MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIAS (resumo)

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MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIAS 
QUESTÃO CLÍNICA ( PICO) 
Exemplos: 
1- Em pacientes de alto risco cardiovascular, o uso 
de estatinas, quando comparado a placebo, reduz a 
mortalidade total e eventos cardiovasculares graves? 
2- Quais os sintomas e sinais mais importantes da 
tuberculose pulmonar, capazes de indicar a presença da 
doença e conduzir o raciocínio médico para diagnóstico 
da efemeridade? (Nesse caso não se aplica comparação). 
 
• Enfoques da questão PICO: terapêutico, diagnóstico clínico, diagnóstico complementar, 
etiologia e prognóstico. 
ASSOCIAÇÃO E CAUSALIDADE 
• A doença humana não ocorre aleatoriamente – existem fatores causais, preventivos e 
prognósticos. Para identificá-los, são feitas investigações sistemáticas, que se dividem 
em 3 etapas de acordo com o raciocínio epidemiológico: 
o Formulação de uma dúvida clínica; 
o Formação de uma hipótese específica que responda provisoriamente à dúvida; 
o Investigação da hipótese através de estudos epidemiológicos que incluem 
grupos de comparação para analisar o risco de ocorrência do efeito de acordo 
com a exposição (estudos analíticos). 
• Estudos analíticos: visam esclarecer hipóteses sobre eventuais relações de “causa” 
(variável independente) e “efeito” (variável dependente). Possuem grupo controle, para 
que possa ser feito a comparação com o grupo exposto. Para avaliar a investigação 
causal é preciso que haja uma associação estatística, ou seja, uma diferença 
estatisticamente significativa entre os grupos; 
• Critérios de análise de associação causal: CRITÉRIOS DE HILL (1995) 
Sequência cronológica / temporalidade Causa/exposição precede o efeito 
Força de associação / intensidade Intensidade de associação exposição-efeito 
Relação dose-resposta / gradiente Quanto maior a exposição, maior o efeito 
Reversibilidade A redução da exposição reduz o risco do efeito 
Consistência da associação Resultados similares em diferentes estudos 
Plausibilidade biológica / consistência A associação faz sentido biologicamente 
Desenho do estudo Os dados baseiam-se em um desenho de estudos adequado 
Consideração dos dados Diferentes dados / evidências levam à mesma conclusão 
 
ERROS EM ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS 
• A associação estatística encontrada pode ser falsa ou verdadeira. Se for falsa, indica ou 
um erro aleatório ou um erro sistemático (viés de seleção ou viés de informação). Se for 
verdadeira, pode indicar uma associação causal ou pode possuir viés de confundimento 
e, assim, indicar uma associação não causal; 
P – Paciente, população ou problema 
I – Intervenção ou indicador 
C – Controle ou comparação 
O – Objetivo ou outcome 
 
 
 
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ERROS ALEATÓRIOS 
• São erros quantitativos na seleção da amostra, resolvidos pelo aumento do tamanho da 
amostra (garante maior precisão). 
ERROS SISTEMÁTICOS 
1- VIÉS DE SELEÇÃO 
• Ocorre quando a população do estudo não reflete as características da população de 
referência, ou seja, é um erro qualitativo na seleção da amostra. A melhor forma de se 
evitar é pelo sorteio aleatório; 
• Tipos: 
o Viés de voluntariado: decorre do motivo pelo qual a pessoa se candidata a 
participar da pesquisa, ou seja, parte do interesse da pessoa; 
o Efeito “trabalhador sadio”: pessoas empregadas são relativamente mais 
saudáveis que as não empregadas, então provavelmente menos pessoas 
empregadas se candidatariam para um estudo, gerando o viés. Além disso, na 
população empregada pode ter gente que não aceite pois está em horário de 
trabalho; 
o Viés de diagnóstico: pessoas com a exposição são mais prováveis de irem ao 
médico e, assim, serem monitoradas e terem a doença detectada. Como 
exemplo, um estudo encontrou mais casos de câncer de endométrio em 
mulheres que usavam estrogênio, pois elas sangravam devido ao hormônio e 
iam mais ao médico, faziam mais exames e, consequentemente, descobriam o 
câncer. Por outro lado, as que não usavam estrogênio, não sangravam e não 
iam ao médico com tanta frequência. Esse estudo gerou um viés de diagnóstico. 
o Perda de seguimento ou “não resposta”: recusa, migração, morte e dificuldade 
de acompanhamento durante o estudo; 
o Viés de incidência/prevalência (viés de Neyman): ocorre pela mudança de 
exposição ao saber que se tem uma doença. Fatores como cura ou efeito de 
tratamento influenciam. Sobrevida seletiva (pessoas com doenças menos 
agressivas vivem mais e são mais identificadas entre os casos). Exemplo, um 
estudo analisava a associação entre consumo de café e câncer de pâncreas. Foi 
utilizado como grupo controle pacientes que apresentavam outras doenças do 
aparelho digestivo, exceto câncer de pâncreas. Foi constatado que não há 
associação, entretanto houve viés já que os pacientes do grupo controle (com 
doenças no aparelho digestivo) consomem menos café por recomendação 
médica. Para evitar o viés, o grupo controle deveria ser o mais parecido possível 
com o grupo analisado, exceto pelo fato que não possuírem câncer de pâncreas; 
o Viés de espectro da doença: ocorre quando casos de determinado espectro da 
doença são incluídos (somente mais graves ou somente mais leves). Depende 
de fatores como: características do serviço (exemplo: se a amostra for de 
pessoas hospitalizadas e o estudo objetivasse analisar de modo geral todos os 
doentes, haveria viés pois a amostra seria os casos mais graves e não estaria 
representando a população alvo); características da doença; comorbidades. 
Para evitar esse erro deve-se escolher um local para recrutar os participantes 
da pesquisa de acordo com o que se quer pesquisar e restringir a pesquisa a um 
caso só, ex.: “pesquisar os pacientes casos leve na atenção primária”. 
 
 
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2- VIÉS DE INFORMAÇÃO 
• A medida de associação estimada no estudo está distorcida devido a erros na 
mensuração, aferição ou classificação da exposição e/ou do efeito, causados por: 
o Ausência ou imprecisão na definição dos eventos; 
o Uso de indicadores inapropriados para expressá-los; 
o Baixa validade das fontes e instrumentos de coleta (questionário mal elaborado, 
registros incompletos etc.); 
o Falha de instrumentos (aparelho descalibrado etc.); 
o Preparação deficiente dos observadores (falta de treinamento, de manual de 
instruções, de supervisão, de padronização). Ex.: pesquisador pergunta: “você 
não bebe não, bebe?” e a pessoa mesmo que beba, sente-se induzida a 
responder que não. 
• Tipos: 
o Viés de memória: ocorre quando a coleta de dados, feita por 
questionário/perguntas, depende da memória da pessoa; 
o Dados de terceiros: ocorre quando o questionário/perguntas é respondido por 
terceiros e não pelo próprio participante, como em caso de crianças e 
adolescentes em que um familiar responde às perguntas; 
o Viés de prevaricação (falsa resposta ou não aceitação): participante por algum 
motivo, como constrangimento, dá resposta falsas; 
o Viés de registro: baixa qualidade de documentos (como prontuários). Para 
evitar esse viés, deve-se avaliar antes a qualidade dos documentos e definir 
como critério de inclusão prontuários com dupla checagem, por exemplo; 
o Viés de suspeição de exposição (entre os doentes) ou do diagnóstico (entre os 
expostos): informação supervalorizada devido ao conhecimento sobre a 
exposição ou sobre a doença. Evita-se esse viés encobrindo do participante em 
qual grupo ele está (mascaramento); 
o Viés do observador: o observador acredita numa determinada coisa e tende a 
distorcer as informações. Por exemplo, ele vai supervalorizar o efeitos benéficos 
de um remédio que ele acredita e subvalorizar os efeitos negativos. Evita-se 
com mascaramento. 
 
3- VIÉS DE CONFUNDIMENTO 
• Distorção que ocorre na medida da associação entre uma variável independente e 
uma dependente, causada por uma terceira variável - o fator de confusão, variável 
alheia à investigação.O fator de confusão está distribuído desigualmente entre os 
grupos, afetando a comparabilidade. Exemplo: 
 
 
 
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• Condições mínimas para um fator de confusão: deve ser fator de risco ou proteção 
para o efeito; está associado com a exposição, mas não é consequência direta dela; 
não é intermediário na associação causal e nem consequência do efeito; 
• Esse viés pode simular risco ou proteção da exposição em relação ao efeito, 
subestimar ou superestimar o fator de risco / proteção e até causar aparente 
inversão, fazendo o fator de proteção parecer de risco e vice-versa; 
• Para evitar o fator de confusão, deve-se: 
o Na fase de delineamento do estudo: estabelecer modelos hierárquicos de 
causalidade; randomizar (aleatorizar); restringir a população de estudo; 
parear (a cada pessoa com fator de confusão, seleciona outra sem esse fator 
- exemplo: para cada pessoa fumante, escolhe outra não fumante); 
o Na fase analítica do estudo: estratificar (analisar por categorias) e fazer 
modelagem estatística. 
• Confundimento pode ser considerado um viés ou não. É um viés se o objetivo do 
estudo é estabelecer causalidade, sendo assim um confundimento etiológico. Não 
é um viés se o objetivo for identificar grupos de alto risco, sendo então um 
confundimento de saúde pública. 
 
4- OUTROS VIESES 
• Erros de codificação, transcrição, digitação, programação, arredondamento etc.; 
• Viés de publicação (a maior parte das revistas só gostam de publicar pesquisas que 
tiveram resultados positivo, mas os resultados negativos são tão importantes quanto); 
• Viés de citação (autores que se autocitam em toda a pesquisa); 
• Viés de conflito de interesses (pesquisas financiadas por empresas que fabricam o 
remédio em estudo, por exemplo). 
TIPOS DE ESTUDOS ANALÍTICOS 
• Os estudos descritivos informam sobre a distribuição de um evento na população, 
visando identificar grupos de risco e/ou sugerir explicações para as variações anormais 
de frequência, sem lidar com grupo controle; 
• Os estudos analíticos visam esclarecer hipóteses sobre eventuais relações causais, com 
base em estudo de grupos controle. 
UNIDADE DE 
OBSERVAÇÃO 
ATITUDE DO 
INVESTIGADOR 
REFERÊNCIA 
TEMPORAL 
DENOMINAÇÕES 
Individuado Observação Transversal Transversal 
 Longitudinal 
prospectivo 
Coorte 
Longitudinal 
retrospectivo 
Caso-controle 
Intervenção Longitudinal Ensaio clínico 
Agregado Observação Transversal Ecológico 
Longitudinal Série temporal 
Intervenção Longitudinal Ensaio comunitário 
 
INDIVIDUADO: cada indivíduo é a unidade de análise; 
 
 
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AGREGADO: grupos de pessoas (população) são as unidades de análise; 
OBSERVAÇÃO: o papel do investigador é passivo e consiste na observação metódica e acurada 
dos eventos, sem interferência na coleta de dados nem nos resultados; 
INTERVENÇÃO: o pesquisador tem papel ativo, pois manipula o fator de exposição (a 
intervenção), provocando uma modificação intencional em algum aspecto de saúde dos 
indivíduos; 
TRANSVERSAL: a observação ocorre em um único momento (recorte do tempo), ou seja, a 
exposição e o efeito são analisados simultaneamente no mesmo período; 
LONGITUDINAL: possui mais de um momento de verificação das variáveis, ou seja, verifica a 
variável independente (exposição) e em um momento diferente se verifica a dependente 
(efeito). Pode ser retrospectivo, em que parte do efeito e busca a exposição no passado, ou 
prospectivo, em que se parte na ausência do efeito e, a partir da exposição, busca-se o efeito 
no futuro. 
ESTUDO TRANSVERSAL 
• Estudo individuado, de observação e transversal; 
• A análise é a comparação da frequência da doença entre expostos e não expostos, ou seja, 
a comparação da prevalência da doença no grupo de não expostos e de expostos para 
aquele fator de risco; 
• O tamanho da amostra em estudos transversais é definido de acordo com: 
o A prevalência da doença naquela localidade segundo os estudos anteriores; 
o Proporção na população, com base em estudos anteriores ou na literatura (se não 
for possível obter informação, pode-se usar o,5 ou 50%); 
o Precisão da estimativa (indica o quanto a estimativa pode se distanciar da 
verdadeira) - “Eu estimo que a prevalência seja de 10%, mas pode não ser 
exatamente isso, então o pesquisador define que aceita até uma variação de 20%” 
- obs.: a maioria dos estudos admite 5% de variação; 
o Nível de significância (porcentagem de casos na população que estarão fora do 
intervalo estimado para a proporção, em geral 0,05). 
• Quanto maior for a população, proporcionalmente menor será a amostra. Mas se a 
população for muito pequena, a amostra será basicamente a população inteira. Então, 
quanto menor for a população, a amostra será proporcionalmente maior; 
• Principais vantagens: 
o Não é preciso acompanhar os participantes - rapidez do estudo; 
o Alto potencial descritivo; 
o Podem descrever características da população, identificar casos na comunidade e 
detectar grupos de risco; 
o Os estudos transversais são particularmente indicados para investigar fatores de 
risco de doenças de início lento e de evolução longa, nos quais os diagnóstico 
geralmente é feito num estágio mais avançado da doença → medem a 
PREVALÊNCIA, quantos doentes eu tenho naquele momento na população. 
• Principais limitações: 
o Difícil determinar a cronologia exposição/efeito, pois as informações são obtidas em 
apenas um período e não há observação longitudinal do indivíduo; 
 
 
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o Incapacidade de determinar risco absoluto do efeito (incidência), pois o estudo se 
inicia com os indivíduo com o efeito; 
o Viés de prevalência: casos curados ou falecidos não aparecem. 
• Requisitos: 
o Amostra de tamanho apropriado - se não dá margem para erro aleatório; 
o Delimitação correta da população; 
o Boa proporção de resposta; 
o Definição precisa da exposição e efeito; 
o Instrumento / questionário bem elaborado; 
o Padronização de procedimentos. 
• Estudo padrão ouro em relação ao diagnóstico. Não é um estudo de padrão alto em relação 
à etiopatogenia, quando comparado a outros (coorte e caso-controle). Para prognóstico e 
terapia o estudo transversal não serve para nada. 
ESTUDO DE CASO-CONTROLE 
• Estudo individuado, de observação e longitudinal retrospectivo; 
• A seleção de casos ideais é aquela que representa todos os casos de uma população. 
Deve-se considerar alguns fatores, como: estadiamento e tempo de duração da doença; 
variantes ou tipos clínicos; fonte dos casos; casos incidentes x prevalentes. Assim, para 
que se tenha uma boa avaliação, o melhor é selecionar casos semelhantes e não 
misturar casos leves com casos complicados, ou aqueles com 5 anos e outros com 20 
anos de duração, por exemplo. Assim, o melhor é escolher casos em que se sabe o início 
em vez de casos prevalentes, para poder saber exatamente o tempo de duração e isso 
não interferir no resultado do estudo; 
• A seleção do grupo controle (não casos) ideal é a que represente amostra representativa 
da população que deu origem aos casos. É muito importante que tenha pareamento, 
isto é, a seleção deve garantir a máxima similaridade com os casos, exceto quanto à 
presença da doença; 
• Tradicionalmente, a proporção de controle : casos é de 1:1. O ideal é trabalhar com 4:1, 
ou seja, 4 controles para 1 caso. Em relação à escolha da fonte de controles, pode ser 
feito de algumas formas dependendo da escolha dos casos, exemplo: se selecionar 
todos os casos da comunidade, o controle pode ser uma amostra aleatória da 
comunidade; se selecionar todos os casos diagnosticados em todos os hospitais da 
comunidade, o controle pode ser uma amostra de pacientes sem a doença do caso nos 
mesmos hospitais. Além disso, há a possibilidade de existir mais de um grupo controle, 
por exemplo: estudo sobre acidentes de trabalho e característicasindividuais e 
socioeconômicas, foram selecionados 3 grupos controle - populacional, vizinhança e 
trabalho; 
• Sobre o tamanho da amostra em estudo caso-controle deve-se saber se o estudo é 
pareado ou não; a proporção entre casos e controles; a proporção de expostos nos casos 
e nos expostos e o ODDS ratio; nível de significância; poder do teste (geralmente 80%); 
teste de hipótese (geralmente bicaudal); 
• Principais vantagens: 
o Não é preciso acompanhar os participantes - realização rápida; 
o Menor número de participantes; 
o Muitos fatores de risco podem ser investigados simultaneamente; 
 
 
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o Indicado para estudo etiológico de doenças raras ou de grandes períodos de 
latência. 
• Principais limitações: 
o Tamanho da amostra (com casos incidentes); 
o Complexidade na escolha adequada dos casos e controles (viés de seleção); 
o Interferência da validade dos métodos diagnósticos (os métodos diagnósticos 
mudam ao longo dos anos, o que pode interferir na seleção dos casos); 
o Aferição retrospectiva da exposição (memória); 
o Presença de fatores de confundimento; 
o Não permitem cálculo de medidas de frequência da doença: estimativa de risco 
é indireta. 
• É o segundo estudo indicado para etiologia, atrás apenas do coorte, não é padrão alto 
para terapia e não funciona para prognóstico da doença, pois é retrospectivo. 
ESTUDO DE COORTE 
• Estudo individuado, de observação e longitudinal prospectivo; 
• Aqui, há uma comparação da incidência do efeito nos expostos X não expostos. Assim, 
é necessária ausência de efeito na seleção dos participantes, tanto do grupo exposto 
quanto o controle; 
• Sobre o tamanho da amostra, deve-se saber a proporção de casos entre os expostos e 
não expostos e risco relativo; nível de significância; poder de teste (80%); teste de 
hipótese (mono ou bicaudal); 
• Principais vantagens: 
o Testam hipóteses etiológicas; 
o Cronologia de exposição e efeito é inequívoca, pois se parte da população sem 
efeito; 
o Vários efeitos podem ser investigados; 
o A seleção de controles é “simples”, mas nem sempre. É comum em coorte haver 
mudança de exposição (paciente era sedentário, mas durante o tempo de 
estudo, decide começar a malhar), e aí pode-se excluir o participante (podendo 
cair em erro aleatório) ou realocar o participante para o não-exposto, e em vez 
de contar a pessoa nos cálculos, conta o tempo em que a pessoa passou no 
grupo dos expostos e dos não-expostos (relação pessoa/tempo); 
o Resultados obtidos em coeficientes de incidência e RR. 
• Principais limitações: 
o Potencial falta de comparabilidade entre os grupos (restrição de categorias, 
emparelhamento, ajustes); 
o Mudanças nos níveis de exposição e nos critérios diagnósticos podem levar a 
erros na classificação; 
o Vulnerável a perda de seguimento e a vieses decorrentes do conhecimento 
prévio da exposição; 
o Alto custo e tempo de realização; 
o Não aplicáveis para estudos etiológicos de doenças raras (exigem grande 
número de pessoas); 
o Doenças com longo período de latência exigem longo seguimento - assim, foi 
criado a coorte histórica, em que o momento do estudo é quando a população 
 
 
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já tem o efeito e utiliza-se métodos, como revisão de prontuário, para analisar 
a diferença da incidência do efeito no grupo de expostos e não expostos. 
• Estudos de coorte são os melhores para avaliar etiologia das doenças e para 
prognóstico, pois são de acompanhamento. Serve para terapia, mas não são tão bons 
como os ensaios clínicos. Não serve para estudar métodos diagnósticos. 
ENSAIOS CLÍNICOS 
• Estudo individuado, de intervenção e longitudinal; 
• É um método experimental que tem maior validade em todos os estudos de 
epidemiológicos e é muito utilizado para tratamento; 
• Nesse estudo, parte-se de uma população sem o efeito e a exposição/intervenção e o 
investigador intervém no grupo experimental enquanto o grupo controle não recebe 
essa intervenção, comparando no final o surgimento do efeito entre os grupos. Assim, 
é um estudo em que a temporalidade é inequívoca, pois parte da intervenção e observa 
o surgimento do efeito (incidência), e a comparabilidade é garantida, pois analisa-se um 
grupo com intervenção e um grupo controle; 
• Para assegurar que os grupos comparados sejam equivalentes, os participantes são 
alocados ao acaso (aleatoriamente - sorteio); 
• Pode ser: 
o Não controlado: não há grupo controle e então todos os participantes recebem 
a intervenção e é observado o antes e depois; 
o Controlado: há grupo controle, necessita de randomização para garantir que os 
grupos sejam comparáveis (exceto quando a amostra é muito pequena, que aí 
se escolhe quem vai fazer parte do controle e do experimental). Muitas vezes 
precisa parear quando na aleatorização os grupos ficarem muito diferentes. 
Também pode haver um grupo rotativo (ora aplica a intervenção no grupo 
controle e ora no grupo experimental). O que mais dá validade ao estudo é 
quando se pode cegar os grupos, os seja, quando os participantes não sabem se 
fazem parte do grupo controle ou experimental, chamado então de estudo 
simples-cego. Quando os pesquisadores e os participantes não sabem, o estudo 
é duplo-cego. Quando um terceiro profissional (quem faz a biopsia ou raio-x, 
por exemplo) não sabe a que grupo o paciente pertence, o estudo é triplo-cego. 
• Quando a análise é feita na intenção de tratar, evita-se vieses relacionados à aderência, 
desvios de orientações médicas e perda de semelhança entre os grupos. Não deve 
incluir casos que houve perda de seguimento (se essa perda for maior que 5%, é 
necessário parar o estudo); 
• Principais vantagens: 
o Cronologia exposição/efeito é inequívoca; 
o Grupos comparáveis (aleatorização); 
o Não há dificuldade na formação de grupo controle; 
o Procedimento decididos a priori e padronizados; 
o Vários efeitos podem ser observados; 
o Podem ser cegos ou duplo-cegos evitando vieses; 
o Qualidade dos dados; 
o Resultados expressos em coeficiente de incidência e RR. 
• Principais limitações: 
o Dilemas éticos importantes; 
 
 
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o Participantes podem não ser representativos da população-alvo (grupo 
altamente selecionado); 
o Pode ser difícil obter participantes; 
o Pouco indicados para estudar efeitos raros ou com grandes períodos de 
latência; 
o Custo. 
• Os ensaios clínicos são ótimos para terapia. Não são bons para descobrir a 
etiologia/etiopatogenia, nem para diagnóstico ou prognóstico. 
ESTUDOS AGREGADOS 
• Os estudos agregados utilizam grupos de pessoas como unidades de análise. Analisam 
dados globais de populações inteiras, comparando diferentes grupos populacionais no 
mesmo período ou a mesma população em diferentes momentos. Podem utilizar dados 
obtidos de bases de dados de grandes populações e/ou por estudos descritivos ou 
analíticos; 
• Os objetivos desses estudos são: gerar hipóteses etiológicas para a ocorrência de 
alguma doença (descritivo); testar hipóteses etiológicas (analítico); avaliar a efetividade 
de intervenções na população (analítico); 
• Esses estudos procuram avaliar como os contextos social e ambiental podem afetar a 
saúde de grupos populacionais, pois muitas vezes as informações coletadas no nível 
individual são incapazes de refletir adequadamente processos que ocorrem no nível 
coletivo, como o grau de desorganização social ou fatores ambientais, por exemplo; 
• Nem todos os autores classificam estudos agregados como estudos analíticos; 
• FALÁCIA ECOLÓGICA: a associação observada entre as variáveis no nível de grupo não 
representa, necessariamente, a associação existente no nível individual. A variável 
dependente é a medida de frequência do efeito e a variável independente é a proporção 
dos expostos no grupo; 
• Tipo de informações em estudos epidemiológicos: observações/variáveis individuaissão 
propriedades ou características dos indivíduos, como idade; variáveis de grupo são 
propriedades ou características de grupos, organizações ou lugares, como poluição do 
ar. Assim, os estudos agregados baseiam-se nas variáveis de grupo; 
• Existem 3 medidas de grupos: 
o Medidas globais: atributos de grupos, organizações ou lugares para os quais não 
existem análogos em nível individual, como densidade populacional, nível de 
desorganização social, tipo de sistema de saúde; 
o Medidas ambientais: características físicas de um lugar no qual os membros de 
cada grupo vivem ou trabalham, como poluição do ar e exposição à luz solar. 
Essas medidas apresentam um análogo em nível individual; 
o Medidas ecológicas: sumários de observações derivadas de indivíduos em cada 
grupos, como média de renda familiar, proporção de fumantes, coeficientes. 
• Principais vantagens: 
o Desenho adequado para estudar o efeito dos processos contextuais ou 
macrossociais sobre a saúde de grupos populacionais; 
o Há condições em que não é possível ou não é indicado realizar estudos 
individuados; 
o Geralmente fácil planejamento e baixo custo, pois usam dados secundários 
frequentemente; 
 
 
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o Variáveis de confusão podem ser minimizadas através do relacionamento 
exposição e efeito em agregados menores e mais homogêneos. 
• Principais limitações: 
o Não é possível associar exposição e doença no nível individual; 
o Há dificuldade de controlar confundimento; 
o Frequentemente utilizam dados secundários: baixa qualidade de dados e 
poucas informações. 
• Tipos de estudos agregados: 
ECOLÓGICO 
▪ Estudo agregado, de observação e transversal; 
▪ Medidas agregadas referentes a um período (nem sempre o período considerado 
para a variável independente corresponde exatamente àquele da variável 
dependente). 
SÉRIE TEMPORAL 
▪ Estudo agregado, de observação e longitudinal; 
▪ Medidas agregadas referentes a um período, analisadas em série de tempo. 
ENSAIO COMUNITÁRIO 
▪ Estudo agregado, de intervenção e longitudinal; 
▪ Pode ou não contemplar a exclusão de pessoas com o efeito sob investigação; 
▪ A intervenção é padronizada, mas não há controle sobre sua aplicação em cada 
indivíduo; 
▪ O efeito pode ou não ser aferido a nível individual. 
COMPARAÇÃO DE MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO 
• A escolha da medida depende do tipo de estudo: 
ESTUDO MEDIDA DE RISCO MEDIDA DE 
ASSOCIAÇÃO 
MEDIDA DE 
DIFERENÇA 
Coorte Incidência Risco relativo e 
Hazard ratio 
Risco atribuível e 
Risco atribuível 
populacional 
Transversal Prevalência Razão de 
prevalência 
Diferença de 
prevalência e Dif. de 
prev. popul. 
Caso-controle Odds Odds ratio Risco atribuível 
populacional 
Ensaio Incidência Risco relativo Redução do risco 
absoluto e Red. do 
risco relativo 
Agregado Qualquer (grupo) Qualquer Qualquer 
 
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO 
• Risco relativo (RR, ou razão de risco): medida de intensidade entre a relação exposição 
e efeito, utilizadas em estudos longitudinais que medem risco. Mede a relação do risco 
 
 
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do efeito (coeficiente de incidência) entre expostos e não expostos. Se for calculado com 
taxa de incidência em vez de coeficiente de incidência, tem-se o Hazard ratio. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
• Razão de prevalência: medida de intensidade entre a relação exposição e efeito 
considerada em estudos transversais. Mede a relação da prevalência do efeito em 
expostos e não expostos. 
 
 
 
 
• Odds ratio (ou razão de chances): medida de intensidade entre a relação efeito e 
exposição usada em estudos retrospectivos. Mede a relação de chance de exposição 
entre casos (efeito presente) e controle (efeito ausente). Não se tem denominador 
populacional. Odds é uma medida artificial que foi criada especialmente para estudos 
caso-controles. O valor é sempre um pouco maior do RR e, em casos de doenças raras, 
o valor se aproxima muito. 
 
𝐶𝐼 =
𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑛𝑜𝑣𝑜𝑠 𝑛𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜
𝑝𝑜𝑝. 𝑠𝑜𝑏 𝑟𝑖𝑠𝑐𝑜 𝑛𝑜 𝑖𝑛í𝑐𝑖𝑜 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜
 
𝑅𝑅 =
𝐶𝐼 𝑒𝑥𝑝
𝐶𝐼 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝
 
𝐻𝑅 =
𝑇𝐼 𝑒𝑥𝑝
𝑇𝐼 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝
 
𝑇𝐼 =
𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑛𝑜𝑣𝑜𝑠 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜
𝑠𝑜𝑚𝑎 𝑑𝑜 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑣í𝑑𝑢𝑜𝑠 𝑑𝑜 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜
 
𝑅𝑃 =
𝑃 𝑒𝑥𝑝
𝑃 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝
 
𝑃 =
𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠
𝑝𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎çã𝑜 𝑠𝑜𝑏 𝑟𝑖𝑠𝑐𝑜
 
𝑂𝑅 =
𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏. 𝑐𝑎𝑠𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜
𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏. 𝑐𝑎𝑠𝑜 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜
𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏. 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜
𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏. 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜
 𝑂𝑅 =
𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑒𝑥𝑝.
𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝.
𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒𝑠 𝑒𝑥𝑝.
𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒𝑠 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝.
 𝑂𝑅 =
𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑒𝑥𝑝.× 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒𝑠 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝.
𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝.× 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒𝑠 𝑒𝑥𝑝.
 
 
 
 
 12 
 
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• Interpretação das medidas de associação: primeiro, deve-se afirmar que “O risco de tal 
EFEITO no grupo de expostos é X (medida de associação) vezes o risco do EFEITO nos 
não expostos. Se a medida for: 
o = 1 →não há associação entre exposição e efeito; 
o > 1 →a exposição é fator de risco; 
o < 1 →a exposição é fator de proteção. 
• Significância das medidas de associação: intervalo de confiança (IC) é uma amplitude 
de valores derivados de estatísticas de amostras, que tem a probabilidade (nível de 
confiança ou confiabilidade) de conter o valor de um parâmetro populacional 
desconhecido (por ex., o valor da medida de associação que vier a ser obtida em uma 
repetição daquele estudo na mesma ou em outra população); 
• A medida de associação tem significância estatística quando seu valor estimado em um 
IC não mudaria a interpretação que se faz para os resultados obtidos, ou seja, o IC deve 
ser ou menor que 1 ou maior que 1. Se o intervalo variar de um valor menor que 1 para 
um valor maior que 1 (ex., IC = 0,7 – 1,3) não há significância estatística, pois a associação 
poderia ser um fator de proteção ou de risco, dependendo do resultado obtido; 
MEDIDAS DE DIFERENÇA 
• Risco ou fração atribuível: parcela do risco a que está exposto um grupo da população 
e que é atribuível, exclusivamente, ao fator estudado. Objetivo de saber o impacto de 
uma exposição para determinado efeito. Não é calculado em caso-controle. A 
interpretação é: “X pessoas expostas possuem o efeito por causa da exposição 
estudada”. RA% é a porcentagem do RA na população exposta, ou seja, a interpretação 
é: “A exposição estudada provoca X% do efeito na população exposta”. 
 
 
• Risco atribuível na população: é a incidência de uma doença que, na população, está 
associada ao fator/exposição estudado. 
 
 
MEDIDAS APLICÁVEIS AOS ENSAIOS CLÍNICOS 
• Risco relativo (RR); 
• Redução no risco absoluto (RRA): ao contrário do risco atribuível. Representa o valor 
absoluto da redução do risco do efeito (incidência), provocada pela intervenção. 
Interpretação: “A intervenção evita X% do efeito”. 
 
• Redução do risco relativo (RRR) ou eficácia: diz quanto aquela redução do risco 
absoluto representa do risco total. Redução percentual do risco, decorrente da 
intervenção. Interpretação: “A intervenção evita X% do efeito” 
 
 
𝑅𝐴 = 𝐶𝐼 exp − 𝐶𝐼 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝 𝑅𝐴% = 
𝑅𝐴
𝐶𝐼 𝑒𝑥𝑝
 
𝑅𝐴𝑃 = 𝐶𝐼 𝑝𝑜𝑝 − 𝐶𝐼 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝 𝑅𝐴𝑃% = 
𝑅𝐴𝑃
𝐶𝐼 𝑝𝑜𝑝
 
𝑅𝑅𝐴 = 𝐶𝐼 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒 − 𝐶𝐼 𝑒𝑥𝑝 
𝑅𝑅𝑅 = 
𝑅𝑅𝐴
𝐶𝐼 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒
 
 
 
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• Número necessário para tratar (NNT): informa quantos pacientes necessitam receber 
o tratamento experimental para possibilitar um desfecho favorável ou para evitar um 
desfecho indesejável. O indicador fundamental para decisões sobre o manejo dos 
pacientes: avaliação risco-benefício. O ideal é um NNT de 1, que significa que todo 
paciente tratado se beneficia da terapia. 
 
 
EXEMPLO: Um estudo analisa a influência da vacinação de idosos contra influenzasobre as 
hospitalizações por pneumonia nesse grupo etário. RR = 0,75; RRA = 4%; RRR = 25%. Se RRA = 
4%, a vacina evita 4 hospitalizações a cada 100 idosos vacinados. Assim, para que 1 idoso não 
seja hospitalizado, 25 idosos precisam ser vacinados (NNT = 25). 
METANÁLISE 
• É um método estatístico aplicado à revisão sistemática, integrando os resultados de dois 
ou mais estudos primários - calcula medidas em cima desses resultados; 
• A apresentação no gráfico de floresta ou “forest plot” representa a estimativa de efeito 
e intervalo de confiança para os estudos individuais e para a metanálise; 
 
• Nota-se que o quadradinho é a medida de associação de cada estudo, o qual, nesse caso, 
foi menor que 1 em todos os estudos, indicando fator de proteção. O tamanho do 
quadrado é proporcional à quantidade de pessoas incluídas no estudo. A linha no 
quadradinho representa o intervalo de confiança e, se ela ultrapassar o 1, ou seja, se o 
intervalo for de um número menor a um número maior que 1 - NÃO HÁ SIGNIFICÂNCIA 
ESTASTÍSTICA. O diamante é a medida de associação da metanálise e seu intervalo de 
confiança é a sua largura; 
• Heterogeneidade: é a variação excessiva dos resultados dos estudos, causando viés de 
seleção, devido a: Heterogeneidade metodológica: diferenças nos desenhos de estudo 
quanto a randomização, sigilo de alocação, mascaramento, perdas; Heterogeneidade 
clínica: diferenças de características chaves dos participantes (critérios de 
inclusão/exclusão, de diagnóstico), da intervenção (tipo, dose, duração) e/ou desfechos 
(tipo, escala, ponto de corte...); Escolha errada das medidas de efeito; Acaso. 
• Estratégias para abordar heterogeneidade: Ignorar: usar o modelo de efeito fixo na 
estimativa do efeito do tratamento, atribuindo ao acaso; Considerar: excluir estudo ou 
usar modelo de efeito randômico (aleatório) para a estimativa do efeito do tratamento; 
Explorar: fazer análise de subgrupo de ensaios clínicos ou subgrupo de participantes 
𝑁𝑁𝑇 = 
1
𝑅𝑅𝐴
 
 
 
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e/ou usar meta-regressão (análise estatística que relaciona o tamanho do efeito às 
características do estudo); 
• Metanálise que só inclui estudos de um determinado tipo é melhor - evita viés de 
seleção. 
VALIDAÇÃO DE PROCEDIMENTOS DIAGNÓSTICOS 
• As intervenções em saúde são sustentadas com base em um diagnóstico, o qual 
depende de procedimentos diagnósticos, que consistem em métodos ou técnicas que 
incluem: procedimentos de interrogatório; exame físico; métodos propedêuticos e 
testes laboratoriais; 
• Para escolher um procedimento diagnóstico, temos que verificar a confiabilidade e a 
validade; 
• CONFIABILIDADE: ou repetibilidade ou reprodutibilidade ou precisão. É a concordância 
ou consistência de resultados quando o procedimento se repete em condições similares 
e se interpreta sem conhecimento prévio dos resultados. Exemplo: dois radiologistas 
que independentemente leem as mesmas radiografias e chegam ao mesmo diagnóstico 
alcançam o nível máximo de reprodutibilidade, mas podem estar igualmente corretos 
ou igualmente errados em seus diagnósticos; 
• Fatores que influenciam a confiabilidade: Observador único; Aparelhos de alta precisão 
e calibrados; Uso de amostras controle; Ambiente e tempo de execução favoráveis; 
Condições do paciente e do local nos quais o procedimento é aplicado; Fatores 
relacionados ao examinador, ao procedimento e ao ambiente; Variabilidade inter e intra 
observador; Expressão dos resultados de procedimentos: a diminuição do número de 
categorias tende a aumentar a concordância (Variável dicotômica: positivo/negativo; 
Variável categórica: normal/anormal/níveis limítrofes; Medidas contínuas: miligramas, 
mililitros; Medidas discretas: contagem de hemácias, títulos); Tipo de evento; 
Prevalência do diagnóstico ou evento na população: quanto menor a prevalência, 
menos a reprodutibilidade; Independência da avaliação: quando um examinador repete 
o procedimento, deve ignorar resultados prévios, obtidos por ele ou por outro 
examinador, para evitar vieses; 
• Avaliação da confiabilidade para variáveis qualitativas: ACURÁCIA OU TAXA GLOBAL DE 
CONCORDÂNCIA - analisa a proporção corretamente classificada pelo procedimento 
diagnóstico, ou seja, os verdadeiros positivos e negativos; 
 
 
• VALIDADE: capacidade de um procedimento de medir aquilo que se propõe a medir, a 
exatidão do procedimento. Exemplo: o ECG é um teste de maior validade, quando 
comparado à auscultação cardíaca feita com o estetoscópio, no intuito de detectar 
alterações cardiovasculares típicas da doença de Chagas; 
o Validade interna: grau no qual os resultados de uma observação estão corretos 
em relação ao grupo particular de pessoas que estão sendo estudadas; 
o Validade externa ou generalização: extensão na qual os resultados de um 
estudo são aplicados para pessoas que não participaram dele. 
• Alta confiabilidade não assegura alta validade; 
𝐴𝑐 = 
𝑣𝑒𝑟𝑑. 𝑝𝑜𝑠. + 𝑣𝑒𝑟𝑑. 𝑛𝑒𝑔.
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
 
 
 
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• Para avaliar a confiabilidade e validade dos procedimentos diagnósticos o melhor é o 
estudo transversal, pois no longitudinal esses procedimentos podem mudar ao longo do 
tempo; 
 
 
• A validade simultânea ou concorrente: 
o Capacidade de um procedimento diagnóstico diagnosticar um evento → 
sensibilidade; especificidade e validade preditiva; 
o Capacidade de um procedimento predizer um evento → valor preditivo positivo e 
negativo. 
 
 
 
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SENSIBILIDADE 
• Capacidade que o procedimento diagnóstico apresenta de detectar os indivíduos 
verdadeiramente, ou seja, de diagnosticar corretamente os doentes. 
 
 
ESPECIFICIDADE 
• Capacidade do mesmo teste ser negativo nos indivíduos que não apresentam a doença. 
 
 
VALOR PREDITIVO 
• Probabilidade do indivíduo ser realmente doente (ou sadio) dado que o procedimento 
diagnóstico teve resultado positivo (ou negativo). Depende da sensibilidade e especificidade 
do procedimento diagnóstico, bem como da prevalência da doença no grupo de estudo. 
Valor preditivo positivo e negativo: 
 
 
PREVALÊNCIA 
 
 
Interpretações: 
• Quanto maior a prevalência da doença, maior será VPP e menor será VPN; 
• Quanto maior a sensibilidade, maior será VPN, porque menos falsos-negativos (é mais 
importante o resultado negativo de um procedimento sensível); 
• Quanto maior a especificidade, maior será VPP, porque menos falsos-positivos (é mais 
importante o resultado positivo de um procedimento específico). 
Importância relativa da sensibilidade e especificidade: 
• Indicação de procedimentos de risco: melhor garantir especificidade para evitar 
resultados falsos-positivos que possam expor o indivíduo a risco desnecessário; 
• Triagem na qual a não detecção de casos possa acarretar risco para o indivíduo ou 
população: melhor garantir sensibilidade para evitar falsos-negativos; 
• Uma forma de contornar a oposição entre sensibilidade e especificidade é utilizar os 
resultados de vários tipos de testes diagnósticos, realizados simultaneamente ou em 
série: 
o TESTES MÚLTIPLOS: 
▪ Sequenciais ou em série: redução da sensibilidade geral; aumento da 
especificidade geral; 
𝑆 = 
𝑎 (𝑣𝑒𝑟𝑑. 𝑝𝑜𝑠. )
𝑎 + 𝑐 (𝑑𝑜𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠)
 
𝐸 = 
𝑑 (𝑣𝑒𝑟𝑑. 𝑛𝑒𝑔. )
𝑏 + 𝑑 (𝑛ã𝑜 𝑑𝑜𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠)
 
𝑉𝑃𝑃 = 
𝑎 (𝑣𝑒𝑟𝑑. 𝑝𝑜𝑠. )
𝑎 + 𝑏 (𝑡𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑠. )
 𝑉𝑃𝑁 = 
𝑑 (𝑣𝑒𝑟𝑑. 𝑛𝑒𝑔. )
 𝑐 + 𝑑 (𝑡𝑜𝑑𝑜𝑠 𝑜𝑠 𝑛𝑒𝑔. )
 
𝑃 = 
𝑎 + 𝑐 (𝑑𝑜𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠)
𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + 𝑑 (𝑡𝑜𝑑𝑜𝑠)
 
 
 
 17 
 
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▪ Simultâneos ou em paralelo: aumento da sensibilidade geral (o 
indivíduo é considerado positivo desde que tenha resultado positivo em 
qualquer um dos testes ou em múltiplos testes); redução da 
especificidade geral (para ser considerado negativo, tem que obter 
resultado negativo em todos ostestes). 
RAZÃO DE VEROSSIMILHANÇA (Likelihood Radio) 
• Razão expressa entre a probabilidade de um resultado do procedimento em pessoas 
com a doença e a probabilidade do mesmo resultado em pessoas sem a doença. 
Consiste em uma chance, que expressa quantas vezes mais provável (ou menos) é um 
resultado de um procedimento. 
- Razão de verossimilhança de um resultado positivo: probabilidade e positivo entre os doentes 
/ probabilidade de positivo entre os não doentes. Quanto maior RVP, melhor o procedimento, 
pois um resultado positivo é mais provável de ser verdadeiro positivo (sensibilidade) do que o 
falto positivo (1 – especificidade). 
 
 
- Razão de verossimilhança de um resultado negativo: probabilidade de negativo entre os 
doentes / probabilidade de negativo entre os não doentes. Quanto menor RVN, melhor o 
procedimento, pois um resultado negativo é mais provável de ser verdadeiro negativo 
(especificidade) do que falso-negativo (1 – sensibilidade). 
 
 
Ponto de corte do procedimento diagnóstico: 
• O procedimento diagnóstico ideal deveria fornecer, sempre, a resposta correta, ou seja, 
resultado positivo nos indivíduos com a doença e resultado negativo nos indivíduos sem 
a doença, mas o ponto de corte entre o normal e o anormal é, geralmente, arbitrário. 
Deveria também ser de rápida execução, seguro, simples, confiável e de baixo custo. 
Como escolher, então, esse ponto de corte? 
 
𝑅𝑉𝑃 = 
𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒
1 − 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒
 
𝑅𝑉𝑁 = 
1 − 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒
𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒
 
 
 
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CURVA ROC 
• Representação da relação entre a sensibilidade e a especificidade de um teste 
diagnóstico quantitativo, ao longo de um contínuo de valores de “cut off point”; 
• A exatidão do teste é dada pela área sob a curva.