrientes, mediante análisis de biomarcadores sanguíneos en niños menores de cinco años de edad. Sus datos se obtuvieron mediante una muestra probabilística domiciliaria, con estratificación geográfica por macrorregión y conglomerados por sectores censitarios. La muestra se circunscribió a 15.000 domicilios, distribuidos en 1.500 sectores censitarios, encontrándose 300 en cada macrorregión, junto 10 domicilios elegibles por sector, a través de un muestreo inverso. De esta forma, se estimaron los parámetros poblacionales requeridos para alcanzar los objetivos del estudio. Los pesos básicos de las muestras del diseño se calcularon como inversos a las probabilidades de inclusión de los domicilios en la investigación. Para compensar la no respuesta de ítems de las variables investigadas se usó la imputación, con excepción de los datos con biomarcadores sanguíneos. La calibración empleó totales poblacionales de niños para los 60 post estratos, definidos mediante el cruce de las variables macrorregión, sexo y edad. La muestra final comprendió 14.558 niños, residentes en 12.524 domicilios, distribuidos en 1.382 sectores censitarios dentro de las 27 Unidades de la Federación. Los datos del ENANI-2019 podrán apoyar estrategias de promoción e implementación de políticas públicas para niños menores de cinco años.

Using structural equation modeling in the understanding of functional disability in older adults / Uso da modelagem de equações estruturais na compreensão da incapacidade funcional em idosos / Uso de modelos de ecuaciones estructurales para comprender la incapacidad funcional en los adultos mayores

Objective: to analyze functional disability and its associated factors among community-dwelling older adults. Method: a cross-sectional study, conducted with 1,635 older adults distributed in the following age groups: 60 to 69, 70 to 79, and 80 years old or more, living in a health macro-region of the state of Minas Gerais. Descriptive and trajectory analysis was carried out (p<0.05). The parameters were estimated by the Maximum Likelihood method. Results: the highest percentage was female, with a monthly income of 1 minimum wage and living with a companion. In the age groups from 60 to 69 and from 70 to 79 years old, older adults with a partner predominated; and, among those aged 80 years old or more, widowed individuals prevailed. In the three groups, functional disability occurred hierarchically. Lower schooling, frailty and depressive symptomatology were factors directly associated with functional disability in the advanced activities; frailty and sedentary behavior were directly associated with functional disability in the instrumental activities. In the older adults aged between 60 and 69 years old and from 70 to 79 years old, sedentary behavior was associated with greater dependence on the basic activities. Conclusion: the expanded understanding of the factors in the functional disability of the older adults, according to age group, helps the health professional in the development of preventive measures for this disease.

Objetivo: analisar a incapacidade funcional e seus fatores associados entre idosos na comunidade. Método: estudo transversal, com 1.635 idosos distribuídos nas faixas etárias: 60 a 69, 70 a 79 e 80 ou mais, residentes em uma macrorregião de saúde do Estado de Minas Gerais. Procedeu-se à análise descritiva e de trajetórias (p<0,05). Os parâmetros foram estimados pelo método da Máxima Verossimilhança. Resultados: o maior percentual era do sexo feminino, com renda mensal de 1 salário mínimo e morava acompanhado. Nas faixas etárias de 60 a 69 e 70 a 79 anos predominaram os idosos com companheiro, e entre aqueles com 80 anos ou mais os viúvos. Nos três grupos, a incapacidade funcional se deu de forma hierárquica. A menor escolaridade, a fragilidade e a sintomatologia depressiva foram fatores associados diretamente à incapacidade funcional nas atividades avançadas; a fragilidade e o comportamento sedentário associaram-se diretamente à incapacidade funcional nas atividades instrumentais. Nos idosos com idade entre 60 e 69 anos e 70 a 79 anos, o comportamento sedentário associou-se à maior dependência nas atividades básicas. Conclusão: a compreensão ampliada dos fatores atuantes na incapacidade funcional dos idosos, segundo faixa etária, auxilia o profissional de saúde no desenvolvimento de medidas preventivas desse agravo.

Objetivo: analizar la incapacidad funcional y sus factores asociados entre adultos mayores de la comunidad. Método: estudio transversal, con 1.635 adultos mayores distribuidos en rangos etarios: 60 a 69, 70 a 79 y 80 o más, residentes en una macrorregión de salud del Estado de Minas Gerais. Se realizó análisis descriptivo y de trayectoria (p<0,05). Los parámetros se estimaron mediante el método de máxima verosimilitud. Resultados: el mayor porcentaje fue de sexo femenino, con un ingreso mensual de 1 salario mínimo y vivía acompañado. En los rangos etarios de 60 a 69 y de 70 a 79 años predominaron los adultos mayores con pareja, y entre los de 80 años o más, los viudos. En los tres grupos, la incapacidad funcional se presentó de forma jerárquica. Menor educación, fragilidad y síntomas de depresión fueron factores directamente asociados con la incapacidad funcional en actividades avanzadas; la fragilidad y el sedentarismo se asociaron directamente con la incapacidad funcional en las actividades instrumentales. En los adultos mayores de 60 y 69 años y de 70 a 79 años, el sedentarismo se asoció con una mayor dependencia de las actividades básicas. Conclusión: una mayor comprensión de los factores que influyen en la incapacidad funcional del adulto mayor, según el rango etario, ayuda a los profesionales de la salud en el desarrollo de medidas preventivas de esta enfermedad.

Feasibility of very short-term forecast models for COVID-19 hospital-based surveillance

Abstract INTRODUCTION: We evaluated the performance of Bayesian vector autoregressive (BVAR) and Holt's models to forecast the weekly COVID-19 reported cases in six units of a large hospital. METHODS: Cases reported from epidemiologic weeks (EW) 12-37 were selected as the training period, and from EW 38-41 as the test period. RESULTS: The models performed well in forecasting cases within one or two weeks following the end of the time-series, but forecasts for a more distant period were inaccurate. CONCLUSIONS: Both models offered reasonable performance in very short-term forecasts for confirmed cases of COVID-19.

Revisión narrativa Modelos predictivos sobre la evolución de la pandemia por COVID-19 / Narrative review: predictive models on the evolution of COVID-19 pandemic

La modelización matemática se utiliza desde hace más de 100 años para evaluar el impacto de las estrategias de intervención de salud pública y sugerir el curso de acción óptimo en la lucha contra las enfermedades infecciosas emergentes. La aparición del nuevo virus SARS-CoV-2 plantea un gran desafío para los planificadores y decisores en salud, que deben movilizar recursos finitos, reorganizar los sistemas de atención y tomar decisiones en un contexto de gran incertidumbre. Para afrontar la pandemia por COVID-19, muchos sistemas de salud incorporan información provista por modelos predictivos. Esto insta a revisar la evolución de los distintos tipos de modelos existentes, sus características, limitaciones y vinculación con la toma de decisiones en Argentina y otros países. Con ese objetivo, se realizó una búsqueda bibliográfica sobre los modelos publicados acerca de la evolución de la pandemia. Se analizó el número de proyectos conexos presentados a becas del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. Se identificaron, clasificaron y describieron distintos tipos de modelos, como determinísticos y estocásticos, distintos modelos compartimentados, y se describió la teoría del umbral y características principales de los modelos, como el número reproductivo básico (R0). Se analizó la importancia de los supuestos de cada modelo y el abordaje de la incertidumbre. Se discutieron sus principales limitaciones y su vinculación con la toma de decisiones en provincias y regiones.

Mathematical modeling has been used for over a hundred years to assess the impact of public health intervention strategies and suggest the optimal course of action in the fight against emerging infectious diseases. The appearance of the new SARS-CoV-2 virus poses a great challenge for health planners and decision-makers, who must allocate finite resources, reorganize care systems, and make decisions in a context of great uncertainty. Many health systems incorporate information provided by predictive models in their decision-making process to face the COVID-19 pandemic. This makes it necessary to review the evolution of the different types of existing models, their characteristics, limitations and link with decision-making in Argentina and other countries. In order to fulfill this objective, a bibliographic search was carried out on the published models about the evolution of the pandemic. The number of related projects submitted for scholarships from the Ministry of Science, Technology and Innovation was analyzed. Different types of published models were identified, classified and described, such as deterministic and stochastic, different compartmentalized models, threshold theory and main characteristics of the models were described as the basic reproductive number (R0). The importance of the assumptions of each model and the approach to uncertainty were analyzed. Its main limitations and its link with decision-making in provinces and regions were discussed.

Long-term forecasts of the COVID-19 epidemic: a dangerous idea

Abstract INTRODUCTION: Mathematical models have been used to obtain long-term forecasts of the COVID-19 epidemic. METHODS: The daily COVID-19 case count in two Brazilian states was used to show the potential limitations of long-term forecasting through the application of a mathematical model to the data. RESULTS: The predicted number of cases at the end of the epidemic and at the moment that the peak occurs, is highly dependent on the length of the time series used in the predictive model. CONCLUSIONS: Predictions obtained during the course of the COVID-19 pandemic need to be viewed with caution.

Short-term forecasting of daily COVID-19 cases in Brazil by using the Holts model

Abstract: INTRODUCTION: We evaluated the performance of the Holt's model to forecast the daily COVID-19 reported cases in Brazil and three Brazilian states. METHODS: We chose the date of the first COVID-19 case to April 25, 2020, as the training period, and April 26 to May 3, 2020, as the test period. RESULTS: The Holt's model performed well in forecasting the cases in Brazil and in São Paulo and Minas Gerais states, but the forecasts were underestimated in Rio de Janeiro state. Conclusions: The Holt's model can be an adequate short-term forecasting method if their assumptions are adequately verified and validated by experts.

Satisfação dos médicos do Programa Mais Médicos na Paraíba, Brasil: avaliação por modelagem de equações estruturais / Physicians job satisfaction with the More Doctors Program in the State of Paraíba, Brazil: assessment with structural equation modeling / Satisfacción de los médicos del Programa Más Médicos de Paraíba, Brasil: evaluación mediante modelado de ecuaciones estructurales

O objetivo deste trabalho foi construir um modelo de avaliação da qualidade do trabalho no Programa Mais Médicos (PMM), baseado na satisfação do médico participante, utilizando a abordagem da modelagem de equações estruturais. Para isso, foi usado o banco de dados de respostas de um questionário desenvolvido por um grupo de supervisores do programa no Estado da Paraíba, Brasil, e aplicado aos médicos do estado entre dezembro de 2015 e setembro de 2016. Foi realizada análise fatorial exploratória para extrair os atributos significativos e formar as dimensões finais e, após, a análise fatorial confirmatória para avaliar a relação entre as variáveis. O modelo de satisfação proposto inicialmente sofreu algumas modificações com base nas análises, e o modelo final foi composto por 49 variáveis indicadoras agrupadas em seis dimensões: medicamentos, estrutura, aspectos do PMM, apoio, impressos e equipamentos. Medicamentos e estrutura foram os construtos com maior efeito direto na satisfação do médico (0,53 e 0,39), seguidos pelos aspectos do PMM e apoio (ambos com 0,29). Acredita-se que o instrumento proposto neste artigo possibilita uma visão ampla sobre os aspectos envolvidos na satisfação do trabalho do médico, sintetizando um ponto de partida para análises e validações posteriores sobre a qualidade do trabalho na atenção básica.

This study aimed to build a job quality assessment model for the More Doctors Program (PMM, in Portuguese) based on participating physicians' job satisfaction, using structural equation modeling. The assessment drew on a database with answers to a questionnaire developed by a group of the program's supervisors in the State of Paraíba, Brazil, and applied to physicians between December 2015 and September 2016. Exploratory factor analysis was performed to extract significant attributes and form final dimensions, and later confirmatory factor analysis was used to assess the relationship between variables. The initially proposed satisfaction model underwent some changes based on the analyses, and the final model consisted of 49 variables grouped in 6 dimensions: medications, structure, characteristics of the program, support, printed materials, and equipment. Medications and structure were the constructs with the greatest effect on physician satisfaction (0.53 and 0.39), followed by program characteristics and support (both with 0.29). The instrument proposed in this article should allow a comprehensive view of aspects involved in physicians' job satisfaction, providing a point of departure for future analyses and validations on job quality in primary care.

El objetivo de este trabajo fue construir un modelo de evaluación de la calidad del trabajo en el Programa Más Médicos (PMM), basado en la satisfacción del médico participante, utilizando el abordaje del modelado de ecuaciones estructurales. Con este fin, se utilizó el banco de datos de respuestas de un cuestionario desarrollado por un grupo de supervisores del programa en el Estado de Paraíba, Brasil, y aplicado a los médicos del estado entre diciembre de 2015 y setiembre de 2016. Se realizó un análisis factorial exploratorio para extraer los atributos significativos y formar las dimensiones finales y, posteriormente, el análisis factorial confirmatorio para evaluar la relación entre las variables. El modelo de satisfacción propuesto inicialmente sufrió algunas modificaciones a partir de los análisis y el modelo final estuvo compuesto por 49 variables indicadoras agrupadas en 6 dimensiones: medicamentos, estructura, aspectos del PMM, apoyo, impresos y equipamientos. Medicamentos y estructura fueron los constructos con mayor efecto directo en la satisfacción del médico (0,53 y 0,39), seguidos por los aspectos del PMM y apoyo (ambos con 0,29). Se cree que el instrumento propuesto en este artículo posibilita una visión amplia sobre los aspectos implicados en la satisfacción del trabajo del médico, sintetizando un punto de partida para el análisis y validaciones posteriores sobre la calidad del trabajo en la atención básica.

Linear mixed model for weight analysis in mice infected by Trypanosoma cruzi

The use of linear mixed models for nested structure longitudinal data is called hierarchical linear modeling. Thismodeling takes into account the dependence of existing data within each level and between hierarchical levels. The process of modeling, estimating and analyzing diagnoses was illustrated through data on the weights of mice experimentally infected by Trypanosoma cruzi, divided into different treatment groups, with the purpose of verifying the evolution of their body weight as a result of usingdifferent types of biotherapeutics produced from Gallus gallus domesticus(chicken) serum to treat Trypanosoma cruzi. Through the model selection criteria AIC and BIC and the likelihood ratio test, a model was chosen to describe the data correctly. Model diagnoses were then performed by means of residual analysis for both levels and an analysis of influential observations to verify if any observations were signaled as influencing the fixed effects, the components of variance and the adjusted values. After the analysis, it was possible to notice that the observations that were signaled as influential had little impact on the Model chosen initially, so it was maintained, with no differences being evidenced between the treatments with the biotherapeutics tested; only the Time variable and the Random intercept were necessary to describe the weight of the mice.

Efeito da redistribuição das causas mal definidas de óbito sobre a taxa de mortalidade por câncer de mama no Brasil / The effect of redistribution of ill-defined causes of death on the mortality rate of breast cancer in Brazil

Resumo A relevância do câncer de mama para as mulheres tem impulsionado pesquisas sobre a mortalidade desta doença. Todavia, estes estudos estão sujeitos aos problemas gerados pelos óbitos oriundos de causas mal definidas (CMD). A fim de evidenciar as possíveis distorções causadas pelas CMD em estudos que avaliam a mortalidade, foram calculadas taxas de mortalidade, padronizadas por faixa etária, com e sem correção para CMD, para os anos de 1990, 2000 e 2010. Feito isso, foram estimados modelos de regressão com dados em painel, que permitiram identificar que a correção para CMD: a taxa de mortalidade por câncer de mama dos municípios brasileiros elevou-se em cerca de 9% no período considerado; as taxas de mortalidade das regiões Sul, Sudeste, Nordeste e Norte se aproximaram; foi reduzida a tendência de crescimento da mortalidade em quase 60%, principalmente nas regiões Sudeste e Sul; aumentou, de forma mais acentuada, a mortalidade das cidades com menos de 5 mil habitantes; diminuiu a significância de grande parte dos fatores associados ao câncer de mama; revelou que o efeito da longevidade e dos gastos públicos em saúde estariam superestimados. Tais resultados ressaltam a importância da correção para CMD na geração de indicadores fidedignos de mortalidade.

Abstract The relevance of breast cancer for women has driven research about mortality of this disease. However, these studies are affected by problems generated by deaths due to ill-defined causes (IDC). To highlight distortions caused by IDC in studies that evaluate mortality, we calculated the age-standardized mortality rates of breast cancer, with and without adjustment for IDC for the years 1990, 2000, and 2010. Then, panel data regression models were estimated and enabled us to identify that the adjustment for IDC: has elevated breast cancer mortality rate of Brazilian municipalities by 9% in the period considered; has drawn mortality rates of the South, Southeast, Northeast and North regions closer; has reduced the increasing trend of mortality by almost 60%, mainly in the Southeast and South regions; has increased, more sharply, the mortality in cities with less than 5 thousand inhabitants; has curbed the significance of most factors associated with breast cancer; has revealed that the effect of longevity and the public health expenditure may be overestimated. These results highlight the importance of adjustment for IDC in producing reliable mortality indicators.

Fatores associados ao nascimento pré-termo: da regressão logística à modelagem com equações estruturais / Factores asociados con el nacimiento prematuro: de la regresión logística al modelo de ecuaciones estructurales / Factors associated with preterm birth: from logistic regression to structural equation modeling

O estudo propôs a aplicação da modelagem com equações estruturais (MEE) para estudar variáveis associadas ao nascimento pré-termo com base em um modelo teórico analisado previamente pela regressão logística hierarquizada. Os dados foram provenientes da pesquisa observacional do tipo caso-controle populacional sobre nascidos vivos hospitalares de mães residentes em Londrina, Paraná, Brasil (junho de 2006 a março de 2007). Para a MEE foi considerada a associação de características socioeconômicas e aspectos psicossociais sobre história reprodutiva, trabalho e atividade física, intercorrências durante a gestação e características fetais. Considerou-se, ainda, a relação dessas associações sobre o desfecho nascimento pré-termo mediado pela adequação da assistência pré-natal. Foram utilizados estimadores de mínimos quadrados ajustados pela média e variância (WLSMV), para dados categóricos, e a máxima verossimilhança robusta (MLR), para obter razões de chances. Foram criadas três variáveis latentes: vulnerabilidade socioeconômica, vulnerabilidade familiar e não aceitação da gravidez. O efeito da vulnerabilidade socioeconômica, da família e da não aceitação da gravidez sobre a prematuridade ocorreu de modo indireto por meio da inadequação da assistência pré-natal. A metodologia proposta possibilitou utilizar construtos, verificar o papel de mediação da inadequação da assistência pré-natal e identificar efeitos diretos e indiretos das variáveis sobre o desfecho nascimento pré-termo.

Este estudio propuso la aplicación de modelos de ecuaciones estructurales (SEM) para investigar las variables asociadas con el parto prematuro basándose en un modelo teórico previamente analizado mediante regresión logística jerárquica. Los datos provienen de un estudio observacional de casos y controles de base poblacional de nacidos vivos en hospitales de madres que residen en Londrina, estado de Paraná, Brasil (junio de 2006 a marzo de 2007). Para el SEM, el estudio consideró la asociación entre las características socioeconómicas y los aspectos psicosociales relacionados con el historial reproductivo, el trabajo y la actividad física, las complicaciones durante el embarazo y las características fetales. También consideró la relación entre estas asociaciones y el parto prematuro mediado por la adecuación de la atención prenatal. Se utilizó el estimador de los mínimos cuadrados ponderados ajustados por la media y variancia (WLSMV) para datos categóricos y la probabilidad máxima robusta (MLR) para los odds ratios. Se crearon tres variables latentes: vulnerabilidad socioeconómica, vulnerabilidad familiar y embarazo no deseado. El efecto de la vulnerabilidad socioeconómica y familiar y el embarazo no deseado en la prematuridad ocurrió indirectamente por la insuficiencia de la atención prenatal. La metodología propuesta permitió usar constructos, verificar el papel de la mediación por la insuficiencia de la atención prenatal e identificar los efectos directos e indirectos de las variables sobre el resultado "parto prematuro".

This study proposed the application of structural equation modeling (SEM) to investigate variables associated with preterm birth based on a theoretical model analyzed previously by hierarchical logistic regression. The data came from a population-based case-control observational study of hospital births to mothers residing in Londrina, Paraná State, Brazil (June 2006 to March 2007). For the SEM, the study considered the association between socioeconomic characteristics and psychosocial aspects pertaining to reproductive history, work and physical activity, complications during the pregnancy, and fetal characteristics. It also considered the relationship between these associations and the outcome preterm birth mediated by adequacy of prenatal care. The weighted least square mean and variance adjusted estimator (WLSMV) was used for categorical data and robust maximum likelihood (MLR) for odds ratios. Three latent variables were created: socioeconomic vulnerability, family vulnerability, and unwanted pregnancy. The effect of socioeconomic and family vulnerability and unwanted pregnancy on prematurity occurred indirectly through inadequacy of prenatal care. The proposed methodology allowed using constructs, verifying the role of mediation by inadequacy of prenatal care, and identifying the variables' direct and indirect effects on the outcome preterm birth.

Applications of statistical models on surveillance data in ecological study / 中华流行病学杂志

In recent years, with the improvement of various surveillance network, surveillance system has become an important data source for ecological study. Different data types, including cross-sectional data, time series data and panel data, containing abundant information involving exposure, outcome and confoundings. Gradually, some new statistical methods have been developed or improved for the special structural characteristics of surveillance data. In this paper, we summarized the principles of these models, preconditions, as well as their advantages and limitations.

Estimating the Survival of Patients With Lung Cancer: What Is the Best Statistical Model? / 예방의학회지

OBJECTIVES:: Investigating the survival of patients with cancer is vitally necessary for controlling the disease and for assessing treatment methods. This study aimed to compare various statistical models of survival and to determine the survival rate and its related factors among patients suffering from lung cancer. METHODS:: In this retrospective cohort, the cumulative survival rate, median survival time, and factors associated with the survival of lung cancer patients were estimated using Cox, Weibull, exponential, and Gompertz regression models. Kaplan-Meier tables and the log-rank test were also used to analyze the survival of patients in different subgroups. RESULTS:: Of 102 patients with lung cancer, 74.5% were male. During the follow-up period, 80.4% died. The incidence rate of death among patients was estimated as 3.9 (95% confidence [CI], 3.1 to 4.8) per 100 person-months. The 5-year survival rate for all patients, males, females, patients with non-small cell lung carcinoma (NSCLC), and patients with small cell lung carcinoma (SCLC) was 17%, 13%, 29%, 21%, and 0%, respectively. The median survival time for all patients, males, females, those with NSCLC, and those with SCLC was 12.7 months, 12.0 months, 16.0 months, 16.0 months, and 6.0 months, respectively. Multivariate analyses indicated that the hazard ratios (95% CIs) for male sex, age, and SCLC were 0.56 (0.33 to 0.93), 1.03 (1.01 to 1.05), and 2.91 (1.71 to 4.95), respectively. CONCLUSIONS:: Our results showed that the exponential model was the most precise. This model identified age, sex, and type of cancer as factors that predicted survival in patients with lung cancer.

Statistical Analysis of Metagenomics Data

Understanding the role of the microbiome in human health and how it can be modulated is becoming increasingly relevant for preventive medicine and for the medical management of chronic diseases. The development of high-throughput sequencing technologies has boosted microbiome research through the study of microbial genomes and allowing a more precise quantification of microbiome abundances and function. Microbiome data analysis is challenging because it involves high-dimensional structured multivariate sparse data and because of its compositional nature. In this review we outline some of the procedures that are most commonly used for microbiome analysis and that are implemented in R packages. We place particular emphasis on the compositional structure of microbiome data. We describe the principles of compositional data analysis and distinguish between standard methods and those that fit into compositional data analysis.

Fatores associados à eficiência na Atenção Básica em saúde, nos municípios brasileiros / Factors associated with efficiency in Primary Health Care, in brazilian municipalities

RESUMO Este artigo tem por objetivo identificar os fatores que influenciam a eficiência na aplicação dos recursos destinados à Atenção Básica nos municípios brasileiros. Para isso, utilizou-se o modelo de regressão beta inflacionado, uma vez que a variável dependente apresenta valores no intervalo (0,1]. De acordo com os resultados, o índice Firjan de desenvolvimento municipal na saúde e serviços de saneamento básico são fatores que influenciam positivamente a eficiência média na Atenção Básica de um município. Por outro lado, o gasto per capita de um município, em Atenção Básica, exerce efeito negativo na eficiência média.

ABSTRACT This article aims to identify the factors that influence the efficiency in the application of resources destined to Primary Health Care in brazilian municipalities. To this end, the inflated beta regression model was used, since the dependent variable presents values in the interval (0,1]. According to the results, the Firjan Index of Municipal Development in health and basic sanitation services are factors that positively influence the average efficiency in the Primary Health Care of a municipality. On the other hand, the per capita expenditure of a municipality, in primary care, exerts a negative effect on the average efficiency.