Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica | Petrônio F. de Oliveira Filho

petrônio fagundes de oliveira filho

Petrônio Fagundes de Oliveira Filho Professor de Pediatria, Epidemiologia e Bioestatística da Universidade de Caxias do Sul (UCS), RS. Mestre em Saúde Pública pela Universidade de São Paulo (USP).

Especialista em Estatística Aplicada pela UCS, RS. Especialista em Pediatria pela Sociedade Brasileira de Pediatria (SBP).

Graduado em Medicina pela UCS, RS.

Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica é uma ferramenta útil que ajuda a compreender informações técnicas, as quais chegam com rapidez e volume cada vez maiores e, ocasionalmente, com nível de evidência questionável. Por isso, é preciso que estudantes e profissionais das áreas biomédicas adquiram competências para julgar a validade e a importância clínica de artigos científicos. Consequentemente, nos últimos anos, a Bioestatística e a Epidemiologia, aliadas à Informática, vêm se tornando fundamentais para a leitura crítica.

O objetivo do livro foi o de manter uma linguagem acessível tanto ao aluno de graduação e pós-graduação quanto ao profissional da saúde. A teoria é seguida de exemplos que tornam os conceitos mais compreensíveis. Buscou-se sempre focar naquilo que é, com mais frequência, encontrado na literatura científica biomédica, como: características das variáveis estudadas; modo de apresentação; medidas resumidoras e de dispersão; conceitos básicos em epidemiologia; delineamentos de pesquisa; estimativa e testes de hipóteses; e estrutura de um artigo científico e avaliação de qualidade. Ao final do livro, há 50 exercícios resolvidos que facilitam o entendimento dos conceitos.

Epidemiologia Bioestatística

9 788584 110308

Fundamentos para a leitura crítica

Áreas de interesse

epidemiologia e bioestatística

Sobre o Autor

Outros Títulos de Interesse Bizu Comentado – Perguntas e Respostas Comentadas de Saúde Pública, 2ª Edição Rodrigo Siqueira-Batista Andréia Patrícia Gomes

Ética, Pesquisa e Políticas Públicas Flávia Mori Sarti Gislene Aparecida dos Santos

Nutrição em Saúde Pública José Augusto Taddei Regina Maria Ferreira Lang Giovana Longo Silva Maysa Helena de Aguiar Toloni

epidemiologia e

bioestatística

Fundamentos para a leitura crítica

Redação de Trabalhos Acadêmicos nas Áreas das Ciências Biológicas e da Saúde Haroldo Ferreira

Saiba mais sobre estes e outros títulos em nosso site: www.rubio.com.br

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Professor de Pediatria, Epidemiologia e Bioestatística da Universidade de Caxias do Sul (UCS), RS. Mestre em Saúde Pública pela Universidade de São Paulo (USP).

Especialista em Estatística Aplicada pela UCS, RS. Especialista em Pediatria pela Sociedade Brasileira de Pediatria (SBP).

Graduado em Medicina pela UCS, RS.

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Petrônio Fagundes de Oliveira Filho

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Copyright © 2015 Editora Rubio Ltda.

ISBN 978-85-8411-030-8 Todos os direitos reservados. É expressamente proibida a reprodução desta obra, no todo ou em parte, sem autorização por escrito da Editora.

Produção e Capa Equipe Rubio Imagens de Capa © iStock.com / Nicolas_ / Elly99 Editoração Eletrônica EDEL

CIP-BRASIL. CATALOGAÇÃO-NA-FONTE SINDICATO NACIONAL DOS EDITORES DE LIVROS, RJ O47e Oliveira Filho, Petrônio Fagundes de Epidemiologia e bioestatística: fundamentos para a leitura crítica / Petrônio Fagundes de Oliveira Filho. – 1. ed. – Rio de Janeiro : Rubio, 2015.

248p.: il. ; 25cm.

Inclui bibliografia e índice ISBN 978-85-8411-030-8 1. Epidemiologia. 2. Saúde pública. I. Título.

15-24179

Editora Rubio Ltda.

Av. Franklin Roosevelt, 194 s/l. 204 – Castelo 20021-120 – Rio de Janeiro – RJ Telefax: 55(21) 2262-3779 • 2262-1783 E-mail: rubio@rubio.com.br www.rubio.com.br Impresso no Brasil Printed in Brazil

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CDD: 614.4 CDU: 616-036.22

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Este livro é dedicado à minha esposa, Lena; às minhas filhas, Nathalia e Andressa; e ao meu neto Gabriel.

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Obrigado aos nossos alunos na Universidade de Caxias do Sul que, nestas quatro décadas de magistério, facilitaram nosso trabalho, tornando-o uma diversão diária.

Obrigado às crianças e aos adolescentes caxienses que, sem exigir recompensas, nos brindam com seus sorrisos.

Obrigado aos Professores Wilson Paloschi Spiandorello e Emerson Rodrigues da Silva que gentilmente leram este livro, desde o início, apontando erros, dando ótimas sugestões e enriquecendo o resultado final.

Obrigado aos amigos Professor Valter Teixeira Motta, parceiro em outra publicação (SPSS: Análise de Dados Biomédicos) e Professor Mário Bernardes Wagner, da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, com quem muito aprendi.

Obrigado aos colegas do Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade de Caxias do Sul que, a cada reunião, nos enriquecem com seus conhecimentos.

Obrigado à Editora Rubio por tornar possível este livro e colocar pessoas gentis para me orientar na sua confecção.

Finalmente, um especial obrigado ao Professor José Mauro Madi, incansável incentivador e padrinho deste livro.

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Agradecimentos

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Cada vez mais, os profissionais da saúde e os estudantes das áreas biomédicas têm acesso às informações científicas.

Estas, além de chegarem com rapidez e num volume muito grande, têm nível de evidência questionável. Assim, convém uma postura cética diante de qualquer informação científica. Para isso, deve-se adquirir competências básicas para julgar a validade e a importância clínica dos artigos científicos. Em consequência disso, nos últimos anos, a participação da Bioestatística e da Epidemiologia na abordagem das questões de saúde vem se tornando uma necessidade. Estas duas áreas da ciência, associadas à Informática, constituem-se em ferramentas fundamentais para a leitura crítica.

Movido por este pensamento e pela dificuldade encontrada no dia a dia com alunos e professores em entender e assimilar os conhecimentos necessários, nem sempre palatáveis, tomei a audaciosa decisão de transformar a apostila das aulas em um livro. Ele tem a ambição de ser um pouco mais tolerável e amistoso, a fim de estimular o estudo da Epidemiologia e da Bioestatística (Bioestatística Clínica) e facilitar a crítica da literatura científica.

O objetivo, ao longo de todo o livro, foi o de manter uma linguagem que fosse acessível tanto ao aluno de gradua­ ção e pós-graduação quanto ao profissional da saúde que queira aprofundar um pouco mais seus conhecimentos.

A teoria é seguida de exemplos que tornam os conceitos mais compreensíveis. Buscou-se sempre focar naquilo que é, com mais frequência, encontrado na literatura científica biomédica como características das variáveis estudadas; modo de apresentação; medidas resumidoras e de dispersão; conceitos básicos em epidemiologia; delineamentos de pesquisa; estimação e testes de hipóteses; e estrutura de um artigo científico e avaliação de sua qualidade. Ao final do livro, há 50 exercícios resolvidos que facilitam o entendimento dos conceitos.

Concluindo, esta obra, como diz seu título, pretende ser uma ferramenta útil que estimule os alunos e os profissionais da saúde a aumentar os conhecimentos de modo a entender devidamente as informações científicas que lhes são, diariamente, apresentadas.

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Apresentação

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Há mais de 35 anos conheço Petrônio Fagundes de Oliveira Filho, médico formado pela Universidade de Caxias do Sul, professor e especialista em Pediatria, diretor de Ensino do Hospital Geral de Caxias do Sul (UCS) e clínico ligado à Pediatria, à Bioestatística e à Epidemiologia. Mestre em Saúde Pública Materno-Infantil pela Universidade de São Paulo, o Professor Petrônio atua como pesquisador e faz parte do Núcleo de Capacitação e Consultoria em Bioestatística e Epidemiologia, onde realiza a análise estatística e epidemiológica de trabalhos de alunos e professores da UCS. Entre as suas principais obras, merece citação a publicação SPSS: Análise de Dados Biomédicos, publicado em 2009, em coautoria com o Professor Valter Motta.

Quando consultado, gentil e honrosamente, sobre a possibilidade de elaborar o Prefácio deste Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica, a ser lançado pela sempre excelente Editora Rubio, confesso que hesitei por alguns instantes, não só pela importância do livro que já se delineava, mas também pela responsabilidade de prefaciar uma publicação específica advinda de um profissional de estirpe. Some-se a este fato a grande admiração científica, ética, intelectual e pessoal que tenho por ele.

Ao aceitar a incumbência, de imediato tive acesso aos trinta capítulos, elaborados magistralmente de modo didático, o que auxilia bastante no entendimento da Epidemiologia e da Bioestatística, pela clareza na exposição das informações. Merecem ênfase as inovações na área estatística incluídas na Parte VI – Leitura Crítica e a proposição de exercícios aos leitores.

Ficou explícito durante a leitura dos vários itens que o objetivo primordial foi o de fornecer uma referência de inestimável valor científico, não apenas para médicos e estudantes de Medicina, como também para outros profissionais da área da saúde.

Além disso, o Professor Petrônio, tomado pela grande experiência adquirida ao longo de sua vida profissional e docente, decidiu traduzir sob a forma de texto o progresso alcançado, apresentando um livro de conteúdo abrangente e, acima de tudo, atualizado e ombreado com os congêneres internacionais. É um privilégio ter sido envolvido de algum modo com o surgimento deste bem-sucedido e importante compêndio. Isso porque, atualmente, o tema central desenvolvido nesta obra tem ocupado espaço amplo na área da pesquisa e fundamenta-se como relevante disciplina norteadora no campo da saúde.

Espero que as atualizações e os conceitos expostos nos diversos capítulos deste livro sejam duradouros e se mantenham até que possamos reunir novos saberes para uma aperfeiçoada versão.

Prof. Dr. José Mauro Madi Coordenador do Programa de Residência Médica em Ginecologia e Obstetrícia do Hospital Geral de Caxias do Sul, Fundação Universidade de Caxias do Sul (UCS).

Mestre e Doutor em Obstetrícia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).

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Prefácio

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ABNT

Associação Brasileira de Normas Técnicas

FRApop

fração de risco atribuível populacional

Adrep

Ambulatório de Doenças Respiratórias Pediátricas

gl

grau de liberdade

Anova

análise de variância

H0

hipótese da nulidade

AOS

apneia obstrutiva do sono

HR

hazard ratio

ARA

aumento do risco absoluto

IAM

infarto agudo do miocárdio

AVE

acidente vascular encefálico

IATR

infecções agudas do trato respiratório

Bireme

Biblioteca Regional de Medicina

IC

intervalo de confiança

Capes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

ICMJE

International Committee of Medical Journals Editors

IIQ

intervalo (ou amplitude) interquartil

CEP

Comitê de Ética em Pesquisa

IE

incidência em expostos

CPAP

pressão positiva contínua nas vias respiratórias

INE

incidência em não expostos

CV

coeficiente de variação

Ipop

incidência populacional

DAM

distribuição amostral das médias

ISI

Institute for Scientific Information

DHS

diferença honestamente significante

ITU

infecções do trato urinário

ECG

Escala de Coma de Glasgow

JCR

Journal of Citation Reports

EP

erro padrão

LHH

EPd

erro padrão da diferença

probabilidade de ser beneficiado versus ser lesado (likelihood of being helped or harmed)

f

frequência absoluta

ln

logaritmo natural

FI

fator de impacto

LR

razão de probabilidades (likelihood ratio)

fr

frequência relativa

LR(–)

razão de probabilidades para um teste negativo

Fr

frequência relativa acumulada

LR(+)

razão de probabilidades para um teste positivo

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Lista de Abreviaturas

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medicina baseada em evidências

RAR

redução absoluta do risco

Md

mediana

ROC

receiver operator characteristic

MeSH

Medical Subject Headings

RP

razão de prevalência

Mo

moda

RR

risco relativo

NCBI

National Center for Biotechnology Information

RRR

redução relativa do risco

NIH

National Institute of Health

s2

variância

NLM

National Library of Medicine

SIDS

síndrome da morte súbita infantil

NND

número necessário para causar dano

SQ

soma dos quadrados dos desvios

NNT

número necessário para tratar

SQE

soma dos quadrados entre

OR

odds ratio (razão de chances)

SQR

soma dos quadrados residuais

P

percentil

SQT

soma dos quadrados total

pe

concordância esperada

TEC

taxa de evento nos controles

pO

concordância observada

TEE

taxa de evento nos expostos

PICO

população, intervenção, comparação e outcome (desfecho)

TEP

tamanho de efeito padronizado

UTIN

Unidade de terapia intensiva neonatal

RA

risco atribuível

VEF1

volume expiratório forçado em 1 segundo

RAP

risco atribuível proporcional

VPN

valor preditivo negativo

RApop

risco atribuível populacional

VPP

valor preditivo positivo

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MBE

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PARTE I – DEFININDO OS DADOS, 1 1. Natureza dos Dados, 3 Variáveis e Dados, 3 Tipos de Variáveis, 3 Leitura Complementar, 6 PARTE II – DESCREVENDO OS DADOS, 7 2. Tabelas, 9 Introdução, 9 Tabela de Frequência para Variáveis Nominais, 9 Tabela de Frequência para Variáveis Ordinais, 10 Tabela de Frequência para Variáveis Numéricas, 10 Tabelas Cruzadas, 12 Leitura Complementar, 12 3. Gráficos, 13 Introdução, 13 Gráficos para Dados Ordinais e Nominais, 13 Gráficos para Dados Numéricos Discretos, 15 Gráficos para Dados Numéricos Contínuos, 15 Dados Cumulativos, 17 Curva de Frequência Percentual Cumulativa, 17 Leitura Complementar, 20 4. Distribuição dos Dados, 21 Introdução, 21 Distribuição Normal, 22 Outras Formas de Distribuição, 22 Leitura Complementar, 24

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5. Resumo dos Dados Numéricos, 25 Introdução, 25 Medidas de Tendência Central, 25 Medidas de Dispersão, 28 Leitura Complementar, 31 PARTE III – MEDIDAS BÁSICAS EM EPIDEMIOLOGIA, 33 6. Medidas de Frequência, 35 Razões, Taxas e Proporções, 35 Prevalência, 35 Incidência, 36 Relação entre Prevalência e Incidência, 38 Leitura Complementar, 38 7. Medidas de Associação, 39 Risco Relativo, 39 Odds Ratio, 40 Razão de Prevalência, 41 Tamanho do Efeito Padronizado, 42 Leitura Complementar, 43 8. Medidas de Impacto, 45 Risco Atribuível ou Redução Absoluta do Risco, 45 Risco Atribuível Proporcional, 46 Redução Relativa do Risco, 46 Número Necessário para Tratar, 47 Número Necessário para Causar Dano, 48 Risco Atribuível Populacional, 48 Leitura Complementar, 49

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Sumário

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PARTE IV – DELINEAMENTOS DE PESQUISA, 59 10. Delineamentos de Pesquisa, 61 Introdução, 61 Questão de Pesquisa, 61 Tipos de Delineamentos, 62 Elementos Básicos de um Delineamento, 62 Leitura Complementar, 62 11. Estudos Observacionais, 63 Introdução, 63 Relato de Caso ou Série de Casos, 63 Estudos Transversais, 63 Estudos Caso-controle, 65 Estudos de Coorte, 67 Leitura Complementar, 69 12. Ensaios Clínicos, 71 Introdução, 71 Características do Ensaio Clínico, 71 Elementos Básicos de um Ensaio Clínico, 72 Ensaios Clínicos de Equivalência e Não Inferioridade, 74 Outros Tipos de Ensaios Clínicos, 75 Fases de Experimentação, 76 Leitura Complementar, 77 13. Revisão Sistemática, 79 Introdução, 79 Revisões Tradicionais (Narrativas) e Sistemáticas, 79 Protocolo de uma Revisão Sistemática com Metanálise, 80 Análise Quantitativa de uma Revisão Sistemática (Metanálise), 81 Leitura Complementar, 85 14. Testes Diagnósticos, 87 Introdução, 87 Sensibilidade e Especificidade, 88 Valor Preditivo, 89 Razão de Probabilidades, 90 Testes com Variáveis Contínuas, 93 Múltiplos Testes, 95 Acurácia de um Teste Diagnóstico, 96 Coeficiente de Kappa, 97 Leitura Complementar, 98

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15. Vieses, 99 Introdução, 99 Viés de Seleção, 99 Viés de Aferição, 100 Viés de Confusão, 100 Validade, 101 Leitura Complementar, 102 PARTE V – INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, 103 16. População e Amostra, 105 Introdução, 105 Tipos de Amostras, 106 Estatísticas e Parâmetros, 106 Tamanho Amostral, 106 Leitura Complementar, 108 17. Distribuições de Probabilidades, 109 Distribuição Normal, 109 Distribuição Normal Padronizada, 111 Distribuição t de Student, 113 Distribuição Binomial, 114 Leitura Complementar, 117 18. Intervalo de Confiança e Valor P, 119 Introdução, 119 Intervalo de Confiança, 119 Teste de Hipótese, 123 Intervalo de Confiança Versus Valor P, 127 Leitura Complementar, 128 19. Testes Paramétricos, 129 Introdução, 130 Teste t para Amostras Independentes, 130 Teste t para Amostras Emparelhadas, 131 Análise de Variância, 133 Correlação e Regressão, 137 Leitura Complementar, 144 20. Teste Qui-Quadrado, 145 Introdução, 145 Uso e Restrições do χ2, 146 Correção para a Continuidade de Yates, 146 Teste Exato de Fisher, 147 Leitura Complementar, 147 21. Testes Não Paramétricos, 149 Introdução, 149 Teste de Mann-Whitney, 149 Teste de Wilcoxon, 151 Teste de Kruskal-Wallis, 153 Coeficiente de Correlação de Spearman, 155 Leitura Complementar, 157

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9. Análise de Sobrevida, 51 Introdução, 51 Dados Censurados, 51 Método de Kaplan-Meier, 52 Curva de Kaplan-Meier, 54 Mediana do Tempo de Sobrevida, 54 Comparando a Sobrevida em Dois ou Mais Grupos, 54 Leitura Complementar, 57

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22. Medicina Baseada em Evidências, 161 Epidemiologia Clínica, 161 Etapas da Medicina Baseada em Evidências, 162 Leitura Complementar, 164

26. Análise de um Estudo Diagnóstico, 175 Introdução, 175 Validade dos Resultados, 175 Quais São os Resultados?, 176 Aplicabilidade dos Resultados, 176 Leitura Complementar, 178

23. Artigo Científico, 165 Introdução, 165 Estrutura de um Artigo Científico, 165 Esquema Geral de Avaliação de um Artigo Científico, 167 Leitura Complementar, 168

27. Análise de um Estudo Prognóstico, 179 Introdução, 179 Validade dos Resultados, 179 Quais São os Resultados?, 180 Aplicabilidade dos Resultados, 181 Leitura Complementar, 181

24. Avaliação da Qualidade da Evidência, 169 Níveis de Evidência, 169 Leitura Complementar, 170

28. Análise de um Estudo Etiológico, 183 Introdução, 183 Validade dos Resultados, 183 Quais São os Resultados?, 184 Aplicabilidade dos Resultados, 184 Leitura Complementar, 185

25. Análise de um Estudo Terapêutico, 171 Introdução, 171 Validade dos Resultados, 171 Quais São os Resultados?, 172 Aplicabilidade dos Resultados, 173 Escala de Jadad, 174 Leitura Complementar, 174

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PARTE VII – EXERCÍCIOS RESOLVIDOS, 187 29. Exercícios, 189 30. Respostas dos Exercícios, 201 Índice, 217

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F i l h o .

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Al g u ma sp á g i n a s , n ã os e q u e n c i a i s , ee mb a i x ar e s o l u ç ã o .

PARTE VI – LEITURA CRÍTICA, 159

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Definindo os Dados

1

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Natureza dos Dados, 3

I

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1

VARIÁVEIS E DADOS

TIPOS DE VARIÁVEIS

Variável é a característica de interesse medida em cada elemento da amostra ou da população. Conforme o nome diz, seus valores variam de elemento para elemento. As variáveis podem ter valores numéricos ou não numéricos. Por exemplo, idade, sexo e tipo sanguíneo são variáveis.

Dados são informações obtidas quando se mede uma variável. Por exemplo, na Tabela 1.1, 32 anos é um dado para a variável idade e feminino (F) é um dado para a variável sexo. O termo “medida” é utilizado aqui em um sentido mais amplo, pois não se mede o gênero de alguém. Isso porque obtemos tal informação observando-se o indivíduo ou solicitando ou aplicando um questionário a este. Em contrapartida, a altura e a pressão arterial são variáveis que podem ser mensuradas.

Existem dois tipos principais de variáveis – as categóricas e as numéricas. Estas são subdivididas em dois subtipos, conforme mostrado na Figura 1.1, que também resume suas características principais.

Tabela 1.1 Variáveis e dados Paciente

Idade

Sexo

Grupo sanguíneo

Paciente 1

45

M

A

Paciente 2

32

M

O

Paciente 3

18

F

B

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Variáveis nominais Uma variável nominal é aquela cujos dados se enquadram em categorias que não podem ser colocadas em ordem numérica. Um exemplo desse tipo de variável é o tipo sanguíneo. Observe na Tabela 1.2 a distribuição hipotética dos quatro tipos sanguíneos (O, A, B e AB), em uma amostra de 100 indivíduos.

Essa configuração de tabela é chamada de tabela de frequência. Ela mostra como o número ou a frequência dos tipos de sangue é distribuído entre as quatro categorias. Dessa maneira, 65 pacientes têm sangue do tipo O; 15 do tipo A e assim por diante. As variáveis nominais têm duas características: 1. Os dados não têm quaisquer unidades de medida.

2. A ordenação das categorias é completamente arbitrária. Pertencer a uma categoria não significa ter maior importância do que pertencer à outra.

Quando uma variável nominal têm duas possibilidades, ela é dita dicotômica ou binária [p. ex., sexo (masculino/feminino), doente (sim/não)]. As variáveis dicotômicas são bastante utilizadas em Epidemiologia.

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Natureza dos Dados

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Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica

Variáveis categóricas

Variáveis numéricas

Nominal

Ordinal

Discreta

Contínua

Valores em categorias arbitrárias

Valores em categorias ordenadas

Valores inteiros em ordem numérica

Sem unidade

Sem unidade

Unidade de contagem

Valores contínuos em ordem numérica ou escala Unidade de medida

Figura 1.1 Tipos de variáveis

Tabela 1.3

Tabela 1.2 Tipo sanguíneo de 100 pacientes (dados hipotéticos) Grupo sanguíneo

Número de pacientes

Distribuição dos escores da Escala de Coma de Glasgow em 90 pacientes com traumatismo craniano

O

65

Escala de Coma de Glasgow

A

15

3

8

B

12

4

1

AB

8

5

6

100

6

5

7

5

8

7

Variáveis ordinais

9

6

Uma variável é dita ordinal quando há uma ordem inerente ou uma hierarquia entre as categorias. Um exemplo de variável ordinal bastante conhecido é a Escala de Coma de Glasgow (ECG) – uma variável categórica ordinal. Tal escala mede o grau de comprometimento cerebral (p. ex., após traumatismo craniano). Na ECG, o paciente é avaliado por sua capacidade de resposta em três áreas: resposta à abertura ocular, resposta verbal e resposta motora. A pontuação da ECG pode variar de 3 (morte cerebral ou lesão grave) a 15 (sem lesão ou lesão leve). Em outras palavras, existem 13 possíveis valores ou categorias de lesão cerebral.

Imagine que seja determinada a pontuação utilizando-se a ECG dos últimos 90 pacientes com traumatismo craniano admitidos em uma unidade de emergência.

Os resultados estão na tabela de frequência mostrada na Tabela 1.3.

As variáveis ordinais têm duas características importantes: 1. Os dados não têm quaisquer unidades de medida (do mesmo modo que as variáveis nominais).

2. A ordenação das categorias não é arbitrária, como nas variáveis nominais. Assim, é possível ordenar as categorias de uma forma lógica, com sentido.

10

8

Total

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Número de pacientes

11

8

12

10

13

12

14

9

15

5

Total

90

Em outras palavras, pode-se dizer que um paciente na categoria “15” tem menor grau de lesão do que um na categoria “14”. Da mesma maneira, um paciente na categoria “14” tem menor grau de lesão do que aquele na categoria “13” – e assim por diante. No entanto, há outra característica muito importante desses escores (ou de qualquer outro conjunto de ordinais): a diferença entre dois escores adjacentes não é necessariamente a mesma entre qualquer outro par de escores adjacentes. Por exemplo, a diferença no grau de lesão entre os escores da ECG 5 e 6 não é necessariamente a mesma dos escores 6 e 7. Também não se pode dizer que um paciente com uma pontuação 6, por exemplo, tenha exatamente o dobro do grau de lesão de um paciente

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4

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2

Tabelas, 9

3

Gráficos, 13

4

Distribuição dos Dados, 21

5

Resumo dos Dados Numéricos, 25

II

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Descrevendo os Dados

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INTRODUÇÃO A escolha adequada do tipo de gráfico ajuda a descrever os dados e visualizar as informações de maneira clara. O que é adequado depende, principalmente, do tipo de dados, bem como das características particulares do que se quer explorar. Um gráfico de frequência, por exemplo, pode ser utilizado para ilustrar, explicar uma situação complexa em que palavras ou uma tabela podem ser confusos, extensos ou de outro modo insuficiente. Além disso, um gráfico em um relatório pode causar um efeito positivo no leitor ou fazê-lo abandonar a leitura. Por outro lado, deve-se evitar usar gráficos nos quais poucas palavras expressam claramente o que se quer mostrar.

GRÁFICOS PARA DADOS ORDINAIS E NOMINAIS Gráfico de setores ou pizza Cada segmento (fatia) do gráfico de pizza deve ser proporcional à frequência da categoria que representa. Por exemplo, a Figura 3.1 é um gráfico de pizza para a distribuição da escolaridade de um grupo de gestantes. A desvantagem de um gráfico de pizza é que ele só pode representar uma variável (na Figura 3.1, escolaridade). Portanto, há necessidade de um gráfico

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3

separado para cada variável que se deseja representar.

Além disso, um gráfico de pizza pode perder clareza se for usado para representar mais do que quatro ou cinco categorias. Na maioria das vezes, em um artigo científico ou relatório não há necessidade de se usar este tipo de gráfico. Como regra, não se deve utilizar gráficos de pizza. Ele é usado mais no mundo dos negócios.

Gráfico de barras Uma alternativa para o gráfico de pizza para os dados nominais é o gráfico de barras. Este é um gráfico que costuma apresentar a frequência no eixo vertical e a categoria no eixo horizontal. O gráfico de barras simples é apropriado se apenas uma variável for mostrada. A Figura 3.2 é um gráfico de barras simples para os dados apresentados na Figura 3.1. Vale lembrar que todas as barras devem ter a mesma largura. Do mesmo modo, os espaços iguais devem ser iguais entre as barras. Estes espaços enfatizam a natureza categórica dos dados.

Se houver mais de um grupo, pode-se usar o gráfico de barras agrupadas. A Tabela 3.1 mostra a frequência de parto normal e cesariana de acordo com a faixa etária de 866 partos a termo em uma maternidade. A Figura 3.3 apresenta os dados da tabela, em forma de um gráfico de barras agrupadas.

Uma alternativa ao gráfico de barras agrupadas é o gráfico de barras empilhadas (Figura 3.4).

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Gráficos

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Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica

2,4%

0,3%

Analfabeta

29,6%

Fundamental incompleto 46,0%

Fundamental completo Médio Superior

21,6%

Figura 3.1 Gráfico de setores mostrando a distribuição da frequência da escolaridade de 962 gestantes do Hospital Geral de Caxias do Sul (RS), em 2008

50%

Porcentagem

40%

30%

20%

10%

0% Analfabeta

Fundamental incompleto

Fundamental completo

Médio

Superior

Escolaridade

Figura 3.2 Gráfico de barras simples mostrando a distribuição da frequência da escolaridade de 962 gestantes do Hospital Geral de Caxias do Sul (RS), em 2008

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14

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6

Medidas de Frequência, 35

7

Medidas de Associação, 39

8

Medidas de Impacto, 45

9

Análise de Sobrevida, 51

III

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Medidas Básicas em Epidemiologia

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RAZÕES, TAXAS E PROPORÇÕES Razão é uma medida matemática básica. Trata-se da relação entre dois números. Por exemplo, na avaliação de 42 escolares asmáticos no início do tratamento, no Ambulatório de Doenças Respiratórias Pediátricas (Adrep), em Caxias do Sul (RS), em 1998, 24 eram do sexo masculino e 18 do sexo feminino. Assim, tem-se que a razão feminino/masculino é: 18 24

=

3 4

= 0,75

Isto equivale a dizer que, para cada quatro meninos que iniciaram o Programa de Atenção à Asma do Adrep, também ingressavam três meninas.

Por sua vez, proporção é uma razão na qual o numerador está contido no denominador. Pode ser expressa na forma decimal, fração ou percentual. Por definição, uma proporção varia entre 0 e 1 ou 0% e 100%, expressa em percentual. A proporção é atemporal. Pode ser usada para estimar a probabilidade de um evento.

No exemplo anterior, a proporção de meninas é igual a: 18 18 + 24

=

18 42

= 0,43 ou 43%

A taxa (rate), também uma razão, mede a frequência de um evento na população. O numerador (indivíduos

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6

que sofreram um determinado desfecho) de uma taxa deve estar contido no denominador (indivíduos em risco do desfecho). As taxas têm duas características definidoras: tempo e fator multiplicador (em geral, 10 ou múltiplos de 10). A taxa é a medida que mais claramente exprime a probabilidade ou risco de doença em uma população em um espaço de tempo definido.

Como exemplo, pode-se citar a taxa (ou coeficiente) de mortalidade infantil que representa o total de óbitos no primeiro ano de vida por 1.000 nascidos vivos. De acordo com a Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul, em 2011, a mortalidade infantil foi de 11,4 óbitos por 1.000 nascidos vivos.

PREVALÊNCIA A prevalência, ou mais adequadamente, a prevalência pontual de uma doença é a proporção da população portadora da doença em um determinado ponto do tempo. É uma medida instantânea por excelência e fornece uma medida estática da frequência da doença. É também conhecida como taxa de prevalência e expressa em percentagem ou por 10n habitantes. As medidas de prevalência geram informações úteis para o planejamento e a administração de serviços de saúde. Por exemplo, pesquisa-se em uma Unidade Básica de Saúde (UBS) a prevalência de diabetes na região de abrangência desta unidade com o objetivo de planejar a necessidade de medicamentos para o tratamento da doença.

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Medidas de Frequência

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Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica

A prevalência por período, ou prevalência lápsica, descreve os casos que estavam presentes em qualquer momento durante um determinado período. Descreve o número total de casos de uma doença que se sabe haver existido durante um período.

As doenças, quanto ao período de permanência, podem ser agudas e de longa duração ou crônicas.

A prevalência é proporcional ao tempo de duração da doença. Hipoteticamente, se o surgimento de novos casos de doença ocorre em ritmo constante e igual para doenças agudas e crônicas, estas últimas acumularão casos, aumentando a prevalência. Assim, as doenças agudas tenderão a manter uma prevalência cons­tante.

A terapêutica, que diminui o tempo de duração das doen­ças, também reduz a prevalência (Figura 6.1).

A prevalência é dada pela razão:

1

C

2 3 4

D

5 6

D

7

C

8

D

9

D

10 1o ano

2o ano

3o ano

4o ano

5o ano

Figura 6.2 Estudo epidemiológico hipotético

Prevalência =

№ de casos conhecidos da doença × 10n População

Doentes novos

Doentes que imigram

Um exemplo de estudo de prevalência é o da Tabela 6.1, em que foi verificada a prevalência de infecções congênitas em 1.510 puérperas no Hospital Geral de Caxias do Sul, da Universidade de Caxias do Sul (RS), no período de 2007-2008.

Tabela 6.1 Prevalência de infecções congênitas em 1.510 puérperas no Hospital Geral, Universidade de Caxias do Sul, 2007-2008

Curas, óbitos e doentes que imigram

Figura 6.1 Fatores que interferem a prevalência das doenças

A Figura 6.2 representa um estudo epidemiológico hipotético com duração de 5 anos, em que “D” é o desfecho e “C” representa os sujeitos que deixaram o estudo por migração ou morte por causa não relacionada com o desfecho. A prevalência no meio do terceiro ano (seta) é igual a:

P=

2 10

× 102 = 0,20 × 100 = 20%

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Tipo de infecção

n

% (IC95%)

Sífilis

66

4,4 (3,4 – 5,5)

HIV

40

2,7 (1,9 – 3,6)

Toxoplasmose

27

1,8 (1,2 – 2,6)

Rubéola

15

1,0 (0,6 – 1,6)

Total

148

9,8 (8,3 – 11,3)

Fonte: adaptada de Madi et al., 2010.

INCIDÊNCIA Define-se incidência como o número de novos casos de uma doença que ocorrem durante um período específico de tempo em uma população em risco de desenvolvê-la. A incidência é uma medida de eventos (transição do estado de não doente para o estado de doente). Ela traduz a intensidade com que a doença ocorre em uma população, enquanto a prevalência descreve a carga de doença existente nesta população.

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10

Delineamentos de Pesquisa, 61

11

Estudos Observacionais, 63

12

Ensaios Clínicos, 71

13

Revisão Sistemática, 79

14

Testes Diagnósticos, 87

15

Vieses, 99

IV

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Delineamentos de Pesquisa

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16

População e Amostra, 105

17

Distribuições de Probabilidades, 109

18

Intervalo de Confiança e Valor P, 119

19

Testes Paramétricos, 129

20

Teste Qui-Quadrado, 145

21

Testes Não Paramétricos, 149

V

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Inferência Estatística

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DISTRIBUIÇÃO NORMAL As medidas biológicas contínuas seguem, com frequência, um padrão de dispersão em suas distribuições de frequência que pode ser descrito como a distribuição normal de probabilidades. Esta distribuição também é conhecida por distribuição de Gauss, em homenagem ao cientista alemão Johann Carl Friedrich Gauss (17771855), considerado um dos maiores gênios da matemática (Figura 17.1). Atualmente, a lei de Gauss da distribuição normal de erros, com sua curva em formato de sino, é um dos fundamentos da estatística.

A distribuição normal, graficamente, é descrita como uma curva em forma de sino, simétrica em torno da média (µ). A área total da curva vale 1, pois ela corresponde à probabilidade de a variável aleatória (aquela que tem um componente que varia ao acaso) assumir qualquer valor. Em decorrência da simetria da curva, os valores maiores que a média e os valores menores do que a média ocorrem em igual probabilidade. A distribuição normal é descrita por dois parâmetros: a média da população (µ) e o desvio padrão (σ). Vários testes estatísticos pressupõem que os dados sejam provenientes de uma distribuição normal.

A altura é uma variável aleatória com distribuição normal. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (http://www.who.int/childgrowth/en/), a altura média de um jovem de 19 anos é 176,5cm e o desvio

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17

padrão é 7,3cm (Figura 17.2). Observa-se que a curva apresenta uma aparência típica, simétrica, cujo formato depende dos parâmetros avaliados.

Figura 17.1 Johann Carl Friedrich Gauss (1777-1855)

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Distribuições de Probabilidades

03/08/2015 11:20:57

Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica

0,06

0,05

σ 0,04

0,03

0,02

0,01

µ 0 154,5

158,5

162,5

166,5

170,5

174,5

178,5

182,5

186,5

190,5

196

Figura 17.2 Gráfico da distribuição da altura de jovens de 19 anos, sexo masculino µ: média; σ: desvio padrão.

Mudando a média, altera-se a posição da distribuição. Mudando o desvio padrão, altera-se a dispersão da distribuição. Suponha outra população com média de 173cm e com o mesmo desvio padrão de 7,3cm e observe a mudança de posição da distribuição (Figura 17.3).

A curva normal apresenta as seguintes características (Figura 17.4): 1. A média, a mediana e a moda coincidem.

2. Conforme visto, a curva normal é simétrica em torno da média.

3. As extremidades da curva, em ambos os lados da média, estendem-se cada vez mais próximas do eixo x (abscissa) sem jamais tocá-lo.

4. Se houver perpendiculares a uma distância de 1 desvio padrão acima e abaixo da média, a área entre estas perpendiculares corresponde a 68% da área

0,06

0,05

0,04

0,03

0,02

0,01

0 149

153

157

161

165

Figura 17.3 Distribuição de duas populações com médias diferentes

17 - Epidemiologia e Bioestatistica.indd 110

169

173

177

181

185

189

193

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22 - Epidemiologia e Bioestatistica.indd 159

22

Medicina Baseada em Evidências, 161

23

Artigo Científico, 165

24

Avaliação da Qualidade da Evidência, 169

25

Análise de um Estudo Terapêutico, 171

26

Análise de um Estudo Diagnóstico, 175

27

Análise de um Estudo Prognóstico, 179

28

Análise de um Estudo Etiológico, 183

VI

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Leitura Crítica

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EPIDEMIOLOGIA CLÍNICA David Sackett e colaboradores, no livro Clinical Epidemiology: a Basic Science for Clinical Medicine (1991), afirmam que a

tes com diagnósticos diferenciais semelhantes. Da mesma forma, a escolha racional do tratamento para um determinado paciente hoje, depende de como pacientes semelhantes responderam a vários outros tratamentos no passado.

Epidemiologia clínica é a utilização do método epidemiológico sob a perspectiva clínica. A avaliação racional de um sintoma, de um sinal ou de um exame complementar de um paciente depende da avaliação crítica do profissional quanto ao comportamento do referido achado clínico em grupos prévios de pacien-

Assim, a epidemiologia clínica tem recebido a denominação de medicina baseada em evidências (MBE). Os conhecimentos vistos nos capítulos anteriores constituem-se nas ferramentas básicas para a prática da MBE que, em última análise, visa à aplicação da melhor evidência científica (Figura 22.1) no cuidado do paciente.

Medicina baseada em evidências

Identifica

Avalia

Informações científicas de alta qualidade

Figura 22.1 Evidências científicas

22 - Epidemiologia e Bioestatistica.indd 161

Evidências científicas

Sintetiza

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22

Medicina Baseada em Evidências

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Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica

Novamente, citando Sackett e colaboradores (1991), a “medicina baseada em evidências é a integração da melhor evidência de pesquisa com a experiência clínica e valores do paciente”. A Figura 22.2 mostra esta interligação.

3. Diagnóstico: “Esta pessoa tem a condição clínica ou o problema?”.

4. Prognóstico: “Quem irá desenvolver a condição clínica ou o problema?”.

5. Frequência e taxa: “Quão comum é o problema?”.

Princípio PICO Os quatro elementos de uma pergunta clínica bem elaborada são mostrados na Tabela 22.1.

Preocupações do paciente

Tabela 22.1 Princípio PICO MBE

Melhor evidência

Experiência clínica

Figura 22.2 Medicina baseada em evidências (MBE)

ETAPAS DA MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIAS A MBE segue etapas bem definidas, a saber como: 1. Formular uma pergunta que precisa ser respondida.

2. Rastrear as melhores evidências.

3. Avaliar criticamente as evidências quanto a: a. Validade. b. Impacto (magnitude do benefício). c. Aplicabilidade.

4. Integrar a evidência com a experiência clínica e valores do paciente.

5. Avaliar nossa eficácia e nossa eficiência.

Formulação da pergunta clínica Antes de formular a pergunta clínica, o fundamental é a necessidade de se admitir que não se saiba algo, que se tenha uma dúvida. Em geral, na prática da Medicina, as dúvidas estarão relacionadas sobre os seguintes tipos de perguntas: 1. Intervenção: “O que devo fazer sobre essa condição ou esse problema?”.

2. Etiologia e fatores de risco: “O que causa o problema?”.

22 - Epidemiologia e Bioestatistica.indd 162

P

Paciente/problema

I

Intervenção

C

Controle/comparação

O

Desfecho (outcome)

Os termos identificados a partir desta estratégia serão a base da estratégia de busca da evidência. Quanto mais específica for a pergunta, mais precisos serão os resultados da pesquisa (ver também Capítulo 13, Revisão Sistemática).

Paciente ou problema Descrever com clareza o grupo populacional ao qual pertence o paciente. Por exemplo, “Crianças com 8 anos de idade com amigdalite estreptocócica”.

Intervenção Mostra a estratégia de manejo, a exposição ou o teste sobre os quais se quer ter informações quanto ao problema clínico. Se o problema clínico está relacionado com um tratamento, pode ser uma medicação. Em caso de diagnóstico, pode ser um exame laboratorial ou um programa de triagem. Em uma questão clínica relacionada com a etiologia ou um risco, pode ser uma exposição ou agente ambiental. Um exemplo: “Uso de amoxicilina em dose única diária para tratamento de amigdalite estreptocócica”.

Controle ou comparação entre intervenções Apresenta uma estratégia alternativa para a comparação que se pretende estudar. O que poderia acontecer se não houvesse a intervenção? Por exemplo: “A amoxicilina em dose única diária é tão eficaz quanto a penicilina benzatina ou a penicilina V?”.

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Exercícios Resolvidos

29 - Epidemiologia e Bioestatistica.indd 187

Exercícios, 189

30 Respostas dos Exercícios, 201

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VII

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03/08/2015 11:49:49

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1. Em um determinado hospital, foram encontrados os seguintes resultados provenientes da análise de 25 pacientes, todavia 54% são homens (Tabela 29.1).

Com base nos dados apresentados na Tabela 29.1: A. Classifique as variáveis da tabela e diga qual a melhor forma de apresentação.

B. Um dos médicos do hospital quer saber se a duração da hospitalização foi afetada pelo uso de antibióticos. Procure responder a ele, usando os dados da tabela e uma representação gráfica.

2. Uma minoria populacional compreende 10% da população. Se forem sorteados aleatoriamente 12 indivíduos da população, qual a probabilidade de a mostra não conter ninguém da minoria?

3. Em um estudo comparando a dosagem sérica de colesterol em obesos (n = 25) e não obesos (n = 25), encontrou-se os resultados da Tabela 29.2.

A. Pela descrição das informações, comente os dois conjuntos de dados com relação à sua simetria.

B. Qual o melhor modo de representar estes dados para facilitar a visualização?

Tabela 29.1 Análise de 25 hospitalizações (dados hipotéticos) Permanência geral (dias)

Permanência com antibióticos

Permanência sem antibióticos

Leucócitos (1.000 células/mm3)

Temperatura (oC)

Idade (anos)

Idade com antibióticos

Idade sem antibióticos

n

25

7

18

25

25

25

7

18

Média

8,1

9,9

7,4

7,84

36,8

41,2

42,7

40,7

Mediana

8,0

8,0

6,5

7,00

36,8

41,0

36

42,0

Desvio padrão

4,1

4,9

3,7

3,2

0,4

20,1

22,3

19,8

Assimetria

0,835

0,489

0,938

0,510

–0,212

0,186

0,889

–0,091

Erro padrão da assimetria

0,464

0,794

0,536

0,464

0,464

0,464

0,794

0,536

Mínimo

3,0

3,0

3,0

3,0

36,0

4,0

19

4,0

Máximo

18,0

18,0

17,0

14,0

37,5

82,0

82

73

Percentil 25

5,0

7,0

4,8

5,0

36,7

23,5

22,0

24,3

Percentil 75

11,0

14,0

10,3

11,0

37,1

57,5

60,0

56,8

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29

Exercícios

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Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica

7. Leia o estudo a seguir e responda às perguntas:

Tabela 29.2 Dosagem sérica de colesterol em obesos e não obesos Colesterol (mg/dL)

x

s

Mediana (P50)

P25

P75

Obesos

216,2

20,0

214,3

202,1

231,9

Eutróficos

172,0

24,0

168,9

154,6

190,3

4. O tempo médio de internação de pacientes com pneumonia em um determinado hospital é de 4 dias, com desvio padrão de 1,5 dia. Qual é a probabilidade de que o tempo médio de internação de uma amostra seja inferior a 2,5 dias e superior de 5,5 dias?

5. Os dados da Tabela 29.3 representam as idades (anos) de 40 pacientes admitidos em um determinado hospital.

Tabela 29.3 Idades (anos) de 40 pacientes no hospital 32

63

33

57

35

54

38

53

42

48

43

46

61

53

12

13

16

31

30

28

25

23

23

22

21

17

23

14

34

16

17

27

21

24

22

13

61

29

42

26

A. Calcule a média, a mediana, o desvio padrão e o intervalo interquartil (IIQ).

B. Como você descreveria a forma da distribuição destes dados?

6. Dois pediatras querem investigar um novo teste rápido que identifica infecções do trato urinário (ITU), cuja prevalência local é de 5%. O dr. A usa um teste, existente há vários anos, que tem uma sensibilidade de 80% e uma especificidade de 85% e o dr. B usa um novo teste que é 90 % sensível e 95% específico. Para comparar a validade, aplicam o teste independentemente em 200 crianças com sintomas urinários e febre. Com base nessas informações, responda: A. Qual dos dois pediatras tem maior acurácia para diagnosticar uma criança com ITU? Calcule fazendo arredondamentos para tornar os números inteiros.

B. Se uma criança, atendida pelo dr. B, com sintomas urinários e febre, tiver o teste rápido negativo, qual a probabilidade de estar com ITU? C. Se o teste fosse usado em outro local onde a prevalência fosse, por exemplo, de 15%, mantendo as mesmas características dos testes, modificaria o valor preditivo positivo (VPP) dos pediatras?

Justifique sua resposta.

29 - Epidemiologia e Bioestatistica.indd 190

JUSTIFICATIVA: as cefaleias afetam a maioria das crianças e são a terceira maior causa de absenteísmo escolar relacionado com doenças. Embora o desfecho a curto prazo para a maioria das crianças pareça favorável, poucos estudos relataram desfechos a longo prazo. OBJETIVO: avaliar o prognóstico a longo prazo de cefaleias infantis 20 anos após o diagnóstico inicial em um grupo de crianças do Canadá Atlântico que tiveram cefaleias em 1983. MÉTODOS: noventa e cinco pacientes com cefaleias que se consultaram com um dos autores em 1983 foram previamente estudados em 1993. Os 77 pacientes contatados em 1993 foram revisados em 2003. Foi utilizado um protocolo de entrevista padronizado.

RESULTADOS: sessenta (78%) de 77 pacientes responderam (60 dos 95 do grupo original). Na revisão de 2003, 16 (27%) estavam livres da cefaleia, 20 (33%) tinham cefaleia do tipo tensional, 10 (17%) tinham enxaqueca e 14 (23%) tinham enxaqueca e cefaleia do tipo tensional. Ter mais de um tipo de enxaqueca foi mais prevalente do que no diagnóstico ou seguimento inicial (P < 0,001) e o tipo de cefaleia variou ao longo do tempo. CONCLUSÕES: vinte anos após o diagnóstico de cefaleia pediátrica, a maioria dos pacientes continua a ter cefaleia, embora a classificação da cefaleia costume mudar ao longo do tempo.

Fonte: adaptado de Brna P, Dooley J, Gordon K, Dewan T. O prognóstico da cefaleia infantil: um acompanhamento de 20 anos. Arch Pediatr Adolesc Med. 2005; 159(12):1157-60.

A. Qual o enfoque deste estudo?

B. Qual o tipo de delineamento usado pelos autores?

8. Leia o resumo a seguir e responda às perguntas: Realizou-se um estudo sobre a capacidade de os clínicos diagnosticarem infecção estreptocócica em 149 pacientes que foram à emergência de um hospital com dor de garganta. As impressões clínicas dos médicos foram comparadas com os resultados de culturas orofaríngeas para estreptococos do grupo A. Dos 37 pacientes que apresentaram cultura orofaríngea positiva, 27 foram diagnosticados pelos médicos como tendo faringite estreptocócica. Entre 112 pacientes com cultura negativa, os médicos diagnosticaram que 35 deles tinham a doença.

Fonte: adaptado de Fletcher SW e Hamann C. Emergency room mana­ gement of patients with sore throats in a teaching hospital: influence of non-physician factors. J Community Health. 1976; 1(3):196-204.

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03/08/2015 11:49:50

1. Resposta baseadas nas informações dos Capítu­ los 2, 3, 4 e 5 A. A tabela a seguir mostra a classificação das variáveis e as melhores formas de representá-las:

Classificação

Melhor forma de apresentação

Permanência geral (dias)

Variável numérica contínua

Mediana e IIQ Box plot

Idade (anos)

Variável numérica contínua

Média e desvio padrão Mediana e IIQ Gráfico de barra de erro Box plot

Gênero (masculino/ feminino)

Variável nominal dicotômica

Apenas escrever a percentagem

Leucócitos (×1.000 células/mm3)

Variável numérica contínua

Média e desvio padrão Mediana e IIQ Gráfico de barra de erro Box plot

Uso antibiótico (sim/não)

Variável nominal dicotômica

Apenas escrever a percentagem

tação gráfica por meio de box plot (Figura 30.1) mostra que são praticamente coincidentes. Os dados estão na Tabela 29.1 (ver Capítulo 29, Exercícios).

20

Permanência hospitalar (dias)

Variável

30

15

10

5

0

Sim

B. Aparentemente, o uso de antibiótico não interferiu na permanência hospitalar, pois a represen-

30 - Epidemiologia e Bioestatistica.indd 201

Não Recebeu antibiótico?

Figura 30.1 Box plot

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Respostas dos Exercícios

03/08/2015 11:51:02

Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica

2. Resposta baseada nas informações do Capítulo 17, Distribuição de Probabilidades k = 0

n = 12

p (k ) = p (k ) =

n! n−k πk (1− π) k !(n − k )!

12!

12 − 0 × 0,100 ×(1− 0,10) 0!(12 − 0)!

12 479.001.600 ×1×(0, 90) = 0, 9012 = 0, 28 ou 28% 479.001.600

3. Resposta baseada nas informações dos Capítu­ los 2, 3, 4 e 5 A. Observando-se os dados, conclui-se que, provavelmente, existe uma razoável simetria, uma vez que as médias (x) e as medianas são muito parecidas e o coeficiente de variação (CV) dos obesos é igual à s/média = 20/216,2 = 0,09 ou 9% e dos eutróficos, 24/172,0 = 0,14 ou 14%. Ou seja, os CV são pequenos. É preocupante quando o CV é >50%.

B. Para visualizar esta diferença, pode-se usar a própria tabela apresentada, o box plot e o gráfico de barra de erro (Figura 30.2). A diferença pode ser observada nos gráficos e confirmada por um teste t para amostras independentes que retornam um valor P < 0,001.

4. Resposta baseada nas informações dos Capítu­ los 4 e 17 Como z = (x – x)/s, então, z = (2,5 – 4)/1,5 = –1 e z = (5,5 – 4)/1,5 = 1. Pela curva de distribuição normal, a probabilidade de se encontrar um valor entre –1 e +1 desvios padrões é igual a, aproximadamente, 68% (Figura 30.3). Consequentemente, temos 100% – 68% = 32%, ou seja, 16% menos de 2,5 dias e 16% acima de 5,5 dias.

200 150 100 50 0

Eutróficos

A

Obesos

Grupo

300

Colesterol (média +/–2DP)

p (k ) =

π = 0,10

Colesterol (mg/dL)

250

200

100

0

Eutróficos

B

Obesos

Grupo

Figura 30.2 (A e B) Box plot e gráfico de barra de erro

68%

5. Resposta baseada nas informações do Capí­ tulo 5 A. x =

∑ x i 1.288 = = 32, 20 anos n 40

( x1 − x ) n −1

-2

-1

0

1

2

Z

Figura 30.3 Curva normal padronizada

2

s=

=

8.752, 4 = 14, 98 anos 40 − 1

Para calcular a mediana (Md), devem ser colocados todos os valores em ordem crescente. Depois, verifica-se qual o valor está na ½(n + 1) posição, ou seja, ½(40 + 1) = 20,5a posição. Como n = 40 é um número

30 - Epidemiologia e Bioestatistica.indd 202

par, tomam-se o 20o e o 21o valores (29 e 30 anos) e extrai-se a média dos dois: Md =

(28 + 29) 2

= 28,50 anos

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202

03/08/2015 11:51:03

A Acurácia de um teste diagnóstico, 96 Alocação, 73 Amostra, 105 - aleatória ou probabilística, 106 - de conveniência, 106 - semiprobabilística, 106 Amplitude, 11, 28 Análise - da magnitude do efeito, 74 - de sobrevida, 51 - de um estudo diagnóstico, 175 - de um estudo etiológico, 183 - de um estudo prognóstico, 179 - de um estudo terapêutico, 171 - de variância, 133 - dos estudos caso-controle, 66 - dos estudos de coorte, 69 - dos estudos transversais, 64 - quantitativa de uma revisão sistemática (metanálise), 81 Anova - cálculo da, 134 - de fator único, 133 - interpretação da, 135 Anular o efeito de confusão, 170 Aplicabilidade dos resultados, 173, 176, 181, 184 Aplicação de critérios de inclusão e exclusão, 81

31 - Epidemiologia e Bioestatistica.indd 217

Apresentação da metanálise, 84 Artigo científico, 165 - esquema geral de avaliação, 167 - estrutura, 167 Autores, 165 Avaliação, 73 - crítica dos artigos, 81 - da qualidade da evidência, 169

B Box-and-whisker-plot, 28 Busca da melhor evidência, 163 Busca na literatura, 80

C Cálculo - da Anova, 134 - do intercepto (b0) e da inclinação da reta (b1), 142 - do intervalo de confiança, 121 - do tamanho amostral - - para a diferença entre duas proporções, 107 - - para testar a diferença entre duas médias, 107 Casos incidentes ou prevalentes, 65 Coeficiente - de correlação de Spearman, 155 - de determinação, 140 - de Kappa, 97 Combinação de valores p, 82

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Índice

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Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica

Comparação entre intervenções, 162 Comparando a sobrevida em dois ou mais grupos, 54 Condução, 73 Contagem de votos, 81 Controle(s), 162 - dos vieses de confusão, 101 - emparelhados, 65 Coorte, 67 - concorrente ou longitudinal, 68 - não concorrente, 68 - tipos de, 68 Correção para a continuidade de Yates, 146 Correlação, 137 - linear, 137 Critérios de inclusão e exclusão, 73 - aplicação de, 81 Cuidados na interpretação de dados de estudos transversais, 64 Curva - de frequência percentual cumulativa, 17 - de Kaplan-Meier, 54 - ROC, 94

D Dados, 3 - censurados, 51 - cumulativos, 17 - ordinais, 5 Definição da questão de pesquisa, 80 Delineamentos - de pesquisa, 61 - - elementos básicos de, 62 - - tipos de, 62 - fatoriais, 75 Desfecho (outcome), 62, 163 Desvio padrão, 29, 30 - propriedades, 30 Detecção de viés de publicação, 84 Diagnóstico, 162 Discussão e conclusões, 167 Distribuição - amostral das médias, 119 - binomial, 114 - de probabilidades, 123 - dos dados, 21 - normal, 22, 109 - - padronizada, 111 - t de Student, 113

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E Efeito - dose-resposta, 170 - Hawthorne, 71 - temporal, 64 Elaborando a pergunta clínica, 163 Emparelhamento, 101 Enfoque, 62 Ensaio clínico - características do, 71 - com delineamento cruzado (crossover design), 75 - de equivalência e não inferioridade, 74 - elementos básicos, 72 Epidemiologia clínica, 161 Erros de decisão, 126 Escala - de coma de Glasgow, 4 - de Jadad, 174 Escolha dos controles, 65 Especificidade, 88 Estatística(s), 106 - descritiva, 9 - I2, 82 Estimativa da precisão do tamanho do efeito, 172 Estratégia de busca para o Pubmed, 163 Estratificação, 101 Estudo(s) - caso-controle, 65 - - análise dos, 66 - - de base populacional, 66 - - limitações dos, 66 - de coorte, 67 - - análise dos, 69 - - misto, 68 - - prospectivo, 68 - - retrospectivo ou histórico, 68 - - vantagens e desvantagens dos, 69 - diagnóstico, 175 - etiológico, 183 - prognóstico, 179 - terapêutico, 171 - transversais, 63 - - que parecem longitudinais, 64 - - repetidos, 64 Ética, pergunta, 62 Etiologia, 162 Experimentos, 71 Extração de dados relevantes, 81

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F Factível, pergunta, 61 Fase(s) - clínica, 76 - de experimentação, 76 - não clínica, 76 Fatores de risco, 162 Flutuação na gravidade da doença, 71 Fontes de heterogeneidade, 83 Formulação da pergunta clínica, 162 Frequência, 162 - relativa, 10 - - acumulada (fr), 11 Função de risco, 56

G Gráfico(s) - de barras, 13 - de setores ou pizza, 13 - para dados numéricos contínuos, 15 - para dados numéricos discretos, 15 - para dados ordinais e nominais, 13 Grande efeito, 170 Graus de liberdade, 30 Grupo-controle, 73 Grupos abertos, 11

H Hazard function, 56 Hazard ratio, 56 Heterogeneidade, 82 - fontes de, 83 - testes de, 82 Hipótese nula, 124 Histograma, 15

I Identificação, 165 Imprecisão, 170 Incidência, 36 - cumulativa, 37 Inconsistência, 170 Inferência estatística, 123 Informações indiretas, 170 Instituição, 165 Intenção de tratar, 74 Interessante, pergunta, 62 Interpretação - da Anova, 135 - do intervalo de confiança, 122

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Intervalo de confiança, 119 - cálculo do, 121 - fatores que interferem na amplitude do, 123 - interpretação do, 122 - versus valor p, 127 Intervalo interquartil, 28 Intervenção, 162 Introdução, 167

M Magnitude do efeito do tratamento, 172 Média, 26 Mediana, 25 - do tempo de sobrevida, 54 Medicina baseada em evidências, 162 Medida(s), 3 - de dispersão, 25 - - apropriada, 31 - de dispersão, 28 - de localização mais apropriada, 27 - de risco, 37 - de tendência central, 25 - sumária de localização, 25 Melhora previsível, 71 Metanálise, 84 Método de Kaplan-Meier, 52 Metodologia, 167 Moda, 25 Modelagem estatística, 101 Modelo de riscos proporcionais, 56

N Natureza dos dados, 3 Níveis de evidência, 169 Nova, pergunta, 62 Número necessário - para causar dano, 48 - para tratar, 47

O Odds ratio, 40 - e risco relativo, 41 Ordenação das categorias nominais, 9

P Paciente ou problema, 162 Parâmetros, 106 Perguntas - primárias ou eliminatórias, 171, 175, 179, 183 - secundárias, 172, 176, 180, 184

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Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica

Periódico, 165 Peso, 5 Ponderando o efeito das estimativas, 82 População-alvo, 105 Prevalência, 35 - lápsica, 35 - pontual, 35 - por período, 35 Princípio PICO, 80, 162 Processo do teste de hipótese, 125 Prognóstico, 162 Proporções, 35 Protocolo de uma revisão sistemática com metanálise, 80

Q Questão de pesquisa, 61

R Randomização, 101 - alocação desigual, 73 - completa, 73 - estratificada, 73 Razão(ões), 35 - de chances, 40 - de prevalência, 41 - de probabilidades, 90 - - para um teste negativo, 91 - - para um teste positivo, 91 - - utilidade da, 92 Redução - absoluta do risco, 45 - relativa do risco, 46 Referências, 167 Regra de decisão, 126 Regressão, 137 - de Cox, 56 - linear simples, 141 Relação entre prevalência e incidência, 38 Relato de caso, 63 Relevante, pergunta, 62 Restrição, 101 Resultados, 167, 172, 176, 180, 184 Resumo, 166 Revisão(ões) - sistemática da literatura, 79 - tradicionais (narrativas) e sistemáticas, 79 Risco(s) - atribuível, 45 - - populacional, 48

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- - proporcional, 46 - de vieses, 170 - relativo, 39

S Seguimento, 73 Seleção - dos casos, 65 - dos sujeitos, 72 Sensibilidade, 88 Série de casos, 63 Soma dos quadrados - do fator, 135 - dos desvios, 29 - residual, 135 - total, 134

T Tabela(s) - cruzadas, 12 - de frequência, 3 - - para variáveis nominais, 9 - - para variáveis numéricas, 10 - - para variáveis ordinais, 10 Tamanho - amostral, 106 - - para os controles, 66 - de efeito padronizado, 42 Taxas, 35, 162 Temporalidade, 62 Teste(s) - com variáveis contínuas, 93 - de heterogeneidade, 82 - de hipótese, 123 - - processo do, 125 - de Kruskal-Wallis, 153 - de Levene, 130 - de log-rank, 54 - de Mann-Whitney, 149 - de significância para a regressão, 142 - de Wilcoxon, 151 - diagnósticos, 87 - - acurácia, 96 - do sinal (sign test), 82 - Enterix, 91 - exato de Fisher, 147 - não paramétricos, 149 - post-hoc, 136 - qui-quadrado, 145 - - uso e restrições, 146

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- sequenciais, 95 - simultâneos, 96 - t para amostras - - emparelhadas, 131 - - independentes, 129 Título, 165

U Uso de software, 82 Utilidade da razão de probabilidades, 92

V Validade, 101 - dos resultados, 171, 175, 179, 183 - externa, 102 - interna, 102 Valor f, 135 Valor p, 126 Valor preditivo, 89 Variabilidade, 25 Variância, 29 Variáveis, 3 - como identificar o tipo de, 6

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- componentes, 62 - contínuas, 10 - discretas, 11 - nominais, 9 - numéricas - - contínuas, 5 - - discretas, 5 - ordinais, 4 - tipos de, 3 Viés(es) - de aferição, 100 - de análise, 68 - de atrito, 81 - de confusão, 100 - de desempenho, 81 - de informação, 68 - de não resposta e perdas de acompanhamento, 68 - de publicação, 84 - - seletiva, 81 - de relatório, 170 - de seleção, 81, 99 - em estudos de coorte, 68 - na avaliação dos desfechos, 68

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petrônio fagundes de oliveira filho

Petrônio Fagundes de Oliveira Filho Professor de Pediatria, Epidemiologia e Bioestatística da Universidade de Caxias do Sul (UCS), RS. Mestre em Saúde Pública pela Universidade de São Paulo (USP).

Especialista em Estatística Aplicada pela UCS, RS. Especialista em Pediatria pela Sociedade Brasileira de Pediatria (SBP).

Graduado em Medicina pela UCS, RS.

Epidemiologia e Bioestatística – Fundamentos para a Leitura Crítica é uma ferramenta útil que ajuda a compreender informações técnicas, as quais chegam com rapidez e volume cada vez maiores e, ocasionalmente, com nível de evidência questionável. Por isso, é preciso que estudantes e profissionais das áreas biomédicas adquiram competências para julgar a validade e a importância clínica de artigos científicos. Consequentemente, nos últimos anos, a Bioestatística e a Epidemiologia, aliadas à Informática, vêm se tornando fundamentais para a leitura crítica.

O objetivo do livro foi o de manter uma linguagem acessível tanto ao aluno de graduação e pós-graduação quanto ao profissional da saúde. A teoria é seguida de exemplos que tornam os conceitos mais compreensíveis. Buscou-se sempre focar naquilo que é, com mais frequência, encontrado na literatura científica biomédica, como: características das variáveis estudadas; modo de apresentação; medidas resumidoras e de dispersão; conceitos básicos em epidemiologia; delineamentos de pesquisa; estimativa e testes de hipóteses; e estrutura de um artigo científico e avaliação de qualidade. Ao final do livro, há 50 exercícios resolvidos que facilitam o entendimento dos conceitos.

Epidemiologia Bioestatística

9 788584 110308

Fundamentos para a leitura crítica

Áreas de interesse

epidemiologia e bioestatística

Sobre o Autor

Outros Títulos de Interesse Bizu Comentado – Perguntas e Respostas Comentadas de Saúde Pública, 2ª Edição Rodrigo Siqueira-Batista Andréia Patrícia Gomes

Ética, Pesquisa e Políticas Públicas Flávia Mori Sarti Gislene Aparecida dos Santos

Nutrição em Saúde Pública José Augusto Taddei Regina Maria Ferreira Lang Giovana Longo Silva Maysa Helena de Aguiar Toloni

epidemiologia e

bioestatística

Fundamentos para a leitura crítica

Redação de Trabalhos Acadêmicos nas Áreas das Ciências Biológicas e da Saúde Haroldo Ferreira

Saiba mais sobre estes e outros títulos em nosso site: www.rubio.com.br