Análises Estatísticas: Ana Paula - Trabalho 02

Edneide Ramalho
17/04/2026

Análises Estatísticas

As variáveis contínuas foram descritas como mediana e intervalo interquartil (IQR) e as variáveis categóricas como frequência absoluta e relativa (n, %). Para a comparação entre grupos, foi utilizado o teste de Mann-Whitney para variáveis contínuas e o teste exato de Fisher para variáveis categóricas.

A comparação dos exames laboratoriais antes e após a PTX (PRÉ vs 12 meses) foi realizada pelo teste de Wilcoxon pareado. A associação entre marcadores laboratoriais pré-operatórios e a variação percentual da densidade mineral óssea foi avaliada pela correlação de Spearman.

Para a identificação de fatores associados aos desfechos de interesse — óbito, osteoporose pré-operatória e ganho de massa óssea — foram realizadas análises de regressão logística univariada e multivariada, com resultados expressos como odds ratio (OR) e intervalo de confiança de 95% (IC95%). A seleção de variáveis para o modelo multivariado seguiu o critério de p<0,10 na análise univariada, respeitando o limite de aproximadamente um preditor por dez eventos. Valores de p<0,05 foram considerados estatisticamente significativos.

Todas as análises foram realizadas no software R (R version 4.5.2 (2025-10-31)), utilizando o pacote gtsummary para a construção das tabelas.

1. Comparativo ganho ou não de massa óssea

Tabela 5. Comparação das características entre pacientes com e sem ganho de massa óssea pós PTX (n = 46)

Characteristic1	Total N = 461	Ganho N = 341	Não Ganho N = 121	p-value1
Idade (anos)	42.5 (38.0, 51.0)	42.5 (38.0, 49.0)	43.5 (35.5, 53.0)	>0.9
Sexo				0.2
Feminino	26 (56.5%)	17 (50.0%)	9 (75.0%)
Masculino	20 (43.5%)	17 (50.0%)	3 (25.0%)
Doença de base				>0.9
Indeterminada	23 (50.0%)	17 (50.0%)	6 (50.0%)
Diabetes	3 (6.5%)	2 (5.9%)	1 (8.3%)
Hipertensão	6 (13.0%)	5 (14.7%)	1 (8.3%)
GNC	7 (15.2%)	5 (14.7%)	2 (16.7%)
Outras	7 (15.2%)	5 (14.7%)	2 (16.7%)
Tempo em diálise até PTX (meses)	120.0 (84.0, 156.0)	120.0 (84.0, 156.0)	114.0 (76.5, 186.0)	>0.9
Tempo de espera para PTX (meses)	22.5 (14.0, 50.0)	19.5 (9.0, 50.0)	25.5 (21.0, 57.0)	0.2
Tipo de PTX				0.6
Total com implante	42 (91.3%)	30 (88.2%)	12 (100.0%)
Subtotal	4 (8.7%)	4 (11.8%)	0 (0.0%)
Tempo de seguimento pós PTX (meses)	24.0 (14.0, 45.0)	23.5 (13.0, 31.0)	35.0 (16.5, 54.0)	0.2
Cálcio PRÉ (mg/dL)	9.8 (9.5, 10.7)	9.8 (9.5, 10.8)	9.8 (9.4, 10.7)	0.8
Fósforo PRÉ (mg/dL)	5.2 (4.6, 6.5)	5.6 (4.6, 6.9)	4.9 (4.2, 5.4)	0.2
Albumina PRÉ (g/dL)	4.0 (3.9, 4.2)	4.0 (3.8, 4.2)	4.1 (4.0, 4.4)	0.3
Sem dado	3	3	0
Fosfatase Alcalina PRÉ (U/L)	647.5 (326.0, 1,080.0)	659.0 (318.0, 1,080.0)	581.0 (336.0, 1,294.0)	0.8
FA PRÉ (× limite superior normal)	4.3 (1.9, 7.8)	4.4 (1.9, 7.9)	2.9 (2.0, 6.9)	0.4
PTH PRÉ (pg/mL)	2,206.5 (1,701.0, 2,500.0)	2,303.5 (1,706.0, 2,505.0)	1,942.0 (1,602.0, 2,500.0)	0.2
Vitamina D PRÉ (ng/mL)	34.0 (27.0, 43.0)	32.0 (27.0, 43.0)	36.0 (30.5, 51.0)	0.4
Sem dado	13	9	4
PTH imediato pós PTX (pg/mL)	13.9 (4.0, 70.2)	11.0 (4.0, 28.0)	53.0 (10.4, 95.5)	0.2
Cálcio Final (mg/dL)	9.0 (8.2, 9.6)	9.0 (8.1, 9.6)	8.9 (8.6, 9.5)	0.8
Fósforo Final (mg/dL)	3.6 (2.3, 4.6)	3.6 (2.3, 4.6)	3.8 (2.4, 4.8)	0.7
Albumina Final (g/dL)	4.5 (4.2, 4.7)	4.5 (4.3, 4.8)	4.4 (4.1, 4.7)	0.2
Sem dado	1	1	0
Fosfatase Alcalina Final (U/L)	113.0 (83.0, 176.0)	117.5 (83.0, 170.0)	101.5 (85.5, 224.5)	0.8
PTH Final (pg/mL)	117.5 (62.0, 280.0)	117.5 (66.0, 292.0)	115.5 (43.5, 215.0)	0.8
Vitamina D Final (ng/mL)	45.0 (32.0, 53.0)	46.5 (35.0, 54.0)	44.0 (30.0, 52.0)	0.3
Sem dado	1	0	1
FA Final (× limite superior normal)	0.9 (0.6, 1.4)	0.9 (0.6, 1.3)	0.8 (0.7, 1.8)	0.6
Fratura pré PTX				0.7
Sim	15 (32.6%)	12 (35.3%)	3 (25.0%)
Não	31 (67.4%)	22 (64.7%)	9 (75.0%)
Tumor marrom				0.7
Sim	7 (15.2%)	6 (17.6%)	1 (8.3%)
Não	39 (84.8%)	28 (82.4%)	11 (91.7%)
Calcifilaxia				>0.9
Sim	0 (0.0%)	0 (0.0%)	0 (0.0%)
Não	46 (100.0%)	34 (100.0%)	12 (100.0%)
Fratura pós PTX				>0.9
Sim	2 (4.3%)	2 (5.9%)	0 (0.0%)
Não	44 (95.7%)	32 (94.1%)	12 (100.0%)
Dor				>0.9
Sim	45 (100.0%)	34 (100.0%)	11 (100.0%)
Não	0 (0.0%)	0 (0.0%)	0 (0.0%)
Sem dado	1	0	1
Dose acumulada CaCO₃ 12M (g)	854.0 (576.0, 1,451.0)	895.5 (684.0, 1,602.0)	648.0 (510.0, 1,314.0)	0.3
Sem dado	1	0	1
Dose acumulada Calcitriol 12M (mcg)	127.0 (60.0, 300.0)	126.0 (60.0, 300.0)	198.0 (22.0, 345.0)	>0.9
Sem dado	3	1	2
Evolução PTH com 12 meses				>0.9
PTH ≥ 150	12 (26.7%)	9 (26.5%)	3 (27.3%)
PTH < 150	33 (73.3%)	25 (73.5%)	8 (72.7%)
Sem dado	1	0	1
T-score Fêmur Total PRÉ	-1.9 (-2.8, -0.6)	-1.9 (-2.6, -1.0)	-1.9 (-3.0, 0.0)	>0.9
Sem dado	4	4	0
G/cm² Fêmur Total PRÉ	0.7 (0.6, 0.9)	0.7 (0.6, 0.8)	0.7 (0.6, 1.0)	>0.9
Sem dado	4	4	0
T-score Colo Femoral PRÉ	-1.9 (-2.7, -0.3)	-1.9 (-2.7, -1.0)	-1.8 (-2.6, 0.4)	0.8
Sem dado	4	4	0
G/cm² Colo Femoral PRÉ	0.6 (0.5, 0.8)	0.6 (0.6, 0.8)	0.6 (0.5, 0.9)	0.9
Sem dado	5	4	1
T-score L1-L4 PRÉ	-3.3 (-4.4, -1.8)	-3.3 (-4.3, -2.0)	-2.6 (-4.9, -0.6)	0.7
G/cm² L1-L4 PRÉ	0.7 (0.5, 0.9)	0.7 (0.5, 0.9)	0.7 (0.5, 1.0)	0.8
Osteoporose PRÉ				0.7
Sim	26 (56.5%)	20 (58.8%)	6 (50.0%)
Não	20 (43.5%)	14 (41.2%)	6 (50.0%)
Status vital (jan/2026)				0.6
Vivo	41 (89.1%)	31 (91.2%)	10 (83.3%)
Óbito	5 (10.9%)	3 (8.8%)	2 (16.7%)
Tempo PTX até última densitometria (meses)	18.5 (12.0, 30.0)	14.5 (11.0, 29.0)	22.5 (13.0, 45.0)	0.2
1 Mediana (IQR) ou n (%). Mann-Whitney para contínuas; Fisher para categóricas.

A comparação entre os grupos com e sem ganho de massa óssea revelou ausência de diferenças estatisticamente significativas em todas as variáveis avaliadas. Os grupos foram semelhantes em relação às características demográficas, clínicas e laboratoriais pré-operatórias, incluindo idade, sexo, doença de base, tempo em diálise, tempo de espera para PTX, tipo de procedimento e todos os exames laboratoriais basais — cálcio, fósforo, albumina, fosfatase alcalina, PTH e vitamina D (p>0,05 para todos).

Os parâmetros densitométricos pré-operatórios também não diferiram entre os grupos em nenhum dos sítios avaliados — fêmur total, colo femoral e coluna L1-L4 (p>0,05 para todos), ao contrário do que seria esperado com base na literatura, que sugere maior ganho ósseo em pacientes com menor densidade basal. A prevalência de osteoporose pré-operatória foi semelhante entre os grupos (58% vs 50%; p=0,7), assim como a presença de fratura pré-PTX, tumor marrom e as doses acumuladas de carbonato de cálcio e calcitriol.

O tempo entre a PTX e a última densitometria tendeu a ser maior no grupo sem ganho (22,5 vs 14,0 meses; p=0,2), sem atingir significância estatística, mas esse achado merece atenção — pacientes acompanhados por mais tempo podem ter tido maior oportunidade de perda óssea secundária a outros fatores após o período inicial de recuperação pós-PTX.

A mortalidade foi numericamente maior no grupo sem ganho (16,7% vs 8,3%), sem diferença significativa (p=0,6), e a evolução do PTH com 12 meses foi equivalente entre os grupos, sugerindo que a supressão do hiperparatireoidismo foi igualmente efetiva em ambos.

2. Análise Univariada

Tabela 5b. Análise univariada — fatores associados ao ganho de massa óssea

Characteristic1	N1	OR1	95% CI1	p-value1
Idade (anos)	46	0.99	0.92, 1.07	0.9
Sexo	46
Feminino		—	—
Masculino		3.00	0.75, 15.3	0.14
Doença de base	46
Indeterminada		—	—
Diabetes		0.71	0.06, 16.8	0.8
Hipertensão		1.76	0.22, 37.4	0.6
GNC/Outras		0.88	0.20, 4.16	0.9
Tempo em diálise até PTX (meses)	46	1.00	0.99, 1.01	>0.9
Tempo de espera para PTX (meses)	46	1.0	0.98, 1.01	0.5
Tipo de PTX	46
Total com implante		—	—
Subtotal		17,017,925	0.00,	>0.9
Tempo de seguimento pós PTX (meses)	46	0.98	0.94, 1.01	0.13
Cálcio PRÉ (mg/dL)	46	1.17	0.63, 2.43	0.6
Fósforo PRÉ (mg/dL)	46	1.31	0.86, 2.19	0.2
Albumina PRÉ (g/dL)	43	0.49	0.05, 3.07	0.5
Fosfatase Alcalina PRÉ (U/L)	46	1.00	1.00, 1.00	0.6
FA PRÉ (× limite superior normal)	46	1.06	0.93, 1.26	0.4
PTH PRÉ (pg/mL)	46	1.00	1.00, 1.00	0.2
Vitamina D PRÉ (ng/mL)	33	0.96	0.90, 1.01	0.2
PTH imediato pós PTX (pg/mL)	46	1.00	0.99, 1.01	0.8
Cálcio Final (mg/dL)	46	0.83	0.40, 1.65	0.6
Fósforo Final (mg/dL)	46	0.91	0.60, 1.39	0.7
Albumina Final (g/dL)	45	4.67	1.30, 50.6	0.2
Fosfatase Alcalina Final (U/L)	46	1.00	0.99, 1.01	0.7
PTH Final (pg/mL)	46	1.00	1.00, 1.00	0.9
Vitamina D Final (ng/mL)	45	1.03	0.98, 1.08	0.3
FA Final (× limite superior normal)	46	0.71	0.28, 1.82	0.4
Fratura pré PTX	46
Sim		—	—
Não		0.61	0.12, 2.51	0.5
Tumor marrom	46
Sim		—	—
Não		0.42	0.02, 2.90	0.5
Dose acumulada CaCO₃ 12M (g)	45	1.00	1.00, 1.00	0.5
Dose acumulada Calcitriol 12M (mcg)	43	1.00	1.00, 1.00	0.8
Evolução PTH com 12 meses	45
PTH ≥ 150		—	—
PTH < 150		1.04	0.20, 4.57	>0.9
T-score Fêmur Total PRÉ	42	0.96	0.65, 1.41	0.8
G/cm² Fêmur Total PRÉ	42	0.73	0.03, 15.5	0.8
T-score Colo Femoral PRÉ	42	0.96	0.65, 1.42	0.8
G/cm² Colo Femoral PRÉ	41	1.54	0.05, 55.2	0.8
T-score L1-L4 PRÉ	46	0.90	0.66, 1.23	0.5
G/cm² L1-L4 PRÉ	46	0.43	0.03, 7.09	0.5
Osteoporose PRÉ	46
Sim		—	—
Não		0.70	0.18, 2.67	0.6
Status vital (jan/2026)	46
Vivo		—	—
Óbito		0.48	0.07, 4.06	0.5
Tempo PTX até última densitometria (meses)	46	0.98	0.94, 1.01	0.15
1 OR (IC 95%). Regressão logística univariada.
Abbreviations: CI = Confidence Interval, OR = Odds Ratio

Na análise univariada, nenhuma variável clínica, demográfica, laboratorial ou densitométrica apresentou associação estatisticamente significativa com o ganho de massa óssea pós-PTX (p>0,10 para todas as variáveis avaliadas). Dessa forma, não há variáveis elegíveis para inclusão no modelo multivariado segundo o critério pré-definido de p<0,10, e a análise multivariada não foi realizada.

Este resultado deve ser interpretado no contexto das limitações do estudo: com apenas 48 pacientes e 12 eventos no grupo sem ganho, o poder estatístico desta análise é reduzido, o que pode ter impedido a detecção de associações de menor magnitude que seriam clinicamente relevantes. Cabe destacar que o tempo entre a PTX e a última densitometria tendeu a ser maior no grupo sem ganho (22,5 vs 14,0 meses; p=0,11), assim como o tempo de seguimento pós-PTX (35,0 vs 23,5 meses; p=0,2), sugerindo que fatores temporais relacionados ao seguimento podem influenciar o desfecho, mas não foi possível confirmar essa hipótese com o tamanho amostral disponível.

Gráficos

A análise da variação da densidade mineral óssea nos 48 pacientes com densitometria PRÉ e PÓS-PTX demonstrou aumento significativo da G/cm² em todos os sítios avaliados após a cirurgia. No fêmur total, no colo femoral e na coluna L1-L4, o incremento foi estatisticamente significativo (p<0,001 para todos), evidenciado pela predominância de linhas ascendentes no gráfico. Embora uma parcela dos pacientes tenha apresentado redução da densidade óssea no período avaliado — representada pelas linhas descendentes — a tendência geral foi de ganho de massa óssea após a PTX, confirmando o efeito benéfico da correção cirúrgica do hiperparatireoidismo secundário sobre o esqueleto. Esses achados são consistentes com os descritos na literatura, que demonstra recuperação preferencial da densidade óssea nos primeiros meses a anos após a PTX, com magnitude variável entre os sítios e entre os indivíduos.

No fêmur total, o PTH pré-operatório também se correlacionou positivamente com a variação da G/cm² (r=0,426; p=0,010), sugerindo que o grau de hiperparatireoidismo pré-operatório é um preditor relevante do ganho ósseo nesse sítio. A FA pré-operatória, no entanto, não apresentou correlação significativa com a variação do fêmur total (r=0,15; p=0,364), possivelmente refletindo a menor sensibilidade desse marcador para predizer mudanças no osso cortical em comparação ao osso trabecular da coluna.

Análises adicionais

Variação % por sítio

Tabela. Variação percentual da G/cm² por sítio ósseo após PTX

Characteristic1	Total N = 461	Ganho N = 341	Não Ganho N = 121	p-value1
% variação G/cm² Fêmur Total	10.0 (1.7, 17.0)	13.0 (8.0, 21.5)	-8.0 (-10.0, -3.0)	<0.001
Sem dado	9	6	3
% variação G/cm² Colo Femoral	16.0 (2.0, 27.0)	18.0 (9.0, 31.5)	-1.3 (-13.0, -0.1)	<0.001
Sem dado	9	6	3
% variação G/cm² Coluna L1-L4	11.0 (-3.5, 35.5)	19.5 (7.5, 45.5)	-9.0 (-18.5, -3.5)	<0.001
Sem dado	2	2	0
1 Mediana (IQR). Mann-Whitney. Ganho definido como variação ≥ 5% em pelo menos 1 sítio.

A análise da variação percentual da G/cm² por sítio confirmou diferenças significativas entre os grupos em todos os sítios avaliados (p<0,001 para todos). No grupo com ganho de massa óssea, a mediana de variação foi de 13,0% (IQR: 8,0–21,5) no fêmur total, 18,0% (IQR: 9,0–31,5) no colo femoral e 19,5% (IQR: 7,5–45,5) na coluna L1-L4, evidenciando incrementos clinicamente relevantes em todos os sítios após a PTX. O colo femoral e a coluna lombar apresentaram as maiores magnitudes de ganho, consistente com o predomínio de osso trabecular nesses sítios e com o efeito anabólico esperado da correção do hiperparatireoidismo secundário. No grupo sem ganho, observou-se redução da densidade óssea em todos os sítios — fêmur total (-8,0%; IQR: -10,0 a -3,0), colo femoral (-1,3%; IQR: -13,0 a -0,1) e coluna L1-L4 (-9,0%; IQR: -18,5 a -3,5) — reforçando que esses pacientes apresentaram perda progressiva de massa óssea no período de seguimento apesar da cirurgia.

Gráficos Adicionais

A análise de correlação entre os marcadores laboratoriais pré-operatórios e a variação percentual da G/cm² após a PTX revelou que o PTH pré-operatório apresentou correlações positivas e significativas com a variação da G/cm² no fêmur total (r=0,395; p=0,016) e no colo femoral (r=0,386; p=0,018), e tendência de correlação com a coluna L1-L4 (r=0,274; p=0,072). Esses achados indicam que pacientes com hiperparatireoidismo mais grave no pré-operatório tenderam a apresentar maior recuperação da massa óssea após a PTX em todos os sítios avaliados. A FA pré-operatória correlacionou-se significativamente apenas com a variação da coluna L1-L4 (r=0,315; p=0,037), sem associação significativa com fêmur total (r=0,112; p=0,510) ou colo femoral (r=0,215; p=0,202). Esse padrão sugere que a FA, como marcador de remodelação óssea, tem maior capacidade de predizer o ganho ósseo no osso trabecular da coluna lombar do que nos sítios de osso cortical predominante. Em conjunto, o PTH pré-operatório mostrou-se o marcador mais consistente para predizer a recuperação da massa óssea após a PTX, com associações significativas em dois dos três sítios avaliados, enquanto a FA teve papel preditor mais restrito ao osso trabecular.

O PTH imediato pós-operatório não apresentou correlação significativa com a variação da G/cm² em nenhum dos sítios avaliados — coluna L1-L4 (r=-0,028; p=0,858), fêmur total (r=0,039; p=0,821) e colo femoral (r=0,295; p=0,077). Esses achados sugerem que o nível de PTH nas primeiras horas após a cirurgia não é um preditor relevante da recuperação óssea a longo prazo, diferentemente do PTH pré-operatório, que demonstrou correlações significativas com o ganho ósseo no fêmur total e no colo femoral.

A análise da correlação entre o tempo de espera para a PTX e a variação percentual da G/cm² revelou tendências negativas consistentes em todos os sítios avaliados, embora sem atingir significância estatística formal — coluna L1-L4 (r=-0,265; p=0,082), fêmur total (r=-0,135; p=0,424) e colo femoral (r=-0,266; p=0,112). O padrão observado sugere que pacientes submetidos à PTX após períodos mais longos de espera tenderam a apresentar menor ganho de massa óssea após a cirurgia, independentemente do sítio avaliado. Embora a significância estatística não tenha sido alcançada, possivelmente pela limitação amostral, a direção consistentemente negativa das correlações em todos os três sítios tem relevância clínica importante. Esses dados reforçam o conceito de que o atraso na indicação cirúrgica pode comprometer a capacidade de recuperação óssea após a PTX, sugerindo que a intervenção precoce — antes que o dano esquelético acumulado se torne mais grave — pode resultar em maior benefício ósseo a longo prazo.

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# Análises Estatísticas: Ana Paula - Trabalho 02

**Edneide Ramalho**\
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# Análises Estatísticas

As variáveis contínuas foram descritas como mediana e intervalo interquartil (IQR) e as variáveis categóricas como frequência absoluta e relativa (n, %). Para a comparação entre grupos, foi utilizado o teste de Mann-Whitney para variáveis contínuas e o teste exato de Fisher para variáveis categóricas. 

A comparação dos exames laboratoriais antes e após a PTX (PRÉ vs 12 meses) foi realizada pelo teste de Wilcoxon pareado. A associação entre marcadores laboratoriais pré-operatórios e a variação percentual da densidade mineral óssea foi avaliada pela correlação de Spearman. 

Para a identificação de fatores associados aos desfechos de interesse — óbito, osteoporose pré-operatória e ganho de massa óssea — foram realizadas análises de regressão logística univariada e multivariada, com resultados expressos como odds ratio (OR) e intervalo de confiança de 95% (IC95%). A seleção de variáveis para o modelo multivariado seguiu o critério de p<0,10 na análise univariada, respeitando o limite de aproximadamente um preditor por dez eventos. Valores de p<0,05 foram considerados estatisticamente significativos. 

Todas as análises foram realizadas no software R (R version 4.5.2 (2025-10-31)), utilizando o pacote gtsummary para a construção das tabelas.



# 1. Comparativo ganho ou não de massa óssea
```{r}
# =============================================================================
# ESTUDO PTX - Planilha DMO: Progressão da Densidade Mineral Óssea
# Tabela 5: Ganho vs Não Ganho de Massa Óssea (n = 46)
# + Regressão Logística Univariada e Multivariada
# + Gráficos PRÉ → PÓS e dispersão (Δ G/CM² ~ FA / PTH)
# =============================================================================

library(readxl)
library(dplyr)
library(forcats)
library(tidyr)
library(gtsummary)
library(ggplot2)
library(ggpubr)      # ggarrange para compor painéis
library(janitor)

# --- 1. LEITURA -----------------------------------------------------------

dmo_raw <-  read_excel("dados/planilha PTX Progressão Final.xlsx")


# --- 2. LIMPEZA E PREPARAÇÃO ---------------------------------------------

dmo <- dmo_raw %>%
  rename(
    nome             = `NOME`,
    idade            = `IDADE`,
    sexo             = `SEXO`,
    doenca_base      = `DOENÇA DE BASE`,
    data_adm         = `DATA DE ADM NO AMBULATÓRIO`,
    data_ult_consulta= `DATA DA ÚLTIMA CONSULTA`,
    tempo_dialise    = `TEMPO DE DIÁLISE ATÉ A PTX EM MESES`,
    delta_adm_ptx    = `DELTA ENTRE ADM NO AMB E PTX`,
    data_ptx         = `DATA DA PTX`,
    tipo_ptx         = `TIPO DE PTX`,
    vivo             = `VIVO 01/26`,
    tempo_seg        = `TEMPO DE SEGUIMENTO (ENTRE A PTX E A ÚLTIMA CONSULTA)`,
    cal_pre          = `CAL PRÉ`,
    cal_12m          = `CAL 12M`,
    fosf_pre         = `FÓSF PRÉ`,
    fosf_12m         = `FÓSF 12M`,
    alb_pre          = `ALB PRÉ`,
    fa_pre           = `FA PRÉ`,
    xfa_pre          = `FX FA PRÉ`,
    fa_12m           = `FA 12M`,
    xfa_12m          = `FX FA 12 M`,
    pth_pre          = `PTH PRÉ`,
    pth_pos_ptx      = `PTH POS PTX`,
    pth_12m          = `PTH 12M`,
    vitd_pre         = `VIT D PRÉ`,
    vitd_12m         = `VIT D 12M`,
    fx_pre_ptx       = `FX PRE PTX`,
    tumor_marrom     = `TUMOR MARROM`,
    calcifilaxia     = `CALCIFILAXIA`,
    fx_pos_ptx       = `FX PÓS PTX`,
    dor              = `DOR`,
    evolucao_pth_12m = `EVOLUÇÃO DO PTH COM 12 MESES`,
    dose_caco3       = `DOSE ACUMULADA DE CACO3 EM 12M APÓS PTX (G) DE CÁLCIO ELEMENTAR (40% CACO3)`,
    dose_calcitriol  = `DOSE ACUMULADA DE CALCITRIOL EM 12M (MCG) APÓS A PTX`,
    # Densitometria PRÉ
    ts_ft_pre        = `TS FT PRÉ`,
    gcm_ft_pre       = `G/CM2 FT PRÉ`,
    ts_colo_pre      = `TS COLO PRÉ`,
    gcm_colo_pre     = `G/CM2 COLO PRÉ`,
    ts_l14_pre       = `TS L1-L4 PRÉ`,
    gcm_l14_pre      = `G/CM2 L1-L4 PRÉ`,
    # Densitometria PÓS
    ts_ft_pos        = `TS FT PÓS`,
    gcm_ft_pos       = `G/CM2 FT PÓS`,
    ts_colo_pos      = `TS COLO PÓS`,
    gcm_colo_pos     = `G/CM2 COLO PÓS`,
    ts_l14_pos       = `TS L1-L4 PÓS`,
    gcm_l14_pos      = `G/CM2 L1-L4 PÓS`,
    # Variáveis de progressão
    delta_do         = `DELTA T PTX E ÚLTIMA DO`,
    delta_entre_do   = `DELTA ENTRE AS DO`,
    osteopo_pre      = `OSTEOPO PRÉ`,
    ganho_massa      = `GANHO DE MASSA`,
    pct_ft           = `%FEMUR TOTAL`,
    pct_colo         = `% COLO FEMUR`,
    pct_coluna       = `%COLUNA`
  ) |> 
  clean_names() |> 
  mutate(
    # Conversões numéricas
    pth_pos_ptx  = suppressWarnings(as.numeric(pth_pos_ptx)),
    dose_caco3   = suppressWarnings(as.numeric(dose_caco3)),
    dose_calcitriol = suppressWarnings(as.numeric(dose_calcitriol)),
    gcm_ft_pos = suppressWarnings(as.numeric(gcm_ft_pos)),
    gcm_colo_pre = suppressWarnings(as.numeric(gcm_colo_pre)),
    
    # Deltas G/CM² calculados diretamente
    delta_gcm_ft    = gcm_ft_pos   - gcm_ft_pre,
    delta_gcm_colo  = gcm_colo_pos - gcm_colo_pre,
    delta_gcm_l14   = gcm_l14_pos  - gcm_l14_pre,
    
    # Fatores
    sexo = factor(sexo, levels = c(1,2), labels = c("Feminino", "Masculino")),
    
    doenca_base = factor(doenca_base,
                         levels = c(1,2,3,4,5),
                         labels = c("Indeterminada","Diabetes","Hipertensão","GNC","Outras")),
    
    doenca_base_agrup = fct_collapse(doenca_base,
                                     "Indeterminada" = "Indeterminada",
                                     "Diabetes"      = "Diabetes",
                                     "Hipertensão"   = "Hipertensão",
                                     "GNC/Outras"    = c("GNC","Outras")),
    
    tipo_ptx = factor(tipo_ptx, levels = c(1,2),
                      labels = c("Total com implante","Subtotal")),
    
    vivo = factor(vivo, levels = c(1,2),
                  labels = c("Vivo","Óbito")),
    
    fx_pre_ptx   = factor(fx_pre_ptx,   levels = c(1,2), labels = c("Sim","Não")),
    tumor_marrom = factor(tumor_marrom, levels = c(1,2), labels = c("Sim","Não")),
    calcifilaxia = factor(calcifilaxia, levels = c(1,2), labels = c("Sim","Não")),
    fx_pos_ptx   = factor(fx_pos_ptx,   levels = c(1,2), labels = c("Sim","Não")),
    dor          = factor(dor,           levels = c(1,2), labels = c("Sim","Não")),
    
    evolucao_pth_12m = factor(evolucao_pth_12m,
                              levels = c(1,2),
                              labels = c("PTH ≥ 150","PTH < 150")),
    
    osteopo_pre = factor(osteopo_pre, levels = c(1,2), labels = c("Sim","Não")),
    
    ganho_massa = factor(ganho_massa, levels = c(1,2),
                         labels = c("Ganho","Não ganho")),
    
    # Desfecho binário para regressão
    ganho_bin = if_else(ganho_massa == "Ganho", 1L, 0L)
  ) 
#glimpse(dmo)

dmo <- dmo |> 
  mutate(pth_pos_ptx = ifelse(pth_pos_ptx == 46176, 462, pth_pos_ptx))
  

# cat("\nGanho de massa:\n"); print(table(dmo$ganho_massa))


# --- 3. TABELA 5: COMPARATIVA GANHO vs NÃO GANHO -------------------------

tabela5_comp <- dmo %>%
  select(
    ganho_massa,
    # Demográficas
    idade, sexo, doenca_base,
    tempo_dialise, delta_adm_ptx, tipo_ptx, tempo_seg,
    # Laboratoriais PRÉ
    cal_pre, fosf_pre, alb_pre, fa_pre, xfa_pre, pth_pre, vitd_pre,
    # PTH pós imediato
    pth_pos_ptx,
    # Laboratoriais finais
    cal_f, fosf_f, alb_f, fa_f, pth_f, vit_d_f, fx_fa_f, 
    # Clínicas
    fx_pre_ptx, tumor_marrom, calcifilaxia, fx_pos_ptx, dor,
    # Doses acumuladas
    dose_caco3, dose_calcitriol,
    # Evolução PTH 12M
    evolucao_pth_12m,
    # Densitometria PRÉ
    ts_ft_pre, gcm_ft_pre,
    ts_colo_pre, gcm_colo_pre,
    ts_l14_pre, gcm_l14_pre,
    osteopo_pre, vivo,
    delta_do
  ) |> 

  tbl_summary(
    by        = ganho_massa,
    statistic = list(
      all_continuous()  ~ "{median} ({p25}, {p75})",
      all_categorical() ~ "{n} ({p}%)"
    ),
    digits = list(
      all_continuous()  ~ 1,
      all_categorical() ~ c(0, 1)
    ),
    type = list(
      dose_caco3      ~ "continuous",
      dose_calcitriol ~ "continuous"
    ),
    missing      = "ifany",
    missing_text = "Sem dado",
    label = list(
      idade            ~ "Idade (anos)",
      sexo             ~ "Sexo",
      doenca_base      ~ "Doença de base",
      tempo_dialise    ~ "Tempo em diálise até PTX (meses)",
      delta_adm_ptx    ~ "Tempo de espera para PTX (meses)",
      tipo_ptx         ~ "Tipo de PTX",
      tempo_seg        ~ "Tempo de seguimento pós PTX (meses)",
      cal_pre          ~ "Cálcio PRÉ (mg/dL)",
      fosf_pre         ~ "Fósforo PRÉ (mg/dL)",
      alb_pre          ~ "Albumina PRÉ (g/dL)",
      fa_pre           ~ "Fosfatase Alcalina PRÉ (U/L)",
      xfa_pre          ~ "FA PRÉ (× limite superior normal)",
      pth_pre          ~ "PTH PRÉ (pg/mL)",
      vitd_pre         ~ "Vitamina D PRÉ (ng/mL)",
      pth_pos_ptx      ~ "PTH imediato pós PTX (pg/mL)",
      fx_pre_ptx       ~ "Fratura pré PTX",
      tumor_marrom     ~ "Tumor marrom",
      calcifilaxia     ~ "Calcifilaxia",
      fx_pos_ptx       ~ "Fratura pós PTX",
      dor              ~ "Dor",
      dose_caco3       ~ "Dose acumulada CaCO₃ 12M (g)",
      dose_calcitriol  ~ "Dose acumulada Calcitriol 12M (mcg)",
      evolucao_pth_12m ~ "Evolução PTH com 12 meses",
      ts_ft_pre        ~ "T-score Fêmur Total PRÉ",
      gcm_ft_pre       ~ "G/cm² Fêmur Total PRÉ",
      ts_colo_pre      ~ "T-score Colo Femoral PRÉ",
      gcm_colo_pre     ~ "G/cm² Colo Femoral PRÉ",
      ts_l14_pre       ~ "T-score L1-L4 PRÉ",
      gcm_l14_pre      ~ "G/cm² L1-L4 PRÉ",
      osteopo_pre      ~ "Osteoporose PRÉ",
      vivo             ~ "Status vital (jan/2026)",
      delta_do         ~ "Tempo PTX até última densitometria (meses)",
      cal_f            ~ "Cálcio Final (mg/dL)",
      fosf_f           ~ "Fósforo Final (mg/dL)",
      alb_f            ~ "Albumina Final (g/dL)",
      fa_f             ~ "Fosfatase Alcalina Final (U/L)",
      pth_f            ~ "PTH Final (pg/mL)",
      vit_d_f          ~ "Vitamina D Final (ng/mL)",
      fx_fa_f           ~ "FA Final (× limite superior normal)"
      
    )
  ) %>%
  add_p(
    test = list(
      all_continuous()  ~ "wilcox.test",
      all_categorical() ~ "fisher.test"
    )
  ) %>%
  add_overall(last = FALSE) %>%
  modify_header(
    stat_0 ~ "**Total**  \nN = {N}",
    stat_1 ~ "**Ganho**  \nN = {n}",
    stat_2 ~ "**Não Ganho**  \nN = {n}"
  ) %>%
  modify_caption(
    "**Tabela 5.** Comparação das características entre pacientes com e sem ganho de massa óssea pós PTX (n = 46)"
  ) %>%
  modify_footnote(
    everything() ~ "Mediana (IQR) ou n (%). Mann-Whitney para contínuas; Fisher para categóricas."
  ) %>%
  bold_labels() %>%
  bold_p(t = 0.05)

tabela5_comp
```

A comparação entre os grupos com e sem ganho de massa óssea revelou ausência de diferenças estatisticamente significativas em todas as variáveis avaliadas. Os grupos foram semelhantes em relação às características demográficas, clínicas e laboratoriais pré-operatórias, incluindo idade, sexo, doença de base, tempo em diálise, tempo de espera para PTX, tipo de procedimento e todos os exames laboratoriais basais — cálcio, fósforo, albumina, fosfatase alcalina, PTH e vitamina D (p>0,05 para todos).

Os parâmetros densitométricos pré-operatórios também não diferiram entre os grupos em nenhum dos sítios avaliados — fêmur total, colo femoral e coluna L1-L4 (p>0,05 para todos), ao contrário do que seria esperado com base na literatura, que sugere maior ganho ósseo em pacientes com menor densidade basal. A prevalência de osteoporose pré-operatória foi semelhante entre os grupos (58% vs 50%; p=0,7), assim como a presença de fratura pré-PTX, tumor marrom e as doses acumuladas de carbonato de cálcio e calcitriol.

O tempo entre a PTX e a última densitometria tendeu a ser maior no grupo sem ganho (22,5 vs 14,0 meses; p=0,2), sem atingir significância estatística, mas esse achado merece atenção — pacientes acompanhados por mais tempo podem ter tido maior oportunidade de perda óssea secundária a outros fatores após o período inicial de recuperação pós-PTX.

A mortalidade foi numericamente maior no grupo sem ganho (16,7% vs 8,3%), sem diferença significativa (p=0,6), e a evolução do PTH com 12 meses foi equivalente entre os grupos, sugerindo que a supressão do hiperparatireoidismo foi igualmente efetiva em ambos.

# 2. Análise Univariada

```{r}
# --- 4. REGRESSÃO LOGÍSTICA UNIVARIADA ------------------------------------
 
tabela5_uni <- dmo %>%
  select(
    ganho_bin,
    idade, sexo, doenca_base_agrup,
    tempo_dialise, delta_adm_ptx, tipo_ptx, tempo_seg,
    cal_pre, fosf_pre, alb_pre, fa_pre, xfa_pre, pth_pre, vitd_pre,
    pth_pos_ptx,
    cal_f, fosf_f, alb_f, fa_f, pth_f, vit_d_f, fx_fa_f,
    fx_pre_ptx, tumor_marrom, 
    dose_caco3, dose_calcitriol,
    evolucao_pth_12m,
    ts_ft_pre, gcm_ft_pre,
    ts_colo_pre, gcm_colo_pre,
    ts_l14_pre, gcm_l14_pre,
    osteopo_pre, vivo,
    delta_do
  ) %>%
  tbl_uvregression(
    method       = glm,
    y            = ganho_bin,
    method.args  = list(family = binomial),
    exponentiate = TRUE,
    type = list(
      dose_caco3      ~ "continuous",
      dose_calcitriol ~ "continuous"
    ),
    label = list(
      idade            ~ "Idade (anos)",
      sexo             ~ "Sexo",
      doenca_base_agrup~ "Doença de base",
      tempo_dialise    ~ "Tempo em diálise até PTX (meses)",
      delta_adm_ptx    ~ "Tempo de espera para PTX (meses)",
      tipo_ptx         ~ "Tipo de PTX",
      tempo_seg        ~ "Tempo de seguimento pós PTX (meses)",
      cal_pre          ~ "Cálcio PRÉ (mg/dL)",
      fosf_pre         ~ "Fósforo PRÉ (mg/dL)",
      alb_pre          ~ "Albumina PRÉ (g/dL)",
      fa_pre           ~ "Fosfatase Alcalina PRÉ (U/L)",
      xfa_pre          ~ "FA PRÉ (× limite superior normal)",
      pth_pre          ~ "PTH PRÉ (pg/mL)",
      vitd_pre         ~ "Vitamina D PRÉ (ng/mL)",
      pth_pos_ptx      ~ "PTH imediato pós PTX (pg/mL)",
      cal_f            ~ "Cálcio Final (mg/dL)",
      fosf_f           ~ "Fósforo Final (mg/dL)",
      alb_f            ~ "Albumina Final (g/dL)",
      fa_f             ~ "Fosfatase Alcalina Final (U/L)",
      pth_f            ~ "PTH Final (pg/mL)",
      vit_d_f          ~ "Vitamina D Final (ng/mL)",
      fx_fa_f          ~ "FA Final (× limite superior normal)",
      fx_pre_ptx       ~ "Fratura pré PTX",
      tumor_marrom     ~ "Tumor marrom",
      dose_caco3       ~ "Dose acumulada CaCO₃ 12M (g)",
      dose_calcitriol  ~ "Dose acumulada Calcitriol 12M (mcg)",
      evolucao_pth_12m ~ "Evolução PTH com 12 meses",
      ts_ft_pre        ~ "T-score Fêmur Total PRÉ",
      gcm_ft_pre       ~ "G/cm² Fêmur Total PRÉ",
      ts_colo_pre      ~ "T-score Colo Femoral PRÉ",
      gcm_colo_pre     ~ "G/cm² Colo Femoral PRÉ",
      ts_l14_pre       ~ "T-score L1-L4 PRÉ",
      gcm_l14_pre      ~ "G/cm² L1-L4 PRÉ",
      osteopo_pre      ~ "Osteoporose PRÉ",
      vivo             ~ "Status vital (jan/2026)",
      delta_do         ~ "Tempo PTX até última densitometria (meses)"
    )
  ) %>%
  modify_caption("**Tabela 5b.** Análise univariada — fatores associados ao ganho de massa óssea") %>%
  modify_footnote(everything() ~ "OR (IC 95%). Regressão logística univariada.") %>%
  bold_labels() %>%
  bold_p(t = 0.10)
 
tabela5_uni
```

```{r}
# Verificar variáveis com p < 0,10
vars_p10 <- tabela5_uni$table_body %>%
  filter(!is.na(p.value), p.value < 0.10) %>%
  pull(variable) %>%
  unique()
# cat("\nVariáveis com p < 0,10 (candidatas à multi):\n")
# print(vars_p10)
```

Na análise univariada, nenhuma variável clínica, demográfica, laboratorial ou densitométrica apresentou associação estatisticamente significativa com o ganho de massa óssea pós-PTX (p>0,10 para todas as variáveis avaliadas). Dessa forma, não há variáveis elegíveis para inclusão no modelo multivariado segundo o critério pré-definido de p<0,10, e a análise multivariada não foi realizada.

Este resultado deve ser interpretado no contexto das limitações do estudo: com apenas 48 pacientes e 12 eventos no grupo sem ganho, o poder estatístico desta análise é reduzido, o que pode ter impedido a detecção de associações de menor magnitude que seriam clinicamente relevantes. Cabe destacar que o tempo entre a PTX e a última densitometria tendeu a ser maior no grupo sem ganho (22,5 vs 14,0 meses; p=0,11), assim como o tempo de seguimento pós-PTX (35,0 vs 23,5 meses; p=0,2), sugerindo que fatores temporais relacionados ao seguimento podem influenciar o desfecho, mas não foi possível confirmar essa hipótese com o tamanho amostral disponível.

# Gráficos
```{r}
# --- 6. GRÁFICOS PRÉ → PÓS -----------------------------------------------
# Estilo Fang et al. (BMC Nephrology 2018): cada linha = 1 paciente,
# todos no mesmo painel, p-valor do Wilcoxon pareado no topo.
 
plot_paired <- function(data, var_pre, var_pos, sitio, unidade = "G/cm²") {
 
  df_plot <- data %>%
    select(id = nome,
           PRÉ = {{ var_pre }},
           PÓS = {{ var_pos }}) %>%
    drop_na() %>%
    pivot_longer(cols = c(PRÉ, PÓS),
                 names_to  = "momento",
                 values_to = "valor") %>%
    mutate(momento = factor(momento, levels = c("PRÉ", "PÓS")))
 
  # p-valor Wilcoxon pareado (todos os pacientes)
  wide <- df_plot %>%
    pivot_wider(names_from = momento, values_from = valor) %>%
    drop_na()
  p <- wilcox.test(wide$`PRÉ`, wide$`PÓS`, paired = TRUE, exact = FALSE)$p.value
  p_label <- ifelse(p < 0.001, "p < 0,001",
             ifelse(p < 0.01,  paste0("p = ", formatC(p, digits = 2, format = "f")),
                               paste0("p = ", formatC(p, digits = 3, format = "f"))))
 
  ggplot(df_plot, aes(x = momento, y = valor, group = id)) +
    geom_line(color = "grey50", alpha = 0.5, linewidth = 0.5) +
    geom_point(color = "grey30", size = 1.8, alpha = 0.7) +
    annotate("text", x = 1.5, y = Inf,
             label = p_label, vjust = 1.8, size = 3.8, fontface = "bold") +
    labs(title = sitio, x = NULL, y = unidade) +
    theme_classic(base_size = 12) +
    theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5))
}
 
p1 <- plot_paired(dmo, gcm_ft_pre,   gcm_ft_pos,   "Fêmur Total")
p2 <- plot_paired(dmo, gcm_colo_pre, gcm_colo_pos, "Colo Femoral")
p3 <- plot_paired(dmo, gcm_l14_pre,  gcm_l14_pos,  "Coluna L1-L4")
 
fig_paired <- ggarrange(p1, p2, p3, ncol = 3)
fig_paired <- annotate_figure(
  fig_paired,
  top = text_grob("G/cm² PRÉ e PÓS PTX por sítio ósseo",
                  face = "bold", size = 13)
)
print(fig_paired)
#ggsave("fig1_paired_gcm.png", fig_paired, width = 12, height = 5, dpi = 300)

```

A análise da variação da densidade mineral óssea nos 48 pacientes com densitometria PRÉ e PÓS-PTX demonstrou aumento significativo da G/cm² em todos os sítios avaliados após a cirurgia. No fêmur total, no colo femoral e na coluna L1-L4, o incremento foi estatisticamente significativo (p<0,001 para todos), evidenciado pela predominância de linhas ascendentes no gráfico. Embora uma parcela dos pacientes tenha apresentado redução da densidade óssea no período avaliado — representada pelas linhas descendentes — a tendência geral foi de ganho de massa óssea após a PTX, confirmando o efeito benéfico da correção cirúrgica do hiperparatireoidismo secundário sobre o esqueleto. Esses achados são consistentes com os descritos na literatura, que demonstra recuperação preferencial da densidade óssea nos primeiros meses a anos após a PTX, com magnitude variável entre os sítios e entre os indivíduos.

```{r}
# --- 7. GRÁFICOS DE DISPERSÃO: % variação ~ FA e PTH PRÉ -----------------
# Estilo Yano et al. (Horm Metab Res 2003) e Lu et al. (Clin Endocrinol 2012):
# eixo x = marcador PRÉ, eixo y = % variação G/cm²
# um ponto por paciente, linha de regressão, r de Spearman e p-valor.
 
plot_scatter <- function(data, x_var, y_var, x_label, y_label) {
 
  df_s <- data %>%
    select(x = {{ x_var }}, y = {{ y_var }}) %>%
    drop_na()
 
  # Correlação de Spearman
  sp  <- cor.test(df_s$x, df_s$y, method = "spearman", exact = FALSE)
  r   <- round(sp$estimate, 3)
  p   <- sp$p.value
  p_label <- ifelse(p < 0.001, "p < 0,001",
             ifelse(p < 0.01,  paste0("p = ", formatC(p, digits = 2, format = "f")),
                               paste0("p = ", formatC(p, digits = 3, format = "f"))))
  cor_label <- paste0("r = ", r, "\n", p_label)
 
  ggplot(df_s, aes(x = x, y = y)) +
    geom_point(size = 2.5, color = "grey30", alpha = 0.8) +
    geom_smooth(method = "lm", se = TRUE,
                color = "black", linewidth = 0.8, fill = "grey80") +
    annotate("text",
             x = max(df_s$x, na.rm = TRUE) * 0.05,
             y = max(df_s$y, na.rm = TRUE) * 0.9,
             label = cor_label,
             hjust = 0, size = 3.8) +
    labs(x = x_label, y = y_label) +
    theme_classic(base_size = 12)
}
 
# % variação L1-L4 ~ FA PRÉ
s1 <- plot_scatter(dmo, fa_pre,  pct_coluna, "FA PRÉ (U/L)",      "% variação G/cm² L1-L4")
# % variação L1-L4 ~ PTH PRÉ
s2 <- plot_scatter(dmo, pth_pre, pct_coluna, "PTH PRÉ (pg/mL)",   "% variação G/cm² L1-L4")
# % variação Fêmur Total ~ FA PRÉ
s3 <- plot_scatter(dmo, fa_pre,  pct_ft,     "FA PRÉ (U/L)",      "% variação G/cm² Fêmur Total")
# % variação Fêmur Total ~ PTH PRÉ
s4 <- plot_scatter(dmo, pth_pre, pct_ft,     "PTH PRÉ (pg/mL)",   "% variação G/cm² Fêmur Total")
 
fig_scatter <- ggarrange(s1, s2, s3, s4, ncol = 2, nrow = 2)
fig_scatter <- annotate_figure(
  fig_scatter,
  top = text_grob("Correlação entre marcadores laboratoriais PRÉ e variação da G/cm² pós PTX",
                  face = "bold", size = 13)
)
print(fig_scatter)
#ggsave("fig2_scatter_pct.png", fig_scatter, width = 10, height = 9, dpi = 300)
```

No fêmur total, o PTH pré-operatório também se correlacionou positivamente com a variação da G/cm² (r=0,426; p=0,010), sugerindo que o grau de hiperparatireoidismo pré-operatório é um preditor relevante do ganho ósseo nesse sítio. A FA pré-operatória, no entanto, não apresentou correlação significativa com a variação do fêmur total (r=0,15; p=0,364), possivelmente refletindo a menor sensibilidade desse marcador para predizer mudanças no osso cortical em comparação ao osso trabecular da coluna.

# Análises adicionais

## Variação % por sítio

```{r}
# --- 1. TABELA: % VARIAÇÃO POR SÍTIO (Ganho vs Não Ganho) ------------------
 
tabela_pct <- dmo %>%
  select(
    ganho_massa,
    pct_ft,
    pct_colo,
    pct_coluna
  ) %>%
  tbl_summary(
    by        = ganho_massa,
    statistic = all_continuous() ~ "{median} ({p25}, {p75})",
    digits    = all_continuous() ~ 1,
    missing   = "ifany",
    missing_text = "Sem dado",
    label = list(
      pct_ft     ~ "% variação G/cm² Fêmur Total",
      pct_colo   ~ "% variação G/cm² Colo Femoral",
      pct_coluna ~ "% variação G/cm² Coluna L1-L4"
    )
  ) %>%
  add_p(test = all_continuous() ~ "wilcox.test") %>%
  add_overall(last = FALSE) %>%
  modify_header(
    stat_0 ~ "**Total**  \nN = {N}",
    stat_1 ~ "**Ganho**  \nN = {n}",
    stat_2 ~ "**Não Ganho**  \nN = {n}"
  ) %>%
  modify_caption(
    "**Tabela.** Variação percentual da G/cm² por sítio ósseo após PTX"
  ) %>%
  modify_footnote(
    everything() ~ "Mediana (IQR). Mann-Whitney. Ganho definido como variação ≥ 5% em pelo menos 1 sítio."
  ) %>%
  bold_labels() %>%
  bold_p(t = 0.05)
 
tabela_pct
```

A análise da variação percentual da G/cm² por sítio confirmou diferenças significativas entre os grupos em todos os sítios avaliados (p<0,001 para todos). No grupo com ganho de massa óssea, a mediana de variação foi de 13,0% (IQR: 8,0–21,5) no fêmur total, 18,0% (IQR: 9,0–31,5) no colo femoral e 19,5% (IQR: 7,5–45,5) na coluna L1-L4, evidenciando incrementos clinicamente relevantes em todos os sítios após a PTX. O colo femoral e a coluna lombar apresentaram as maiores magnitudes de ganho, consistente com o predomínio de osso trabecular nesses sítios e com o efeito anabólico esperado da correção do hiperparatireoidismo secundário.
No grupo sem ganho, observou-se redução da densidade óssea em todos os sítios — fêmur total (-8,0%; IQR: -10,0 a -3,0), colo femoral (-1,3%; IQR: -13,0 a -0,1) e coluna L1-L4 (-9,0%; IQR: -18,5 a -3,5) — reforçando que esses pacientes apresentaram perda progressiva de massa óssea no período de seguimento apesar da cirurgia.


## Gráficos Adicionais

```{r}
# --- 2. FUNÇÃO SCATTER EXPANDIDA --------------------------------------------
 
plot_scatter <- function(data, x_var, y_var, x_label, y_label) {
 
  df_s <- data %>%
    select(x = {{ x_var }}, y = {{ y_var }}) %>%
    drop_na()
 
  sp  <- cor.test(df_s$x, df_s$y, method = "spearman", exact = FALSE)
  r   <- round(sp$estimate, 3)
  p   <- sp$p.value
  p_label <- ifelse(p < 0.001, "p < 0,001",
             ifelse(p < 0.01,  paste0("p = ", formatC(p, digits = 2, format = "f")),
                               paste0("p = ", formatC(p, digits = 3, format = "f"))))
  cor_label <- paste0("r = ", r, "\n", p_label)
 
  ggplot(df_s, aes(x = x, y = y)) +
    geom_point(size = 2.5, color = "grey30", alpha = 0.8) +
    geom_smooth(method = "lm", se = TRUE,
                color = "black", linewidth = 0.8, fill = "grey80") +
    annotate("text",
             x = min(df_s$x, na.rm = TRUE),
             y = max(df_s$y, na.rm = TRUE),
             label = cor_label,
             hjust = 0, vjust = 1, size = 3.5) +
    labs(x = x_label, y = y_label) +
    theme_classic(base_size = 11)
}
```

```{r}
# --- 3. FIGURA 2: FA e PTH PRÉ × % variação (3 sítios) --------------------
 
s1  <- plot_scatter(dmo, fa_pre,  pct_coluna, "FA PRÉ (U/L)",    "% variação G/cm² L1-L4")
s2  <- plot_scatter(dmo, pth_pre, pct_coluna, "PTH PRÉ (pg/mL)", "% variação G/cm² L1-L4")
s3  <- plot_scatter(dmo, fa_pre,  pct_ft,     "FA PRÉ (U/L)",    "% variação G/cm² Fêmur Total")
s4  <- plot_scatter(dmo, pth_pre, pct_ft,     "PTH PRÉ (pg/mL)", "% variação G/cm² Fêmur Total")
s5  <- plot_scatter(dmo, fa_pre,  pct_colo,   "FA PRÉ (U/L)",    "% variação G/cm² Colo Femoral")
s6  <- plot_scatter(dmo, pth_pre, pct_colo,   "PTH PRÉ (pg/mL)", "% variação G/cm² Colo Femoral")
 
fig2 <- ggarrange(s1, s2, s3, s4, s5, s6,
                  ncol = 2, nrow = 3)
fig2 <- annotate_figure(
  fig2,
  top = text_grob("FA e PTH PRÉ × variação da G/cm² pós PTX",
                  face = "bold", size = 13)
)
print(fig2)
# ggsave("fig2_fa_pth_pre.png", fig2, width = 10, height = 13, dpi = 300)
```

A análise de correlação entre os marcadores laboratoriais pré-operatórios e a variação percentual da G/cm² após a PTX revelou que o PTH pré-operatório apresentou correlações positivas e significativas com a variação da G/cm² no fêmur total (r=0,395; p=0,016) e no colo femoral (r=0,386; p=0,018), e tendência de correlação com a coluna L1-L4 (r=0,274; p=0,072). Esses achados indicam que pacientes com hiperparatireoidismo mais grave no pré-operatório tenderam a apresentar maior recuperação da massa óssea após a PTX em todos os sítios avaliados.
A FA pré-operatória correlacionou-se significativamente apenas com a variação da coluna L1-L4 (r=0,315; p=0,037), sem associação significativa com fêmur total (r=0,112; p=0,510) ou colo femoral (r=0,215; p=0,202). Esse padrão sugere que a FA, como marcador de remodelação óssea, tem maior capacidade de predizer o ganho ósseo no osso trabecular da coluna lombar do que nos sítios de osso cortical predominante.
Em conjunto, o PTH pré-operatório mostrou-se o marcador mais consistente para predizer a recuperação da massa óssea após a PTX, com associações significativas em dois dos três sítios avaliados, enquanto a FA teve papel preditor mais restrito ao osso trabecular.





```{r}
# --- 4. FIGURA 3: PTH IMEDIATO PÓS PTX × % variação (3 sítios) ------------
 
s7  <- plot_scatter(dmo, pth_pos_ptx, pct_coluna, "PTH imediato pós PTX (pg/mL)", "% variação G/cm² L1-L4")
s8  <- plot_scatter(dmo, pth_pos_ptx, pct_ft,     "PTH imediato pós PTX (pg/mL)", "% variação G/cm² Fêmur Total")
s9  <- plot_scatter(dmo, pth_pos_ptx, pct_colo,   "PTH imediato pós PTX (pg/mL)", "% variação G/cm² Colo Femoral")
 
fig3 <- ggarrange(s7, s8, s9, ncol = 1)
fig3 <- annotate_figure(
  fig3,
  top = text_grob("PTH imediato pós PTX × variação da G/cm²",
                  face = "bold", size = 13)
)
fig3
# ggsave("fig3_pth_imediato.png", fig3, width = 7, height = 13, dpi = 300)
```

O PTH imediato pós-operatório não apresentou correlação significativa com a variação da G/cm² em nenhum dos sítios avaliados — coluna L1-L4 (r=-0,028; p=0,858), fêmur total (r=0,039; p=0,821) e colo femoral (r=0,295; p=0,077). Esses achados sugerem que o nível de PTH nas primeiras horas após a cirurgia não é um preditor relevante da recuperação óssea a longo prazo, diferentemente do PTH pré-operatório, que demonstrou correlações significativas com o ganho ósseo no fêmur total e no colo femoral. 



```{r}
# --- 5. FIGURA 4: PTH 12M × % variação (3 sítios) -------------------------
 
s10 <- plot_scatter(dmo, pth_12m, pct_coluna, "PTH 12M (pg/mL)", "% variação G/cm² L1-L4")
s11 <- plot_scatter(dmo, pth_12m, pct_ft,     "PTH 12M (pg/mL)", "% variação G/cm² Fêmur Total")
s12 <- plot_scatter(dmo, pth_12m, pct_colo,   "PTH 12M (pg/mL)", "% variação G/cm² Colo Femoral")
 
fig4 <- ggarrange(s10, s11, s12, ncol = 1)
fig4 <- annotate_figure(
  fig4,
  top = text_grob("PTH 12 meses × variação da G/cm²",
                  face = "bold", size = 13)
)
print(fig4)
# ggsave("fig4_pth_12m.png", fig4, width = 7, height = 13, dpi = 300)
 
 
# --- 6. FIGURA 5: TEMPO DE ESPERA × % variação (3 sítios) -----------------
 
s13 <- plot_scatter(dmo, delta_adm_ptx, pct_coluna, "Tempo de espera para PTX (meses)", "% variação G/cm² L1-L4")
s14 <- plot_scatter(dmo, delta_adm_ptx, pct_ft,     "Tempo de espera para PTX (meses)", "% variação G/cm² Fêmur Total")
s15 <- plot_scatter(dmo, delta_adm_ptx, pct_colo,   "Tempo de espera para PTX (meses)", "% variação G/cm² Colo Femoral")
 
fig5 <- ggarrange(s13, s14, s15, ncol = 1)
fig5 <- annotate_figure(
  fig5,
  top = text_grob("Tempo de espera para PTX × variação da G/cm²",
                  face = "bold", size = 13)
)
print(fig5)
# ggsave("fig5_tempo_espera.png", fig5, width = 7, height = 13, dpi = 300)
 
```

A análise da correlação entre o tempo de espera para a PTX e a variação percentual da G/cm² revelou tendências negativas consistentes em todos os sítios avaliados, embora sem atingir significância estatística formal — coluna L1-L4 (r=-0,265; p=0,082), fêmur total (r=-0,135; p=0,424) e colo femoral (r=-0,266; p=0,112). O padrão observado sugere que pacientes submetidos à PTX após períodos mais longos de espera tenderam a apresentar menor ganho de massa óssea após a cirurgia, independentemente do sítio avaliado.
Embora a significância estatística não tenha sido alcançada, possivelmente pela limitação amostral, a direção consistentemente negativa das correlações em todos os três sítios tem relevância clínica importante. Esses dados reforçam o conceito de que o atraso na indicação cirúrgica pode comprometer a capacidade de recuperação óssea após a PTX, sugerindo que a intervenção precoce — antes que o dano esquelético acumulado se torne mais grave — pode resultar em maior benefício ósseo a longo prazo.