Apresentação

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Visão geral do projeto

NOME DA INSTITUIÇÃO

Avaliação da eficiência de produto à base de Fluralaner no controle de Dermanyssus gallinae em biotério

Dashboard longitudinal de acompanhamento experimental
Univates - Aquaflora
240 observações48 identificações2 grupos8 datas de coletaÚltima coleta: 11/08/2026

Finalidade. Este dashboard reúne o delineamento do experimento, a estratégia estatística, os resultados descritivos e inferenciais e a interpretação longitudinal em uma única página analítica.

O presente estudo tem como objetivo avaliar a eficácia de um produto à base de fluralaner, desenvolvido pela empresa Farmabase, no controle de Dermanyssus gallinae em galinhas de postura, em condições controladas de biotério. A eficácia será determinada por meio da avaliação da dinâmica populacional do ácaro e de parâmetros relacionados à infestação ao longo do período experimental.

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Equipe de pesquisa

01

Pesquisadora 1

Nome: Profa. Dra. Liana Johann

Instituição: UNIVATES

Função: Coordenadora Geral

CRBio: CRBio 45787/03-D

02

Pesquisador 2

Nome: Prof. Dr. Luis Francisco Angeli Alves

Instituição: Aquaflora

Função: Coordenador Geral

CRBio: CRBio 07/PR 10267-07

03

Pesquisadora 3

Nome: Profa. Dra. Ana Tereza Bittencourt Guimarães

Instituição: Aquaflora

Função: Delineamento e Gestão de dados

CRBio: CRBio 28552/07-D

04

Pesquisadora 4

Nome: Dra. Lilian de Fatima Ferreira da Silva

Instituição: UNIVATES

Função: Responsável técnica pela experimentação

Conselho: s/n

05

Pesquisadora 5

Nome: MSc. Karin Regina Gabriel Maritt

Instituição: UNIVATES

Função: Responsável técnica biotério

Conselho: s/n

06

Pesquisador 6

Nome: Caroline Carlos Müller

Instituição: UNIVATES

Função: Iniciação Científica

Conselho: s/n

Análise estatística

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Estratégia analítica

A análise é realizada em duas etapas. Primeiro, n_acaros é descrita em cada combinação de Grupo × Data, por meio de tamanho amostral, média, desvio-padrão, mediana, primeiro quartil (Q1), terceiro quartil (Q3), mínimo e máximo.

Na etapa inferencial, é ajustado um modelo linear generalizado misto (GLMM) com distribuição binomial negativa e função de ligação log. O modelo inclui Grupo, Data e a interação Grupo × Data, permitindo testar diretamente se a trajetória temporal difere entre os grupos:

\[ Y_{ij} \sim \text{NegBin}(\mu_{ij}, \theta) \]

\[ \log(\mu_{ij}) = \beta_0 + \beta_1(\text{Grupo}) + \beta_2(\text{Data}) + \beta_3(\text{Grupo} \times \text{Data}) + b_i \]

\[ \mathrm{Var}(Y_{ij}) = \mu_{ij} + \frac{\mu_{ij}^{2}}{\theta} \]

em que \(b_i\) corresponde ao intercepto aleatório da identificação \(i\), assumindo-se \(b_i \sim N(0, \sigma_b^2)\), e \(\theta\) é o parâmetro de dispersão da binomial negativa. O termo de interação permite que a diferença entre os grupos varie conforme a data de coleta.

A significância global da interação Grupo × Data é avaliada por teste da razão de verossimilhanças (LRT), comparando o modelo com interação ao modelo aditivo. Em seguida, são calculadas comparações entre os grupos dentro de cada data por médias marginais estimadas. Os coeficientes do modelo são apresentados como razões de taxas (IRR = exp[β]), com IC95% e valor de p. Na presença de interação, os efeitos principais de Grupo e Data são condicionais aos níveis de referência e não devem ser interpretados como efeitos médios globais.

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Pressupostos e checagens

Como a binomial negativa já incorpora sobredispersão por meio do parâmetro \(\theta\), a razão de dispersão de Pearson é apresentada como uma checagem residual do ajuste. Valores próximos de 1 são desejáveis; valores muito superiores a 1 podem indicar dispersão residual ainda não acomodada pelo modelo.

Interação incorporada ao modelo principal. O GLMM binomial negativo inclui Grupo × Data, de modo que a hipótese de trajetórias temporais diferentes entre os grupos é testada diretamente. A interação é avaliada globalmente por LRT e, na sequência, as diferenças entre os grupos são estimadas separadamente em cada data.

Resultados

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Visão geral

240

Identificações

48

Datas

8

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Estatística descritiva — Grupo × Data

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Evolução observada

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Evolução ajustada pelo GLMM

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GLMM binomial negativo — efeitos fixos

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Teste global da interação Grupo × Data

Interação Grupo × Data significativa. O modelo com interação apresentou evidência de melhor ajuste em relação ao modelo aditivo (LRT: p = 0,006). Isso indica que a diferença entre os grupos varia ao longo do tempo.

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Convergência dos modelos

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Diagnóstico de dispersão

Parâmetro de dispersão da binomial negativa (theta): 94,552
Razão de dispersão residual de Pearson: 0,90
A dispersão residual está adequadamente controlada pelo modelo binomial negativo.

Explorador interativo

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Filtros de Grupo e Data

Os filtros abaixo funcionam diretamente no HTML publicado no RPubs. Eles são executados no navegador por Crosstalk, portanto não dependem de um servidor Shiny.

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Observações filtráveis

Trajetórias individuais

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Selecione Grupo e Identificação

Use os filtros para acompanhar uma ou mais unidades experimentais ao longo do tempo. Essa visualização é particularmente útil para identificar heterogeneidade individual, padrões atípicos e diferenças no número de coletas por identificação.

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Evolução por unidade experimental

Comparação G1 × G2

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Comparação direta por data

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Diferença percentual entre os grupos

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Comparação ajustada entre os grupos em cada data

Comparações por data. Foram observadas diferenças estatisticamente significativas entre os grupos em 1 data(s): 11/08/2026. Consulte a tabela para direção, magnitude, IC95% e p-valor de cada contraste.

Interpretação

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Conclusão do experimento. A análise indica que os grupos apresentaram trajetórias temporais distintas na infestação por ácaros. Na avaliação inicial, o grupo G2 apresentava uma carga significativamente maior de ácaros em comparação ao grupo G1, caracterizando uma condição basal desfavorável ao grupo que recebeu o fluralaner. Ao longo do acompanhamento, entretanto, esse desequilíbrio inicial deixou de ser observado, uma vez que as diferenças diretas entre os grupos não foram estatisticamente significativas nas avaliações subsequentes.

No grupo G1, verificou-se aumento significativo da carga de ácaros em todas as avaliações posteriores em relação ao momento inicial. Esse aumento foi mais pronunciado nas primeiras avaliações, seguido por redução gradual de sua magnitude, embora os níveis tenham permanecido superiores aos registrados inicialmente. Esse comportamento demonstra que em G1 ocorreu expansão da infestação ao longo do período experimental.

Em contraste, a evolução observada no grupo G2 foi significativamente mais atenuada. Os termos de interação Grupo × Data foram inferiores a 1 e estatisticamente significativos em todos os momentos posteriores à avaliação inicial, demonstrando que a variação temporal da infestação em G2 foi sistematicamente menor do que aquela registrada em G1. Dessa forma, o principal efeito observado não corresponde simplesmente a uma diferença fixa entre os grupos, mas a uma modificação da dinâmica temporal da infestação no grupo submetido ao tratamento.

Esse resultado é especialmente relevante porque G2 iniciou o acompanhamento com infestação significativamente superior à de G1. Apesar dessa condição inicial, a carga de ácaros em G2 não acompanhou o aumento verificado no grupo G1. Consequentemente, houve uma convergência entre os grupos nas avaliações posteriores, fazendo com que a diferença inicialmente existente deixasse de ser estatisticamente detectável.

As comparações ajustadas entre G2 e G1 dentro de cada data reforçam essa interpretação. Após a avaliação inicial, não houve evidência estatística de que a carga absoluta de ácaros fosse significativamente diferente entre os grupos nos momentos subsequentes. Portanto, os resultados não devem ser interpretados como demonstração de que o grupo G2 apresentou, em cada data isoladamente, uma infestação significativamente menor que G1. O achado central é que a forma como a infestação evoluiu ao longo do tempo foi significativamente diferente entre os grupos.