Considerar retirar da tabela1

• TEP
• SPT
• TVP prévia

Mantendo apenas

• Sexo
• Idade
• Idoso
• Altura
• Peso
• IMC
• Obeso
• Tipo.Atendimento

e abrindo as duas opções SIM e NAO na tabela. Um protótipo funcional ficaria

                     
                       level      Overall      
  n                                 422        
  Sexo (%)             F            263 (62.3) 
                       M            159 (37.7) 
  Idade (mean (sd))               63.43 (15.84)
  Idoso (%)            NÃO          196 (46.4) 
                       SIM          226 (53.6) 
  Altura (mean (sd))               1.63 (0.10) 
  Peso (mean (sd))                76.28 (19.32)
  IMC (mean (sd))                 28.68 (6.41) 
  Obeso (%)            NÃO          233 (64.7) 
                       SIM          127 (35.3) 
  Tipo.Atendimento (%) EXTERNO      172 (40.8) 
                       INTERNAÇÃO   250 (59.2) 

Exigência

Na figura 5 : Distribuição dos casos de TVP por CAE - foi solicitado a substituição de quantidade por número de pacientes.

A banca de qualificação requisitou a contabilização dos pacientes que fizeram uso de mais de um medicamento.

A tabela 1 deve ser feita como na analise DL_2015

Agora que os labels dos CAEs estão abreviados, a disposição dos labels do barplot permitem aumentar a fonte. No entando, removendo o cex=0.6 a posição também precisa ser ajustada.

Encontrar o melhor valor para adj, e aumentar a fonte dos labels.

Exigência

Figura 7: Avaliação dos casos de síndrome pós-trombótica. Gráfico representando as proporções de incidência nos CAEs N=52. No texto foi descrito 54 ( solicitado para confirmar).

Foram identificados pacientes que são negativos para todos os tipos de trombo e para recanalização. Estes pacientes não aderem ao critério de inclusão, e não deveriam constar na planilha.

Removê-los dos dados.

• IMC <30 e >=30
• Idade < 65 e >= 65

Para facilitar a manipulação no documento mestre, incluir a versão atual dos resultados (release 1.7) no documento da análise.

• Figuras
• Tabelas

Todas as tabelas são puramente descritivas, sem associação de dados (tabelas de contingência).

Investigar o custo benefício de substituí-las por tabelas de contingência, associando com:

• Gênero
• Idoso
• Obeso

Para atender à descrição da metodologia que apenas o primeiro exame foi contabilizado, é necessário ordenar os dados pela Data do Exame. Para não depender da ordem da planilha de dados bruta, estabelecer isto na análise

Será necessário reordenar as instruções do input.R. Seguir a ordem:

1. Gerenciar dados (tipos de variáveis)
2. Dropar colunas
3. Remover pacientes duplicados
4. etc

Incluir no resultados-output.R

É necessário dar pelo menos um bom exemplo de como descrever as legendas das figuras e tabelas.

Incluir no relatório

• Figura com legenda
• Tabela com legenda

Legendas explicitando os detalhes essenciais (teste de significância utilizado, unidades, etc)

Os dados de TEP foram obtidos por busca ativa em prontuários, mas a cobertura dos dados não é suficiente para estimativas. Retirar todos os resultados e menções a este dado do estudo.

A resolução das figuras de comorbidades está muito pequena. Conferir qual é a melhor resolução e mudar a composição para c(4,2).

A tabela que associa o uso de medicamentos pela Idade (categórica: <65 e >65 anos) foi criada, mas não foi exportada para o diretório de resultados. A figura foi salva no entanto.

Salvar estas tabelas, no mesmo padrão dos outros resultados, para consistência da apresentação.

Exigência:

  Substituir o zero por não informado ou ignorado e passar para a ultima linha  e na ultima linha o número dois para 2```

A profilaxia foi contabilizada como pelo menos um medicamento. Deveria ser mais de um medicamento.

O nome da coluna está ambíguo. Escolher outro nome. Proposta:

• número de medicamentos

Padronizar a nomenclatura da Idade categórica como Faixa.Etaria

Diversas tabelas estão poluindo o diretório de resultados.

Conferir quais estão sendo utilizados, e remover os que não estão mais em uso.

Esta é a nomenclatura correta. Alterar em:

• figuras
• tabelas

É mais conveniente renomear a coluna na planilha de dados.

Exigência:
Figura 8: Descrição das comorbidades apresentadas pelos pacientes – incluir no gráfico quantos pacientes não apresentaram comorbidades.

Foi requisitada a substituição do gráfico dos CAEs versão Pareto pela versão em ordem alfabética.

• Atualizar o gráfico em ordem alfabética
• inserir o mesmo padrão de cores

O pacote tableone mostra o n global na primeira linha. O ideal seria ter uma coluna n considerando as perdas em cada variável. Investigar como fazer isso no R.

Por enquanto, o que se pode fazer é explicitar tanto no texto como nas legendas algo como:

O n exibido na tabela é o número global de pacientes.
Em cada linha, a porcentagem corresponde ao número de pacientes em que havia informação disponível.

Exigência:

Tabela 2: Descritiva das variáveis numéricas dos pacientes incluídos no estudo – AIQ: Amplitude Interquartílica: Q3-Q1 e uma sugestão para modificar o titulo da tabela para Dados demográficos e antropométrico

Para facilitar o gerenciamento dos resultados incluídos ou descartados, convém que todas as instruções para um determinado resultado estejam agrupadas.

O resultados-output.R está agrupado por formato de output, e não pela semântica do problema.

A resolução (700x700) está muito grande, e com isso todas as strings dos gráficos ficam muito pequenas.
possíveis soluções:

• modificar propriamente o tamanho dos textos (cex e afins)
• reduzir a resolução dos gráficos

Com a aprovação das figuras de Comorbidades, convém fazer uma composição semelhante para os medicamentos?

Após a geração da tabela1 em que a Idade é apresentada como dado numérico e sumarizada como média (DP) , a Idade deve ser categorizada (feita em #8). Mas ao invés de usar o nome criado na issue #8 (Idoso), convém usar nas tabelas e resultados o nome Idade, com duas categorias.

Talvez a solução mais fácil para manter ambas informações seeja:

• Renomear Idade (numérica) para Idades
• Renomear Idoso para Idade
• Nova Idade como ordinal, com as categorias < 65 anos e >= 65 anos

Seguir a linha de lógica do projeto do Rodrigo Cardoso, centralizando as configurações dos gráficos numa única função.

Protótipo disponível

Contabilizar os pacientes com cada tipo de trombo identificado no ecodoppler, sem fazer distinção de lateralidade (membro inferior direito ou esquerdo).

• Tabela
• Figura

A última coluna de todas as tabelas de associação identificam o teste exato de fisher. Como o mesmo teste é utilizado em todas, esta coluna não deve existir nas tabelas finais. Planejar como retirá-las antes da criação do output das tabelas nos formatos DOC e PDF.

A banca de qualificação requeriu o max e o min dos dados quantitativos.

Tentar colocar isto na tabela tableone. Caso não seja viável, explicitar no texto.

Os dados numéricos tem valor sob a ótica de categorias binárias: o IMC indica se é Obeso (IMC>=30) e a Idade se é Idoso (Idade >= 65 anos).

• Criar novas variáveis Obeso e Idoso e agregar os dados de IMC e Idade (respectivamente)
• Gráfico de barras
• Remover histogramas

Considerar construir tabelas de contingência para o uso de medicamentos, CAEs e/ou comorbidades com essas novas variáveis.

Foi requerido pela banca de qualificação a classificação do uso de medicamentos como

1. Profilaxia
2. Tratamento

Criar uma coluna nova que classifique, para cada paciente qual foi a finalidade dos medicamentos usados. Nomes propostos:

• uso de medicamento
• finalidade do medicamento

Para identificar o uso, em cada caso, podemos:

1. Usar a data de cirurgia
2. Usar as listas de CAE e citar o protocolo

A opção 1 é complicada pelo fato de

• não sabermos o início do uso do medicamento
• Não sabermos qual dos medicamentos foi utilizado em cada fim

Por estas razões, a escolha metotológica viável é 2

Exigência:

Figuras 9 e Figuras 10: Igualar as escalas e incluir casas decimais.

A presença de uma variável não identificada OUTRAS. A não identificação destas comorbidades (e sua quantidade) gerou questionamentos na banca de qualificação.

Justificativa
O levantamento de todas as comorbidades não essenciais implicará em uma nova coleta, abrangente, com grande impacto no tempo de preparação da planilha com novas colunas para cada uma delas - a quantidade é desconhecida.

Proposta
Caso o presidente da banca aprove, esta coluna da planilha deve ser desconsiderada e os resultados removidos das tabelas e gráficos.

Trocar nomenclaturas:

• AVC -> AVE
• Warfarina -> Varfarina

É necessário uma descrição detalhada da Metodologia utilizada, possivelmente atualizando a versão declarada do R, e principais pacotes utilizados, caso haja.

É necessário providenciar um bom conjunto de exemplos de como redigir a interpretação dos principais resultados

• Associação significativa entre dados
• Associação não significativa entre dados

Foi requerido que os gráficos tivessem eixos que ultrapassem as barras - i.e., se a barra tem altura 17, o eixo não deve se encerrar na altura 15, e sim na próxima altura disponível (no caso, provavelmente 20).

Investigar se há como consultar o objeto do barplot() (como é possível no hist() para descobrir os ticks. Caso não seja viável em pouco tempo, definir os ylim manualmente.

Um paciente do CAE de cirurgia vascular deve ser removido do estudo.