Contextual and individual factors associated with dissatisfaction with the Brazilian Unified National Health System, 2011-2012 / Fatores contextuais e individuais associados à insatisfação com o Sistema Único de Saúde, 2011-2012 / Factores contextuales e individuales asociados a la insatisfacción con el Sistema Único de Salud brasileño, 2011-2012

Abstract: User satisfaction is known to be related to quality of healthcare. The aim of this study was to evaluate the influence of contextual and individual factors associated with user dissatisfaction with the Brazilian Unified National Health System (SUS). This was a cross-sectional multilevel study. Data were collected via telephone by the ombudsman's office of the SUS. Telephone numbers were randomly selected from a telephone company database. Health services, socioeconomic, and individual demographic variables were evaluated, in addition to information on the municipalities. The outcome variable was dissatisfaction with the SUS. Hierarchical multilevel logistic regression was used, and 18,673 individuals were contacted. Prevalence of dissatisfaction was 63.4% (95%CI: 62.7-64.1). Unmet demand (OR = 3.66), waiting time > 4 hours (OR = 2.82), and number of Primary Healthcare Units (OR = 0.89) were associated statistically with dissatisfaction. Characteristics of the health teams' work process showed a strong association with dissatisfaction.

Resumo: Sabe-se que a satisfação do usuário relaciona-se com a qualidade em saúde. O objetivo foi avaliar a influência de fatores contextuais e individuais associados a insatisfação do usuário com o Sistema Único de Saúde (SUS). Este é um estudo transversal multinível. Os dados foram coletados pela ouvidoria através de contato telefônico. Números de telefone foram selecionados aleatoriamente de um banco de dados de empresas de telefonia. Foram avaliadas variáveis de serviço de saúde, socioeconômicas e demográficas individuais, bem como informações dos municípios. O desfecho foi insatisfação com o SUS. Regressão logística multinível foi utilizada, com uma abordagem hierárquica. 18.673 indivíduos foram contatados. A prevalência de insatisfação foi 63,4% (IC95%: 62,7-64,1). Demanda não resolvida (OR = 3,66), espera > 4 horas (OR = 2,82) e número de unidades básicas de saúde (OR = 0,89) estiveram associados à insatisfação. Características do processo de trabalho das equipes de saúde foram fortemente associadas à insatisfação.

Resumen: Se sabe que la satisfacción del usuario se relaciona con la calidad en salud. El objetivo fue evaluar la influencia de factores contextuales e individuales asociados a la insatisfacción del usuario con el Sistema Único de Salud brasileño (SUS). Este es un estudio transversal multinivel. Los datos fueron recogidos por una auditoría a través de contacto telefónico. Se seleccionaron los números de teléfono aleatoriamente de un banco de datos de empresas de telefonía. Se evaluaron variables de servicio de salud, socioeconómicas y demográficas individuales, así como información de los municipios. El resultado fue insatisfactorio en relación con el SUS. Se utilizó la regresión logística multinivel, con un enfoque jerárquico. 18.673 individuos fueron contactados. La prevalencia de insatisfacción fue de un 63,4% (IC95%: 62,7-64,1). La demanda no resuelta (OR = 3,66), espera > 4 horas (OR = 2,82) y número de unidades básicas de salud (OR = 0,89) estuvieron asociados a la insatisfacción. Características del proceso de trabajo de los equipos de salud estuvieron fuertemente asociadas a la insatisfacción.

Funcionamento Diferencial do Item no Inventário de Depressão Beck / Differential Item Functioning in the Beck Depression Inventory

INTRODUÇÃO: Diversos estudos mostram o Funcionamento Diferencial do Item (DIF) em itens do Inventário de Depressão Beck (BDI), ao compararem homens e mulheres. A presença de um grande número de itens com DIF no BDI é uma severa ameaça à validade da medida da intensidade de sintomas depressivos obtida pela Teoria da Resposta ao Item (TRI) e às conclusões baseadas nos escores derivados dos itens com e sem DIF. OBJETIVO: Os objetivos deste estudo foram identificar esses itens do BDI, ajustar o modelo de TRI para itens constrangedores (modelo 2), o qual acomoda itens com a presença de DIF, e comparar esses resultados com os do ajuste do modelo logístico de dois parâmetros tradicional da TRI (modelo 1). MÉTODOS: Os resultados obtidos com ambos os modelos foram comparados. RESULTADOS: Os itens que apresentaram DIF foram: tristeza, sentimento de fracasso, insatisfações, culpa, punição, choro, fatigabilidade e perda da libido. Os resultados do ajuste dos dois modelos são similares quanto à discriminação, gravidade (à exceção dos itens com DIF) e no cálculo de escores para os indivíduos. Apesar disso, o modelo 2 é vantajoso, pois mostra as diferenças em gravidade do sintoma depressivo para os grupos avaliados, trazendo, dessa forma, mais informação ao pesquisador sobre a população estudada. CONCLUSÃO: Esse modelo, que tem um alcance mais amplo em termos de população-alvo, pode ser uma ótima alternativa na identificação e acompanhamento de indivíduos com potencial depressivo. .

INTRODUCTION: There are several studies showing the presence of Differential Item Functioning (DIF) in some items of the Beck Depression Inventory (BDI), when comparing men and women. The presence of a large number of items with DIF in BDI is a severe threat to the validity of measurement of the intensity of depressive symptoms obtained by Item Response Theory (IRT) and to the conclusions based on the scores derived from the items with or without DIF. OBJECTIVE: The objectives of this study were to identify these items from the BDI, adjust the IRT model for embarrassing items (model 2), which accommodates items with the presence of DIF, and compare these results with the fit of the traditional two-parameter logistic IRT model (model 1). METHODS: The results obtained with the both models were compared. RESULTS: Items with DIF were: sadness, feeling of failure, dissatisfaction, guilty, punishment, crying, fatigability and loss of libido. The results of the adjustment of the two models are similar in discrimination, gravity (except for items with DIF), and in the calculation of scores for individuals. Nevertheless, model 2 is beneficial because it shows the differences in gravity of depressive symptoms for groups evaluated, thus providing more information to the researcher on the study population. CONCLUSION: This model, which has a broader scope in terms of target population, may be a good alternative to the identification and follow-up of individuals with potential depression. .

Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives / Vies da razao de chances estimada pela regressao logistica multinomial para estimar o risco relativo ou a razao de prevalencia e alternativas / El sesgo del odds ratio estimado por la regresión logística multinomial para estimar el riesgo relativo o la razón de prevalencia y alternativas

Recent studies have emphasized that there is no justification for using the odds ratio (OR) as an approximation of the relative risk (RR) or prevalence ratio (PR). Erroneous interpretations of the OR as RR or PR must be avoided, as several studies have shown that the OR is not a good approximation for these measures when the outcome is common (> 10%). For multinomial outcomes it is usual to use the multinomial logistic regression. In this context, there are no studies showing the impact of the approximation of the OR in the estimates of RR or PR. This study aimed to present and discuss alternative methods to multinomial logistic regression based upon robust Poisson regression and the log-binomial model. The approaches were compared by simulating various possible scenarios. The results showed that the proposed models have more precise and accurate estimates for the RR or PR than the multinomial logistic regression, as in the case of the binary outcome. Thus also for multinomial outcomes the OR must not be used as an approximation of the RR or PR, since this may lead to incorrect conclusions.

Recentes trabalhos têm enfatizado que já não há justificativa para o uso da razão de chances (RC) como aproximação do risco relativo (RR) ou razão de prevalência (RP). Deve-se evitar a interpretação equivocada da RC como RR ou RP, pois vários estudos demonstraram que a RC não é uma boa aproximação para tais medidas quando o desfecho é comum (> 10%). Para desfechos multinomiais é usual aplicar a regressão logística multinomial. Nesse contexto, não há estudos demonstrando o impacto da aproximação da RC nas estimativas de RR ou RP. O objetivo deste trabalho é apresentar e discutir métodos alternativos à regressão logística multinomial, baseados na regressão de Poisson e no modelo log-binomial. As abordagens foram comparadas por um estudo de simulação com diversos cenários. Assim como no caso do desfecho binário, os modelos propostos apresentaram estimativas mais precisas e acuradas para o RR ou RP do que a regressão logística multinomial. Então, também para os desfechos multinomiais não se deve utilizar a RC como aproximação do RR ou RP, pois conclusões incorretas podem ocorrer.

Los trabajos recientes han enfatizado que ya no se justifica el uso del odds ratio (OR) como una aproximación del riesgo relativo (RR) o razón de prevalencias (RP). El OR no puede ser interpretado como RR o RP, pues varios estudios han demostrado que el OR no es una buena aproximación cuando el suceso es común (> 10%). Para sucesos multinomiales se utiliza comúnmente la regresión logística multinomial. En este contexto, no hay estudios que demuestren el impacto de la aproximación del OR en las estimaciones de RR o RP. Nuestro objetivo es presentar y discutir métodos alternativos a la regresión logística multinomial, en base a la regresión de Poisson y al modelo log-binomial. Los enfoques utilizados fueron comparados en un estudio de simulación con diferentes escenarios. Así como en el caso de suceso binario, los modelos propuestos dieron como resultado estimaciones para RR o RP más precisas y esmeradas que la regresión logística multinomial. Para sucesos multinomiales el OR tampoco debe ser utilizado como aproximación del RR o de la RP, pues se puede llegar a conclusiones incorrectas.

Modelo probabilístico para o risco de infecção em doenças de transmissão direta / Probabilistic model for the infection risk in direct transmission of diseases

Introdução: Questiona-se se, em situações em que o indivíduo tem múltiplos contatos ao azar com possíveis portadores de um determinado germe patogênico, o risco de infecção pode ser alto, mesmo quando a prevalência de portadores e a infectividade do germe forem baixas. Objetivos: Objetivou-se estabelecer a probabilidade de um indivíduo tornar-se infectado após um determinado número de contatos com possíveis portadores do germe. Métodos: O trabalho foi desenvolvido de forma totalmente teórica, fazendo uso de análise combinatória, indução e dedução e conceitos da teoria de probabilidades. Resultados: Obteve-se que a probabilidade de um indivíduo infectar-se após c contatos ao azar (com pessoas infectadas ou não) é dada pela expressão, onde é a prevalência da infecção entre os contatantes e é a infectividade do germe. Esta expressão permite inferir que o número de contatos necessários para um indivíduo ser infectado é uma variável aleatória com distribuição Geométrica de parâmetro . Conclusão: Conclui-se, aplicando a expressão deduzida, que a probabilidade de infectar-se pode ser alta, mesmo que a prevalência e a infectividade do germe sejam baixas, desde que ocorra um grande número de exposições à fonte de infecção.

Background: The main question is whether, in situations where the individualhas multiple contacts randomly with possible carriers of a particular pathogenicgerm, the risk of infection can be high even when the prevalence of carriers of thegerm and infectivity are low. Aims: This study aimed to establish the probability of an individual becominginfected after a certain number of contacts with possible carriers of the germ.Methods: The study was conducted in a completely theoretical way, usingcombinatorics, induction and deduction and concepts of probability theory.Results: It was found that the probability of an individual becoming infected after c contactsat random (with infected persons or not) is given by the expression 1 - (1 - πy)c, where πis the prevalence of infection among contacted and y is the infectivity of the germ. Thisexpression allows us to infer that the number of contacts required for an individual to beinfected is a random variable with a Geometric distribution of parameter πy. Conclusion: In conclusion, by applying the expression deduced it was noticed that the probability of becoming infected may be high even though the prevalence and infectivity of the germ are low, provided that there is a large number of exposures to the source of infection.

Um alerta sobre o uso de amostras pequenas na regressão logística / Awarning about the use of small samples in logistic regression

Introdução: A regressão logística está cada dia mais presente nas pesquisas, porém, sabe-se que seus estimadores só possuem boas propriedades se o tamanho de amostra for grande. Entretanto, nem sempre o tamanho amostral utilizado nos estudos é o ideal, sendo às vezes sendo calculados através de regras de bolso. Objetivo: Mostrar o quão inadequadas são estas regras de bolso. Método: Estudo simulado de três cenários. Resultados: Em nossas simulações, encontramos vícios maiores na estimação da razão de chance do que do respectivo coeficiente do modelo. Conclusões: As regras de bolso amplamente utilizadas não garantem boas propriedades na estimação das razões de chances.

Background: Logistic regression has been increasingly used in research recently. However, only large samples can provide reliable predictors. Nevertheless, sample sizes are not always appropriate because sometimes they are calculated based on a rule of thumb. Aim: To demonstrate that these rules of thumb are inappropriate. Method: Simulation study using three scenarios. Results: Our simulations demonstrated higher bias in the odds ratio than in the model coefficient. Conclusions: We concluded that rules of thumb do not guarantee good proprieties for odds ratio estimation.

Normalidade de variáveis: métodos de verificação e comparação de alguns testes não-paramétricos por simulação / Normality of variables: diagnosis methods and comparison of some nonparametric tests by simulation

Introdução: os principais testes estatísticos têm como suposição a normalidade dos dados, que deve ser verificada antes da realização das análises principais. Objetivo: revisar as técnicas de verificação da normalidade dos dados e comparar alguns testes de aderência à normalidade para diferentes distribuições de origem e tamanho amostral. Metodologia: através da simulação de cinco distribuições (Normal, t-student, Qui-Quadrado, Gama e Exponencial) e seis tamanhos amostrais (10, 30, 50, 100, 500 e 1000) foram simulados 5000 amostras de cada par distribuição-tamanho amostral e realizados os testes Qui-quadrado, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Shapiro-Wilk, Shapiro-Francia, Cramer-von Mises, Anderson-Darling e Jarque-Bera. Resultados: os resultados obtidos mostram uma clara superioridade dos testes Shapiro-Francia e Shapiro-Wilk, com percentuais de acerto de 72,41% e 72,15%, respectivamente. Entre os piores resultados encontramos o Kolmogorov-Smirnov e Qui-Quadrado, com percentual de acerto de 44,78% e 61,58%, respectivamente. Conclusões: Para amostras pequenas recomenda-se que sejam utilizados procedimentos não paramétricos diretamente para a análise, em função da baixa performance dos testes de aderência à normalidade, dado o baixo percentual de acertos. Para amostras maiores, recomenda-se o uso dos testes Shapiro-Francia ou Shapiro-Wilk.

Introduction: The main statistical tests have the normality assumption that must be verified before performing the main analyzes. Objective: To review the techniques of testing for normality of data and compare some adherence tests for different true distributions and sample size. Methodology: Through simulation of five distributions (Normal, t-Student, Chi-Square, Gamma and Exponential) and six sample sizes (10, 30, 50, 100, 500 and 1000) were simulated 5000 samples of each pair sample size-distribution and applied the Chi-square, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Shapiro-Wilk, Shapiro-Francia, Cramer-von Mises, Anderson-Darling and Jarque-Bera tests. Results: The results show a clear superiority of the Shapiro-Francia and Shapiro-Wilk tests, with percentages of accuracy of 72.41% and 72.15% respectively. Among the worst results we find the Kolmogorov-Smirnov and Chi-Square, with percentage of accuracy of 44.78% and 61.58% respectively. Conclusions: For small samples it is recommended to use non-parametric procedures directly for the analyzes, due to the low performance of the tests of adherence to normality, given the low percentage of accuracy. For larger samples, we recommend the use of the Shapiro-Francia and Shapiro-Wilk tests.