Referências

Pacotes R Utilizados

Este livro faz uso extensivo de diversos pacotes do ecossistema R. Agradecemos aos desenvolvedores e mantenedores dessas ferramentas:

Manipulação e Visualização de Dados

• tidyverse [@wickham2019]: Coleção de pacotes para ciência de dados
  • Wickham H, Averick M, Bryan J, et al. (2019). “Welcome to the tidyverse.” Journal of Open Source Software, 4(43), 1686. https://doi.org/10.21105/joss.01686
• dplyr [@wickham2023dplyr]: Manipulação de dados
  • Wickham H, François R, Henry L, Müller K (2023). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. https://dplyr.tidyverse.org
• ggplot2 [@wickham2016]: Visualização de dados
  • Wickham H (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. https://ggplot2.tidyverse.org
• readxl [@wickham2023readxl]: Leitura de arquivos Excel
  • Wickham H, Bryan J (2023). readxl: Read Excel Files. https://readxl.tidyverse.org

Estatística e Modelagem

• gtsummary [@sjoberg2021]: Tabelas de resumo estatístico
  • Sjoberg DD, Whiting K, Curry M, Lavery JA, Larmarange J (2021). “Reproducible Summary Tables with the gtsummary Package.” The R Journal, 13(1), 570-580. https://doi.org/10.32614/RJ-2021-053
• jtools [@long2020]: Análise e visualização de modelos de regressão
  • Long JA (2020). jtools: Analysis and Presentation of Social Scientific Data. https://jtools.jacob-long.com
• car [@fox2019]: Funções complementares para análise de regressão
  • Fox J, Weisberg S (2019). An R Companion to Applied Regression, Third edition. Sage, Thousand Oaks CA. https://socialsciences.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/
• lmtest [@zeileis2002]: Testes para modelos lineares
  • Zeileis A, Hothorn T (2002). “Diagnostic Checking in Regression Relationships.” R News, 2(3), 7-10. https://CRAN.R-project.org/package=lmtest
• Batra, Neale, et al. The Epidemiologist R Handbook. 2021. https://www.epirhandbook.com/en/

Tabelas e Relatórios

• flextable [@gohel2023]: Criação de tabelas para publicação
  • Gohel D, Skintzos P (2023). flextable: Functions for Tabular Reporting. https://ardata-fr.github.io/flextable-book/
• officer [@gohel2023officer]: Manipulação de documentos Office
  • Gohel D (2023). officer: Manipulation of Microsoft Word and PowerPoint Documents. https://davidgohel.github.io/officer/

Utilidades

• janitor [@firke2023]: Limpeza de dados
  • Firke S (2023). janitor: Simple Tools for Examining and Cleaning Dirty Data. https://sfirke.github.io/janitor/

Referências Bibliográficas em Bioestatística

1. BECKER, A. D.; GRENFELL, B. T. tsiR: An R package for time-series Susceptible-Infected-Recovered models of epidemics. PloS one, [S.l.], v. 12, n. 9, p. e0185528, Sept. 2017. DOI 10.1371/journal.pone.0185528. Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185528.
2. BATRA, Neale et al. The Epidemiologist R Handbook. 2021.
3. BROWN, ANNA. Psychometrics in Exercises using R and RStudio. Textbook and data resource. 2023. Available from https://bookdown.org/annabrown/psychometricsR.
4. CHAN, B. K. C. Data Analysis Using R Programming. Advances in experimental medicine and biology, [S.l.], v. 1082, p. 47-122, 2018. DOI 10.1007/978-3-319-93791-5_2. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-93791-5_2.
5. COLEMAN, A.; BOSE, A.; MITRA, S. Metagenomics Data Visualization Using R. Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), [S.l.], v. 2649, p. 359-392, 2023. DOI 10.1007/978-1-0716-3072-3_19. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-3072-3_19.
6. FEINSTEIN, J. A. et al. R Package for Pediatric Complex Chronic Condition Classification. JAMA pediatrics, [S.l.], v. 172, n. 6, p. 596-598, June 2018. DOI 10.1001/jamapediatrics.2018.0256. Disponível em: https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2018.0256.
7. GIOGIO, F. M.; CERAOLO, C.; MERCATELLI, D. The R Language: An Engine for Bioinformatics and Data Science. Life (Basel, Switzerland), [S.l.], v. 12, n. 5, p. 648, May 2022. DOI 10.3390/life12050648. Disponível em: https://doi.org/10.3390/life12050648.
8. JALAL, H. et al. An Overview of R in Health Decision Sciences. Medical decision making : an international journal of the Society for Medical Decision Making, [S.l.], v. 37, n. 7, p. 735-746, July 2017. DOI 10.1177/0272989X16686559. Disponível em: https://doi.org/10.1177/0272989X16686559.
9. JIA, L. et al. Development of interactive biological web applications with R/Shiny. Briefings in bioinformatics, [S.l.], v. 23, n. 1, p. bbab415, Jan. 2022. DOI 10.1093/bib/bbab415. Disponível em: https://doi.org/10.1093/bib/bbab415.
10. KAMVAR, Z. N. et al. Epidemic curves made easy using the R package incidence. F1000Research, [S.l.], v. 8, p. 139, 2019. DOI 10.12688/f1000research.18002.1. Disponível em: https://doi.org/10.12688/f1000research.18002.1.
11. KRIJKAMP, E. M. et al. Microsimulation Modeling for Health Decision Sciences Using R: A Tutorial. Medical decision making : an international journal of the Society for Medical Decision Making, [S.l.], v. 38, n. 3, p. 400-422, May 2018. DOI 10.1177/0272989X18754513. Disponível em: https://doi.org/10.1177/0272989X18754513.
12. PALM, J.; MEINEKE, F. A.; PRZYBILLA, J.; PESCHEL, T. “fhircrackr”: An R Package Unlocking Fast Healthcare Interoperability Resources for Statistical Analysis. Applied clinical informatics, [S.l.], v. 14, n. 1, p. 54-64, Jan. 2023. DOI 10.1055/s-0042-1760436. Disponível em: https://doi.org/10.1055/s-0042-1760436.
13. SEPULVEDA, J. L. Using R and Bioconductor in Clinical Genomics and Transcriptomics. The Journal of molecular diagnostics : JMD, [S.l.], v. 22, n. 1, p. 3-20, Jan. 2020. DOI 10.1016/j.jmoldx.2019.08.006. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jmoldx.2019.08.006.
14. STAPLES, T. L. Expansion and evolution of the R programming language. Royal Society open science, [S.l.], v. 10, n. 4, p. 221550, Apr. 2023. DOI 10.1098/rsos.221550. Disponível em: https://doi.org/10.1098/rsos.221550.

Recursos Online

Documentação Oficial

• R Project: https://www.r-project.org/
• RStudio: https://posit.co/products/open-source/rstudio/
• Tidyverse: https://www.tidyverse.org/
• Quarto: https://quarto.org/

Tutoriais e Guias

• R for Data Science (Wickham & Grolemund): https://r4ds.had.co.nz/
• ggplot2 Book: https://ggplot2-book.org/
• Statistical Inference via Data Science (ModernDive): https://moderndive.com/
• Regression and Other Stories (Gelman et al.): https://avehtari.github.io/ROS-Examples/

Dados Utilizados

Os dados de internações hospitalares utilizados neste livro são provenientes do:

• Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS)
  • Município: Maringá-PR
  • Período: 2024
  • Fonte: DATASUS - Departamento de Informática do SUS
  • Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/

Citação Recomendada

Para citar este livro, utilize:

Pavanello A, Costa KM, Oliveira LP (2026). Bioestatística Aplicada à Saúde usando R. Material didático do curso de Pós-graduação. Disponível em: [https://audreipavanello.github.io/bioestatistica_r/]

Repositório do Código

Todo o código-fonte deste livro está disponível no GitHub:

• Repositório: [https://github.com/AudreiPavanello/bioestatistica_r]
• Licença: CC BY-NC-SA 4.0 (conteúdo) e MIT (código)

Software

Este livro foi criado usando:

• R versão 4.3+ (https://www.r-project.org/)
• RStudio (https://posit.co/products/open-source/rstudio/)
• Quarto (https://quarto.org/)

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