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Análise de classes latentes em esquizofrenia com validação por biomarcadores periféricos

Processo: 16/22614-9
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 03 de abril de 2017
Vigência (Término): 02 de outubro de 2017
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina - Psiquiatria
Pesquisador responsável:Ary Gadelha de Alencar Araripe Neto
Beneficiário:Cinthia Hiroko Higuchi
Supervisor no Exterior: Bethany Cara Bray
Instituição-sede: Escola Paulista de Medicina (EPM). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
Local de pesquisa : Pennsylvania State University, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:15/04377-7 - Análise de classes latentes em esquizofrenia com validação por biomarcadores periféricos, BP.DR
Assunto(s):Esquizofrenia   Análise de classes latentes   Modelagem de equações estruturais

Resumo

INTRODUÇÃO: A esquizofrenia é marcada pela heterogeneidade clinica que causa diversos desafios para estabelecer um diagnóstico preciso. A Escala das Síndromes Positiva e Negativa (PANSS) é amplamente utilizada como instrumento para avaliar a sintomatologia dimensionalmente. A PANSS é frequentemente representada por um modelo de cinco fatores. No entanto, não há modelo dimensional com bom ajustamento. Uma abordagem categorial por meio da análise de classes latentes poderia ser uma alternativa.OBJETIVO: Determinar e validar um modelo categorial da PANSS por meio da análise de classes latentes e análise de classes latentes com variáveis auxiliares.MÉTODO: A amostra foi coletada em quatro diferentes centros. Primeiro será realizada uma análise de classes latentes com o estimador maximum likelihood. O número de classes será definido por: a) Comparação dos valores de AIC, BIC e Log likelihood: valores mais baixos indicam melhor ajustamento; b) Análise das medidas de entropia: valores próximos a 1 indicam bom ajustamento; c) Modelo teórico: o quanto que o modelo é útil e representativo para a prática. O modelo final será validado por análise de classes latentes com variáveis auxiliares (dados sócio demográficos, clínicos e biomarcadores).RESULTADOS ESPERADOS: O modelo categorial será uma boa alternativa para os modelos dimensionais da PANSS. Os grupos gerados pela PANSS será úteis para a redução da heterogeneidade de sintomas devido a identificação de diferentes de perfis de pacientes pela PANSS.CONTRIBUIÇÕES POTENCIAIS DO ESTÁGIO: O estágio irá permitir que a estudante aprenda novas abordagens na área de análise de classes latentes. Esse conhecimento pode ser útil para o desenvolvimento de novas linhas de pesquisa e melhorar a metodologia das existentes. Além disso, poderia iniciar uma parceria entre o nosso grupo e o The Methodology Center.