MEP II N1

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MEP II Emilly Lorena Queiroz Amaral – Medicina/2º Período 
Epidemiologia 
➢ CONCEITO 
→ É estudar tudo sobre a população; 
→ Não é só doença; 
→ Tem objetivo de promover a saúde; 
→ Propõe medidas específicas de prevenção, controle ou 
erradicação de dentro; 
→ Fornece indicadores para suporte. 
➢ MÉTODOS 
→ Descritivos: estuda a distribuição. 
→ Analíticos: estuda os determinantes. 
❖ DESCRITIVOS 
• Descrições gerais relativas à relação de determinada doença 
com características básicas. 
• Ex.: levantamento do número de recém-nascidos afetados por 
Zika em 2015. 
❖ ANALÍTICOS 
• Quem esteve, está ou estará exposto ou não e os graus. 
• 2 grupos (sempre): um tem e o outro não tem a condição. 
• Ex.: epidemia do vírus Zika (grupo afetado e não afetado). 
• Hospedeiro, ambiente e agente. 
→ POPULAÇÃO: indivíduos com características específicos às 
quais de deseja estudar. 
→ DISTRIBUIÇÃO: análise quanto ao tempo, pessoas, lugares e 
grupos de indivíduos afetados. 
→ DETERMINANTES: fatores que afetam o estado de saúde, 
entre os quais, os fatores biológicos, químicos, físicos, sociais, 
culturais, econômicos, genéticos e comportamentais. 
→ Obs.: em prevalência não precisa de ano, só em incidência. 
 
 
✓ DETERMINAÇÃO DE RISCOS 
• Gera resultados que apontam os riscos que uma pessoa está 
sujeita. 
• Fornece dados básicos para associação entre exposição a um 
determinado fator e o surgimento subsequente da doença 
• Produz normas a serem recomendadas à população ou elabora 
padrões para vigilância 
• Conceito de Risco 
• Grau de probabilidade da ocorrência de determinado evento; 
• Nem todos indivíduos têm o mesmo risco; 
• O risco varia pela simples presença ou ausência de um fator, 
pela intensidade e pela combinação; 
• Cálculo de Risco 
• A probabilidade de ocorrer em futuro distante ou imediato pode 
ser estimada para um fator de risco isolado ou para vários 
• Há subgrupos que possuem aproximadamente os mesmos riscos, 
podendo obter os resultados: 
➢ Risco Absoluto (Taxa de incidência): quantos novos casos da 
doença em um grupo (em um dado período). É uma forma 
simples de quantificação de riscos e tem maior significado 
quando comparado aos resultados de outros grupos obtidos 
de maneira semelhante. É calculado pelo número de novos 
casos dividido pela população sob risco. 
Ex: 15 óbitos anuais por coronariopatia por mil adultos com 
colesterol sérico elevado. Cinco óbitos anuais por 
coronariopatia por mil adultos com colesterol sérico baixo. 
➢ Risco Relativo: quantas vezes é maior em um grupo que em 
outro. É a razão entre duas taxas de incidência. 
Ex: RR = 15/5 = 3. Interpretação: risco três vezes maior de 
mortalidade por coronariopatia entre os que têm colesterol 
sérico elevado, quando comparados com os que têm colesterol 
sérico baixo. 
MEP II Emilly Lorena Queiroz Amaral – Medicina/2º Período 
➢ Risco Atribuível (à exposição): indica a diferença de incidência 
entre os dois grupos (diferença atribuída à exposição ao fator 
de risco). É a diferença entre duas taxas de incidência. 
Ex: RA = 15 – 5 = 10 óbitos anuais por coronariopatia por mil 
adultos com colesterol sérico elevado. Interpretação: são os 
óbitos em excesso, atribuídos à presença de colesterol sérico 
elevado, nas pessoas integrantes do grupo considerado. 
 
→ ENDEMIA: É a ocorrência habitual de uma doença ou de um 
agente infeccioso, em determinada área geográfica; pode 
significar, também, a prevalência usual de determinada doença 
nessa área. 
→ EPIDEMIA: É doença geralmente infecciosa, de caráter 
transitório, que ataca simultaneamente grande número de 
indivíduos em uma determinada localidade. 
→ PANDEMIA: É epidemia de grandes proporções, atingindo 
grande número de pessoas em uma grande área geográfica 
(um ou mais continentes). 
→ SURTO: Acontece quando há o aumento repentino do número 
de casos de uma doença em uma região específica. Para ser 
considerado surto, o aumento de casos deve ser maior do que 
o esperado pelas autoridades. Em algumas cidades a dengue é 
tratada como surto (e não como epidemia), pois acontece em 
regiões específicas (um bairro, por exemplo). 
→ A EPIDEMIOLOGIA é um campo da ciência que estuda os riscos: 
✓ Risco da ocorrência de doenças, agravos a saúde em 
escala social. 
✓ Mas pode-se também tratar o risco como condição de 
saúde. 
✓ EXEMPLO: como melhoria para a saúde da população 
risco indica a probabilidade... 
✓ Podendo ser apresentado de forma de tabela, gráficos. 
→ COMO OS RISCOS SÃO APRESENTADOS PARA A 
POPULAÇÃO? 
→ São apresentados na forma de indicadores: 
✓ MORTALIDADE: relação com a população total 
✓ LETALIDADE: relação com a população de doentes, o 
quanto a doença mata 
✓ VIRULÊNCIA: número de casos população de graves e o 
número doentes, o quanto de doenças. 
✓ INCIDÊNCIA: casos novos 
✓ PREVALÊNCIA: todos os casos. 
→ As medidas de riscos são utilizadas em epidemiologia, para 
apresentar quantitativamente a relação entre eventos. 
✓ RISCO ABSOLUTO (INCIDÊNCIA): 
✓ RISCO RELATIVO: 
✓ ODDS RATIO (OR) 
➢ CAUSALIDADE: relação do tipo causa e efeito entre dois 
eventos. 
→ ASSOCIAÇÃO = Quando duas variáveis andam juntas, dizemos 
que estão associadas. EXEMPLOS: 
✓ Em geral os homens são mais altos que as mulheres, 
ASSOCIAÇÃO ENTRE SEXO E ALTURA 
✓ Em geral, fumantes tem maior chances de 
desenvolver câncer de pulmão do que os não 
fumantes. ASSOCIAÇÃO ENTRE TABAGISMO E 
CÂNCER DE PULMÃO 
→ CAUSA = A razão ou motivo que explica ou justifica um ato ou 
acontecimento. Uma causa e um evento, condição, 
característica ou uma combinação destes fatores, que se 
afetadas através de uma intervenção, modificam o risco de 
desenvolver uma doença. 
→ Causalidade, ou seja, a relação do tipo causa e efeito entre 
dois eventos, significa que a presença de um deles contribui 
para a presença de outro. 
→ E o que ocorre entre um fator de risco e uma doença. 
→ A remoção do fator de risco, por sua vez, diminui a 
frequência. 
→ Exemplo: O QUE SIGNIFICA, A CAUSA B? 
✓ Josiane estava com dor de cabeça. Tomou uma aspirina e, 30 
minutos depois, a dor de cabeça passou. OBSERVAMOS: 
MEP II Emilly Lorena Queiroz Amaral – Medicina/2º Período 
✓ Tomar aspirina e dor de cabeça passar, andaram juntas. 
PODEMOS AFIRMAR QUE A DOR DE CABEÇA PASSOU 
PORQUE JOSIANE TOMOU ASPIRINA? 
✓ Diríamos que houve um efeito causal da aspirina sobre a dor 
de cabeça. 
→ CLASSIFICAÇÃO DAS CAUSAS 
 
→ Mecanismo de causa: 
DIRETA: 
 
 
INDIRETA: 
 
 
➢ INFERÊNCIA CAUSAL= Processo através do qual julga-se se 
uma associação se refere a um efeito. 
➢ Avalia-se o número e qualidade de estudos no assunto, 
possíveis explicações alternativas para os resultados. 
→ Para ajudar nesse processo utiliza-se os critérios de Hill: 
 
→ Classificação dos Critérios de Hill: 
✓ Temporalidade e o único critério essencial: 
✓ Especificidade, evidência experimental e analogia são 
poucos aceitos; 
✓ Utilização desses critérios requer cautela; 
✓ Inferência causal e uma questão de interpretação. 
❖ EVIDÊNCIAS CIENTÍFICAS 
→ A ênfase da medicina baseada em evidências encontra-se na 
necessidade de as decisões clínicas estarem fundamentadas 
em fatos, o enfoque comum da ciência, e não simplesmente 
em opiniões. 
→ O movimento em seu início estava restrito a médicos. 
→ Expandiu-se para abarcar outros aspectos atuando na gestão 
e o planejamento baseados em evidências. 
→ A expansão para alcançar diferentes situações, problemas e 
profissionais fez com que o movimento passasse a ser 
denominado “prática baseada em evidências” ou “saúde 
baseada em evidências”. 
→ O movimento reforçou o método científico como a fonte de 
provas para fundamentar as decisões, ações e 
recomendações em saúde. 
→ Fatos que são utilizados como provas são baseados em 
publicações científicasconfiáveis. 
→ A medicina baseada em evidências, tem entre seus alicerces 
os princípios da epidemiologia e da estatística. 
→ Organizou-se hierarquias dos instrumentos (tipos de estudos) 
utilizados para produzir informações científicas. 
→ A prática baseada em evidências será sistematicamente 
avaliar as situações do dia a dia e usar a melhor evidência 
científica disponível para a tomada de decisões. 
❖ TIPOS DE ESTUDOS 
→ Entende-se por tipo de estudo (delineamento ou desenho), a 
estratégia empregada para alcançar os resultados da 
pesquisa. 
→ Tende-se usar a melhor estratégia para neutralizar situações 
que dificultariam a interpretação dos achados. 
 
 
❖ QUALIFICAÇÃO DOS ERROS: ERRO SISTEMÁTICO X ERRO 
ALEATÓRIO 
→ O Erro Sistemático (viés) é a parcela previsível do erro 
correspondente erro médio. O erro sistemático não pode ser 
eliminado, podendo ser reduzido e/ou corrigido. 
FATOR 
(Dieta) 
DOENÇA 
(Infarto) 
FATOR 
(Dieta) 
DOENÇA 
(Infarto) 
A 
Pressão 
Arterial 
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→ Por outro lado, o Erro Aleatório (ao acaso) é a parcela 
imprevisível do erro e se se origina de variações temporais ou 
espaciais. Diferente do erro sistemático, o erro aleatório não 
pode ser eliminado nem corrigido, mas geralmente reduzido. 
→ A importância de diferenciar erros sistemáticos de erros 
aleatórios é que as técnicas para lidar com cada um deles se 
diferem. 
✓ Erro Sistemático (Viés): 
→ Não é aleatório. 
→ Os resultados de uma pesquisa que contém viés estarão 
sistematicamente desviados de seu real valor. 
• Ex: balança desregulada para mais, sempre apresentará 
peso corporal aumentado em relação ao real. 
• Regra Geral: o Viés é unidirecional! 
• Se o erro for de alta relevância, a credibilidade das 
conclusões estará comprometida 
→ VIESES METODOLÓGICOS SÃO SUBCLASSIFICADOS: 
→ Seleção: está relacionado com distorções na amostra ou na 
população de estudo 
→ Aferição: erros sistemático ao lidar com os dados. 
→ Confusão: na interpretação (ocorre quando os efeitos de duas 
variáveis não estão separados, dificultando a interpretação). 
• Ex: observa-se que os consumidores de café em grandes 
quantidades apresentam maior incidência de problemas 
coronarianos, quando comparados aos não consumidores 
de café. 
• A interpretação de o café ser fator de risco para 
coronariopatias estará equivocada se o efeito do 
tabagismo não for levado em consideração. 
• Há uma proporção muito grande de tabagistas 
entre os que tomam café em excesso, e o 
tabagismo é o fator de risco para coronariopatias. 
 
❖ ANÁLISE DE DADOS EPIDEMIOLÓGICOS: 
→ ESTATÍSTICA: estudo dos métodos para coletar, organizar 
apresentar e analisar dados. 
→ BIOESTATÍSTICA: estatística aplicada às ciências biológicas e 
da saúde. 
→ TODA PESQUISA CIENTÍFICA É BASEADA EM UMA PERGUNTA! 
→ A escolha adequada da ferramenta estatística a ser utilizada 
em um estudo depende essencialmente da pergunta 
formulada. 
→ De modo mais amplo, para conseguirmos uma resposta 
adequada a essa pergunta, precisamos estabelecer regras 
para a coleta dos dados e composição das amostras. 
→ Essas regras definem o desenho de nosso estudo! 
❖ VARIÁVEIS 
→ Característica de interesse que pode assumir diferentes 
valores ou classificações para diferentes sujeitos, organismos 
ou objetos selecionados para nosso estudo. 
→ As variáveis são sempre escolhidas de acordo com o objetivo 
da investigação a ser realizada. 
 
→ Algumas variáveis são numéricas (idade, pressão arterial, 
peso, etc) 
→ Outras variáveis descrevem classificações, atributos ou 
qualidades dos indivíduos (prática de exercícios físicos, o 
motivo da internação, a dificuldade de locomoção, etc). 
→ VARIÁVEIS QUANTITATIVAS: As variáveis “numéricas” que 
expressam grandezas matemáticas: 
✓ DISCRETAS: Expressa NÚMEROS INTEIROS, 
resultantes de um processo de contagem. 
EXEMPLO: nº de filhos, idade, nº de pessoas 
residentes no domicilio. 
✓ CONTÍNUAS: Valores em uma ESCALA CONTÍNUA 
(na reta real). Seus resultados são geralmente 
provenientes de uma mensuração. EXEMPLO: peso, 
altura, níveis séricos de colesterol. 
→ VARIÁVEIS QUALITATIVAS: Descrevem classificações, 
atributos ou qualidades. 
✓ ORDINAIS: Assumem classificações, atributos ou 
qualidades que podem ser descritas em uma ORDEM 
NATURAL. EXEMPLO: Nível de escolaridade (sem 
escolaridade, ensino fundamental, ensino médio ou 
ensino superior), classe econômica (A, B, C, D ou E), 
gravidade de uma doença (leve, moderada ou alta). 
MEP II Emilly Lorena Queiroz Amaral – Medicina/2º Período 
✓ NOMINAL: NÃO HÁ UMA ORDEM NATURAL para as 
classificações, atributos ou qualidades que essas 
variáveis assumem. EXEMPLO: sexo, tipo sanguíneo, 
diabetes (presente ou ausente). 
→ Às vezes uma variável originalmente quantitativa pode ser 
tratada como qualitativa. EXEMPLO: Idades em faixas etárias 
(0 a 5 anos, 6 a 10 anos, 11 a 15 anos, etc). 
→ EXEMPLO: A relação entre o hábito de fumar cigarros e o 
desenvolvimento de doenças pulmonares: 
• QUANTITATIVA DISCRETAS: Relacionar o número de 
cigarros consumidos por dia por cada um dos 
pacientes com a idade de início do consumo de 
cigarros e a idade atual. 
• QUANTITATIVAS CONTÍNUA: Relacionar o peso dos 
pacientes ao estado de saúde. 
• QUALITATIVA NOMINAL: Relacionar o gênero dos 
investigados ao hábito de fumar 
• QUALITATIVA ORDINAL: Registrar o estágio da 
doença em que os pacientes se encontram (inicial, 
intermediário e terminal) e relacionar o hábito de 
fumar ao nível de instrução: fundamental, médio, 
superior e pós-graduação. 
❖ MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E DISPERSÕES: Descrição 
de variáveis quantitativas 
→ TENDÊNCIA CENTRAL: média aritmética, mediana e moda. 
→ DISPERSÕES: amplitude amostral, variância, desvio padrão, 
erro padrão, intervalo de confiança e amplitude interquartílica. 
✓ A medida de dispersão mede a variabilidade dos dados 
AMPLITUDE AMOSTRAL= diferença entre o menor e 
maior valor das observações. Quanto maior a amplitude, 
maior tende a ser a dispersão dos dados. 
• DESVIO= diferença entre um dos números de 
um conjunto de a média desse conjunto. 
• VARIÂNCIA= Variância, é uma medida de 
dispersão que mostra quão distantes os 
valores estão da média. Nesse caso, como 
estamos analisando todos os valores de cada 
funcionário, e não apenas uma "amostra", 
trata-se do cálculo da variância populacional 
(var). 
✓ O cálculo da variância populacional é obtido através da 
soma dos quadrados da diferença entre cada valor e a 
média aritmética, dividida pela quantidade de elementos 
observados. 
✓ Quanto maior for a variância, mais distantes da média 
estarão os valores, e quanto menor for a variância, mais 
próximos os valores estarão da média 
• DESVIO PADRÃO= O desvio padrão (dp) é simplesmente o 
resultado positivo da raiz quadrada da variância. 
✓ Na prática, o desvio padrão indica qual é o "erro" se 
quiséssemos substituir um dos valores coletados pelo 
valor da média. 
✓ É calculado = raiz quadrada da variância. 
❖ ANÁLISE DE DADOS EPIDEMIOLÓGICOS 
→ POPULAÇÃO: conjunto de todas as pessoas, sujeitos, 
organismos ou objetos que possuem uma ou mais 
características em comum, de modo que a pergunta 
formulada é a eles direcionada. 
→ Uma população pode ser composta de um número tão grande 
de elementos que às vezes não é possível quantifica-lo. Nesse 
caso, dizemos que a população é de tamanho infinito, embora 
esse número não seja necessariamente infinito sob um ponto 
de vista matemático. 
→ AMOSTRA: “miniatura” da população. Uma amostra que não 
representa adequadamente a respectiva população é 
chamada ENVIESADA OU TENDENCIOSA. 
Exemplo: se dividirmos uma cidade em setores, e em cada 
setor selecionarmos ao acaso um certo número de habitantes 
parem serem entrevistados em seus domicílios.→ AMOSTRAGEM: a população de pessoas que atendem aos 
critérios de seleção costuma ser grande demais, sendo 
necessário selecionar uma amostra (subconjuntos da 
população) 
→ Tem-se as amostras probalísticas e não-probabilística 
• PROBABILÍSTICA: cada elemento da população possui a 
mesma probabilidade de ser selecionado para compor a 
amostra: 
✓ Aleatória simples: enumeram-se (listam-se) todas as 
pessoas da população a partir da qual a amostra 
será sorteada, chances iguais de ser selecionado. 
Seleciona-se aleatoriamente um subconjunto. 
✓ Sistemática: os elementos do universo, a ser 
pesquisado são divididos em grupos numericamente 
iguais, assim, após essa segmentação é definido um 
“ponto de partida”, de modo a estabelecer um 
número que se repetirá, em sequência, dentro de 
todos os grupos determinados, até que toda a 
amostragem seja selecionada. 
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✓ Aleatória estratificada: Realizada em dois passos 
 1- dividir a população em grupos distintos (Esses 
grupos devem ser segmentados com 
características da população que auxiliem o tema 
estudado, podendo ser idade, sexo, 
trabalho, nível de escolaridade, entre outros). 
 2- Depois de distribuir a população nesses grupos, 
seleciona-se uma amostra aleatória 
de cada um desses “estratos”. 
✓ Conglomerados: A amostra é realizada em mais de 
uma etapa. 
Os grupos (ou conglomerados) são definidos. Assim, 
somente no 
último estágio os indivíduos que participarão da 
entrevista serão sorteados. 
 O número de etapas a que uma mostra por 
conglomerados deve conter, varia com o 
tipo de pesquisa e o quanto o universo estudo deve 
ser dividido de forma a auxiliar o 
estudo, quanto maior e mais heterogênea uma 
população, mais divisões se tornam 
necessárias. 
1º estágio: por conglomerado (unidades dos ESFs); 
2º estágio: aleatório simples estratificado de acordo 
com o período do climatério (pré, peri e pós 
menopausada). 
• NÃO-PROBABILÍSTICA: a seleção da amostra depende do 
julgamento do pesquisador. Há uma escolha deliberada dos 
elementos para compor a amostra. 
✓ Conveniência: Não exige tanto critério na pré-
seleção do público a ser pesquisado, ou seja, o 
universo da pesquisa não precisa estar 
totalmente definido para que essa seja 
efetuada. 
Por não tem muito critério na seleção de perfis a 
serem entrevistados, a amostra por 
conveniência pode gerar um resultado enviesado. 
Uma pesquisa realizada em uma praça na cidade, 
provavelmente não comportará todo o 
universo necessário em uma pesquisa. 
✓ Intencional (julgamento): A escolha dos 
respondentes é feita partir do julgamento do 
pesquisador. 
Assim, o pesquisador busca por indivíduos que 
possuem características definidas previamente 
para sua amostra. 
▪ Por exemplo: 
Em uma pesquisa sobre desempenho acadêmico, um 
pesquisador resolve entrevistar somente 
aqueles alunos que tenham coeficiente de rendimento 
acadêmico acima de 7, julgando que estes 
dariam respostas mais condizentes com o assunto. 
❖ BIOESTATÍSTICA – DISTRIBUIÇÃO NORMAL 
→ A distribuição de um grupo de dados quantitativos é forma 
como ele se apresenta ao se dividir faixas de valores e 
observar a frequência de cada faixa. 
→ Embora existam inúmeras formas de distribuição possíveis, 
algumas tem mais importância. A principal delas é 
a distribuição normal, também conhecida como 
distribuição Gaussiana, ou paramétrica. 
→ Uma distribuição normal tem forma de uma curva simétrica, 
parecida com um sino, e é DEFINIDA POR APENAS DUAS 
MEDIDAS, A MÉDIA E O DESVIO PADRÃO. 
→ A média é a posição do centro da curva, e o desvio padrão o 
ponto em que ela deixa de ser côncava e se torna convexa. 
Ou seja, a média posiciona o centro da curva, e o desvio 
padrão determina o quão dispersa ou concentrada ela é. 
 
 
MEP II Emilly Lorena Queiroz Amaral – Medicina/2º Período 
 
❖ MEDIDAS DE MORBIDADE INCIDÊNCIA-PREVALÊNCIA 
→ MORBIDADE: é um termo genérico usado PARA DESIGNAR O 
CONJUNTO DE CASOS DE UMA DADA DOENÇA ou a SOMA 
DE AGRAVOS À SAÚDE que atingem um grupo de indivíduos. 
→ Relação entre o número de casos de uma doença e a 
população exposta a adoecer. Discriminado em coeficiente de 
incidência e coeficiente de prevalência. 
 Coeficiente de morbidade = número de casos de uma 
doença / população! 
→ PREVALÊNCIA: é a medida do número total de casos 
existentes de uma doença em um ponto ou período de tempo 
e em uma população determinada, sem distinguir se são casos 
novos ou não. 
→ Principais usos das medidas de prevalência estão: 
Planejamento de ações e serviços de saúde, previsão de 
recursos humanos, diagnósticos e terapêuticos. 
→ Conhecimento sobre a prevalência de hipertensão arterial 
entre os adultos de determinada área de abrangência pode 
orientar o número necessário de consultas de 
acompanhamento, reuniões de grupos de promoção da saúde 
e provisão de medicamentos para hipertensão na farmácia 
da Unidade de Saúde. 
→ Ressalta-se que a prevalência é a medida mais adequada para 
doenças crônicas ou de longa duração! 
→ A prevalência é um indicador da magnitude da presença de 
uma doença ou outro evento de saúde na população. 
 Prevalência = número de casos / total x 10^N 
▪ 10^N = fator 
▪ N= número de pessoas com as a doença A no período X 
▪ T = total de casos no mesmo período 
→ Os principais fatores que determinam a taxa de prevalência: 
(1) A severidade da doença (se muitas pessoas que 
desenvolvem a doença, morrem, a prevalência diminui); 
(2) A duração da doença (se uma doença é de curta duração, 
sua taxa de prevalência é menor do que a de uma doença 
com longa duração); 
(3) o número de novos casos (se muitas pessoas 
contraírem a doença, sai taxa de prevalência será maior 
do que se poucas pessoas a contraírem) 
→ INCIDÊNCIA: É a medida do número de casos novos de uma 
doença, originados de uma população em risco de sofrê-la, 
durante um período de tempo determinado. 
→ Usos da incidência: 
→ A incidência é a medida mais importante da epidemiologia. 
→ Preferida em investigações científicas, seja nas pesquisas 
etiológicas, em estudos de prognósticos, na verificação da 
eficácia das ações terapêuticas e preventivas e em outros 
tipos de pesquisa. 
→ Seu conhecimento, ou estimativa aproximada, necessário para 
planejar as investigações, como os ensaios clínicos, e, em 
especial, para determinar o tamanho da amostra. 
→ Em muitas situações, no entanto, o conhecimento Ida 
incidência, embora desejável, não é de obtenção simples, como 
no caso nas doenças crônicas. 
→ Na impossibilidade de medir diretamente incidência usa-se a 
prevalência, cuidadosamente, como substituto da incidência, ou 
estima-se incidência a partir de dados de prevalência. 
 Incidência= Nn. de casos novos / total de casos X 10^N 
▪ Nr. = número de casos novos da doença A em um período 
de X. 
▪ Total = No Total de pessoas em risco no começo do 
mesmo período. 
→ A incidência é um indicador da velocidade de ocorrência 
→ de uma doença ou outro evento de saúde na população. 
→ Incidência Cumulada/acumulada/cumulativa = quando trabalha 
com uma população fixa! 
→ Por vezes, é possível medir a frequência da doença em uma 
população de composição constante: ou seja, uma "população 
fixa" 
→ É o que ocorre em investigações longitudinais de morbidade, 
nas quais é feito o seguimento de um grupo de pessoas por 
um tempo determinado: Exemplo, indivíduos expostos a 
acidente de radiação nuclear = população fixa. 
 
 
MEP II Emilly Lorena Queiroz Amaral – Medicina/2º Período 
❖ INDICADORES DE SAÚDE 
→ Os indicadores de saúde são usados em avaliações na área da 
saúde, geralmente indicadores “negativos” (mortalidade e 
morbidade) são utilizados em vez dos “positivos” (bem-estar, 
qualidade de vida e normalidade)→ São medidas utilizadas para descrever e analisar uma situação 
existente, avaliar o cumprimento dos objetivos, as metas e 
suas mudanças ao logo do tempo, além de prever tendências 
futuras. 
➢ MORBIDADE: 
→ Refere-se ao conjunto de indivíduos que adquiriram 
determinada doença em um intervalo de tempo; 
→ É um termo genérico usado para designar o conjunto de casos 
de uma dada afecção ou a soma de agravos à saúde que 
atingem um grupo de indivíduos. 
→ Doenças ≠ agravos 
✓ MORBIDADE REFERIDA: Percebida pelo indivíduo e relatada 
por ele durante uma entrevista. É o que acontece, por 
exemplo, em inquéritos sobre sintomas, incapacidade física, 
uso de serviços de saúde e auto medicação; 
✓ MORBIDADE OBSERVADA: Diagnosticada por um examinador, 
em geral, um profissional de saúde de nível superior, utilizando 
métodos apropriados, cientificamente testados. Refere-se 
aos sinais de doença, as alterações laboratoriais e os 
diagnósticos clínicos. 
→ Os dados são obtidos a partir: coeficiente de incidência e 
coeficiente de prevalência. 
➢ MORTALIDADE: 
→ Se refere ao número de óbitos que ocorreram em 
determinada população, em determinado período de tempo. 
→ Os indicadores de mortalidade, por sua vez, podem ser 
calculados como a razão entre frequências absolutas de 
óbitos e números de sujeitos expostos ao risco de morrer. 
✓ COEFICIENTE DE MORTALIDADE GERAL: é calculado pela 
razão entre o número de óbitos e número de indivíduos de 
determinada população, e depois multiplicando pela base 
referencial para a população exposta ao risco de morrer. 
 CMG = Nº de óbitos/ População × 10n 
✓ COEFICIENTE DE MORTALIDADE INFANTIL: mostra 
desigualdades no setor de saúde que se acentuam com o grau 
de desenvolvimento das regiões estudadas. Nas regiões menos 
desenvolvidas os coeficientes são mais elevados. 
 É calculado pela razão entre o número de óbitos de 
crianças menores de um ano pelos nascidos vivos naquele 
ano, em determinada área, multiplicando por 1000 o 
valor encontrado. 
Esse coeficiente mede, portanto, o risco de morte para 
crianças menores de UM ANO!! 
→ O CMI possui dois componentes: 
→ MORTALIDADE NEONATAL: inclui os óbitos infantis com 
menos de 28 dias do nascimento. 
→ MORTALIDADE PÓS-NEONATAL OU TARDIA: compreende os 
óbitos entre 28 dias e um ano de vida 
✓ COEFICIENTE DE MORTALIDADE MATERNA: é a razão entre 
o número de óbitos por causas ligadas à gestação, parto e 
puerpério em determinada área no ano e nascidos vivos no 
mesmo período x 100.000. 
✓ LETALIDADE: o coeficiente de letalidade situa transição entre 
os indicadores de morbidade e mortalidade. 
✓ A letalidade mede o poder da doença em determinar a morte 
e também pode informar sobre a qualidade da assistência 
médica prestada ao doente. 
 
✓ A taxa de natalidade pode ser expressa como a intensidade 
dos nascimentos sobre determinada população. 
→ Analisando os nascimentos a partir da taxa de natalidade, você 
pode calcular: 
• Crescimento vegetativo da população, 
• Estimar o componente migratório, 
• Planejar processos de gestão e avaliação de políticas 
públicas relacionadas à atenção à saúde materno-infantil. 
 Taxa de natalidade = Nascidos vivos em determinado local 
e período/população dessa mesma área e período 
(resultado, geralmente, expresso em 1.000). 
→ Fatores que influenciam a natalidade: fertilidade, fecundidade, 
crescimento vegetativo e crescimento demográfico. 
❖ MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO 
→ Medidas de associação são cálculos que estimam a 
probabilidade de um grupo exposto a determinado fator de 
MEP II Emilly Lorena Queiroz Amaral – Medicina/2º Período 
desenvolver uma doença quando comparado a outro grupo 
que não sofreu tal exposição. 
→ Risco relativo, Razão de chances /odds ratio: o considerados 
medidas de associação. 
➢ RISCO RELATIVO: 
→ O risco relativo indica a intensidade com que determinada 
exposição estaria relacionada ao estabelecimento da doença 
em estudo. 
→ Ou seja, calculando o risco relativo, você vai estimar quantas 
vezes é mais provável que as pessoas expostas adoeçam 
QUANDO COMPARADAS AO GRUPO que não sofreu esta 
exposição. 
→ O risco relativo é uma razão entre dois coeficientes de 
incidência. 
• Por exemplo: 
▪ Entre o coeficiente de morbidade nos sedentários e nos não-
sedentários; 
▪ Entre o coeficiente de letalidade nos tratados e nos não-
tratados, por um dado medicamento. 
→ A computação do risco relativo (RR) é simples, basta dividir 
uma taxa de incidência por uma outra taxa de incidência. 
→ O resultado final não tem unidades, representando a relação 
entre dois coeficientes, ou seja, quantas vezes um risco é 
maior do que um outro. 
→ Pode-se expressar o risco relativo a partir da seguinte 
fórmula: 
 Risco relativo = risco exposto / não exposto ao risco 
→ TEM UMA MÉTRICA: Os resultados destes cálculos podem ser 
interpretados de três formas: 
• Risco relativo MENOR que 1: indivíduos expostos têm menor 
risco de ficar doente quando comparado aos não expostos. 
Este resultado sugere possível fator de proteção em relação 
à doença em questão. 
• Risco relativo IGUAL a 1: indica que tanto a população exposta 
quanto a não exposta tem o mesmo risco de ficar doente. 
Este resultado sugere que a exposição não apresenta 
associação com a doença estudada. 
• Risco relativo MAIOR que 1: indica associação entre a 
exposição e o estabelecimento da doença. Neste caso, os 
indivíduos expostos apresentam maior risco que os não 
expostos. 
→ Esse estudo é realizado em coortes cujo objetivo é verificar 
a incidência de um evento ou doença. 
• Ex: A exposição prolongada ao sol pode influenciar 
na incidência de casos com Melanoma em adultos? 
PECO: 
P= adultos 
E= exposição – tomar sol 
C= controle- sem exposição ao sol 
O= ocorrência do desfecho- melanoma. 
 
➢ RAZÃO DE CHANCES = ODDS RATIO: 
→ É A CHANCE DA PESSOA TER OU NÃO A DOENÇA! 
→ Geralmente usado nos estudos de caso controle. 
→ Unidades amostrais - Caso Controle. 
▪ Caso - desfecho de interesse. (a doença) 
▪ Controle - não possuem. (quem não tem a doença) 
→ Estudos retrospectivos. 
• Ex.: Existe diferença na morte subida de bebês que 
dormem de bruços? 
PECO 
P- Bebês 
E- Dormem de bruços 
C - Não dormem de bruços 
O - Morte súbita 
 OR = Chance do desfecho / Chance de não ocorrência 
do desfecho 
 
 OR= A÷C / B÷D. 
→ Chance e não probabilidade: 
→ O valor da probabilidade vai de 0 a 100%. 
→ Chance valor que vai até 1. 
→ Calcula a chance de ocorrer ou não o desfecho. 
MEP II Emilly Lorena Queiroz Amaral – Medicina/2º Período 
→ Exemplo: 
 
 OR = A/C ÷ B/D = 
→ OR= 145/55 ÷ 99/101= 2,63/0,98= 2,69 
→ INTERPRETAÇÃO: O idoso tem uma chance 2,69 vezes maior 
de desenvolver casos graves de COVID -19 do que os jovens. 
→ 0<OR<1 = a exposição ao risco protege da ocorrência. 
→ OR=1 = A exposição ao risco não influência na ocorrência do 
desfecho. 
→ OR>1 = A exposição ao risco aumenta a ocorrência do 
desfecho. 
❖ INTERVALO DE CONFIANÇA 
→ A chance de a média VERDADEIRA estar dentro do seu 
intervalo! 
→ Geralmente é encontrado em 90%, 95% ou 99% 
→ Interpretando: exemplo: 
Se achar uma prevalência em um estudo de uma doença entre 
5% e 6% e IC = 90%, ele basicamente vai mostrar se pegar 
diferentes populações 90% dos casos vão estar nessa média 
(certo) e 10% estará fora. 
 
→ O valor p indica a chance de a hipótese estar errada, ou seja, 
ser nula! 
→ Por exemplo: o valor de P = 0,02 e o IC = 95%, sendo assim, 
calculamos α = 100-IC 
→ O α é a margem de erro, estipulando o erro. 
→ Para o resultado ser significativo o valor de P tem que ser 
menor que o alfa! Então no exemplo seria significativo. 
→ No caso do risco relativo ou razão de chances: o valor 1 
representa ausência de diferença entre grupo tratamento 
versus grupo controle; ou expostos ao fator de risco versus 
nãoexpostos. 
→ Se o intervalo de confiança do risco relativo envolver o valor 
1, o estudo não terá significância estatística para rejeitar a 
hipótese nula. Pode conferir, isso sempre coincide com um 
valor de P maior do que 0.05. 
→ No caso da redução absoluta de risco, o intervalo de confiança 
não deve envolver o zero para ter significância estatística.