ESTUDOS EPIDEMIOLOGICOS

SAIR



 

SOBRE OS OBJETIVOS DA EPIDEMIOLOGIA

O objetivo básico da Epidemiologia situa-se na sociedade. Enquanto a Clínica destina-se a examinar o corpo do paciente, descrever alterações no seu funcionamento normal, diagnosticar os motivos e prescrever o tratamento, a Epidemiologia propõe-se a realizar tarefa análoga no corpo social, ou seja, descrever os agravos que ali ocorrem, apontar as causas e orientar a indicação dos meios de controle e profilaxia.

Portanto, a Epidemiologia tem como finalidades a descrição dos agravos e a determinação de suas causas, através de técnicas que destinam-se, fundamentalmente, à análise da distribuição desses eventos, segundo as características dos indivíduos que compõe a população, de acordo com o tempo e o espaço.

Desse modo, a Epidemiologia sempre persegue os dados que possam fornecer a idéia de relações, como número de casos/população, e assim responder a questões que também interessam a Clínica, mas que com freqüência esta não pode solucionar.

Com efeito, a simples observação individual dificilmente poderá determinar as causas de muitos dos desvios da saúde. Para tanto toma-se necessário um enfoque mais amplo.

Esse é o objetivo da Epidemiologia, projetar populacionalmente o evento social e, graças a essa ampliação, possibilitar a descoberta de suas causas. Pois, o conhecimento da distribuição de uma doença na população, reveste-se de enorme importância para a caracterização desta entidade mórbida. E a interpretação correta destes dados encerra grande possibilidade de levar diretamente à revelação das causas. Ou seja, ao se pretender conhecer realmente qualquer agravo a saúde, toma-se imprescindível o conhecimento de seus aspectos epidemiológicos, tanto quanto os patológicos, imunológicos, clínicos e todos os outros...

O PROBLEMA E O RACIOCINIO EPIDEMIOLOGICO

Em Epidemiologia, o problema tem origem quando doenças acometem grupos humanos. E a solução do problema, às vezes, representa a diferença entre a vida e a morte para alguns ou para muitos membros da comunidade.

Durante anos, sem maiores preocupações além do atendimento clínico, a Medicina conviveu com anormalidades cardíacas, surdez, retardamento mental e catarata, afetando recém nascidos e crianças.

No início da década de 40, o oftalmologista australiano Norman Gregg teve sua atenção despertada por uma cliente, mãe de criança com catarata, para o fato de que outra mãe, na sala de espera, trazia para consulta um filho também com catarata e que ambas tinham sido acometidas de rubéola na gravidez. Da pesquisa aí originada, e que não se restringiu apenas à catarata em recém nascidos, resultou o conhecimento atual sobre os efeitos da rubéola em filhos de gestantes, que a adquiriram nos primeiros meses da gravidez.

As pesquisas em Epidemiologia podem estar voltadas para os eventos produzidos por doenças conhecidas. Os problemas, nesse caso, estariam relacionados ao desconhecimento de algum elo da cadeia epidemiológica ou de fatores associados, igualmente desconhecidos.

Por exemplo, em janeiro e fevereiro de 1981 foram relatados nos estados americanos de Ohio, Michigan, Georgia e Alabama, 85 casos de enterite causada por Salmonella muechen. A investigação preliminar não conseguiu implicar nenhum alimento como veículo da infecção. Em Michigan, uma investigação epidemiológica sumária revelou que 76% dos pacientes admitiram exposição pessoal à maconha. A suspeita de que a maconha era o veículo de disseminação ficou comprovada através de exames bacteriológicos.

Um segundo grupo seria formado por pesquisas sobre doença desconhecida, de etiologia desconhecida ou obscura.

Nesses casos o problema seria colocado pelas seguintes questões: de que tipo de doença se trata? Infecciosa? Não infecciosa? Carencial ? Associada aos genes ? Qual o agente etiológico ?

Durante os meses de junho e julho de 1981 o CDC dos EUA divulgou uma ocorrência incomum de sarcoma de Kaposi e de pneumonia por pneumocystis carinii entre homossexuais aparentemente sadios. Cerca de 18 meses mais tarde outras 1000 pessoas com doença similar foram notificadas. O único denominador comum encontrado em todos os pacientes foi profundo estado de imunossupressão. Esta doença foi batizada com o nome de SIDA/AIDS (Síndrome de Imunodeficiência Adquirida). Posteriormente cientistas franceses isolaram e identificaram, a partir de pacientes de AIDS, o agente etiológico, um tipo de retrovírus, responsável pelo estado de imunodeficiência.

Em 1844, foi nomeado assistente do Primeiro Serviço do Hospital Geral de Viena o médico húngaro Ignaz Semmelweis. Por essa época, a Medicina convivia com a elevada mortalidade por infecção puerperal sem vê-Ia com estranheza, aceitando-a como fato do dia a dia, talvez resultante de uma lei natural. Mas, um fato afetou e despertou o interesse intelectual de Semmelweis: a mortalidade por infecção puerperal no Primeiro Serviço mostrava-se quatro vezes superior à mortalidade ocorrida no Segundo Serviço situado no mesmo pavilhão e andar.
Semmelweis propôs-se a resolver o enigma. A partir deste momento o problema passou a ter existência. Teria como ponto de partida a sua estranheza, e seu objetivo seria formalizar um enunciado para o problema cujo conteúdo intuíra. Sua técnica: responder a perguntas colocadas com o objetivo de orientar a análise.

Qual é o ponto focal do problema?

A ocorrência de febre puerperal entre as parturientes internadas na maternidade é alta. Surpreendia que um fato tão natural como o parto tornar-se evento biológico de tanto risco. o fato observado apresenta diferenças qualitativas ou quantitativas segundo o lugar onde é observado? Em três anos a percentagem média dos óbitos no Primeiro Serviço era de 8,8%, enquanto no Segundo Serviço era de apenas 2,3%.

Existem fatos que possam ser relacionados com o ponto focal da questão?

A febre puerperal ocorria entre mães hospitalizadas. Dentre os partos ocorridos em residências praticamente não se registravam casos de febre puerperal.
É fácil concluir que ele tenha formalizado o seu problema sob o seguinte enunciado: " Qual ou quais os fatos que tornam diferentes os percentuais de mortalidade por febre puerperal ocorrida no Primeiro e no Segundo Serviço do Hospital Geral de Viena?"
A análise de um problema envolve várias operações que se complementam. Essa seqüência de formulação da questão é que tem sido chamado de raciocínio epidemiológico.

O MÉTODO EPIDEMIOLOGICO

O emprego do termo "método epidemiológico" traz o inconveniente de sugerir a existência de método único e exclusivo ou, pelo menos, característico da Epidemiologia. E isso não corresponde à verdade, uma vez que os estudos dessa especialidade não se distinguem dos demais campos da ciência.

Em essência, o método epidemiológico objetiva o cumprimento das metas essenciais do método científico:

  1. Observação exata
  2. Interpretação correta
  3. Explicação racional
  4. Formulação da hipótese
  5. Verificação da hipótese
  6. Conclusão.

Portanto, o método epidemiológico é uma variante da metodologia científica desenvolvida para ser aplicada à investigação dos processos saúde - doença - cuidados em populações humanas. Podemos aceitar, condicionalmente, a denominação metodologia epidemiológica por referência às estratégias, técnicas e procedimentos estruturados de pesquisa no campo da Epidemiologia.
O desáfio maior para a metodologia científica em geral, e para a metodologia epidemiológica em particular, consiste na correta produção de hipóteses e no rigoroso processo de validação destas em busca de uma resolução dos problemas identificados.

VARIÁVEIS EPIDEMIOLOGICOS

Em um conjunto qualquer de processos, fatos ou fenômenos, podemos identificar 2 categorias de propriedades - as Constantes e as Variáveis.

A) Quanto à sua natureza as variáveis podem ser qualitativas ou quantitativas (contínuas ou discretas).

      1. Variaveis qualitativas (categoricas) exprima a qualidade do que eu estou vendo:
          1. variaveis humanas (doente/não doente)
          2. variaveis ordenadas (leve, moderada, grave)

        Por exemplo se for estudar as pessoas com quadro clinico de angina, e quero saber qual delas tem maior gravidade (o que pioraria o prognostico delas). Angina pode ser uma variavel qualitativa de tipo binaria (isto e - tem pessoas que tem angina e o que não tem - binar significa ou 0 ou 1 - o linguagem dos computadores e baseado nesta teoria binaria).

        Tambem pode haver uma variavel ordenada (angina estavel ou instavel, tratada ou não tratada) - isto permite que possamos fazer categorias.

        E importante saber isto porque,a hora que lemos sobre um trabalho temos que definir na nossa mente qual que e a variavel principal e que tipo de variavel é - a variavel do desfeixo.

      2. Variaveis quantitativas:
          1. dados continuos (glicemia, peso, altura, PA)
          2. dados discretos (discontinuos)

        Para que um conjunto de fatos, processos e fenômenos possam ser analisados e compreendidos, as diferenças entre seus elementos - as variáveis - devem ser formalmente explicitadas. Isto é realizado através de operações de classificação, contagem ou mensuração da propriedade variável considerada.
        Na prática epidemiológica quando se acompanha descritivamente a evolução de fatos de interesse científico, busca-se estabelecer as relações entre as variáveis.

B) A mais importante e útil relação entre as variáveis é a que as categoriza como independentes e dependentes.

Quando se trabalha com um referencial de causalidade, a variável independente será o fator causal, ou seja, a causa presumida da variável dependente, sendo esta o efeito presumido da primeira. De todo modo, sempre se define a variável independente como antecedente e a variável dependente como conseqüente.

As variáveis representadas no eixo dos x, das abscissas, são as variáveis independentes e aquelas representadas no eixo dos y, das ordenadas, são as variáveis dependentes.

Por exemplo, no caso do movimento uniforme, o grafico e espaço percorrido em função do tempo. Neste caso, o tempo não depende de nenhuma outra variavel, sendo, assim, variavel independente, ou seja causal. A velocidade, contudo, depende de tempo, e é a variavel dependente.

Em estudos experimentais, a variável independente é manipulável, sendo aquela que tem seus valores escolhidos e determinados pelo pesquisador. Na pesquisa não experimental, que corresponde à maioria das investigações epidemiológicas, não é possível a manipulação de variáveis.

Geralmente, a escolha de qual será a variável dependente e de qual será a variável independente é determinada pela suposição que certa condição variável produz uma certa mudança no estado de saúde ou de doença. Esta condição variável será tomada como variável independente, e o efeito doença ou não doença como variável dependente.

VARIÁVEL A (INDEPENDENTE) PODE OU NÃO CAUSAR VARIAVEL B (DEPENDENTE)

O CONSÚMO DE ÁLCOOL PODE OU NÃO CAUSAR CIRROSE HEPÁTICA

É comum encontrar relações nas quais a variável independente foi escolhida pelo fato de que os eventos a ela associados apresentam - se com anterioridade aos eventos que a partir daí são tomados como dependentes. A variável dependente supõe-se que deva variar concomitantemente com as mudanças ocorridas na variável independente. Seus valores dependem dos valores assumidos pela variável independente.

HIPÓTESES EPIDEMIOLOGICOS

Hipóteses são conjunturas com as quais procura-se explicar, por tentativa, fenômenos ocorridos ou ocorrentes. São respostas possíveis dadas aos problemas postos pela ciência ou pelo senso comum.

A pesquisa epidemiológica busca sempre um teste de um tipo formal de hipótese: a de que uma dada variável de exposição constitui ou não um fator de risco para uma certa patologia.

A hipótese, de alguma maneira, orienta e determina a natureza dos dados a serem coletados e, portanto, a metodologia da pesquisa. Dados são produzidos para satisfazer um objetivo, qual seja, reiterar a validade da hipótese ou refuta-Ia.

Mas, o critério de verdade em Epidemiologia é, em última análise, a eficácia e a efetividade em prevenção e controle.

DESENHOS EPIDEMIOLOGICOS

Os Estudos Epidemiológicos dependendo do desenho escolhido, para sua condução se enquadram nos dois ramos da Epidemiologia:

Epidemiologia Descritiva - Descrição da freqüência e distribuição do agravo na população estudada, feita de acordo com os atributos que interessa estudar; a formulação da hipótese é feita após os conhecimentos adquiridos com o levantamento de dados, que apontam para uma suposição causal.

Epidemiologia Analítica - É a verificação da comprovação da veracidade da relação aventada; faz a análise estatística dos dados obtidos pela comparação e/ou experimentação.

Apesar dos dois ramos serem bem definidos, ou seja, enquanto a Epidemiologia Descritiva se limita a dissertar e descrever como o agravo se distribui na população e a Epidemiologia Analítica a analisar como e de que forma o agravo atinge a população, existem situações em que, durante a condução de um Estudo Epidemiológico, ocorra a tentação de se considerar um modelo de misto Descritivo/Analítico.

Dessa forma, toma-se necessário tomar cuidado e ceder a essa tentação.

É corrente, entre pesquisadores, considerar a Descritiva e a Analítica como duas fases distintas de um Estudo Epidemiológico. Essas situações de realização de estudos completos são menos comuns.
Na maioria dos casos os Estudos Epidemiológicos se limitam a uma área, Descritiva ou Analítica. Quando o custo é um limitador na abrangência do Estudo Epidemiológico, é preferível escolher os Descritivos.

Mas como se faz a escolha do estudo?

Porque um ensaio comunitario e não um estudo ecologico? Porque um estudo transversal e não longitudinal?

A escolha do desenho de estudo é um dos pontos metodológicos da maior importância no planejamento da pesquisa que, além de estar intimamente relacionado com a natureza da questão, sofre a influência de diversos outros fatores; isto abrange:

1) os recursos financeiros disponíveis,

2) o tempo disponivel

3) a prevalência dos fatores de exposição - e um fator de exposição raro (irradiação) ou comum (o colesterole)

4) a freqüência do evento - que doença que eu estou estudando? E um evento raro, dificil de achar na população geral? Ou e um evento comum? Qual e o periodo de latencia desta doença? Por exemplo e uma coisa estudar um surto de diarreia e outra coisa estudar a doença tumoral.

5) a necessidade de comunicação rápida dos resultados sem perda significativa da qualidade científica. E como ocorre em situações onde estudantes de cursos de pós-graduação (mestrado e doutorado) têm um prazo limitado para conclusão dos seus trabalhos de dissertação ou tese. o desenho de estudo é um ponto importante não apenas para quem desenvolve a pesquisa, mas também para o leitor de artigos da literatura.

 

É importante conhecer as vantagens e desvantagens de cada modelo, as suas vulnerabilidades aos vieses de seleção e observação, e a capacidade de inferência.

Apesar da importância do desenho do estudo na validade dos resultados da pesquisa, quem se der ao trabalho de avaliar criteriosamente as publicações em revistas médicas irá se defrontar com situações onde não é possível definir com segurança o desenho empregado.

Isto pode ocorrer devido a:

1) equívocos metodológicos dos pesquisadores;
2) falta de clareza na descrição da metodologia empregada
3) falta de uma classificação clara e abrangente dos diversos desenhos de pesquisa que possa servir de guia para o leitor.

Não é incomum que o termo que os autores escolheram para designar o desenho de estudo não se enquadre nas classificações encontradas nos livros textos. No meio de toda essa dificuldade o leitor deve procurar na leitura da seção de métodos informações que possam ajudar a identificar qual o desenho de estudo que mais se aproxima do utilizado pelos investigadores. Os conjuntos formados por indivíduos (particularizados um a um ou agregados de algum modo) constituem a matéria prima da investigação epidemiológica. Os agregados de que trata a pesquisa epidemiológica sempre são referidos em uma base geográfica e temporal, constituindo populações.

Tais agregados são mais do que a somatória dos indivíduos que os compõe, porque coletivos humanos são, necessariamente determinados social e culturalmente. Por este motivo, a Epidemiologia ou estuda agregados humanos ou estuda indivíduos enquanto membros de agregados humanos.

I) Deste modo, o principal eixo estruturante da pesquisa epidemiológica deve referir-se ao tipo de unidade de observação e análise:

- agregado ?
- individuado ?

II) E os dois eixos complementares de classificação são:

                1. a posição do investigador - observação
                  Os desenhos observacionais podem ser:
                                    a) transversais
                                    b) longitudinais.

                2. intervenção (experimentação)

        III) a dimensão temporal do estudo - instantânea (transversal) ou seccional serial ou longitudinal

- Retrospectivos
- Prospectivos

Tanto os estudos agregados como os estudos individuados podem ser observacionais ou de intervenção, dependendo da estratégia do investigador.

Os estudos de intervenção devem sempre ser classificados como longitudinais, na medida em que, por definição da sua própria arquitetura, envolvem um seguimento (ou follow up) dos resultados da intervenção. O quadro abaixo, organiza esta proposta em seus termos gerais.

UNIDADE
INVESTIGADOR
TEMPO
TIPO DE ESTUDO
AGREGADO
Observação
 

Estudo ecologico (correlacional)

Relato de caso
Serie de casos
AGREGADO
Intervenção
Ensaio comunitario
INDIVIDUAL
Observação
Transversal
Inqueritos
Longitudinal
Coorte/Caso controle
INDIVIDUAL
Intervenção
Ensáio Clinico

 

I. ESTUDOS OBSERVACIONAIS

A PRIMEIRA COISA: Nos Estudos Observacionais não existe nenhuma manipulação do fator de estudo.

Podem ser subdivididos em descritivos e analíticos.

No entanto deve ser observado que estudos descritivos e analíticos não podem ser vistos como mutuamente exclusivos. Por esta razão a preferência aqui demonstrada em denominar estes estudos de predominantemente descritivos ou predominantemente analíticos.

De fato, mesmo em um relato de casos, hipóteses são formuladas baseadas em comparações (implícitas) com o que seria esperado. Nos estudos analíticos, no entanto, as hipóteses são geralmente declaradas na ocasião do planejamento do estudo e testadas através de testes estatísticos.

As hipóteses geralmente envolvem diferenças em um determinado evento (variável dependente, ex. -freqüência de hipertensão arterial) entre diversos grupos de pessoas, cada grupo identificado por determinada característica (variável independente, ex. nível sócio econômico: alto, médio, baixo).

Observacional, Predominantemente Descritivo

Descreve a ocorrência de um evento (ex. doença) de acordo com diversas exposições ou características das pessoas (sexo ou gênero, idade, raça, nível sócio econômico), local (hospital, bairro, cidade, país etc.) e tempo (ex. a detecção de aumento importante na freqüência de um evento em um determinado momento é um dos critérios para diagnosticar epidemias).

Os estudos descritivos são especialmente úteis quando pouco é conhecido sobre freqüência, história natural ou determinantes de uma doença.

Observacional, Predominantemente Analíticos

Tem o objetivo básico de avaliar (não apenas descrever) se a ocorrência de um determinado evento é diferente entre indivíduos expostos e não expostos a um determinado fator ou de acordo com as características das pessoas. Estes são estudos realizados com o objetivo específico de testar hipóteses

I.1 - Estudos ecológicos (correlacionais)

Nos Estudos Ecológicos as medidas usadas representam características de grupos populacionais.

Portanto a unidade de análise é a população e não o indivíduo.

A amostra e um recorte de uma população (aglomerado). ela pode ser uma amostra ALEATORIA (fazendo, por exemplo, o sorteio de alguns bairros de alguma cidade que vão ser incluidos no estudo) ou CONVENIENTE (fazendo, por exemplo, estudo sobre algumas pessoas que estão num lugar - tipo hospital).

Um exemplo seria um estudo envolvendo diversas cidades brasileiras em que se procurasse correlacionar dados sobre mortalidade infantil a nível de cada município com a renda per capita e índice de analfabetismo do local no sentido de encontrar evidências de que o nível sócio econômico é um dos determinantes de mortalidade infantil.

A limitação principal do estudo ecológico é que a relação entre o fator de exposição e o evento pode não estar ocorrendo ao nível do indivíduo.

Desta forma uma associação entre uma exposição e evento ao nível da população não permite afirmar que a exposição está mais presente naqueles que adquirem a doença - (falácia ecológica).

Estes estudos, no entanto, ajudam a identificar fatores que merecem uma investigação mais detalhada através de estudo com maior capacidade analítica.

Por exemplo, a demonstração de uma relação entre venda de cigarros per capita e mortalidade de doença cardiovascular (DCV) em estudos ecológicos motivou o planejamento de estudos Caso-Controle e Coorte que vierem a demonstrar de forma bem mais convincente que o hábito de fumar é um dos fatores determinantes de DCV, particularmente doença coronariana e acidente vascular cerebral.

Os estudos de séries temporais, em que uma mesma área ou população é estudada em momentos distintos do tempo, são classificados como um subtipo dos estudos ecológicos. Nesse caso, cada unidade de tempo passaria a ser tratada como uma unidade ecológica completa.

Como se estuda um estudo ecologico? Geralmente e pelo representação em graficos.

Vantagens:

  1. Facilidade de execução - não preciso criar questionarios, não preciso fazer bancos de dados, posso usar bancos de dados preexistentes
  2. Baixo custo relativo
  3. Simplicidade Analítica
  4. Capacidade de gerar hipóteses (do indicador chega ao hipotese). De fato, o razão dos estudos ecologicos e isso mesmo - criar hipoteses, levantar suspeitas para poder depois aprofundar com estudos mais precisos.

Existem dois tipos de estudos ecologicos:

A) Temporal - vou ver o mesmo local em epocas diferentes - posso estudar, por exemplo o tabagismo - quanto se vendia cigarro e quanto se morria por câncer de pulmão nos anos 1970 e nos anos 2000. Se eu verificar, por exemplo, que em 2000 morre mais gente tendo um consumo muito maior, eu posso levantar A HIPOTESE que o câncer esta associado ao habito de fumar. E uma HIPOTESE, porque eu não estudo pessoa por pessoa.

B) Espacial - Eu comparo locais diferentes no mesmo periodo de tempo. Então eu vou ver qual ea venda de bebida alcoolica e qual e a taxa de mortalidade por câncer hepatico no memsmo ano e vamos comparar, por exemplo, Russia e Alemanha.

Desvantagens

  1. Baixo poder analítico
  2. Pouco desenvolvimento das técnicas de análise dos dados
  3. Vulnerável à chamada "falácia ecológica". Se eu, no caso, estou estudando grupos, eu não posso generalizar os parametros populacionais no cada individuo. Então, se eu estou afirmando, por exemplo que a dieta do mediterraneo faz bem para a saude cardiovascular (os franceses comem mais azeite, mais peixe, costuma tomar vinho tinto), não e verdadeiro que TUDO MUNDO que faz a dieta do mediterraneo ntem a sua saude cardiovascular preservada.

I. 2. Relato e Série de Casos

Enquanto estudos ecológicos consideram a população geral, os Estudos de Relato de Casos e Série de Casos baseiam-se num único paciente (relato de um único caso) ou em um grupo de doentes. Fletcher et ai. (1996) considera um estudo com 10 ou mais pacientes e sem grupo controle como série de casos.

Apesar das limitações (ex. falta de um grupo de comparação) dos relatos e séries de casos para concluir sobre a verdadeira relação entre um fator e a doença, esses estudos podem contribuir para o conhecimento científico ao chamar atenção para fatores que merecem serem enfocados em estudos de maior poder discriminatório.

Foi motivado por relato de casos que iniciaram-se estudos analíticos para demonstrar a relação entre uso de anticoncepcionais orais e tromboembolismo venoso.

Também motivados por relato de casos e de série de casos, estudos analíticos foram conduzidos e que vieram demonstrar uma associação entre HIV e AIDS.

I. 3. Estudos transversáis (inquéritos)

Nos Estudos Transversais, cada indivíduo é avaliado para o fator de exposição e a doença em determinado momento.

A amostra, então e constituida pelo individuo representante da população total.

A ordem dos fatos: causa (expósição)e o efeito (doença) juntos

O que analisamos: PREVALENCIA.

O estudo transversal tem que acabar sempre numa prevalencia. Os dados centralizados no banco de dados tem que acabar nesse numero.

O que que é a prevalencia?

São os numeros de casos encontrados de doença em cima da população que eu observei. Todas, tanto os novos quanto os antigos. Ou seja, o número de casos (novos + antigos) registrados no período determinado (dia, mês ou ano).

Muitas vezes o estudo transversal é realizado apenas com objetivo descritivo sem nenhuma hipótese para ser avaliada. Alguns têm usado o termo levantamento para denominar estudos transversais realizados com essa finalidade.

O estudo transversal pode ser usado como um estudo analítico, ou seja para avaliar hipóteses de associações entre exposição ou características e evento.

No entanto limitações existem quando se tenta concluir qual a natureza da relação entre exposição e evento nestas situações. Essa limitação relaciona-se, principalmente, com o fato de que a exposição e a doença são avaliados ao mesmo tempo (transversalmente).

  • Uma questão importante que pode ficar sem resposta é sobre o que apareceu primeiro, o fator de exposição ou a doença?
  • Um outro ponto que deve ser observado nestes estudos transversais é a dificuldade em separar os casos novos da doença dos casos já presentes por algum tempo.
  • Desta forma os estudos transversais irão refletir não apenas determinantes de doença mas, também, determinantes de sobrevida.

Apesar das limitações, os estudos transversais, pelo fato de incluir indivíduos com e sem o evento e de poder avaliar associações entre o evento e exposições ou características, podem ser considerados um passo adiante na identificação dos determinantes de doenças, quando comparados com relatos ou séries de casos. Na verdade, existem situações em que os estudos transversais podem ser considerados estudos verdadeiramente analíticos. Isto ocorre quando o fator de exposição não sofre influência do tempo.

Diversos exemplos serão encontrados entre aqueles fatores presentes desde o nascimento, como tipo sangüíneo, sexo (masculino, feminino) e sistema HLA. Como os estudos transversais descrevem o que ocorre com um determinado grupo e em um determinado momento, eles são importantes guias para tomadas de decisões no setor de planejamento de saúde.

Para o profissional que lida diretamente com pacientes, os estudos transversais oferecem informações da maior utilidade ao chamar atenção para características ligadas com a freqüência de uma determinada doença na comunidade ou em determinado serviço assistencial. Estes estudos, portanto, podem influenciar o raciocínio clínico e a tomada de decisões na prática médica. Quando da escolha do desenho de pesquisa deve ser considerado que os estudos transversais, habitualmente, exigem menos recursos financeiros e podem ser realizados mais rapidamente do que os estudos de caso-controle ou coorte.

Os estudos transversais também podem ser:

Comparados - 4835 indivíduos de 20 a 74 anos foram selecionados aleatoriamente da população adulta do Rio Grande do Sul para, em sua própria residência, responderem a um questionário sobre hábitos alimentares e terem sua pressão arterial medida.
Os 4565 indivíduos efetivamente estudados foram então classificados como consumidores excessivos de sal ou não, e em hipertensos e não hipertensos.

Não comparados - (estudo de prevalência) 3101 moradores da fronteira sudeste do Rio Grande do Sul foram submetidos a investigação para determinar a prevalência de soropositividade para hidatidose.

Vantagens:

Inconvenientes:

I. 4. - Estudos de Coorte

Os estudos de coorte foram os primeiros estudos epidemiologicos verdadeiros que surgiram.

Conceito de coorte:

Uma coorte é um grupo de indivíduos definido a partir de suas características pessoais (idade, sexo, etc.), nos quais se observa, mediante a exames repetidos, a aparição de uma enfermidade (ou outro desfecho) determinada.

Então a coorte representa pessoas definidas. A coorte e um estudo OBSERVACIONAL LONGITUDINAL (observar por 10 - 15 anos, mas sem fazer alguma intervenção)

A coorte pode ser:

  • PROSPECTIVA: Se o momento do estudo está no presente, quer dizer, em 2008, e eu observo pessoas SEM DOENÇA em 2007, por os proximos 10 anos, em 2018 vou obter a coorte prospectiva. de fato - prospectar significa coisa que tem finalidade no futuro.
  • RETROSPECTIVA: estabelecer meu ponto de estudo no passado (vamos dizer, no 1987) e teriamos a possibilidade de ver quem estava saudavel em 1987 e vou ver como estas pessoas estão hoje

Qual a "palavra-chave" para coorte? PESSOAS SEM DOENÇA em questão.

No Estudos de Coorte, longitudinais, cada indivíduo é avaliado inicialmente para os fatores de exposição ou característica. A avaliação ou determinação do evento ocorre em seguida.

Um estudo de coorte voltado para estudar especificamente a relação entre o fumo e DCV poderia começar pela seleção de 3000 indivíduos de acordo o hábito de fumar cigarros em um momento em que não tivessem o diagnóstico de DCV.

Vamos dizer que foram selecionados 1500 fumantes e 1500 não fumantes. Em seguida estes indivíduos seriam seguidos no futuro (ate um ano) para detectar casos de DCV. É importante observar, no entanto, que, embora a investigação em um estudo de coorte comece pela exposição e prossiga na direção da doença, o critério para seleção pode não ser uma exposição específica.

Um outro ponto a ser observado é que nem todo estudo de coorte é prospectivo.

Os estudos de coorte histórica, são também chamados retrospectivos ou não concorrentes, trata-se da reconstrução de coortes em algum ponto do passado, com a seleção e classificação de seus elementos no presente e com início e fIm do acompanhamento no passado, antes do momento de realização da pesquisa.

Os Estudos de Coorte podem ser:

  1. Comparados - 5209 moradores de Framingham, foram arrolados, classificados em diabéticos e não diabéticos e então acompanhados para comparar a taxa de mortalidade entre os 2 grupos.
  2. Não comparados - (estudo de incidência) 268 casos de Doença de Chagas, identifIcados em Bambuí, MG, ao longo de 40 anos, foram seguidos para a análise de sua sobrevivência.

Vantagens:

  1. O estudo pode ser planejado com exatidão
  2. O risco de chegar a conclusões falsas é menor.
  3. Os expostos e os não expostos são conhecidos previamente, antes de saber os resultados.
  4. A medição do risco não é influenciada pela presença da enfermidade.
  5. podemos estudar varias doenças

Inconvenientes:

  1. Dificuldade de ser reproduzido.
  2. Custo elevado - acompanhar as pessoas com questionarios, medidas, investigaçoes, etc.
  3. Dificuldade de manter a uniformidade do trabalho.
  4. Duração (vários anos) e tem taxa de perda desujeitos
  5. A composição dos grupos vária (abandonos e entradas complementares)
  6. Se for doenças raras, e dificil fazer coorte

MUITA ATENÇÃO, NESTE MOMENTO!

Adoece (ou não), quem?

Os sujeitos que são EXPOSTOS (por exemplo aqueles que são expostos ao fumo de tabaco) ou que não são expostos. E isso que precisamos calcular, de fato, como que um fator de risco age aumentando o risco de contratar uma doença.

DETALHE DA TECNICA:

Um grupo de indivíduos é acompanhado durante certo período e avaliados quanto a exposição de determinado produto, droga ou técnica verificando-se também outro fator julgado a priori, como dependente do primeiro. O pesquisador, ao longo do período de observação, registra as informações necessárias e ao final do experimento, realiza o processamento dos dados e de acordo com os objetivos preconizados, procede ao tratamento estatístico para identificação dos fatores considerados de risco e de proteção.

Geralmente nestes estudos as variáveis são dicotômicas, do tipo:

  • sim/não;
  • a favor/contra;
  • reator/não reator;
  • com o fator/sem o fator;
  • doentes/ não doentes.

De um modo geral, a associação entre as variáveis do estudo pode ser verificada através de uma tabela de dupla entrada, de tamanho 2 x 2, com duas linhas e duas colunas.

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Abaixo está um exemplo de como pode ser um estudo de coorte para relacionar o tabagismo com o câncer de prostata.

Foi estudado um lote de 1090 sujeitos entre quais 490 eram fumantes e 600 não. Com essa exposição, resultaram 80 casos de câncer de prostata, entre quais 70 nos fumantes e 10 entre os não fumantes.

Assim, a tabela abaixo, contendo os dados relativos a incidência de câncer de prostata, segundo o hábito de fumar, será analisada da seguinte forma.

 
CÂNCER DE PRÓSTATA
 
FUMANTES
SIM
NÃO
TOTAL
SIM
a = 70
b = 420
a+b=490
NÃO
c = 10
d = 590
b+d=600
TOTAL
a + c = 80
b + d= 1010
a+b+c+d=1090

Qual a finalidade dos estudos de coorte?

  1. INCIDENCIA número de casos novos registrados em determinado período de tempo (dia, mês ou ano).
  2. COEFICIENTE DE INCIDÊNCIA: número de casos novos em relação ao total de indivíduos expostos na unidade de tempo.
  3. RISCO RELATIVO = relação existente entre o coeficiente de incidência de casos expostos e o coeficiente de incidência de casos não expostos.

    Então o RR = Incidencia casos expostos/Incidencia casos não expostos

  4. RISCO ABSOLUTO (ATRIBUIVEL): Em geral, este termo significa o risco observado ou calculado de um acontecimento numa população em estudo, em contraste com o risco relativo. No entanto, é frequentemente utilizado como sinónimo de fracção atribuída, excesso de risco ou diferença de risco, pelo que, dada esta inconstância, o seu uso deve ser evitado.

Diferença entre Coeficiente de Incidência no grupo exposto ao fator e o Coeficiente de Incidência do grupo não exposto ao fator.

RA = Ie - Ine

DENSIDADE DE INCIDENCIA:

Falando em estudos LONGITUDINAIS, uma das mais impoprtantes coisas e a questão das perdas, porque se eu estou acompanhando, por exemplo, 1000 pessoas ao longo de 10 anos, pode ser que não vou conseguir 1000 pessoas todas AGORA MESMO. E possivel que algumas entram no primeiro mês, outras nos outros meses, então vou ter periodos diferentes que as pessoas contribuam no meu estudo.

Neste caso, existe uma outra conta que e importante, tal chamada de densidade de incidencia.

Explicação:

Falando de incidencia normal, eu vou ter "x" casos por ano.

Se eu estudo 1000 pessoas eu vou ter "x" pessoas/1000 pessoas/ano. Meu denominador, então vai ser "pessoas/ano".

EXEMPLO:

Vamos estudar a evolução de 10 pessoas com câncer de pulmão durante 40 anos.

1.....................................................X

2.....................................................O

3.....................................................................................................

4............................X

5.....................................................................................................

6.....................................................................................................

7.............................................................................Y

8......................................................X

9....................................................................................................

10....................................................X

0__________10__________20__________30__________40

Aonde:

X e ocorrencia da doença (o câncer)

Y e a morte causada péla doença (câncer)

O e morte por outra causa

Da pra ver que a contribuição das pessoas e diferente no tempo de estudo.

O que é calcular a DENSIDADE DE INCIDENCIA?

Então, lembramos que a incidencia é o numero de casos novos surgidos numa população num interval de tempo dado.

A incidencia e 4(X) + 1(Y)/10 (numero total de pessoas em estudo). Isto da 5 casos.

Falamos que o denominador e pessoas/ano.

Da pra ver que cada um contribuiu comum numero de anos no estudo. Para calcular a densidade vamos ter que consderar todos os anos contribuidos, sumando os anos por cada pessoa.

20 + 20 + 40 + 10 + 30 + 30 + 30 + 20 + 20 + 20 = 240 anos

Para calcular a densidade de incidencia vamos ter que dividir os casos novos por denominador (pessoas/ano).

Isto é: 5/240 = 2,08%

Vamos voltar a analisar nossa tabela:

 
CÂNCER DE PRÓSTATA
 
FUMANTES
SIM
NÃO
TOTAL
SIM
a = 70
b = 420
a+b=490
NÃO
c = 10
d = 590
b+d=600
TOTAL
a + c = 80
b + d= 1010
a+b+c+d=1090

Quando falamos de estudo longitudinal o essencial e falar em casos novos de doença. porque, praticamente, os sujeitos adoecem (ou não) durante o estudo - o que estabelece a incidencia.

Usando os dados da nossa tabela podemos calcular, por exemplo:

  • INCIDÊNCIA DE EXPOSTOS: 70 casos de câncer/490 fumantes = 14,30%
  • INCIDÊNCIA DE NÃO EXPOSTOS: 10 casos de câncer/600 não fumantes = 1,67%

A incidência global significa, praticamente, o numero de casos de cânceres surgidas no lote inteiro, ou seja:

INCIDÊNCIA GLOBAL = casos de cancer de prostata 80/1090 (numero total de casos) = 7,3%

A incidência global informa que 7,3% deste lote de pacientes teve câncer de prostata. Ponto. Nada a ver com a exposição. Então não fala muita coisa sobre a relação causa-efeito. Somente constata. É como se fosse um inquerito sobre o câncer de prostata neste lote de 1090 pacientes.

Para que esse estudo signifique alguma coisa importante precisa que ele nos fale como que a exposição (neste caso, o tabagismo) muda o risco de surgir o desfêcho (contrair a doença neoplasica de próstata, no caso).

Aqui entra no palco o RISCO RELATIVO: a razão entre a incidência do desfecho nos expostos e a incidência do desfecho em não expostos

RR = IE / INE

No caso acima descrito, RR = 14,3% / 1,67% = 8,6.

Ou seja ????

Então: há 8,6 vezes mais chance de fumantes contraírem câncer de próstata em relação ao grupo de não fumantes.


Entretanto há um outro parâmetro chamado de RISCO ATRIBUIVEL (RA), que é calculado pela diferença entre os coeficientes de incidência de expostos e não expostos.


RA = IE- INE

Logo, RA= 14,3%-1,67% = 12,63%

RISCO ATRIBUIVEL NA POPULAÇÃO (RAP%): expresso em percentagem, mostra o quanto que eu consigo reduzir um evento se vou tirar o fator de risco. Medida de associação que depende da ocorrência do fator de risco na população.

RAP = (IG - INE)/IG

No caso, RAP = (7,3%-1,67%) / 7,3% = 77%

EXEMPLA DOCENT!

("Os exemplos nos ensinam!")

 

Um estudo feito em 150 mulheres para avaliar a relação de causalidade entre o uso da pilula contraceptiva e o AVC revelou que entre as 80 mulheres que tomaram o contraceptivo 35 apresentaram AVC, enquanto nas 70 que não usaram foram somente 10 casos de AVC..

a) qual o tipo de estudo aqui descrito?

b) quantas vezes aumenta o risco de AVC o uso de contraceptivo?

 
AVC
 
CONTRACEPTIVO
SIM
NÃO
TOTAL
SIM
a = 35
b = 45
a+b=80
NÃO
c = 10
d = 60
c+d=70
TOTAL
a + c = 45
b + d= 105
a+b+c+d=150

 

Ponto a:

Que tipo de estudo é? Agregado ou individo? AGREGADO.

É observacional ou intervencional? OBSERVACIONAL (ninguém intervêm com nada)

E transversal ou longitudinal? LONGITUDINAL (vai necessitar estudar os efeitos deste fator de exposição por um bom tempo)

UNIDADE
INVESTIGADOR
TEMPO
TIPO DE ESTUDO
AGREGADO
Observação

Estudo ecologico (correlacional)

Relato de caso
Serie de casos
AGREGADO
Intervenção
Ensaio comunitario
INDIVIDUAL
Observação
Transversal
Inqueritos
Longitudinal
Coorte/Caso controle
INDIVIDUAL
Intervenção
Ensáio Clinico

Então é uma coorte ou um caso-controle. Mas qual deles? Observamos que o estudo parte do fator de exposição e estuda a doença surgida no futuro. É claro, neste caso, que temos aqui uma coorte.

Ponto b

IE = 35/80 = 43,75%

INE = 10/70 = 14,28%

RR = IE/INE = 43,75/14,28 = 3,06

Há portanto, 3 vezes mais chance de ocorrer AVC em usuárias de anticoncepcional.


1.5 - Estudos de Caso-Controle

E um estudo OBSERVACIONAL, LONGITUDINAL, RETROSPECTIVO

Parece com a coorte retrospectiva ?

Parece, mas não e. A principal diferença e que o CASO-CONTROLE sempre parte da pessoa DOENTE. SEMPRE !!!

Eu vou observar e perguntar esses dois grupos: casos e controles - quem não foi exposto e quem foi.

Outra coisa - no estudo de coorte eu venho do passado com os dados e vejo o que que deu no presente. No caso-controle eu vejo o presente (a doença ja esta instalada, por isso fala que começa da doença, ne?) ai, pergunta-se o que aconteceu no passado.

AINDA NÃO ESTÁ MUITO CLARO?

Nos estudos de caso-controle avalia-se inicialmente quem tem (caso) ou não (controle) o evento de interesse.

Por exemplo, um estudo de caso-controle iniciado para estudar a relação entre fumo (exposição) e câncer de pulmão (desfecho) poderia começar pela seleção de 80 casos de câncer de pulmão e 100 controles (sem câncer de pulmão). Em seguida, os casos e controles seriam questionados para determinar quais deles eram fumantes, o tempo de exposição e a média de cigarros/dia. Então, seriam estabelecidas 4 categorias:

  • a) fumantes com câncer,
  • b) não fumantes com câncer,
  • c) fumantes sem câncer
  • d) não fumantes sem câncer.

Então, podemos montar uma tabela em qual vamos colocar como linhas o desfêcho (o câncer) e como colunas a exposição (fumantes e não fumantes).

Fumantes
Não fumantes
Com câncer
a
b
Sem câncer
c
d
TOTAL
a+c
b+d

Através de cálculos estatísticos, podermos estabelecer uma associação entre a doença e a exposição passada ao fator de risco.

Existem casos-controle pareados e não pareados.

O que, e por exemplo, um estudo de caso-controle pareado por sexo?

E estabelecer por cada caso de mulher incluida no estudo um controle mulher tambem. Se for parear por idade então por cada caso incluido nos estudos de idade - por exemplo de 30 anos - o controle vai ser uma outra mulher da mesma faixa etaria, mais ou menos preciso.

Os estudos de caso - controle são sempre, obviamente, estudos comparados. Exemplos:

1 - Todos os 107 casos de câncer de pulmão e uma amostra de 214 não-casos (controles) foram selecionados do acompanhamento de uma coorte de 3916 trabalhadores de uma industria metalúrgica sueca. O grau de exposição ao arsênico foi comparado nos 2 grupos.

2 - 1686 mulheres, em pós - menopausa, em 24 hospitais de 7 áreas metropolitanas nos Estados Unidos e Canadá de 1980 a 1986 foram comparadas com 2097 mulheres internadas nos mesmos hospitais, no mesmo período, apresentando outros cânceres ou outras condições clínicas. O fator em estudo era o uso prévio de estrógenos.

Vantagens:

  1. Fácil de executar.
  2. Curta duração.
  3. Baixo custo.
  4. Fácil de repetir.
  5. Permite o acompanhamento de doenças raras.
  6. Permite a análise de vários fatores.

Inconvenientes:

  1. Dificuldade para formar um grupo controle aceitável.
  2. No caso de enfermidades raras, não podemos escolher os indivíduos aleatoriamente, escolhemos os que existem.
  3. A documentação é incompleta.
  4. Não é conveniente quando o diagnóstico não é preciso.

Um importante desvantagem são os erros (os vieses): a tendência e um erro na hora de eu escolher as peças do meu projeto. E mais comum no caso controle porque aqui eu que decido quem vai participar do meu caso. eu inclui quem e doente, eu inclui quem não e.

Nos estudos longitudinais retrospectivos, do tipo caso-controle, não se determina taxas de incidência e por conseguinte a estimativa do risco relativo é realizada através da relação ad/bc. Trata-se de uma aproximação da fórmula padrão do risco relativo (RR). A literatura consagrou então para estudos de caso-controle a designação de "razão de produtos cruzados" ou "odds ratio" (aR), sendo então:

2

Mas, de fato, porque precisa calcular este OR e não RR ou RA?

Pois é - diferente de o que a gente falou sobre o câncer de pulmão no exemplo do estudo de coorte, agora eu quero ver qual é o problema da malformação de tubo neural, em relação com deficiencia de folato.

Qual e a principal diferença entre estas duas problemas?

A frequencia com qual elas aparecem. A malformação do tubo neural não e uma coisa tão comum como e o câncer de pulmão - porem existe e tem que ser avaliada.

A primeir atendência seria fazer uma coorte para ver como que e com a malformação de tubo neural. Mas posso fazer uma coorte? E dificil, porque e doença rara. E sé é uma doença rara, querendo estudar qual e a possivel causa, ou, melhor, se o aporto insuficiente de folato pode ser causa de malformação, que tipo de estudo vou fazer?

Aí vem a resposta: CASO CONTROLE.

Como o proprio nome fala, o estudo vai precisar de CASOS  e de CONTROLES. Eu vou incluir no meu estudo  crianças, de fato, mães de crianças que tiveram malformação de tubo neural e vou ter que buscar ísso geralmente de vários lugares diferentes a doença sendo rara. E aí, vou perguntar pra elas se no passado elas tinham algum historico, algum exame, alguma sinalização de deficiencia de folato.

Então como pode ver ja, eu começo da DOENÇA (DESFECHO) e vou retroativo ate a causa dela.

Ai, os resultado entram na tabela 2/2 assim como no caso de coorte.

Casos
Controle
Deficiencia de folato
8
6
Sem deficiencia
52
114
TOTAL
60
120

Posso calcular a INCIDENCIA?

Claro que não !

Pois é: a definição de incidencia e casos novos na população um periodo estabelecido. Podemos falar de "casos novos" nesta população?

Não!!! Finalmente, eu fui que escolhi quantos casos que eu tenho. A doença não foi ocorrência, foi busca minha. Ou seja, eu "manipulei" os dados.

A razão de chances ou razão de possibilidades (em inglês: odds ratio; abreviatura O.R.) é definida como a razão entre a chance de um evento ocorrer em um grupo e a chance de ocorrer em outro grupo.

Chance é a probabilidade de ocorrência deste evento dividida pela probabilidade da não ocorrência do mesmo evento. Esses grupos podem ser, por exemplo, amostras de pessoas com ou sem uma doença, no qual se quer medir a chance dessa pessoa ter sido exposta a um determinado agente ambiental; ou grupos/amostras para análise estatística, como homens e mulheres, tratados e não tratados, etc.

A razão de chances precisa ser igual ou maior que zero. Se a chance do primeiro grupo ficar próxima de zero, o O.R. fica próximo de zero. Se a chance do segundo grupo se aproximar de zero, o O.R. tende a aumentar ao infinito positivo.

Por exemplo, suponhamos que em uma amostra de 100 homens, 90 beberam vinho na semana anterior, enquanto que em um grupo similar de 100 mulheres, apenas 20 beberam vinho no mesmo período. Portanto, a chance (probabilidade) de um homem beber vinho é de 90 para 10, ou 9:1, enquanto que a chance de uma mulher beber vinho é de 20 para 80, ou 1:4 = 0,25:1. Podemos calcular então a razão de chances como sendo 9/0.25, ou 36, mostrando que homens tem muito maior probabilidade de beber vinho do que mulheres. Usando a fórmula acima para este cálculo dá o mesmo resultado, ou seja:

BEBERAM
NÃO BEBERAM
HOMENS
a = 90
b = 10
MULHERES
c = 20
d = 80

Voltamos á nossa tabela:

Casos
Controle
Deficiencia de folato
8
6
Sem deficiencia
52
114
TOTAL
60
120

Então há uma chance de a=8/b=6 de ter deficiência de tubo neural caso que há deficiência de folato, enquanto há uma chance de 52/114 de ter a mesma doença se não tiver esta deficiência;

Então, a medida que eu vou fazer NÂO E a incidencia, mas sim o ODDS RATIO chamado também de RAZÃO DE CHANCES.

O. R. = a x d/b x c

Finalmente, pra que que serve o OR? Por exemplo, no nosso caso OR = 8 x 114/52 x 6 = 2,9

O que significa isto?

Significa que a malformação de tubo neural e 3 vezes mais frequente entre os filhos das gravidas que tiveram deficiencia de folato comparado com os filhos das gravidas que não tiveram. OR reflete que aquele que foi exposto tem "x" vezes o risco maior que aquele que não tenha sido exposto.

Isto e parecido com RR. De fato, o OR se aproxima de RR quando a doença e muito rara.

JURA??? QUEM FALOU?

VAMOS VER A MATEMATICA!

          a/(a+b)     a(c+d)
RR = ---------- = ---------
          c/(c+d)     c(a+b)

Da pra ver, então que, se a (numero de casos para expostos) for negligenciavel em relação com b (ausência para expostos) e c (numero de casos em não expostos) for negligenciável em relação com d (ausência de casos em não expostos) a relação se aproxima muito de ad/bc.

PERAI!!! Mas se c for negligenciável e a também, não anula tudo?

Não, porque os dois sendo baixos (PORÉM NÃO NULOS), a razão entre eles e perto de 1 e nem a nem c não tem como ser 0. Eles podem ser negligenciáveis em relação com b (b>>>a) , respetivamente d (d>>>c), mas tanto a quanto b tem um valor bem definido.

Por exemplo se a (desfecho nos expostos) = 2 e b (ausência de desfecho em expostos) = 500 isto significia que a doença é muito rara, Ou seja, não vale a pena fazer uma coorte, no caso, a tendência é tentar um caso controle e logico que neste caso o RR se aproxima de OR.

O OR pode ser mais ou menos exato, ja que o pesquisador escolha quem vai fazer ou não parte do estudo.

Como não podemos calcular as faixas de incidência em expostos e não expostos, não se obtém o valor de risco atribuível. Segundo a fórmula de Levin, obtém-se o valor de RAP (%), através a expressão:

RAP = F(OR - 1)/F(OR - 1) + 1

aonde F é a proporção de ocorrência do fator na população total, ou seja, a proporção da população, exposta ao fator e OR é a estimativa do risco relativo (Odds Ratio). Esse F, geralmente, nas provas é oferecido ou você recebe bastante dados para calcula-lo.

Na tabela abaixo temos os dados relativos a casos de pneumoconiose em associação com indivíduos que trabalham com jateamento de areia.

Então... observe desde o começo o que está ali, em cima: "Na tabela abaixo temos os dados relativos a casos de pneumoconiose..."

Começa com que? Com o desfêcho (a doença, a pneumoconiose). Aí, eu quero demonstrar a associação com a exposição á areia de jateamento.

A tabela me fala as seguintes: escolhido um lote de 120 casos que tinham pneumoconiose e 780 controles, observou-se que 400 tinham sido expostos á areia de jateamento. Entre os expostos, 100 apresentavam pneumoconiose.

JATEAMENTO DE AREIA
PNEUMOCONIOSE
SIM
NÃO
SIM
100 (a)
b
400
NÃO
c
d
c+d
120 (a+c)
780 (b+d)

Então, da para deduzir que c = 20 e b = 300. Com ísso, estamos deduzindo que o d = 480

JATEAMENTO DE AREIA
PNEUMOCONIOSE
TOTAL
SIM
NÃO
SIM
100 (a)
300 (b)
400 (a+b)
NÃO
20 (c)
480 (d)
500 (c+d)
TOTAL
120 (a+c)
780 (b+d)
900 (a+b+c+d)

A questão é: porque CASO CONTROLE e não COORTE. Tem bastante caso aqui, não parece tão raro assim...

Parece, mas é! Simplesmente, neste caso precisamos manipular os dados. Porque? Pneumoconiose não é encontrada em qualquer lugar, geralmente são pessoas que trabalham nas oficinas, tinturarias, funilarias aonde o jateamento é utilizado para o tratamento do metal antes de ser pintado. Ou seja, fui EU, como pesquisador, que escolhi os casos andando nas unidades de perfil para poder arrumar os casos. Também, provavelmente que não foi facil achar casos de pneumoconiose entre pessoas não expostas. É verdade, arrumei 120 pessoas com a doença diagnosticada, mas será que foi tão facil assim? Acho que não! Por ísso, começamos da doença e vamos ver quem foi e quem não foi exposto no passado. A decisão lógica: CASO-CONTROLE!

Odds Ratio, neste caso? Evidente!!!


          a x d      100 x 480
OR = ------- = ---------------- = 8
          b x c       300 x 20

Ou seja há 8 vezes mais chances de uma pessoa desenvolver pneumoconiose se ela for exposta ao areia de jateamento.

Considerando o valor de OR e projetando que F= 12% de indivíduos da população tem contato com jateamento de areia, faz-se:

7

Interpretamos então que o número de casos de pneumoconiose pode ser diminuído em 46% se for abolida a prática do uso de jateamento de areia.

Bacana, não é? Olhe que simples foi...

DICAS PARA PROVAS !

Se cair uma pergunta de epidemiologia descrevendo uma estudo qualquer para ver do que se trata então faz a seguinte: anota os principais parametros do lado da pergunta no rascunho, deste jeito:

  1. Quem que e o agregado? População ou individuo?
  2. E um estudo OBSERVACIONAL ou INTERVENCIONAL?
  3. Qual e o ponto da partida? Doença ou pessoa saudavel?
  4. Qual e a medida de associação?

    EXEMPLO 1:

    Foi realizado um estudo sobre taxas de suicidio, religiosidade e tolerancia em suicidio em 19 paises da Europa e do America de Norte entre 1989-1990. As taxas de suicidio foram obtidos da sistema de informação do cada pais, enquanto as taxas de religiosidade e tolerancia foram obtidas de um levantamentio, para outros fins sobre os valores sociais que havia sido realizado naqueles paises.

    QUE ESTUDO EQUE É ESSE?

    Seguindo a esquema:

  1. Quem que e o agregado? População ou individuo? POPULAÇÃO (AGREGADO)!
  2. E um estudo OBSERVACIONAL ou INTERVENCIONAL? OBSERVACIONAL!

    Bom, ja chega, podemos ja ver coniorme a tabela que o unico AGREGADO OBSERVACIONAL e o estudo ecologico, o que, de fato, têmos aqui.

    Por fim, qual e a "palavra-magica" que tem que lembrar a hora do estudo ecologico? FALACIA ECOLOGICA !

UNIDADE
INVESTIGADOR
TEMPO
TIPO DE ESTUDO
AGREGADO
Observação
Transversal
Estudo ecologico (correlacional)
AGREGADO
Intervenção
Longitudinal
Ensaio comunitario
INDIVIDUAL
Observação
Transversal
Inqueritos
Longitudinal
Coorte/Caso controle
INDIVIDUAL
Intervenção
Longitudinal
Ensaio Clinico

EXEMPLO 2:

Para examinar o possivel papel do diabetes mellitus na etiologia do câncer de pancreas foram investigados 720 pacientes com diagnostico recente de câncer de pancreas e 720 pacientes internados por outras doenças. Os pacientes foram recrutados em 3 hospitais, durante 2 anos.

QUAL E O TIPO DE ESTUDO?

  1. Quem que e o agregado? População ou individuo? INDIVIDUO !
  2. E um estudo OBSERVACIONAL ou INTERVENCIONAL? OBSERVACIONAL !
  3. Qual e o ponto da partida? Doença ou pessoa saudavel? DOENÇA !
  4. Qual e a medida de associação?
UNIDADE
INVESTIGADOR
TEMPO
PONTO DE PARTIDA
TIPO DE ESTUDO
AGREGADO
Observação
Transversal
 
Estudo ecologico (correlacional)
AGREGADO
Intervenção
Longitudinal
 
Ensaio comunitario
INDIVIDUAL
Observação
Transversal
 
Inqueritos
Longitudinal
EM PARTIR DA EXPOSIÇÃO
Coorte
EM PARTIR DA PESSOA DOENTE
Caso controle
INDIVIDUAL
Intervenção
Longitudinal
Caso Clinico

EXEMPLO 3:

A exposição perinatal a gripe e um dos fatores possivelmente relacionados ao desenvolvimento da esquizofrenia nos adultos. Para investigar esta hipotese, em 1993 foram selecionados individuos expostos intra-utero a epidemia de gripe de 1957 e individuos não expostos.

ATENÇÃO ! E MAIS DIFICIL QUE AS OUTRAS DUAS !

  1. Quem que e o agregado? População ou individuo? INDIVIDUO !
  2. E um estudo OBSERVACIONAL ou INTERVENCIONAL? OBSERVACIONAL
  3. Qual e o ponto da partida? Doença ou pessoa saudavel? DA EXPOSIÇÃO, pois o caso pergunta assim: quantos expostos ao gripe viraram esquizofrenicos? Não parte da doença.
  4. Qual e a medida de associação?

Então, e uma coorte. Demais, e uma coorte retrospectiva, porque vem do passado ate presente.

EXEMPLO 4:

Um grupo de alunos decide fazer uma avaliação de prevalencia do diagnostico de pneumonia em uma unidade de saude. Para tal tarefa estudam os registros de atendimento realizado no local no mes anterior. este e um estudo:

  1. transversal com dados primarios?
  2. de coorte com dados primarios?
  3. de caso-controle com dados secundarios?
  4. longitudinal com dados secundarios ?
  5. transversal com dados secundarios.
        1. Quem que e o agregado? População ou individuo? INDIVIDUO !
        2. E um estudo OBSERVACIONAL ou INTERVENCIONAL? OBSERVACIONAL
        3. E um estudo LONGITUDINAL ou TRANSVERSAL? TRANSVERSAL !

Os dados são primarios ou secundarios? Dado primar e quando eu vou lá, eu pego os dados, eu faço a pesquisa. São secundarios, porque eles pegaram os registros e não os dados atuais. Então, a resposta correta seria E.

 

II. ESTUDOS EXPERIMENTAIS OU DE INTERVENÇÃO

Nos estudos experimentais (comparado com os estudos observacionais) as diversas etapas da pesquisa ficam sob um controle maior do investigador.

Por diversas razões (ex. éticas) este controle é mais difícil de ser conseguido em pesquisas onde pessoas se constituem nas unidades do estudo.

Mesmo nos estudos denominados experimentais em seres humanos o grau de controle fIca aquém do que é conseguido em pesquisas experimentais em animais ou aquelas ao nível de tecidos, células ou moléculas. Particularmente, na pesquisa em seres humanos, a randomização tem sido usada para garantir que os indivíduos tenham chances iguais de serem alocados nos diversos grupos, ou para serem expostos a um determinado fator.

Obviamente, por questões éticas, estes fatores não devem causar malefícios para os participantes.

Os estudos experimentais em humanos podem ser subdivididos em experimentos laboratoriais, ensaios clínicos randomizados e intervenção comunitária.

A) Experimentos Laboratoriais em Humanos:

Vamos tomar como exemplo de estudo experimento laboratorial em humanos uma situação onde voluntários foram expostos a graus diferentes de estresse para se estudar o efeito sobre a pressão arterial ou excreção renal de sódio. Em estudos dessa natureza os indivíduos são geralmente expostos a uma intervenção por um período curto, minutos, horas ou poucos dias e se limitam ao enfoque terapêutico/preventivo.

B) Ensaio Clínico Randomizado:

Esse tipo de estudo é usado mais comumente para testar o efeito de um medicamento (ex. comparar o efeito de um bloqueador de enzima de conversão com o efeito de um bloqueador de canais de cálcio na redução da taxa de progressão da doença renal em pacientes diabéticos portadores de hipertensão arterial) ou um programa de prevenção (ex. selecionar randomicamente hipertensos para serem inclusos num programa para aumentar a aderência ao tratamento anti-hipertensivo e comparar a redução das complicações de hipertensão arterial entre esse grupo e um outro atendido conforme a rotina do serviço).

C) Intervenção (Ensaio) Comunitária (-o):

Difere dos anteriores no sentido de que a intervenção é feita ao nível da comunidade (ex. comparar a taxa de cáries dentárias em cidades selecionadas randomicamente para terem flúor adicionado à água com cidades em que flúor não foi adicionado à água) e não ao nível do indivíduo.

II. 1 - Estudos Experimentais em Humanos (Ensaios Clínicos)

A partir das observações obtidas nas populações durante as etapas precedentes (descritivas e analíticas por observação), a Epidemiologia experimental introduz um novo elemento (tratamento, vacinação e etc.) no curso do processo e estuda os resultados desta intervenção.

Amostras: grupo tratado com a esquema terapeutica em estudo e outro grupo tratado com placebo.

A) Experimento em condições não controladas.

A introdução na prática de qualquer intervenção em saúde pública pode considerar-se um teste experimental dos nossos conhecimentos sobre a enfermidade. A vacinação da população que origina uma diminuição considerável da incidência de uma enfermidade,constitui, de certa forma, uma experiência que verifica a eficácia da vacina, a organização da vacinação e etc.

Este tipo de experimento não seleciona os indivíduos e tomam parte da experiência todos aqueles que desejam.

B) Experimento em condições naturais (Ensaio Acidental)

Um fator ou agente aparece na população de forma natural ou circunstancial, e no decorrer do tempo se observa as características da doença provocada, assim como a sua propagação aos indivíduos dentro de suas condições normais de vida. A explosão da bomba atômica de Hiroshima possibilitou um estudo sobre as doenças causadas pela irradiação e de suas variações segundo o grau de exposição.

C) Experimento em condições controladas (Ensaio Clínico Randomizado)

O ensaio clínico epidemiológico determina, de forma objetiva, a eficácia de uma intervenção sobre a saúde de uma população. O experimentado relege quem será submetidoa intervenção e quem servirá de controle. Uma nova terapia é comparada com a melhor terapia disponível até então ou com a ausência de terapia.

  1. No ensaio clínico simples-cego somente os participantes desconhecem a qual grupo pertencem.
  2. No ensaio clínico duplo-cego nem os participantes nem os pesquisadores sabem quem pertence a qual grupo.
  3. No ensaio clínico triplo-cego, além dos participantes e dos pesquisadores clínicos, outros profissionais que procederão a análise de exames de diagnóstico e acompanhamento também desconhecem quem pertence a qual grupo.

O princípio geral dos estudos experimentais é aplicável tanto nos estudos clínicos (ensaio terapêutico) como nos ensaios de programas de saúde comunitária dirigidos a população geral (ensaios preventivos)

Exemplo: 75 pacientes, com alto risco de sangramento digestivo, foram alocados, aleatoriamente, em 2 grupos - um recebendo cimetidina e outro anti ácido (fator em estudo) -, e então acompanhados para verificar a ocorrência de sangramento (desfecho).

Vantagens:

  1. possibilidade de controlar fatores desconhecidos.
  2. comparabilidade quanto ao prognóstico.
  3. insuperável nos aspectos teóricos e práticos para provar uma relação causal.

Inconvenientes:

  1. problemas sociais, legais e éticos.
  2. complexos, caros e demorados.
  3. não permitem descobrir efeitos diferentes em pessoas que possuam características diferentes.
  4. e artificial
  5. não serve para qualquer especialidade
  6. e susceptivel ao fenomeno Hawthorne

    Na década de 1920, para poder entender a relação entre produtividade e satisfação no trabalho, o professor da Harvard Business School Elton Mayo e o assistente de pesquisa (e, mais tarde, também professor da HBS) Fritz J. Roethlisberger foram estudar o comportamento de trabalhadores numa fábrica da Western Electric Company (a chamada Hawthorne Works) nas cercanias de Chicago.

    Durante cinco anos, a dupla monitorou o desempenho de seis mulheres que montavam relés num recinto separado, e não no grande salão de montagem.

    A produtividade das seis disparou, o que levou Mayo a concluir: “os seis indíviduos se tornaram uma equipe”.

    De 1928 a 1930, Mayo e Roethlisberger ajudaram a realizar 21 mil entrevistas na fábrica e descobriram que a atitude mental, uma adequada supervisão e relações sociais informais eram cruciais para aumentar a produtividade e a satisfação no trabalho.

    O fenômeno foi batizado de Efeito Hawthorne. Outros acadêmicos tiraram conclusões distintas a partir dos dados, mas todos concordam que os experimentos conduzidos naquela fábrica lançaram as bases para a disciplina do comportamento organizacional.

O estudo pelo ensaio clinico e aleatorio (por acaso) ou seja randomizado vai usar um remedio e um placebo.

ENSAIOS CLINICOS CROSS-OVER:

E um outro tipo de ensaio clinico aonde a pessoa que sofria a intervenção ela passa sofrer o placebo e do contrario. Se usa para eliminar alguns vieses do ensaio.

Como vamos analisar?

O que estudamos pelo ensaio clinico?

RRR - a redução relativa do risco ( e tipo um risco relativo)

RRA = A redução do risco absoluto (I tratados - I não-tratados) e tipo um risco absoluto

NNT- Numero Necessario a Tratar - quantas pessoas eu tenho que tratar com um remedio por exemplo, para evitar uma morte por uma doença. E o inverso do risco absoluto do coorte

NNS - e usado por aqueles ensaios terapeuticos profilaticos - Numero Necessario para Rastrear/Seguir, por exemplo, quantas pessoas tem que fazer mamografia para poder evitar um câncer de mama?

NNH (ou NND): numero de danos - o numero de eventos adversos que vão surgir.

MUITA ATENÇÃO - No caso de ensaio clinico não podemos falar de "risco" mas sim de "redução de risco" porque o que a gente faz e administrar um remedio e ver como que esse remedio age "em bem", isto é, como que esse remedio reduz os efeitos de uma doença.

Neste caso e claro, que, de fato a "Incidencia exposto" vira "incidencia tratados" e "incidencia não exposto" vira "incidencia do lote de comparação - não tratados")

Claro que os fatores vão sofrer tambem metamorfose:

PRIMEIRO: O risco relativo vira redução de risco relativo:

Em principio, então, e a mesma coisa, ele vai ser a replica do RR - vai ser o raporto da Incidencia tratados/Incidencia não tratados (relembramos que no caso de risco relativo era Ie/Ine)

A redução relativa do risco é uma estimativa do percentual do risco basal que é removido como resultado do tratamento experimental; ela é calculada como a RAR entre os grupos de tratamento e controle, dividida pelo risco absoluto entre os pacientes no grupo controle.

DESFECHO
NÃO DESFECHO
TOTAL
TRATADOS
a
b
a + b
NÃO TRATADOS
c
d
c + d
TOTAL
a + c
b + d

Neste caso, então, RRR = It - Int/ Int

It = a/(a+b)

Int = c/(c+d)

RRR = [a/(a+b) - c/(c+d)]/c/(c+d)

SEGUNDO, o RISCO ABSOLUTO vira REDUÇÃO ABSOLUTA DE RISCO

Então, conforme a mesma logica:

RAR = It - Int = a/(a+b) - c/(c+d)

Da pra ver, ja que RRR = RAR/Int

TERCEIRO: Numero de pessoas necessarios para tratar (NNT)

E coisa nova. O número necessário para tratar representa o número de pacientes que devemos tratar com o tratamento experimental para evitar uma doença

O NNT é um número que possui uma fácil interpretação clínica.

2

Então o NNT e o inverso do redução absoluta do risco.

Exemplo:

1

3

Então, e necessario tratar 6 pessoas com escleroterapia para que uma seja resolvida.

 

II. 2. REVISÃO SISTEMATICA

Ate agora, falamos sobre os ESTUDOS PRIMARIOS - são estudos aonde o pesquisador vai a campo para fazer o trabalho. Hoje em dia, o numero fantastico de periodicos, artigos, estudos não permite mais procurar SEMPRE um estudo original.

Um dos melhores estudos, de melhor acuracia e a REVISÃO SISTEMATICA - e um estudo secundario cuja proposta e,de fato, resumir a literatura medica.

A palavra chave de qualquer tipo de estudo e o METODO / METODOLOGIA. A revisão sistematica vai explicitar que artigo que vai ser incluido ou excluido, aonde que os dados vão ser procurados, praticamente uma tal revisão vai tentar prelucrar dados que ja existem na literatura mondial.

Se uma revisão sistematica junta uma analise estatistica ela se chama METANÁLISE.

Pra eu avaliar uma metanalise (se ela e boa ou não) tem que ver se os melhores ensaios clinicos foram usados, se a bibliografia usada e correta, se foram publicados os resultados negativos tambem.

 

III. ESTUDOS QUASE EXPERIMENTAIS

Nos Estudos Quase Experimentais, o fator em estudo é manipulável, porém a alocação não é randômica. Os quase experimentais podem ser subdivididos em estudos de comparação interna, comparação externa e estudos que misturam características dos dois desenhos.

  • Comparação Interna: Indivíduos, serviços de saúde ou comunidades servem como seu próprio controle.
  • Comparação Externa: Grupos de tratamento ou outros tipos de intervenção são comparados entre si.

Diferem dos experimentais por que não existe randomização.

Grupos de tratamento são definidos por conveniência (ex. técnica cirúrgica A vs B).

Mistura: Combina características da Comparação Externa e Interna. Um exemplo onde serviços de saúde se constituem na unidade do estudo: uma pesquisa para se comparar as modificações nas taxas de septicemia em pacientes com sonda de permanência entre os anos de 1979 a 1981 em hospitais onde os administradores concordaram desde 1980 com a utilização de rotina do sistema fechado para cateterismo vesical, com as modificações ocorridas no mesmo período (1979 a 1981) em hospitais onde os administradores decidiram continuar utilizando o sistema aberto.

III. ANALISE DE DADOS NOS ESTUDOS EPIDEMIOLOGICOS

Na análise dos Estudos Epidemiológicos utilizamos, de modo lógico e sucessivo, três tipos de medidas:

A) MEDIDAS DE SIGNIFICÃNCIA ESTATíSTICA

Buscam responder qual a chance de que a associação entre uma exposição e um desfecho se deva ao acaso. Para que uma associação seja válida precisamos nos assegurar de que as seguintes condições foram afastadas:

- Acaso - erro aleatório
- Vieses - erro sistemático
- Confundimento

a) O ACASO

Esse tipo de medida de significancia começa com um pouco de "filosófia".

Eu fiz um estudo e obtive tal resultado. E claro que tenho duas possibilidades:

  1. ou o resultado esta obtido por acaso
  2. ou e exacto e posso confiar.

Ou seja, seguindo a linha estatística, 50% pode ser bom, e 50% pode ser obtido por acaso.

Então o estudo e realmente bom ou não? Como tiro esta duvida?

Pela convenção para ver exatamente se o estudo foi bom ou não eu vou ter que aplicar medidas de significancia estatistica e chegar num ponto que a possibilidade de erro seja somente de 5% o que estaria aceitavel. Esse percentil de 5% e uma convenção. tem pesquisadores mais rigorosos que falam sobre 1%.

Normalmente, quanto mais o estudo e feito em mais pessoas, a chance de erro e menor. Um estudo, por exemplo de 50.000 pessoa tem muito mais significancia estatistica que um estudo feito em 300 pessoas.

TESTES ESTATISTICOS

Os testes estatisticos são usados para avaliar exatamente esse erro de acaso. Elas usam contas matematicas que vão valorizar o tamanho da amostra (se ela e grande ou pequena) e vão avaliar a magnitude da variação.

Traduzindo: por exemplo, se no estudo relacionando o fumo com o câncer de pulmão o RR saiu 12 e num outro estudo o risco relativo por aqueles com colesterol alto desenvolver infarto saiu 1,6, aonde a falha e mais provavel? Claro que no caso que o RR e maior (ele pode variar, provavelmente entre 10 e 14), enquanto no segundo caso ele pode variar entre 1,2 e 1,8 por exemplo.

Existem dois coeficientes de significancia estatistica:

  1. o numero p
  2. intervalo de confiança

Concluindo, quanto menor a magnitude do RR de um tal teste, menor e a possibilidade dele estar errado. O acaso ocorre devido à variação aleatória. As características das pessoas de uma determinada amostra são diferentes daquelas da população da qual a amostra foi tirada. Como qualquer associação entre dois fenômenos tem uma possibilidade de ser devida ao acaso, torna-se necessário mensurar, de forma sistemática e padronizada, qual o grau de certeza de que determinando achado corresponda à realidade. Através de medidas, como o p valor e os intervalos de confiança, a estatística nos auxilia a estimar a probabilidade de o acaso (variação aleatória) ser responsável pelos resultados. Embora, a variação aleatória não possa ser totalmente eliminada, os seus efeitos podem ser contornados com o aumento do número de observações:

O VALOR "P"

Na estatística clássica, o valor pp-valor ou nível descritivo, é uma estatística utilizada para sintetizar o resultado de um teste de hipóteses. Formalmente, o valor-p é definido como a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema quanto aquela observada em uma amostra, assumindo verdadeira a hipótese nula.

Em um teste clássico de hipóteses, são definidas duas hipóteses:

  • nula (H0) = Usualmente, a hipótese nula é aquela que considera que os fatores em estudo não apresentam diferenças de efeito na população.
  • alternativa (HA).

Em muitas aplicações da Estatística, convenciona-se definir a hipótese alternativa como a hipótese formulada pelo pesquisador, enquanto a hipótese nula é o seu complemento.

A princípio, a hipótese nula é considerada a verdadeira.

Ao confrontarmos a hipótese nula com os achados de uma amostra aleatória tomada de uma população de interesse, verifica-se a sua plausibilidade em termos probabilísticos, o que nos leva a rejeitarmos ou não H0. Se não rejeitamos H0, tomamo-la como verdeira, caso contrário, tomamos HA como verdadeira.

No entanto, por utilizarmos nesta tomada de decisão uma amostra (uma parte da população) e não a população inteira, podemos cometer dois tipos de erro. Cometemos um erro tipo I quando rejeitamos H0 e H0 é verdadeira, e cometemos um erro tipo II quando não rejeitamos H0 e H0 é falsa. A tabela abaixo descreve estas situações.

A hipótese H0 é verdadeira A hipótese H0 é falsa
Rejeita-se H0 Erro de tipo I sem erro
Não rejeita-se H0 sem erro Erro de tipo II

A probabilidade de cometermos um erro tipo I é chamada de nível de significância, denotado pela letra grega α (alfa). O nível de significância é geralmente determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados. Em muitas aplicações da estatística, α = o nível de significância é tradicionalmente fixado em 0,05 (5%).

Com base nestes conceitos, podemos definir o valor-p como a menor escolha que teríamos feito para o nível de significância, de forma que rejeitaríamos H0. Por exemplo, vamos supor que o nível de significância foi fixado em α = 0,05. Um valor-p igual a 0,20 indica que nós teríamos rejeitado H0 se tivéssemos escolhido um nível de significância de 0,20, ao menos. Como escolhemos \alpha = 0,05, não rejeitamos H0. Isto leva a uma regra simplista, mas usual, onde rejeitamos H0 se o valor-p é menor que α e não rejeitamos H0 caso contrário.

É preciso muita cautela na interpretação de um valor-p, dado que esta medida é bastante influenciada pelo tamanho da amostra. Amostras grandes tendem a produzir valores-p pequenos, ainda que o efeito observado não tenha grande importância prática, enquanto amostras pequenas tendem a produzir valores-p grandes, ainda que exista um importante efeito em um ponto de vista prático.

Por isso, o uso dos valores-p nas pesquisas médicas tem sido bastante criticado por vários autores.

Enganos comuns sobre o valor-p

Em outras palavras o p e a probabilidade da associação estudada entre a exposição e o efeito ter acontecido por acaso. Se eu falei que a falha tem que ser, pela convenção, 5% ou seja 0,05 então o p tem que ser 0,05 ou menos.

Normalmente, nas provas cai pergunta em qual se fala do valor de intervalo de confiança. para que um teste seja valido tem que o valor p seja sempre menor de 0,05.

Somente o p não da nenhuma ideia sobre o valor da amostra. O melhor para avaliar isso e....

INTERVALO DE CONFIANÇA DE 95%

O intervalo de confiança de 95% vai mostrar a margem de erro. Porque de 95%? Porque a variação maxima tolerada e de 5% (o numero p), então, pelo contrario, a confiança tem que incluir outros 95%.

Pelo contrario do numero p o intervalo de confiança espelha o tamanho da amostra.

Por exemplo se o IC 95 vai de 10-15, ou seja minha margem de erro de um risco relativo calculado e de 10, 12, ou ate 15, o que esta incluido neste intervalo estreito (tanto faz se o risco e de 10 ou de 15, estaria correndo o risco do mesmo jeito, e finalmente um estudo explora se existe o risco real mesmo), e provavelmente que a amostra e grande.

Agora, se o mesmo IC95% para um RR calculado, vamos dizer em 30, estaria da 2 a 95, a amostra e pequena (seja que eu não consegui um estudo grande, ou porque a doença que eu estou estudando e rara).

Em conclusão quanto mais estreito e a IC95% maior a amostra, e do contrario, quanto mais largo, a amostra foi pequena - e, praticamente, uma relação de proporcionalidade inversa.

O intervalo de confiança vale quando NÃO PASSA PELO NUMERO 1 (não passa pelo valor da unidade).

Então se ele variar entre 10-15 e tudo OK, tambem se ele passar entre 2 e 95 vale tambem (mesmo que a amostra esteja pequena). Mas se a variação passa entre 0,6 - 13, isso ja não tem mas significancia porque passa pela unidade.

Outros testes estatisticos:

        CHI QUADRADO trabalha com variaveis binarias Ele diz-nos em que medida é que os valores observados se desviam do valor esperado, caso as duas variáveis não estivessem correlacionadas.

        T STUDENT: foi introduzido de William Gosset (1876-1937)

        O parâmetro usado para descrever a distribuição t é o número de graus de liberdade, gl, (d.f. degrees of freedom), que é o tamanho da amostra (n) menos 1.



        • Simétrica em relação à média;
        • Depende do grau de liberdade, gl;
        • Quanto mais gl aumenta, mais a distribuição t tende à Normal padrão.

        REGRESSÃO LINEAR

        Análise de regressão é uma metodologia estatística que utiliza a relação entre duas ou mais variáveis quantitativas (ou qualitativas) de tal forma que uma variável pode ser predita a partir da outra ou outras.

        Exemplos:

                   · A população de bactérias pode ser predita a partir da relação entre população e o tempo de armazenamento.

                   · Concentrações de soluções de proteína de arroz integral e absorbâncias médias  corrigidas.

                   · Relação entre textura e aparência.

                   · Temperatura usada num processo de desodorização de um produto e cor do produto final.

                   · A porcentagem de acerto ou, então, bytes transferidos, podem estar   relacionados com o tamanho da cache (bytes), para um determinado tipo de pré-carregamento.

        TESTE DE PROPORÇÃO

b) O vies

Os Vieses ou Vícios ou erros sistemáticos são processos que tendem a produzir resultados que se desviam sistematicamente dos valores verdadeiros. A maioria dos vícios são:

  1. Vícios de seleção: ocorrem quando grupos de comparação não são semelhantes em relação a todas as variáveis que determinam o resultado da associação, exceto naquele estudo.

    Como eu filtrei as pessoas participante sao meu estudo?

    Fora disso e mais facil de definir,por exemplo o caso do controle (por caso-controle), porque ja os casos temum monte de exames, investigaçoes, antecedentes clinicos. Nos caso de controle, isso pode ser uma pessoa saudavel.
    Estudo caso controle de base hospitalar sobre o uso de contraceptivo oral e a aparição de trombose venosa. Os resultados seriam enviesados se os medicos suspeitassem que existe alguma relação entre estas duas variaveis. Neste caso, as mulheres com TVP seria encaminhadas mais frequentemente para os hostpitais se elas teriam falado com os medicos que ja usaram ACO. Esse e um vies de diagnostico.


  2. Vícios de informação: ocorrem quando as variáveis são medidas de um modo sistematicamente diferente entre os grupos de indivíduos. Podem ser de aferição ou de memoria.

    Vies de aferição

    Digamos que faço um estudo sobre a hipertensão, querendo saber se a dieta rica em sodio e um fator de risco para a hipertensão.

    Qual e minha variavel independente? A ingestão de sal!

    A variavel dependente e o nivel da pressão de cada pessoa em estudo.

    Mas como que eu vou medir, praticamente o consumo de sal?
    Bom, posso medir pela quantidade de sal que a pessoa gasta, medir na comida mesmo.

    E a medida de PA? Medir sentado ou em pé? Deitado? Que esfigmo que vou usar? Quem que vai fazer, tambem, importa, porque tem pessoas que escuta por o mesmo valor pressorico 135/85 e arredondar pra 140/90 Hg. Isot e que e a diferençade aferição - e pode provocar um vies. isto que e um vies de informação - e um tipo de errar na hora de medir a variavel dependente.

    Se eu fizer esse erro somente por um das categorias em estudo e um erro não-diferencial (errei todas as medidas). Se fizer isto somente por um grupo (por exemplo somente por grupo que come muito salgado arredondo a pressão pra cima) ja e diferenciado.

    Vies de memoria

    Caso controle sobre fatores de risco para malformações congenitas. Mães das crianças ja com malformação tendem lembrar-se de muito mais que as mães de crianças sem malformação. geralmente nos estudos de caso controle sempre o caso lembre mais que o controle.

  3. O Confundimento ocorre quando uma terceira variável (variável confundidora) está associada com a exposição e, independente da exposição, é um fator de risco para a doença.

    De fato, trata-se de parametros que são associados tanto com o fator de exposição quanto como desfecho.

    Por exemplo - deficiencia materna de folato causaria malformação de tubo neural. Nesse lote pode ser que a idade da mãe pode interferir e produzir malformação. A idade, neste caso, vai ser um fator de confusão.

    Ai, vai ter que fazer o OR para as mães mais idosas e para as mães mais jovens. Vamos dizer que o primeiro OR deu 3,9 e outro so 1,5.

    E ai, a idade interfere nessa associação ou não?

    Claro que sim, o valor "flutuou" entre 1,5 e 3,9. isto e, quem e de idade mais avançada tem mais chance
    Nas provas isso cai em forma de"Odds ratio ajustado" que nada não e mais que uma ajuste feito em prol de um outro fator que poderia confundir os resultado final. Normalmente ele cai, no nosso caso, vamos dizer que cai pra 2. Mas e significativo?
    Por isso vamos ter que apelar no INTERVALO DE CONFIANÇA 95. Se, depois o ajuste o IC passa pelo 1, então a nova variavel foi mesmo variavel de confusão.


    Como fazer para evitar os erros de confundimento?

    No caso das estrategias preventivas:

    a) randomizar o estudo
    b) parear

    No caso dos estudos analiticos

    a) fazer multistratificação
    b) a analise ser multivariada - ajuste por mais de um parametro (sexo, idade, escolaridade, etc.

São erros que, contrario aos erros por acaso dependem de pesquisador. Não obrigatorio de proposito.

 

MEDIDAS DE OCORRÊNCIA

Buscam responder em que medida ocorre determinando evento.

Se utiliza do cálculo das medidas de ocorrência de doenças, tais como incidência e prevalência.

Por exemplo, para estudar o caso exposto ja com a esquizofrenia e gripe. Aconteceram casos de esquizofrenia? Quanto erão os casos. Quem erão? Tinha caso de gripe? Quem era? Depois que vejo essas medidas de ocorrencia, vem em seguir:

De fato, trata-se de frequencias e coeficientes. São as contas de percentagens e valores relativos que me permitem caracterizar um evento.

Quando vou calcular frequencias e coeficientes? Quando vou trabalhar coim variaveis qualitativas ou seja binarias. Por exemplo, saber quantos pacientes com câncer eu entrevistei - isto e câncer sim/não.

No caso de variaveis quantitativas, e mais dificil fazer isso. Por exemplo, para idade do caso não vai dar certo fazer a conta de quantos pacientes tempor cada idade. Por isso, a estatistica estabeleceu as

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL

Estas medidas de tendência central são:

  1. Moda
  2. Mediana
  3. Media

a) Moda - e o numero que aparece com mais frequencia na minha amostra de dados (o que aparece mais).

b) Media - classica media aritmetica (somar os valores e dividir por numero de valores). A media da somenteuma ideia, mas não oferece dados sobre a variação que a amostra tem.

Quem que é o grande sócio da media? O CORRESPONDENTE DE DISPERSÃO (conhecido tambem como DESVIO PADRÃO) - utilizando a media e observar quanto que os valores variam por cada lado (mais que a media, menos que a media).

c) Mediana neste caso o desvio padrão e o percentil (por exemplo aquelas curvas de percentis do crescimento).

O calculo da mediana e um verdadeiro desafio.

Na verdade não precisa fazer a conta para encontrar o valor da mediana. A conta que tem que ser feita e para saber aonde, dentro da amostra cai aquela valor que e a mediana (dentro da sequencia ordenada de dados).

Então, para calcular a mediana e preciso, primero, ORDENAR a sequencia de valores. E dificil cair nas provas calcular medianas de 300 pessoas, mas podem ser indicados, vamos dizer, 20 valores, ai, precisa saber calcular isto.

Pra que que vale a mediana?

A mediana diz aonde estão 50% das ocorrencias da minha amostra.

EXEMPLO:

Em 11 residencias investigadas o numero de moradores que existiam em cada residencias estava: 3, 2, 6, 8, 4, 3, 5, 4, 1, 3, 5.

Calculem a moda, a mediana e a media.

Bom, media e simples: (3 + 2 + 6 + 8 + 4 + 3 + 5 + 4 + 1 + 3 + 5)/11 = 4

Depois, colocar os valores de modo crescente: 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 8

Quem que e a moda? O numero que aparece mais vezes (no caso, 3)

Qual e a mediana? E a ordem do valor indicado pela conta:

PP= (tamanho de amostra + 1)/2, no caso (11 + 1)/2 = 6

Ai contamos, na nossa successão de valores o sexto valor 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 8

A mediana e 4.

E se o PP sair com decimal?

Vamos ver um exemplo para entender melhor:

Calcular a mediana da sequencia: 2, 5, 4, 7, 3, 4, 5, 3, 4, 5, 1, 3

São 12 valores, neste caso, o PP = (12 + 1)/2 = 6,5

Ordenando os numeros, vamos ver que teremos: 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 7. A ordem "6,5" vai ser procurada entre o sexto e o setimo numero

1
2
3
3
3
4
4
4
5
5
5
7
I
II
III
IV
V
VI
VII
VIII
IX
X
XI
XII

O sexto numero e 4

O setimo numero e 4

Então a mediana vai ser 4 (os dois valores adicionados divididos por 2).

Se fosseram 3 e 4, aí (3+4)/2=3,5

A CURVA DO GAUSS (O SINO DO GAUSS)

A curva do Gauss e o resultado da distribução das valores de uma variavel real. Esta curva estabelece os extremos e a media. E a curva da distribuição normal.

Pra que que serve esta distribuição normal em forma de curva?

Normalmente, quando a curva do Gauss e perfeita, a mediana a media e a moda e a mesma. Principalmente a mediana e a media.

No meio da curva de Gauss encontra-se a MEDIANA

.

O que e importante, porem nestas curvas do gauss não e somente a mediana, mas sim os desvios padrão (os percentis)

1 DP = 34%, dos dois lados, enão, 68%

2 DP = 47,5%, dos dois lados, então 95%

3 DP = 49,5%, então, dos dois lados 99%

MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO

Vou tentar fazer a associação entre a variavel dependente e independente, então esse que é a análise propriamente dita.

INDIVIDUO
OBSERVACIONAL
TRANSVERSAL
INQUERITOS
PREVALENCIA
LONGITUDINAL
COORTES
RR E RA
CASO CONTROLE
OR
INDIVIDUO
INTERVENCIONAL
LONGITUDINAL
ENSAIO CLINICO
RR, RA E NNT

Buscam responder se existe uma associação entre uma exposição e um desfecho. São medidas do tipo razão que comparam duas medidas de freqüência e medem a força da relação estatística entre uma variável e a freqüência da doença.

No Manual Didático n° 9 - Risco Relativo e Testes Diagnósticos de autoria do Prof. Pedro Carvalho Rodrigues, editado em 1999 pelo INCa-MS encontramos as seguintes informações e exemplos envolvendo as Medidas de Associação aplicadas aos diferentes tipos de estudos epidemiológicos.

Os estudos longitudinais prospectivos e retrospectivos proporcionam ao investigador a oportunidade de identificar, dentro do sistema composto das variáveis que são selecionadas e estudadas, os fatores de risco e de proteção, considerando as variáveis independentes e dependentes, contidas no modelo de estudo.

Um dos primeiros procedimentos no estudo é identificar a variável dependente e as variáveis independentes. Tanto seja, variável discreta ou contínua, podemos realizar a análise dos dados, com o intuito de verificar o risco de ocorrência de um fato, pela presença de um ou mais fatores, considerando inclusive a sua intensidade.
Exemplificando, poderíamos verificar a hipótese de que o consumo de cigarros tenha associação com câncer de pulmão, determinando- se o risco para tabagistas, baseando-se em indivíduos não fumantes, tendo-se em conta que os não tabagistas também podem contrair a doença.

Conceituar o que seja risco é fundamental para nossa apresentação. Portanto, considera-se como risco a probabilidade de que pessoas que estão sem a doença, mas expostas a certos fatores, possam adquira-Ia.
Na verificação da ocorrência de doentes na população, variável chave da investigação epidemiológica, as medidas de incidência, prevalência e outros coeficientes servem como indicadores de risco.
Alguns conceitos devem ser explicitados para melhor compreensão de nossa apresentação.

Incidência: número de casos novos registrados em determinado período de tempo (dia, mês ou ano).

Prevalência: número de casos (novos + antigos) registrados no período determinado (dia, mês ou ano).

Coeficiente de incidência: número de casos novos em relação ao total de indivíduos expostos na unidade de tempo.

Coeficiente de prevalência: número de casos novos + antigos, em relação ao total de indivíduos expostos na unidade de tempo.

Risco relativo (RR): relação existente entre o coeficiente de incidência de casos expostos e o coeficiente de incidência de casos não expostos.

RR = Incidencia casos expostos/Incidencia casos não expostos

Odds Ratio = razão dos produtos cruzados (OR): específico para análise dos estudos caso-controle. Aproxima-se do valor de RR quanto mais rara for uma doença.

Risco atribuível (RA): Diferença entre Coeficiente de Incidência no grupo exposto ao fator e o Coeficiente de Incidência do grupo não exposto ao fator.

RA = Ie - Ine

Risco atribuível na população (RAP%): expresso em percentagem. Medida de associação que depende da ocorrência do fator de risco na população.

De fato, isto expressa o quanto que eu consigo reduzir um evento se vou tirar o fator de risco.

Por exemplo, vamos dizer que foi calculado um risco relativo de 12 em relação comaincidencia de fumo na etiologia do câncer de pulmão. Um outro estudo achou,por exemplo, que a asbestoze tem um risco relativo de 20 em relação como mesmo câncer de pulmão. Na primeira impressão, tende a pensar que a verdadeira problema do câncer de pulmão e a asbestoze, ja que um individuo exposto ao asbesto parece muito mais arriscado.

Mas e, de verdade O ASBESTO uma problema DA POPULAÇÂO? Claro que não - o asbesto afeta somente as pessoas que trabalham com este produto, enquanto o numero de fumantes e muito maior. Por isso que e necessario calcular o RAP% - ele mostra a verdadeira problema por um serviço de saude.


Intervalo de Confiança para RR e OR

Nos estudos longitudinais de coorte e caso-controle, em que procedemos a verificação e a identificação dos fatores considerados de risco ou de proteção, determinamos os valores referentes ao risco relativo (RR) ou (aR). Entretanto, para que possamos concluir sobre os verdadeiros fatores de risco ou proteção, utilizamos tanto para RR ou aR, o intervalo de confiança.

Para RR
A determinação do intervalo de confiança será realizada através a expressão:

I.C. (RR) =intervalo de confiança do RR;
RR =risco relativo;
Z =nível de confiança; comumente utiliza-se a constante Z = 1,96 para 95% de confiança; sendo Z = 2,58 para confiança é de 99%;
X2 = teste não paramétrico de X2(qui-quadrado), obtido na tabela de contingência formada.

Exemplo:

O valor do risco relativo (RR) = 8,6
Aplicando-seo teste de X2 (qui-quadrado), com

Adotemos um nível de significância (probabilidade de que uma diferença entre médias ou proporções tenha acontecido pelo acaso) de 5%, com valor de Z = 1,96.
Substituindo-se os valores encontrados, na expressão de IC (RR):

O risco relativo (RR) foi igual a 8,6 e o intervalo de confiança indica que há uma probabilidade de 95% de que o risco relativo (RR) possa variar de 5,02 a 14,73. Este intervalo não incluindo a unidade possibilita concluirmos que tabagismo é fator de risco para câncer de próstata.
Para OR a determinação do intervalo de confiança será realizada através da expressão:

IC(OR) =intervalo de confiança de OR;
OR =Odds ratio =razão dos produtos cruzados;
Z =nível de confiança com Z = 1,96 (95%) e Z = 2,58 (99%);
X2= teste não paramétrico de X2 (qui-quadrado), obtido na tabela de contingência formada.

O valor de OR é igual a 8.
Aplicando-se o teste de X2 (qui-quadrado), com:

Adotando-se um nível de significância (probabilidade de que uma diferença entre médias ou proporções tenha acontecido pelo acaso) de 1%, com valor de Z = 2,58, tem-se:


Verifica-se portanto que o intervalo de confiança para OR = 8, a um nível de significânciade 1%, corresponde aos valores de 4,47 a 14,32.
Tendo em vista que o teste não paramétrico de X2 = 84,81, foi considerado significativo ao nível de 1%, concluímos que o jateamento de areia é fator associado à pneumoconiose; através o intervalo de confiança de OR consideramos referendada esta conclusão.

 

CONCEITOS BASICOS APLICADOS AOS ESTUDOS EPIDEMIOLOGICOS:

MAGNITUDE

Expressa o tamanho do problema. Representa o número de casos de uma doença ou agravo.

TRANSCENDÊNCIA

Indica a importância do problema para a comunidade.Com relação a medidas de controle e profilaxia, expressa o seu impacto.

VULNERABIUDADE

Indica a capacidade da ação em romper a cadeia epidemiológica da doença ou agravo, em algum dos seus múltiplos elos.

EFICÁCIA

Grau no qual uma intervenção, procedimento, regime ou serviço produz um efeito benéfico sob condições ideais. A eficácia, em linhas gerais, é determinada pelos resultados de um Estudo Randomizado controlado. A eficácia é expressa em porcentagem (%). A eficácia da vacina anti-sarampo é de 95 %, ou seja, 95 % das crianças vacinadas tem proteção contra o sarampo, produzida pela vacina.

EFETIVIDADE

Grau no qual uma intervenção, procedimento, regime ou serviço específico executa o que foi previsto sob condições reais. A efetividade se expressa com relação a eficácia. No caso da vacina contra o sarampo, a efetividade seria 95 % de proteção específica nas crianças realmente vacinadas conforme a técnica e as disposições técnicas.

EFICIÊNCIA

É o efeito ou resultado do esforço realizado, expresso sob a forma de recursos e tempo. Refere-se mais como medida, de economia, obtenção de maiores resultados com menos dispêndios de recursos.

RISCO

Probabilidade de uma pessoa apresentando características específicas ser atingida por uma determinada doença.

FATOR.DE RISCO

Denomina-se Fator de Risco, uma exposição (ex.: hábito de fumar: fumantes v.S não fumantes) ou uma característica (ex.: gênero: masculino v.Sfeminino) ligada com uma maior freqüência de um evento. Nas circunstâncias em que o fator reduz a freqüêp.cia do evento, ele é comumente denominado de fator de proteção, em lugar de fator de risco. no entanto, um fator pode determinar tanto aumento quanto diminuição de risco, dependendo de qual grupo foi escolhido como ode comparação.

CHANCE

É uma variação randomizada. Diferença entre os resultados de uma amostra na população e o valor verdadeiro ou real obtido a partir da análise dos resultados da população total. Existem' métodos estatísticos que estimam a probabilidade de ocorrência da chance a partir das diferenças de resultados.

AMOSTRA

A pessoa que satisfaz o critério de inclusão no estudo e que atuamente está no estudo. E um subgrupo da população.

POPULAÇÃO

Qualquer pessoa que satisfaz o critério de inclusão no estudo, ou seja, grupo de pessoas com a característica definida (ex.: mulheres casadas) ou uma situação específica (ex.: pessoas residentes em um determinado bairro)

BIAS

É o desvio do resultado, a partir dos valores reais ou verdadeiros.

FATOR DE CONFUNDIMENTO

É o fator que, associado a outro restritamente, distorce ou confunde o efeito do fator de risco. Para conhece-Io melhor e isola-Io do outro fator toma-se necessário estratificar a análise

ESTATISTICAMENTE SIGNIFICANTE

Dizer que um resultado é estatisticamente significante significa que as diferenças encontradas são grandes o suficiente para não serem atribuídas ao acaso. Uma diferença" estatisticamente significante" pode não ser" clinicamente importante"; a importância em termos biológicos não deve ser julgada pelos estatísticos, mas sim pelos profissionais da área em que a pesquisa está sendo feita.

NORMALIDADE

Dizer que há normalidade ou que os dados são normalmente distribuídos significa que eles seguem uma distribuição normal, isto é, valores concentrados simetricamente em tomo da média e quanto maior a distância da média, menor a freqüência das observações.

VALIDADE EXTERNA

Refere-se à inferência estatística, ou seja, a generalização dos resultados para toda a população de interesse.

VALIDADE INTERNA

É a validação dos resultados apenas para a amostra considerada, ou seja, é a validade das inferências para os indivíduos que participaram do estudo. Os cálculos de tamanho de amostra feitos aqui são baseados principalmente nas técnicas estatísticas a serem utilizadas. Entretanto, é importante ressaltar que, o fato do número de observações ser suficiente não garante a utilização da técnica estatística. Em geral, existem algumas suposições que devem ser satisfeitas como por exemplo, a normalidade das observações em testes de comparação de médias.

Exemplo2:

Foi realizado um estudo longitudinal prospectivo,em que foram formados dois grupos de indivíduos:

  • I° Grupo formado por 80 indivíduos que realizavam sistematicamente atividades físicas, tais como natação, corridas, entre outras.
  • II° Grupo, composto de 100 indivíduos, que apresentavam vida sedentária, sem nenhuma atividade física.

Nos dois grupos, foi observada a freqüência de acidentes vasculares cerebrais, obtendo-se os dados constantes da tabela abaixo:

3

7

4 vezes mais chance de ocorrer AVC em indivíduos sedentários do que em indivíduos que praticam atividade física. Ou seja, sedentarismo é fator de risco para AVC

Intervalo de confiança (RR)

11

Como o referido intervalo no inclui a unidade podemos concluir que sedentarismo é realmente um fator de risco para AVC.

Exemplo 3:
Foi realizado um projeto comunitário o uso tópico de flúor, em crianças de 6 a 12 anos com o intuito de prevenir a ocorrência de cárie dental.
Utilizando um grupo tratado (aplicação de flúor) composto de 70 crianças, ao término do trabalho experimental, foram identificadas 7 crianças com cárie.
Um outro grupo que não recebeu flúor tópico, num total de 180 crianças de mesma faixa etária, foram observados 60 casos de cárie.

A tabela abaixo apresenta os referidos dados para avaliação do risco relativo.

9

8

Sendo o risco relativo menor do que 1 (um), conclui-se que flúor
tópico é fator de proteção para cárie dental.

1

 

O intervalo de confiança 0,16 - 0,46, ratifica que o uso de flúor é fator de proteção para cárie, pois não inclui a unidade.

MISODOR, 17 DE AGOSTO 2008

SAIR