Contexto: A escoliose idiopática do adolescente pode apresentar resposta clínica variável a intervenções conservadoras. Objetivo: Explorar associações entre características basais e melhora radiográfica em 6 meses. Métodos: Estudo observacional com análise exploratória e inferencial. O desfecho contínuo foi \(\Delta\) (maior curva em 6 meses − baseline, em graus). O desfecho binário (MCID) foi melhora definida como \(\Delta \le -5°\). Ajustamos um modelo linear para \(\Delta\) e um modelo logístico para o MCID, reportando estimativas com IC95% e verificações de adequação dos modelos.
0.1 Como reproduzir
O arquivo de dados é lido de data/modelagem final.xlsx (aba dados).
As análises dependem de pacotes R listados no chunk de setup; caso algum pacote esteja ausente, o documento interrompe a execução com uma mensagem explícita.
0.2 Objetivo e delineamento
Este é um relatório exploratório e inferencial: o objetivo é estimar associações ajustadas entre variáveis basais e a evolução radiográfica em 6 meses.
0.3 Definições de desfecho
Desfecho contínuo:\(\Delta\) = (maior curva em 6 meses − maior curva baseline), em graus. Valores mais negativos indicam maior melhora.
Desfecho binário (MCID): melhora clínica definida como \(\Delta \le -5°\) (redução de pelo menos 5 graus).
0.4 Plano de análise estatística
Descrição da amostra: estatísticas descritivas das variáveis basais e do desfecho.
Inferência (associações ajustadas):
Modelo linear para \(\Delta\) (efeitos como betas, IC95%).
Modelo logístico para MCID (efeitos como odds ratios, IC95%).
Adequação dos modelos: diagnósticos de assunções (colinearidade, resíduos, heteroscedasticidade quando aplicável) e medidas de qualidade de ajuste (por exemplo, \(R^2\)).
Forma funcional: para preditores contínuos, assume-se relação aproximadamente linear.
Por se tratar de análise exploratória, os resultados devem ser interpretados com cautela, com ênfase em magnitude/direção e incerteza (IC95%).
# drop na in flexibilidadedf <- df |>drop_na(flexibilidade)
Observação: os modelos abaixo usam análise por caso completo (listwise deletion), que é o comportamento padrão do glm()/lm() quando há dados faltantes nas variáveis do modelo.
0.6 Codificação de variáveis categóricas (referências)
As variáveis categóricas entram como fatores. A categoria de referência (baseline) é o primeiro nível do fator (conforme levels()), a menos que seja explicitamente reordenado.
Verificação de colinearidade entre as variáveis independentes (Variance Inflation Factor). Valores maiores que 10 indicam colinearidade entre as variáveis.
Abbreviations: CI = Confidence Interval, OR = Odds Ratio
2.1.1.2.2 Colinearidade
Verificação de colinearidade entre as variáveis independentes (Variance Inflation Factor). Valores maiores que 10 indicam colinearidade entre as variáveis.
2.1.1.3 CART (árvore de decisão) para MCID (delta_cat)
2.1.1.3.1 Racional teórico
Um modelo CART (Classification and Regression Tree) é útil aqui porque:
Não linearidade: identifica automaticamente limiares (pontos de corte) em preditores contínuos.
Interações: a sequência de divisões (splits) representa interações condicionais sem precisar pre-especificar termos de interação.
Interpretabilidade: gera regras do tipo “se… então…”, úteis para comunicação clínica e geração de hipóteses.
Limitações importantes: árvores isoladas tendem a ter alta variância e podem superajustar. Por isso, esta seção usa validação cruzada (CV) e tuning/poda para controlar complexidade e reporta desempenho interno (sem validação externa).
Verificação de colinearidade entre as variáveis independentes (Variance Inflation Factor). Valores maiores que 10 indicam colinearidade entre as variáveis.
Abbreviations: CI = Confidence Interval, OR = Odds Ratio
2.1.2.2.2 Colinearidade
Verificação de colinearidade entre as variáveis independentes (Variance Inflation Factor). Valores maiores que 10 indicam colinearidade entre as variáveis.
2.1.2.3 CART (árvore de decisão) para MCID (delta_cat)
2.1.2.3.1 Racional teórico
Um modelo CART (Classification and Regression Tree) é útil aqui porque:
Não linearidade: identifica automaticamente limiares (pontos de corte) em preditores contínuos.
Interações: a sequência de divisões (splits) representa interações condicionais sem precisar pre-especificar termos de interação.
Interpretabilidade: gera regras do tipo “se… então…”, úteis para comunicação clínica e geração de hipóteses.
Limitações importantes: árvores isoladas tendem a ter alta variância e podem superajustar. Por isso, esta seção usa validação cruzada (CV) e tuning/poda para controlar complexidade e reporta desempenho interno (sem validação externa).
