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 # Análise de Dados projeto Fernando Pina (INTO-2017)
 
+- Ângulo de torção x impacto no fêmur-acebatular
 
+$$ torcao \~ alfa + ladodor $$

report/analise_dados_FP_2017.Rmd

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+---
+title: "Análise Estatística de ..."
+author: '**De:** Felipe Figueiredo **Para:** ___'
+date: '**Data: ** dd/mm/aaaa'
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+subtitle: 'CÓDIGO: analise_dados_FP_2017'
+toc-title: "Sumário"
+---
+
+```{r setup, include=FALSE}
+knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
+knitr::opts_knit$set(root.dir = normalizePath(".."))
+options(scipen = 999)
+library(pander)
+library(knitr)
+library(philsfmisc)
+panderOptions('table.style', 'rmarkdown')
+
+```
+
+---
+
+**Histórico do documento**
+
+```{r, echo = FALSE}
+Version <- c("01")
+Changes <- c("Versão inicial")
+history <- cbind(Version, Changes)
+colnames(history) <- c("Versão", "Alterações")
+pander(history, split.cells = 70)
+# kable(history)
+```
+
+---
+
+# Lista de abreviaturas
+
+# Introdução
+
+## Objetivos
+
+## Recepção e tratamento dos dados
+
+# Metodologia
+
+## Diagnóstico sistemático
+
+As medidas obtidas por avaliação clínica e radiológica foram utilizadas para classificar sistematicamente o tipo de impacto.
+Foram considerados impactos CAM aqueles participantes que tinham ângulo alfa maior que 50 graus.
+Para classificar o impacto do tipo PINCER foi considerada qualquer uma das seguintes medidas:
+
+- índice acetabuar maior que 10 graus;
+- ângulo centro-borda acetabular maior que 39 graus;
+- índice de extrusão menor que 10 graus.
+
+Participantes que possuíam tanto impacto CAM quanto PINCER no mesmo lado do quadril foram posteriormente classificados como impacto MISTO.
+Observe que isto não considera um paciente com CAM em um lado e PINCER no outro como um paciente de impacto MISTO.
+
+### Exceções
+
+**CAM**
+
+Um participante não teve seu ângulo alfa mensurado no lado direito, ele foi diagnosticado clinicamente como não possuindo impacto CAM.
+
+**PINCER**
+
+Um segundo participante não teve seu ângulo centro-borda cetabular mensurado no lado direito, e seu diagnóstico clínico foi de que não possuía PINCER.
+Um terceiro participante não teve seus índices de extrusão mensurados em ambos os lados.
+Seu diagnóstico clínico foi de que possuía PINCER apenas no quadril esquerdo.
+
+## Análises estatísticas
+
+As variáveis categóricas foram avaliadas quanto às suas frequências, sendo apresentadas em porcentagem.
+Associações entre duas variáveis categóricas foram avaliadas usando-se o teste exato de Fisher.
+As variáveis contínuas foram descritas com médias e desvio padrão.
+As diferenças médias entre dois grupos de medidas foram avaliadas com o teste t de Student.
+
+Além dos testes de significância, diversos modelos estatísticos foram criados para avaliar hipóteses sobre a relação entre os desfechos de interesse e os ângulos mensurados, como torção.
+
+<!-- Para as hipóteses em que o desfecho era uma variável categórica binária, foi utilizado o modelo de regressão logística. -->
+Quando o desfecho era uma variável categória com 3 ou mais categorias, como por exemplo o lado doloroso (direito, esquerdo ou bilateral) usou-se o modelo de regressão multinomial.
+
+Esta estratégia de modelagem permite estimar a Razão de Chance de uma determinada combinação de fatores e medidas afetar a probabilidade de trocar de uma categoria para outra.
+Por exemplo, o tipo de impacto que o participante apresenta pode aumentar a chance do participante sentir dor naquele lado, mas isso pode ocorrer de forma diferenciada para cada gênero, ou ser influenciada pelo ângulo de torção, IMC, etc.
+Assim é possível controlar o efeito observado por outros fatores que possam estar relacionados.
+
+Para avaliar a influência de diversos fatores na medida do ângulo de torção, foram usados modelos de regressão linear múltipla, o que permite controlar a observação do efeito por fatores adicionais que possivelmente influenciam no valor deste ângulo.
+
+Todas as análises foram realizadas utilizando-se o software `R` versão `r getRversion()`.
+
+<!-- The exact confidence intervals (CIs) of binomial proportions were calculated using package `exactci` (version `r packageVersion("exactci")`). -->
+
+# Resultados
+
+```{r include=FALSE}
+source('scripts/descritiva.R', encoding = 'UTF-8')
+```
+
+## Descrição dos participantes do estudo
+
+A Tabela 1 apresenta as características gerais dos participantes do estudo.
+
+```{r echo=FALSE}
+pander(tab1)
+```
+
+Table: **Tabela 1** Descrição dos participantes do estudo (N = 26).
+sd = Desvio padrão,
+IMC = Índice de massa corpórea,
+HHS = Harris hip score (modificado).
+
+```{r echo=FALSE}
+pander(sum.lado)
+panderOptions('table.split.table', 120)
+```
+
+Table: **Tabela 2** Descrição das mensurações avaliadas e os tipos de impacto em cada lado do quadril.
+sd = Desvio padrão,
+ALFA = ângulo alfa,
+IA = índice acetabular,
+ACB = ângulo centro-borda acetabular,
+EXTRU = índice de extrusão.
+p = teste t de Student para variáveis contínuas, e teste exato de Fisher para impacto.
+
+Observou-se que, na média, o ângulo alfa foi significativamente maior no lado direito dos pacientes que o medido no lado esquerdo (Tabela 2).
+As outras mensurações parecem ser homogeneamente distribuídas em ambos os lados.
+O mesmo ocorre com a distribuição de frequências doso tipos de impacto em ambos os quadris de cada paciente.
+
+<!-- ## Características de cada gênero -->
+
+```{r}
+pander(sum.gen)
+```
+
+Table: **Tabela 3** Mensurações avaliadas e tipos de impacto observados por gênero.
+sd = Desvio padrão,
+IMC = Índice de massa corpórea,
+p = teste t de Student para variáveis contínuas, e teste exato de Fisher para impacto.
+
+O IMC médio dos homens é significativamente maior que o das mulheres (tabela 3).
+A idade média, lado doloroso e o tipo de impacto dos participantes de cada gênero apresentou boa homogeneidade.
+
+<!-- ## Características pelo lado doloroso -->
+
+```{r}
+pander(sum.dor)
+```
+
+Table: **Tabela 4** Descrição dos participantes quanto ao lado doloroso.
+sd = Desvio padrão,
+IMC = Índice de massa corpórea,
+p = teste t de Student para variáveis contínuas, e teste exato de Fisher para impacto.
+
+Não houve associação significativa entre idade, IMC ou a dsitribuição dos tipos de impacto e o lado doloroso (Tabela 4).
+
+Além disso, os participantes brancos e de outras raças tem distribuições semelhantes de gênero
+(p = `r format.pval(fisher.test(with(dados, table(RACA, SEXO)))$p.value, digits = 4)`),
+idade 
+(p = `r format.pval(with(dados, t.test(IDADE~RACA))$p.value, digits = 4)`).
+Os participantes brancos tem IMC ligeiramente menor que de outras raças
+(p = `r format.pval(with(dados, t.test(IMC~RACA))$p.value, digits = 4)`).
+Não houve diferença entre os participants brancos e de outras raças quanto à observação de CAM
+(p = `r format.pval(fisher.test(with(dados, table(RACA, CAM)))$p.value, digits = 4)`),
+PINCER
+(p = `r format.pval(fisher.test(with(dados, table(RACA, PINCER)))$p.value, digits = 4)`)
+ou impacto MISTO
+(p = `r format.pval(fisher.test(with(dados, table(RACA, MISTO)))$p.value, digits = 4)`).
+
+## Frequências dos impactos
+
+```{r}
+pander(with(impacto, table(CAM, PINCER)))
+```
+
+Table: Impactos CAM x PINCER, p-value = 0.2631
+
+```{r}
+pander(with(impacto.lat, table(CAM, PINCER)))
+```
+
+Table: Impactos CAM x PINCER, levando em conta lateralidade p-value = 0.1918
+
+Há 2 participantes que tem simultaneamente CAM e PINCER, mas em lados diferentes (1 participante tem CAM D e PINCER E, e o outro tem CAM E e PINCER D).
+Por isso, não são contabilizados como casos de impacto MISTO.
+
+![](../figures/painel_dor.png)
+
+## Por sexo
+
+Os impactos ocorrem de forma diferenciada por sexo?
+
+### Geral
+
+```{r}
+pander(with(impacto, table(CAM, SEXO)))
+```
+
+Table: CAM p-value = 0.04682
+
+```{r}
+pander(with(impacto, table(PINCER, SEXO)))
+```
+
+Table: PINCER p-value = 0.3574
+
+```{r}
+pander(with(impacto, table(MISTO, SEXO)))
+```
+
+Table: MISTO p-value = 1.000
+
+### Controlado pelo lado do impacto
+
+```{r}
+pander(with(impacto.lat[CAM != "N"], table(CAM, SEXO)))
+```
+
+Table: CAM p-value = 0.7014
+
+```{r}
+pander(with(impacto.lat[PINCER != "N"], table(PINCER, SEXO)))
+```
+
+Table: PINCER p-value = 0.06238
+
+```{r}
+pander(with(impacto.lat[MISTO != "N"], table(MISTO, SEXO)))
+```
+
+Table: MISTO p-value = 1.000
+
+![](../figures/painel_sex_lat.png)
+
+
+## Por lado de dor
+
+O impacto é um bom preditor para em que lado o participante sente dor?
+
+### Geral
+
+```{r}
+pander(with(impacto, table(CAM, DOR)))
+```
+
+Table: CAM p-value =  1.000
+
+```{r}
+pander(with(impacto, table(PINCER, DOR)))
+```
+
+Table: PINCER p-value = 0.8616
+
+```{r}
+pander(with(impacto, table(MISTO, DOR)))
+```
+
+Table: MISTO p-value = 0.5662
+
+### Controlado pelo lado do impacto
+
+```{r}
+pander(with(impacto.lat[CAM != "N"], table(CAM, DOR)))
+```
+
+Table: CAM p-value = 0.07675
+
+```{r}
+pander(with(impacto.lat[PINCER != "N"], table(PINCER, DOR)))
+```
+
+Table: PINCER p-value = 0.5243
+
+```{r}
+pander(with(impacto.lat[MISTO != "N"], table(MISTO, DOR)))
+```
+
+Table: MISTO p-value = 0.1333
+
+![](../figures/painel_dor_lat.png)
+
+<!-- # Exceções e Desvios do teste -->
+
+# Conclusões
+
+
+# Referências
+
+# Apêndice
+