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TítuloRegressão não linear em curvas de crescimento para parâmetros placentares em R
Autor(es)Lemos, Daniela Filipa Machado
Orientador(es)Braga, A. C.
Cardoso, Rosete Maria Amorim Novais Nogueira
Palavras-chavePlacenta
Curvas de crescimento
Regressão não linear
GAMLSS
LMST
Growth curves
Nonlinear regression
Data14-Dez-2023
Resumo(s)Nos últimos anos, tem existido um crescente interesse na avaliação dos parâmetros biométricos da pla centa e a sua relação com resultados obstétricos. Evidências têm sido publicadas sugerindo que as medidas da placenta e a sua evolução são capazes de refletir alterações no desenvolvimento do feto e até mesmo doenças do recém-nascido e do adulto. Tendo em conta, que os gráficos de crescimento desempenham um papel crucial na avaliação e vigilância da população pediátrica, surgiu o tema desta dissertação. O principal objetivo passa por estudar a aplicabilidade de modelos de regressão não linear em curvas de crescimento de parâmetros como o Diâmetro 1 (D1) e 2 (D2), Espessura (EP) e Peso pla centar (PP) e Peso fetal (PF). Para isso, utilizou-se um conjunto de dados de parturientes portuguesas recolhidos no CGC (Centro de Genética Clínica), Porto. Neste estudo foi utilizada uma abordagem de regressão semiparamétrica para a construção de cur vas de crescimento de referência. Esta metodologia utiliza os modelos aditivos generalizados para lo calização, escala e forma (GAMLSS), Lamda-Mu-Sigma (LMS), LMS com Box-Cox t (BCT) e LMS com Box-Cox-powe-exponential (BCPE), oferecendo vantagens distintas sobre os métodos tradicionais como a regressão quantílica. Uma das principais vantagens do GAMLSS é a sua flexibilidade para acomodar qualquer distribuição estatística, permitindo a modelação de vários parâmetros biométricos. Através da aplicação da metodologia proposta, foi demonstrado que com a utilização do método GAMLSS com BCT e P-splines para os parâmetros D1 e D2 e do método LMST para os parâmetros EP, PP e PF, podemos alcançar curvas de crescimento representativas. Além disso, foi desenvolvida uma apli cação web, disponível em https://placentalgrowth.shinyapps.io/uminho_pt/, utilizando o ambiente R. Permite que profissionais de saúde e investigadores analisem e interpretem as curvas de crescimento desenvolvidas com facilidade. Os resultados deste estudo fornecem informações importantes sobre o desenvolvimento da placenta e têm implicações significativas para a prática clínica em obstetrícia, permitindo o seu avanço e acompanhamento da saúde materno-fetal.
In recent years, there has been a growing interest in assessing the biometric parameters of the placenta and their relationship with obstetric outcomes. Evidence has been published suggesting that placental measures and their evolution can reflect changes in fetal development and even impact newborn and adult health. Considering the crucial role that growth charts play in the evaluation and monitoring of the paediatric population, the topic of this dissertation emerged. The main objective was to study the applicability of nonlinear regression models in growth curves for parameters such as Diameter 1 (D1) and 2 (D2), Thickness (PT), Placental weight (PW), and Fetal weight (FW). For this purpose, a dataset of Portuguese parturients collected at CGC (Center for Clinical Genetics), Porto, was used. This study employed a semi-parametric regression approach to construct reference growth curves. This methodology utilizes generalized additive models for location, scale, and shape (GAMLSS), Lambda Mu-Sigma (LMS), LMS with Box-Cox t (BCT), and LMS with Box-Cox-power-exponential (BCPE), offering distinct advantages over traditional methods such as quantile regression. One of the key advantages of GAMLSS is its flexibility to accommodate any statistical distribution, allowing the modeling of various biometric parameters. Through the application of the proposed methodology, it was demonstrated that using the GAMLSS method with BCT and P-splines to D1 and D2 parameters and the LMST method to PT, PW, and FW parameters, representative growth curves can be achieved. Furthermore, a web application, available at https://placentalgrowth.shinyapps.io/uminho_pt/, was developed using the R environ ment. It enables healthcare professionals and researchers to easily analyze and interpret the developed growth curves. The results of this study provide valuable insights into placental development and have significant implications for clinical practice in obstetrics, promoting its advancement and the monitoring of maternal-fetal health.
TipoDissertação de mestrado
DescriçãoDissertação de mestrado em Bioinformática
URIhttps://hdl.handle.net/1822/92800
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado

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