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Plano Analítico de Análise estatística de estudo de carpectomias comparando vias de acesso dorsal e volar
DOCUMENTO: SAP-2020-001-DM-v01
**De:** Felipe Figueiredo **Para:** Diego Rezende Martins
**Data:** 07/01/2021
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Sumário

Histórico do documento

Versão Alterações
01 Versão inicial

Lista de abreviaturas

  • DM: Diabetes mellitus
  • EVD:
  • HAS: Hipertensão arterial sistêmica
  • HT: Hipotireoidismo
  • IVC:

Introdução

Contexto

Objetivos

Avaliar se há diferença entre uso de das técnicas de acesso cirúrgico volar e dorsal em indicadores clínicos.

Hipóteses

Limpeza dos dados

Os dados recebidos serão reorganizados em uma tabela retangular, agrupando todos os casos em linhas com uma coluna por variável. A coluna ID será redefinida de modo que haja um ID único para cada participante incluído no estudo, independente do grupo. Com isso, a tabela de dados analíticos apresentará uma linha para cada observação das variáveis, i.e., cada um dos vinte participantes incluídos no estudo.

As seguintes novas variáveis serão criadas a partir para a análise:

  • EVD dif: diferença entre EVD pré e pós (numérica)
  • Dominante: se o lado acometido era o lado dominante do participante (dicotômica)

As seguintes variáveis serão limpas para adequação nas análises:

  • Tempo artrose: convertida em valores numéricos
    • valores possíveis: número (anos) ou célula vazia
  • Comorbidades: redefinidas como variáveis dicotômicas
    • reorganizadas em colunas independentes
    • valores possíveis: nome da comorbidade ou célula vazia
  • Retorno: Esta coluna é repetida em todas as quatro planilhas
    • serão utilizados as duas primeiras ocorrências deste dado:
      • Folha 1 - Tabela 1 - Volar
      • Folha 1 - Tabela 2 - Dorsal

A tabela de dados analíticos será criada de acordo com a seguinte estrutura da Tabela 1.

ID Idade Sexo Grupo EVD Pré EVD Pós EVD dif Lado dominante Lado acometido Dominante Artrose
1
2
3
...
20

Table: Tabela 1 Estrutura da nova tabela de dados analíticos

As colunas de comorbidades serão acrescentadas à tabela de dados, seguindo a estrutura apresentada na Tabela 2.

ID (colunas tabela 1...) Tempo artrose Statisfação Retorno HAS DM TABAGISMO HT IVC
1
2
3
...
20

Table: Tabela 2 Representação das comorbidades na tabela de dados analíticos

Variáveis do estudo

Desfechos primário e secundários

Serão avaliados quatro desfechos na comparação entre os dois grupos de participantes:

desfecho primário

  • Diferença na EVD pré e pós nos dois grupos (numérica)

desfechos secundários

  • Alteração degenerativa (artrose) (dicotômica)
  • Grau de satisfação (numérico)
  • Retorno à profissão (dicotômica)

Covariáveis

  • Idade (em anos)
  • Sexo (feminino/masculino)
  • Acometimento no lado dominante (direito/esquerdo)
  • Tempo até a artrose (em anos)
  • Comorbidades (dicotômicas)
    • HAS
    • DM
    • Tabagismo
    • HT
    • IVC

Métodos estatísticos

Análises estatísticas

Análise descritiva

As variáveis numéricas serão descritas como média e desvio padrão. As variáveis categóricas serão descritas como frequência e proporção. As proporções serão apresentadas como porcentagem.

A análise descritiva será dividida em duas tabelas:

  • tabela das características dos participantes do estudo, apresentando as covariáveis descritas na seção 4.2
  • tabela descritiva dos desfechos do estudo descritos na seção 4.1

Ambas as tabelas apresentarão os dados estratificados nos dois grupos.

Análise inferencial

A comparação de variáveis numéricas entre os dois grupos será avaliada com o teste t de Student não pareado. O p-valor do teste t de student será apresentado na tabela descritiva dos resultados

A comparação de variáveis categóricas entre os dois grupos será avaliada com o teste exato de Fisher.

Significância e Intervalos de Confiança

Todas as análises serão feitas com nível de significância de 5%. Todos os testes de significância e intervalos de confiança calculados serão bilaterais.

Tamanho da amostra e Poder

O desfecho primário deste estudo é uma variável numérica e será analisada com o teste t de Student. Na ausência de estimativas prévias da média e desvio padrão do desfecho primário (EVD) a análise de poder só pode ser feita usando-se o método de Cohen (Cohen, 1988) de tamanho de efeito padronizado. Esta abordagem utiliza apenas os dados obtidos na amostra de estudo e Cohen sugere a seguinte interpretação de tamanhos de efeito padronizados:

  • efeito pequeno: d = 0.2
  • efeito médio: d = 0.5
  • efeito grande: d = 0.8

Com 10 participantes incluídos em cada grupo, este estudo é capaz de detectar um tamanho de efeito grande (d = 0.8) com poder de 39.5% e significância de 5%. Por outro lado, se estipularmos o nível de poder tipicamente encontrado na literatura de 80%, o efeito padronizado precisa ser pelo menos 1.32 para que este estudo possa detectá-lo com significância de 5%.

É pouco provável que esta amostra seja suficiente para detectar um efeito estatisticamente significativo entre os grupos.

Softwares utilizados

Esta análise será realizada utilizando-se o software R versão 4.0.3.

Referências

  • Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale,NJ: Lawrence Erlbaum.

Apêndice

Disponibilidade

Tanto este plano analítico como o relatório correspondente (SAR-2020-001-DM-v01) podem ser obtidos no seguinte endereço:

https://github.com/philsf-biostat/SAR-2020-001-DM/