Estimador de máxima verossimilhança é usado para calcular taxas de infecção em ‘pools’ de diferentes tamanhos

O Centro de Estudos do Instituto Leônidas e Maria Deane (ILMD/Fiocruz Amazônia) apresentou nesta sexta-feira (10/02), a palestra An approximate likelihood estimator for the prevalence of infection in vectors using pools of varying size, ministrada pelo pesquisador, James Dean, professor do Departamento de Estatística e do Programa de Pós-graduação em Matemática da Universidade Federal do Amazonas (UFAM). O estudo sugere um estimador de verossimilhança aproximado para calcular taxas de infecção em vetores, usando pools de diferentes tamanhos quando a variabilidade do tamanho for pequena e a taxa de infecção baixa.

De acordo com o pesquisador, existem vários artrópodes que podem transmitir doenças aos seres humanos. No intuito de fazer inferências sobre a taxa de infecção desses artrópodes, é comum coletar uma grande amostra de vetores, dividi-los em grupos (chamados pools) e aplicar um teste para detectar a infecção.

Os vetores são agrupados em um pool. Em seguida, é aplicado um teste para verificar se existe contaminação no conjunto (por exemplo, análise por PCR). O desempenho do estimador foi avaliado em quatro cenários simulados, criados a partir de experimentos reais selecionados na literatura.

Segundo Dean, a demanda de criação de um novo estimador deu-se pela necessidade de chegar a um cálculo mais próximo sobre as taxas de infecções de vetores, corrigindo erros encontrados em estimadores usados em métodos tradicionais. “Os estimadores que haviam na literatura, tinham um problema de serem muito viciados. Como não havia uma alternativa de correção de viés, pela complexidade numérica da obtenção dos estimadores usuais, fizemos uma aproximação para possibilitar essa correção de vício. Nosso estimador tem essa propriedade que em média está mais próximo da verdadeira taxa de infecção”.

O novo estimador apresentou bom desempenho em três desses cenários. Além disso, apresentou um fraco desempenho no cenário com grande variabilidade no tamanho dos pools para alguns valores do espaço de parâmetros. A pesquisa recebeu apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas (Fapeam), e parceria da extinta Secretaria de Estado de Ciência Tecnologia e Inovação (SECTI).

Para o mestrando do Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Condições de Vida e Situações de Saúde na Amazônia (PPGVIDA), Jordan Pereira, “uma das maiores complicações que a gente encontra é estar acostumado a trabalhar com amostras individuais, onde calculamos a taxa de infecção, através do número de indivíduos infectados pelo número de indivíduos testados. Como calcular a taxa de infecção em grupos maiores? A equações apresentadas pelo palestrante conseguem dar exatamente os resultados que nós precisamos, e isso pode ser aplicado inclusive na pesquisa que estou desenvolvendo”.

O Centro de Estudos do ILMD/Fiocruz Amazônia é um núcleo que oportuniza encontros, palestras, seminários e debates sobre diversos temas ligados à pesquisa e ensino para a promoção da saúde. A entrada é gratuita e podem participar estudantes de graduação e pós graduação, pesquisadores, professores e trabalhadores da área da Saúde.

SOBRE O PALESTRANTE

James Dean é graduado em estatística pela Universidade Federal do Amazonas (UFAM), mestre em estatística pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), e doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Atualmente é professor da UFAM. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Inferência Bayesiana, atuando principalmente nos seguintes temas: modelos lineares dinâmicos, eficiência técnica produtiva, fronteira de produção, inferência bayesiana e aglomerados.

ILMD/ Fiocruz Amazônia
Texto e Fotos: Eduardo Gomes