Climate seasonality and lower respiratory tract diseases: a predictive model for pediatric hospitalizations / Estacionalidad climática y enfermedades de las vías respiratorias bajas: utilización de modelo predictor de hospitalizaciones pediátricas / Sazonalidade climática e doenças das vias respiratórias inferiores: utilização de modelo preditor de hospitalizações pediátricas

ABSTRACT Objectives: to analyze the climate seasonality of respiratory diseases in children aged 0-9 years and present a model to predict hospital admissions for 2021 to 2022. Methods: verify, in a temporal manner, the correlation of admissions for pneumonia, bronchitis/bronchiolitis, and asthma with meteorological variables, aiming to demonstrate seasonality with the adjustment of temporal series models. Results: there was a seasonal effect in the number of registered cases for all diseases, with the highest incidence of registrations in the months of autumn and winter. Conclusions: it was possible to observe a tendency towards a decrease in the registration of pneumonia cases; In cases of admissions due to bronchitis and bronchiolitis, there was a slight tendency towards an increase; and, in occurrence rates of asthma, there was no variation in the number of cases.

RESUMEN Objetivos: analizar la estacionalidad climática de las enfermedades respiratorias en niños de 0 a 9 años y presentar un modelo para previsión de internaciones hospitalarias para los años de 2021 a 2022. Métodos: se propuso verificar, de manera temporal, la correlación de internaciones para neumonitis, bronquitis/bronquiolitis y asma con variables meteorológicas, visando verificar la estacionalidad con el ajuste de modelos de series temporales. Resultados: se percibió, para todas las enfermedades, el efecto estacional en el número de casos registrados, con el mayor número de registros en los meses de otoño e invierno. Conclusiones: fue posible constatar una tendencia de disminución en el registro de casos de neumonitis; ya para los casos de internaciones por bronquitis y bronquiolitis, se observó una leve tendencia de aumento; y, en relación las tasas de ocurrencia de asma, no hubo variación.

RESUMO Objetivos: analisar a sazonalidade climática das doenças respiratórias em crianças de 0 a 9 anos e apresentar um modelo para previsão de internações hospitalares para os anos de 2021 a 2022. Métodos: propôs-se verificar, de maneira temporal, a correlação de internações para pneumonia, bronquite/bronquiolite e asma com variáveis meteorológicas, visando verificar a sazonalidade com o ajuste de modelos de séries temporais. Resultados: percebeu-se, para todas as enfermidades, o efeito sazonal no número de casos registrados, com o maior número de registros nos meses de outono e inverno. Conclusões: foi possível constatar uma tendência de diminuição no registro de casos de pneumonia; já para os casos de internações por bronquite e bronquiolite, observou-se uma leve tendência de aumento; e, em relação as taxas de ocorrência de asma, não houve variação.

Multicollinearity and misleading statistical results / 대한마취과학회지

Multicollinearity represents a high degree of linear intercorrelation between explanatory variables in a multiple regression model and leads to incorrect results of regression analyses. Diagnostic tools of multicollinearity include the variance inflation factor (VIF), condition index and condition number, and variance decomposition proportion (VDP). The multicollinearity can be expressed by the coefficient of determination (R(h)²) of a multiple regression model with one explanatory variable (X(h)) as the model’s response variable and the others (X(i) [i≠h] as its explanatory variables. The variance (σ(h)²) of the regression coefficients constituting the final regression model are proportional to the VIF(1/1−R(h)²). Hence, an increase in R(h)² (strong multicollinearity) increases σ(h)². The larger σ(h)² produces unreliable probability values and confidence intervals of the regression coefficients. The square root of the ratio of the maximum eigenvalue to each eigenvalue from the correlation matrix of standardized explanatory variables is referred to as the condition index. The condition number is the maximum condition index. Multicollinearity is present when the VIF is higher than 5 to 10 or the condition indices are higher than 10 to 30. However, they cannot indicate multicollinear explanatory variables. VDPs obtained from the eigenvectors can identify the multicollinear variables by showing the extent of the inflation of σ(h)² according to each condition index. When two or more VDPs, which correspond to a common condition index higher than 10 to 30, are higher than 0.8 to 0.9, their associated explanatory variables are multicollinear. Excluding multicollinear explanatory variables leads to statistically stable multiple regression models.

Sources of bias in genetic association studies in cattle: A review / Fuentes de sesgo en estudios de asociación genética en ganado bovino: Revisión de literatura / Fontes de viés nos estudos de associação genética em bovinos: Revisão da literatura

Abstract Background: Genetic association studies have been increasingly used in cattle breeding programs. However, inconsistent results -such as positive, negative, or absence of association- across studies restrain reproducibility and proper implementation, propitiating the occurrence of bias. Objective: To identify and classify potential sources of bias and determine possible strategies to avoid it in genetic association studies in cattle. Source of bias in genetic association studies: Genetic and genomic sources of bias include effects associated with the gene loci governing expression. Sampling-related and statistical biases are related with factors such as stratification and database size. Strategies to correct bias in genetic association studies: Correction strategies differ in nature. Genetic and genomic strategies are based on determining the appropriate approach to obtain and report the genetic information. Sampling-related and statistical strategies are based on grouping individuals with certain traits that lead to a reduction in heterogeneity. Conclusion: It is necessary to consider the methodology used in previous studies to establish a hierarchy of sources of bias and facilitate decisions on the use of tools to reduce inconsistencies in the results of future studies.

Resumen Antecedentes: Los estudios de asociación genética son cada vez más usados en los programas de mejoramiento genético. Sin embargo, resultados inconsistentes de los estudios -como positivos, negativos o ausencia de asociación- restringen la reproducibilidad y su aplicación adecuada, propiciando la aparición de sesgos. Objetivo: Identificar y clasificar las fuentes potenciales de sesgo y determinar posibles estrategias para evitarlo en estudios de asociación genética en ganado. Fuentes de sesgo en estudios de asociación genética: Las fuentes genéticas y genómicas de sesgo incluyen los efectos asociados con la expresión que gobierna los loci. Los sesgos estadísticos y de muestreo están relacionados con factores como la estratificación y el tamaño de la base de datos. Estrategias para corregir sesgos en estudios de asociación genética: Las estrategias de corrección difieren en naturaleza. Las estrategias genéticas y genómicas se basan en determinar el enfoque apropiado para obtener la información genética. Las estrategias estadísticas y relacionadas con el muestreo se basan en la agrupación de individuos con ciertos rasgos que conducen a una reducción de la heterogeneidad. Conclusión. Se deben considerar las metodologías utilizadas en estudios previos para jerarquizar las fuentes de sesgo y facilitar las decisiones sobre el uso de herramientas para reducir inconsistencias en resultados futuros.

Resumo Antecedentes: Nos programas de criação de bovinos, os estudos de associação genética têm sido cada vez mais utilizados. No entanto, resultados inconsistentes, como positivos, negativos ou ausência de associação entre os estudos, restringem a reprodutibilidade e sua adequada implementação, propiciando o aparecimento de viés. Objetivo: Identificar e classificar potenciais fontes de viés e determinar estratégias possíveis para evitá-lo nos estudos de associação genética em bovinos. Fonte de viés em estudos de associação genética: Fontes genéticas e genômicas do viés incluem os efeitos associados aos genes que relacionam a expressão. Os vícios estatísticos e de amostragem estão relacionados a fatores como a estratificação e o tamanho do banco de dados. Estratégias para corrigir os viéses nos estudos de associação genética: As estratégias de correção diferem na natureza. As estratégias genéticas e genômicas são baseadas na determinação da abordagem apropriada para obter e relatar a informação genética. As estratégias estatísticas e de amostragem baseiam-se no agrupamento de indivíduos com certos traços que levam a uma redução na heterogeneidade. Conclusão: É necessário considerar a metodologia utilizada em estudos anteriores para estabelecer uma hierarquia de fontes de viés e facilitar decisões sobre o uso de ferramentas para reduzir inconsistências nos resultados de estudos futuros.

Questionário de Saúde Geral (QSG-12): o efeito de itens negativos em sua estrutura fatorial / General Health Questionnaire (GHQ-12): the effect of negative items in its factorial structure

O Questionário de Saúde Geral (QSG-12) detecta doenças psiquiátricas não severas. Embora comumente tratado como um índice geral, a definição de sua estrutura fatorial suscita debates. Este trabalho objetivou testar tal estrutura, comparando três modelos: dois frequentemente citados na literatura (uni e bifatorial) e um terceiro, também unifatorial, que controla o viés de resposta devido à redação dos itens. Participaram 1.180 pessoas (300 estudantes universitários; 311 policiais militares; 274 professores do ensino fundamental; e 295 membros da população em geral), que responderam ao QSG-12 e perguntas demográficas. Análises fatoriais confirmatórias apontaram que a estrutura unifatorial, controlando o efeito dos itens negativos, reuniu os melhores índices de ajuste, excetuando entre os militares. Essa estrutura apresentou consistência interna superior a 0,80 em todos os grupos. Concluiu-se que o QSG-12 é mais adequado como unifatorial, embora se indique a necessidade de estudos futuros com pessoas de profissões e níveis de saúde mental diferentes.

The General Health Questionnaire (GHQ-12) detects non severe psychiatric illnesses. Although commonly treated as a general index, the definition of its factorial structure is cause for debate. This study aimed to test this structure comparing three models: two frequently cited in the literature (one- and t bi- factorial) and a third, also one-factor, which controls response bias due to the negative wording of items. A total of 1,180 people participated (300 undergraduates, 311 military policemen, 274 elementary school teachers and 295 members of the general population) answering the GHQ-12 and demographic questions. Confirmatory factor analyses showed that the one-factor structure, controlling by the wording effect, gathered the best fit indexes, except among the military. This structure showed greater than0.80 reliability in all groups. It was concluded that the one-factor model of the GHQ-12 is more appropriate, however, future studies are required with people with different occupations and levels of mental health.