Uso de modelos multiníveis na análise de dados de medidas repetidas no tempo: uma aplicação a dados
do Programa de Atenção ao Idoso

Genevile Carife BERGAMO[1]

José Eduardo CORRENTE[2]

§       RESUMO: Em muitos trabalhos científicos, é comum encontrar os dados estruturados de forma hierárquica, ou seja, os indivíduos em estudo estão agrupados em unidades de nível mais baixo, que por sua vez pertencem a unidades de um nível mais alto e assim sucessivamente. Na análise desse tipo de dados é importante levar em conta a estrutura hierárquica uma vez que não fazê-la pode implicar na superestimação dos coeficientes do modelo em estudo. Assim, para facilitar a análise de dados seguindo uma estrutura hierárquica, foram desenvolvidos os modelos multiníveis. Tais modelos consideram toda a variabilidade existente para os dados tanto num mesmo nível como nos diferentes níveis da hierarquia. No caso da análise de dados de medidas repetidas no tempo, uma estrutura hierárquica em dois níveis pode ser considerada, organizando as ocasiões de medidas, no primeiro nível, para cada indivíduo no segundo nível. Neste trabalho é feita uma abordagem dos modelos multiníveis para vários níveis da hierarquia, bem como os métodos de estimação e teste dos parâmetros envolvidos no modelo. Essa estrutura foi utilizada para analisar dados provenientes do Programa de Atenção ao Idoso (PAI), desenvolvido no ambulatório municipal Dr. Plínio do Prado Coutinho em Alfenas, MG, em que foram observadas as variáveis Índice de Massa Corpórea (IMC) e Pressão Arterial dos idosos durante 22 meses. As análises foram feitas com o uso do software SAS, v.8.0.

§       PALAVRAS-CHAVE: Modelos multiníveis; modelos hierárquicos; medidas repetidas; pressão arterial; índice de massa corpórea.

 



[1]Universideda de Alfenas - UNIFENAS, CEP 37130-000, Alfenas, MG, Brasil.

[2]Departamento de Bioestatística, Instituto de Biociências, Universidade Estadual Paulista - UNESP, CEP 18618-000, Botucatu, SP, Brasil. E-mail: jecorren@ibb.unesp.br.