1 Estudo transversal

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Amanda do Nascimento 
MED XXV 
EPIDEMIOLOGIA CLÍNICA: 
ESTUDO TRANSVERSAL 
 
 
DESENHOS DE ESTUDOS EM EPIDEMIOLOGIA: 
➔ Tipo operativo do estudo: 
o Agregado: informações obtidas de dados secundários. Isto é, não existe informação individual. O dado já foi 
coletado e analisado. Exemplo: do DataSUS. 
o Individuado: está relacionado com informações individuais. Ou seja, realização de trabalhos que irão 
coletar novos dados específicos. 
➔ Posição do investigador: 
o Observacional: pesquisador NÃO interfere no processo do trabalho. Isto é, NÃO controla a variável de 
exposição. Apenas observa e compara os eventos e os efeitos em grupos expostos e de controle. 
o Intervenção = experimental: pesquisador realiza algum tipo de intervenção. Isto é, controla a variável de 
exposicao. 
➔ Referência temporal: 
o Transversal: análises são realizadas durante um pequeno período de tempo. 
o Longitudinal: análises são realizadas durante um longo período de tempo. Ou seja, os participantes do 
estudo são acompanhados durante um tempo. 
➔ Denominações correntes: 
o Estudos ecológicos 
o Estudos de tendência 
o Ensaios comunitários: participantes do estudo são de uma mesma comunidade. 
o Inquéritos ou surveys 
o Estudos de coorte 
o Estudo de caso-controle 
o Ensaios clínicos 
 
 
 
ESTUDO TRANSVERSAL = SECCIONAL = CORTE = CORTE TRANSVERSAL = VERTICAL = PONTUAL = 
PREVALÊNCIA: 
➔ Objetivos: 
o Mensurar a frequência do evento de saúde: qual a prevalência do desfecho/estudo. 
o Fornecer um retrato de como as variáveis estão relacionadas naquele momento previsto para o estudo. 
o Entender a relação entre doença e possíveis fatores de risco. 
o Não tem o objetivo de demonstrar a relação causal do desfecho. Entretanto, permite entender a relação de 
associação entre as variáveis de exposição e de desfecho. 
➔ Ou seja, a relação exposição-doença é examinada em um momento particular. 
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➔ NÃO há o acompanhamento da população. Dessa forma, não tem como determinar a causa e o efeito dos 
eventos. 
➔ O termo seccional, corte, corte transversal, vertical, pontual ou prevalência estão relacionados com a 
temporalidade da coleta de dados, a qual deve ser CURTA. Ou seja, há um prazo determinado entre a inclusão 
do primeiro indivíduo até o último. 
➔ Delineamento do estudo: 
o Descrever o desfecho e as variáveis. 
o Nesse tipo de estudo, não temos a informação de quem veio primeiro. 
➔ Medida de frequência = PREVALÊNCIA. 
➔ Medida de associação = RAZÃO DE PREVALÊNCIA. 
 
➔ Fotografia da amostra estudada: descrever os eventos observados. 
 
 
➔ A amostra é calculada de forma específica para o tipo do estudo. Dentro dela, separamos os indivíduos em 
expostos e não expostos. Além disso, dentro dessas categorias divide-se em doentes e não doentes. 
➔ Perguntas que podem ser feitas dentro de um estudo transversal: 
o Quais são as frequências do fator de risco e da doença? 
o A exposição ao fator de risco e a doença estão associadas? 
 
PARA QUE SERVEM OS ESTUDOS TRANSVERSAIS: 
➔ Medir e descrever a frequência de doenças. 
➔ Medir a frequência e as características de fatores de risco conhecidos. 
➔ Gerar hipóteses quando há fatores de risco. 
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➔ Avaliar doenças crônicas e de baixa letalidade. 
➔ Avaliar e planejar serviços programas de saúde. 
➔ Verificar se existe associação entre as variáveis. 
 
PLANEJANDO UM ESTUDO TRANSVERSAL: 
➔ Definir os objetivos do estudo. 
➔ Definir a população-alvo. 
➔ Critérios de inclusão: estabelecer quais os indivíduos que irão fazer parte do nosso estudo. 
➔ Medidas quantitativas. 
➔ Definir o período de coleta. 
➔ Exemplo: 
o “Avaliar a asma em crianças” → ERRADO. 
o “Avaliar a prevalência da asma em crianças pré-escolares da rede pública do município de Porto Alegre em 
março de 2020” → CERTO. 
 
AMOSTRAGEM: 
➔ Para que a amostra represente corretamente a população e para que os resultados possam ser generalizados, 
recomenda-se que seja realizada uma amostragem PROBABILÍSTICA. 
o NÃO é obrigatório escolhê-la, porém torna o estudo mais fidedigno. 
➔ O tamanho da amostra deve ser suficientemente grande para estimar prevalências com precisão adequada. 
 
COLETA DE DADOS: 
➔ Dados primários: referem-se àqueles que são coletados exclusivamente para o propósito do estudo e são 
obtidos diretamente com o participante do estudo para fins da pesquisa. 
➔ Dados secundários: são aqueles que estão disponíveis em bases de dados, como prontuários e registros 
médicos, que não foram coletados para fins de pesquisa. 
 
INSTRUMENTOS DE COLETA DE DADOS: 
➔ Os QUESTIONÁRIOS são os instrumentos mais utilizados. 
o Podem ser autoaplicados. 
o Podem ser aplicados pelo entrevistador em entrevistas presenciais ou a distância por meio telefônico ou 
eletrônico. 
 
VALIDADE DAS MEDIDAS: 
➔ Definir inicialmente quais as técnicas de medida serão utilizadas. 
➔ Métodos para aferição das variáveis precisam ser válidos (realmente medem aquilo a que se propõem a medir), 
e devem ser reprodutíveis (métodos de mensuração que produzem medidas que são similares quando repetidas 
sob as mesmas circunstâncias). 
 
ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO DE CAMPO: 
➔ Todos os participantes observados em um único momento no tempo ou com pouca diferença no período de 
tempo. 
➔ Número suficiente de entrevistadores deve ser recrutado e treinado. 
➔ Realizar um estudo piloto: testar um número pequeno de participantes e aplicar os instrumentos estudados 
para ver se possuem validade e podem ser reprodutíveis. Não é obrigatório. 
 
VANTAGENS: 
➔ Metodologia prática: realiza uma fotografia do momento epidemiológico investigado. 
➔ Baixo custo: principalmente devido ao intervalo curto de coleta de dados, existe melhor exigência financeira. 
➔ Capacidade descritiva: compreensão entre a doença e a identificação de fatores de risco. 
➔ Não há necessidade de seguimento das pessoas (como acontece em um estudo de coorte prospectiva, por 
exemplo). 
 
DESVANTAGENS: 
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➔ Viés de memória: dependendo do instrumento utilizado é necessário que o paciente recupere informações 
sobre o seu passado. Devido a isso, ele pode não se recordar dos acontecimentos. Existem estratégias para 
evitar a ocorrência desse viés. 
➔ Não identificação da incidência de doenças: comparação entre indivíduos que já tem a doença. 
➔ Impossibilidade de teste de hipóteses: testam as variáveis simultaneamente. Não tem como confirmar se o 
desfecho ou a exposição veio primeiro, visto que são analisados simultaneamente. 
➔ Viés da prevalência: os pacientes curados ou falecidos não apresentam na casuística de casos, o que mostra um 
quadro deturpado da doença. Exemplos: 
o Agravos à saúde de curta duração → possuem menos chances de aparecerem nos resultados. 
o Doenças agudas, de remissão periódica ou com característica de sazonalidade → variam de frequência, em 
função da época de realização da coleta de dados. 
Dessa forma, pode ocorrer uma representação excessiva de pacientes com evolução de longa duração 
(chamados de sobreviventes). Além disso, não se consegue incluir os pacientes falecidos após rápido curso da 
afecção e os de cura rápida. 
 
PRINCIPAL INFORMAÇÃO DE UM ESTUDO TRANSVERSAL → PREVALÊNCIA: 
➔ Prevalência é a medida de frequência dos estudos transversais. 
➔ Número ou proporção de casos de uma doença em determinada população e intervalo de tempo. 
➔ Aponta a probabilidade que alguém, dentro da população estudada, possui de desenvolver determinada 
enfermidade. 
➔ Planejar e aplicar ações de combate e prevenção de enfermidades estruturam as estratégias para reduzir ou até 
mesmo sanar novos casos. 
 
 
 
➔ Construir uma tabela 2x2 = de contingência = DESFECHO X EXPOSIÇÃO: 
o Linhas: 
▪ Expostos 
▪ Não expostos 
o Colunas: 
▪ Desfecho SIM 
▪ Desfecho NÃO 
o Para calcular a prevalência, deve-se utilizar o total de cada linha. 
 
➔ Exemplo 1 → investigar a associação entre migração e doença mentalem adultos de meia-idade. 
o Desfecho = doença mental. 
o Exposição = migração. 
 
MIGRAÇÃO COM doença mental: SEM doença mental: Total: 
Expostos = migrantes: 18 282 300 
Não expostos = não migrantes: 21 679 700 
Total: 39 961 1000 
 
✓ 18 + 21 x 100 = 3,9% → a prevalência de doença mental em adultos de meia-idade é de 3,9%. 
 1000 
 
✓ 18 x 100 = 6% → a prevalência de doença mental em adultos de meia-idade migrantes é de 6%. 
1000 
 
Prevalência = número de pessoas com o desfecho de interesse x 100 = a + c 
 população em estudo a + b + c + d 
 
* Resultado é em PORCENTAGEM. 
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✓ 21 x 100 = 3% → a prevalência de doença mental em adultos de meia-idade não migrantes é de 3%. 
1000 
 
➔ Exemplo 2: determinar a prevalência de pacientes com sintomas depressivos e sem sintomas depressivos 
exposto e não exposto ao déficit cognitivo. 
o Desfecho = sintomas depressivos. 
o Exposição = déficit cognitivo. 
 
DÉFICIT COGNITIVO COM sintomas depressivos: SEM sintomas depressivos: Total: 
Expostos = com déficit cognitivo: 15 3 18 
Não expostos = sem déficit cognitivo: 17 21 38 
Total: 32 24 56 
 
✓ 15 x 100 = 83,3% → a prevalência de indivíduos com sintomas depressivos expostos ao déficit cognitivo 
18 é de 83,3%. 
 
✓ 17 x 100 = 44,7% → a prevalência de indivíduos com sintomas depressivos não expostos ao déficit 
38 cognitivo é de 44,7%. 
 
 
➔ Prevalência é uma medida ESTÁTICA, mas sofre influência dos casos novos (incidência), das curas e dos óbitos. 
o À medida que aumenta a incidência, aumenta também a prevalência. 
o À medida que aumenta o número de curas e de óbitos, diminui a prevalência. 
 
 
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO → RAZÃO DE PREVALÊNCIA: 
➔ É calculada quando se tem a prevalência ao invés da incidência. 
 
 
➔ Interpretação dos resultados: 
o Razão de prevalência = 1 → a exposição é protetora. Não existe associação entre as medidas. Isto é, a 
prevalência nos expostos NÃO difere da prevalência dos não expostos. 
o Razão de prevalência = menor que 1 → a exposição é prejudicial. Isto é, a prevalência nos expostos é 
menor que a prevalência nos não expostos. 
o Razão de prevalência = maior que 1 → a exposição também prejudicial e sua interpretação é escrita em 
termos de número de vezes em que a RP está aumentada. Nesse caso, a prevalência nos expostos é maior 
que a prevalência nos não expostos. 
 
➔ Tabela de contingência: 
 
Exposição: Desfecho SIM: Desfecho NÃO: Total: 
Exposto a b a + b 
NÃO exposto c d c + d 
Total: a + c b + d a + b + c + d 
 
o Prevalência do desfecho nos expostos = a 
 a + b 
 
o Prevalência do desfecho nos não expostos = c 
c + d 
Razão de prevalência = prevalência dos EXPOSTOS = a/a+b 
 prevalência dos NÃO EXPOSTOS c/c+d 
 
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o Razão de prevalência = a / a + b 
 c / c + d 
 
 
 
➔ Exemplo 1: avaliar associação da hipertensão com a obesidade. 
o Desfecho = hipertensão. 
o Exposição = obesidade. 
 
Obesidade COM HAS: SEM HAS: Total: 
Obeso SIM 384 96 480 
NÃO obeso 566 554 1120 
Total: 950 650 1600 
 
 
o Prevalência de HAS nos obesos = 384 = 0,8 x 100 = 80%. 
 480 
 
o Prevalência de HAS em não obesos = 566 = 0,5 x 100 = 50%. 
 1120 
 
o Razão de prevalência = 0,8 OU 80 = 1,6. 
 0,5 50 
 
o CONCLUSÃO → a prevalência de hipertensão arterial nos obesos é 1,6 vezes a prevalência nos não obesos. 
 
➔ Exemplo 2: investigar a associação entre migração e doença mental em adultos de meia-idade. 
o Desfecho = doença mental. 
o Exposição = migração. 
 
MIGRAÇÃO COM doença mental: SEM doença mental: Total: 
Expostos = migrantes: 18 282 300 
Não expostos = não migrantes: 21 679 700 
Total: 39 961 1000 
 
o Prevalência de doença mental nos migrantes = 18 = 0,06 x 100 = 6%. 
 300 
 
o Prevalência de doença mental nos não migrantes = 21 = 0,03 x 100 = 3%. 
 700 
 
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o Razão de prevalência = 0,06 OU 6 = 2. 
 0,03 3 
 
o CONCLUSÃO → a prevalência de doença mental em adultos de meia-idade migrantes é 2 vezes a 
prevalência de doença mental em adultos de meia-idade não migrantes. 
 
➔ Exemplo 3: determinar a prevalência de pacientes com sintomas depressivos e sem sintomas depressivos 
exposto e não exposto ao déficit cognitivo. 
o Desfecho = sintomas depressivos. 
o Exposição = déficit cognitivo. 
 
DÉFICIT COGNITIVO COM sintomas depressivos: SEM sintomas depressivos: Total: 
Expostos = com déficit cognitivo: 15 3 18 
Não expostos = sem déficit cognitivo: 17 21 38 
Total: 32 24 56 
 
o Prevalência de sintomas depressivos em indivíduos com déficit cognitivo = 15 x 100 = 83,3%. 
 18 
 
o Prevalência de sintomas depressivos em indivíduos sem déficit cognitivo 17 x 100 = 44,7% 
 38 
 
o Razão de prevalência = 83,3% = 1,86. 
 44,7% 
 
o CONCLUSÃO → a prevalência de sintomas depressivos em pacientes com déficit cognitivo é 1,86 vezes a 
prevalência em pacientes sem déficit cognitivo. 
 
 
 
VARIÁVEIS POLICOTÔMICAS: 
➔ Deve-se utilizar o Open Epi para calcular a razão de prevalência de variáveis policotômicas. 
➔ Para isso, deve-se utilizar como referência a variável com menor proporção ou de acordo com a literatura 
(linha inferior). 
➔ Passo a passo: 
o Entrar no site do OpenEpi. 
o Clicar em tabela 2x2. 
o Posteriormente, clicar em “entrar dados”. 
o Depois devemos analisar as variáveis para inserir os dados. 
IMPORTANTE: quando a prevalência da variável na 
primeira linha da tabela for menor que a da variável da 
segunda linha, pode-se inverter a ordem das duas linhas. 
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➔ Exemplo → associar a mortalidade neonatal com a idade materna. 
o Idade da mãe deve ser categorizada: 
 
▪ Percebe-se que a idade entre 21 e 40 anos possui a menor proporção. Dessa forma, ela que irá ser 
escolhida. 
▪ Pega-se os dados e insere apenas na linha de cima da tabela do Open Epi (não se mexe na linha de 
baixo). 
 
▪ Ele irá fornecer o dado sobre a Razão do risco: 
 
• Interpretação = a prevalência de óbito na faixa etária até 20 anos é 1,33 vezes a prevalência de 
óbito na faixa etária de 21 a 40 anos. 
 
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INTERVALO DE CONFIANÇA (IC): 
➔ É um intervalo estimado onde a média de um parâmetro de uma amostra tem uma certa probabilidade de 
ocorrer. 
➔ Representa a confiabilidade do estudo para podermos generalizar o resultado da amostra populacional para 
toda a população. 
➔ Ele determina a significância estatística. 
➔ Neste caso, diz-se que quando o IC não contém o valor de 1 (valor nulo, que indica que a prevalência é similar 
entre expostos e não expostos), a prevalência do fenômeno é estatisticamente diferente entre os dois grupos 
para o nível de confiança estabelecido. Ou seja, sempre que 1 estiver dentro do intervalo de confiança, aquele 
determinado fator estudado NÃO tem significância estatística. 
➔ O valor da razão de prevalência SEMPRE estará dentro do intervalo de confiança. Entretanto, para verificar se 
ele tem ou não significância estatística temos que verificar se o 1 está dentro do intervalo estudado. 
➔ Os principais pacotes estatísticos disponíveis no mercado apresentam o valor da razão de prevalências e seu 
respectivo intervalo de confiança. 
 
 
 
 
ASSOCIAÇÃO ENTRE EXPOSIÇÃO E DOENÇA: 
➔ As variáveis preditoras e de desfecho devem ser definidas com base nas hipóteses de causa-efeito da literatura 
ou do pesquisador. 
➔ Raça, sexo e idade são variáveis mais fáceis de relacionar com o desfecho, pois não mudam nem são alteradas 
pelo efeito de outras variáveis. Ou seja, não são influenciadas pela doença e não deixamdúvidas sobre a 
temporalidade dos fatos. 
➔ Exemplo: associação entre alimentação saudável e prática de exercícios físicos. 
o Determinar a alimentação saudável ou a prática de exercícios físicos como variáveis de desfecho depende 
do interesse do pesquisador, e o estabelecimento de uma relação causal não é adequado em estudos 
transversais. 
o Portanto, é difícil diferenciar. 
➔ Para avaliar a associação entre exposição e doença em estudos transversais utiliza-se o TESTE QUI-QUADRADO 
(x2) de Pearson. 
o Para utilizar o teste qui quadrado, deve-se utilizar pelo menos 5 categorias. 
o Se alguma categoria apresentar frequências menores que 5, deve-se utilizar o TESTE DE PROBABILIDADE 
EXATA DE FISHER. 
 
COMPARAÇÃO: 
➔ Realiza a comparação entre dois grupos em relação a uma variável quantitativa: 
o Exemplo: saber se existe alguma diferença nos níveis de colesterol LDL entre homens e mulheres 
➔ Teste de normalidade dos dados → Shapiro Wilk (amostras < 50) ou Kolmogorov-Smirnov (amostras > 50): 
o Dados normais: Teste T para amostras independentes. 
o Dados não-normais: Teste U de Mann-Whitney. 
 
CORRELAÇÃO: 
➔ Analisa o grau de relacionamento entre 2 variáveis quantitativas, ou seja, à medida que o valor de uma variável 
aumenta, o valor da outra variável aumenta ou diminui proporcionalmente. 
o Exemplo: relacionar a força de preensão manual e a idade de idosos praticantes de exercícios físicos. 
➔ Teste de normalidade dos dados → Shapiro Wilk (amostras < 50) ou Kolmogorov-Smirnov (amostras > 50): 
o Dados normais: Correlação Linear de Pearson. 
Para refletir: 
✓ O estresse decorrente da migração e dos acontecimentos subsequentes produziu a doença ou foi 
esta, preexistente, que motivou a migração? 
o Os resultados, na forma como foram gerados, não permitem fazer tal distinção. 
o Ou seja, não se consegue verificar a causa e o efeito (relação causal) por meio do estudo 
transversal. 
Entre participantes → 2 grupos. 
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o Dados não-normais: Correlação de Spearman. 
 
REGRESSÃO LINEAR SIMPLES (RLS) OU MÚLTIPLA (RLM): 
➔ Caracteriza a relação entre duas (RLS) ou mais variáveis (RLM), tomando-se uma dada variável que se quer 
prever (variável resposta ou dependente) e observando-se a sua variação em função de outra(s) variável(is) 
(variável explicativa ou independente). 
➔ Exemplo 1 → determinar o efeito do tempo de serviço com o escore geral do risco coronariano de policiais 
militares. 
➔ Exemplo 2 → analisar a relação entre as variáveis qualidade de vida e nível de testosterona na satisfação com a 
prática de atividade física. 
 
RESUMINDO O ESTUDO TRANSVERSAL: 
➔ Estudo pontual: determina um período de coleta. 
➔ A relação exposição e desfecho são avaliadas no tempo presente. 
➔ A captura de dados é realizada uma única vez. 
➔ Custo relativamente menor, considerando o curto período de duração. 
➔ Não permite que hipóteses sejam testadas. 
➔ Não gera dados sobre a incidência. 
➔ Fornece informações sobre prevalência/ RP – IC. 
➔ Maior facilidade na composição dos grupos estudados. 
 
 
REFERÊNCIAS: 
➔ MARTINS, Ávila Bicca et al. Epidemiologia. Porto Alegre: SAGAH, 2018. 
➔ PEREIRA, Maurício Gomes. Epidemiologia: teoria e prática. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2018. 
➔ ROUQUAYROL, M. Z.; GURGEL, M. Epidemiologia e saúde. 8 ed. Rio de Janeiro: Medbook, 2018. 752 p.