Resumo Objetivo: Validar o questionário Pediatric Obstructive Sleep Apnea Screening Tool para o seu uso no Brasil. Materiais e métodos: A versão brasileira desse questionário, originalmente validado e testado nos Estados Unidos, foi desenvolvida a partir das seguintes etapas: a) tradução; b) retrotradução; c) conclusão da versão final; d) pré-teste. O questionário foi aplicado previamente ao início da polissonografia em crianças de 3 a 9 anos incluídas no estudo de outubro de 2015 a outubro de 2016. As propriedades psicométricas avaliadas foram validade e confiabilidade. A acurácia foi avaliada pela comparação entre os resultados da polissonografia com o escore do questionário. Resultados: Foram incluídos no estudo 60 pacientes. Conforme a polissonografia, 48% dos pacientes apresentaram índices de apneia e hipopneia normais e 51% apresentaram resultados alterados. A SpO2 mínima foi significativamente menor (p = 0,021) nas crianças com diagnóstico de síndrome de apneia obstrutiva do sono. O índice de apneia e hipopneia apresentou concordância satisfatória com os resultados do questionário. O viés médio de Bland-Altman foi de 0,1 para a diferença entre as medidas, com um limite superior de 5,34 (IC95%4,14 a 6,55) e um limite inferior de -5,19 (IC95%-6,39 a -3,98). A consistência interna do questionário avaliada pelo α de Cronbach foi de 0,84 (IC95%0,78 a 0,90). Conclusão: O questionário foi traduzido e validado adequadamente para a versão em português brasileiro, apresentando boa confiabilidade e concordância com o índice de apneia e hipopneia. Esse questionário oferece uma opção confiável de triagem de distúrbios respiratórios do sono em crianças.

Abstract Objective: To validate the Pediatric Obstructive Sleep Apnea Screening tool for use in Brazil. Materials and methods: The Brazilian version of this questionnaire, originally validated and tested in the United States, was developed as follows: (a) translation; (b) back-translation; (c) completion of the final version; (d) pre-testing. The questionnaire was applied prior to polysomnography to children aged 3-9 years from October 2015 to October 2016, and its psychometric properties (i.e., validity and reliability) were evaluated. The accuracy was assessed from comparisons between polysomnographic results and corresponding questionnaire scores. Results: Sixty patients were enrolled, and based on polysomnographic findings, 48% patients had normal apnea-hypopnea index, while the remaining 52% met the criteria for obstructive sleep apnea. Minimum O2 saturation level was significantly lower among obstructive sleep apnea children (p = 0.021). Satisfactory concordance was found between individual apnea-hypopnea index and questionnaire scores. Bland-Altman plot-derived bias was 0.1 for the difference between measures, with 5.34 (95% CI: 4.14-6.55) and −5.19 (95%CI: −6.39 to −3.98) for the upper and lower agreement range. Internal consistency derived from Cronbach's alpha was 0.84 (95%CI: 0.78-0.90). Conclusion: The questionnaire was translated to and validated into Brazilian-Portuguese version, and showed good reliability and concordance with apnea-hypopnea index. This questionnaire offers a reliable screening option for sleep-disordered breathing in children.

Tradicionalmente, o acesso à confiabilidade de dispositivos tem sido baseado em testes de vida (acelerados). Entretanto, para produtos altamente confiáveis, pouca informação a respeito de sua confiabilidade é fornecida por testes de vida no quais poucas ou nenhumas falhas são observadas. Uma vez que boa parte das falhas é induzida por mecanismos de degradação, uma alternativa é monitorar o dispositivo por um período de tempo e acessar sua confiabilidade através das mudanças em desempenho (degradação) observadas durante aquele período. O objetivo deste artigo é ilustrar como dados de degradação podem ser modelados e analisados utilizando-se abordagens "clássicas" e Bayesiana. Quatro métodos de análise de dados baseados em inferência clássica são apresentados. A seguir, mostramos como os métodos Bayesianos podem também ser aplicados para proporcionar uma abordagem natural à análise de dados de degradação. As abordagens são aplicadas a um banco de dados real relacionado à degradação de rodas de trens.

Traditionally, reliability assessment of devices has been based on (accelerated) life tests. However, for highly reliable products, little information about reliability is provided by life tests in which few or no failures are typically observed. Since most failures arise from a degradation mechanism at work for which there are characteristics that degrade over time, one alternative is monitor the device for a period of time and assess its reliability from the changes in performance (degradation) observed during that period. The goal of this article is to illustrate how degradation data can be modeled and analyzed by using "classical" and Bayesian approaches. Four methods of data analysis based on classical inference are presented. Next we show how Bayesian methods can also be used to provide a natural approach to analyzing degradation data. The approaches are applied to a real data set regarding train wheels degradation.