Título: Aplicação de modelos lineares generalizados na identificação de fatores associados à adesão medicamentosa ao anlodipino
Autor(es): Haward Antunny da Silva Américo, Bruna Gabrieli Follador, Vanderly Janeiro, Marco Antônio Costa
Resumo:
A análise estatística de fatores associados à adesão medicamentosa tem se mostrado uma ferramenta relevante para compreender padrões de comportamento terapêutico em populações clínicas. Neste estudo, investigou-se a adesão ao uso do anlodipino com base em informações demográficas e clínicas provenientes de um banco de dados contendo variáveis relacionadas a comorbidades e ao uso de medicamentos. Realizou-se a transformação das variáveis categóricas em formato binário, seguida de uma etapa exploratória por meio de gráficos, testes de associação e análise de correspondência múltipla, com o intuito de identificar estruturas latentes nos dados. Em seguida, ajustou-se um modelo de regressão logística, pertencente à classe dos modelos lineares generalizados (GLMs), considerando a adesão como variável resposta. A seleção do modelo final foi conduzida com base no critério de informação de Akaike (AIC), por meio do procedimento stepwise, permitindo identificar as variáveis clinicamente mais relevantes. Os resultados evidenciaram que a idade e o uso de hormônios estão associados ao aumento da adesão, enquanto o hipotireoidismo e as doenças do sistema nervoso central figuram entre os principais fatores relacionados à não adesão. O modelo ajustado contribui para o entendimento dos determinantes da continuidade terapêutica, oferecendo subsídios para estratégias mais eficazes e personalizadas no manejo clínico de pacientes em uso de anlodipino.