Identificação de respondentes a placebo baseados em sinais de EEG
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Palavras-chave

Modelos lineares generalizados
Variáveis latentes
Algoritmo EM

Como Citar

REIS, Maria; GARCIA, Nancy. Identificação de respondentes a placebo baseados em sinais de EEG. Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP, Campinas, SP, n. 27, p. 1–1, 2019. DOI: 10.20396/revpibic2720192067. Disponível em: https://econtents.bc.unicamp.br/eventos/index.php/pibic/article/view/2067. Acesso em: 19 abr. 2024.

Resumo

Uma melhora nos sintomas não devida ao efeito dos produtos químicos ativos no medicamento é caracterizada como efeito placebo, que é altamente prevalente no tratamento de depressão. Este projeto propõe o estudo estatístico de um experimento clínico placebo-controle aleatorizado para depressão, com objetivo de criar um método classificatório de identificação de respondentes a placebo. Modelos de classes latentes são amplamente utilizados na literatura para identificar subgrupos não observados (respondentes ou não-respondentes a placebo, neste estudo). A probabilidade de pertencer a cada subgrupo é modelada utilizando-se covariáveis como sexo e cronicidade da doença, bem como sinais de eletroencefalografia (EEG). Para reduzir a dimensionalidade do modelo, os sinais de EEG foram primeiramente padronizados e classificados em 5 classes. Por fim, foi utilizado o algoritmo EM (Expectation Maximization) para obter os valores da variável latente, podendo então definir qual grupo dado indivíduo melhor se encaixa.

https://doi.org/10.20396/revpibic2720192067
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Referências

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