Análise de cluster identifica variáveis relacionadas ao prognóstico da doença de câncer de mama.
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Resumo
Este trabalho apresenta uma abordagem de análise de cluster com o objetivo de determinar grupos distintos com base em dados clínico-patológicos de pacientes com câncer de mama (CM). Para tanto, foram consideradas as variáveis clínicas: idade
ao diagnóstico, peso, altura, invasão linfonodal (LN), estadiamento tumor-nódulo-metástase (TNM) e índice de massa corporal (IMC). O algoritmo de agrupamento hierárquico de Ward foi usado para formar grupos específicos. Com base nos resultados,
as pacientes com CM foram separadas em quatro grupos. O teste de Kruskal-Wallis foi realizado para avaliar as diferenças entre os clusters. A intensidade da influência das variáveis no prognóstico do CM também foi avaliada pelo cálculo da correlação de Spearman. Correlações positivas foram obtidas entre peso e IMC, invasão TNM e LN em todas as análises. Correlações negativas entre IMC e altura foram obtidas em algumas das análises. Por fim, uma nova correlação foi obtida, entre o peso e o TNM, demonstrando que o estado trófico-adiposo das pacientes com CM pode estar diretamente relacionado ao estadiamento da doença.
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