Análises Estatísticas: Ana Paula - Trabalho 02

Edneide Ramalho
13/04/2026

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, 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 = 48)

Characteristic1	Total N = 481	Ganho N = 361	Não Ganho N = 121	p-value1
Idade (anos)	42.5 (37.5, 50.0)	42.5 (38.0, 48.5)	43.5 (35.5, 53.0)	>0.9
Sexo				0.2
Feminino	27 (56.3%)	18 (50.0%)	9 (75.0%)
Masculino	21 (43.8%)	18 (50.0%)	3 (25.0%)
Doença de base				>0.9
Indeterminada	24 (50.0%)	18 (50.0%)	6 (50.0%)
Diabetes	3 (6.3%)	2 (5.6%)	1 (8.3%)
Hipertensão	7 (14.6%)	6 (16.7%)	1 (8.3%)
GNC	7 (14.6%)	5 (13.9%)	2 (16.7%)
Outras	7 (14.6%)	5 (13.9%)	2 (16.7%)
Tempo em diálise até PTX (meses)	117.5 (82.0, 156.0)	117.5 (82.0, 156.0)	114.0 (76.5, 186.0)	0.8
Tempo de espera para PTX (meses)	22.5 (14.0, 48.5)	19.5 (11.0, 45.0)	25.5 (21.0, 57.0)	0.15
Tipo de PTX				0.3
Total com implante	43 (89.6%)	31 (86.1%)	12 (100.0%)
Subtotal	5 (10.4%)	5 (13.9%)	0 (0.0%)
Tempo de seguimento pós PTX (meses)	24.0 (13.5, 42.5)	23.5 (13.0, 30.5)	35.0 (16.5, 54.0)	0.2
Cálcio PRÉ (mg/dL)	9.9 (9.5, 10.7)	9.9 (9.5, 10.7)	9.8 (9.4, 10.7)	0.8
Fósforo PRÉ (mg/dL)	5.2 (4.6, 6.5)	5.3 (4.6, 6.7)	4.9 (4.2, 5.4)	0.3
Albumina PRÉ (g/dL)	4.0 (3.9, 4.2)	4.0 (3.8, 4.2)	4.1 (4.0, 4.4)	0.4
Sem dado	3	3	0
Fosfatase Alcalina PRÉ (U/L)	647.5 (322.0, 1,067.5)	659.0 (266.0, 1,067.5)	581.0 (336.0, 1,294.0)	0.8
FA PRÉ (× limite superior normal)	4.3 (1.8, 7.9)	4.4 (1.6, 8.1)	2.9 (2.0, 6.9)	0.4
PTH PRÉ (pg/mL)	2,206.5 (1,684.5, 2,500.0)	2,303.5 (1,703.5, 2,537.5)	1,942.0 (1,602.0, 2,500.0)	0.2
Vitamina D PRÉ (ng/mL)	34.0 (27.0, 45.0)	34.0 (27.0, 45.0)	36.0 (30.5, 51.0)	0.5
Sem dado	13	9	4
PTH imediato pós PTX (pg/mL)	14.0 (4.4, 82.0)	11.6 (4.0, 56.5)	53.0 (10.4, 95.5)	0.3
Cálcio Final (mg/dL)	9.0 (8.3, 9.6)	9.1 (8.2, 9.6)	8.9 (8.6, 9.5)	>0.9
Fósforo Final (mg/dL)	3.7 (2.3, 5.0)	3.7 (2.3, 5.1)	3.8 (2.4, 4.8)	0.9
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)	112.0 (81.0, 175.5)	113.0 (80.5, 164.5)	101.5 (85.5, 224.5)	0.6
PTH Final (pg/mL)	128.5 (64.0, 309.0)	132.5 (66.5, 353.5)	115.5 (43.5, 215.0)	0.7
Vitamina D Final (ng/mL)	45.0 (32.0, 53.0)	46.5 (33.5, 56.0)	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)	0.5
Fratura pré PTX				0.7
Sim	16 (33.3%)	13 (36.1%)	3 (25.0%)
Não	32 (66.7%)	23 (63.9%)	9 (75.0%)
Tumor marrom				0.7
Sim	7 (14.6%)	6 (16.7%)	1 (8.3%)
Não	41 (85.4%)	30 (83.3%)	11 (91.7%)
Calcifilaxia				>0.9
Sim	0 (0.0%)	0 (0.0%)	0 (0.0%)
Não	48 (100.0%)	36 (100.0%)	12 (100.0%)
Fratura pós PTX				>0.9
Sim	2 (4.2%)	2 (5.6%)	0 (0.0%)
Não	46 (95.8%)	34 (94.4%)	12 (100.0%)
Dor				>0.9
Sim	47 (100.0%)	36 (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)	849.0 (540.0, 1,451.0)	858.5 (612.0, 1,548.0)	648.0 (510.0, 1,314.0)	0.4
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	14 (29.8%)	11 (30.6%)	3 (27.3%)
PTH < 150	33 (70.2%)	25 (69.4%)	8 (72.7%)
Sem dado	1	0	1
T-score Fêmur Total PRÉ	-1.9 (-2.9, -0.6)	-1.9 (-2.7, -0.9)	-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, -0.7)	-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 (0.5, 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	27 (56.3%)	21 (58.3%)	6 (50.0%)
Não	21 (43.8%)	15 (41.7%)	6 (50.0%)
Status vital (jan/2026)				0.6
Vivo	43 (89.6%)	33 (91.7%)	10 (83.3%)
Óbito	5 (10.4%)	3 (8.3%)	2 (16.7%)
Tempo PTX até última densitometria (meses)	16.5 (10.5, 29.5)	14.0 (9.5, 28.0)	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)	48	0.99	0.92, 1.06	0.8
Sexo	48
Feminino		—	—
Masculino		3.00	0.75, 15.2	0.14
Doença de base	48
Indeterminada		—	—
Diabetes		0.67	0.05, 15.8	0.8
Hipertensão		2.00	0.26, 41.8	0.6
GNC/Outras		0.83	0.19, 3.92	0.8
Tempo em diálise até PTX (meses)	48	1.00	0.99, 1.01	0.8
Tempo de espera para PTX (meses)	48	0.99	0.98, 1.01	0.5
Tipo de PTX	48
Total com implante		—	—
Subtotal		16,468,960	0.00,	>0.9
Tempo de seguimento pós PTX (meses)	48	0.97	0.94, 1.01	0.11
Cálcio PRÉ (mg/dL)	48	1.19	0.63, 2.49	0.6
Fósforo PRÉ (mg/dL)	48	1.27	0.84, 2.10	0.3
Albumina PRÉ (g/dL)	45	0.62	0.09, 3.45	0.6
Fosfatase Alcalina PRÉ (U/L)	48	1.00	1.00, 1.00	0.7
FA PRÉ (× limite superior normal)	48	1.06	0.93, 1.25	0.4
PTH PRÉ (pg/mL)	48	1.00	1.00, 1.00	0.2
Vitamina D PRÉ (ng/mL)	35	0.97	0.91, 1.02	0.2
PTH imediato pós PTX (pg/mL)	48	1.00	1.00, 1.01	0.6
Cálcio Final (mg/dL)	48	0.85	0.41, 1.70	0.7
Fósforo Final (mg/dL)	48	0.94	0.63, 1.43	0.8
Albumina Final (g/dL)	47	4.52	1.24, 50.1	0.2
Fosfatase Alcalina Final (U/L)	48	1.00	0.99, 1.01	0.6
PTH Final (pg/mL)	48	1.00	1.00, 1.00	0.6
Vitamina D Final (ng/mL)	47	1.03	0.98, 1.08	0.3
FA Final (× limite superior normal)	48	0.67	0.27, 1.71	0.4
Fratura pré PTX	48
Sim		—	—
Não		0.59	0.12, 2.39	0.5
Tumor marrom	48
Sim		—	—
Não		0.45	0.02, 3.10	0.5
Dose acumulada CaCO₃ 12M (g)	47	1.00	1.00, 1.00	0.6
Dose acumulada Calcitriol 12M (mcg)	45	1.00	1.00, 1.00	0.7
Evolução PTH com 12 meses	47
PTH ≥ 150		—	—
PTH < 150		0.85	0.16, 3.61	0.8
T-score Fêmur Total PRÉ	44	0.96	0.66, 1.40	0.8
G/cm² Fêmur Total PRÉ	44	0.75	0.04, 14.9	0.8
T-score Colo Femoral PRÉ	44	0.96	0.65, 1.42	0.8
G/cm² Colo Femoral PRÉ	43	1.53	0.05, 52.7	0.8
T-score L1-L4 PRÉ	48	0.91	0.67, 1.24	0.5
G/cm² L1-L4 PRÉ	48	0.47	0.03, 7.43	0.6
Osteoporose PRÉ	48
Sim		—	—
Não		0.71	0.19, 2.70	0.6
Status vital (jan/2026)	48
Vivo		—	—
Óbito		0.45	0.07, 3.81	0.4
Tempo PTX até última densitometria (meses)	48	0.97	0.94, 1.01	0.11
1 OR (IC 95%). Regressão logística univariada.
Abbreviations: CI = Confidence Interval, OR = Odds Ratio

Variáveis com p < 0,10 (candidatas à multi):

character(0)

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.

Source Code

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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, 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 = 48)
# + 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 PROG DMO - PTX.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)

  

# 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 = 48)"
  ) %>%
  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.