Logo do repositório

Análise craniométrica para estimativa de sexo: estudo com aplicação de regressão logística

Carregando...
Imagem de Miniatura

Orientador

Barbieri, Ana Amélia

Coorientador

Pós-graduação

Curso de graduação

São José dos Campos - ICT - Odontologia

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Tipo

Trabalho de conclusão de curso

Direito de acesso

Acesso restrito

Resumo

Resumo (português)

A identificação humana é um dos pilares da ciência forense, sendo a craniometria uma técnica amplamente utilizada na determinação de características biológicas, como sexo e afinidade populacional. No presente estudo foram feitas medições craniométricas específicas — básio a glabela, meato direito a bregma, meato esquerdo a bregma, meato esquerdo a meato direito e zígio direito a zígio esquerdo — em uma amostra de 200 crânios com sexo, idade, ancestralidade e causa da morte previamente conhecidos, pertencentes ao Biobanco osteológico e tomográfico Prof. Dr. Eduardo Daruge da FOP/UNICAMP. A partir dessas medidas, verificou-se a presença de dimorfismo sexual, levando ao desenvolvimento de modelo estatístico, com ênfase na regressão logística, para a estimativa do sexo. A calibração do examinador foi realizada previamente e analisada conforme os critérios de Szklo e Nieto [1]. Os dados foram submetidos aos testes de Shapiro-Wilk, Levene, t de Student, correlação de Pearson e regressão logística (Stepwise Wald), com validação pelos testes de Hosmer-Lemeshow e de Nagelkerke. A análise dos dados revelou a presença de um claro dimorfismo sexual em todas as medidas avaliadas, com valores significativamente maiores no grupo masculino. O modelo estatístico desenvolvido apresentou excelente capacidade discriminatória, destacando-se as medidas B–G e ZD–ZE como os preditores mais robustos para a determinação do sexo. Com acurácia de 81%, especificidade de 76% e sensibilidade de 83%, o desempenho do modelo foi considerado satisfatório. Assim, os resultados obtidos podem contribuir para o desenvolvimento de modelos regionais mais precisos, fortalecendo as aplicações na identificação humana em âmbito forense.

Resumo (inglês)

Human identification is one of the cornerstones of forensic science, with craniometry being a widely employed technique for determining biological characteristics such as sex and population affinity. In the present study, specific craniometric measurements — basion to glabella, right porion to bregma, left porion to bregma, left porion to right porion, and right zygion to left zygion — were taken from a sample of 200 skulls with previously known sex, age, ancestry, and cause of death, obtained from the Prof. Dr. Eduardo Daruge Osteological and Tomographic Biobank at FOP/UNICAMP. Based on these measurements, sexual dimorphism was observed, leading to the development of a statistical model, with an emphasis on logistic regression, for sex estimation. Examiner calibration was conducted beforehand and assessed according to the criteria proposed by Szklo and Nieto [1]. The data were analyzed using the Shapiro–Wilk, Levene, and Student’s t-tests, as well as Pearson’s correlation and stepwise (Wald) logistic regression, with validation through the Hosmer–Lemeshow and Nagelkerke tests. The analysis revealed clear sexual dimorphism across all evaluated measurements, with significantly higher values in the male group. The statistical model demonstrated excellent discriminatory capacity, with the B–G and ZD–ZE measurements identified as the most robust predictors for sex determination. With an overall accuracy of 81%, specificity of 76%, and sensitivity of 83%, the model’s performance was considered satisfactory. Therefore, the results obtained may contribute to the development of more precise regional models, enhancing the applicability of human identification within forensic contexts.

Descrição

Palavras-chave

Cefalometria, Antropologia forense, Logistic models, Forensic anthropology, Cephalometry, Modelos Logísticos

Idioma

Português

Citação

Itens relacionados

Financiadores

Unidades

Departamentos

Cursos de graduação

Programas de pós-graduação