atv 1 ebook1_ Bioestatística_e_Epidemiologia

Prévia do material em texto

BIOESTATÍSTICA E EPIDEMIOLOGIA
RENATA CRISTÓFANI MARTINS
2
UNIDADE 1
INTRODUÇÃO À BIOESTATÍSTICA E 
EPIDEMIOLOGIA
1. DEFINIÇÃO DE BIOESTATÍSTICA
Muitas pessoas, mesmo sem saber, já usaram fundamentos e partes da estatística e da 
epidemiologia em seu dia a dia. Ao organizar uma festa, por exemplo, usamos o concei-
to de estatística para preparar a lista de compras de comida. Se no churrasco teremos 
20 convidados e, conforme as informações encontradas na internet, em média, o con-
sumo de carne por pessoa é 100g, comprar 2kg de carne será suficiente para o evento? 
Saber o sexo e a idade dos convidados influencia na minha compra? Será que posso 
confiar na informação que eu encontrei na internet? Para responder essas perguntas, 
você utilizará conceitos de estatística e epidemiologia.
Figura 01. Estatística
Fonte: 123RF.
Contar, medir, comparar e resumir informações são ações que estão presentes no coti-
diano de todas as pessoas, independentemente da profissão. No entanto, a forma com 
que esses processos são realizados influencia na qualidade da informação obtida. A mí-
dia divulga que um em cada cinco brasileiros terão hipertensão arterial sistêmica, mas 
saber que essa informação foi obtida em uma pesquisa com 50 indígenas no Canadá ou 
em uma população com 2.500 pessoas de todos os estados do Brasil mudaria o quanto 
você confia na informação?
U1
3Bioestatística e Epidemiologia
Introdução à Bioestatística e Epidemiologia
A estatística não se resume a números e cálculos, ela considera todo o processo desde 
o modo em que os dados são coletados e analisados até a forma com que eles são 
interpretados e divulgados.
IMPORTANTE!
“Estatística é a ciência que fornece os princípios e os métodos para coleta, organização, 
resumo, análise e interpretação de informações” (VIEIRA, 2016, p. 1).
2. DEFINIÇÃO DE EPIDEMIOLOGIA
Historicamente, a epidemiologia conta sobre os eventos relacionados à saúde, como 
nascimentos, casos de doenças e mortes. Um exemplo clássico se refere a John Snow, 
o pai da Epidemiologia moderna, que, no século XIX, investigou a epidemia de cólera 
em Londres, avaliando os casos e onde eles aconteceram para que, a partir dessas 
informações, conseguisse propor hipóteses causais e estratégias para reduzi-los. Esse 
marco amplia a atuação da epidemiologia para investigações sistemáticas de eventos 
com a finalidade de levantar hipóteses, definir meios de transmissão da doença e es-
tratégias de ação 
Com o passar do tempo, a epidemiologia ampliou seu objeto de estudo para além das 
doenças transmissíveis, investigando o processo saúde-doença. Dessa forma, começa 
a busca por fatores de risco ou fatores determinantes para acontecimento de especí-
ficas doenças, como o câncer, por exemplo. Nesse sentido, estrutura-se desenhos de 
estudos que possibilitam definir fatores causais.
IMPORTANTE!
Epidemiologia é “[...] ciência que estuda o processo saúde-doença em coletividades hu-
manas, analisando a distribuição e os fatores determinantes do risco de doenças, 
agravos e eventos associados à saúde, propondo medidas específicas de prevenção, 
controle ou erradicação de doenças, danos ou problemas de saúde e de proteção, pro-
moção ou recuperação da saúde individual e coletiva, produzindo informação e conhe-
cimento para apoiar a tomada de decisão no planejamento, administração e avaliação 
de sistemas, programas, serviços e ações de saúde”. (ROUQUAYROL; GURGEL, 2018, 
p. 9, grifos nossos)
2.1. CONCEITOS BÁSICOS
Para responder uma questão de estudo, uma parte importante da pesquisa se refere à 
composição e definição das variáveis do estudo. Variáveis são valores ou informações 
obtidas diretamente ou podem ser resultado de um agrupamento, classificação ou cál-
culo de medidas coletadas. Elas podem ser características individuais, determinantes 
do processo saúde-doença, fatores de risco, eventos clínicos e desfechos, como morte, 
presença de doença, deficiência, sintomas e qualidade de vida.
A epidemiologia classifica as variáveis de um estudo típico em três tipos, de acordo com 
Fletcher, Fletcher e Fletcher (2014, p. 6), uma variável independente é o suposto fator 
de risco ou causa que se estuda, ela pode explicar a causa do problema; uma variável 
4 Bioestatística e Epidemiologia
U1 Introdução à Bioestatística e Epidemiologia
dependente, por sua vez, é o suposto desfecho ou efeito que se estuda, ela mede o fe-
nômeno que se quer explicar, pode sofrer influência das variáveis independentes, como 
a relação entre cigarro e câncer de pulmão. Segundo Pereira (2004, p. 46), nesse caso, 
a variável dependente seria o câncer de pulmão, pois sua presença pode ser influencia-
da pela variável independente cigarro. Por fim, uma variável externa não faz parte di-
reta da questão principal, mas pode estar relacionada e afetar a relação entre a variável 
independente e dependente. Um fator de confusão é um exemplo de variável externa. 
A qualidade de uma pesquisa é avaliada a partir da presença de erros cometidos. 
Nesse contexto, viés é um erro sistemático e ao delinear o projeto é preciso pensar 
em estratégias metodológicas que diminuam a chance desse erro acontecer. Existem 
três principais tipos de vieses: o viés de seleção, viés de aferição e viés de confusão 
ou de confundimento.
Figura 02. Variáveis e vieses de pesquisa
Fonte: 123RF.
SAIBA MAIS
O viés de seleção ocorre quando se comparam grupos com características diferentes que 
não são as variáveis principais, mas que influenciam no desfecho. Isso acontece porque a 
seleção da amostra foi falha é que alguma característica não foi considerada.
Por exemplo, ao fazer uma pesquisa sobre uma possível medicação que emagrece, a 
pesquisa não considerou o grau de atividade física dos sujeitos. Então, aqueles que to-
maram o remédio e emagreceram podem ser fisicamente ativos e os que não tomaram 
a medicação sejam sedentários. Como a seleção da amostra nos grupos não conside-
rou a atividade física, não é possível considerar que o emagrecimento de fato foi por 
causa da medicação, pois foram comparados grupos com características diferentes.
U1
5Bioestatística e Epidemiologia
Introdução à Bioestatística e Epidemiologia
SAIBA MAIS
O viés de aferição ocorre quando o erro é na aferição de alguma variável, como usar uma 
balança não calibrada, realizar a técnica incorreta de aferição da pressão arterial ou usar 
equipamentos diferentes para aferir alguma variável. 
Já o viés de confusão ou de confundimento ocorre quando duas variáveis podem in-
fluenciar o efeito que uma tem sobre um desfecho ou quando se confunde qual variável 
influencia no desfecho. Desse modo, será que uma variável realmente causa o desfecho 
ou essa associação não existe e a verdadeira causa na verdade é outra variável? 
Um fator de confusão está associado à exposição, ele deve ter uma associação causal 
com o desfecho e não deve ser uma etapa do caminho da exposição gerar o desfecho. 
Por exemplo, uma pesquisa demonstra uma associação de depressão como fator cau-
sal para ter câncer de pulmão. 
Nesse contexto, um fator de confundimento é o tabagismo, pois fumar causa câncer 
de pulmão e fumar está associado à depressão, pois esse é um hábito apresentado 
frequentemente em pessoas depressivas. Portanto, o viés de confusão ocorre com a 
variável tabagismo, que impacta da associação principal da pesquisa, depressão e cân-
cer de pulmão.
3. MÉTODO DE PESQUISA
Uma pesquisa tem várias etapas, logo, ao desenvolver o método que será utilizado na 
coleta e análise dos dados devemos realizar diversas escolhas. Essas decisões devem 
ser feitas com o objetivo de melhorar a qualidade da pesquisa, mas, como nem sempre 
isso é possível, o pesquisador pode ser obrigado a escolher a opção mais viável e não 
a mais adequada. 
IMPORTANTE!
Para ajudar na decisão do pesquisador é importante saber as vantagens e desvantagem 
de cada possibilidade. Assim, ter o conhecimento de quais são os possíveis vieses que 
podem acontecer são conhecimentos essenciais paradesenhar o estudo de maneira a 
contornar as dificuldades.
3.1. AMOSTRAGEM
Uma das primeiras etapas ao realizar ou avaliar uma pesquisa é decidir quem serão os 
participantes. Por exemplo, considere que você deseja realizar uma pesquisa sobre a 
frequência do uso de drogas, lícitas e ilícitas, nos universitários que moram no Brasil. 
Pela facilidade de acesso, você aplica um questionário com os estudantes da Univer-
sidade São Francisco (USF) que estão cursando o componente curricular de Bioesta-
tística e Epidemiologia. Nesse contexto, realizar a coleta de dados dessa maneira trará 
resultados confiáveis e compatíveis com o objetivo da pesquisa?
Na pesquisa, considera-se população o grupo de pessoas que tem a característica que 
desejamos estudar, já a amostra é composta pelos indivíduos que foram selecionados 
6 Bioestatística e Epidemiologia
U1 Introdução à Bioestatística e Epidemiologia
para a pesquisa (VIEIRA, 2016, p. 91). No exemplo da pesquisa sobre drogas, a po-
pulação é: todos os universitários que moram no Brasil e a amostra é: todos os alunos 
que responderam ao questionário. Uma amostra pode ser adequada se for capaz de 
fornecer resultados similares aos que existem na população.
Na maioria dos casos, usa-se uma amostra principalmente pela economia do tempo e 
custo. Não é viável fazer exame laboratorial em todos os moradores da cidade para sa-
ber a proporção de munícipes que tem alguma doença. Segundo Viera (2016, p. 92-93), 
as pesquisas que realizam levantamento de dados de toda a população são chamadas 
de censo e não precisam de amostragem. 
Outro motivo para usar amostras é em casos em que não é possível estudar toda a po-
pulação. Por exemplo, você deixou uma embalagem de leite aberta a noite inteira fora 
da geladeira e, agora, precisa saber se o leite já estragou. Se a análise da qualidade for 
feita com todo o conteúdo do pacote, mesmo que o resultado seja que é possível consu-
mir o leite, não seria possível realizar isso já que todo o produto foi totalmente utilizado 
no teste. Nesse caso, é obrigatório o uso de uma amostra de pequena quantidade do 
produto para que, se possível, utilizar o restante.
Figura 03. Amostragem
 
Fonte: 123RF.
O uso de amostra tem um valor científico impactante, pois, ao usar menos sujeitos é 
possível coletar dados mais completos. Se a amostragem foi realizada corretamente, os 
valores reais que devemos encontrar na população estarão dentro de uma margem de 
erro do valor encontrado na amostra (VIEIRA, 2016, p. 93-94).
IMPORTANTE!
As características das pessoas da amostra impactam na qualidade do resultado. Por isso, 
as descrições dos sujeitos da pesquisa e de todas as etapas de seleção desses indivíduos 
são essenciais para avaliar a qualidade dos resultados.
U1
7Bioestatística e Epidemiologia
Introdução à Bioestatística e Epidemiologia
 ` Métodos amostrais
É possível obter uma amostra por diversos métodos. Assim, escolher qual método uti-
lizar é uma decisão dos pesquisadores a partir de suas características, vantagens e 
desvantagens. Logo, é de extrema importância que o método seja seguido exatamente 
como definido e que sua descrição permita que ele seja reproduzido. Nesse sentido, 
muitas pessoas comparam os métodos de uma pesquisa com uma receita culinária, em 
que é preciso deixar claro todas as etapas para que outros consigam realizar e chegar 
no mesmo resultado.
Uma amostra probabilística ou aleatória é quando a seleção dos sujeitos de pesqui-
sa é feita ao acaso. Na prática, isso significa que a seleção foi feita por sorteio. Nessa 
técnica, um princípio importante é que todos os indivíduos da população têm a mesma 
probabilidade conhecida de participarem da amostra. Para que ela possa ser executada 
é necessário conhecer e identificar toda a população. 
SAIBA MAIS
Considere uma pesquisa da cidade de Votorantim (SP), com o objetivo de investigar quais 
são as medicações que os residentes com diabetes mellitus usam. Nesse caso, a popu-
lação se trata dos diabéticos que moram na cidade. Seria possível ter conhecimento de 
quem são todos indivíduos da população antes de realizar o sorteio? Ainda não temos um 
cadastro obrigatório e único com informações de saúde da população, independentemente 
de as pessoas serem ou não usuárias do Sistema Único de Saúde (SUS). Por não ser 
possível listar todos os diabéticos da cidade, não é possível obter uma amostra aleatória 
para essa pesquisa.
A amostra pode ser aleatória simples quando o sorteio acontece a partir de toda a 
população. Esse método é utilizado quando a população é homogênea e não exis-
tem características individuais que irão atrapalhar a análise dos dados. Porém, há 
casos que alguns subgrupos podem ter características diferentes que influenciem 
nos dados coletados.
Ao fazer uma avaliação sobre a disciplina Estudo do Ser Humano Contemporâneo da 
USF, pode-se considerar que os estudantes terão avaliações similares independente do 
curso ou área de conhecimento que cursam? Nesse contexto, podemos supor que os 
alunos da área de humanas devem gostar mais da disciplina do que os alunos de exa-
tas, portanto, a população não é homogênea. Em casos como o descrito anteriormente, 
a amostra pode ser aleatória estratificada. Esse método é usado quando a população 
tem subgrupos (estratos) que podem ter comportamentos diferentes. 
Para selecionar a amostra, deve-se dividir a população nos subgrupos e sortear os su-
jeitos em cada estrato, desse modo, podemos garantir a representação de cada subgru-
po. Normalmente, os estratos são sexo, idade e/ou classe social, mas eles podem ser 
divididos conforme as características da população. A distribuição do número de partici-
pantes da pesquisa em cada extrato deve ser proporcional a distribuição dos subgrupos 
na população. Se a população é distribuída com 30% sexo masculino e 70% feminino, 
uma amostra estratificada de 10 indivíduos deve selecionar 7 mulheres e 3 homens.
8 Bioestatística e Epidemiologia
U1 Introdução à Bioestatística e Epidemiologia
EXEMPLO 1
Considere uma pesquisa com o objetivo de avaliar a proporção de pessoas com depressão 
entre os estudantes matriculados na Universidade São Francisco. Entre 10.350 estudantes, 
33% são bolsistas. Para obter resultados significativos será necessária uma amostra com 
75 pessoas.
Uma amostra aleatória simples seria obtida a partir do sorteio de 75 pessoas entre os 
10.350 estudantes. Já uma amostra aleatória estratificada seria obtida dividindo a pop-
ulação entre bolsistas e pagantes, depois sorteando 50 pessoas entre os pagantes e 25 
entre os bolsistas para manter a proporção com a população.
Uma amostra semiprobabilística tem parte do processo de seleção com uma aborda-
gem aleatória. A amostra sistemática tem regras pré-estabelecidas que devem ser 
seguidas sistematicamente. A parte aleatória acontece por meio de um sorteio que in-
dica o valor que deve ser sorteado e repetido sistematicamente. Para utilização desse 
método, é necessário que a população esteja distribuída em ordem e, por isso, esse 
é um método comum para seleção de prontuários. A primeira etapa é dividir a popula-
ção em grupos, em que o número de grupos deve ser igual ao número de indivíduos 
na amostra. A segunda etapa se trada de sortear um número dentro de uma faixa de 
valor que é definida pelo número de pessoas em cada grupo. Após o sorteio, deve-se 
selecionar a pessoa que ocupa a posição sorteada em cada grupo. Se a população é 
de 250 pessoas e se deseja uma amostra de 10 indivíduos, a amostra sistemática será 
a seleção da sétima pessoa de cada um dos vinte e cinco grupos considerando que o 
sorteio de 1 a 25 deu 7.
A amostra por conglomerados seleciona grupos de pessoas definidos por algum moti-
vo que são encontrados na população, como um município, uma clínica ou uma escola. 
Nesse caso, o sorteio não é dos sujeitos e sim dos conglomerados. Para utilização 
desse método, o pesquisador deve ter acesso a todos os conglomerados possíveis, ou 
o pesquisador corre o riscode ter uma amostra que não tem acesso. A vantagem desse 
método amostral é concentrar a coleta em menos locais. Em vez de sortear entre todas 
as internações do município e correr o risco de ter que coletar dados em múltiplos hos-
pitais, com esse método é possível sortear o conglomerado e realizar a pesquisa em um 
único local. Uma condição importante para realizar a amostragem por esse método é 
que a população deve ser igual em todos os locais ou corre-se o risco de selecionar um 
hospital que só interna casos graves e prejudicar a qualidade da amostra.
Em alguns casos, mais de um método amostral é utilizado. Isso acontece frequente-
mente quando o primeiro método é por conglomerado, pois, dentro de um conglome-
rado pode ter uma quantidade maior do que a necessária. Então, utiliza-se de outro 
método para uma seleção dos indivíduos dentro do conglomerado selecionado.
A amostra por cotas seleciona com o objetivo de garantir representatividade e propor-
ção igual a população, a lógica desse método é similar a cotas de vagas para acesso 
aos processos seletivos. A amostra é dividida garantindo vagas para pessoas com ca-
racterísticas diferentes, em que os grupos de cotas são similares aos estratos, frequen-
temente divididos por sexo, idade e/ou classe social. O preenchimento das vagas é por 
acesso, desse modo, nesse método não existe sorteio. Nesse contexto, é comum que o 
U1
9Bioestatística e Epidemiologia
Introdução à Bioestatística e Epidemiologia
entrevistador fique em locais de alto movimento para tentar encontrar pessoas que pre-
encham as características das cotas. Essa é uma estratégia muito utilizada em razão 
de sua praticidade e baixo custo.
EXEMPLO 2
Considere uma pesquisa com o objetivo de avaliar a proporção de pessoas com depressão entre 
os estudantes matriculados na Universidade São Francisco. Entre 10.350 estudantes, 33% são 
bolsistas. Para obter resultados significativos será necessária uma amostra com 75 pessoas.
Uma amostra sistemática seria obtida sorteando um número de 1 a 138 (considere que o 
resultado foi o número 84). A amostra será a octogésima quarta pessoa de cada grupo de 
138 pessoas.
Já uma amostra por conglomerados seria obtida sorteando uma sala de aula e os partici-
pantes da pesquisa seriam quem assiste aula nesse local.
Uma amostra por cotas teria 50 vagas para pagantes e 25 vagas para bolsistas. Para 
realizar a pesquisa, o pesquisador poderia ficar na entrada principal da universidade e 
perguntar para cada aluno se eles eram bolsistas ou pagantes. As primeiras pessoas que 
preenchessem os critérios seriam selecionadas.
A amostra de conveniência ou não probabilística é composta por pessoas que o 
pesquisador tem fácil acesso. Nesse método, não existe sorteio ou alguma etapa que 
garanta aleatoriedade e representatividade da população. Ele é similar ao método 
amostral por cotas, em que a diferença é que, por conveniência, não há os grupos de 
características específicas. Essa é uma das estratégias mais utilizadas por ser muito 
prática e barata, normalmente, os profissionais que desenvolvem pesquisa usam esse 
método ao fazerem a pesquisa somente com os seus pacientes. 
Pessoas leigas podem explicar esse método descrevendo que a seleção das pessoas 
ocorreu ao acaso, conforme encontravam as pessoas na rua. Para estatística, o termo 
acaso está relacionado à aleatoriedade de um evento acontecer e não a ausência de 
método de coleta.
EXEMPLO 3
Considere uma pesquisa com o objetivo de avaliar a proporção de pessoas com depressão entre 
os estudantes matriculados na Universidade São Francisco. Entre 10.350 estudantes, 33% são 
bolsistas. Para obter resultados significativos será necessária uma amostra com 75 pessoas.
Uma amostra de conveniência seria obtida distribuindo o questionário on-line para todos os 
estudantes por meio de grupos de redes sociais.
 ` Tamanho da amostra
A vantagem da amostra é não precisar avaliar a população inteira. Entretanto, o tama-
nho da amostra tem que ser pequeno para otimizar tempo e recursos, mas grande o 
suficiente para ter significância estatística. Quanto maior o tamanho da amostra, maio-
res as chances dos valores encontrados (estimativas) serem próximos aos valores reais 
encontrados na população (parâmetros). Para saber se um novo tratamento é eficaz, 
não se pode avaliar somente 10 pessoas, é preciso de um número suficiente que con-
siga garantir que o que foi observado não é uma exceção.
10 Bioestatística e Epidemiologia
U1 Introdução à Bioestatística e Epidemiologia
Desse modo, para saber o tamanho ideal existem cálculos que definem o número ideal 
para a amostra ter significância e qualidade. De acordo com a situação, pode-se utilizar 
fórmulas diferentes. Normalmente, os critérios que precisam ser definidos ao fazer o 
cálculo são: margem de erro, nível de confiança e proporção na população.
3.2. INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
Uma vez que se obtém os resultados é preciso avaliar a qualidade deles e o quanto é 
possível usá-los para supor que é assim que eventos acontecem na população. Então, 
primeiramente, avalia-se a validade interna que define a grau que os resultados represen-
tam a amostra. Um bom estudo sem vieses e erros sempre tem alta validade interna. Por 
sua vez, a validade externa define o quanto o resultado pode representar a população.
Nesse sentido, chama-se de inferência estatística a ação de generalizar os resultados 
da sua amostra para a população. Para fazer a inferência é necessário avaliar as carac-
terísticas da amostra e refletir se ela é representativa da população.
Uma amostra é tendenciosa quando suas características não são similares a popula-
ção. Dessa forma, toda amostra tendenciosa ocorre por viés de seleção. Uma pesquisa 
sobre uso de drogas entre brasileiros teve uma amostra somente de alunos universitá-
rios. Com os dados obtidos não é possível concluir que todos os brasileiros se compor-
tam como na amostra. 
Portanto, para utilizar os resultados da pesquisa para embasar sua conduta profissio-
nal, o estudo tem que ter alta validade interna e externa. Ela não pode ter vieses e uma 
amostra tendenciosa.
REFLITA
Procure nos artigos científicos se os autores deixam claro o método amostral utilizado. 
Será que descrever como foi feita a seleção facilita a avaliação de validade da pesquisa e 
da presença de vieses? Sem a descrição do método amostral é possível definir a presença 
de viés de seleção?
Objeto de Aprendizagem
Enunciado: Faça um quadro comparativos dos diferentes métodos amostrais.
Método amostral Característica Vantagem Desvantagem Execução
Aleatória
Simples
Estratificada
Sistemática
Por conglomerados
Por cotas
Conveniência
EDUCANDO PARA A PAZ
	_heading=h.30j0zll
	_GoBack