Aula 6 - Estudos experimentais

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Aula 6: Estudos experimentais
󾠮 ESTRUTURA METODOLÓGICA
☝ Todo estudo experimental ou de intervenção (estudo desenvolvido por 
Ronald Fisher) envolve as duas fases: descritiva e analítica. A estrutura 
metodológica segue o positivismo-lógico, mais uma vez.
EXEMPLO DE ESTUDO DE INTERVENÇÃO
Hipótese deduzida: A opinião das pessoas sobre o aborto é influenciada pelos 
valores morais, pela noção de cidadania e de ordem social (literatura)
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Análise: Coletar dados por questionário em duas etapas: 
A primeira, para descrever a opinião, e a segunda, após uma sessão de 
intervenção, para verificar se houve mudança de opinião, por meio de análise 
estatística
ℹ Exemplo:
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☝ Hipótese inicial (Ho): Opiniões sobre aborto não mudam 
Hipótese alternativa (Ha): Opiniões sobre aborto mudam
A1, A2 e A3 - voluntários do sexo A
B1, B2 e B3 - voluntários do sexo B
E1 - entrevista no período 1 (opiniões originais)
E2 - entrevista no período 2 (opiniões após intervenção)
Intervenção: situações emotivas e apelativas.
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☝ Existem evidências de que a hipótese inicial, após uma intervenção 
expositiva, não se verifica na realidade, ou seja, opiniões sobre aborto após 
uma intervenção mudam.
PRINCÍPIOS DA EXPERIMENTAÇÃO
Repetição: Característica que faz a variabilidade diminuir e aumentar a precisão
Aleatorização/”Randomização”: Procedimento que elimina viés de seleção e 
distribui o efeito do acaso
Observação controlada: Uso de grupo sem intervenção, para efeito de 
comparação 
Controle negativo: Grupo que recebe placebo
Controle positivo: Grupo que recebe o tratamento convencional
☝ Estratégia de blocagem: Utiliza-se dessa ferramenta quando sabemos 
que a divisão entre estratos ou grupos interferem no resultado do 
experimento, por exemplo, pode-se dividir os grupos por sexo, por faixa 
etária, entre outros. Os blocos são homogêneos internamente.
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Delineamento/Desenho: Todo experimento é realizado conforme um 
desenho/delineamento que o associa a um modelo matemático, a partir do qual os 
resultados são analisados estatisticamente.
󾠯 ESTRUTURA ONTOLÓGICA
Diz respeito à classificação dos experimentos. Ontologia é o estudo dessas 
classificações.
TIPOS DE EXPERIMENTOS
1. Experimentos in vitro: Tipo de estudo realizado em corpos de prova, em 
substância inanimada
2. Experimento in situ: Estudo realizado com dispositivos artificias, que têm 
utilidade em seres vivos e que são observados in locu
3. Experimentos in vivo: Estudos realizados com seres vivos, humanos ou não
4. Experimentos clínicos: Estudo realizado em ambiente clínico, cujas unidades 
podem ser pessoas sadias, pacientes e profissionais
a. Não precisa, necessariamente, ter como objeto de estudo um paciente, pode 
apenas ter como local um ambiente clínico
5. Ensaios clínicos: Espécie de experimentos clínicos, cuja unidade de observação é 
paciente ou portador de determinada doença
6. Ensaios comunitários: Experimento cuja unidade de observação é um 
agrupamento de pessoas, ou comunidade
DESENHO/DELINEAMENTO DO ESTUDO
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São arranjos de lógicos que criam uma estrutura que permite a estimação de 
parâmetros ou o teste de hipóteses. O desenho/delineamento determina o modelo 
matemático do estudo.
Desenhos paralelos: Quando os grupos recebem os respectivos tratamentos 
experimentais e coexistem ao mesmo tempo independentemente um(ns) do(s) 
outro(s)
Ex.: Dois grupos (G1 e G1) recebem os medicamentos A e B: G1 recebe A e 
G2 recebe B
Desenhos blocados/estratificados: Quando as unidades experimentais podem 
ser estratificadas, permitindo uma maior homogeneidade entre elas
Ex.: Dois grupos com pessoas do sexo masculino e feminino: G1 recebe 
tratamento A, G2 recebe B, e ambos são blocados/estratificados, em sexo 
masculino e feminino; esta estratégia diminui a variação experimental, apesar 
do fator sexo não ser objeto de estudo
Desenhos pareados: Quando os grupos experimentais puderem ser compostos 
por unidades iguais ou muito semelhantes, cada qual em um grupo
Ex.: 10 pares de gêmeos são divididos em dois grupos, que recebem 
tratamento A e B; cada gêmeo recebe um dos tratamentos e a comparação 
ocorre entre eles, aos pares
☝ Se em um grupo temos uma pessoa do sexo masculino, 21 anos de 
idade, com ensino superior completo, no oturo grupo precisaríamos ter 
um indivíduo com as mesmas características. Contudo, o ideal é ter-se 
gêmeos no estudo, para reduzir a variabilidade que existe entre as 
undiades experimentais.
Desenhos cruzados: Quando os grupos recebem os diferentes tratamentos 
experimentais em períodos diferentes e em ordens diferentes. Os estudos cruzados 
são estudos pareados, em que cada unidade é pareada por ela mesma em 
períodos diferentes.
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Ex.: No período 1, G1 recebe A e G2 recebe B; no período 2, G1 recebe B e 
G2 recebe A
Desenhos com medidas repetidas: Quando as mesmas unidades experimentais 
foram reavaliadas ao longo do período de estudo (estudo longitudinal), enquanto 
recebem o mesmo tratamento experimental
Ex.: Indivíduos do G1 que receberam A medem glicemia após 1h, 2g, 3h, 1 dia, 
etc… G2 também mede glicemia ao longo destes períodos; a análise 
estatística avalia o efeito do tempo nos grupos
Desenhos balanceados: Quando houverem grupos suficientes para testar todas 
as combinações fatoriais de tratamentos experimentais
Ex.: Há 4 grupos (G1, G2, G3 e G4) para testar a combinação de 2 antibióticos 
(a1 e a2) e 2 anti-inflamatórios (b1 e b2); assim, teremos G1 recebendo a1b1, 
G2 com a1b2, G3 com a2b1 e G4 com a2b2
Desenhos não-balanceados: Quando a composição de grupo experimental de 
que receberia uma combinação de tratamentos não puder ser praticada
Há 3 grupos (G1, G2 e G3) para testar a combinação de 2 antibióticos (a1 e 
a2) e 2 anti-inflamatórios (b1 e b2)
☝ Confundimento: Técnica para utilizar desenhosnão-balanceados de 
forma a perder as informações menos importantes.
Desenhos multicêntricos: Quando exatamente o mesmo delineamento de estudo 
for executado em centros de pesquisa diferentes
Dentro de todas essas condições existem modelos experimentais que vêm da 
matemática. A epidemiologia moderna é a intensificação do uso de técnicas 
matemáticas da epidemiologia clássica. Portanto, há um grande poder de exploração 
matemática dos dados gerados em um estudo. O argumento estatístico é a 
conclusão final de um estudo, sendo a representação da verossimilhança proposta por 
Popper. 
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󾠰 ESTRUTURA HEURÍSTICA E FINALÍSTICA
󾠮 Estrutura heurística
Heurística: Solução de problemas práticos
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☝ A estrutura heurística advém da combinação do método de Popper e do 
método estatístico, cujo precursor é Ronald Fisher, contemplando a 
impessoalidade, a objetividade e a generalização, que cumprem as bases 
teóricas do positivismo-lógico. Contudo, se acrescenta a isso o controle do 
efeito do acaso, a estrutura de equiprobabilidade dos eventos (se algo 
acontece em um grupo, é provável que isso aconteça em outro grupo), 
garantida pelo sorteio ou randomização, e a independência das unidades 
experimentais. Essa estrutura heurística garante um rigor científico no 
estudo.
Sistematização: Variável(is) resposta e variável(is) explanatória(s)
Erro aleatório: Blocagem, repetição, cálculo de tamanho amostral 
Independência: unidades experimentais e ponderações (peso)
Aleatorização: controle de viés
󾠯 Estrutura finalística
Assuntos regulatórios: ANVISA (órgão regulador), avaliação ética (CONEP)
Boas práticas: de pesquisa laboratorial e clínica (não basta a aprovação do comitê 
de ética)
Legal: contrato de pesquisa, patente e propriedade intelectual
Terceirização: Clinical research organizations (CRO)
ENSAIOS CLÍNICOS
Experimentos cujos voluntários apresentam uma patologia de interesse (só pacientesou portadores). Estudos para teste de substâncias.
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󾠮 Projeto: P&D, financiamento, contratos, aquisições e contabilidades
1. Pesquisa básica de prospecção do princípio ativo na natureza
2. Estudos pré-clínicos sobre as propriedades químicas e físicas
3. Estudos pré-clínicos de natureza farmacológica, em cobaia, para determinar 
toxicidade e segurança
4. Estudos clínicos FASE I - segurança, biodisponibilidade, efeitos colaterias, 20 a 
100 voluntários sadios e pacientes estáveis, pode durar meses
5. Estudos clínicos FASE II - segurança/eficácia, dose efetiva, 100 e 200 
voluntários com a doença a ser tratada, pode durar até 2 anos
6. Estudos clínicos FASE III - segurança/efetividade, 200 a 2000 voluntários com a 
doença, pode durar de 1 a 4 anos, comparando com outros similares
7. Estudos clínicos FASE IV - vigilância e controle de mercado, milhares de 
voluntários, pode durar muitos anos. Quando a substância já é comercializada.
󾠯 Protocolo: Regulação, documentação e propriedade intelectual
ANVISA (ensaios clínicos):
Regulação das boas práticas clínicas (RDC 09/2015)
☝ Questões regulatórias (RDC 9/2015): Todos os ensaios clínicos 
conduzidos no Brasil para fins regulatórios devem ser aprovados pela 
ANVISA antes do início do estudo.
Princípios dos ensaios clínicos:
Os resultados importam à ciência e à sociedade
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Direitos, segurança e bem-estar devem ser resguardados
Para fins de registro de medicamento, deve haver consonância com protocolo 
que recebeu aprovação da Autoridade Regulatória e Comitê de ética (são 
exclusivamente organizados porinstituições públicas)
Aprovação depende de informações não-clínicas adequadas
Devem ser cientificamente sólidos e descritos em protocolos claros
Devem ser realizados por médicos habilitados e qualificados, que respondem 
pelo atendimento médico dos sujeitos da pesquisa ou outras decisões
Registros, manuseio e armazenamento das informações devem ser 
apropriados e permitir relato, interpretação e verificação
Privacidade deve ser garantida
Produtos investigados devem ser manufaturados, manejados e armazenados 
de acordo com as boas práticas de fabricação
󾠰 Comitê de Ética: Conquista e normas de compliance
☝ Declaração de Helsinki I (Finlândia, 1964), adotada na 18a Assembleia 
Médica Mundial, o item 1 dos Princípios Básicos enuncia: “A pesquisa clínica 
deve adaptar-se aos princípios morais e científicos que justificam a pesquisa 
clínica e deve ser baseada em experiências de laboratório e com animais.”
Sistema CEP-CONEP (Plataforma Brasil)
Princípios da ética em estudos com seres humanos:
Autonomia do voluntário
Vulnerabilidade (não se pode utilizar voluntários vulneráveis, que são 
aqueles que estão submetidos a um poder coercitivo. Ex.: Professor que 
faz uma pesquisa e decide recrutar alunos em época de prova)
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Beneficência/Não maleficência (não somente para o bem da ciência, mas 
também dos indivíduos da pesquisa e da humanidade)
Confidencialidade
󾠱 Amostra/Recrutamento e aleatorização: Cota, conveniência ou probabilística
Período de recrutamento: surgem voluntários que aceitaram participar do estudo
Após isso, são aplicados critérios de inclusão e de exclusão (Ex.: caso fortuito, 
decisão autônoma, falta de conformidade) aos voluntários
☝ Os critérios de exclusão da amostra devem ser previamente 
estabelecidos, pois ao longo do estudo ocorrem eventos não previstos.
Depois da escolha dos voluntários elegíveis, é realizada uma aleatorização que 
resulta na formação de grupos experimentais diferentes (Ex.: grupo controle e 
grupo experimental)
Tipos de grupos controle:
Controle negativo: Grupo que recebe placebo
Controle positivo: Grupo que recebe o tratamento convencional
Controle interno: Quando o grupo controle é formado na mesma pesquisa, 
juntamente com o grupo tratado
Controle externo ou históricos: Quando, pela impossibilidade de formarem 
controles internos, utilizam-se outras referências, como grupos controle de outros 
estudos, ou locais ou normas técnicas ou senso comum
󾠲 Controle de variáveis: São estratégias para neutralizar viés
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Estudo cego ou duplo-cego: Quando os voluntários não sabem a qual grupo 
pertencem (placebo ou tratado) e/ou quando quem avalia não conhece de qual 
grupo são os resultados (duplo-cego)
Emparelhamento de fatores: Formação de parelhas de pessoas com 
caraterísticas semelhantes (gêmeos: emparelhamento perfeito)
TIPOS DE DELINEAMENTO EXPERIMENTAL
󾠮 Delineamenteo completamente casualizado
Estudo paralelo
Exemplo mais simples de delineamento experimental. Comparação de dois grupos 
experimentais, em que os voluntários são aleatorizados a esses grupos e o 
pesquisador exerce o poder de intervenção, alocando essas pessoas aos grupos que 
receberão as diferentes drogas. 
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Matematicamente, dizemos que todos os resultados observados nesse estudo 
(representados por Yij) seriam representados por uma média geral + um efeito do 
tratamento que foi imposto a eles + um erro aleatório (acaso). O erro entre unidades 
experimentais é aquele inerente a cada indivíduo. O tratamento imposto a eles vai 
conduzir à modificação da média, enquanto o erro experimental (entre unidades) deve 
estar no patamar de controle.
󾠯 Delineamento de blocos casualizados
Estudo blocado
É como se na situação anterior, o fato de o indivíduo ser do sexo masculino ou 
feminino, por exemplo, criasse uma condição de heterogeneidade na produção dos 
dados, o que exigiria a estratificação desses indivíduos em blocos homogêneos.
☝ Aqui, não cabe testar os blocos, pois já se sabe que eles são diferentes entre 
si.
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Matematicamente, dizemos que todos os resultados observados nesse estudo 
(representados por Yijk) seriam representados por uma média geral + um efeito do 
tratamento que foi imposto a eles + um erro aleatório (acaso) + decomposição em 
blocos.
󾠰 Delineamento Cross-over 2x2
Estudo com medidas repetidas
Delineamento cruzado. É o tipo de delineamento mais usado na área da saúde. Dois 
grupos experimentando dois tratamentos diferentes em dois tempos diferentes. No 
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período 1, cada grupo recebe um dos tratamentos experimentais e, depois de um 
tempo de descanso, para que os efeitos do tratamento anterior sejam eliminados do 
organismo, é introduzido o próximo tratamento. Podemos ter um delineamento cruzado 
3x3 (3 tratamentos, cruzados em 3 períodos diferentes, de maneira que todos os 
grupos passem por todos os tratamentos), 4x4, assim por diante.
Matematicamente, dizemos que todos os resultados observados nesse estudo 
(representados por Yijk) seriam representados por uma média geral + um efeito do 
tratamento que foi imposto a eles + um erro aleatório (acaso) + efeito de períodos + 
efeito da seuqência de tratamentos.
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Vantagens do ensaio clínico:
Produz evidências científicas com alta credibilidade
Os grupos são comparáveis, mesmo com confundimento, quando o tamanho da 
amostra for grande
Não há dificuldade em formar o grupo controle
O grupo experimental (tratado) podem ser decididos no planejamento
Certeza da relação de causa e efeito, visto que o tratamento é aplicado antes do 
efeito e a coleta dos dados se dá no momento dos fatos
Permite dissimilar a intervenção com o uso de placebos, para observar possíveis 
efeitos de autosugestão de voluntários
Podem ser usadas medidas de incidência, além de outras
Interpretação simples, visto que tem sustentação em métodos estatísticos bem 
estruturados e diversificados, na forma de modelos matemáticos
Podem ser investigados vários desfechos clínicos simultaneamente.
Limitações do ensaio clínico:
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Não é possível aleatorizar hábitos como fumar, ingerir bebidas alcóolicas, dentre 
outras, como forma de intervenção
Não é possívelestudar a etiologia de doenças (causa de doenças) em pessoas 
voluntárias, usando intervenções, por razões éticas
Os voluntários devem representar uma população estável e cooperativa, pois as 
perdas implicam desequílibrios metodológicos
Grupo de voluntários é altamente selecionado, por múltiplas exigências (critérios de 
inclusão e exclusão), o que reduz o tamanho da população de estudo
Dificuldade em observar eventos raros, com segurança
Projeto é complexo e minucioso, dependendo de uma estrutura administrativa 
igualmente complexa
✨ Boas práticas clínicas
☝ Fonte: Organização Panamericana da Saúde, 2005.
Não confundir com boas práticas médicas
Princípios básicos:
1. Proteção dos direitos, segurança e bem-estar dos participantes no ensaio
2. Credibilidade dos dados do ensaio clínico
Responsabilidades:
Qualificação: local do ensaio e dos membros da equipe
Proteção dos doentes: aprovação CEP-CONEP, consentimento livre e 
esclarecido, cuidados médicos em eventos adversos graves, relatório de 
eventos adversos, confidencialidade dos dados pessoais
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Conformidade: seleção e recrutamento de voluntários, consentimento 
informado, alocação aleatória, cuidados médicos aos voluntários, relatórios
Documentação: controle de qualidade, registros (identificação de 
participantes, consentimento, equipe, aprovação CEP-CONEP)
󾠲 ANÁLISE E INFERÊNCIA
ℹ Exemplo: Delineamento completamente casualizado
O estudo que usaremos como exemplo segue o delineamento completamente casualizado, por ser o 
exemplo mais simples.
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Representação do cálculo das médias de cada grupo e da média geral.
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☝ Há uma variabilidade entre os grupos e entre as médias de todos os grupos. 
Iremos, então, realizar uma análise de variância, visto que ela busca 
entender o quanto as médias dos 4 grupos são diferentes. Portanto, quanto 
maior a variabilidade da média, maior a evidência de que existem diferenças 
entre eles.
Análise de variância:
Comparação de médias
Efeito de fatores
Modelo aditivo
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Resíduo
Decomposição da variabilidade total
☝ Para realizar esse método de análise de variância são utilizados diversos 
cálculos e formas que resultarão em uma tabela.
Obs.: Professor falou que “não precismaos nos prender às fórmulas, vamos observar apenas o valor 
de P (nível de significância).”
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󾠮 Uma outra situação mais complexa é a que envolve uma regressão. A 
regressão é o ajuste de uma função matemática a um conjunto de dados. O 
cálculo de ajuste da função matemática envolve cálculos complexos 
estatísticos que utilizam matrizes e podem ser realizados por softwares 
computacionais. Ex.: Estudo de genes causadores de uma condição clínica 
(milhares de variáveis).
Observe o valor-p no quadrado em vermelho, que será importante para nós. Se esse valor for maior 
que 5%, é sinal que existem diferenças entre as médias. Em um delineamento completamente 
casualizado, apresentamos, de modo geral, os resultados dessa forma: uma tabela de médias, 
medianas e desvio padrão; um gráfico para ilustrar possíveis diferenças; e a tabela da análise de 
variância.
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󾠯 Quando a variável envolve tempo de sobrevida, visto que envolve o conceito 
de populações abertas, usamos a medida pessoa-tempo.
󾠰 Outra situação é que depois de um tratamento teórico de modelagem 
matemática, conseguimos melhorar a visualização dos resultados e 
conseguimos equações que descrevem o comportamento dos dados com 
uma verossimilhança de 98%.