Epidemiologia e Tipos de estudos

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Geovana Sanches - TXXIV 
 
Epidemiologia 
Professor Sérgio Zanetta 
 
INTRODUÇÃO 
 A epidemiologia é definida como a “Ciência 
que estuda o processo saúde-doença em coletividades 
humanas, analisando a distribuição e os fatores 
determinantes das enfermidades, danos à saúde e 
eventos associados à saúde coletiva, propondo 
medidas específicas de prevenção, controle ou 
erradicação de doenças, e fornecendo indicadores que 
sirvam de suporte ao planejamento, administração e 
avaliação das ações de saúde.”. Pode ser social, clínica, 
molecular, etc. 
 Usos da epidemiologia: 
• Diagnóstico em saúde 
• Estudos de causalidade (geralmente estudos 
analíticos) 
• Vigilância epidemiológica 
• Avaliação de programas e intervenções 
Determinantes de saúde 
 
Transição epidemiológica 
 A tendência da mortalidade alterou-se com o 
passar dos anos. Até 1960, prevaleciam as mortes 
devido à doenças infecciosas, década na qual as 
doenças cardiovasculares atingiram o primeiro lugar. 
 
“Tripla carga de doenças” (Frenk, 2006): 
presença das doenças infecciosas e parasitárias 
(dengue, malária, H1N1, hanseníase, tuberculose) + 
aumento das doenças crônicas pelo envelhecimento 
das pessoas e aumento dos fatores de risco (fumo, 
sedentarismo, inatividade física, sobrepeso e má 
alimentação) + aumento da violência e 
morbimortalidade por causas externas. 
 
Campo da saúde 
 
 
HISTÓRIA NATURAL DA DOENÇA 
 É o nome dado ao conjunto de processos 
interativos compreendendo as inter-relações do 
agente (causador), do suscetível (hospedeiro) e do 
meio ambiente que afetam o processo global da 
doença e o seu desenvolvimento, desde as primeiras 
forças que criam o estímulo patológico no meio 
ambiente, ou em qualquer outro lugar, passando pela 
resposta do homem ao estímulo, até as alterações que 
levam a um defeito, invalidez, recuperação ou morte. 
Ou seja, a história natural da doença envolve as inter-
relações e as variações entre esses três elementos, que 
levarão à diferentes fins. 
 Tríade epidemiológica das doenças: 
• Hospedeiro: Idade, sexo, estado civil, 
ocupação, escolaridade, características 
genéticas, história patológica pregressa, 
estado imunológico, estado emocional. 
• Agente: biológicos (microrganismos); químicos 
( mercúrio, álcool, medicações) ; físicos 
(trauma, calor, radiação); nutricionais 
(carência, excesso). 
• Ambiente: determinantes físico-químicos 
(temperatura, umidade, poluição, acidentes); 
determinantes biológicos (acidentes, 
infecções); determinantes sociais 
(comportamentos, organização social). 
 A interação ambiente, homem e agente levam 
ao início da doença a nível celular. A doença progride a 
nível tecidual, até que evolui afetando estruturas 
maiores, ou seja, ultrapassando o denominado 
horizonte clínico. A doença pode seguir alguns 
caminhos: cura; cronicidade; sequela ou morte. 
 
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No período pré-patogênico, temos a 
prevenção primária, a qual se refere às estratégias para 
prevenir a exposição ao fator de risco ou promover sua 
cessação. O comportamento da doença pode ser 
antecipado, por exemplo, pela realização de exames 
preventivos. 
• É possível atuar no ambiente. 
• Promoção à saúde: moradia adequada, escola, 
lazer, alimentação adequada, educação em 
todos os níveis. 
• Proteção específica: imunização, saúde 
ocupacional, higiene pessoal e do lar, proteção 
contra acidente. 
No período patogênico ocorre a prevenção 
secundária, que inclui: 
● Diagnóstico + tratamento precoce: inquéritos 
para descoberta de casos na comunidade, 
rastreamento com exames periódicos, 
isolamento para evitar transmissão de doenças 
e tratamento para evitar progressão. 
● Reduzir dano/ limitação da incapacidade; evita 
futuras complicações. 
Se houver sequela, podem-se realizar 
trabalhos a fim de reduzir as consequências da 
incapacidade , o que é denominado prevenção 
terciária. Inclui reabilitação (impedir a incapacidade 
total), fisioterapia, terapia ocupacional e emprego para 
o reabilitado. 
A prevenção quaternária, por sua vez, diz 
respeito à prevenção de riscos em excessos de saúde, 
como por exemplo: 
• Testes diagnósticos de boa acurácia, quando 
realizados em situações de baixa probabilidade 
da doença, produzem resultados redundantes 
que contribuirão apenas para aumentar a 
chance de iatrogenias (iatros= médico; gênia= 
causa), gastos desnecessários e ansiedade para 
o doente. 
• Qualquer tratamento que não for altamente 
efetivo ou que produza morbidade 
considerável, só deve ser administrado quando 
o nível de incerteza for mínimo. 
Na atuação médica há pouco espaço para 
incertezas, portanto, as principais ferramentas para a 
prevenção quaternária tem sido: o acesso dos 
pacientes à informação (que tem exigido dos médicos 
melhor formação), os exames complementares com 
melhor acurácia e tratamentos medicamentosos com 
melhores evidências. 
 
VALIDADE E CONFIABILIDADE EM ESTUDOS 
EPIDEMIOLÓGICOS 
Diagnóstico dos eventos 
 Para garantir que as medidas de ocorrência, de 
distribuição e as associações entre os fatores 
determinantes e o evento, ou seja, a qualidade do 
estudo epidemiológico, é necessário considerar: 
Ø Erros 
Ø Viés ou bias- desvio permanente dos 
resultados, fazendo-os afastar-se dos 
resultados verdadeiros 
Ø Precisão 
Ø Validade 
Erros 
Erro Randômico= relaciona-se com precisão ou 
confiabilidade 
- Aparece como uma imprecisão da estimativa, obtida 
a partir do estudo, em relação ao parâmetro que está 
sendo avaliado, sendo resultante da variação amostral 
- É, portanto, fundamentalmente dependente do 
tamanho da amostra e de características específicas do 
parâmetro a ser estimado, ou seja, sua variância 
- Uma amostra muito pequena pode não ser 
representativa da realidade 
- Podem ser evitados no estudo: 
1) Fase de planejamento- cuidados na seleção da 
amostra; 
2) Fase de execução- evitar perdas ou recusas não 
homogêneas entre os grupos; 
3) Fase de análise de dados- controle de outliers 
(resultados discrepantes; as vezes o pesquisar tiram os 
dados para não mudar muito a média, mas as vezes 
esses valores podem ser importantes para a pesquisa) 
e criteriosa imputação. 
Þ Ligado à Amostra 
Erro Sistemático= relaciona-se com a validade 
- Diferente em sua natureza do erro randômico, por ter 
sua origem na existência de uma diferença entre o 
parâmetro a ser estimado e o verdadeiro efeito que se 
quer medir. 
- Resulta do desvio ou distorção da operação da 
medida, do instrumento ou do aplicador. 
Þ Ligado à Medida 
Precisão e Validade 
Ø Precisão= medidas precisas são aquelas que 
tem grande proximidade entre si, o que não 
significa que elas são válidas. 
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Ø Validade= diz-se das conclusões de uma 
investigação quanto a amostra estudada ou a 
extrapolação das mesmas para a população de 
onde a amostra foi retirada ou mesmo outras 
populações. 
- Validade externa: as conclusões do estudo feito em 
uma amostra podem ser generalizados para a 
população de origem. Depende do quanto a amostra 
representa a população. Os resultados podem também 
ser generalizados para outras populações 
semelhantes. 
- Validade interna: refere-se ao grau em que as 
conclusões de um estudo são corretas. Engloba: 
• Comparabilidade de grupos estudados (viés de 
seleção) 
• Controle de fatores que possam dificultar a 
interpretação (viés de 
confundimento/confusão) 
• Técnica ou critério diagnóstico (viés de 
aferição) 
Viés de Seleção 
- Erro na identificação da população ou grupos de 
estudo; 
- Distorção devido a diferenças entre as características 
dos indivíduos que são incluídos no estado e daqueles 
que não são; 
- Perdas ou não respostas dos incluídos originalmente 
na amostra (diferencial ou não-diferencial) 
Viés de confundimento 
- Ocorre quando os resultados de uma associação entre 
dois fatores podem ser imputados, total ou 
parcialmente, a um terceiro fator não levado em 
consideração que é a variável de confundimento. 
- Variávelde confundimento, ou de confusão ou 
confounding é a variável que, por estar associada a 
exposição principal e ser um fator de risco para o efeito 
estudado, induz a conclusão incorreta sobre a 
verdadeira relação entre dois eventos. 
Viés de Aferição 
- Definição inadequada do diagnóstico de um evento 
- Geralmente devido à preparação ineficiente do 
observador ou examinador ou pelo uso inadequado 
dos instrumentos de aferição (problema mecânico ou 
técnico ou instrumento inapropriado para a 
mensuração). 
• Observador ou examinador -> Confiabilidade 
(ou reprodutibilidade) 
• Instrumento de aferição -> Validação 
 
Þ Confiabilidade (ou reprodutibilidade) 
- Capacidade de concordância interna, ou seja, de 
replicar os mesmos resultados; 
- Pode ser testada com a repetição das medidas 
utilizadas no mesmo grupo da mensuração original 
pelo mesmo observador ou por observadores 
diferentes. 
Þ Validação 
- Quantifica o desempenho de um instrumento de 
medida em relação a um instrumento considerado 
padrão-ouro (verdadeiro diagnóstico; melhor 
diagnóstico disponível). As medidas de validade mais 
usadas são: 
• Sensibilidade: é a capacidade que o teste 
apresenta de detectar os indivíduos 
verdadeiramente positivos, ou seja, os 
verdadeiros doentes. 
 
• Especificidade: é a capacidade que o teste 
apresenta de detectar os indivíduos 
verdadeiramente negativos, ou seja, os 
verdadeiros sadios. 
 
• Valor preditivo positivo: á a probabilidade que 
tem cada positivo de ser, de fato, positivo 
 
• Valor preditivo negativo: é a probabilidade que 
tem cada negativo se ser, de fato, sadio. 
 
 
SÍNTESE 
Erros Randômico-> Amostra 
Sistemático-> Medida 
Validade Externa-> Generalização 
Interna-> Conclusões do 
estudo; Afetada por: 
Viés de seleção 
Viés de confundimento 
Viés de aferição 
• Do examinador -> 
confiabilidade 
• Do instrumento -> 
validação 
Confiabilidade Concordância ou repetição 
de resultados 
Validação Trata-se do desempenho do 
instrumento. 
Envolve: 
sensibilidade, especificidade, 
valor preditivo positivo, valor 
preditivo negativo 
 
CONSIDERAÇÕES SOBRE RISCOS 
Medidas de Saúde 
 É muito difícil a medição da saúde. Assim, para 
avaliar o nível de saúde de uma população buscam-se 
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dados negativos (não-saúde): morte, doenças e 
agravos. 
 Um importante fator a considerar no cálculo 
das medidas de ocorrência de doenças é o total de 
pessoas expostas, ou seja, indivíduos que podem vir a 
ter a doença. Idealmente, esse número deveria incluir 
somente pessoas que são potencialmente suscetíveis 
de adquirir a doença em estudo. Por exemplo: Câncer 
de colo de útero- os homens não deveriam ser 
incluídos no cálculo da ocorrência pois não são 
suscetíveis. 
 
Risco e Fator de risco 
Devido ao seu caráter eminentemente 
observacional, a lógica da epidemiologia moderna 
estrutura-se em torno de um conceito fundamental, o 
risco e um conceito correlato, o fator de risco. De modo 
simplificado podemos dizer que o objeto da 
epidemiologia é analisar “o risco e seus 
determinantes”. 
Risco 
Refere-se ao equivalente epidemiológico do 
conceito matemático de probabilidade. É a 
probabilidade de ocorrência de uma doença, agravo, 
óbito ou condição relacionada à saúde (incluindo cura, 
recuperação ou melhora), em uma população ou 
grupo, durante um período de tempo determinado. 
É estimado sob a forma de uma proporção 
(razão entre duas grandezas, na qual o numerador se 
encontra necessariamente contido no denominador). 
A definição epidemiológica de risco compõe-se 
obrigatoriamente de três elementos: 
• Ocorrência de casos de óbito / doença / saúde 
(numerador) 
• Base de referência populacional 
(denominador) 
• Base de referência temporal (período) 
Obs.: incidência é a ocorrência de casos de 
óbito/ doença/ saúde dividido pela base de 
referência populacional. 
Fator de risco 
 São aqueles cujo efeito pode ser prevenido, 
como por exemplo o sedentarismo, obesidade, fumo, 
colesterol alto, contraceptivos orais para a doença 
coronariana. 
 
 
 
Marcadores de risco 
 São atributos inevitáveis, já dados, cujo efeito 
encontra-se, portanto, fora da possibilidade de 
controle, como por exemplo sexo e grupo étnico. 
Estratégia de risco 
A estratégia de risco considera: 
- Distribuição desigual dos “danos” à saúde entre os 
diversos grupos populacionais (características próprias 
dos indivíduos ou sujeitos quanto a circunstâncias 
determinadas) com probabilidade aumentada em 
relação a outros sem as características ou não expostos 
às circunstâncias (fatores de risco). 
- Fatores de risco são observáveis e identificáveis antes 
do evento a que estão associados. 
- Estabelecimento de prioridades para 
redirecionamento de recursos. 
Usos do conceito de risco 
Os fatores de risco são definidos a partir de 
estudos epidemiológicos. 
• Coeficiente de incidência = medida de risco = 
risco absoluto 
• Risco Relativo (RR): coeficiente de Incidência 
de expostos / não expostos 
• Risco Atribuível (RA): número ou proporção de 
casos da doença ou causas de morte atribuível 
a um fator de risco = coeficiente de Incidência 
nos expostos – coeficiente. Inc. não expostos 
• Risco Atribuível na População (Rap) = RA – 
prevalência do fator na população 
• Risco ≈≈ OR / ± ≈≈ Razão de prevalência 
Deve-se levar em consideração a exposição 
frequente e à quantos fatores de risco. 
Usos de risco: predição, causa, diagnóstico, 
prevenção. 
RISCO = INCIDÊNCIA 
N° de casos (novos)/ população exposta 
 
DESENHOS DE ESTUDO 
 
Associação 
 Algo que está associado com um fator é 
alterado por este fator. Sempre que o fator muda isso 
implicará em mudanças no desfecho. 
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Duas variáveis associadas possuem uma 
dependência estatística maior do que se poderia 
esperar pelo acaso. 
Sempre que uma aumenta ou diminui, a outra 
aumenta ou diminui. Se eu digo que x está associado 
com y, sempre que eu alterar x o y será alterado 
também. 
Causalidade 
Estuda o papel de fatores que possam ser 
responsáveis pela existência de doenças ou condições. 
Uma causa é qualquer evento, condição ou 
característica que exerça função primordial na 
ocorrência de uma doença ou condição. 
Associação Estatística X Importância Clínica e 
Validade Externa 
Sem dúvida a estatística é importante, mas não 
pode ser a única ferramenta usada para o julgamento 
da aplicação ou não de uma nova estratégica. Exemplo: 
• Uma nova droga anti-hipertensiva será 
testada. Ela é mais cara que a antiga e existe a 
dúvida se vale a pena recomendar está droga 
ao invés da droga antiga. 
• Uma amostra de 15 mil pessoas é selecionada 
e é possível provar que ocorreu uma queda 
(estatisticamente significativa) de 2 mmHg na 
pressão sistólica com a nova droga, portanto, 
matematicamente está droga é melhor do que 
a antiga. 
• Clínica e eticamente, seria conveniente 
começar a prescrever está droga ao invés da 
antiga, pregando que ela é melhor? 
A validade externa ou generalização também 
precisa ser levada em conta. No exemplo dado, quando 
selecionaram os pacientes para o estudo, deve-se 
analisar quais foram os critérios para isso, pois não se 
sabe se os resultados obtidos naquele grupo específico 
podem ser extrapolados para toda a população de 
hipertensos. 
Critérios de Causalidade de Hill 
 Em 1965, Hill propôs alguns critérios a 
considerar na distinção entre uma associação causal e 
uma não-causal. 
 Alguns autores consideram que os critérios de 
evidência experimental e analogia não são relevantes 
em muitos casos, outros consideram que a coerência, 
plausibilidade e a analogia devam ser analisadas 
juntos, pois referem-se ao conhecimento acumulado 
até o momento do estudo. 
 Sir Bradford Hill- “Nenhum dos meus pontos de 
vista por si só pode anular ou provar uma hipótese de 
causa e efeito.” 
1) Força de associação: Quanto mais elevada for a 
medida de efeito (Risco relativo, Odds Ratio, etc.), 
maior a probabilidade de que a relaçãoseja causa. 
O que não quer dizer que a associação fraca não 
possa ser causal. Exemplos de associações fortes: 
limpadores de chaminé tem 200x mais câncer de 
escroto e fumantes pesados, 30x câncer de 
pulmão. 
2) Consistência: a associação também é mostrada em 
vários locais, pessoas e tempos (e inclusive com 
diferentes delineamentos – se aplicável), ou seja, é 
possível reproduzir várias vezes o estudo, obtendo 
resultados semelhantes? Exemplo: todos estudos 
no mundo, mostram existir uma forte associação 
entre sedentarismo e obesidade. 
3) Plausibilidade biológica: essa associação faz 
sentido biologicamente? Os achados são coerentes 
com os preceitos científicos conhecidos até o 
momento? Quanto menos se sabe sobre 
determinada doença, menos pode-se avaliar esse 
critério. O estudo sobre câncer e uso de celulares 
foram todos abandonados por esta falha; faltava 
plausibilidade biológica para provar a associação 
causal. 
4) Relação dose-resposta: quanto mais exposição ao 
fator de risco, maior a chance de adoecer ou maior 
a gravidade da doença. Exemplo: tabagismo e 
câncer de pulmão -> quanto mais cigarros 
fumados, maior a mortalidade. 
5) Especificidade: esta exposição leva apenas ao 
desfecho? Uma causa é especifica se, ao 
introduzirmos o fator causal, a doença ocorre e, se 
o retirarmos, o efeito não ocorre. Devido à multi-
causalidade da maioria das doenças, este critério 
deve ser analisado sempre com muito cuidado e 
embasamento teórico. 
6) Temporalidade: a causa deve sempre preceder o 
efeito. Os estudo longitudinais e os retrospectivos 
são os únicos que conseguem analisar este critério, 
pois conseguem ver o que veio antes – causa ou 
efeito. 
7) Evidência experimental: a teoria foi provada 
corretamente metodologicamente através de 
experiências (com animais ou humanos)? Ao 
retirar o fator em laboratório, o desfecho diminuiu 
ou desapareceu? Muitas vezes este critério não 
pode ser avaliado por questões éticas. 
8) Analogia: esta associação é similar a outras? Uma 
analogia simples pode aumentar a credibilidade 
para uma atribuição de causalidade. Por exemplo: 
se determinada droga é reconhecidamente 
causadora de malformação congênita, talvez uma 
similar que está em estudo também o seja. 
 
TIPOS DE ESTUDO 
Experimental x Observacional 
 Observacionais: Relatos de caso; Série de 
casos; Transversal ou de Prevalência; Ecológico; 
Coorte; Caso-controle. 
 Experimentais: Ensaio clínico; Ensaio de 
comunidade. 
 
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Relato de caso 
• Apenas um paciente ou um pequeno número 
deles; 
• Um hospital ou serviços de saúde; 
• Ausência de grupo de comparação; 
• Descrição inicial (às vezes fundamental) de 
novas doenças ou associações. 
Série de casos 
• Diferencia-se do relato de caso pela 
quantidade de pacientes envolvidos. 
• Sem grupo de comparação. 
Estudo transversal ou de prevalência 
• Doença e exposição medidas simultaneamente 
ou em um curto período de tempo; 
• População inteira ou amostra da população; 
• Estudo comum; 
• Muito utilizado para planejamento em saúde; 
• A principal medida obtida é a prevalência em 
expostos e prevalência em não expostos 
conforme os níveis de exposição; 
• Fornece informações sobre a distribuição e as 
características do evento na população; 
• A seleção da população depende dos objetivos 
de estudo (qual a pergunta a ser respondida), 
tamanho da amostra e qual a técnica de 
amostragem (o ideal é que todos os indivíduos 
da população a ser investigada tenham chance 
de serem incluídos no estudo) - 
Representatividade; 
• A avaliação da doença pode ser feita através de 
questionários específicos, exames médicos, 
exames laboratoriais, etc. 
• A avaliação da exposição ocorre por definição 
do período de tempo, assim como 
questionários, testes de laboratório e exame 
médico. 
OBS.: “p” mede o nível de erro admitido, de 
forma que quando p> 0,05, o estudo não tem 
validade. 
 
• Vantagens: simples, rápido e de baixo custo; 
pouca dependência de memória do 
entrevistado; não há seguimento; adequado 
para descrever situações de saúde; 
informações para planejamento e programas 
de saúde; subsídios para estudos 
epidemiológicos mais complexos. 
• Desvantagens: dificuldade para inferência 
causal: não permite estabelecer relação 
temporal entre exposição e efeito; doentes 
com evolução rápida (cura ou morte) tem 
menor chance de inclusão; doentes com 
períodos de exacerbação/remissão também 
são problema - indivíduos em fase de remissão 
podem ser incluídos como não tendo a doença; 
evento raro: em geral pouco adequado; 
participação baixa: viés de seleção? 
Estudos ecológicos 
• Unidade de informação não é o indivíduo, mas 
sim um grupo. 
• Informações sobre doença e exposição em 
grupos populacionais: escolas, cidades, países, 
etc. 
• Quase sempre os dados são colhidos 
rotineiramente 
• Comparação entre áreas geográficas quanto à 
exposição e a doença 
• Também utilizado comparando exposição e 
doença em tempos diferentes. 
• Emile Durkheim (1858-1917): estudo clássico 
sobre religião e suicídio. Nas regiões da Prússia 
com maior proporção de protestantes, as taxas 
de suicídio eram maiores. 
Estudos de coorte e caso-controle 
 
 Até recentemente, coorte referia-se à estudo 
prospectivo e caso-controle, à estudo retrospectivo, 
mas atualmente temos: 
• Coorte retrospectiva (histórica): participantes 
identificados segundo características e 
exposição no passado. 
• Coorte prospectiva: participantes identificados 
segundo características e exposição atual. 
A diferença fundamental entre esses dos tipos 
de estudo é que os estudos de coorte trabalham a 
exposição, enquanto os estudos de caso-controle 
trabalham a doença. Exemplo: exposição a raio X e 
risco de leucemia- o coorte estudaria os indivíduos 
identificados a partir da exposição ao raio X, enquanto 
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o caso-controle, os indivíduos identificados a partir da 
Leucemia. 
Medidas de efeito 
Ø Ie= incidência nos expostos 
Ø Io= incidência nos não expostos 
Ø Risco relativo: número de vezes que o grupo 
exposto tem probabilidade de adoecer em 
relação ao grupo não exposto. 
Þ RR= Ie/Io 
Ø Risco atribuível: incidência da doença 
atribuível à exposição. 
Þ RA= Ie – Io 
Estudos de Coorte 
Vantagens: possível estudar várias doenças; 
possível estudar exposições raras; informação sobre 
exposição pouco sujeita a vieses; pode-se calcular 
incidência. 
Desvantagens: estudos de longa duração; não 
adequados para doenças raras; pode-se estudar 
poucas exposições; logística complexa; perda de 
indivíduos. 
Estudos de Caso-Controle 
Possibilita a comparação entre um grupo de 
indivíduos com a doença de interesse com um grupo 
de indivíduos sem a doença, no que se refere à 
exposição suspeita. E ainda, quantificar fatores que 
ocorram com maior ou menor frequência nos casos do 
que nos controles. 
É uma forma mais eficiente do estudo de 
coorte: 
• Casos: aqueles que ocorreriam no seguimento. 
• Controles: modo rápido e pouco dispendioso 
de avaliar exposição na população que deu 
origem aos casos. 
As medidas de efeito são o Odds Ratio, que é a 
razão de probabilidades de ocorrência e não 
ocorrência de um evento. 
Þ OR= ad/bc 
 
 A seleção de casos e controles segue as 
seguintes características: 
• Os casos e controles devem vir da mesma 
população. 
• Seleção dos casos deve ser independente da 
exposição. 
• Controle “ideal” é aquele que se tivesse 
desenvolvido a doença seria incluído como 
caso. 
• Número de controles: 
o Razão 1:1 – maior poder estatístico 
o Número limitado de casos –> 
aumentar número de controles 
o Dois grupos de controles –> resultados 
semelhantes 
Há dois tipos de controles: populacional e 
hospitalar. 
O populacional tem uma população de origem 
mais bem definida- é mais fácil se casos e controles 
pertencem a mesma população, sendo que a história 
de exposição provavelmente reflete aquela das 
pessoas sem a doença.Tem viés de informação 
diferencial (recall/ bias). 
Já para o hospitalar, levam-se em consideração 
os custos, acesso, cooperação e memória. Os casos e 
controles tem semelhanças quanto algumas 
características. Há maior possibilidade de obter 
informação sobre exposição, tendo em vista a 
disponibilidade de prontuários e a possibilidade da 
coleta de espécimes biológicos. A história de exposição 
pode ser diferente daquela existente na população de 
origem. 
A avaliação da exposição deve ser feita através 
de entrevistas e questionários: correio, telefone, 
entrevista pessoal, autopreenchimento; prontuário 
médico; coleta de espécimes biológicos; validar 
informação com marcador biológico. 
Vantagens: possível estudar vários fatores de 
risco; possível estudar doenças raras; em geral não 
requer grande número de indivíduos; relativamente 
rápido e barato. 
Desvantagens: seleção dos controles é difícil; 
não adequado para exposições raras; informação sobre 
exposição é mais sujeita a viés; não é possível o cálculo 
de incidência; pode haver dificuldades para determinar 
sequência exposição – doença. 
Ensaio clínico 
É o tipo de estudo epidemiológico menos 
sujeito a viés. Trata-se de um “experimento” com 
pessoas doentes (terapêutica) ou sadias (prevenção). 
Paradigma (“Gold standard”) dos estudos 
epidemiológicos: 
• Evidência fornecida por ensaio clínico 
controlado: em geral maior peso que outros 
tipos de estudo na avaliação de causalidade. 
• Atualmente, para novos medicamentos, 
modalidades terapêuticas, técnicas cirúrgicas, 
testes diagnósticos, testes de “screening” e 
vacinas, é quase obrigatória a avaliação por 
ensaios clínicos controlados e aleatorizados. 
Vantagens: tipo de estudo menos sujeito a viés 
(“bias”); aleatorização garante semelhança dos grupos 
quanto a fatores conhecidos e desconhecidos; 
investigador tem grande controle das condições do 
estudo; melhor desenho para avaliação de terapêutica. 
Desvantagens: logisticamente difícil; 
raramente pode ser utilizado em estudos etiológicos; 
artificial; caro; objeções éticas. 
 
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Ensaio de comunidade 
 Utilizado para avaliar intervenções a nível de 
comunidade (escola, bairro, cidade, país). Exemplos: 
campanhas para prevenção de AIDS, inseticida no 
controle de vetor, fluoretação da água para controle de 
cárie. 
Metanálise 
 Refere-se a síntese de informação. Em ciências 
biomédicas, trata-se de avaliação sistemática, 
organizada e estruturada de um problema, utilizando 
informação de diversos estudos independentes. É 
diferente de uma revisão tradicional: 
• Componente qualitativo: aplicação de critérios 
pré-determinados de qualidade (mesmo para 
inclusão ou não). Exemplos: aleatorização, 
mascaramento, etc. -> escore. 
• Componente quantitativo: integração da 
informação numérica -> tamanho dos estudos. 
Deve-se tomar cuidado na análise de estudos 
com desenhos diferentes e quando ao viés de 
publicação. 
Níveis de evidências 
• Ia Metanálise de ensaios clínicos randomizados 
• Ib Pelo menos 1 ensaio clínico controlado e 
randomizado. 
• IIa Pelo menos 1 ensaio controlado sem 
randomização 
• IIb Pelo menos 1 estudo de outro tipo – Coorte, 
caso-controle 
• III Estudos não experimentais – série de casos 
• IV Relatórios de comitê de experts, consensos de 
especialistas 
• V Opinião desprovida de avaliação crítica ou 
baseada em matérias básicas. 
Recomendações 
Existem três graus de recomendações: 
• Grau A: evidências suficientemente fortes de que 
seu uso possa ser benéfico. Corresponde aos níveis 
I de evidências. 
• Grau B: existem evidências, mas não são definitivas 
sobre seu uso ser benéfico. Corresponde aos níveis 
II e III de evidências. 
• Grau C: existem evidências de que seu uso não traz 
benefício. Corresponde ao nível IV de evidências. 
• Grau D: corresponde ao nível V de evidência. 
 
MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL 
Média 
Soma de todos os valores dividido pelo n° de 
observações. 
 Vantagens: adequada para manipulações 
matemáticas 
 Desvantagens: resultado afetado por valores 
extremos. 
Mediana 
O ponto onde o n° de observações acima se 
iguala ao n° abaixo. 
Moda 
 O valor que ocorre com maior frequência. 
 
Mediana e moda não são influenciadas por 
valores extremos. 
Exemplo: 1 - 5 - 8 - 8 - 9 - 12 
● Média = 7 
● Mediana = 8 
● Moda = 8 
● Desvio padrão = 3,5 
 
MEDIDAS DE VARIABILIDADE E DISPERSÃO 
Desvio padrão 
 Ideia de dispersão. Quadrado da diferença e 
depois extrai raiz quadrada. 
 Valor absoluto da média das diferenças dos 
valores individuais em relação à média. 
Exemplo: 1 - 5 - 6 - 8 - 8 - 9- 12 - 180 
● Média = 28,5 
● Mediana = 8 
● Moda = 8 
● Desvio padrão = 61,3 (grande variabilidade) 
Faixa 
Do valor mais baixo ao mais alto numa 
distribuição 
Vantagem: inclui todos os valores. 
Desvantagens: muito afetadas por extremos. 
Percentil, decil, quartil 
 A proporção de todas as observações que 
ficam nos valores especificados. 
 
DISTRIBUIÇÃO DOS VALORES SEGUNDO A CURVA 
NORMAL DE GAUSS 
 
 
 
 Geovana Sanches - TXXIV 
 
PRINCIPAIS DESENHOS DE ESTUDOS 
EPIDEMIOLÓGICOS 
Diagrama de controle endêmico 
● Frequência mínima esperada: 95% - limite 
inferior endêmico (μ-1,96, σ) incidência 
● Frequência média esperada: 95% - índice 
inferior endêmico, (μ) incidência 
● Frequência máxima esperada: 95% - limite 
superior endêmico (μ+1,96, σ) incidência 
 
A curva está dentro do limite endêmico. Caso 
se ultrapassem os limites da curva, ocorre epidemia. 
Tipos de estudos epidemiológicos 
 
Agregado 
• Observacional 
o Transversal: por exemplo, mortalidade infantil 
o Longitudinal: sequências ou série de eventos; 
estuda-se se há tendências. 
• Intervenção 
o Longitudinal: ensaios comunitários. 
Individuado 
• Observacional 
o Transversal: inquérito ou surveys 
o Longitudinal 
• Intervenção 
o Longitudinal: ensaios clínicos 
Medidas de ocorrência, associação e significância 
estatística 
 
Delineamento de estudo de coorte para avaliação de 
risco 
 
Delineamento de estudo de caso controle 
 
Estrutura do ensaio clínico 
 
• Fase I - tolerabilidade em humanos (dose máxima 
tolerada) 
• Fase II - atividade biológica (estudo piloto da 
eficácia) 
• Fase III - ENSAIO CLÍNICO (papel na prática clínica) 
• Fase IV - vigilância pós-comercialização(efeitos 
adversos e segurança) 
 
 
Medidas de efeito e associação 
• Risco relativo ou razão de risco (RR) 
• Razão de chances ou Odds Ratio (OR) 
• Razão de taxa, Razão de densidade de incidência 
(RT) 
• Razão de prevalência (RP) 
• Risco atribuível ou diferença de riscos (RA) 
 Geovana Sanches - TXXIV 
 
 
 
 
ENSAIO CLÍNICO 
 Um ensaio clínico ou um estudo clínico é uma 
pesquisa científica que pretende responder uma 
pergunta sobre determinada intervenção que pode ser 
com um medicamento, um produto para a saúde, uma 
vacina... uma intervenção que deve ser controlada a 
fim de avaliarmos a segurança e a eficácia desta 
intervenção. 
 Ou seja, é um experimento controlado em 
voluntários humanos utilizados para: 
• Avaliar a segurança e eficácia de tratamentos ou 
intervenções contra doenças e problemas de 
saúde de qualquer natureza; 
• Determinar os efeitos farmacológicos, 
farmacocinéticos e farmacodinâmicos, de novas 
terapias. 
• Inclui o estudo de reações adversas. 
Características 
 Característica principal: o pesquisador pode 
atribuir a exposição de forma aleatória. 
 Temporalidade: prospectivos. 
 Pelo número de observações sucessivas: 
longitudinais. 
 Os estudos clínicos não têm como critério de 
seleção baseados no resultado ou na exposição. 
Pretende-se isolar a contribuição de um fator 
(intervenção) mantendo constante todos os outros 
determinantes do resultado. 
Grupo controle 
 É um grupo de indivíduos que recebem uma 
intervenção que serve como um contraste para avaliar 
a utilidade relativa da terapia experimental. 
 Devem receber o tratamento padrão, ou seja, 
a melhor alternativa terapêuticavigente no momento 
da concepção do ensaio clínico. Se não houver um 
tratamento padrão, placebo pode ser o mais 
adequado. 
Validade interna 
 Aspectos básicos: alocação aleatória; 
seguimento completo dos pacientes. 
 Princípios de análise por intenção de tratar 
aspectos secundários: estudo cego; grupos 
semelhantes no início do estuo. 
Alocação aleatória 
 A aleatoriedade tende a assegurar uma 
distribuição equilibrada de todas as variáveis. 
 Variáveis de confusão tanto conhecidas, como 
não conhecidas ou difíceis de medir. 
 Elimina o viés de seleção. 
 Diminuem a probabilidade de que os grupos 
difiram significativamente entre si com respeito a 
alguma variável não controlada, ou alguma 
característica que possa influir no resultado. 
Mascaramento 
 Cegamento: tentativa de evitar que saiba 
quem está recebendo a intervenção e evitar que isto 
interfira nos resultados. As expectativas podem 
influenciar a avaliação da resposta. 
 A melhor técnica é o duplo-cego: condução da 
pesquisa sem que os membros da equipe e das pessoas 
que lidam com os pacientes, os investigadores que 
coletam os resultados e tampouco os pacientes, 
saibam a que grupos os mesmos pertencem, se ao 
grupo controle ou ao grupo experimental. Apenas uma 
pessoa da equipe, a qual não vai lidar com os pacientes 
ou avaliar os resultados, sabe quem pertence a cada 
grupo. Somente ao final da investigação, serão 
revelados os grupos aos quais cada indivíduo pertence. 
 Diminuem os riscos de diferenças sutis e não 
reconhecidas na qualidade e estilo de tratamento, na 
resposta dos pacientes ou na avaliação do pesquisador. 
 São importantes quando o resultado do 
experimento requer avaliações subjetivas. 
 São inviáveis quando a intervenção não pode 
ser escondida do paciente e/ou médico (tipos de 
tratamento diferentes, efeitos colaterais). 
Ensaio clínico controlado aleatorizado 
 Diz-se que um ensaio clínico é aleatorizado 
quando os indivíduos elegíveis ao estudo são alocados 
nos diferentes grupos de tratamentos de maneira 
casual, segundo, por exemplo, a geração de uma 
sequência de números aleatórios em um programa de 
computador. 
 Em um ensaio aleatorizado, portanto, não há 
qualquer controle do pesquisador sobre a decisão de 
destinar um paciente a um ou outro grupo; e nem os 
pacientes participam dessa escolha. 
 No tipo controlado, há a existência de um 
grupo controle. 
 Os propósitos da aleatorização são evitar 
vieses e garantir que os pressupostos exigidos pelos 
 Geovana Sanches - TXXIV 
 
métodos tradicionais de análise estatística sejam 
respeitados. 
Ensaio clínico controlado fatorial 
 Variante do ensaio clínico aleatorizado que 
considera mais de um fator, exemplo: testar os efeitos 
da: 
• Droga ou intervenção A 
• Droga ou intervenção B 
• Drogas ou intervenções A + B 
• Placebo / procedimento controle 
Ensaio clínico cruzado 
 Em um estudo clínico cruzado convencional, a 
cronologia da pesquisa é alocar os indivíduos em um 
dos grupos de intervenção (teste ou controle). Após o 
térmico dessa fase, esperar um tempo de “wash-out”, 
para que a primeira intervenção não interfira na 
segunda (efeito conhecido como “carry-over”) e então 
inverter o tipo de intervenção para cada. 
 Ensaios clínicos do tipo cruzado são populares 
em estudos de desenvolvimento de novas drogas, 
principalmente quando o tratamento testado é apenas 
uma pequena modificação do tratamento padrão. 
 São mais apropriados quando os efeitos da 
intervenção são de curta duração e reversíveis, e estão 
normalmente associados a tratamentos de situações 
sintomáticas e não crônicas. Não devem ser utilizadas 
quando a condição estudada é instável, podendo 
mudar independentemente da intervenção aplicada. 
 Esse tipo de delineamento é menos usado em 
ensaios clínicos, principalmente por levar o dobro do 
tempo em relação a ensaios paralelos, já que ambos os 
grupos de intervenção recebem tanto a intervenção 
teste como a controle, em momentos diferentes. 
 Nesse estudo, o participante atua como seu 
próprio controle, permitindo avaliações intragrupos e 
intergrupos. Se a intervenção requer um tempo de 
acompanhamento muito longo, esse tipo de 
delineamento se torna impraticável. 
Vantagens 
• Pode produzir a evidência mais forte de causa e 
efeito; 
• Pode ser o único delineamento possível para 
responder uma pergunta; 
• Algumas vezes pode produzir uma resposta mais 
rápida e barata do que estudos observacionais. 
Desvantagens 
• Muitas perguntas não podem ser respondidas por 
esse delineamento 
o Barreiras éticas 
o Resultado muito raro 
• Intervenção padronizada muito diferente da 
prática comum (reduzindo generalização) 
Medidas de efeito 
 Existem diferentes maneiras de se mensurar o 
desfecho de interesse em um ensaio clínico. 
Quando os participantes são classificados em 
dois grupos, segundo a presença ou não de certo 
acontecimento, diz-se que esta variável é dicotômica. 
Por exemplo, os participantes podem ser classificados 
como vivos ou mortos, curados e não curados, com ou 
sem efeito adverso. 
Quando fazemos uso de uma variável 
dicotômica para classificar o desfecho dos 
participantes do estudo, podemos usar diferentes 
medidas para comparar o resultado entre os grupos de 
intervenção e de controle. Essas medidas são 
construídas através de razões ou de diferenças e 
trazem informações distintas. 
Incidência no grupo tratamento / Incidência no grupo 
controle 
Ø Incidência no grupo tratamento: a / a + b 
Ø Incidência no grupo controle: c / c + d 
 
Risco relativo (RR) / Redução relativa do risco (ou 
Eficácia) 
 Risco: probabilidade de ocorrência de certo 
desfecho. Varia entre 0 e 1 e pode ser transformado 
em percentual ao se multiplicar por 100. 
 Uma maneira de compararmos as duas 
intervenções é através do cálculo de uma razão desses 
riscos, conhecida como risco relativo (RR). 
Quando o risco nos dois grupos for o mesmo, o 
RR será igual a 1. Se o risco no grupo de intervenção for 
menor do que o risco no grupo controle, então o RR 
será menor que 1; caso contrário, ele será maior do 
que 1. 
A eficácia representa a redução relativa do 
risco obtida com a intervenção. No caso do tratamento 
provocar um aumento do risco de algum evento, 
termos o excesso relativo de risco (ERR), calculado 
como (RR-1) x 100. 
Redução absoluta de risco (RAR) 
 A RAR representa a redução, em termos 
absolutos, do risco no grupo que sofreu a intervenção 
de interesse, em relação ao grupo controle. 
 RAR= [R(c) – R(t)] x 100 
Número necessário para tratar (NNT) 
 É um modo adicional de se medir o impacto de 
uma intervenção. Essa medida representa o número de 
pacientes que se precisa tratar para se prevenir um 
evento indesejado (exemplo: morte, recaída). 
 O NNT é calculado como o inverso da RAR. 
Como RAR é influenciada pela frequência do evento 
 Geovana Sanches - TXXIV 
 
que se está avaliando, NNT também será influenciado 
por esse fator. 
Diferença de médias 
 Existem ensaios clínicos nos quais o desfecho é 
medido através de escores de escalas, como BPRS ou 
AIMS. Essas escalas produzem escores para cada 
paciente, ao invés de resultados dicotômicos do tipo 
“sim / não”. 
 Esse tipo de variável é denominado contínua, 
sendo comum o cálculo de sua média nos dois grupos 
que se deseja comparar. Para avaliar o tratamento de 
melhor resultado, costuma-se comparar as médias dos 
dois grupos ao longo do estudo. 
 Em outras ocasiões, calculam-se esses escores 
no início e no final do tratamento, e compara-se a 
mudança desses escores em cada grupo. 
Nível de significância – Valor de p 
 Objetivo: discutir o papel do acaso nos 
resultados obtidos em um ensaio clínico. Ou seja, ainda 
que um estudo estime uma eficácia de 30%, esta 
diferença entre os grupos pode ser causal. 
 Em estatística, uma das maneiras de abordar 
essa questão é avaliando a evidência contra o que se 
denomina hipótese nula, segundo a qual não existe 
diferença entre os efeitos das intervenções que se está 
comparando.A força da evidência contra a hipótese nula é 
avaliada através do valor de p, que representa a 
probabilidade de se observar uma diferença entre os 
grupos como a que foi encontrada no estudo, quando, 
na verdade, esta diferença não existe. 
 Por se tratar de uma probabilidade, o valor de 
p varia entre 0 e 1. Quando menor ele for, maior a 
evidência contra a hipótese nula. 
 Para efeito de tomada de decisão, muitos 
ensaios clínicos consideram a probabilidade menor do 
que 5% (p < 0,05) como o valor limite para considerar 
que um efeito observado no estudo é real, não sendo 
decorrente do acaso. 
 Quem mede a magnitude do efeito de uma 
intervenção é a eficácia, a redução absoluta de risco, o 
número necessário para tratar. Os valores de p apenas 
informam a probabilidade de que uma associação, 
identificada no estudo, seja um achado falso-positivo 
decorrente do acaso. 
 O grau de certeza de que um efeito observado 
não decorre do acaso aumento quando há um número 
maior de indivíduos no estudo. 
Intervalo de confiança 
 Define os limites inferior e superior de um 
conjunto de valores que tem certa probabilidade de 
conter no seu interior o valor verdadeiro do efeito da 
intervenção em estudo. 
 Desse modo, o processo pelo qual um intervalo 
de confiança de 95% é calculado tal que ele tem 95% 
de probabilidade de incluir o valor real da eficácia da 
intervenção em estudo. 
 O uso do intervalo de confiança permite não só 
conhecermos a precisão com que o estudo estima 
certo efeito, como também possibilita dizermos se o 
achado é estatisticamente significativo para um dado 
nível de significância. 
 Quando o intervalo de confiança contiver o 
valor nulo de efeito, o estudo será inconclusivo (sem 
significância estatística). 
o Entende-se por valor nulo de efeito o valor que 
expressa riscos iguais em ambos os grupos. 
o No caso do RR, da eficácia e da RAR, os valores 
nulos são um, zero e zero, respectivamente. 
Poder do estudo 
 O poder de um ensaio clínico pode ser definido 
como a probabilidade do estudo identificar uma 
diferença entre os tratamentos (efeito), quando essa 
diferença é real. O poder é influenciado por quatro 
fatores: 
• A natureza do teste estatístico; 
• O nível de significância; 
• O tamanho da amostra; 
• A diferença esperada no efeito dos dois 
tratamentos. 
É de extrema importância para os ensaios 
clínicos que o tamanho amostral propicie um poder 
elevado; estudos para detectar efeitos pequenos 
necessitam amostras maiores. E, ainda, que o estudo 
informe o poder, sobretudo quando seus resultados 
não alcançam significância estatística. Se o poder for 
baixo, nada se pode concluir. Se o poder for alto, pode-
se considerar, com um pouco mais de segurança, que 
os tratamentos tenham efeitos semelhantes. 
Conclusões 
1. A magnitude de uma associação ou efeito de 
uma intervenção é dada pelo risco relativo, 
redução de risco relativo (eficácia), diferença 
de riscos ou diferença de médias, e não pelo 
valor de p. 
2. O fato de uma intervenção num ensaio clínico 
apresentar maior eficácia (redução de risco 
relativo) não significa que ela é responsável 
pela maior redução de risco em termos 
absolutos. 
3. O valor de p não indica se o efeito de uma 
intervenção é forte ou fraco. Ele apenas indica 
a probabilidade de se observar determinado 
efeito quando este se deve ao acaso. 
4. O valor de p é influenciado, entre outros 
fatores, pelo tamanho da amostra. 
5. Estudos com amostras maiores tendem a obter 
estimativas de efeito mais precisas (menor 
intervalo de confiança) e costumam 
apresentar maior poder (probabilidade de 
detectar um efeito quando este existe). 
 
 
 Geovana Sanches - TXXIV 
 
Razão de chances ou Odds Ratio (OR) 
 É uma razão de duas probabilidades 
complementares, que calcula indiretamente uma 
estimativa do risco relativo. 
 Muito usado quando não é possível o cálculo 
direto do risco, ou seja, da incidência e também do 
risco relativo. Exemplo: quando não dispomos do 
número de expostos e não expostos ao fator de risco 
(denominador em estudos de caso-controle). 
 Para doenças raras, o Odds Ratio apresenta um 
valor muito próximo do risco relativo. 
OR nos ensaios clínicos 
 A razão de chances é a medida relativa de 
efeito, que permite a comparação entre o grupo de 
intervenção e o grupo placebo. 
 
• OR=1, não existe diferença entre os dois grupos de 
estudos (o desfecho foi o mesmo) 
• OR > 1, o controle é melhor que a intervenção 
• OR < 1, a intervenção é melhor que o controle 
 
 
 
REVISÃO SISTEMÁTICA 
 Revisão sistemática é uma forma de pesquisa 
que utiliza de fontes de informação bibliográficas ou 
eletrônicas para obtenção de resultados de pesquisas 
de outros autores. 
Objetivo: fundamentar teoricamente 
determinado objeto/tema. 
 Sintetizam os resultados de estudos primários 
utilizando estratégias que diminuam a ocorrência de 
erros aleatórios e sistemáticos. 
 As revisões sistemáticas identificam, dentro os 
inúmeros estudos publicados sobre um determinado 
tema, aqueles com superior qualidade metodológica, 
cujos resultados podem ser utilizados na prática 
médica. 
 
Passos para realizar uma revisão sistemática: 
1. Definir a pergunta científica 
a. Problema clínico a ser evidenciado 
b. Intervenção 
c. Controle 
d. Outcome (desfecho) 
2. Identificar as bases de dados a serem 
consultadas, palavras-chaves e estratégias de 
busca. 
3. Estabelecer critérios para a seleção dos artigos 
a partir de uma busca abrangente. 
4. Conduzir a busca nas bases de dados 
escolhidas e com bases estratégicas definidas - 
pelo menos 2 examinadores experientes e 
comparar as buscas dos examinadores e definir 
a seleção inicial dos artigos. 
5. Aplicar os critérios e justificar exclusões. 
6. Analisar criticamente e avaliar os estudos 
incluídos. 
7. Preparar um resumo clínico. 
8. Apresentar uma conclusão, informando a 
evidência sobre os efeitos da intervenção. 
Como avaliar criticamente uma revisão sistemática? 
 O estudo possui validade interna? 
• Foi realizada uma estratégia de busca 
exigente? 
• Há uma questão clínica bem estruturada e 
focada (PICO)? 
• Os autores avaliaram a qualidade 
metodológica dos estudos incluídos na revisão 
sistemática? 
• Os resultados são importantes? 
• Os autores realizaram metanálise? Se sim, qual 
a estimativa de efeito conjunto? Os achados 
foram precisos? Se não, os autores explicaram 
potenciais causas de heterogeneidade? 
• Os critérios de inclusão e exclusão foram 
definidos a priori? 
• Os resultados são aplicáveis na prática? 
 Geovana Sanches - TXXIV 
 
• Os estudos da revisão incluem pacientes 
semelhantes ao meu? 
• A intervenção em estudo está disponível no 
meu meio de trabalho? É de baixo risco de 
complicações e custo? 
• O paciente (ou substituto legal) aceita receber 
a intervenção proposta? 
 
METANÁLISE 
 É o método estatístico utilizado na revisão 
sistemática para integrar os resultados dos estudos 
incluídos e aumentar o poder estatístico da pesquisa 
primária. 
Combina resultados provenientes de 
diferentes estudos produzindo estimativas que 
resumem o todo, chamadas de estimativas 
metanalíticas. 
Forest plot 
 Representação gráfica resultado de revisões 
sistemáticas quantitativas, cuja abordagem estatística 
é a metanálise. 
 Elaborado de modo a comparar os efeitos de 
tratamentos (medicamentosos ou não) em estudos 
quantitativos. 
 Apresenta virtualmente a significância 
matemática de achados como Odds Ratio ou Risco 
Relativo. 
 
a) Quais dos estudos apresentam risco relativo 
maior que 1? Todos os estudos, menos o E. 
b) Qual dos estudos apresenta maior relevância 
e, portanto, influência do resultado da 
metanálise? Estudo J, pois está representado 
pela maior caixa. 
c) Quais são os dois estudos que apresentam os 
intervalos de confiança mais largos? A e D. 
d) Quais foram os estudos cujos riscos relativos 
apresentaram significância estatística? J e B, 
pois a linha que acompanha a caixa não cruzaa linha vertical. 
 
 
 
 
 
TESTES DIAGNÓSTICOS 
Principais medidas 
Sensibilidade e especificidade 
 Descrevem o poder de um exame (sinal, 
sintoma, resultado laboratorial, de imagem…) em 
discriminar doentes de não doentes. 
• Sensibilidade: é a proporção de pacientes 
doentes que apresentam resultados positivo 
no exame 
• Especificidade: é a proporção de pacientes 
sadias que apresentam resultado negativo no 
exame. 
Cálculo 
 
 
Os verdadeiros positivo e negativo dão a 
acurácia do teste. 
 
Baixa sensibilidade: quando a sensibilidade é 
baixa, não se pode valorizar um resultado negativo, 
uma vez que há um alto percentual de falsos 
negativos. 
 Alta especificidade: quando a especificidade é 
alta, pode-se valorizar um resultado positivo → ele tem 
grande probabilidade de ser verdadeiro positivo, uma 
vez que haverá poucos falsos positivos. 
 Da sensibilidade e especificidade para a 
avaliação da “utilidade do teste”. 
• Um próximo teste será útil na medida da sua 
capacidade de aumentar o poder de 
discriminar doentes de sadios. 
• Ou seja, a probabilidade de doença pós-teste 
dada por este novo teste deve ser maior do 
que a probabilidade de doença pré-teste. 
Relação entre sensibilidade e especificidade - qual é o 
real? 
 
 Geovana Sanches - TXXIV 
 
Frequentemente, na prática clínica, escolhe-se 
o ponto de corte onde exista o menor erro possível, 
tanto de falsos positivos, quanto de falsos negativos. 
 
Uma forma de expressar graficamente a 
relação entre a sensibilidade e a especificidade é 
através da construção da curva ROC (Receiver Operator 
Characteristic curve). 
 
 
 Quanto mais próxima a curva estiver do canto 
superior esquerdo do gráfico, melhor será o poder 
discriminatório do teste diagnóstico e quanto mais 
distante, até o limite da diagonal do gráfico, pior será o 
seu poder de discriminar doentes e não doentes. 
 Pode servir como orientação para a escolha do 
menor ponto de corte de um teste diagnóstico que, em 
geral, localiza-se no extremo da curva próximo ao 
canto superior esquerdo no gráfico. 
 Comparação de dois (ou mais) testes 
diagnósticos para a mesma doença - o poder 
discriminatório do teste, pode ser mensurado através 
do cálculo da área sob a curva ROC: quanto maior for a 
área, tanto melhor será o teste diagnóstico. 
O que fazer quando a sensibilidade do teste é 
baixa? 
• Alta proporção de altos negativos 
• Testes múltiplos 
Testes múltiplos (série e paralelo) 
 Não existem testes 100% seguros. Além disso, 
muitos testes são muito caros ou oferecem risco ou 
desconforto ao paciente. 
 Frequentemente, é necessário lançar mão de 
um verdadeiro arsenal para diagnosticar uma 
determinada doença, solicitando um conjunto de 
testes diagnósticos. 
Usar a estratégia dos testes múltiplos 
• Testes em paralelo: realiza-se mais de um 
teste. Se um deles der positivo, trata-se. 
• Testes em série: realiza-se mais de um teste. 
Mas só se inicia o tratamento ou só se 
considera teste positivo quando pelo menos 
dois resultados de testes diferentes forem 
positivos. 
Testes múltiplos ou testes em paralelo 
 Testes ao mesmo tempo. Regra de decisão: um 
teste + → doença. 
 Aumenta a sensibilidade e diminui a 
especificidade. 
 Aumenta o VPN 
 Utilizado quando os testes disponíveis têm 
baixa sensibilidade ou quando há urgência ou 
dificuldade de acesso. 
 Possibilidade de omitir a doença é menor, mas 
corre o risco de tratar pacientes que não têm a doença. 
→ Aumento da sensibilidade 
• Aumenta VP (verdadeiro positivo) 
• Diminui FN (falso negativo) 
→ Diminuição da especificidade 
• Diminui os VN (verdadeiro negativo) 
• Aumenta os FP (falso positivo) 
 Deixam-se poucos positivos sem tratamento, 
todavia, há o perigo de tratar sadios. 
Testes múltiplos em série 
 Regra de decisão: um teste negativo → sem 
doença. O teste seguinte só é realizado se o anterior 
for positivo. 
 Aumenta especificidade e diminui a 
sensibilidade. 
 Aumenta VPP. 
 Utilizada quando: não é urgência ou quando o 
teste é invasivo ou caro. 
• Aumento da especificidade 
o Aumenta VN 
o Diminui FP 
• Diminuição de sensibilidade 
o Diminui os VP 
o Aumenta os FN 
Conclusão 
Probabilidade pré-teste alta > 70% → tratar 
 Dificilmente um exame aumentará essa 
probabilidade. 
 Teste positivo → ok 
 Teste negativo → probabilidade de ser falso 
negativo. 
Probabilidade pré-teste baixa <30% → não peça outro 
teste, monitore 
 Teste negativo → ok 
 Teste positivo → probabilidade de ser falso 
positivo. 
 Considerar situações de rastreio (p. ex. 
glicemia).