Teoria de conjuntos "fuzzy" e regressão logística na tomada de decisão para realização de cintilografia das paratiróides / Fuzzy sets theory and logistic regression in decision making for parathyroid scintigraphy investigation
São Paulo; s.n; 2007. 84 p. tab, graf.
Thesis
em Pt
| LILACS
| ID: lil-494146
Biblioteca responsável:
BR67.1
Localização: BR67.1; 511.3, 10. 49146/2007 / BR67.1; MTR, 1526. CM. 49147/2007
RESUMO
Introdução:
Grande parte das cintilografias das paratiróides realizadas antes da primeira cirurgia (paratiroidectomia) resulta negativa, podendo sugerir uma inadequação na solicitação do exame.Objetivo:
Desenvolver e comparar dois modelos matemáticos baseados em teoria de conjuntos "fuzzy" e regressão logística para tomada de decisão na realização de cintilografia das paratiróides, a partir de valores séricos de Cálcio (Ca) e Paratormônio (PTH).Método:
Da base de registros de cintilografia de paratiróides realizadas no Centro de Medicina Diagnóstica Fleury, em São Paulo, foram identificados 194 pacientes (grupo desenvolvimento) que no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2004 tinham Ca e PTH séricos medidos. Foram desenvolvidos dois modelos matemáticos, um deles baseado em regressão logística e o outro em teoria de conjunto "fuzzy", com a finalidade de definir uma medida de indicação para a realização do exame cintilográfico. O desempenho dos modelos foi comparado utilizando curvas ROC pelo teste de Hanley e McNeil. Utilizou-se o grupo teste de 139 pacientes registrados de 2005 a 2006 para avaliar os modelos e verificar sua acurácia.Resultados:
No grupo desenvolvmento, a área sob a curva ROC do modelo de regressão logística foi de 0,86 (IC 95 por cento 0,81-0,91) e do modelo "fuzzy" foi 0,89 (IC 95 por cento 0,84-0,93), avaliadas como estatisticamente distintas (p=0,026). O modelo "fuzzy" se destacou como particularmente útil porque, ao contrário do modelo logístico, mostrou capacidade de utilizar informações de PTH em intervalo em que os valores de Ca mostraram-se pouco discriminantes. No grupo teste, a área para o modelo logístico de 0,89 (IC 95 por cento 0,83-0,95) e para o modelo fuzzy foi de 0,91 (IC 95 por cento 0,85-0,96) (p=0,128).Conclusões:
O modelo fuzzy apresentou desempenho igual ou superior ao modelo de regressão logística. O modelo matemático baseado em teoria de conjuntos fuzzy, no contexto deste estudo, obteve desempenho mas...
Texto completo:
1
Índice:
LILACS
Assunto principal:
Cintilografia
/
Modelos Logísticos
/
Lógica Fuzzy
/
Modelos Teóricos
Tipo de estudo:
Prognostic_studies
/
Risk_factors_studies
Idioma:
Pt
Ano de publicação:
2007
Tipo de documento:
Thesis