Introdução à Epidemiologia

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Introdução – conceitos básicos da epidemiologia 
Estudo de doenças (da distribuição e dos determinantes da saúde) 
em relação a populações humanas; estudo do processo saúde-
doença em populações humanas; padrões de ocorrência e os 
fatores que influenciam esses padrões; etiologia da doença; 
distribuição e dos determinantes da frequência de doenças; é uma 
maneira de aprender a fazer perguntas e colher respostas que 
levam a novas perguntas... empregada no estudo da saúde e da 
doença na população. 
• Saúde pública: epidemiologia tradicional; 
• Saúde coletiva: epidemiologia social (Brasil); 
• Atenção primária (básica) à saúde: modelo de atenção à 
saúde/porta de entrada no sistema de saúde; 
• Medicina preventiva; 
• Medicina de família/medicina geral comunitária/medicina 
social; 
• Clínica: estudo da saúde e da doença no individuo; 
• Epidemiologia clínica: aplicação dos conhecimentos, 
raciocínio e métodos epidemiológicos para o estudo de 
questões clínicas e para melhoria dos cuidados aos 
pacientes. 
Embora a ênfase da epidemiologia seja na prevenção da saúde, 
quase todos os estudos enfocam doenças ou problemas de saúde. 
Idealmente, um enfoque positivo deveria ser adotado para estudar 
a saúde. Todos os achados devem ser referidos a uma população 
(coletivo). Não tem sentido epidemiológico estudar um individuo 
sem referi-lo ao grupo de pessoas que pertence. Esta premissa 
salienta a importância do DENOMINADOR na Epidemiologia. 
Conhecimento dos fatores de determinantes das doenças permite 
a aplicação de medidas preventivas e curativas, direcionadas a alvos 
específicos. 
As doenças ou problemas de saúde não ocorrem ao acaso. A 
distribuição destes problemas é produto de fatores causais ou 
determinantes, que se distribuem desigualmente na população. 
Exemplo: fator biológico (doenças que há maior prevalência em 
mulheres; doenças que há maior prevalência em quem tem pele 
mais clara), fator comportamental (ser fumante: risco maior de 
câncer de pulmão). A comparação de subgrupos populacionais é 
essencial para a identificação de determinantes das doenças. 
Fatores que afetam a equidade de saúde: discriminação, acesso a 
plano de saúde, ocupação, trabalho, condições de moradia, etc. 
 
 
Fatores causais estão associados, a nível populacional, com a 
ocorrência de doenças. 
• FATOR DE RISCO: é qualquer fato associado a ocorrência 
de uma doença ou problema, isto é, mais frequente entre 
os doentes do que entre os não doentes. Um fator de 
risco pode ser: 
o DETERMINANTE: fator que causa a doença; 
o MARCADOR DE RISCO: fator mais comum 
entre os doentes, mas que não constitui uma 
causa. Exemplo: pessoas que tem dedos 
amarelados da nicotina, tem maior tendência a 
ter DPOC. O fator de risco é o tabagismo, não 
os dedos amarelados; 
o Monitoramento de condições de saúde; 
o Validação de teste diagnósticos (exemplo: 
realização de exames, radiografia, hemograma); 
O conhecimento epidemiológico é essencial para a prevenção de 
doenças. Usos da epidemiologia: diagnóstico de saúde comunitária, 
monitoramento das condições de saúde (saneamento básico, por 
exemplo) , validação de métodos diagnósticos, determinação de 
prognóstico, estudo da história natural das doenças, leitura crítica 
de artigos. 
Os princípios metodológicos da Epidemiologia têm aplicação direta 
no manejo clínico dos doentes e nos planejamentos, 
gerenciamento e avaliação dos serviços de saúde. 
PIONEIROS DA EPIDEMIOLOGIA 
• John Graunt: matemático inglês elaborou as tabelas 
“mortuárias” de Londres, analisando mortalidade por sexo 
e local de residência; 
• Pierre Louis: médico francês, desenvolveu o “método 
numérico” de estudar doenças, sendo considerado 
pioneiro da epidemiologia clínica e precursor dos ensaios 
clínicos. Seu estudo sobre a aplicação de sangrias em 
pacientes com pneumonia é um clássico; 
• William Farr: médico inglês, aluno de Louis, aplicou o 
método numérico para a saúde pública, desenvolvendo 
conceitos básicos como pessoas-tempo. “o primeiro papel 
da prevenção é descobrir as causas das doenças”; 
• James Lind: 1716-1794; médico escocês, conduziu um dos 
primeiros ensaios clínicos e desenvolveu a hipótese de 
que as frutas cítricas curavam o escorbuto (12 marinheiros 
 
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com escorbuto divididos em 6 pares, todos com a mesma 
dieta) – estudo experimental para o tratamento do 
escorbuto com marinheiros; 
• John Snow: 1813-1858; médico inglês pai da epidemiologia 
analítica. Analisou as mortes por cólera na região sul de 
Londres conforme a fonte de abastecimento de água – 
cálculo era feito a mão; 
• Ignaz Semmelwais: 1818-1865 – estudou casos de febre 
puerperal Hospital Geral de Viena – que aumentava 
taxa de mortalidade materna; descobriu-se que 
estudantes não se higienizavam antes do atendimento 
ao paciente – enfermaria. Surge então a lavagem de 
mãos nas maternidades, 1847; 
• Richard Doll: 1912 – 2005; epidemiologista da era moderna. 
Médico e epidemiologista, demonstrou na década de 1950 
que o tabagismo é fator de risco para o câncer de 
pulmão; 
• Bradford-Hill: epidemiologista e estatístico, trabalhou com 
Richard Doll (critérios de causalidade – quando podemos 
definir que algo é causado por determinada coisa) – título 
de médico honorário; 
• David Barker: pessoas que nasceram com baixo peso 
apresentam maior risco de terem doenças crônicas 
(origem no útero). 
Saúde baseada em evidências 
• É um uso criterioso, explícito e meticuloso das melhores 
evidências atuais na tomada de decisões relativas à 
assistência de cada paciente; 
• Prática e teoria da epidemiologia permitem: 
o Entender melhor a estrutura das pesquisas; 
o Avaliar criticamente as evidências cientificas; 
o Oferecer o melhor apoio para o paciente; 
• 3 grandes pilares: decisão compartilhada da tomada de 
decisão com o paciente (levando em conta seus valores), 
melhores evidências cientificas e experiência clínica dos 
profissionais; 
• Se resume em “só quero saber o que pode dar certo” – 
associação entre a melhor ciência disponível (geralmente 
revisões sistemáticas) e a melhor prática possível + 
avaliação dos riscos, benefícios, custos e preferências 
individuais; 
EVIDÊNCIA CIENTÍFICA 
• Documento fundamental no Brasil foi o Projeto Diretrizes 
– campanha da Associação Médica Brasileira e Conselho 
Federal de Medicina = fala que a prática médica deve ser 
baseada em evidências. Existem diferentes graus de 
recomendação e força de evidência (vão de A até D); 
• Qualidade da evidência é baseada em vieses, em quais 
itens poderiam levar ao erro: seleção, aferição, confusão, 
intervenção, seguimento, análise, interpretação e 
publicação. 
ETAPAS PARA BOA PRÁTICA DE SAÚDE EM EVIDÊNCIAS 
• Formular pergunta que possa ser respondida; 
• Avaliar criticamente o material selecionado; 
• Aplicar os resultados na prática clínica. 
• Conhecimento científico: é o que valorizamos na área da 
saúde; 
• Para que serve a evidência? Possibilitar melhores decisões 
clínicas e de saúde publica; 
• Fontes de evidências: diversas, umas mais confiáveis que 
as outras, formam hierarquias. 
REGRAS DE EVIDÊNCIAS CIENTÍFICAS 
1. Tipo de pesquisa que gerou a informação; 
2. Controle dos erros nas pesquisas; 
1 e 2 são utilizados para hierarquizar evidências. 
 
TIPOS DE REVISÃO 
SUMÁRIOS 
Atualizações periódicas das diretrizes clínicas ou livros que integram 
informações baseadas em evidências sobre os problemas clínicos 
específicos. 
SINÓPSES DE SÍNTESE 
• Resumos das informações encontradas em revisões 
sistemáticas; 
• Fornecem informações suficientes para apoiar a ação 
clínica. 
SÍNTESE 
• Revisão sistemática; 
• Síntese é um resumo abrangente de todas as evidências 
em torno de uma questão de pesquisa específica. 
 
 
 
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ESTUDOS ÚNICOS 
• Pesquisa conduzida para responder perguntas clínicas 
específicas – tem filtros; 
• Exemplo: PubMed. 
PORTALDA SAÚDE BASEADA EM EVIDÊNCIAS 
Recurso do governo para ajudar profissionais da saúde a ter bases 
cientificas sem ter que pagar – tem diversos artigos, livros, imagens, 
etc. 
CAPES 
Periódicos CAPES = buscar por assunto, buscar por periódico, 
buscar por livro, buscar base de dados. 
SÍNTESE DE EVIDÊNCIA POR ASSUNTO 
Metabuscador: busca em várias bases de dados. Exemplo = 
Tripdatabase (tem sinopse de evidência e as diretrizes sobre aquele 
assunto). 
COMO CRIAR UMA PERGUNTA 
Questão de pesquisa ® descritores (DeCS e/ou MeSH) ® 
estratégias de busca (associar palavras) ® busca nas principais 
bases de dados. 
ESTRATÉGIA 
 
BUSCA 
• Verificar se o vocabulário é oficial; 
• Operadores boleanos: Intersecção; 
o AND: (ordem não altera a busca); 
o OR: soma itens semelhantes; 
o NOT: último operador (ordem altera a busca). 
 
 
 
Delineamentos 
São estruturas teóricas que auxiliam na caracterização dos tipos de 
estudo. Nem sempre um estudo vai se encaixar, têm características 
híbridas, mas são exceção. Estudos transversais, caso-controle, 
coorte, ensaios clínicos... nos dão uma boa ideia da qualidade da 
evidência para determinada pergunta. Se orienta que no próprio 
título do artigo, seja descrito o tipo de estudo. 
Como identificar os tipos de estudos? 
1. Exposição e desfecho (PICO) – 
Pacientes/população/problema, intervenção ou 
exposição, comparação, desfecho; 
2. Tempo das avaliações; 
3. Observacional ou intervenção; 
4. Individual ou coletivo. 
Revisão sistemática e metanálise: Cochrane Library. 
 
Estudos: observacional X intervenção. 
EXPOSIÇÃO E DESFECHO (PICO) 
• Estudo transversal; 
• Estudo de coorte; 
• Estudo de caso-controle. 
TEMPO 
Quando foi avaliada a exposição e quando foi avaliado o desfecho. 
• Estudo transversal: exposição e desfecho são analisados 
ao mesmo tempo; 
• Estudo caso-controle: análise do desfecho pela avaliação 
de fatores de exposição no passado; 
• Estudo de coorte: acompanhamento de um grupo de 
participantes expostos e de não expostos e avaliação do 
desenvolvimento do desfecho no futuro. 
ESTUDOS OBSERVACIONAIS 
ESTUDO TRANSVERSAL – CROSS-SECTION/SECCIONAL 
• Avalia-se exposição e desfecho ao mesmo tempo. Não 
se pode dizer que o sedentarismo é a causa da doença 
renal crônica, porque não houve acompanhamento da 
evolução da doença, nem de atividade física.; 
 
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• Desfecho e exposição são avaliados ao mesmo tempo; 
• Relacionado com o individuo em local e época; 
• Comum uso de questionários; 
• Objetivos: individuo em local e época; 
• Não há seguimento; 
• Pontos fortes: capacidade de interferência (população 
definida no tempo e no espaço), fornece estimativas de 
prevalência, duração relativamente curta (custo, perdas), 
pouca demanda, não é necessário esperar a ocorrência 
do desfecho, importante para levantar hipóteses sobre 
possíveis associações; 
• Pontos fracos: não estabelece sequência dos eventos, 
inadequado para preditores ou desfechos raros (precisaria 
de muita gente, o que seria ruim para casos raros), 
causalidade reversa, baixo poder para testar hipóteses, 
não produz dados de incidência (relacionada a casos 
novos porque não há seguimento), não estabelece 
sequência de eventos, causalidade reversa (não 
estabelece qual fator é causa e qual é consequência) e 
baixo poder para testar as hipóteses; 
• Exemplos: 
o Avaliação da relação entre as prevalências de 
DM e HAS → analisar se existe uma maior 
prevalência de HAS em pacientes com DM ou 
em pacientes sem DM. Não é capaz de 
estabelecer se DM é causa ou consequência de 
HAS; 
o Avaliação da prevalência de Burnout em 
estudantes da Escola de Medicina e em 
estudantes da Escola de Ciências; 
• Avaliação da prevalência das causas de morte por sexo 
em determinado país. 
CASO-CONTROLE 
• Inicia com o desfecho (caso) → pesquisadores precisam 
encontrar um grupo que não tenha aquele desfecho 
(controle) → vão para o passado avaliar se as pessoas 
foram ou não expostas a determinados fatores de risco; 
• Compara a ocorrência da exposição em um grupo de 
casos (doentes) com a de um grupo controle (sem o 
desfecho); 
• Objetivo: verificar a possível existência de associação causal 
entre a exposição aos fatores de risco e a doença em 
estudo avaliação da exposição no tempo passado; 
• Elementos básicos: 
o Definir quais indivíduos são os casos (desfecho) 
e quais indivíduos são os controles o Definir a 
variável de exposição (início, tempo, intensidade, 
frequência); 
® Ex: cigarro → por quanto tempo? 
quantos cigarros? qual foi a intensidade 
de exposição? 
o Medir potenciais confundidores; 
® Ex: cigarro e isqueiro; 
o Controles precisam ser bem escolhidos (parear 
por sexo, idade, nível socioeconômico); 
o Os principais vieses são a memória dos 
indivíduos (informações do passado), a 
padronização das informações nos prontuários 
e a validação do instrumento de coleta de 
informações; 
• Pontos fortes: 
o Estudo recomendado para avaliar fatores de 
exposição para doenças raras; 
o Menor custo que o estudo de coorte; 
o Importante em estudos etiológicos; 
o Avaliação dos fatores etiológicos que podem ter 
gerado determinado desfecho; 
o Investiga os múltiplos fatores de risco para um 
mesmo desfecho; 
o Poder moderado para testar hipóteses de 
causalidade; 
• Pontos fracos: 
o Estudo de um único desfecho; 
o Inadequado para exposições raras; 
® Precisaria avaliar um grande número 
de prontuários para coletar 
exposições raras; 
o Não estima incidência nem prevalência; 
o Suscetibilidade a vieses de amostragem (grupo 
controle não seria o ideal); 
o Suscetibilidade a vieses de aferição (dificuldade 
na coleta de informações passadas); 
o Não estabelece uma sequência clara dos 
eventos. 
COORTE 
• Um grupo de indivíduos é identificado, e classificado 
segundo a exposição (+ ou -). É realizado um segmento 
no tempo para a manifestação do desfecho; 
• Gera medidas de incidência, comparando expostos X não 
expostos; 
• Pontos fortes: exposições raras, poder de testar 
hipóteses, estudos etiológicos e prognósticos, vários 
desfechos Inadequados para desfechos raros, perdas no 
seguimento, leva muito tempo, alto custo; 
• Objetivo: analisar a relação existente entre a presença de 
fatores de risco ou características e o desenvolvimento 
de doenças nos participantes; 
• Fases: um grupo de indivíduos é identificado e classificado 
segundo a exposição (+ ou –) → é realizado um 
seguimento no tempo para manifestação do desfecho → 
gera medidas de incidência, comparando os casos novos 
no grupo exposto e no não exposto; 
 
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• Pontos fortes: 
o Adequado para exposições raras; 
o Importante em estudos etiológicos e 
prognósticos; 
o Múltiplos desfechos de uma exposição; 
o Bom poder para testar hipóteses; 
• Pontos fracos: 
o Inadequado em desfechos raros (doenças 
genéticas) → precisaria acompanhar por muito 
mais tempo; 
o Perdas no seguimento levam a viés de seleção; 
o Tempo longo e custo elevado; 
• Exemplos: 
o Acompanhamento de um grupo de funcionários 
de universidades públicas ao longo dos anos 
para avaliar possíveis fatores de risco para o 
desenvolvimento de doenças cardiovasculares. 
ESTUDO ECOLÓGICO 
• Não existem informações sobre a doença e exposição 
do individuo, mas do grupo populacional como um todo; 
• Avalia grupos populacionais, não indivíduos; 
• Unidade de análise é uma população ou grupo de 
indivíduos; 
• Exemplo: prevalência de COVID-19 em comparação com 
o número de desempregados de regiões de Portugal; 
• Uma das suas vantagens é a possibilidade de examinar 
associações entre exposição e doença/condição 
relacionada à coletividade. 
 
Ex.: Associação entre o consumo de café e o infarto. 
 
OBSERVACIONAL OU INTERVENÇÃO 
• Se acompanha e observa 
o Exemplo: apenas observar a amamentação; 
• Se acompanha e realiza certa intervenção; 
o Exemplo: fornecer suplemento para avaliar 
amamentação.ESTUDOS DE INTERVENÇÃO 
Ensaio Clínico (Estudo Experimental) 
• Objetivo: comparar um grupo tratado e um grupo 
controle; 
• Características: investigador determina a exposição → 
tipo, frequência, duração; 
• Exemplos: uso de medicamentos ou prática de atividades 
físicas; 
• Pontos fortes: 
o Importante em estudos terapêuticos; 
o Grande poder para testar hipóteses; 
• Pontos fracos: 
o Maior duração e custo; 
o Perdas no seguimento (viés de seleção). 
 
RESUMO 
 
REVISAO SISTEMÁTICA E METANÁLISE 
• Revisão Sistemática 
o Avaliação de um conjunto de dados 
provenientes de diferentes estudos; 
o Resumo de um conjunto de evidências; 
o Identifica, avalia e interpreta todas as pesquisas 
disponíveis em relação a um assunto específico; 
o Pode ou não incluir uma metanálise; 
• Metanálise: 
o Procedimento estatístico com objetivo de 
associar todos os resultados em um único 
estudo. 
 
 
 
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Vieses 
Qualquer erro sistemático no delineamento, na condução ou análise 
de um estudo, que resulte em uma estimativa errada quanto ao 
efeito de uma exposição sobre o risco de ocorrência do desfecho. 
Observações 
• Mesmo o estudo mais rigorosamente planejado terá 
potencial para um ou mais tipos de vieses, incluindo a 
maneira como os participantes são selecionados e o 
modo como a informação é obtida, relatada ou 
interpretado; 
• O estudo pode ter um alto poder de evidência (revisão 
sistemática), porém pode ter uma série de limitações 
(vieses) que o fazem perder sua força de evidência. 
TIPOS DE VIESES 
VIÉS DE SELEÇÃO 
• Qualquer erro decorrente do processo de identificação 
da população em estudo (métodos utilizados para a 
seleção dos participantes ou fatores que influenciam a 
participação no estudo); 
o Exemplo: prevalência de tabagismo entre 
estudantes do Ensino Médio de toda a cidade 
→ estudo seleciona apenas escolas com mais 
de 3 mil estudantes → incapaz de responder a 
pesquisa, pois seleciona apenas uma parcela da 
cidade, estudantes de escolas menores não 
foram incluídos na pesquisa; 
• Estudos de Caso-controle – Seleção de casos e controles 
com base em critérios diferentes (relacionados ao status 
de exposição); 
o Viés de diagnóstico: uso de hormônios e câncer 
de endométrio (exemplo); 
® Uso de hormônios exógenos provoca 
sangramento → leva as mulheres a 
procurar serviços de saúde com mais 
frequência → aumento no número de 
diagnósticos precoces de câncer de 
endométrio; 
® O viés aumenta a probabilidade de 
encontrar associação entre uso de 
hormônios e câncer de endométrio; 
® 
o Recusa diferencial: seleção de casos no hospital 
e de controles na comunidade → pode levar a 
maior número de recusas entre os controles e, 
se as características dessa população estiverem 
associadas à exposição de interesse do estudo 
podem levar a um viés de seleção; 
• Estudos de Coorte – Quando o recrutamento de 
expostos e não-expostos estiver relacionado com a 
probabilidade de adoecimento; 
o Características diferentes (tabagismo) entre os 
que recusam e os que aceitam participar do 
estudo – Perdas de acompanhamento → 
quando associadas à exposição e ao desfecho; 
o Maior perda entre os expostos → subestima-
se o risco associado à exposição; 
o Maior perda entre os não expostos → 
superestima-se o risco associado à exposição; 
• Estudos Transversais e de Caso-controle – Viés de 
sobrevivência (prevalência); 
o Indivíduos com a doença menos agressiva 
viverão mais e terão maior chance de serem 
identificados para o estudo → casos 
representam fatores de melhor prognóstico 
não fatores de risco para a ocorrência da 
doença o Importante introduzir entre os casos, 
os casos incidentes da doença (novos); 
o Exemplo: estudos sobre fatores de risco para 
infarto que se baseiam em pacientes 
hospitalizados (casos de melhor prognóstico); 
• Viés de Berkson – O desfecho de interesse e a 
exposição afetam a probabilidade de hospitalização; 
o Pacientes com mais de uma doença são mais 
prováveis de serem hospitalizados do que 
pacientes com uma só doença → associação 
espúria encontrada; 
o Exemplos: 
® Estudo de casos e controle sobre 
diabetes (exposição) e colecistite 
(desfecho) → a associação fora do 
ambiente hospitalar não ocorreria; 
® Associação entre situação 
socioeconômica da família e 
hospitalização de crianças por 
pneumonia → famílias mais pobres 
são mais prováveis de serem 
hospitalizadas. 
Auto seleção 
Quando indivíduos com maior ou menor risco do desfecho tendem 
a escolher determinada exposição. 
Recusas ou perdas na aleatórias: 
Perdas ou recusas durante um estudo. 
Amostragem inadequada 
Quando o processo de amostragem não fornece uma amostra 
representativa da população de interesse. 
 
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VIÉS DE INFORMAÇÃO (OBSERVAÇÃO) 
• Erro sistemático na mensuração/aferição da exposição 
ou do desfecho de interesse; 
• Fontes possíveis deste tipo de erro: instrumentos de 
baixa sensibilidade ou especificidade, questionários de má 
qualidade, entrevistas não padronizadas, registros de 
dados incompletos; 
• Resultado: classificação errônea dos participantes do 
estudo em termos de seu status de doença e/ou 
exposição → viés de má classificação; 
• Classificação: 
o Erro de classificação não-diferencial: 
® A classificação dos indivíduos é a 
mesma para os grupos de 
comparação → não varia conforme o 
status de exposição ou doença; 
® Mesma proporção dos 2 grupos está 
exposta a determinado fator → não 
consegue determinar se é fator de 
risco ou de proteção; 
® Viés afeta igualmente os grupos; 
® Resultado: diminuição da diferença 
entre os grupos de comparação e 
enviesa as medidas de associação em 
direção ao valor nulo (à não-
associação; 
o Erro de classificação diferencial: 
® Técnica de entrevista e maneiras de 
formular as perguntas, idade e a 
escolaridade dos respondentes, 
intervalo de tempo entre a exposição 
de interesse e a entrevista, e o grau 
de detalhamento requerido → afetam 
a validade das respostas; 
® Magnitude do viés varia entre os 
grupos; 
® Exemplo: pesquisa que investiga o 
tabagismo como fator de risco para 
nascimentos prematuros → mães 
dos casos podem omitir a informação 
por constrangimentoL 
® Resultado: direção imprevisível, pode 
superestimar ou subestimar a 
associação; 
• Tipos: 
o Viés de memória (de ruminação); 
® Típico dos estudos em que a 
informação sobre a exposição é 
coletada retrospectivamente, após o 
desenvolvimento da doença; 
® Observação: os casos apresentam 
maior probabilidade de recordar 
exposição passadas do que os 
controles; 
® Exemplo: estudos de casos e 
controles para identificar fatores de 
risco para malformações congênitas; 
o Causalidade reversa: 
® Pode afetar estudos Transversais e 
estudos de Caso-controle; 
® Quando a variável que pensamos que 
é a causa, mas na verdade é o 
desfecho; 
® A aparente exposição é, na verdade, 
consequência da doença; 
® Ocorre quando não é possível 
estabelecer a temporalidade sobre o 
que aconteceu primeiro, a exposição 
ou o desfecho; 
o Coletador de dados: 
® Coletador coleta dados de forma 
enviesada; 
® Inacurácia na forma de medir a 
exposição ou do desfecho. 
COMO PREVENIR VIESES 
• A prevenção e controle de potenciais vieses devem ser 
alcançados na fase de planejamento do estudo → crucial 
para que os resultados obtidos sejam válidos; 
• Seleção da população em estudo; 
o Caso-controle: selecionar controles no mesmo 
hospital dos casos → previne recusas e viés de 
memória; 
o Coorte e Ensaios clínicos: participantes que 
pertençam a um grupo bem definido de 
pessoas, para serem mais facilmente localizados 
→ prevenir perdas de acompanhamento; 
o Ensaios clínicos: indivíduos cujo risco de 
desenvolver o desfecho é maior do que o risco 
médio na população → minimizar recusas e 
perdas de acompanhamento; 
• Métodos de coleta de dados: 
o Construção de instrumentos específicos para a 
coleta de dados; 
® Uso de perguntasobjetivas e 
fechadas; 
o Aplicação destes instrumentos pela equipe de 
pesquisa; 
o Manter o entrevistador o mais cego possível. 
CONFUSÃO 
• Definição: Um dos mais importantes problemas em 
estudos epidemiológicos observacionais → mistura do 
efeito da exposição de interesse com o efeito de um 
outro fator, sobre a ocorrência da doença o Fator de 
 
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confusão = associado à exposição de interesse e um 
fator de risco para a doença; 
o Exemplo:: avaliação do tamanho dos telômeros 
de pacientes com doença pulmonar crônica→ 
como os eles são marcadores biológicos 
associados à idade, os pacientes selecionados 
devem estar dentro da mesma faixa etária → 
pode distorcer os resultados do estudo; 
• Como lidar com fatores de confusão: 
o O efeito de confusão não é um erro do estudo 
(diferentemente dos vieses), é um fenômeno 
normal que descreve a natureza da relação 
entre vários fatores e o risco de ocorrência da 
doença; 
® Observação :deixar de considerar o 
potencial efeito de confusão na 
interpretação dos achados é um erro 
que pode enviesar a conclusão do 
estudo; 
o Prevenção do efeito de confusão: 
® Fase de planejamento e condução do 
estudo - Emparelhamento (individual 
ou em grupo) ou por randomização; 
® Fase de análise - Estratificação da 
amostra e ajuste por meio de análises 
multivariadas. 
INTERAÇÃO 
• Definição: As doenças não são causadas por um único 
fator de risco → vários fatores concorrem para que uma 
doença aconteça; 
• Como identificar: 
o Quando encontramos associação entre um 
fator de risco e uma doença e descartamos a 
existência de efeito de confusão → descobrir 
se a associação tem a mesma força em cada 
um dos estratos de uma terceira variável; 
o Exemplo: quando se acha a associação entre 
um fator de risco (tabagismo) para uma doença 
(câncer de pulmão) e é descartado o fator de 
confusão (pela estratificação da amostra de 
acordo com o lugar em que habitam) → 
verificar se essa associação tem a mesma força 
em cada um dos estratos; 
• Como interpretar: 
o Se possui a mesma força → não há interação 
entre o fator de risco (tabagismo) e a 3ª variável 
(local de residência); 
o Senão possui a mesma força → há interação 
entre as 2 variáveis (o local de residência 
modifica o efeito do tabagismo na causalidade 
do câncer de pulmão); 
® A interação entre 2 variáveis pode ser 
positiva ou negativa → pode 
aumentar ou diminuir o risco da 
doença; 
® Exemplos: Tabagismo e exposição 
ocupacional em minas de carvão (que 
leva a fibrose pulmonar e outras 
doenças respiratórias) agem 
sinergicamente = ↑ risco de câncer 
de pulmão; O coleito (dormir na 
mesma cama) da criança com a mãe 
e a amamentação agem 
antagonicamente = ↓ risco de 
hospitalizações por pneumonia entre 
crianças que são amamentadas com 
com leite no 1º ano de vida. 
Medidas de frequência e associação 
• Medidas de frequência: 
o Prevalência; 
o Incidência; 
• Medidas de associação: 
o Risco relativo (RR) e RRR; 
o Odds Ratio (OR); 
o Outras medidas (RP, SMD); 
• Medidas de impacto: 
o Risco atribuível (RA) e frações); 
o NNT/NNH. 
 MEDIDAS DE FREQUÊNCIA 
A ocorrência da doença (desfecho) é frequentemente categorizada 
como presente/ausente. Variável categórica (nível de medida 
nominal): descrita com razões, proporções e taxas (incluem tempo).. 
Em epidemiologia as razões, proporções e taxas recebem nomes 
especiais. 
PREVALÊNCIA 
• Medida estática análoga ao momento capturada por uma 
fotografia, não tem segmento.; 
• Quantifica a proporção de indivíduos em uma população 
que apresentam a doença em um determinado 
momento; 
• A prevalência “estima” a probabilidade de que um 
determinado indivíduo apresente a doença em um 
determinado ponto no tempo 
 
 
 
9 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
Usos na clínica e na saúde pública: 
• Prevalência ponto: prevalência da doença em um certo 
ponto no tempo; 
o Quando se fala em prevalência, em geral se 
refere à prevalência ponto; 
o Depende do momento do ano em que se faz a 
pesquisa → importante para doenças que tem 
sazonalidade; 
• Prevalência em um período: quantas pessoas tiveram a 
doença em algum momento dentro de um determinado 
período de tempo; 
o Período arbitrário (pode ser 1 mês, 1 ano, etc); 
• Exemplos: 
o Você está com chiado no peito e dificuldade 
para respirar? (prevalência ponto); 
o No último ano, você teve algum episódio de 
chiado no peito, acompanhado de dificuldade 
para respirar? (prevalência em um período); 
o Alguma vez na vida, você teve algum episódio 
de chiado no peito, acompanhado de dificuldade 
para respirar? (incidência cumulativa). 
INCIDÊNCIA 
Refere-se ao número de casos novos (do desfecho) em um grupo 
em risco durante um período específico. (período de observação). 
Pode ser expressa de duas formas: incidência cumulativa 
(proporção) e densidade de incidência (taxa). 
Características: 
• O componente crítico na definição da incidência são os 
NOVOS casos da doença; 
• Medida da transição (do estado de não-doente para o 
estado de doente) → também considerada uma medida 
de risco (risco de uma pessoa adoecer em um 
determinado período de tempo); 
o Estudos de Coorte são capazes de medir esse 
tipo de mudança; 
• O denominador da fórmula representa o número de 
pessoas que estão EM RISCO de desenvolver a doença; 
• Qualquer indivíduo que tenha sido incluído no 
denominador tem que ter o potencial de se tornar parte 
do grupo numerador; 
• Exemplo: se estivermos calculando a incidência de câncer 
do corpo do útero, o denominador deve incluir somente 
mulheres sem história de histerectomia. 
Tempo: 
• Aspecto importante do denominador da taxa de 
incidência; 
• Pessoas em risco observadas por um período de tempo 
= INCIDÊNCIA CUMULATIVA; 
• Incidência cumulativa (Ic): para o cálculo da Ic é assumido 
que todos os indivíduos são seguidos até manifestarem o 
desfecho ou até o final do período de observação; 
 
o Especifica-se o período de tempo e se 
acompanha todos os indivíduos no grupo 
representado pelo denominador por todo 
aquele período; 
® A escolha do período de tempo é 
arbitrária (1 semana, 1 mês, 1 ano, 5 
anos); 
® O importante é que o período de 
tempo seja claramente definido e 
todos os indivíduos incluídos no cálculo 
tenham sido acompanhados por todo 
o período; 
o Estima a probabilidade ou o risco de que um 
indivíduo desenvolva a doença durante um 
período de tempo → importante definir; 
• Pessoas não são acompanhadas pelo mesmo período de 
tempo = PESSOAS-TEMPO EM RISCO (unidades de 
tempo em que cada indivíduo é acompanhado); 
o Frequentemente não é possível acompanhar 
todos os indivíduos do denominador pelo 
período de tempo definido pelo estudo; 
® Em geral, ocorrem perdas de 
seguimento ou mortes por outras 
causas que não pela causa que o 
estudo está medindo; 
o Quando indivíduos diferentes são 
acompanhados por diferentes períodos, calcula-
se a DENSIDADE DE INCIDÊNCIA. 
o Densidade de incidência: 
® Os indivíduos estudados são 
acompanhados por períodos de 
tempo variáveis, de modo semelhante 
às condições da vida real; 
® Pessoa-tempo é frequentemente 
denominado paciente-tempo e pode 
ser expresso em diversas unidades de 
tempo (paciente-dia, paciente-mês, 
paciente-anos...); 
® Mede a velocidade com que novos 
casos correm na população em risco; 
® Denominador: soma das unidades de 
tempo que cada indivíduo em risco 
esteve sob observação → chamado 
de pessoas-tempo em risco (expresso 
 
10 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
como pessoa-dias, pessoa-meses ou 
pessoas-anos de observação). 
 
Ex.: Letalidade aparente* em pacientes acometidos pela COVID-19 
no RS segundo diferentes taxas etárias (10/02/20 – 21/03/21).. 
 
PREVALÊNCIA X INCIDÊNCIA 
• A prevalência pode ser entendida como uma fotografia 
da população em um determinado ponto no tempo → 
não levamos em conta a duração da doença; 
o O numerador da prevalência inclui uma mistura 
de pessoas com diferentes durações da doença= não temos uma medida de risco; 
o Importante medida da carga da doença na 
comunidade, sendo necessária para informar a 
necessidade de recursos para os serviços de 
saúde; 
• A incidência deve ser usada para medirmos o risco, pois 
inclui somente casos ou eventos novos em um período 
específico de tempo, durante o qual estes eventos 
ocorreram; 
o Necessária para saber a causa ou a etiologia da 
doença → explorar a relação entre a exposição 
e o risco de doença 
INTERRELAÇÃO ENTRE INCIDÊNCIA E PREVALÊNCIA 
• A prevalência depende da taxa de incidência e da duração 
da doença; 
o Se a incidência da doença é baixa, mas sua 
duração é longa, a prevalência será alta em 
relação à incidência; 
® Exemplo: diabetes mellitus no Brasil; 
o Mesmo que a incidência da doença seja alta, se 
a duração for curta (seja porque cura 
rapidamente ou porque mata) a prevalência 
será baixa em relação à incidência; 
® Exemplo: AIDS inicialmente 
(mortalidade muito alta); 
o A mudança na prevalência de uma doença em 
diferentes períodos pode ser resultado de 
mudanças na incidência, na duração ou nas 
duas; 
® O aumento na prevalência da doença 
pode ser decorrente da introdução de 
novos tratamentos, que previnam a 
morte, mas não curem; 
® A diminuição da prevalência da 
doença pode ser decorrente da 
diminuição da duração da doença 
devido a cura mais rápida; 
• Essa interrelação pode ser expressa matematicamente; 
o Prevalência = Incidência x Duração; 
® Quando 2 medidas forem conhecidas, 
a 3a pode ser calculada; 
® Exemplo: Prevalência (23/100.000) / 
Incidência (45,9/100.000/ano) = 
Duração (0,5 ano); 
® 6 meses = sobrevida média entre o 
diagnóstico e a morte. 
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO 
RISCO RELATIVO (RR) 
• Compara a probabilidade de ocorrência do desfecho 
entre os expostos com a probabilidade de ocorrência no 
não- expostos; 
• É a razão da incidência do desfecho nos expostos pela 
incidência do desfecho nos expostos pela incidência do 
desfecho nos não-expostos; 
• O desfecho nos expostos apresenta uma incidência que 
é RR vezes a incidência observada nos não-expostos; 
• Em geral, é utilizado em estudos de Coorte, em ensaios 
clínicos e em estudos de acompanhamento de 
incidências. 
 
 
• RR > 1: indica risco aumentado do desfecho entre 
expostos → fator de risco; 
o Quanto maior o RR, mais forte é a associação 
entre a exposição e o desfecho; 
® Tx (E) = 3,6%; 
® Tx(n-E) = 4,8%; rr = 3,6/4,8 = 0,75; 
 
11 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
® RRR = 1 – 0,75 = 0,25 OU 25%; 
• RR ≈ 1: indica que não há associação da exposição com 
o desfecho; 
• RR< 1: indica associação negativa, expostos apresentam 
menor incidência → fator de proteção 
 
***ESCALA LOGARÍTMICA: 0,5 está a mesma distância do 1, que 
2. assim como, 0,33 está a mesma distância do 1 que o 3. 
Redução de RR: quando RR<1 a exposição protege e pode-se 
calcular a redução de ocorrer o desfecho (muito comum em ECR) 
 
 
• Observações: 
o Intervalo de confiança: quando não passa pelo 1 
→ estatisticamente significativo; 
® 95% de chance de os valores estarem 
nesse intervalo; 
o Hazard Ratio: variação do RR calculado com 
incidências por densidade (pessoas-tempo); 
® O RR é calculado com incidências 
cumulativas; 
• Redução de Risco Relativo (RRR); 
o Quando o RR < 1, a exposição protege e pode-
se calcular o quanto que aconteceu de redução 
de ocorrer o desfecho (muito comum em 
estudos controlados randomizados) – Pode ser 
usada para calcular a eficácia de um tratamento; 
o Fórmula: RRR = 1 – RR 
ODDS RATIO 
• Tal como a probabilidade, o odds é também uma medida 
de ocorrência de desfecho. Não é expresso em 
porcentagem, nem tem característica de proporção; 
• É uma das medidas do RR, mas ele mesmo é um dado 
importante; 
• A interpretação do odds ratio é a mesma do RR; 
• Em português já foi sugerida a palavra “chance” ou 
“chances” no lugar de odds, mas há controvérsias na 
tradução; 
• O odds é bastante utilizado no EUA e no Reino Unido, 
para expressar a possibilidade de ocorrência de um 
evento, principalmente em jogos e corridas.; 
• Em estudos caso-controle não tem como calcular 
incidência, usa-se odds ratio, ao invés de RR 
 
• OR > 1: indica odds aumentado de desfecho entre 
expostos → fator de risco; 
o Quanto maior OR, mais forte é a associação 
entre a exposição e o desfecho; 
• OR ≈ 1: indica que não há associação da exposição com 
desfecho; 
• OR < 1: indica associação negativa, expostos apresentam 
menor incidência→ fator de proteção 
 
Definição: 
• Razão de odds: compara o odds de ocorrência do 
desfecho entre os expostos com o odds de ocorrência 
nos não-expostos; 
o Interpretação: odds de desfecho entre os E é 
OR vezes o odds de desfecho entre os NE; 
• Com o mesmo resultado numérico, o OR expressa 
também o odds de exposição entre os que tem o 
desfecho (casos) pelo odds de exposição nos livres de 
desfecho (controles); 
o Interpretação: odds de exposição entre casos é 
OR vezes o odds de exposição entre os 
controles; 
• Observação: em geral, é utilizado em estudos de Caso-
controle. 
RAZÃO DE PREVALÊNCIAS (RP) 
• Definição: tem o mesmo princípio das medidas anteriores, 
compara a prevalência do desfecho entre os expostos 
com a prevalência do desfecho nos não-expostos; 
o Não possui um impacto muito considerável; 
 
12 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
o Em geral, é utilizada em estudos Transversais. 
 
DIFERENÇA DE MÉDIAS PADRONIZADA (DMP) 
• Definição: compara a diferença de médias entre dois 
grupos e estima a magnitude dessa diferença; 
• Equivalente a um Escore Z; 
• Considerada uma estatística de efeito para a avaliação das 
associações e suas magnitudes; 
o Quanto mais distante de 0, maior o efeito; 
• Em inglês, é denominada SMD (Standardized Mean 
Differe 
MEDIDAS DE IMPACTO 
Ao invés de se concentrar na associação em si, refere-se mais às 
consequências e às repercussões da exposição sobre a ocorrência 
do desfecho. 
RISCO ATRIBUÍVEL (RA) 
É uma diferença, expressa um excesso, possui característica de 
medida de impacto. O RA, ao invés de concentrar-se na associação 
em si, refere-se mais às consequências e às repercussões da 
exposição sobre a ocorrência do desfecho. 
 
É possível estimar o número de casos que podem ser prevenidos 
se a exposição for eliminada e assim estimar a magnitude do 
impacto em termos de saúde pública imposto por esta exposição. 
Interpretação: o risco de desenvolver o desfecho (incidência) é 
aumentado em RA nos E em comparação aos NE 
FRAÇÃO ATRIBUÍVEL NA POPULAÇÃO 
• Fração de todos os casos de uma doença em uma 
população que pode ser atribuível à exposição; 
• Possui diversas fórmulas, mas basicamente se refere a 
relação clássica (O-E)/O; 
• Ex.: X pessoas que fumam (nexo causal), tem Y% de 
chance de desenvolver câncer de pulmão. Não se 
consideram as pessoas que não fumam. 
NNT - NUMBER NEEDED TO TREAT 
• Número necessário a tratar; 
• É uma medida de impacto de intervenções, também 
utilizada em conjunto com o RRR em ECRs e estima 
quantos indivíduos precisam receber a intervenção para 
evitarmos um desfecho indesejável, como morte ou 
infarto; 
• Ex.: quantas pessoas precisam ser tratadas, para que uma 
pessoa tenha efeito; 
• Quanto menor o NNT, melhor, ou seja, maior o impacto 
da intervenção. 
 
NNH (NUMBER NEEDED DO HARM) 
• Definição: quantas pessoas em tratamento são 
necessárias para que 1 delas sofra um dano; 
• Quanto maior o NNH, melhor → para causar um dano 
deve-se tratar muitas pessoas; 
• Observação: um tratamento ideal deve possuir NNH 
sempre maior que o NNT o Calculado da mesma forma 
que o NNT (porém com uma variável diferente). 
ASSOCIAÇÃO E CAUSALIDADE 
• O principal objetivo da epidemiologia é contribuir para a 
prevenção e controle das doenças e promoção de 
saúde, por meio da identificação das causas das doenças 
e de como modificar estas causas; 
• Causa é algo que produz um efeito. Em epidemiologia 
uma causa pode ser considerada algo que alteraa 
frequência da doença, o estado de saúde ou os fatores e 
ele associados (definição pragmática); 
• Ex.: causa infecciosa = SARS-CoV-2; causa de jovens 
começarem a fumar mais cedo antigamente = 
propagandas de cigarros em jornais, rádio e televisão; 
• O conhecimento sobre as causas das doenças é 
importante não somente para a prevenção, mas também 
para o diagnóstico e tratamento.; 
• A causa de uma doença é: um agente, evento, condição, 
característica ou uma combinação desses fatores que 
tem um papel importante na ocorrência da doença. 
ESTRATÉGIA EPIDEMIOLÓGICA 
• O exemplo de Ignaz Semmelweis; 
• Médico húngaro, em um hospital em Viena, observou que 
a mortalidade após o parto era menor entra as mulheres 
na Enfermaria 2 (que eram atendidas por parteiras e suas 
alunas), do que na Enfermaria 1 (que eram atendidas por 
médicos e seus alunos); 
 
13 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
• Em 1847, seu colega e amigo, prof. Kolletschka, morreu 
após espetar o dedo com um bisturi usado durante uma 
necrópsia. A necrópsia de Kolletschka mostrou infecção 
generalizada, com peritonite e meningite. A inspiração de 
Semelweis foi de que “partículas” foram transferidas do 
bisturi para o sistema sanguíneo do amigo, e que essas 
eram as mesmas “partículas” que estavam matando as 
pacientes na enfermaria; 
• Ação de Semelweis: era necessário usar algo mais forte 
do que sabão comum para lavar as mãos, para prevenir 
a “Febre Puerperal” → Introduziu a clorina líquida e, 
depois, por economia, hipoclorito de cálcio → A 
mortalidade materna caiu vertiginosamente; 
• Lições aprendidas com o trabalho de Semeweis: é 
necessário inspiração, e esta pode vir de onde menos se 
espera. A ação não pode sempre esperar até que o 
mecanismo da doença seja compreendido; 
• Ex.: Dados epidemiológicos mostraram que deitar a 
criança de barriga para baixo para dormir aumenta o risco 
de morte súbita na infância. Campanhas para persuadir os 
pais a deitarem os bebês de barriga para cima reduziram 
à metade a incidência dessa causa de morte. 
 
 
DETERMINAÇÃO DA CAUSALIDADE 
• Compreender a etiologia da doença: 
• Estudos experimentais: 
o Estudos invitro; 
o Estudos controlados em animais; 
® Permitem controle exto da dose, 
controle das condições ambientais, 
perdas mínimas de acompanhamento.; 
® Problemas com extrapolação para 
populações humanas e doenças 
humanas sem bons modelos animais; 
• Patologia clínica; 
• Conduzir estudos em populações humanas; 
• Importância da epidemiologia: “capitaliza” os 
experimentos naturais, não planejados. Utiliza 
grupos de indivíduos que são ou forma 
naturalmente expostos; 
• Todos os tipos de delineamentos são 
importantes e fornecem diferentes graus de 
evidência a favor ou contra a hipótese causal; 
o Determinar se existe associação; 
® Estudos ecológicos: estudos de 
características de grupos; 
® Estudos transversais: estudos em um 
momento específico; 
® Caso-controle e coortes: estudos de 
características individuais; 
• Se houver associação, determinar a 
probabilidade de ser uma associação causal, 
usando critérios pré-determinados. 
CAUSALIDADE 
Tipos de associações: 
• Causal; 
• Não causal. 
 
Ex.: Em 1981, MacMahon et al publicaram resultados de um estudo 
caso-controle sobre câncer de pâncreas. Havia uma associação tipo 
dose-resposta (quanto maior o consumo de café, maior o risco 
identificável para desenvolver o câncer) entre consumo de café e 
câncer de pâncreas, principalmente em mulheres. 
• Tabagismo é fortemente associado ao câncer de 
pâncreas e ao consumo de café; 
• Havia vários problemas na seleção dos controles e na 
medida dos níveis de exposição entre casos e controles: 
o Pacientes com outras doenças do pâncreas e 
do trato biliar ou doenças associadas com 
tabagismo e consumo de álcool, inclusive 
pacientes com úlcera péptica, não eram 
elegíveis para o grupo controle; 
 
14 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
o Número de xícaras de chá e de café 
consumidas em um dia típico, antes do início da 
doença atual; 
o Estudos subsequentes não reproduziram o 
mesmo resultado.; 
o Associações causais são usadas para tomar 
decisões em saúde pública e para planejar 
intervenções.; 
o No exemplo anterior, se o fumo é a causa real, 
não seria correto intervir sobre o consumo de 
café. 
• É muito importante levar em conta todos os fatores 
confundidores. 
 
Tipos de relações causais 
• Diretas; 
• Indiretas: fator causal está mais distante do efeito final, mas 
o efeito se dá por meio de passos intermediários. 
 
Tipos de fatores causais 
• Suficientes; 
• Necessários. 
 
MODELO MULTIFATORIAL DE ROTHMAN 
• As causas das doenças compreendem uma constelação 
de fatores. Este modelo estendeu o conceito de causa 
suficiente: é o menor grupo de condições que, juntas, 
inevitavelmente produzem a doença.; 
• Ex.: 3 combinações de fatores (ABC, BED, ACE) são 
causas suficientes de uma doença.; 
• Cada um dos componentes da “torta” causal é necessário 
para que a doença ocorra. O controle da doença pode 
ser obtido pela remoção de um dos componentes da 
“torta”. Se houver um fator comum em todas as “tortas”, 
sua remoção implica na eliminação da doença. 
 
• Cada torta é um mecanismo causal (“causa suficiente”) 
para a doença. Cada doença tem múltiplos mecanismos 
causais.; 
• Cada letra representa um fator causal, que é um 
componente do mecanismo causal. Cada mecanismo 
causal requer a ação conjunta de vários fatores causais.; 
• “A” = causa necessária, nesse exemplo, porque causa a 
doença por meio dos 3 mecanismos causais, assim, se 
“A” for ausente, a doença não ocorre.; 
• As outras causas são contribuintes, uma vez que não são 
necessárias (há outra torta de causas suficientes que não 
incluem essas causas), nem suficientes (por exemplo, o 
componente “B” somente seria eficaz, se os outros 
componentes da torta também ocorressem); 
• A “força” de um componente causal depende da 
prevalência na população dos outros componentes do 
mecanismo causal. 
o Um fator parecerá ter um forte efeito se os 
outros componentes do mecanismo causal 
forem comuns na população; 
o Um fator parecerá ter um efeito fraco se os 
outros componentes do mecanismo causal 
forem raros na população; 
• Nenhum fator age sozinho para produzir a doença. Todos 
os casos de uma doença são resultados de múltiplos 
fatores que agem em conjunto dentro de um mecanismo 
causal (“torta”). Portanto, cada caso de uma doença pode 
ser atribuído a cada um dos componentes causais que 
compõem o mecanismo causal (“torta”). 
COMPREENDENDO O QUE É CAUSALIDADE 
Supondo que: a associação é real, acredita-se que seja um fator 
causal (descartado o efeito confusão), fator causal direto, resolvido 
que é um fator necessário ou suficiente. Com isso, não fica provada 
a causalidade da doença. 
• Interferência causal: 
 
15 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
o Depois de encontrar associação entre 
exposição e desfecho em um estudo, a próxima 
pergunta é se esta associação é causal ou não; 
o O objetivo da interferência causal é pesar a 
evidência para afirmar que a associação 
exposição- desfecho observada (“associação 
estatística”) é uma associação causal → 
Racionalmente, usando “critérios” de causalidade, 
para pesar a evidência, descartando o acaso e 
a presença de vieses como causas; 
• Aplicação de critérios de causalidade; 
o Uma associação raramente reflete uma relação 
causal, embora possa ser causal; 
o Os critérios para interferência causal mais 
comumente usados foram estabelecidos por 
um estatístico inglês Sir Austin Bradford Hill em 
1965; 
o Os critérios de Hill não são um checklist. Uma 
associação causal pode ser interferida mesmo 
se apenas alguns dos critérios forem satisfeitos. 
 
1Relação temporal 
• A exposição ao fator deve ter ocorrido antes que a 
doença se desenvolva; 
• Mais fácil de ser verificado em estudos de coorte; 
• Este é o único critério que é absolutamente necessário 
ser entendido para que uma associaçãoseja causal. 
Força da associação 
• Quanto maior o risco relativo ou a razão de odds, maior 
a probabilidade de que a associação seja causal, porque a 
probabilidade de a associação poder ser explicada por 
vieses indetectados é menor; 
• Contudo, o fato de uma associação ser fraca não descarta 
causalidade; 
• A força de associação é medida pelo risco relativo, razão 
de odds, coeficiente de regressão, não pelo fator p; 
• É preciso tomar cuidado e examinar o intervalo de 
confiança e o tamanho da amostra (por exemplo, se o 
intervalo de confiança é largo - 1,8 a 22,6 -, um OR de 
12,0 não é forte); 
 
• O tabagismo pesado está associado a um risco 20 vezes 
maior de câncer de pulmão e a um risco de 2 vezes 
maior de doença coronariana. A associação tabagismo 
com câncer é mais forte do que com doença cardíaca; 
• Quanto mais forte a associação, mais provável de ser 
causal. 
Relação dose-resposta da associação 
• À medida que aumenta a dose, aumenta o risco da 
doença; 
• Não é considerado necessário em uma relação causal, 
mas reforça a evidência de que a relação seja causal; 
• A ocorrência de câncer de pulmão em fumantes leves é 
intermediária entre a de não fumantes e fumantes 
pesados; 
• O efeito das exposições pode não ser linear e haver um 
limite acima do qual o desfecho vai acontecer (por 
exemplo, associação entre exposição à radiação 
ultravioleta e doença). 
Replicação dos resultados (consistência da associação) 
• Se existir relação causal, espera-se que esta ocorra 
consistentemente em outros grupos populacionais 
(embora não necessariamente em todos); 
• Centenas de estudos encontraram associação entre 
fumo e câncer de pulmão e nenhum estudo bem-feito 
deixou de detectar associação; 
• Meta-análises são um bom método para testar a 
consistência 
Plausabilidade biológica da associação 
• Consistência entre a plausabilidade epidemiológica e o 
conhecimento biológico atual; 
• Efeito histopatológico do fumo no epitélio pulmonar; 
• Requer conhecimento sobre a etiologia biológica da 
doença; 
• Depende do estado da arte. 
Considerar explicações alternativas (coerência) 
• Outros fatores (fatores de confusão) foram levados em 
conta e seus efeitos descartados? 
Interrupção da exposição (reversibilidade) 
• Com a eliminação ou diminuição da exposição, o risco da 
doença diminui; 
• Contudo, em alguns casos o dano provocado pode ser 
irreversível (por exemplo, parar ed fumar não reverte o 
enfisema pulmonar, embora diminua a progressão). 
Especificidade da associação 
 
16 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
• É o mais fraco dos critérios (provavelmente será 
eliminado); 
• Uma exposição específica está associada com uma única 
doença (como SARS-CoV-2 provoca apenas COVID-19); 
• Usado como argumento pelas companhias produtoras de 
cigarros na defesa de que o fumo não causa câncer de 
pulmão (tabagismo está associado a várias doenças); 
• Se presente, reforça uma associação causal, mas, se 
ausente, não muda nada. 
Consistência com outros conhecimentos (analogia) 
• Se a associação é causal, espera-se que haja outras 
causas bem estabelecidas análogas à causa em questão; 
• Ex.: no caso de tabagismo e câncer de pulmão, outras 
toxinas ambientais (como asbesto, arsênio e urânio) 
também causam câncer de pulmão 
 
• Axioma em epidemiologia: “associação não significa 
causa”; 
• As associações são observadas; as causas são inferidas.; 
• Os critérios de Hill proveem evidência de que uma relação 
é causal. Deve ser considerada toda a evidência e os 
critérios pesados uns contra os outros para inferir a 
causalidade da associação. 
 
 
 
Indicadores de saúde – conceitos básicos da 
epidemiologia 
• Medidas que expressam o nível de saúde de uma 
determinada população; 
• Ex.: taxa de mortalidade infantil, taxa de mortalidade 
específica por diabete melito, mortalidade por COVID em 
cada país; 
• Ex.: indicadores dos casos de COVID, os quais permitem, 
a partir deles, planejar estratégias. 
HISTÓRIA DOS INDICADORES 
• ONU 1950 – estudar o padrão de vida das populações; 
• Abordagem pluralista (natalidade, morbidade, estado 
nutricional, transporte, mercado de trabalho..). 
MENSURAR A SAÚDE 
• Dificuldade de medir a saúde de forma direta o Conceitos 
abrangentes (“estado de completo bem-estar físico, 
mental e social, e não apenas a ausência de doença” - 
OMS); 
• Medir a saúde de forma indireta (operacional e conceitual) 
– “ausência de saúde”: ocorrência de doenças, agravos a 
saúde e mortes; 
INDICADORES DE SAÚDE 
• Refletem uma característica ou aspecto particular; 
• Refletem a situação de saúde de um indivíduo ou de uma 
população (individual: pressão arterial/ populacional: taxa 
de hipertensão na população). 
REQUIS ITOS DE QUALIDADE DOS INDICADORES 
Disponibilidadededados:REPRESENTATIVIDADE o Uniformidade da 
definição e os procedimentos empregados no cálculo: PRECISÃO 
o Reproduz os mesmos dados em situações semelhantes: 
REPRODUTIBILIDADE o Simplicidade na construção e interpretação: 
MENSURABILIDADE o Abranger vários fatores que influenciam o 
estado de saúde: PLURALIDADE o 
Comparaçãoentrepopulaçõesetempo:PODERDISCRIMINATÓRIO o 
 
17 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
Contempla as prioridades em saúde: RELEVÂNCIA o 
Osresultadoscompensamotempoerecursos:CUSTO-EFETIVIDADE 
CLASSIF ICAÇÃO DOS INDICADORES 
• Saúde dos indivíduos ou populações (mortalidade, estado 
nutricional...); 
• Condições do meio ambiente que influenciam a saúde 
(condições de saneamento); 
• Serviços de saúde (número de médicos por 1000 
habitantes). 
USO DOS INDICADORES 
• Avaliar o estado de saúde do indivíduo ou da população; 
• Diagnosticar, tratar e prevenir agravos a saúde; 
• Administrar ações de saúde 
FONTES DE DADOS PARA OS INDICADORES 
• Sistema de Informação de Agravos de Notificação (Sinan); 
• Sistema Único de Saúde (SUS); 
• Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE); 
• Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM); 
• Pesquisa e Orçamentos Familiares (POF). 
REDE INTERAGENCIAL DE INFORMAÇÕES PARA SAÚDE (R IPSA) 
• Ministério da Saúde e a Organização Pan-americana da 
Saúde, 1996; 
• Unifica dados sobre o estado de saúde da população e 
aos aspectos sociais, econômicos e organizacionais que 
influenciam e determinam a situação de saúde.; 
• Indicadores de dados básicos para saúde do Brasil (IDB); 
• Base de informações essenciais e consistentes; 
• Participação de instituições que contribuam para a 
produção, crítica e análise de dados e indicadores; 
• Aperfeiçoamento permanente da produção de dados e 
informações; 
• Promove intercâmbio com outros subsistemas 
especializados de informação da administração pública; 
• Aspectos de reconhecida relevância para a compreensão 
do quadro sanitário brasileiro; 
• Fomenta mecanismos indutores do uso de informações 
essenciais para a orientação de processos decisórios no 
âmbito do SUS. 
CONCEITOS BÁSICOS DOS INDICADORES 
 
• Interpretação e classificação: base dos indicadores: *por 
potência de 10 (1000, 10000, 100000), em uma determinada 
área, em um determinado período.; 
• Objetivos do milênio e objetivos sustentáveis são 
baseados nesses índices (como, redução da mortalidade 
infantil) – os indicadores direcionam para planejamento e 
intervenções em saúde pública; 
• A realização do censo, a cada 10 anos, é fundamental para 
a construção dos indicadores do país, os quais guiam as 
decisões na saúde. 
COEFIC IENTES OU TAXAS 
• Quociente entre dois valores numéricos, que expressa a 
velocidade ou intensidade com que um fenômeno varia; 
• Medem o risco ou a probabilidade que qualquer pessoa 
da população tem de vir a adoecer ou morrer, em 
determinado local e período; 
• Numerador: número de vezes que um evento ocorreu 
durante um intervalo de tempo e para uma determinada 
área; 
• Denominador :população que esteve exposta ao risco do 
evento mencionado no numerador, na mesma área e 
intervalo de tempo. 
POPULAÇÃO DE RISCO• Pessoas que são susceptíveis a determinadas doenças; 
• Podem ser estudadas conforme fatores geográficos, 
demográficos e ambientais. 
 
INDICADORES DE MORBIDADE 
Coeficiente de prevalência 
 
• Mede o número total de casos de uma doença em um 
determinado período o Ideia de acúmulo, indica a força 
com que subsiste a doença na população; 
• É mais utilizado para doenças de longa duração, como 
Diabetes e Hipertensão; 
• Planejamento dos casos na comunidade. 
 
18 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
 
Coeficiente de incidência 
 
• Mede a frequência de casos novos de tal doença em 
determinado local e tempo; 
• Mede a progressão/regressão de uma doença; 
• Alta incidência significa alto risco do coletivo adoecer. 
INDICADORES DE LETALIDADE 
Coeficiente em letalidade 
 
• Capacidade de determinada doença provocar a morte; 
• Importante descrever de forma correta a causa da morte 
da doença determinada; 
• Quanto maior o número de indivíduos acometidos por 
uma doença que vão a óbito, mas grave a doença é 
considerada. 
INDICADORES DE MORTALIDADE 
• Coeficientes de mortalidade: geral, específico e infantil.; 
• É a probabilidade do risco de morte, em determinado 
local e tempo; 
• Declaração de óbito é padronizada em todo o território 
nacional e é consistente com o modelo internacional de 
atestado médico para declaração de causas de morte.; 
• Ajustes por sexo e faixa etária, possibilitando uma análise 
mais específica da realidade da saúde. 
Coeficiente geral de mortalidade 
 
• Possibilidade que a população tem de morrer, por mil 
habitantes, em determinado local e tempo; 
• Depende apenas do número de óbitos de uma 
determinada população, o que pode ser um fator 
limitante; 
• Limitações: 
o Não considera que o risco de morrer varia 
conforme sexo, idade, raça, classe social..; 
o Taxas elevadas podem estar associadas a baixas 
condições socioeconômicas ou refletir em uma 
elevada proporção de pessoas idosas; 
o Subnotificação, principalmente nas áreas menos 
desenvolvidas; 
o Estimativas incorretas do tamanho da população 
(períodos entre os anos censitários). 
Coeficiente de mortalidade por causas 
 
• Probabilidade que a população tem de morrer por 
determinada causa, por X mil habitantes, em determinado 
local e tempo; 
• Ex.: em cada 1000 pessoas, 4 pessoas morreram por 
câncer em 2016 no Brasil. 
Coeficiente de mortalidade materna 
 
• Probabilidade dos óbitos feminino por complicações 
relacionadas ou agravadas pela gravidez em determinado 
local e tempo. Durante a gestação até 42 dias após o 
término da gestação; 
• Avalia o risco de morte relacionada a cobertura e a 
qualidade da assistência à mulher durante esse período. 
Coeficiente geral de mortalidade infantil 
 
• Condições de desenvolvimento socioeconômico e de 
infraestrutura ambiental, acesso e qualidade dos recursos 
disponíveis para atenção à saúde materna e da 
população; 
• Alto (50 ou mais por mil), médio (20 a 49) e baixo (menos 
de 20); 
Coeficiente geral de mortalidade infantil neonatal 
 
• Probabilidade que uma criança, antes de completar 28 
dias de vida, tem de morrer em determinado local e 
tempo; 
• Influenciado pelas condições perinatais e anormalidade 
congênitas 
Coeficiente geral de mortalidade infantil neonatal precoce 
 
 
19 Anna Luiza Ferreira – ATM 25 
 
• Probabilidade que uma criança, antes de completar 7 dias 
de vida, tem de morrer em determinado local e tempo; 
• A prematuridade é um dos principais fatores associados. 
Coeficiente geral de mortalidade infantil neonatal tardio 
• Probabilidade que uma criança, na faixa entre 7 e 27 dias 
de vida, tem de morrer em determinado local e tempo; 
• Avalia condições de vida da mãe e assistência pré-natal, 
ao parto e ao recém-nascido. 
Coeficiente geral de mortalidade infantil pós-natal 
 
• Probabilidade que uma criança, desde os 28 dias de vida 
até 1 ano incompleto, tem de morrer em determinado 
local e tempo; 
• Influenciado por fatores ambientais e sociais, 
particularmente os de natureza nutricional e os agentes 
infecciosos. 
 
ÍNDICES 
Curva de mortalidade proporcional (de Nelson Moraes): classifica 
em quatro níveis a partir da faixa etária com mais óbitos. 
 
EXEMPLO DE PERGUNTAS 
1. Assinale o incorreto: 
a) A prevalência de uma determinada doença é a 
expressão do número de casos novos e antigos 
da mesma; 
b) A incidência depende do número de casos 
novos de uma doença; 
c) A prevalência de uma doença varia 
proporcionalmente com o produto da incidência 
pela duração da doença; 
d) A não instituição de tratamento em doenças 
curáveis pode provocar aumento da 
prevalência; 
e) A melhoria das possibilidades diagnósticas não 
está relacionada ao aumento da prevalência. 
Se tem melhor diagnóstico, tem maior número de casos, 
aumentando a prevalência. 
2. Qual é a alternativa correta em relação aos conceitos 
prevalência e/ou incidência? 
a) A incidência depende do número de casos 
antigos de uma doença; 
b) A prevalência de uma determinada doença está 
relacionada com o número de casos novos e 
antigos dessa mesma doença; 
c) A prevalência de uma doença varia 
proporcionalmente com o produto da incidência 
pelo número de casos novos da doença; 
d) Aplicação de um tratamento para doenças 
curáveis pode provocar aumento de 
prevalência; 
e) O aumento do número de óbitos está 
relacionado com o aumento da incidência; 
3. Analisando-se os dados recentes sobre Malária na 
população pediátrica, notamos que a velocidade de 
emigração é maior que do coeficiente de incidência. 
Nesse caso, podemos afirmar que: 
a) O coeficiente de mortalidade aumentou; 
b) A prevalência permaneceu constante; 
c) O coeficiente de ataque secundário tende a 
aumentar; 
d) A prevalência tende a diminuir; 
4. Que tipo de indicador podemos construir com o número 
de mortes por COVID-19 no Brasil, aproximadamente 
412.000 mortes, desde o início da pandemia? Indicador de 
mortalidade específico (COVID-19) 
Não é possível calcular o coeficiente de letalidade para COVID, visto 
que o denominador é incerto, devido aos casos oligo e 
assintomáticos, os quais geralmente não tem o diagnóstico da 
doença. É possível calcular o coeficiente de mortalidade: número 
de óbitos por 100.000 habitantes no Brasil desde o início da pandemia