Growth curve using mixed model : an application on Machado-Joseph disease progression

Introdução: A obtenção dos dados por meio de medidas repetidas em diversas ocasiões no tempo em um mesmo sujeito torna possível o ajuste de curvas que descrevam padrões de evolução e identificam preditores de evolução. O objetivo deste trabalho foi ajustar curvas para descrever a progressão da doença de Machado-Joseph (DMJ), quantificada pelo escore NESSCA (Neurological Examination Score for Spinocerebellar Ataxia), utilizando modelos mistos. Métodos: Os dados foram obtidos de uma coorte de pacientes da DMJ acompanhada no Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) durante um período de 10 anos. Nas avaliações clínicas realizadas, o comprometimento clínico do paciente foi mensurado várias vezes através do escore NESSCA. Esse escore foi considerado como desfecho, e a progressão da doença poderia ser influenciada pelas variáveis explicativas: idade no início da doença e comprimento da mutação. O procedimento Proc MIXED do software SAS foi utilizado para realizar o ajuste dos modelos. Resultados: Progressão da doença ocorre mais lentamente com o aumento na idade de início da doença, por outro lado, com o aumento do comprimento da mutação, mais rápida é a progressão da doença. Conclusão: Uma maior idade no início da doença é fator de proteção para a progressão da DMJ e um maior comprimento da mutação é fator de risco. Ressalta-se que as atribuições de proteção e risco estão relacionadas exclusivamente com a velocidade de progressão da doença, não sendo observados efeitos significativos dessas variáveis para o escore no início da doença.Background: Obtaining data with repeated measures in different occasions, from the same patient, makes the growth curve adjustment possible. These curves describe evolution patterns and identify evolution predictors. The main purpose of this study was to adjust growth curve to describe Machado-Joseph disease progression (MJD), quantified by the NESSCA score (Neurological Examination Score for Spinocerebellar Ataxia) using linear mixed model. Methods: the data were obtained from a cohort of MJD patients observed at Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) during 10 years. In the clinical evaluation performed, the clinical implications of these patients were measured by the NESSCA score. In order to accomplish the data analysis, the NESSCA score was used as an outcome and it was considered that the disease progression could be influenced by explaining variables such as age at onset and CAG length. The procedure Proc MIXED of the software SAS was used to perform the models adjustment. Results: the disease progression is slower with the increase of age at onset, on the other hand, the progression of the disease is faster with CAG length increase. Conclusion: a higher age at onset is a protection factor to the MJD progression and a higher CAG length is a risk factor. It is highlighted that the attributions of protection and risk are exclusively related with the progression speed of the disease, since there were no significant effects of these variables to the score at the beginning of the disease