nutricional Passo a passo no Stata: Introdução: Conhecimentos iniciais: Parte I: Conhecendo o Stata Arquivo log

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1 LLAPPII Laboratório de apoio à pesquisa e informática Guia de utilização do software Stata para análise do estado nutricional Parte I: Conhecendo o Stata comandos oferecidos pelo usuário. Se os comandos não forem dados corretamente, o software não os entenderá, e erros serão gerados. Por isso, algumas precauções iniciais devem ser tomadas. Por exemplo, o Stata não entende acentos ortográficos e ç. Outra precaução é evitar nomear as variáveis entre aspas, caso contrário elas podem ser substituídas por variáveis derivadas, geradas pelo software. Passo a passo no Stata: Introdução: O Stata é um software amplamente utilizado na Saúde Pública para análise estatística. Ele serve tanto para cálculos mais simples, média aritmética e desvio padrão, como para análises mais sofisticadas como, por exemplo, regressão múltipla e análise de sobrevivência. Tendo em vista a dificuldade apresentada por muitas pessoas no manuseio deste programa, este material objetiva auxiliá-las na utilização do mesmo para análise do estado nutricional. Arquivo log Ao iniciar os trabalhos no Stata, é recomendável gerar um arquivo log. O log é um arquivo de texto que armazena todos os comandos e resultados gerados por eles. Ele só permite alteração por programas da mesma extensão, como Word e o bloco de notas. Para abrir um arquivo log basta clicar no ícone referente a log begin e escolher a extensão de arquivo *.log. Para encerrar o arquivo log basta digitar o comando log close. Conhecimentos iniciais: O Stata, assim como softwares de programação, funciona através de

2 Arquivo do Recomenda-se também que ao iniciar os trabalhos o usuário crie um arquivo de extensão *. do. O arquivo *.do também armazena os comandos, no entanto, ao contrário do arquivo *.log, ele pode ser executado, o que facilita em casos nos quais se deseja realizar a mesma análise com um banco de dados diferente. Para gerar um arquivo de extensão *.do basta clicar em Window> Do-file- Editor> New- Do-file-Editor. Para executar o arquivo do basta clicar no ícone. Banco de dados O Stata possui a extensão.dta para banco de dados. Abrindo um banco de dados: Para abrir um banco de dados, basta O Stata trabalha basicamente com dois tipos de variáveis: string e numérica. Estas variáveis requerem tamanhos diferentes e também são armazenadas de formas diferentes. Por isso, é importante se atentar na hora da criação do banco, para que estas duas variáveis não sejam misturadas, o que ocasionaria erros na criação do banco. Para renomear as variáveis do novo banco, basta clicar com a esquerda no mouse em rename. O Stata não aceita nomes múltiplos, a não ser que entre eles esteja o símbolo _, como em: circunferência_cintura. Outros comandos básicos no Stata clear: limpa os dados utilizados anteriormente pelo programa, que ainda podem estar em execução. clicar em e escolher o banco desejado. Ou então, o usuário pode optar pelo comando: use: caminho\nome do banco de dados.dta, clear Criando um banco de dados: Para criar um banco de dados, deve-se clicar no ícone referente a Data Editor help: fornece informações sobre os comandos. Basta que o usuário digite help nome do comando, que uma nova janela abrirá dando detalhamentos sobre o comando desejado. set more 1: utilizado para pedir mais memória ao software, quando se quer manusear um banco de grande extensão., e digitar os registros na planilha correspondente.

3 set memory 50 m e set maxvar 10000: após a execução de um comando o resultado aparecerá na tela Stata Results. No entanto, caso o espaço destinado não seja suficiente aparecerá a palavra more - -- e o usuário deve apertar a tecla enter, até que todo o resultado apareça disponível. Com o comando set more off esta função é desligada, e a janela de resultados pode ser rolada para baixa ou para cima, com o mouse. describe e codebook: estes comandos servem respectivamente para investigar e descrever as variáveis que compõem o banco de dados. label var: este comando define rótulos para as variáveis. Por exemplo, se queremos atribuir a variável age o rótulo idade, o comando é: label var age idade label define: este comando cria rótulos para as categorias de uma variável. Por exemplo, se quisermos atribuir, a categoria 1 da variável weight, o rótulo peso normal e, a categoria 0, o rótulo peso inadequado, basta digitar os seguinte comandos: label define weight 1 peso normal 0 peso inadequado label values peso normal weight tab: este comando pode ser utilizado para gerar tabelas de freqüências simples. Basta digitar: tab nome da variável recode: este comando é utilizado para recodificar valores. Exemplo: recode altura-99. Summarize ou sum: utilizado para resumir uma variável. Observação: No Stata é possível recuperar comandos através da tecla PageUp. ATENÇÃO!! Quando a variável é string, é necessário criar a partir dela uma variável numérica, para posteriormente atribuir rótulos às categorias. Para isso utiliza-se o comando gen. Por exemplo, vejamos a seqüência de comandos abaixo, com a variável sex que é string. Criando a variável numérica: gen sexo = 1 if sex == M replace sexo = 0 if sex == F tab sexo Atribuindo os rótulos: label define s 1 masculino 0 feminino label val sexo s tab sexo

4 LLAPPII Parte II: Stata e Avaliação do estado nutricional Introdução: O Stata calcula escore z para três indicadores antropométricos: Índice de massa corporal (IMC) para idade, peso para a idade e estatura para a idade. Para avaliação nutricional dos escores z destes índices antropométricos são utilizados valores padrões de indicadores, disponíveis neste software. Também podem ser realizados estimativas específicas, para sexo e idade, de estado nutricional inadequado e estatísticas de resumo, média e desvio padrão, dos escores z para cada indicador. A análise nutricional no Stata é realizada segundo três bancos de dados padrões, que contém os valores referências da OMS para os indicadores: peso para idade, altura para idade e IMC para idade. É importante salientar que para efetuar a análise do estado nutricional o usuário deverá mesclar o seu banco de dados com os três bancos de dados Laboratório de apoio à pesquisa e informática referências da OMS. Por isso, é imprescindível que as variáveis no banco de dados do usuário estejam nomeadas da mesma forma que nos bancos da OMS. Os valores de score z implausíveis para cada indicador são sinalizados, pelo software da seguinte forma: escore z de peso para idade (zwfa)... zwfa < -6 ou zwfa > 5 escore z de altura para idade (zhfa)... zhfa < -6 ou zhfa > 6 escore z de IMC para idade (zbfa)... zbfa < -5 ou zbfa >5 Variáveis para análise do estado nutricional: A análise do estado nutricional no Stata utiliza dez parâmetros que devem ser especificados. Vejamos a seguir: reflib: especifica o diretório do pacote no qual os três conjuntos de dados que contém as referências da OMS 2007, para indicadores do estado nutricional, estão armazenados.

5 arredondamentos, para tal o datalib: especifica o diretório no qual o conjunto de dados de entrada que contém as medidas antropométricas foi armazenado. datalab: especifica o nome pelo qual os arquivos de saída serão pré-fixados. Por exemplo: (datalab_z, datalab_prev). sex: especifica o nome da variável que contém a informação para sexo. Se a variável for numérica assumirá os valores: um para sexo masculino e dois para feminino. Se a variável for string m ou M representará o sexo masculino, e f ou F o sexo feminino. No caso dos escores z não serem calculados, os usuários devem codificar os valores desconhecidos, da seguinte maneira:. para variável numérica ou para variável string. usuário deve entrar com a data de nascimento e a data atual. Caso nenhum dos escores relacionados com a idade forem calculados, o usuário deve codificar as idades desconhecidas como. ageunit: especifica a unidade da variável idade. Elas podem ser especificadas como days, months ou years. O software converte a idade em dias ou anos para meses, dividindo por 30,4375 dias ou multiplicando por doze meses, respectivamente. weight: especifica o nome da variável numérica que contém a informação para peso corpóreo, e deve ser expressa em quilogramas. Se o escore z relacionado a peso não for calculado, o usuário deve codificar as informações desconhecidas para esta variável, como.. age: especifica o valor numérico que contém a informação para idade. A idade pode estar em dias meses ou anos. É recomendada a acurácia para a informação de idade, que não deve conter height: especifica o nome da variável numérica que contem a informação para altura ou comprimento, e deve ser expressa em centímetros. Se os escores z relacionados a esta medida não

6 foram calculados, o usuário deve codificar os valores desconhecidos para altura, como.. variável assume os caracteres n ou N se a resposta for negativa, e y ou Y em caso positivo. As informações desconhecidas para edemas devem ser codificadas como e, neste caso, o software supões que estes indivíduos não possuem edemas. Nos casos em que há edemas, os scores z peso para idade, altura para idade e IMC para idade, não são calculados, mas eles são considerados como inferiores a três desvios padrões, nas estimativas de prevalência. sw: especifica o nome de uma variável numérica que contém os pesos amostrais. Se para todos os registros sw=1 é realizada uma análise não ponderada. Valores negativos não são permitidos, e neste caso as tabelas de prevalência não serão produzidas. Exportando arquivos: Este Macro cria, no diretório de trabalho, um banco de dados do Stata, datalab_z.dta. Este banco de dados contém todos os registros e dados de entrada, oedema: especifica o nome da variável string que contém a informação para edemas. Esta além das seguintes variáves, derivadas do software: agedays: calcula a idade, em dias, para os cores z derivados. cbmi: calcula o Índice de massa corporal ( ). zwfa: score z de peso para idade. zhfa: score z de altura (ou comprimento) para idade. zbfa: score z de IMC para idade. fwfa: valores implausíveis zwfa< -6 ou zwfa> 5. fhfa: valores implausíveis zhfa< -6 ou zhfa > 6. fbfa: Valores implausíveis zbfa< -5 ou zbfa > 5. Além deste, o software também cria, no diretório de trabalho um banco de dados no formato xls, o datalab_z.xls. É um arquivo MS Excel que contém estimativas pontuais e intervalos com 95% de confiança para as prevalências de indicadores e estatísticas de scores z. Nesta análise estão incluídos apenas os indivíduos 61 e 228 meses completos (5 a 19 anos). Para análise do estado nutricional de crianças com menos

7 de 61 meses é recomendado o software Anthro. Para crianças de 61 meses a 120 completos os indicadores de peso para idade, altura para idade e IMC para idade são adequados. Já para aquelas acima de 120 meses completos o indicador de peso para idade já não é mais adequado.

8 Praticando: está disponibilizado para download juntamente com este material, no Um exemplo de banco de dados (survey_who2007) está disponível para download na plataforma da OMS, também endereço eletrônico do LAPI.Este banco de dados deve ser rodado com o arquivo em.do a seguir: /* Exemplo: survey_who2007.do using survey_who2007.dta */ clear set more 1 /*Comando utilizado para aumentar a memória, quando o banco de dados é grande*/ set memory 50m set maxvar /* Indica ao copilador do Stata aonde o arquivo who2007. ado está armazenado*/ adopath + "D:\WHO 2007 Stata/" /* Abrindo um banco de dados*/ use "D:\WHO 2007 workdata\survey_who2007.dta", clear /* Gerando os três primeiros parâmetros reflib, datalib & datalab */ gen str60 reflib="d:\who 2007 Stata" lab var reflib "Directory of reference tables" gen str60 datalib="d:\who 2007 workdata" lab var datalib "Directory for datafiles" gen str30 datalab="survey_2007" lab var datalab "Working file" /* Investigando a variável "sex" 1 = male, 2=female */ desc sex tab sex /* Investigando a variável "age" */ desc agemons summ agemons /* Definindo a unidade */ gen str6 ageunit="months" /* or gen ageunit="days", gen ageunit="years" */ lab var ageunit "=days or =months or =years" /* check Investigando a variável "weight" que deve estar em quilogramas*/ /* NOTA: Se não estiver disponível, crie como[gen weight=.]*/ desc weight summ weight /* Investigando a variável "height" que deve estar em centímetros*/ /* NOTA: Se não estiver disponível, crie como[gen height=.]*/ desc height summ height /* Investigando a variável "oedema"*/ /* NOTA: Se não estiver disponível, crie como[gen str1 oedema="n"]*/ desc oedema tab oedema /* Investigando a variável "sw" para pesos amostrais*/ /* NOTA: Se não estiver disponível, crie como [gen sw=1]*/ desc sw summ sw /* Preenchendo os parâmetros do software para executar o comando*/ who2007 reflib datalib datalab sex agemons ageunit weight height oedema sw

9 Referências Elaborado por: Samara Fernandes de Barros Fale com o LAPI Departamento de Nutrição, Faculdade de Saúde Pública, Universidade de São Paulo Av. Dr. Arnaldo, 715 Cerqueira César- São Paulo/ SP Bolsista de Cultura e Extensão Revisão e Apoio: Larissa Galastri Baraldi Técnica Responsável pelo LAPI Telefone: lapi@fsp.usp.br Página eletrônica: