Apresentação
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Visão geral do projeto
Avaliação da eficiência de produto à base de Fluralaner no controle de Dermanyssus gallinae em biotério
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
Pesquisadora 1
Nome: Profa. Dra. Liana Johann
Instituição: UNIVATES
Função: Coordenadora Geral
CRBio: CRBio 45787/03-D
Pesquisador 2
Nome: Prof. Dr. Luis Francisco Angeli Alves
Instituição: Aquaflora
Função: Coordenador Geral
CRBio: CRBio 07/PR 10267-07
Pesquisadora 3
Nome: Profa. Dra. Ana Tereza Bittencourt Guimarães
Instituição: Aquaflora
Função: Delineamento e Gestão de dados
CRBio: CRBio 28552/07-D
Pesquisadora 4
Nome: Dra. Lilian de Fatima Ferreira da Silva
Instituição: UNIVATES
Função: Responsável técnica pela experimentação
Conselho: s/n
Pesquisadora 5
Nome: MSc. Karin Regina Gabriel Maritt
Instituição: UNIVATES
Função: Responsável técnica biotério
Conselho: s/n
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
n_acaros não são inteiros. Como a binomial negativa
pressupõe contagens inteiras não negativas, o GLMM utiliza
round(n_acaros) exclusivamente no modelo binomial negativo.
Se n_acaros representar densidade, média ou estimativa
contínua, uma família contínua positiva, como Gamma com link log, pode
ser mais adequada.
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.
Resultados
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Visão geral
348Identificações
48Datas
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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
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Convergência dos modelos
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Diagnóstico de dispersão
Razão de dispersão residual de Pearson: 1,54
Permanece dispersão residual elevada; convém revisar a especificação do modelo, a estrutura de efeitos aleatórios e possíveis observações influentes.
Explorador interativo
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Filtros de Grupo e Data
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Observações filtráveis
Trajetórias individuais
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Selecione Grupo e 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
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 (22/07/2026), não foi observada diferença estatisticamente significativa entre G1 e G2, indicando níveis de infestação semelhantes no início do acompanhamento. Esse resultado é relevante para a interpretação longitudinal, pois permite avaliar as diferenças longitudinais sem evidência de um desequilíbrio basal significativo entre os grupos.
No grupo G1, observou-se aumento da carga esperada de ácaros ao longo do acompanhamento em relação à avaliação inicial. As taxas permaneceram superiores ao valor de referência nas avaliações subsequentes, indicando progressão da infestação ao longo do período experimental. O aumento foi mais pronunciado nas primeiras avaliações e permaneceu estatisticamente significativo na maior parte dos momentos analisados.
Até 07/08/2026, entretanto, os termos de interação Grupo × Data não foram estatisticamente significativos, indicando que, durante essa fase do experimento, não havia evidência de que as trajetórias temporais de G1 e G2 fossem diferentes. Assim, embora ocorressem variações na infestação ao longo do tempo, a evolução dos dois grupos permaneceu estatisticamente semelhante nesse período.
Uma mudança expressiva foi observada a partir de 11/08/2026. Nessa avaliação, a interação G2 × Data apresentou IRR = 0,016 (IC95%: 0,012–0,020; p < 0,001), demonstrando forte redução da trajetória temporal de G2 em relação à observada em G1. Em 14/08/2026, essa diferença tornou-se ainda mais acentuada, com IRR = 0,006 (IC95%: 0,005–0,007; p < 0,001), mantendo-se da mesma forma em 19/08/2026 (IRR=0,001; IC95%: 0,001 - 0,002; p < 0,001) e 26/08/2026 (IRR=0; IC95%: 0 - 0,001; p < 0,001) . Esses resultados demonstram que, nas avaliações finais, a dinâmica da infestação em G2 passou a ser significativamente menor do que daquela observada em G1.
Portanto, o principal achado não corresponde a uma diferença constante entre os grupos durante todo o experimento, mas a um efeito dependente do tempo. Durante a fase inicial do acompanhamento, G1 e G2 apresentaram comportamento semelhante; posteriormente, nas avaliações de 11/08, 14/08, 19/8 e 26/8, ocorreu uma separação entre suas trajetórias, com forte redução da infestação no grupo G2 em relação à evolução observada em G1.