Resumão - Bioestatística e Metodologia Científica em Medicina

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Júlia Figueirêdo – HABILIDADES GERAIS 
Tipos de Estudo 
 
 
Características Gerais 
Quanto ao papel do investigador: observacional (apenas supervisiona o grupo de sujeitos da pesquisa) ou de intervenção/experimental 
(há alguma modificação na vida do paciente, como adoção de um tratamento) 
Quanto a unidade de estudo: individualizado (pessoas são analisadas em suas particularidades) ou ecológico (considera aspectos gerais de 
uma população geograficamente definida) 
Quanto ao tempo: transversal (apenas um contato entre o pesquisador e a amostra) ou longitudinal (acompanhamento do sujeito, que 
pode ser retrospectivo ou prospectivo) 
 
Estudo Transversal 
É um estudo observacional, individualizado e transversal que cria uma fotografia dos sujeitos em determinado momento, não sendo 
possível estabelecer relações de causalidade entre fatores de interesse e o desfecho, uma vez que eles são observados simultaneamente. 
Podem ser usados para análise da prevalência de doenças e para a criação de hipóteses que justifiquem o panorama anterior. 
Tem como vantagens a fácil realização e o baixo custo, porém suas desvantagens abrangem baixo poder analítico e a utilidade para 
suspeição apenas. 
 
 
 
 
Estudo de Coorte 
É um estudo individualizado, observacional e longitudinal no qual os grupos são selecionados em função da exposição ao fator de risco 
que está sendo investigado, sendo possível determinar a incidência do desfecho. 
A medida associativa atrelada a esse estudo é o risco relativo ( 𝑅𝑅 = 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑ê𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜
𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑ê𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑜 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜
 ), interpretados como fatores de risco (RR > 1,0) ou 
fatores de proteção (RR < 1,0) 
Divide-se de acordo com o recorte temporal, em: 
Coorte prospectivo: a observação se dá do risco para a doença, acompanhando os pacientes “para a frente”, em busca do 
desenvolvimento do desfecho “em tempo real”; 
Coorte retrospectivo: baseia-se na coleta de informações do passado sobre a exposição aos fatores de risco. 
Suas vantagens são a capacidade de definição de risco e a observação da história natural da doença, porém, como desvantagens, se mostra 
um estudo caro, longo e sujeito a perda de informações, além de ser ruim para análise de doenças raras. 
 
 
 
 
Estudo de Caso-Controle 
Tem como características ser um estudo individualizado, observacional e longitudinal RETROSPECTIVO, selecionando os grupos com base 
na presença ou não da doença em estudo, observando os fatores de risco a partir do desfecho. A divisão, portanto, será de doentes e não 
doentes, tendo como propósito determinar aqueles que foram expostos a determinada condição no passado. 
A escolha dos controles deve ser pareada aos casos (manter caraterísticas o mais parecidas possível), de modo a evitar viés de 
seleção., 
A medida associativa desse desenho é o odds ratio ( 𝑂𝑅 = 
(𝑐𝑎𝑠𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜)∗(𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜)
(𝑐𝑎𝑠𝑜 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜)∗(𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜)
), capaz de estimar o risco associado a determinada 
condição prévia (porém não o determina). Sua interpretação é a mesma do risco relativo. 
Apresenta como vantagens a rápida obtenção de resultados, a análise de múltiplos fatores e a aplicabilidade em doenças raras, porém como 
desvantagens, destacam-se a dificuldade de criação do grupo controle e o risco de perda de dados. 
 
Estudo Ecológico 
 
 
É um estudo observacional, agrupado e transversal que analisa características da população de uma área geográfica bem definida, sendo 
utilizado predominantemente para determinação de políticas públicas a partir de indicadores de saúde (mortalidade, morbidade). 
Necessita-se tomar cuidado com falácias ecológicas, situações nas quais a associação entre variáveis em âmbito geral NÃO REFLETE relação 
similar a nível individual, correndo o risco de estabelecer conclusões incorretas. 
 
Ensaio Clínico 
Descreve um desenho de intervenção, individualizado e longitudinal PROSPECTIVO, acompanhando grupos randomizados ao longo do 
tempo para determinar o valor de determinada conduta. Tem 4 fases, avaliando segurança, relação dose-efeito, eficácia e efetividade. 
Deve respeitar os princípios básicos de randomização (chances iguais de receber a intervenção), alocação (direcionamento aos grupos de 
estudo) e cegamento (desconhecimento do participante, pesquisador e/ou estatísticos sobre os grupos) para minimizar o risco de vieses. 
Júlia Figueirêdo – HABILIDADES GERAIS 
 
 
 
Autonomia 
Corresponde à observação do sujeito de pesquisa como dotado de pensamentos e vontades, o que justifica a adoção do Termo de 
Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) como artifício para fornecer informação e compreensão sobre o estudo, além de declarar sua 
participação voluntária neste. 
ATENÇÃO: o TCLE pode ser revogado a qualquer momento durante o estudo, sendo obrigatório o descarte de informações 
associadas àquele indivíduo. 
Indivíduos com autonomia diminuída (ex.: menores de idade, portadores de transtorno intelectual) devem ser protegidos por meio da 
adoção do Termo de Assentimento Livre e Esclarecido. 
 
Justiça 
O estudo proposto deve apresentar relevância social, com vantagens significativas e minimização de prejuízo aos participantes, respeitando 
o interesse de ambas as partes (pesquisador e voluntário) envolvidas. 
Esse tema é ainda mais relevante no contexto de seleção dos sujeitos de pesquisa, que não deve apresentar segregação ou preconceito, 
promovendo equidade no acesso aos resultados (benefícios expandidos a múltiplos grupos). 
 
Não Maleficência 
Descreve a obrigação de uma pesquisa não causar dano intencional (primum non nocere), ou seja, que o pesquisador tenha conhecimento 
sobre complicações previsíveis e evitáveis. 
 
 
Beneficência 
Parte do princípio da maximização dos benefícios possíveis em função da minimização dos riscos, que devem estar expostos nos termos 
de consentimento. 
O investigador deve garantir que a pesquisa teve planejamento adequado e que os riscos são justificáveis (mediante avaliação pelo CEP), de 
forma que o sujeito possa decidir de forma consciente e esclarecida se deseja ou não participar. 
 
 
 
 
Júlia Figueirêdo – HABILIDADES GERAIS 
 
 
 
 
 
 
Teste de Hipóteses 
A concordância entre hipóteses postuladas no momento de desenho do estudo e os achados evidenciados após a coleta de amostras é 
fundamental para os testes de significância estatística. 
A hipótese nula (H0) parte da premissa de que não há diferença entre os grupos em análise, ao passo que a hipótese alternativa (HA) 
descreve a ocorrência de variações entre os desfechos observados. 
ATENÇÃO: hipótese alternativa não é sinônimo de hipótese científica (“crença” individual do autor). 
Com o resultado do teste hipotético, é possível observar três situações distintas: 
 Rejeição da H0 quando H0 é falsa / Aceite de H0 quando H0 é verdadeira (decisões corretas); 
 Erro tipo I (alfa): ocorre quando a hipótese nula é rejeitada, apesar de verdadeira, fornecendo assim um RESULTADO FALSO 
POSITIVO. Apesar de grave, é aceitável se < 5% (base para a criação do intervalo de confiança); 
 Erro tipo II (beta): se dá ao aceitar a hipótese nula, apesar de diferenças serem visíveis entre as amostras. É considerado aceitável se 
entre 10 e 20%. 
 
 
Valor de p 
O valor de p é uma medida de significância estatística para determinado evento, representando o limite para atestar que uma diferença 
entre grupos é fruto do acaso ou não, considerando, arbitrariamente, o padrão p < 0,05 (pode ser ainda mais rígido se p < 0,01). 
Se p < 0,05, o teste é estatisticamente significante, sendo necessário aceitar a HA e rejeitar a H0 (a presença de variações NÃO É ALEATÓRIA, 
mas sim produto do desfecho estudado). 
ATENÇÃO: nem todo artigo significativamente importante é também clinicamente relevante 
 
Intervalo de Confiança 
Também descreve informações de significância estatística, porém a partir da precisão desses dados, de modo que quanto maispróximos 
os valores dentro do intervalo, mais confiável é o estudo. É calculado como 𝐼𝐶 = 1 − 𝑒𝑟𝑟𝑜 𝑎𝑙𝑓𝑎, tendo valor médio de 95%.(“em 100 repetições 
desse estudo, 95 delas terão resultados semelhantes) 
Estudos com grupo amostral grande tendem a apresentar iC mais preciso. 
 
 
Tipos de Variáveis 
Variáveis numéricas (quantitativas): podem ser discretas (comporta só números inteiros, como o número de filhos) ou contínuas (engloba 
“números com vírgula”, como o peso e a pressão arterial) – analisadas por ESTATÍSTICA ANALÍTICA 
Variáveis categóricas (qualitativas): segmentam-se em nominais (não apresentam ordenação, como grupos sanguíneos), ordinais 
(respeitam um escalonamento ordenado, como os períodos da faculdade) e dicotômicas (respostas exclusivas, como sim/não) – são alvo da 
ESTATÍSTICA DESCRITIVA (impossível fazer inferências) 
 
Medidas de Ação Central 
e Dispersão 
Medidas de tendência central: são valores únicos que tentam descrever as características de um conjunto, sendo expressos por média 
(influenciável por valores extremos), mediana (valor central) e moda (valor mais frequente na amostra, não sendo usada em estatística); 
Medidas de dispersão: usadas para expressar a variabilidade de um conjunto, representadas por amplitude (diferença entre valores mínimo 
e máximo da amostra), intervalo interquartil (resultado da diferença entre Q3-Q1, obtidos pela divisão da amostra em 4) e desvio padrão 
(medida de variabilidade fortemente associada à média, observada em vários escores pediátricos). 
 
 
 
Avaliação da 
Normalidade 
A distribuição de informações numéricas de uma amostra pode se dar de forma normal/paramétrica (média = mediana = moda) ou não 
normal/não paramétrica (susceptível a valores extremos). Essa determinação é importante para a escolha dos testes estatísticos de 
processamento, considerando: 
Histograma: representação gráfica de frequências, tem formato de sino (curva de Gauss) quando a distribuição é paramétrica; 
Tamanho do desvio padrão: a distribuição é normal quando DP é ≤ 50% da média; 
Simetria (Skewness) e achatamento (Kurtosis) do gráfico: são considerados normais quando variam entre -5 e +5 
Os testes de normalidade de Kolmogorov-Smirnov (se amostra > 50 pessoas) e de Shapiro-Wilk (n < 50 pessoas) devem ser considerados 
conforme o valor de p, pois quando a H0 é verdadeira (p > 0,05), há normalidade. 
Observa-se que informações expressas em média e desvio padrão são paramétricas, enquanto a presença de mediana e intervalo 
interquartil sugere dispersão não normal. 
(ANÁLISE DO VALOR DE P) 
Júlia Figueirêdo – HABILIDADES GERAIS 
 
Critérios para Escolha 
dos Testes 
Alguns aspectos metodológicos devem ser levados em consideração de forma a escolher a melhor forma de análise estatística, como o tipo 
de variáveis (numéricas e/ou categóricas), a distribuição da amostra (paramétrica ou não, considerada APENAS para variáveis 
QUANTItativas) e a presença de avaliações pareadas (identificação de contatos pesquisador-amostra em dois momentos). 
 
 
Variável Independente 
(exposição) 
Variável Dependente 
(desfecho) 
Análise Paramétrica Análise Não Paramétrica 
 
Variável Categórica 
 
Variável Categórica 
Qui-Quadrado: empregado na presença de interações NÃO PAREADAS 
MacNemar: utilizado frente a variáveis categóricas dicotômicas (sim/não, doente/saudável) e PAREADAS 
ATENÇÃO: a normalidade NÃO INTERFERE na escolha de testes entre 2 variáveis categóricas” 
 
 
Variável Categórica 
(2 grupos) 
 
 
Variável Numérica 
Teste T independente: pode ser pareado ou não, 
tendo como finalidade a comparação das médias entre 
2 grupos distintos (ex.: placebo e intervenção) 
O desfecho também será numérico, expresso 
em valores brutos ou porcentagem. 
Mann-Whitney: é a “oposição” do teste T não pareado, 
identificada pela expressão em mediana ou intervalo 
interquartil. 
Wilcoxon Sign-Rank: representa a contraposição do 
teste T pareado, sendo expresso em gráficos boxplot 
(valores expressos com base na mediana) 
 
 
Variável Categórica 
(> 2 grupos) 
 
 
Variável Numérica 
ANOVA: reservados para interações categórico-
numéricas com múltiplas divisões, deve ser 
acompanhada por um teste post hoc sempre que o 
valor de p for significante (< 0,05), para determinar de 
qual grupo veio a alteração (expressos por um sinal em 
comum). 
Kruskall-Wallis: tem características semelhantes ao 
ANOVA, porém com resultados apresentados em 
bloxplot. 
 
 
 
Variável Numérica 
 
 
 
Variável Numérica 
Correlação Pearson: usado para avaliar interações 
entre variáveis numéricas, que podem ser negativas (-
1) ou positivas (+1). 
São expressas conforme a variação da dispersão gráfica 
(idealmente próximas de +1), dividindo intervalos de 
intensidade para as relações estabelecidas (ex.: 0,8-1,0 
sugere correlação forte). 
Correlação Spearman: possui os mesmos aspectos do 
teste anterior, se limitando, no entanto, variáveis de 
dispersão não-normal. 
UNIVARIADA 
Júlia Figueirêdo – HABILIDADES GERAIS 
 
 
Definições 
A análise multivariada permite avaliar a influência de múltiplos fatores sobre um só desfecho, sendo a forma de estatística mais próxima 
do mundo real, no qual eventos não ocorrem de forma isolada. 
A regressão logística é a aplicação de maior destaque entre as estratégias multivariadas, devendo ser empregada na presença de variáveis 
independentes NUMÉRICAS ou CATEGÓRICAS e de variável dependente OBRIGATORIAMENTE categórica. 
 
 
 
 
Modelo Preditor 
Representa uma das possibilidades de uso da regressão logística, empregada quando se deseja avaliar fatores de risco para a criação de 
escores clínicos de estratificação de risco (ex.: SOFA). 
Sua criação SEMPRE é iniciada com um modelo de entrada, que contempla todas as variáveis escolhidas para o estudo, a partir das quais é 
feita a análise univariada, selecionando apenas os fatores estatisticamente relevantes (nesse âmbito, o ponto de corte do valor de p é < 
0,20). Em seguida, as variáveis restantes serão interpretadas por um programa que dita a relevância do conjunto em relação ao desfecho, 
para que novamente sejam selecionadas aquelas com valor de p < 0,05, compondo o modelo final. 
 
Alguns elementos são fundamentais para esse tipo de modelo, como: 
Beta: determina a influência que cada variável expressa sobre o desfecho final, considerando o conjunto; 
Razão de chances (OR): determina se um aspecto se insere como fator protetor (OR < 1) ou fator de risco (OR > 1) para o evento; 
Intervalo de confiança: permite estimar a precisão dos resultados, sendo que quando é igual a 1, os dados são inconclusivos; 
Curva ROC: utilizada para evidenciar a acurácia do estudo. 
 
 
Modelo Etiológico 
Descreve a “segunda ramificação” da regressão logística, usada para investigar a causa de um determinado evento, estabelecendo um 
conjunto de variáveis com associação independente ao desfecho. 
Segue o mesmo processo de elaboração que o modelo preditor, PORÉM o modelo final NÃO contém Beta, e também não há curva ROC 
associada, apenas razão de chances e valor de p. 
 
 
 
 
 
MULTIVARIADA 
Júlia Figueirêdo – HABILIDADES GERAIS 
Testes 
 
Probabilidade Pré-Teste 
Descreve o risco de um paciente ter a doença ANTES da realização de um exame, associando-se à prevalência do quadro em pacientes com 
características semelhantes às daquele em estudo. 
 
 
Sensibilidade e 
Especificidade 
(características do teste) 
Sensibilidade: representa a chance de encontrar resultados positivos dentre os doentes, apresentando, portanto, alta proporção de 
verdadeiro-positivos (e poucos falso-negativos), sendo bem indicado para o rastreamento de doenças. – Calculado por 𝑆 = 𝐴
𝐴+𝐶
 
Especificidade: é a proporção de verdadeiros-negativos entre os não doentes, ou seja, a detecção de verdadeiro-negativos (e pouco falso-
positivos). É empregado para a confirmação diagnóstica, principalmente em condições graves – Calculado por 𝐸 = 𝐷
𝐵+𝐷
 
Normalmente, testes muito sensíveissão considerados pouco específicos (e vice-versa). 
ATENÇÃO: O aumento do ponto de corte REDUZ a sensibilidade e AUMENTA a especificidade de um teste. 
 
 
Valores Preditivos 
(influenciados pela 
prevalência na população) 
Valor preditivo positivo: descreve a proporção de verdadeiros-positivos entre os positivos, ou seja, a probabilidade de um teste positivo 
realmente ser de uma pessoa doente – Calculado por 𝑉𝑃𝑃 = 𝐴
𝐴+𝐵
 
Valor preditivo negativo: representa a proporção de verdadeiros-negativos entre os negativos, ou a chance de um teste negativo pertencer 
a alguém saudável. – Calculado por 𝑉𝑃𝑁 = 𝐷
𝐶+𝐷
 
Normalmente, testes sensíveis apresentam VPN elevado (uma relação similar existe entre especificidade e VPP) 
ATENÇÃO: o aumento da prevalência de uma doença (probabilidade pré-teste) causa AUMENTO do valor preditivo positivo e DIMINUIÇÃO 
do valor preditivo negativo. 
Razão de 
Verossimilhança 
(desempenho do teste) 
Representa a probabilidade de ocorrência da doença após um teste positivo ou negativo, não sofrendo influência da prevalência da 
doença. 
Razão de verossimilhança positiva: descreve o quanto o resultado positivo aumenta a chance de um indivíduo ser doente, devendo ser O 
MAIS ALTA POSSÍVEL - Calculada por 𝑅𝑉+= 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒
1−𝐸𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒
 
Razão de verossimilhança negativa: apresenta a influência de um resultado negativo sobre a chance de uma pessoa ser saudável, devendo 
ser, idealmente PRÓXIMO DE ZERO - Calculada por 𝑅𝑉−= 1−𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒
𝐸𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒
 
 
 
Acurácia e Curva ROC 
A acurácia descreve o total de verdadeiro-positivos e verdadeiro-negativos em relação à amostra, sendo calculada como 𝐴𝑐𝑢𝑟á𝑐𝑖𝑎 = 𝑉𝑃𝑃+𝑉𝑃𝑁
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
 
Esse parâmetro é relevante principalmente na presença de doenças importantes, mas curáveis e quando há possibilidade de 
consequências graves após resultados incorretos. 
A curva ROC, por sua vez, é a representação gráfica de interação entre sensibilidade e especificidade. No que se refere ao valor dos dados 
apresentados, quanto mais PARA CIMA, MAIOR SENSIBILIDADE, e quanto mais para a ESQUERDA, MAIOR ESPECIFICIDADE 
O tamanho da área sobre a curva também é diretamente proporcional à acurácia, também podendo ser analisado. 
 
Testes Múltiplos 
Consiste no uso de vários testes diagnósticos diferentes para determinação de uma patologia, podendo ocorrer de duas formas distintas: 
Testes em paralelo: a aplicação dos testes diagnósticos é feita ao mesmo tempo, sendo que qualquer resultado positivo confirma a 
presença daquela doença. Esse processo aumenta a sensibilidade, porém diminui a especificidade, sendo empregado em avaliações 
de triagem; 
Testes em série: requer a realização de testes consecutivos (sequenciais), e todos devem positivas para fechar o diagnóstico. A 
especificidade aumenta em detrimento da sensibilidade. 
 
DIAGNÓSTICOS 
Júlia Figueirêdo – HABILIDADES GERAIS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
(OU TABELA 2 x 2) 
Júlia Figueirêdo – HABILIDADES GERAIS 
Curva de 
 
 
 
 
Curva de Kaplan-Meier 
A sobrevida descreve o intervalo de tempo transcorrido sem desfecho negativo, que pode ser óbito ou outras complicações decorrentes da 
evolução da doença. Os estudos que dão origem a essas curvas devem ser, obrigatoriamente longitudinais, com acompanhamento do 
grupo amostral. 
A intenção não é somente identificar desfechos negativos, mas sim situá-los numa curva temporal. 
No gráfico, quanto maior o distanciamento entre as linhas (grupos controle e intervenção), maior a diferença de sobrevida entre eles. 
A tendência geral do intervalo é expressa pelo valor de p, de forma que pontos de cruzamento das linhas NÃO INVIABILIZAM O TODO (mas, 
naquele momento, não haveria diferença na sobrevida entre as intervenções). 
A dimensão estatística do efeito, por sua vez, é expressa pelo Hazard ratio (HR), interpretado como o risco relativo para a ocorrência do 
evento em função do tempo (é interpretado da mesma forma que o RR) 
 
 
 
Número Necessário para 
Tratar (NNT) 
Essa medida é responsável por avaliar a magnitude do efeito de determinada intervenção, determinando se “vale ou não a pena” 
implementá-la na prática. Em outros termos, o NNT determina quantas pessoas serão beneficiadas diretamente por aquela terapêutica. 
O cálculo do NNT depende da determinação da redução absoluta do risco (diferença bruta entre o risco do grupo de intervenção e o 
controle), que não apresenta grande valor clínico quando isolada. Assim, 𝑁𝑁𝑇 = 100
𝑅𝑒𝑑𝑢çã𝑜 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑎 𝑑𝑜 𝑅𝑖𝑠𝑐𝑜
 
Quanto menor o NNT, maior o benefício real de um tratamento ou intervenção, sendo que o valor ideal é NNT = 1. 
NNT entre 25 e 50 implica em impacto grande sobre óbitos e moderado nos eventos não fatais, ao passo que valores entre 50 e 100 
apontam para baixa magnitude em ambos. 
A eficácia de uma intervenção pode ser determinada por meio da redução relativa do risco (𝑅𝑅𝑅 = 1 − 𝑟𝑖𝑠𝑐𝑜 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜), que evidencia 
numericamente a diferença entre ela e o controle. 
 
Número Necessário para 
Causar dano (NNH/NND) 
Pode ser considerado como o oposto do NNT, determinando quantos pacientes devem ser tratados para a ocorrência de desfechos 
negativos, sendo calculado como 𝑁𝑁𝐷 = 1
(𝑟𝑖𝑠𝑐𝑜 𝑛𝑜𝑠 𝑛ã𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠−𝑟𝑖𝑠𝑐𝑜 𝑛𝑜𝑠 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠)
. Assim, NND menores sugerem maior benefício associado 
ao tratamento. 
 
 
 
SOBREVIDA 
Júlia Figueirêdo – HABILIDADES GERAIS 
 
 
 
Definições 
A revisão sistemática e uma síntese de todas as publicações, preferencialmente com o MESMO DESENHO DE ESTUDO, acerca de um 
determinado assunto, construída com forte rigor metodológico. 
Esse trabalho pode ser enriquecido pela realização de metanálise, artifício científico que condensa os resultados de trabalhos semelhantes, 
sendo indicada somente se o índice de heterogeneidade (I²) for < 50%. 
ATENÇÃO: os guidelines, apesar de produzidos com uso de metanálise, não devem ser confundidos com as revisões sistemáticas, 
pois eles levam em consideração a realidade social e cultural do local para produzir as recomendações. 
 
 
 
 
 
 
Avaliação da Qualidade 
das Evidências 
A sistematização do nível das evidências utilizadas na produção da revisão sistemática é feita por meio do sistema GRADE, que as avalia 
conforme sua eficácia, efetividade e segurança, além de auxiliar na detecção de risco de viés. 
Essa investigação é aplicada para cada desfecho proposto pela revisão sistemática. 
Assim, é possível classificar o nível de evidência em alto (forte confiança, com pouca chance de novos estudos mudarem essa impressão), 
moderado (há confiança intermediária, e novas pesquisas podem aumentar a verossimilhança do efeito), baixo (confiabilidade limitada, com 
trabalhos futuros provavelmente apresentando impacto importante), e muito baixo (grande incerteza, de modo que qualquer estimativa 
dos efeitos seja imprecisa). 
Alguns fatores são notórios por reduzir a confiabilidade de um estudo, a saber: 
 Limitações metodológicas: são representadas principalmente pela presença de vieses, como descrição seletiva de desfechos e 
ausência de randomização; 
 Inconsistência: se refere a grande variabilidade NÃO JUSTIFICÁVEL entre estudos (por populações muito distintas ou intervenções 
não padronizadas); 
 Imprecisão: indica presença de amplo intervalo de confiança ou amostras pequenas, sendo difícil determinar o verdadeiro efeito 
daquela intervenção; 
 Viés de publicação: pode ocorrer tanto com a seleção de trabalhos financiados pela indústria farmacêutica, com pequenos grupos 
amostrais ou na presença de resultados unicamente positivos. Normalmente é visto em revisões feitas sobre temas recentes (poucas 
pesquisas). 
O sistema GRADE ainda realiza a classificação da importância relativa dos desfechos em uma escala de 1 a 9, podendo ser críticos 
(mortalidade), importantes ou pouco importantes para o processo de decisão. 
 
Força deRecomendação 
Descreve a ênfase direcionada para aceitar/rejeitar uma conduta, baseando-se na presença de vantagens (aumento da sobrevida, melhora 
na qualidade de vida, menor custo) e desvantagens (carga psicológica, efeitos adversos, alto custo) 
Ressalta-se que essa força apresenta diferentes implicações para pacientes, profissionais e gestores, sendo novamente necessário alcançar 
um ponto de equilíbrio entre os diferentes interesses. 
 
E METANÁLISE