Modelos aditivos generalizados para posição, escala e forma (gamlss) na modelagem de curvas de referência / Generalized additive models for location, scale and shape (gamlss) for modeling reference

RESUMO

Curvas de referência para valores de parâmetros antropométricosna população são amplamente utilizadas por profissionais desaúde. Técnicas estatísticas de construção de modelosmatemáticos relacionadas com a idade desenvolveram-sebastante nos últimos 10 anos e tem sido uma área de especialinteresse em vários centros de pesquisas no mundo. A evoluçãodo poder de processamento dos computadores pessoais contribuiude maneira significativa para esta mudança nos métodos deanálise de regressão até então utilizados. A publicação do EstudoMulticêntrico de Referência do Crescimento da OMS (2006) criouum novo paradigma para construção de curvas de crescimento, eem consequência, implicou em um amplo questionamento arespeito das curvas anteriormente publicadas e atualmente emuso em várias áreas da saúde. O objetivo deste artigo foi exporde maneira concisa e sem aprofundamento dos aspectosmatemáticos as bases metodológicas da modelagem estatísticautilizando uma nova classe de modelos estatísticos chamadaModelos Aditivos Generalizados para Posição, Escala e Forma(GAMLSS) proposta por RIGBY e STASINOPOULOS (2005).Demonstrou-se a aplicação do método GAMLSS na elaboraçãode um modelo com dados empíricos, a utilização das ferramentasde diagnóstico e de seleção do modelo de melhor ajuste, aconstrução de uma curva de referência e o cálculo facilitado dospercentis e z-escores através de funções específicas. Conclui-seque o método GAMLSS é uma importante ferramenta de modelagemestatística na área da saúde e que em futuras pesquisasprovavelmente será o estado da arte na construção de novascurvas de referência ou na validação de curvas já construídas.

ABSTRACT

Reference curves for values of anthropometric parameters of apopulation are widely used by healthcare professionals.Statistical techniques for the construction of age-relatedmathematical models have developed a lot in the last 10years and this has been an area of particular interest in severalresearch centers around the world. The evolution of theprocessing power of personal computers has contributedsignificantly to this change in the methods of regression analysisused until then. The WHO publication of the Multicenter GrowthReference Study (MGRS) in 2006 created a new paradigm forthe construction of growth curves, which, consequently, resultedin a broad discussion on the curves previously published andcurrently in use in several healthcare areas. The aim of thisexhibit was to expose in a concise way — without furtherconsideration of the mathematical aspects — themethodological bases of statistical modeling using a new classof statistical models called Generalized Additive Models forPosition, Scale and Shape (GAMLSS) proposed by RIGBYand STASINOPOULOS (2005). The application of the GAMLSSmethod to design a model with empirical data wasdemonstrated, as well as the use of diagnostic tools and theselection of the model of best fit, the construction of a curve ofreference and easier calculation of percentiles and z-scoresthrough specific functions. It is concluded that the GAMLSSmethod is an important tool for statistical modeling inhealthcare and that in future research it will probably be thestate of the art in the construction of new reference curves or inthe validation of curves already built.