Manejo de informações para a construção de conhecimento III

MEDICINA

MANEJO DE INFORMAÇÕES PARA A CONSTRUÇÃO DE CONHECIMENTO III DE CONHECIMENTO III

P R O F. M A R C E L O M O R E N O

INTRODUÇÃO

Considerando que uma das dimensões do eixo curricular do curso de Medicina da UNOCHAPECÓ é manejo de informações para a construção do conhecimento, faz-se necessário saber como “manejar” com as informações que são apresentadas em cada momento e em cada cenário em que o estudante estará inserido durante toda a profissionalização médica proposta pela universidade.

As informações existentes em um determinado meio, devem ser organizadas de uma forma lógica e prática para, então serem analisadas. Os dados resultantes poderão ser expressos através de textos científicos, publicados e utilizados para uma ação em uma determinada população.

Com isso, os dados existentes de uma forma desorganizada, sem o olhar cientí- fico, em uma determinada população ou em uma determinada amostra são or- ganizados e devolvidos de forma analisada, por métodos cientificamente acei- tos, para que os agentes envolvidos possam usufruir do conhecimento gerado por dados que eles forneceram (Figura1).

Figura 1 - Organização de dados de uma amostra.

Inomações de ?? em uma poculação

Geram dados que serão devolvidos

Infomações oganizadas

Para isso, e considerando que estamos nos referindo a um curso da área da saúde, é necessário conhecer fundamentos de bioestatística. A palavra bioestatística é derivada da junção do prefixo bio - relativo à vida e da palavra estatística que é a ciência que orienta a coleta, o resumo a apresentação e a interpretação de dados. A partir disso, pode-se concluir que BIOESTATÍSTICA é a “aplicação de métodos estatísticos usados no tratamento de variáveis nas ciências médicas e biológicas”.

A bioestatística está presente não apenas por trás das pesquisas realizadas e artigos publicados. A bioestatística está presente nos mais diversos procedimentos empregados na prática médica; no exame físico, nas medicações prescritas, nas recomendações ou no prognóstico do paciente. Por exemplo, um estudo que busca investigar a morbidade de indivíduos associada ao estresse ocupacional precisa descobrir se a pressão arterial acima da média da população geral é devida ao acaso ou se representa um risco real nessa associação. É possível relacionar os conhecimentos teóricos de Bioestatística com as ferramentas de softwares livres. O mais utilizado na área da saúde é o Epi InfoTM version 7 (http://www.cdc.gov/ Epiinfo/); o SPSS Statistics também será utilizado para abordar o conteúdo de Bioestatística descritiva integrando estudo de dados coletados durante os semestres.

As aulas serão compostas por 4 unidades de conteúdo teórico e com trabalho efetivo universitário - TEU, com a seguinte distribuição do conteúdo:

Organização de dados de uma amostra; Coleta de dados - trabalho de campo; Uso de gráficos; Medidas de tendência central; Medidas de dispersão; Construção de um relatório como síntese do trabalho semestral.

Ao final destes encontros você será capaz de:

Estruturar um banco de dados;

Produzir gráficos de acordo com a variável estudada;

Verificar medidas de tendência central e de dispersão.

CAPITULO I - ORGANIZAÇÃO DOS DADOS DE UMA AMOSTRA*

INTRODUÇÃO Neste capítulo, os conceitos gerais de BIOESTATÍSTICA, serão apresentados. De um modo geral cada conceito será relacionado com um exemplo de aplicação. Após, utilizando as variáveis coletadas na população de estudantes da sala de aula, será estruturado um banco de dados no programa Microsoft Excel. As frequências serão analisadas após exportação para o programa SPSS Statistics vs 19.

2. AMOSTRA E POPULAÇÃO

Toda pesquisa quantitativa é baseada em uma fonte de variáveis. Esta fonte que contém as variáveis é chamada de amostra. Também podemos dizer que uma amostra é um subconjunto de uma população selecionado de acordo com um método de amostragem. Por exemplo, em uma cidade de 100 mil habitantes (população simbolizada pela letra “N”), foram selecionados 500 indivíduos para serem entrevistados sobre seu estilo de vida (amostra, simbolizada pela letra “n”).

Através da estatística, a amostra é capaz de fornecer informações sobre a população total a que o estudo se refere. Desta forma Diferentes amostras, em sua essência, fornecem informações semelhantes acerca daquela população por- tanto, os resultados divergentes são devidos ao “acaso”.

2.1 MÉTODOS DE AMOSTRAGEM AMOSTRA ALEATÓRIA SIMPLES Todos os indivíduos de uma população possuem a mesma chance de serem selecionados. Por exemplo, em uma sala de aula (população) de 40 estudantes, será selecionada uma amostra de 15 estudantes. Para isso, enumeram se todos os indivíduo e com uma urna é feito um sorteio. A escolha independente da vontade do indivíduo que fará o sorteio (Figura 2).

Figura 2 - Amostra aleatória simples.

Sorteio aleatório

AMOSTRA ALEATÓRIA ESTRATIFICADA Uma população possui subpopulações ou estratos. Se utilizarmos a maneira aleatória de escolha dos indivíduos deveremos cuidar para que cada estrato contenha um número representativo de indivíduos para que os estudo seja realizado. Por exemplo, para verificar o presença do vírus HPV nos exames de citopatológico de uma população feminina na faixa etária de 25 a 30 anos de um bairro de uma cidade. Sabe-se que mulheres com nível sócio-econômico menor possuem maior incidência de infecção por este vírus. Para isso, a população pode ser dividida em estratos sócio-econômicos “A”, “B” e “C”. Após é calculada a % de mulheres que pertencem a cada um dos estratos (exemplo 2%, 30% e 68%). Se a amostra definida de mulheres com idade entre 25-30 anos for de 100, então deverão ser sorteadas (aleatoriamente) 2 pessoas da classe A, 30 da classe B e 68 da classe C (Figura 3).

Figura 2 - Amostra aleatória simples.

CCC CCCCC CCC ACABCABBBA AACABCABCC CCCCCCCCABBA BCABCCCBBBBBB BBAAABCC

Divide-se em estratos

Sorteio

CCC CCCCC CCC

AAA AAA

Sorteio

AA

BBB BBBB BBB

Sorteio

BB BB

Amostra

AAAAA BBBBBBBBB CCCCCCC CCCCCC

AMOSTRA ALEATÓRIA SISTEMÁTICA Quando os elementos de uma população estão ordenados em uma lista, filas, prateleiras....), a amostragem será aleatória, mas obåedecerá uma seqüência pré- determinada. Por exemplo, em uma UBS existem 1000 prontuários. Para a verificação da auto-medicação pelos usuários, foi definido uma amostra de 50 pacientes, ou seja, 5%. Para o sorteio, escolhe-se um prontuário aleatoriamente e a cada 20 é retirado outro. Supondo que o primeiro escolhido foi o 18º, o seguinte seria o 38º. e assim por diante (Figura 4).

Figura 4 - Amostra aleatória sistemática

Escolher o primeiro aleatóriamente

Depois escolher um a acada “x” dependendo do tamanho da amostra

???

AMOSTRA ALEATÓRIA POR CONGLOMERADOS A população apresenta-se em conglomerados, (por exemplo, colônias de bactérias em uma placa de Petri, ou casas de usuários de uma UBS, identificados pela territorialização).

Enumera-se cada conglomerado, após é realizado o sorteio e a análise dos indivíduos pertencentes aos conglomerados (Figura 5).

Figura 5 - Amostra aleatória por conglomerados.

1

1

Sorteio

2

4 5

5

6

7

3

8 7

9

10

2.2 CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA (N)

Segundo Sidia M. Callegari-Jacques (2003, p. 146), o cálculo de uma amostra depende do objetivo da pesquisa e das características da população. Alguns cuidados que devem ser considerados: Qual é o tipo de problema para ser resolvido? O objeto de estudo nunca foi descrito anteriormente? Serão comparadas duas populações Que tipo de variável: quantitativa ou qualitativas? Variáveis quantitativas requerem maior número de indivíduos na amostra.

Qual é o erro estatístico aceito pelo autor? Quanto menor o erro, maio deve ser a amostra (ou seja, quanto maior é o objetivo de que a amostra represente a verdadeira situação de uma população -menor erro- maior terá que ser a amostra).

Se estiver comparando dois grupos, o tamanho da diferença é pequeno? Se for considerado assim, a amostra deverá ser grande.

O poder do teste desejado, para verificar a significância do achado, é alto? Se for

2.3 ETAPAS DE UM LEVANTAMENTO AMOSTRAL

Objetivos do levantamento

População a ser amostrada

Dados a serem coletados

Grau de precisão desejada

Métodos de medição

01

02

03

04

05

Referência

(unidades amostrais)

Método de seleção da amostra

Organização do trabalho de campo

Treinamento

06

07

08

09

Pré-teste

Execução do levantamento

Organização e análise dos dados

10

11

12

Relatório final com sugestões para levantamentos futuros

13

3. VARIÁVEIS

São características, atributos de uma população, ou amostra, que podem variar de uma unidade experimental para outra. São relacionadas para estudo e então caracterizarão o objeto de estudo. Por exemplo, idade, cor da pele, altura, pressão arterial, peso, características anatomopatólogicas, ou questões de um protocolo de pesquisa formulado pelo pesquisador ou padrão já existente.

3.1 QUANTITATIVAS - ASSUMEM VALORES NUMÉRICOS:

DISCRETAS Só valores determinados, ou valores contáveis representadas por números inteiros.

Exmplo: número de células em 1cm3, número de classes de uma sala de aula, número de susuários e uma UBS comdiagnóstico de diabetes mellitus tipo 1.

CONTÍNUA Refere-se a uma medida específica em uma escala contínua. Pode apresentar qualquer valor dentro de um intervalo (Exemplo: idade 22,3 anos, peso de 13,57 Kg).

3.2 QUALITATIVAS - ASSUMEM VALORES NÃO NUMÉRICOS:

NOMINAIS Sim, não, sexo, cor, etc.

ORDINAIS Avalia grau de intensidade ou diferentes categorias.As variáveis têm uma ordem natural.Exemplo: intensidade de dor, ano de graduação (1º, 2º, 3º), classe social.

Em certos casos pode ser atribuída como uma variável “binária” ou “dicotômica”, em que há apenas dias possibilidades para a variável. Exemplo: sexofeminino ou masculino, sim ou não.

4. DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA ( f ) É o número de vezes que determinada variável foi observada. Ela pode ser expressa como frequência simples (f), freqüência relativa (fr), em que cada freqüência é dividida pelo total de ocorrências; freqüência acumulada (F ou F ac), em que é realizada a soma das freqüências simples; e a freqüência acumulada relativa (Fr) obtida realizando a divisão de F pelo somatório de todas f. Frequência e frequência relativa usualmente são representadas em gráfico de barras ou de pizza, cuja altura e área, respectivamente, são proporcionais ao número absoluto ou porcentagem encontrada na amostra.

Exemplo de organização de frequências (Tabela 1): Tabela 1 – Distribuição dos pacientes que procuraram a UBS “X” de Chapecó no dia 05 de março e 2015 de acordo com a idade.

IDADE EM ANOS

Nº

f 20

25

10

25

30

24

30

35

8

35

40

6

40

45

4

45

50

2

50

55

3 57

ATIVIDADE DE FIXAÇÃO ATIVIDADE 1 - ORGANIZAÇÃO DE DADOS. Com o objetivo de conhecer como os dados de uma pesquisa (variáveis) são organizados, propõe-se o seguinte: Faça um levantamento de dados dos colegas da sala de aula, considerando as seguintes variáveis:

Estado de origem

Idade

Altura

Peso

31 IMC

Já apresentou espisódio de varicela?

Quantos vestibulares para o curso de Medicina realizaram antes de ingressar na universidade

Ano de formatura do segundo grau

Classifique as variáveis em qualitativas (nominais ou ordinais) e quantitativas (discretas ou contínuas). Construa um banco de dados, utilizando o software Microsoft Excel, seguindo os seguintes passos:

1º

Abra o programa

2º

Digite o nome da variável no início de cada coluna (A1, B1, C1,...), nomeando as variáveis de forma objetiva. Exemplo: IDADE, ALT, PESO, IMC, ESTADORG, ANOFORM, NUMVEST, VARICELA;

3º

Preencha as células com os dados;

4º

Nomeie o arquivo como MED3SEM

5º

Salve o arquivo na área de trabalho

6º

Analise os dados de frequência

MEDICINA