CAPÍTULO 1
1. Introdução 2. Estudos observacionais 3. Estudos experimentais - Ensaios clínicos 4. Conclusões Respostas questões de fixação
Estudos Epidemiológicos
Estudos epidemiológicos
ESTUDOS ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS EPIDEMIOLÓGICOS 1. INTRODUÇÃO
FIXAÇÃO FIXAÇÃO
Os estudos epidemiológicos podem ser classificados em observacionais e experimentais. De uma maneira geral, os estudos epidemiológicos observacionais podem ser classificados em descritivos e analíticos. Já os experimentais são também conhecidos como de intervenção.
Observacionais
Experimentais
Descritivos - Relato de caso Analíticos - Ecológico - Seccional (transversal) - Caso-controle (caso-referência) - Coorte (prospectivo e coorte histórica que é retrospectivo)
1. Medaula - Estudos epidemiológicos descritivos podem ser a base para formulação de hipóteses. Um exemplo de estudo descritivo é: a) Coorte retrospectivo b) Estudo transversal c) Relato de série de casos d) Coorte prospectivo e) Estudo caso-controle
Estudos analíticos - Ensaio clínico - Ensaios comunitários
2. ESTUDOS OBSERVACIONAIS Neste tópico estudaremos os estudos descritivos e os analíticos.
Estudos descritivos Os estudos descritivos têm por objetivo determinar a distribuição de doenças ou condições relacionadas à saúde, segundo o tempo, o lugar e/ou as características dos indivíduos, ou seja, responder à pergunta: quando, onde e quem adoece? A epidemiologia descritiva pode fazer uso de dados secundários (dados de prontuários ou estatísticas) e primários (dados coletados para o desenvolvimento do estudo). A epidemiologia descritiva examina como a incidência (casos novos) ou a prevalência (casos existentes, novos e antigos) de uma doença ou agravo varia de acordo com determinadas características, como sexo, idade, escolaridade e renda. Quando a ocorrência da doença/agravo difere segundo o tempo, lugar ou pessoa, o epidemiologista é capaz não apenas de identificar grupos de alto risco para fins de prevenção (por exemplo: pessoas tabagistas desenvolvem doença macular relacionada a idade avançada muitos anos antes daqueles que não fumam), mas também gerar hipóteses etiológicas para investigações futuras. No Brasil, existem importantes bancos de dados secundários com abrangência nacional – como o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM-SUS),
Medaula
O Sistema de Informações sobre Autorizações de Internações Hospitalares (SIH-SUS) e a Pesquisa Nacional de Amostra Domiciliar (PNAD) podem ser usados em estudos epidemiológicos.
Estudos analíticos são aqueles desenhados para examinar a existência de associação entre uma exposição e uma doença ou agravo. Os principais delineamentos de estudos analíticos são: ecológico, seccional (transversal), caso-controle (caso-referência) e coorte (prospectivo e coorte histórica que é retrospectivo).
Estudos analíticos a) ecológico b) seccional (transversal) c) caso-controle (caso-referência) d) coorte (prospectivo e coorte histórica que é retrospectivo) Nos estudos ecológicos, tanto a exposição quanto a ocorrência da doença são determinadas para grupos de indivíduos, ou seja, são utilizados para analisar populações. Nos demais delineamentos, tanto a exposição quanto a ocorrência da doença ou evento de interesse são determinados para o indivíduo, permitindo inferências de associações nesse nível. As principais diferenças entre os estudos seccionais, caso-controle e de coorte residem na forma de seleção de participantes para o estudo e na capacidade de mensuração da exposição no passado e no tipo de acompanhamento das informações. Vamos iniciar o estudo de cada um deles.
Estudos ecológicos Nos estudos ecológicos, compara-se a ocorrência do agravo e a exposição de interesse entre agregados de indivíduos (populações de países, regiões ou municípios, por exemplo) para verificar a possível existência de associação entre elas. Em um estudo ecológico típico, medidas de agregados da exposição e da doença são comparadas. Nesse tipo de estudo, não existem informações sobre a doença e exposição do indivíduo, mas do grupo populacional como um todo. Perceba que esse é um estudo para análise de populações. Uma das
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Estudos epidemiológicos suas vantagens é a possibilidade de examinar associações entre exposição e doença/condição relacionada na coletividade. Isso é particularmente importante quando se considera que a expressão coletiva de um fenômeno pode diferir da soma das partes do mesmo fenômeno. Por outro lado, embora uma associação ecológica possa refletir, corretamente, uma associação causal entre a exposição e a doença/ agravo, a possibilidade do viés ecológico é sempre lembrada como uma limitação para o uso de correlações ecológicas. O viés ecológico – ou falácia ecológica – é possível porque uma associação observada entre agregados não significa, obrigatoriamente, que a mesma associação ocorra em nível de indivíduos. Ou seja, se uma população de uma cidade do nordeste, com uma média de idade que varia de 25 a 45 anos, apresenta mais infecção por clamídia e cegueira por tracoma, isso não é sempre válido para todas as pessoas com 25 a 45 anos de outras regiões.
FIXAÇÃO FIXAÇÃO 2. Medaula - Uma investigação foi realizada pela comparação de estatísticas de diversos países, sendo encontrada correlação positiva, estatisticamente significante, entre o montante de cigarros per capita vendido à população e o coeficiente de mortalidade por doenças cardiovasculares. Pergunta-se: qual o tipo de estudo? a) Caso-controle b) Coorte c) Coorte histórica d) Ecológico e) Série de casos 3. Medaula - Um estudo epidemiológico analisou os efeitos das diferentes concentrações mensais de particulados no ar sobre o coeficiente de mor talidade em 2 áreas metropolitanas, no ano de 1998. Foram encontrados efeitos significativos da concentração de particulados sobre a mortalidade em maiores de 69 anos por doenças respiratórias. Qual o tipo de estudo epidemiológico? a) Transversal, pois analisa a exposição e o evento em um único momento no tempo b) Coorte, pois acompanha a mortalidade em idosos durante todo o ano de 1998 c) Caso-controle, pois compara duas áreas metropolitanas com concentrações diferentes de poluentes no ar d) Ecológico, pois analisa as medidas de concentração de poluentes e os indicadores de mortalidade e) Inquérito transversal, pois trata de avaliação de
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prevalência de morte no ano de 1998
Estudos seccionais ou transversais Nos estudos seccionais, transversais ou de foto, a exposição e a condição de saúde do participante são determinadas simultaneamente. Em geral, esse tipo de investigação começa com um estudo para determinar a prevalência de uma doença ou condição relacionada à saúde de uma população especificada (por exemplo, habitantes idosos de uma cidade). As características dos indivíduos classificados como doentes são comparadas às daqueles classificados como não doentes.
Estudo Transversal
(estudo de prevalência, seccional) Amostra da população
Expostos e não doentes
Expostos e doentes
Não expostos e doentes
Não expostos e não doentes
Um exemplo de estudo seccional: Torres, Sato e Queiroz (1994) estudaram uma amostra de 2.992 crianças, entre 6 e 23 meses de idade, que procuraram atendimento médico em 160 postos de saúde no estado de São Paulo. Foi aplicado às mães um questionário com informações demográficas, biométricas e dados sobre condições de nascimento, amamentação, além de coleta de sangue para dosagem de hemoglobina. Encontrou-se uma prevalência de anemia de 59%, maior em crianças do sexo masculino, que nasceram com baixo peso e naquelas que foram amamentadas por menos de dois meses.
Essa é a característica fundamental de um estudo seccional: não é possível saber se a exposição antecede ou é consequência da doença/condição relacionada à saúde. Portanto, esse delineamento é fraco para determinar associações do tipo causa-efeito, mas adequado para identificar pessoas e características passíveis de intervenção e gerar hipóteses de causas de doenças. Esse estudo mostra uma foto, uma imagem da situação de uma população analisada em um dado momento. Não se sabe como foi antes ou depois, apenas no momento do estudo. Desse modo é um estudo bom para avaliar prevalência e doenças crônicas.
CARACTERÍSTICAS DOS ESTUDOS VANTAGENS
DESVANTAGENS
Medaula
Estudos epidemiológicos
Simplicidade e baixo custo
Viés de prevalência
Rapidez
Dados de exposição atual podem não corresponder à exposição ocorrida no passado
Não há necessidade de seguimento das pessoas
A relação cronológica dos eventos pode não ser facilmente detectada
FIXAÇÃO FIXAÇÃO 4. Medaula - Investigou-se a prevalência de HIV, HPV e sífilis em todas as mulheres de uma determinada penitenciária feminina no ano de 1997. Constatouse uma correlação estatisticamente significativa entre os indicadores socioeconômicos e a frequência destas doenças. Trata-se de um estudo epidemiológico do tipo: a) Coorte b) Caso-controle c) Transversal d) Estudo de intervenção e) Coorte histórica, pois pesquisou dados retrospectivos de 1997 5. Medaula - Um estudo desenvolvido para comparar as médias de renda mensal e as taxas de mortalidade em diferentes cidades é chamado de: a) Experimental b) Quase Experimental c) Coorte d) Ecológico
“São estudos RETROSPECTIVOS, pois partem dos CASOS (doentes) para iniciar o estudo” Os estudos caso-controle e os estudos de coorte podem ser utilizados para investigar a etiologia de doenças ou de condições relacionadas à saúde entre idosos, determinantes da longevidade; e para avaliar ações e serviços de saúde. Os estudos de coorte também podem ser utilizados para investigar a história natural das doenças.
Estudo Caso e Controle Expostos
Medaula
Doentes (casos)
Não expostos
Não doentes (controle)
Amostra de controles
Nos estudos caso-controle, primeiramente, identificam-se indivíduos com a doença (casos) e, para efeito de comparação, indivíduos sem a doença (controles). Depois, determina-se (mediante entrevista ou consulta a prontuários, por exemplo) qual é a Odds da exposição entre casos (a / c) e controles (b / d). Se existir associação entre a exposição e a doença, espera-se que a Odds da exposição entre casos seja maior que a observada entre controles, além da variação esperada devida ao acaso.
QUADRO CHAVE PARA O ESTUDO CASO E CONTROLE
(perceba que é o mesmo quadro para o estudo da especificidade e sensibilidade) SELEÇÃO DE PACIENTES
EXPOSIÇÃO AO FATOR DE RISCO A SER ESTUDADO
DOENTE (CASOS)
NÃO DOENTES (CONTROLE)
EXPOSTO AO FATOR DE RISCO
a
b
NÃO EXPOSTO AO FATOR DE RISCO
c
d
A força da associação, nesse tipo de estudo, é dada pelo Odds Ratio (OR), que é definido como a Razão de Odds – número de casos expostos sobre número de casos não expostos, dividido pelo número de controles expostos sobre o número de controles não expostos. A fórmula para o cálculo do Odds Ratio nesta tabela é: a/c x b/d = ad/bc
Estudos caso-controle
Não expostos
Expostos
Os estudos caso-controle, ao contrário dos estudos de coorte, partem do efeito (doença) para a investigação da causa (exposição). Nesse artifício, residem as forças e as fraquezas desse tipo de estudo epidemiológico. Entre as vantagens, podemos mencionar: - tempo mais curto para o desenvolvimento do estudo, uma vez que a seleção de participantes é feita após o surgimento da doença; - custo mais baixo da pesquisa; - maior eficiência para o estudo de doenças raras; - ausência de riscos para os participantes; - possibilidade de investigação simultânea de diferentes hipóteses etiológicas.
Amostra de casos
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CAPÍTULO 2
1. Introdução 2. Como encontrar erros nos estudos epidemiológicos e aprender a analisá-los 3. Conceitos sobre a população 4. Validade interna e externa de um estudo 5. Viés, bias e erros diversos 6. Cegamento 7. Intervalo de confiança - IC e o valor de P 8. Risco relativo e a medicina baseada em evidências 9. ODDS Ratio ou razão de chances 10. RA, RRA e NNT 11. Análise dos ensaios clínicos Respostas questões de fixação
Análise de Estudos Epidemiológicos
Análise de estudos epidemiológicos
ANÁLISE DE DE ESTUDOS ESTUDOS ANÁLISE EPIDEMIOLÓGICOS EPIDEMIOLÓGICOS 1. INTRODUÇÃO No capítulo anterior aprendemos tudo sobre os estudos epidemiológicos. Neste capítulo vamos aprender como analisá-los.
mo “representativa” significa que todos os indivíduos da população de onde saiu a amostra tinham a mesma chance de ser incluídos na amostra. A representatividade não tem a ver com o tamanho da amostra, a precisão da amostra é que depende do tamanho da mesma. Ou seja, trata-se de um conjunto de pessoas que sofrerão a intervenção em um estudo e que devem corresponder em praticamente tudo (exceto no tamanho) com a população para qual esse estudo será utilizado (população externa).
2. COMO ENCONTRAR ERROS NOS 4. VALIDADE INTERNA E EXTERNA ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS E DE UM ESTUDO APRENDER A ANALISÁ-LOS Os estudos epidemiológicos são artifícios utilizados para que se possa descobrir conhecimento na medicina e em todas as áreas de conhecimento. Na saúde eles possuem papel vital, visto que provam, para uma dada população, os efeitos de determinados medicamentos ou ações de saúde na história natural de determinada doença ou agravo. Para se avaliar os resultados de um estudo é necessário um conhecimento básico de metodologia científica, e alguns conceitos de estatísticas para confirmar se os achados numéricos são significantes ou não para determinada população. Todo processo de pesquisa, por ser de certa forma complexo, implica em possíveis falhas de construção ou análise, que podem surgir durante o planejamento do estudo, a elaboração do instrumento, a coleta de dados ou na interpretação dos resultados. Esses erros podem distorcer um resultado, fazendo com que uma medicação que aparentemente proteja contra uma doença, na verdade, prejudique o paciente.
3. CONCEITOS SOBRE A POPULAÇÃO População Externa: todos os indivíduos para os quais se gostaria de generalizar os resultados de um estudo, ou seja, muitas vezes um estudo é realizado em determinada população, contudo a interpretação pode ser estendida para pessoas com mais ou menos idade ou que estão sob influência de outros fatores. Esse conceito é uma importante fonte de viés. Exemplo: adultos de 50 a 100 anos População-alvo: grupo restrito de pessoas sobre o qual o estudo poderá fazer inferências. Exemplo: pacientes idosos acima de 65 anos portadores de doença macular relacionada à idade. População real: indivíduos elegíveis para entrar no estudo. Exemplo: pacientes portadores de doença macular dos serviços participantes do estudo. Amostra representativa: é uma amostra que se assemelha à população original sob todos os aspectos (principalmente sexo, idade, cor de pele, etc.). O ter-
Medaula
A validade de um estudo trata da avaliação de até que ponto os resultados de um estudo epidemiológico é distorcido em decorrência de erros metodológicos na concepção (desenho) e/ou no desenvolvimento do estudo, e/ou na análise dos dados. Neste tópico vamos estudar os conceitos validade interna e validade externa. Validade interna: esse conceito aborda a confiabilidade do estudo. É a capacidade de extrapolar o resultado de um estudo para toda população estudada. Quando um estudo tem validade interna, ele mediu realmente o que se propôs a medir. As variáveis foram avaliadas corretamente? Existem muitos vieses que não foram observados? Os resultados dos estudos são realmente válidos para a população estudada? Desse modo para poder avaliar corretamente um estudo a análise dos vieses ou bias deve ser feita com cuidado. Segue no próximo tópico os erros mais comuns. Validade externa: esse conceito aborda a extrapolação dos resultados para uma população em geral ou uma população não especificamente avaliada pelo estudo. Por exemplo: O grande estudo de UKPDS avaliou pacientes diabéticos tipo 2 no Reino Unido, será que esses dados podem ser extrapolados para os diabéticos tipo 1 do Reino Unido? Respondendo essa dúvida realizaram o DCCT em pacientes diabéticos tipo 1 e perceberam que algumas variáveis se comportavam de maneira diferente entre os grupos. Contudo, avaliando os resultados entre todos os diabéticos tipo 2 de outros países esse estudo apresenta resultados semelhantes, logo, possui validade externa nessa análise. Resumidamente, é a possibilidade de se extrapolar os achados de uma pesquisa para a população externa ao estudo, como para outras cidades e países. Por exemplo, imagine um estudo sobre suplementação com betacaroteno e saúde geral, que seja feito com homens, com idades entre 40 e 75 anos, que nunca tenham fumado, nem tenham tido problemas cardíacos. Será que os resultados deste estudo podem ser extrapolados para toda população? E para os fumantes?
5. VIÉS, BIAS E ERROS DIVERSOS Neste tópico estudaremos os principais vieses e erros encontrados em estudos epidemiológicos.
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Análise de estudos epidemiológicos
Erro aleatório ou não diferencial ou causal Este tipo de erro produz achados que são muito altos ou muito baixos em quantidades aproximadamente iguais. Apesar de ser um problema sério, o erro aleatório é menos sério do que o viés, porque ele é menos provável de causar distorção, reverter a direção de associação, no entanto ele pode levar à diminuição da possibilidade de se achar uma associação verdadeira, pois pode reduzir o poder estatístico do estudo.
Erro sistemático É um erro que ocorre sempre (ou quase sempre), e que desvia o resultado sempre da mesma maneira. Esse tipo de erro pode reverter uma associação ou dissolver a real associação entre um fator e o desfecho. É um erro na construção do estudo, como omitir um fator de risco na avaliação dos doentes, excluir pessoas afetadas na análise dos dados. São erros graves que muitas vezes inviabilizam o estudo. Como se comportam os erros aleatórios e sistemáticos quando aumentamos a população do estudo? O erro aleatório diminui, visto que erros vão se anulando e diminui a variância, mas para o erro sistemático não adianta uma amostra maior, já que ele vai sempre na mesma direção, só aumentando.
Viés (Bias) Também conhecido como vício, erro diferencial ou tendenciosidade, o viés nada mais é do que um fator que induz o pesquisador ao erro. O viés geralmente produz desvios ou distorções consistentemente em uma direção. O viés torna-se um problema quando enfraquece uma associação verdadeira, produz associação espúria (falsa) ou distorce a direção aparente de uma associação entre variáveis. Segue abaixo os vários tipos de vieses:
Viés recordatório ou de memória
Quando ocorre na vida de alguém um evento marcante como uma doença grave, esta pessoa pode refletir mais sobre os fatores envolvidos na determinação da doença e apresenta mais chance de se lembrar dos fatores de risco prévios. Este tipo de viés é muito comum em estudos para anomalias congênitas – exemplo: mães que tiveram filhos anormais tendem a pensar mais sobre sua gestação e provavelmente se lembrem mais de infecções, medicamentos ou lesões. Esse viés pode produzir uma associação espúria (falso-positivo) entre um fator de risco (infecções respiratórias) e o resultado final (anomalia congênita). Desse modo, quando se analisa um estudo retrospectivo, principalmente caso e controle, esse é um viés que deve se levar em consideração.
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Viés de Berkson ou de hospitalização Pacientes com uma determinada característica podem ser hospitalizados mais frequentemente do que pacientes sem esta característica. Isto pode levar à conclusão errada de que a característica seja um fator de risco quando não o é, ou ainda exagerar o efeito de um verdadeiro fator de risco. Exemplo: crianças pobres com pneumonia são mais hospitalizadas do que crianças ricas com pneumonia porque o tratamento domiciliar é caro e trabalhoso. Isso pode gerar a impressão de que crianças pobres internam mais por pneumonias mais graves.
Viés de seguimento
Durante um estudo prospectivo as perdas podem ocorrer de forma desigual entre 2 ou mais grupos estudados, distorcendo as associações encontradas. Desse modo, sempre deve-se analisar as perdas nos grupos estudados e avaliar se influem ou não no resultado final.
Viés do não respondente
As pessoas que não respondem a um questionário, a princípio são diferentes daquelas que responderam. É muito comum em pesquisas feitas através de correspondência. Exemplo: em uma pesquisa sobre tabagismo e fatores associados para doenças crônicas, é enviado por correio um questionário, e a taxa de não respondentes é bem maior entre os fumantes do que entre os não fumantes.
Viés do trabalhador sadio ou autosseleção Sujeitos com determinada característica (ligada à doença ou à exposição) podem ter maior probabilidade de entrar em um estudo. Exemplo: ao se fazer um estudo de saúde ocupacional dentro de uma indústria descobre-se que os empregados têm menor morbi-mortalidade do que a população em geral (de mesmo sexo e idade). Isso deve-se ao fato de que para estar empregado e ativo é preciso estar relativamente saudável.
Viés de informação ou aferição O viés de informação se refere à distorção existente na estimativa do efeito que está sendo estudado, quando as medidas de exposição ou doença estão sistematicamente erradas. Tais erros são provenientes de falhas no questionário, procedimento diagnóstico, aparelhos de medição, etc., de tal forma que um ou mais indivíduos são erradamente classificados quanto à sua exposição ou à sua doença. Em outras palavras, ele estará ocorrendo sempre que um entrevistado for incorretamente classificado como exposto (quando na verdade não é) ou doente (quando na verdade é saudável). As possibilidades de introdução desses erros são inúmeras, tais como, questionários mal aplicados, aparelhos incorretamente calibrados, erros de interpretação de
Medaula
Análise de estudos epidemiológicos exames, diagnósticos incorretos, memória seletiva para acontecimentos passados, etc. Qualquer estudo de coorte está propenso a este tipo de viés (coorte de garimpeiros expostos ao mercúrio contra uma coorte de garimpeiros não expostos, nesse caso a exposição residencial ou prévia nem sempre pode ser corretamente medida em qualquer dos grupos).
Viés de interferência O viés de interferência estará presente sempre que o estimador utilizado para estudar a relação exposição-doença, estiver “misturado” com uma ou mais variáveis estranhas a este fator. Digamos que não tenhamos sequer ideia dos fatores de exposição que levam ao câncer de pulmão. Neste contexto, imagine uma coorte formada por pessoas que carregam fósforos no bolso e outra composta por indivíduos que não têm este hábito. O risco entre expostos e não expostos seria, sem sombra de dúvida, imenso.
Viés do entrevistador/pesquisador A postura do entrevistador ou a maneira com que ele conduz a entrevista podem exercer influência sobre a resposta fornecida pelo entrevistado. Ou as medidas feitas pelo pesquisador podem ser mais precisas em algum grupo de interesse. Exemplo: numa pesquisa para avaliar a qualidade do posto de saúde, uma simpática enfermeira chega e pergunta: “o senhor não acha que o serviço oferecido aqui está bem melhor agora? Para solucionar essa questão deve-se treinar e supervisionar a equipe de entrevistadores, orientando para que façam as perguntas exatamente como elas foram redigidas sem induzir a resposta ao entrevistado.
Viés de seleção São fontes em potencial de vieses o processo de seleção dos grupos, a alocação do tratamento, a realização da intervenção da forma proposta, e a aferição dos resultados. A randomização controla os dois primeiros. As perdas de seguimento e não aderência de participantes podem introduzir vieses, principalmente se diferentemente distribuídas entre os grupos tratados e controle, e devem ser sempre mencionadas. Exemplo: pede-se a um entrevistador que escolha 2 casas por quadra e nestas casas aplique um questionário. As casas em que existem cães soltos, têm uma aparência de abandonada, campainhas de difícil acesso, etc. têm menos chance de receberem a visita do entrevistador. Por outro lado residências consideradas mais fáceis (a dona de casa varrendo a calçada, alguém na janela, etc.) apresentam uma chance maior de entrar para a amostra. O resultado obtido através destes questionários provavelmente não representará a população daquele local.
Medaula
Viés de publicação Outro interessante viés relaciona-se à publicação dos ensaios, e não à sua realização propriamente dita; trata-se do viés de publicação, que é a tendência a serem mais publicados os estudos com resultados positivos.
Viés de sobrevivência O viés de sobrevivência deve ser considerado em estudos sobre a saúde do idoso. Os participantes idosos de estudos epidemiológicos são sobreviventes porque aqueles expostos a fatores de risco têm maior probabilidade de morte prematura. Esse viés tende a reduzir a magnitude das associações encontradas entre fatores de risco e doença/condição relacionada à saúde entre idosos. É quando a doença ou o fator estudado tem características diferentes entre os grupos de estudo, podendo levar a associações distorcidas. Exemplo: em um estudo de AIDS, a população de menor renda apresenta maior prevalência de doentes, no entanto o tempo de sobrevivência é maior entre os ricos. Como os ricos ficam mais tempo vivos, parece que existem mais ricos doentes do que pobres.
Viés de migração Os pacientes de um grupo abandonam o grupo original e vão para outro grupo de estudo ou saem do estudo.
FIXAÇÃO FIXAÇÃO 1. Medaula - Vários estudos mostraram que pessoas magras têm mortalidade maior que pessoas de peso médio. Um estudo, com achado semelhante, mostrou que as pessoas magras fumavam mais que do que as de peso médio. A variável fumo, neste caso, corresponde a um: a) Viés de seleção b) Viés de confusão c) Erro aleatório d) Viés de aferição e) Alto risco relativo
6. CEGAMENTO Cegamento é um artifício usado em pesquisa para tentar afastar possíveis distorções que poderiam surgir devido, principalmente, aos aspectos comportamentais e psicológicos que envolvem pesquisas com humanos. Imagine um paciente em uso de colírio de soro fisiológico e outro com colírio de antivirais para o tratamento de conjuntivite viral herpética. A motivação no uso do soro fisiológico é muito menor do que a do paciente em tratamento experimental. Para evitar este tipo de problema metodológico começaram a fazer es-
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Análise de estudos epidemiológicos tudos cegos. Segue abaixo alguns itens importantes sobre este tópico: Não cego: participantes e profissionais que acompanham o estudo sabem o que cada paciente está utilizando como tratamento para o seu agravo. São usados para intervenções que necessitem de cirurgias ou impliquem em mudanças de hábitos alimentares, exercício e tabagismo. Uni-cego: quando o sujeito a ser analisado não sabe a que está sendo submetido. Exemplo: num teste para uma nova medicação qualquer, alguns pacientes usam placebo e outros o remédio a ser testado. Os analistas da pesquisa identificam os pacientes e se usam placebo ou medicação. Já os pacientes não sabem o que estão utilizando. Duplo-cego: consiste no cegamento em que nem a equipe de pesquisadores nem os pacientes estudados sabem o que cada grupo está utilizando. Apenas os analistas dos dados possuem esse conhecimento, visto que por efeitos éticos se a população com placebo está apresentando resultados muito inferiores o estudo pode ter de ser interrompido. Triplo-cego: é quando os participantes, os médicos que lidam com eles e os pesquisadores que farão a análise dos dados não sabem a que grupo cada um pertence.
7. INTERVALO DE CONFIANÇA – IC e o VALOR DE P O intervalo de confiança (IC) nos fornece a probabilidade de acerto de uma dada medida. O IC permite calcular em que faixa (com uma probabilidade de acerto de 95%, 90%, etc.) deverá ser encontrada a ODDS RATIO ou o RISCO RELATIVO. Assim sendo, se o RR fosse de sete, com um intervalo de confiança (com 95% de probabilidade) que variasse entre 0,3 e 13, isso indicaria que o nosso estudo é inconclusivo, visto que o fator analisado ao mesmo tempo protege contra a doença e acelera o processo da mesma doença. O intervalo de confiança nos dará um intervalo em que a verdadeira média estará situada, dentro de uma probabilidade conhecida. Em resumo, níveis de significância estimam se determinada hipótese é compatível com o valor amostral observado, enquanto os intervalos de confiança (IC) estimam todos os valores populacionais que são indistinguíveis estatisticamente, do que foi observado em sua amostra. De certa forma, o IC contém mais informação (e por isso deve estar sempre citado) do que o valor p, uma vez que o IC seria o equivalente a realizar um teste de significância, para todos os valores do parâmetro que está sendo estimado, e não apenas para uma simples medida pontual.
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Entendendo valor de P e Intervalo de confiança O valor de P é, simplificadamente, a possibilidade do resultado do estudo acontecer caso esse estudo seja repetido 100 vezes para uma determinada população, ou seja, quando o valor de P é menor que 0,05, isso significa que se esse estudo for repetido 100 vezes, em 95 vezes o resultado será PRÓXIMO ao resultado divulgado na pesquisa. Contudo, o que seria um resultado próximo? Seria o intervalo de confiança. Vejamos os seguintes exemplos:
ESTUDO 1 Risco Relativo RR = 5 e o Intervalo de confiança IC = 2,0 a 5,3 e o Valor de P é 0,001 Conclui-se que: Caso esse estudo seja repetido 1000 vezes, em 999 (valor de p = a 1 em 1000) o resultado do risco relativo estará entre 2 e 5,3. Dessa forma, sempre que o estudo for repetido, o fator estudado será a favor da doença seja duplicando o risco ou aumentando até 5,3 vezes. Contudo, sempre será a favor da doença visto que o intervalo de confiança não passa pelo 1.
ESTUDO 2 Risco Relativo RR = 0,23 e o Intervalo de confiança IC = 0,1 a 0,5 e o Valor de P é 0,06 Conclui-se que: Caso esse estudo seja repetido 100 vezes, em 94 (valor de p = 0,06 6 em 100) o resultado do risco relativo estará entre 0,1 e 0,5. Dessa forma, sempre que o estudo for repetido, o fator estudado será PROTETOR contra a doença seja diminuindo o risco em 90% ou 50%. Contudo, sempre será a PROTETOR contra a doença visto que o intervalo de confiança não passa pelo 1.
ESTUDO 3 Risco Relativo RR = 10 e o Intervalo de confiança IC = 0,8 a 15 e o Valor de P é 0,012 Conclui-se que: Caso esse estudo seja repetido 1000 vezes, em 988 (valor de p = 0,012 12 em 1000) o resultado do risco relativo estará entre 0,8 e 15.
Medaula