CURSO EPIDEMIOLOGIA II

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ESTUDOS 
 EPIDEMIOLÓGICOS APLICADOS
À VIGILÂNCIA EM SAÚDE
PROFEPI PROGRAMA DE FORTALECIMENTO DA EPIDEMIOLOGIA NOS SERVIÇOS DE SAÚDE
Governo 
Federal
FICHA TÉCNICA
EQUIPE DO PROGRAMA DE FORTALECIMENTO DA EPIDEMIOLOGIA NOS SERVIÇOS 
DE SAÚDE – PROFEPI
SECRETARIA DE VIGILÂNCIA EM SAÚDE/MINISTÉRIO DA SAÚDE/ BRASIL
Coordenação Geral
Arnaldo Correia de Medeiros –Secretária de Vigilância em Saúde e Ambiente/SVS/MS
Breno Leite Soares – Diretor do Departamento de Articulação Estratégica de Vigilância em Saúde/Daevs/SVS/MS
Fátima Sonally Sousa Gondim – Coordenadora Geral da Coordenação Geral de Desenvolvimento da
Epidemiologia nos Serviços/CGDEP/Daevs/SVS/MS
Equipe Técnica
Maryane Oliveira Campos – Coordenação Executiva e revisora técnica – CGDEP/Daevs/SVS/MS
Lúcia Rolim Santana de Freitas – Colaboradora e revisora técnica – CGDEP/Daevs/SVS/MS
Sarah Yasmin Lucena Gomes – Colaboradora e revisora técnica – CGDEP/Daevs/SVS/MS
Sheyla Maria Araújo Leite –Colaboradora – CGDEP/Daevs/SVS/MS
Carla Tatiana Miyuki Igarashi – Colaboradora – CGDEP/Daevs/SVS/MS
Halex Mairton Barbosa Gomes e Silva – Colaborador – CGDEP/Daevs/SVS/MS
Equipe Pedagógica
Sandhi Maria Barreto – Professor e conteudista, docente da Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG
Luana Giatti Gonçalves – Professor e conteudista, docente da Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG
Lidyane do Valle Camelo – Professor e conteudista, docente da Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG
Carolina Gomes Coelho – Professor e conteudista, docente da Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG
Amanda Quadros – Coordenação Pedagógica – CGDEP/Daevs/SVS/MS
Criação Digital
Lauro Adolfo Gontijo dos Santos – Designer Gráfico/Web – CGDEP/Daevs/SVS/MS
Organização Pan-Americana de Saúde/ Organização Mundial de Saúde (OPAS/OMS)
Coordenação Geral
Socorro Gross – Representante da OPAS/OMS no Brasil
Sebastian Garcia Saiso – Diretor do Departamento de Evidência e Inteligência para Ação em Saúde (EIH) da
OPAS/OMS, com sede em Washington D.C.
Equipe Técnica
Juan Cortez-Escalante – Coordenação executiva e revisor técnico – Consultor Nacional da UnidadeTécnica
de Vigilância, preparação e resposta à emergências e desastres/OPAS/OMS
Equipe Pedagógica
Mônica Diniz Durães – Colaboradora – Consultora Nacional de Capacidades Humanas para a Saúde/OPAS/OMS
SU
M
ÁR
IO
Introdução ......................................................................................................................... 4
O curso ............................................................................................................................... 6
Capítulo 1 - A importância da evidência científica em Saúde Pública ..................................10
1.1 Desenvolvimento de perguntas e hipóteses epidemiológicas .............................................................................. 11
1.2 Teste de hipótese: associação estatística ...................................................................................................................... 20
1.3 Introdução a causalidade .................................................................................................................................................... 32
Capítulo 2 - Estudos observacionais: contribuição para 
a vigilância epidemiológica .............................................................................................. 42
2.1 Introdução aos desenhos de estudos epidemiológicos ............................................................................................ 43
2.2 Estudos ecológicos ................................................................................................................................................................ 53
2.3 Estudos transversais .............................................................................................................................................................. 65
2.4 Estudos de caso-controle .................................................................................................................................................... 80
2.5 Estudos de coorte ................................................................................................................................................................... 89
Capítulo 3 - Estudos experimentais: contribuição para 
a vigilância epidemiológica ............................................................................................. 102
3.1 Ensaios controlados randomizados ...............................................................................................................................103
3.2 Ensaios controlados randomizados de comunidade e de cluster .......................................................................114
Capítulo 4 - Saúde Pública baseada em evidências 
e metanálise .................................................................................................................... 123
4.1 Metanálise como instrumento de tomada de decisão ............................................................................................124
4.2 Níveis de evidência em Saúde Pública .........................................................................................................................134
Bem-vindos ao curso Estudos Epidemiológicos 
Aplicados à Vigilância em Saúde!
O presente curso, desenvolvido na modali-
dade remota, apresenta os principais deline-
amentos de estudos epidemiológicos obser-
vacionais e experimentais, descrevendo sua 
contribuição específica para a investigação 
dos determinantes e causas de doenças e 
agravos em saúde. Portanto, esse curso avança 
com relação a epidemiologia descritiva, apre-
sentada no curso Epidemiologia Descritiva 
Aplicada à Vigilância em Saúde, mas pressu-
põe o conhecimento e domínio dos principais 
conceitos discutidos anteriormente.
Os conhecimentos derivados dos estudos epi-
demiológicos ganham cada vez mais presença 
e importância no cotidiano da sociedade em 
geral, e, em especial, dos profissionais e ser-
viços de saúde. Hoje é conhecimento estabe-
lecido e amplamente divulgado que a ativi-
dade física regular (pelo menos 150 minutos 
por semana) promove a saúde física e mental, 
assim como os efeitos maléficos do tabagismo 
sobre o sistema cardiovascular, entre tantos 
outros exemplos. Crescentemente, evidências 
cientificas derivadas de estudos epidemioló-
gicos são reunidas em revisões sistemáticas e 
reanálises para subsidiar protocolos clínicos e 
propostas de intervenções em saúde pública 
destinadas a proteger, prevenir e promover a 
saúde individual e populacional.
A saúde pública baseada em evidências assen-
ta-se sobre uma base de conhecimento sólida 
sobre a frequência e distribuição de doenças e 
agravos, sobre os determinantes e consequên-
cias desses eventos, bem como sobre a segu-
rança, eficácia e efetividade das intervenções e 
seus custos em saúde. Os conhecimentos gera-
dos por estudos epidemiológicos orientam 
tanto as estratégias e organização da vigilân-
cia epidemiológica de doenças e agravos em 
saúde, como também a seleção de indicadores 
e de prioridades de monitoramento, garantindo, 
por exemplo, a detecção precoce de surtos e 
epidemias, e a avaliação dos impactos das polí-
ticas públicas em saúde.
INTRODUÇÃO
A promoção e o cuidado em saúde são desafios multidimensionais e complementares. A saúde 
pública tem por dever e compromisso identificar correta e oportunamente os problemas de 
saúde e tomar decisões que possam mudar o curso do processo saúde-doença, garantindo os 
melhores resultados possíveis para o maior número de pessoas, de forma duradoura e com o 
menor custo possível. A saúde pública integra a atenção individual pronta e qualificada com 
ações populacionais de prevenção e promoção da saúde amplas, eficazes e igualmente opor-
tunas e qualificadas. Resultados de diferentes delineamentos de estudos epidemiológicos con-
tribuem para responder aos objetivos de conhecer para prevenir e/ou controlara ocorrência de 
eventos adversos de saúde na população.
A epidemiologia descritiva, tema do curso anterior, orienta a realização de diagnósticos da 
situação de saúde, sendo a etapa inicial do reconhecimento e dimensionamento de qualquer 
problema de saúde em uma comunidade. Os estudos epidemiológicos observacionais e experi-
mentais, apresentados nesse curso, se destinam a identificar determinantes, causas ou fatores 
que predizem (ou previnem) a ocorrência de uma doença transmissível, uma doença crônica, um 
acidente ou um evento indesejável como internação hospitalar, sequela ou óbito. A emergência 
da Covid-19 é um exemplo recente de como estudos epidemiológicos observacionais e experi-
mentais contribuem para conhecer a dinâmica de transmissão do Sars-Cov2, vírus responsável 
pela Covid19, na população e os fatores que previnem ou reduzem as chances de transmissão, 
bem como aqueles que predizem agravamento e morte pela doença, tendo contribuído para 
evitar o adoecimento e morte de milhões de pessoas. 
Como mostra bem o exemplo da Covid-19, geralmente, existem vários determinantes e fato-
res que concorrem para a ocorrência e/ou manutenção de um problema de saúde, e os estudos 
epidemiológicos objetivam identificar todos esses fatores, ou a grande maioria deles, e dimen-
sionar a contribuição potencial dos mesmos para a prevenção ou controle de um problema de 
saúde nos diversos níveis de prevenção: primária, secundária, terciária e até mesmo quaternária. 
Conforme mostraremos no presente curso, a realização dos estudos epidemiológicos é pre-
cedida por uma revisão de literatura que reúne e sistematiza o conhecimento já estabelecido 
sobre o tema de interesse, e culmina na exposição de objetivos claros e bem justificados e na 
proposição de métodos para responder aos objetivos traçados. Nesse curso veremos que cada 
delineamento de estudo pretende responder perguntas e objetivos específicos, frequentemente 
complementares. Serão apresentadas as etapas de construção e condução desses estudos, as 
medidas de associação derivadas, assim como as vantagens e desvantagens de cada um.
Apesar da maioria dos estudos epidemiológicos serem desenvolvidos por pesquisadores em uni-
versidades e institutos de pesquisa, a integração pesquisa – serviços tem crescido e se tornado 
cada vez mais orgânica e frutífera. O uso da Epidemiologia para o direcionamento dos Serviços 
está ressaltado na Lei Orgânica da Saúde (Lei 8.080/1990) e também na Política Nacional de 
Vigilância em Saúde (Resolução 588/2018).
O presente curso está dividido em 4 capítulos, contendo no total 11 aulas. Inicia conceituando e 
discutindo evidência científica, evolui introduzindo ferramentas essenciais como teste de hipó-
tese e o conceito de causalidade, apresenta os principais delineamentos de estudos observacio-
nais e experimentais, e culmina discorrendo sobre os estudos de revisão sistemática e metaná-
lise e a hierarquia dos níveis de evidência. Esperamos que esse curso contribua para fortalecer 
a parceria e colaboração pesquisa-serviço, auxiliando não apenas a leitura crítica e interpreta-
ção de resultados de estudos epidemiológicos publicados. Mais ainda, ansiamos que fortaleça, 
promova e otimize o uso das ferramentas e conceitos epidemiológicos nas análises dos dados 
coletados e disponíveis nos sistemas de Vigilância em Saúde no país. 
O curso
CAPÍTULO 1
A importância da evidência científica em saúde pública 
Este capítulo traz conceitos referentes a evidência científica e discorre sobre sua importância em saúde pública. 
Demonstra a importância e a utilização dos testes de hipóteses e significância estatística, apresenta o conceito 
de causa e discute as diferenças entre associação estatística e causalidade em epidemiologia.
1.1. Desenvolvimento de perguntas e hipóteses epidemiológicas
Objetivo de aprendizagem: introduzir as bases do método científico e a elaboração de perguntas e constru-
ção de hipóteses que orientem o desenvolvimento de estudos epidemiológicos. 
1.2. Teste de hipóteses: associação estatística 
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, vamos discutir o que é associação estatística, o papel dos testes 
de hipótese e da significância estatística e compreender seus limites.
1.3. Introdução à causalidade: associação estatística versus causa
Objetivos de aprendizagem: conhecer e compreender os princípios éticos e marcos regulatórios
que orientam a pesquisa e a coleta, manipulação e divulgação das informações em saúde.
CAPÍTULO 2
Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
Este capítulo mostra as diferenças entre estudos observacionais e experimentais, caracteriza os principais deli-
neamentos de estudos epidemiológicos observacionais, comparando suas vantagens e desvantagens, e exem-
plifica suas contribuições potenciais para a saúde pública.
2.1. Introdução aos desenhos de estudos epidemiológicos
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, estudaremos sobre os objetivos de se realizar um estudo epi-
demiológico e os tipos de delineamento de estudo. Pretendemos, ao final da aula, que você seja capaz de 
compreender os usos e a importância dos estudos epidemiológicos, conhecer a diferença entre estudos indi-
viduados e agregados, a diferença entre estudos transversais e longitudinais, e a diferença entre estudos 
observacionais e experimentais.
2.2. Estudos ecológicos
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, apresentaremos a definição e o delineamento dos estudos epidemiológi-
cos ecológicos, as vantagens e desvantagens desse delineamento e sua utilidade. Falaremos sobre tipos de medidas 
agregadas e de comparações ecológicas. Pretendemos, ao final da aula, que você seja capaz de compreender o que 
constitui um estudo ecológico, suas especificidades e unidades de análise, conhecer usos potenciais em análises de 
situação de saúde e reconhecer os limites das evidências produzidas. 
2.3. Estudos transversais
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, apresentaremos a definição e o delineamento dos estudos epide-
miológicos transversais, as principais medidas de magnitude da associação possíveis de serem obtidas e como 
interpretá-las. Além disso, mostraremos as vantagens e desvantagens desse delineamento, bem como sua uti-
lidade. Pretendemos, ao final da aula, que você seja capaz de entender como se constroem estudos transver-
sais e quais medidas de ocorrência eles permitem estimar; saber interpretar e diferenciar razão de prevalência e 
razão de chances; e reconhecer vieses que limitam a interpretação de resultados obtidos nesses estudos. 
2.4. Estudos de caso-controle
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, apresentaremos a definição e o delineamento dos estudos epide-
miológicos de caso-controle, a interpretação da medida de magnitude da associação razão de chances, e ainda 
aspectos relacionados à seleção de casos, de controles e à obtenção dos dados relativos à exposição de inte-
resse. Além disso, mostraremos as vantagens e desvantagens desse delineamento, bem como sua utilidade. 
Pretendemos, ao final da aula, que você seja capaz de entender o que é um estudo retrospectivo; compreender 
a importância da definição e da seleção adequada de casos e controles; saber interpretar razão de chances; e 
conhecer os principais vieses que podem comprometer a interpretação e a validade dos seus resultados. 
2.5. Estudos de coorte
Objetivos de aprendizagem: entender como se constroem os estudos de coorte e as medidas de ocorrên-
cia neles estimadas; conhecer os tipos de estudos de coorte; entender os principais desafios para a sua condu-
ção e as fontes de vieses potenciais; saber como se obtêm e interpretar risco relativo e razão de densidades de 
incidência.
CAPÍTULO 3
Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
Este capítulo apresenta os delineamentos experimentais e os limites éticos para a realização desses estudos. 
Apresenta o conceito de eficácia e efetividade e discute as diferenças, vantagens e desvantagens dos ensaios 
clínicose de comunidade.
3.1. Ensaios controlados randomizados 
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, iremos compreender os objetivos, requisitos éticos e teremos 
um passo a passo para a realização de ensaios controlados randomizados (ECRs). Iremos discutir também a 
importância da randomização e o desenvolvimento de estudos cegos e duplo-cegos. Por fim, estudaremos as 
principais formas de demonstrar os resultados provenientes dos ECRs e como calcular as medidas de eficácia.
3.2. Ensaios controlados randomizados de comunidade e de cluster
Objetivos de aprendizagem: compreender as indicações e as diferenças entre ensaio clínico e de campo, as 
dificuldades de randomização e impacto potencial sobre as estimativas de impacto.
CAPÍTULO 4
Saúde Pública baseadas em evidências e metanálise
Este capítulo mostra a contribuição dos estudos de revisão sistemática e metanálise para reunir e consolidar 
evidências acumuladas em estudos observacionais e experimentais, e conclui apresentando e explicando a hie-
rarquia dos níveis de evidência que dão suporte a intervenções em saúde pública.
4.1 Metanálise como instrumento de tomada de decisão 
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, vamos compreender os objetivos e a importância dos estudos de 
metanálise para a sistematização e a avaliação crítica de evidências científicas acumuladas. Adicionalmente, 
iremos aprender a interpretar resultados desses estudos.
4.2. Níveis de evidência em saúde pública
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, vamos conhecer o conceito e a estruturação dos níveis de evidência 
em saúde, com o intuito de compreender a importância da utilização de sistemas para a avaliação da qualidade da 
evidência e da força de recomendação para guiar o processo de tomada de decisão em saúde.
C a p í t u l o 
1 A importância da evidência científica em saúde pública
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 1Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
1.1  DESENVOLVIMENTO DE PERGUNTAS E HIPÓTESES 
EPIDEMIOLÓGICAS
1.1.1 INTRODUÇÃO
A epidemiologia tem como um dos seus objetivos fundamentais identificar as causas das doenças, 
ou seja, os fatores que influenciam o risco de adoecer em populações humanas, e assim apontar 
as melhores estratégias para prevenir a exposição a esses fatores e a ocorrência das doenças. 
Podemos elencar inúmeros exemplos da contribuição da epidemiologia para compreender as 
causas de doenças. Certamente um dos mais emblemáticos é a identificação do modo de trans-
missão da cólera, cujos surtos recorrentes levaram à morte milhares de londrinos no século XIX. 
A indagação sobre o que causava aquela doença e a observação da ocorrência de casos, bem como 
das condições gerais de vida da população, permitiu ao médico inglês John Snow propor a hipó-
tese de que a água seria um dos meios de transmissão da doença. 
FIQUE SABENDO
John Snow (1813-1858) – médico inglês que ficou conhecido por ter anestesiado a rainha 
Vitória em um de seus partos – é considerado o pai da epidemiologia. Atuava em Londres, 
cidade que havia sido assolada por vários surtos de cólera. Até então, postulava-se que a 
cólera era causada por miasmas, os odores fétidos provenientes de matéria orgânica em 
putrefação. Entretanto, Snow era cético em relação a essa hipótese.
Na sua prática, já havia observado que a doença não atingia o pulmão das pessoas acometidas, 
e não era comum entre pessoas muito expostas aos miasmas, como os catadores de lixo. Após a 
observação cuidadosa da ocorrência de casos de cólera em Londres ao longo da primeira metade 
do século XIX, Snow conseguiu reunir elementos que permitiram elaborar uma nova hipótese: “a 
água poluída era um dos meios de transmissão da doença”. Para testar essa hipótese, realizou 
uma de suas investigações mais conhecidas. Na ocasião 
de um novo surto de cólera no centro de Londres, visitou 
residências onde havia ocorrido óbitos por cólera, para 
perguntar aos moradores sobre a procedência da 
água consumida. Após consolidar os dados obtidos e 
comparar o número de óbitos segundo a fonte de água 
que servia os domicílios, Snow verificou que a maioria 
dos óbitos ocorreu em residências que utilizavam 
água proveniente de uma bomba específica, a bomba 
de Broad Street. Ele conduziu outras investigações e, 
mesmo antes de a bactéria causadora da doença ter 
sido identificada, suas evidências conferiram suporte 
à hipótese de que a cólera era transmitida pela água 
contaminada. Snow deu um grande passo para a 
elaboração de um método para investigar, de forma 
sistemática, problemas de saúde em populações. 
Fonte: Wikipedia
1 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Inúmeros problemas de saúde que acometeram as populações humanas, ao longo do tempo, 
tiveram suas causas identificadas com o uso do método epidemiológico.
A pelagra, por exemplo, uma doença que acometia as populações do continente europeu desde 
o século XVIII, havia se tornado epidêmica na Carolina do Norte (Estados Unidos) em 1912, com 
mais de 30 mil casos e alta letalidade – cerca de 40%. Joseph Goldberger, médico do Serviço de 
Saúde Pública dos Estados Unidos, foi convidado a investigar a doença. 
A hipótese mais aceita, até aquele momento, era de que a pelagra tinha uma origem infecciosa. 
Entretanto, Joseph Goldberger discordava dessa hipótese, pois havia observado que, em hospitais 
psiquiátricos e orfanatos, somente as pessoas internadas ou as crianças apresentavam a doença, 
enquanto os trabalhadores desses serviços não eram 
acometidos. Sua hipótese era de que se tratava de uma 
doença associada à dieta. Para verificar essa hipótese, 
realizou várias investigações. Em um estudo conduzido com 
crianças de dois orfanatos, verificou-se que, no grupo de 
crianças com maior frequência de pelagra, a dieta era pobre 
em proteínas de origem animal, diferentemente do grupo 
menos acometido pela pelagra (Morabia, 2008). Golderberg 
e seus colaboradores realizaram outros estudos e mostraram 
que a pelagra era uma doença carencial que acometia 
indivíduos cuja dieta se baseava no milho, as quais também 
eram as pessoas mais pobres (Susser e Stein, 2009). Com 
esses estudos, a epidemiologia ampliou seu campo de 
investigação, indo além das doenças infectocontagiosas. 
Com o declínio da frequência das doenças transmissíveis no século XX, especialmente após a 
Segunda Guerra Mundial, doenças como as isquêmicas do coração, respiratórias crônicas e câncer 
de pulmão ganharam relevância na saúde pública (Susser e Stein, 2009), e levaram à formulação 
de novas perguntas. O câncer de pulmão, por exemplo, raro até 1930, teve um aumento dramático 
entre homens, em países como a Inglaterra e os Estados Unidos. Várias perguntas foram levantadas: 
 m Seria o aumento dos casos de câncer de pulmão causado pela exposição 
à poluição industrial? 
 m Ou pela exposição a poluentes da combustão dos automóveis? 
 m Ou pelo hábito de fumar cigarros? 
Fonte: Wikimedia Commons
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 3Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Estudos epidemiológicos que compararam homens que tinham 
câncer de pulmão com homens que não tinham verificaram que 
a frequência de tabagismo era muito maior entre os que tinham 
câncer, contribuindo assim com a hipótese que apontava o taba-
gismo como uma causa do câncer de pulmão. Posteriormente, 
um estudo com os médicos ingleses conduzidos pelos epide-
miologistas britânicos Richard Doll e Bradford Hill, que acompa-
nhou cerca de 40 mil médicos britânicos, mostrou forte associa-
ção entre tabagismo e câncer de pulmão. Resultado semelhante 
foi reproduzido em diversos estudos realizados em outras popu-
lações. O conhecimento acumulado da relação entre o tabagismo e o câncer de pulmão subsidiou um 
conjunto de intervenções populacionais visando à prevenção e à cessação da exposição ao tabagismo, 
que levaram à redução na morbimortalidadepor câncer de pulmão ao longo do tempo.
1.1.2 A PESQUISA EPIDEMIOLÓGICA 
A produção do conhecimento científico é marcada pela formulação de questões fundamentadas 
no conhecimento existente, para a solução de problemas. Trata-se de um processo que busca 
conectar observações e teorias que são testadas empiricamente. 
A pesquisa epidemiológica é empírica, ou seja, é baseada na produção sistemática de dados que 
são transformados em informação por meio de modelos de análises. A pesquisa inicia-se pela 
observação do objeto de interesse, realizada pela mensuração sistemática de atributos das uni-
dades de pesquisa que constituirão os dados da pesquisa. Por exemplo, podemos mensurar a 
idade, a escolaridade, a pressão arterial dos indivíduos que constituem as unidades de obser-
vação de interesse para uma determinada investigação. Para ter valor científico, estes dados 
serão transformados em informação por meio de análises conduzidas para responder à ques-
tão inicial ou testar as hipóteses da pesquisa. A informação assim produzida poderá tornar-se 
conhecimento por meio de processos de interpretação e aplicação em um contexto mais geral. 
1.1.2.1 A pesquisa epidemiológica começa com a definição de um problema
O acometimento de grupos de populações humanas por uma nova doença ou agravo constitui 
um problema de interesse da epidemiologia. A epidemiologia aborda problemas de saúde em 
populações e busca identificar os fatores sociais, ambientais, culturais, biológicos, físicos ou 
químicos que influenciam a ocorrência desses problemas, a fim de subsidiar a sua prevenção 
e/ou controle. Portanto, a abordagem epidemiológica utiliza teorias e métodos para a resolu-
ção de problemas de saúde da vida real. 
O QUE É UM PROBLEMA EM PESQUISA CIENTÍFICA?
No senso comum, o problema é uma “disfuncionalidade” ou um “estorvo”. Do ponto de vista científico, 
o conceito de problema é mais amplo. Além de considerar o sentido acima, indica temas e questões 
não conhecidas que constituem um desafio para o conhecimento. Muitas vezes, o problema não 
é reconhecido como tal pela sociedade. Mas, mesmo assim, estudos sistematizados devem ser 
conduzidos para se avançar no conhecimento e na compreensão dos problemas.
Fonte: Vasconcelos (2011).
Fonte: Wiley Online Library - Doll e Hill
1 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Muitas vezes, o problema epidemiológico pode ser facilmente identificado, a exemplo das epi-
demias, que demandam rápida investigação para a quantificação do problema e investigações 
sistemáticas para a identificação da(s) causa(s). 
Por vezes, o problema não se apresenta de forma tão evidente, mas ganha relevância como pro-
blema de saúde ao longo do tempo. As doenças isquêmicas do coração, por exemplo, eram raras 
no início do século XX, e somente depois da Segunda Guerra Mundial ganharam dimensões epi-
dêmicas, induzindo estudos pioneiros com o objetivo de serem identificadas as causas dessas 
doenças (University of Minnesota, 2021). 
No processo de identificação de um problema para a pesquisa epidemiológica, precisamos 
caracterizar adequadamente o problema, delimitar o escopo e formular a questão da pesquisa. 
A pergunta de pesquisa deve ser claramente especificada e indagar quais fatores podem ser 
causas do problema a ser solucionado. 
1.1.2.2 Passo seguinte: a hipótese epidemiológica
Um dos maiores desafios na pesquisa epidemiológica consiste na correta elaboração de hipóte-
ses e no rigoroso processo de validação destas na busca de solução para o problema. 
O que é uma hipótese? 
Uma hipótese é uma pressuposição a respeito de um determinado problema, uma resposta pos-
sível para um problema delimitado. Podemos dizer que hipóteses são respostas possíveis dadas a 
problemas postos pela ciência ou pelo senso comum.
A pesquisa epidemiológica busca testar a hipótese formal de que uma exposição constitui um fator 
de risco (ou proteção) para certa doença. Assim, a hipótese epidemiológica é uma resposta presu-
mida e provisória de uma relação entre uma exposição e uma doença. É um enunciado que propõe 
uma explicação para algum fenômeno de saúde em populações, por meio do relacionamento de 
variáveis que representam potenciais fatores de risco para a doença de interesse. Sua formulação 
deve ser lastreada na teoria e no conhecimento existentes. 
A hipótese epidemiológica deve ser clara, evidenciar a relação entre a exposição e a doença, ser 
apoiada na literatura e na teoria e aberta a validação. 
Exposição é uma variável cujo efeito causal se pretende estimar em uma pesquisa 
epidemiológica. São exemplos de exposição em estudos epidemiológicos os fatores ambientais, 
as condições socioeconômicas, as condições de trabalho, os comportamentos relacionados à 
saúde e os fatores biológicos (Porta, 2008).
Como verificar uma hipótese epidemiológica?
A pesquisa epidemiológica utiliza a estatística para medir a relação ou associação entre a expo-
sição e a doença. Lança mão de testes estatísticos que estimam se uma variável independente 
(exposição) está estatisticamente associada a uma variável dependente (a doença ou outro evento 
de saúde). Vamos discutir esses aspectos com mais detalhes na Aula 1.2. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 5Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Testes de hipóteses: associação estatística 
ATENÇÃO!
O resultado dos testes estatísticos é apenas uma fase da verificação da hipótese. 
A variável de exposição será considerada fator de risco somente depois que a associação obser-
vada for julgada válida segundo os critérios epidemiológicos, ou seja, após repetidas validações 
da associação entre a exposição e a doença, e não restarem mais dúvidas sobre a associação 
causal da exposição com a doença. 
Os desenhos de estudo epidemiológicos viabilizam a observação sistemática dos fenômenos de 
interesse, o uso da teoria e o método estatístico para analisar os dados e identificar associações 
estatísticas, interpretar os achados e avaliar estes resultados segundo critérios epidemiológicos (os 
quais serão discutidos na Aula 1.3 Introdução à causalidade: associação estatística versus causa). 
Um exemplo: um surto de microcefalia no Brasil, em 2015-2016
1. O problema: em agosto de 2015, médicas de maternidade de um município do estado de 
Pernambuco observaram um aumento do número de nascidos vivos com microcefalia. Entre 
setembro e outubro, o aumento de casos da microcefalia já era observado em todo o estado, 
e depois em outros estados, especialmente na região Nordeste (Figura 1). 
A microcefalia é uma malformação congênita em que o cérebro não se desenvolve de maneira 
adequada. Nesse caso, os recém-nascidos apresentam um perímetro encefálico menor do que 
o esperado por sexo e idade gestacional. Pode ser causada por variações genéticas, exposição 
a substâncias teratogênicas ou infecções congênitas, como a rubéola, a toxoplasmose, a 
citomegalovírus e o herpes.
Figura 1 - Prevalência de microcefalia ao nascer (por 100 mil nascidos vivos) segundo 
o mês de nascimento, em 2015, na região Nordeste do Brasil
2. Investigações iniciais realizadas pelas equipes de vigilância confirmaram o aumento do 
número de casos e mostraram que estes ocorriam de forma simultânea em diversas regiões 
Fonte: Marinho et al. (2016)
1 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
do estado. Essas investigações iniciais praticamente descartaram a possibilidade de se tratar 
de uma doença devida à exposição a uma fonte ambiental comum. 
3. Algumas hipóteses causais foram apontadas, como a possibilidade de a microcefalia estar 
relacionada ao uso de um novo larvicida (piriproxifeno) nos reservatórios de água, para con-
trole do mosquito Aedes aegypti, a partir de 2014, pelo Ministério da Saúde. Também se aven-
tou a hipótese de o surto ser decorrência de alguma vacina utilizada durante a gravidez. 
4. Em outubro de 2015, pela primeira vez, foi propostaa hipótese de que o incremento do número 
de casos poderia estar associado à infecção pelo vírus da Zika durante a gravidez. Essa hipótese 
foi baseada nos seguintes aspectos clínicos-epidemiológicos dos casos de microcefalias:
i. A ocorrência de muitos casos em um curto período de tempo, simultaneamente, em 
diferentes cidades e estados, caracterizava uma doença com alta taxa de ataque e 
rápida dispersão, fenômeno associado com doenças transmitidas por mosquitos.
ii. Os exames de imagem do cérebro dos recém-nascidos mostravam alterações carac-
terísticas de infecções congênitas.
iii. Não havia evidência laboratorial de infecção congênita por rubéola, toxoplasmoses, par-
vovírus, citomegalovírus, herpes e sífilis, doenças associadas à malformação congênita.
iv. A maioria das mães reportaram sinais e sintomas compatíveis com a Zika no primeiro 
semestre da gravidez, mesmo período em que havia ocorrido um surto de Zika na região. 
v. O vírus da Zika tem maior atração pelo sistema nervoso do que outras arboviroses, 
como a dengue e a febre chikungunya.
vi. Outras arboviroses endêmicas ou epidêmicas na região, no mesmo período, não estão 
associadas a malformações congênitas; 
vii. Em novembro, o vírus da Zika foi identificado no líquido amniótico de duas mulhe-
res cujos recém-nascidos apresentaram microcefalia e morreram logo após o nas-
cimento (Brito, 2015); 
viii. Em dezembro de 2015, havia um total de 2.401 casos suspeitos de microcefalia em 
549 municípios (Microcephaly Epidemic Research Group, 2016). 
5. Todos esses aspectos foram reunidos a partir da observação dos casos de microcefalia. Para 
investigar a hipótese de que o surto de microcefalia estava associado à infecção pelo vírus 
da Zika durante a gestação, era necessário conduzir estudos epidemiológicos. 
6. Investigando a hipótese epidemiológica: um importante estudo foi conduzido por Araújo 
e colaboradores (Araújo et al., 2016; Araújo et al., 2018) para investigar se a infecção 
pelo vírus Zika e outros fatores estavam associados à microcefalia. A principal hipótese do 
estudo era de que a infecção pelo vírus Zika durante a gestação estava associada à micro-
cefalia nos recém-nascidos. Tratou-se de um estudo epidemiológico do tipo caso-controle.
7. O estudo caso-controle caracteriza-se por selecionar casos, indivíduos que 
já têm a doença de interesse, e controles, indivíduos sem a doença em 
estudo, e comparar, retrospectivamente, a exposição entre casos e controles. 
Este tipo de estudo será abordado com detalhes na Aula 2.3 Estudos 
caso-controle. A população do estudo foi constituída por nascidos vivos de mulheres 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 7Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
residentes em Pernambuco que nasceram em oito maternidades públicas. Os casos 
eram neonatos com microcefalia, definida segundo critérios adotados pelo estudo; 
os controles eram neonatos sem microcefalia e sem alterações cerebrais. Foram 
selecionados dois controles para cada caso. 
Usando-se instrumentos padronizados, foram mensuradas características da mãe (idade, raça/
cor da pele, escolaridade, relato de exantema durante a gravidez, história de vacinação durante 
a gravidez, uso de medicamentos durante a gravidez, história familiar de microcefalia ou malfor-
mações, exposição ao larvicida piriproxifeno e exames para identificar infecção do Zika vírus) e 
do recém-nascido (sexo, idade gestacional, peso ao nascer, estatura ao nascer, circunferência da 
cabeça, exames para identificar infecção por dengue, toxoplasmose, rubéola, citomegalovírus e 
imagens do cérebro por tomografia computadorizada (somente em casos), entre outras. 
A exposição, infecção pelo vírus Zika no recém-nascido, foi mensurada pelos exames de qTR-
-PCR e de detecção de anticorpos (IGM) pela técnica ELISA (Enzyme-Linked Immunosorbent 
Assay) no soro dos recém-nascidos. 
8. As análises realizadas compararam a exposição (infecção por Zika durante a gestação) 
entre casos (recém-nascidos com microcefalia) e controles (recém-nascidos sem microce-
falia). Os resultados mostraram que a chance de exposição foi muito maior em casos do 
que em controles, sendo observada uma forte associação entre a infecção por Zika na ges-
tação e microcefalia. 
9. A forte associação observada foi mantida mesmo após se considerar a influência de outras vari-
áveis, a exemplo de exposição materna a vacinas (como as de tétano, difteria, sarampo, rubéola e 
outras) e tabagismo materno na gravidez. Importante destacar que nenhum controle teve infec-
ção congênita por vírus da Zika confirmada pelos exames laboratoriais. 
10. Os autores ainda analisaram se outras exposições – como exposição materna ao novo larvicida, 
uso diário de repelentes e vacinação materna durante a gravidez – estavam associadas à micro-
cefalia. Não foram observadas associações entre essas exposições e a microcefalia. 
11. Após interpretarem os resultados à luz do conhecimento existente e listarem as limitações 
do estudo, os autores concluíram que os resultados confirmavam uma forte associação entre 
a infecção congênita pelo vírus da Zika e a microcefalia; e que a exposição ao larvicida e à 
vacinação durante a gravidez não aumentavam o risco de microcefalia. 
12. Os autores concluíram o estudo afirmando que este foi o primeiro estudo epidemiológico 
do tipo caso-controle a confirmar a associação entre a infecção congênita pelo vírus Zika e 
a microcefalia, e a descartar outras hipóteses, como a exposição ao larvicida piriproxifeno 
e a vacinação durante a gestação. 
Estudos epidemiológicos subsequentes têm agregado novas informações sobre os efeitos da infecção 
congênita pelo vírus da Zika. A microcefalia é apenas uma das faces dessa malformação.
Esse surto mobilizou as equipes de saúde em nível federal, estadual e municipal. A resposta 
adequada e rápida na investigação dos casos, para conhecimento das características e cir-
cunstâncias em que estavam ocorrendo, foi fundamental na delimitação do problema. A par-
ticipação da comunidade científica para identificar a causa do problema, bem como outros 
efeitos da infecção congênita pelo vírus Zika, contribuiu para a construção do conhecimento 
referente à Zika e para subsidiar as intervenções necessárias à prevenção da infecção congê-
nita por este vírus.
1 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
1.1.3 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Nesta aula, vimos como desenvolver perguntas e hipóteses epidemiológicas, e discorremos 
sobre como a pesquisa epidemiológica contribuiu para identificar a causa do surto de microce-
falia ocorrido no Brasil entre 2015 e 2016. Mostramos como a epidemiologia pode operar na 
identificação dos fatores que levam à ocorrência de eventos de saúde, e, dessa forma, subsidiar 
as intervenções para sua prevenção ou controle. 
REFERÊNCIAS 
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microcephaly in Brazil, January to May, 2016: preliminary report of a case-control study. Lancet 
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Epidemiologia. São Paulo. Atheneu, 2009.
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. 
Orientações integradas de vigilância e atenção à saúde no âmbito da Emergência de Saúde Pública 
de Importância Nacional: procedimentos para o monitoramento das alterações no crescimentoe 
desenvolvimento a partir da gestação até a primeira infância, relacionadas à infecção pelo vírus 
Zika e outras etiologias infeciosas dentro da capacidade operacional do SUS [recurso eletrônico] 
/ Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde, Secretaria de Atenção à Saúde. – 
Brasília: Ministério da Saúde, 2017.
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Vírus Zika no Brasil: a resposta 
do SUS [recurso eletrônico] / Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde. – 
Brasília: Ministério da Saúde, 2017.
Brito C. Zika virus: a new chapter in the history of medicine. 
Acta Med Port 2015; 28: 679–80.
Henriques CM. A surpresa e o Grito. In: Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em 
Saúde. Vírus Zika no Brasil: a resposta do SUS [recurso eletrônico] / Ministério da Saúde, 
Secretaria de Vigilância em Saúde. – Brasília : Ministério da Saúde, 2017. pag 15-18
Marinho F et al. Microcefalia no Brasil: prevalência e caracterização dos casos a partir do Sistema 
de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc), 2000-2015. Epidemiol. Serv. Saude. 2016; 
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2015. Emerging Infectious Diseases.2016; 22(6). www.cdc.gov/eid
Morabia A. Joseph Goldberger’s research on the prevention of pelagra. J R Soc Med 2008: 101: 
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1 9Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Pearce N. A Short Introduction to Epidemiology. 2nd ed. Wellington, CPHR, 2005. 
Porta M. A dictionary of Epidemiology. New York. Oxford, 2008.
Scliar M, Almeida-Filho N, Medronho R. Raízes Históricas da Epidemiologia. In: Almeida-Filho 
N, Barreto ML. Epidemiologia e Saúde: fundamentos, métodos, aplicações. Rio de Janeiro: 
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Susser M & Stein Z. Furthering the epidemiology of social gradients and disease: Goldberger and 
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Susser M & Stein Z. Epidemiology after World War II: New times, new problems, new players. In: 
Eras in Epidemiology. New York, Orford 2009.
University of Minnesota. HISTORY OF CARDIOVADCULAR DISEASE EPIDEMIOLOGY. Acesso em 
novembro 2021. Dispinível em: http://www.epi.umn.edu/cvdepi/history-overview/
Vasconcelos E M. Complexidade e Pesquisa Interdisciplinar - Epistemologia e Metodologia 
Operativa. 1ed. Petrópolis: Editora Vozes, 2011, p 141-142.
2 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
1.2 TESTE DE HIPÓTESES: ASSOCIAÇÃO ESTATÍSTICA 
1.2.1 INTRODUÇÃO
Discutimos, na Aula 1.1 Desenvolvimento de perguntas e hipóteses epidemiológicas, que a pes-
quisa epidemiológica é baseada em hipóteses que especificam uma resposta presumida para 
uma relação entre uma exposição (exemplo: tabagismo) e um evento de saúde (exemplo: cân-
cer de pulmão). Observamos que essas hipóteses são formuladas a partir de observações e do 
conhecimento acumulado sobre problemas de saúde para os quais desejamos conhecer os fato-
res de risco (ou de prevenção), com vistas a subsidiar ações ou políticas públicas que possam 
melhorar a saúde das populações.
Hipóteses são formuladas para serem testadas a partir de métodos quantitativos e critérios 
estatísticos probabilísticos bem estabelecidos. 
Os estudos epidemiológicos visam descrever a situação de saúde da população, conhecer a sua 
distribuição segundo características dos grupos populacionais, do lugar e ao longo do tempo, e 
orientar a gestão dos serviços de saúde. Além disso, 
a epidemiologia fornece um arsenal metodológico robusto para a investigação de associações 
entre exposições e eventos de saúde, em diferentes desenhos ou delineamentos de estudo. 
Uma das fases fundamentais dessa investigação consiste em demonstrar a existência de uma 
associação estatística, isto é, probabilística, entre exposição e evento de saúde. 
A análise dos dados é a etapa do estudo que irá verificar, com base em critérios definidos, se 
existe associação entre uma exposição e um evento de saúde. É realizada com o auxílio dos 
métodos estatísticos.
O primeiro passo de um estudo é a análise e descrição dos dados. Consiste na organização e 
apresentação dos dados por meio de tabelas de distribuição de frequências, absolutas e rela-
tivas, ou gráficos ou mapas. Compreende também a estimativa das medidas que sintetizam os 
dados, como as medidas de tendência central (média ou mediana, por exemplo) e as medidas 
de dispersão, como o desvio-padrão, a amplitude dos dados e o intervalo interquartílico. A outra 
etapa da análise é a realização dos testes de hipótese, também chamados de testes de signifi-
cância estatística, para avaliação de associações estatísticas.
1.2.2 O QUE É UMA ASSOCIAÇÃO ESTATÍSTICA? 
Associação estatística é uma dependência estatística entre duas ou mais vari-
áveis. Uma associação está presente se a probabilidade de ocorrência de um 
evento ou de uma característica ou da quantidade de uma variável se altera 
com a variação da ocorrência de outro evento ou de outra característica ou da 
quantidade de outra variável. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2 1Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
ALGUNS EXEMPLOS DE ASSOCIAÇÃO: 
 m Ser fumante está associado com maior consumo de café.
 m Países com maior insolação apresentam maior incidência de câncer de pele.
 m A maior escolaridade materna está associada com menor mortalidade infantil.
Uma associação entre duas variáveis é descrita como positiva quando altos valores de uma vari-
ável estão associados com altos valores de outra variável. Uma associação negativa é aquela 
em que altos valores de uma variável estão associados a baixos valores de outra variável (Porta, 
2008). Vejamos os dois exemplos a seguir.
 m Associação positiva: quanto maior o número de cigarros fumados, maior o risco de 
infarto agudo do miocárdio.
 m Associação negativa: quanto maior a frequência de atividade física semanal, menor o 
ganho de peso corporal.
Para verificar se há uma associação estatística entre variáveis, precisamos utilizar um teste estatís-
tico adequado. Este teste irá gerar o valor de uma probabilidade, chamado de valor de p, que respon-
derá à seguinte pergunta: qual é a probabilidade de a associação observada ser devida ao acaso? 
O papel de um teste estatístico é descartar o acaso como possível explicação para a relação 
observada entre duas variáveis. Se o teste descartar o acaso como explicação para a relação 
entre duas variáveis, aceitamos que há uma associação estatística entre as duas variáveis. 
A importância de se estudar estatisticamente uma associação entre duas variáveis, ou, como usual-
mente avaliamos nos estudos epidemiológicos, entre uma variável que mensura uma exposição e uma 
variável que mensura em evento de saúde, deve-se ao fato de a existência da associação estatística ser 
uma condição inicial, o primeiro passo, para estabelecer uma relação causal. 
1.2.3 TESTE DE HIPÓTESES
Como já visto na Aula 1.1, hipóteses são respostas possíveis para um problema delimitado. Os 
testes de hipóteses são basicamente um método para tomada de decisão. A decisão refere-se 
à escolha entre duas afirmativas (hipóteses) mutuamente exclusivas (Blair e Taylor, 2013). A 
Figura 1 ilustra a sequência de um teste de hipótese.
Figura 1 – Fluxograma do teste de hipótese
Fonte: Elaborado pelos autores.
2 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Normalmente, o teste de hipótese é estruturado em torno de duas hipóteses.
Vamos estruturar duas hipóteses, considerando que estamos interessados em investigar se 
existe uma associação estatística entre uma variável de exposição e uma doença. Inicia-se por 
se estabelecer a hipótese de igualdade, ou seja, a hipótese de que não há diferença, por exem-
plo, na proporção de doentes (p) entre expostos(p exposto) e não expostos (p não exposto). Essa 
hipótese que afirma ausência de diferença entre os dois grupos é denominada hipótese nula ou 
H0, e é representada como:
Hipótese nula (H0): proporção de doentes expostos = proporção de doentes não expostos
A segunda hipótese de um teste é uma afirmação alternativa à hipótese nula, por isso é deno-
minada hipótese alternativa ou H1. A hipótese alternativa poderá ou não explicitar a direção da 
associação esperada, a depender do problema investigado. Podemos afirmar que a proporção 
de ocorrência do evento de saúde é diferente entre expostos e não expostos, e é representada 
da seguinte forma:
Hipótese alternativa H1: proporção de doentes expostos ≠ proporção de doentes não expostos
A hipótese nula é a hipótese que será testada e poderá ser refutada ou não. Caso a hipótese 
nula seja refutada, aceitamos a hipótese alternativa, por exclusão da hipótese nula. 
Um exemplo para ilustrar um teste de hipóteses: vamos considerar o problema 
“aumento inesperado do número de casos da microcefalia observado no estado de 
Pernambuco em 2015”, que descrevemos na Aula 1.1: Desenvolvimento de perguntas e 
hipóteses epidemiológicas. Após as investigações iniciais, algumas hipóteses causais 
foram apontadas: a microcefalia poderia ser causada pelo uso de um novo larvicida nos 
reservatórios de água para controle do mosquito Aedes aegypti; poderia ser decorrência 
de alguma vacina utilizada durante a gravidez ou causada por infecção pelo Zika vírus 
durante a gestação. 
Vamos verificar se é razoável afirmar que a exposição ao larvicida poderia estar associada 
ao surto de microcefalia. 
Exposição: presença de larvicida nos reservatórios de água dos domicílios.
Evento de saúde: microcefalia em recém-nascidos.
Assim, temos duas hipóteses: 
Hipótese nula (H0): proporção de microcefalia expostos = proporção de microcefalia não expostos
Ou seja:
A proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida é igual à 
proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida. 
Hipótese alternativa (H1): proporção de microcefalia expostos ≠ proporção de microcefalia não expostos
A proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida é diferente da 
proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida. 
Definidas as hipóteses, é preciso avaliar se a hipótese nula será rejeitada ou não, com base no teste. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2 3Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
IMPORTANTE!
O teste de hipótese utiliza um parâmetro probabilístico para definir a presença ou não de 
associação estatística. Este parâmetro é a probabilidade de a diferença na proporção do 
evento de saúde em expostos e não exposto ser apenas fruto do acaso.
O valor do parâmetro a partir do qual se define que a diferença observada não deve ser atri-
buída ao acaso é denominado nível de significância estatística. O ponto de corte utilizado na 
maioria dos estudos na área da saúde para a significância estatística é a probabilidade de se 
observar uma diferença menor que 5% (ou p < 0,05). O nível de significância é identificado pela 
letra grega α (alfa); então, α = 0,05 significa que o nível de significância utilizado para testar a 
hipótese é de 0,05 (ou 5%). 
O teste estatístico é aplicado para H0 e, se a probabilidade da diferença observada nas 
proporções comparadas for menor do que 5% (<0,05), a H0 (hipótese de igualdade) será 
rejeitada, e por consequência, a H1 (hipótese de diferença) prevalece. 
Como dito, este é um critério probabilístico, ou seja, quando dizemos que uma associação 
é estatisticamente significante ao nível o 5% (valor de p < 0,05), informamos que a 
probabilidade de esta associação ser devida meramente ao acaso é menor do que 5%, sendo 
essa probabilidade chamada valor de p. Assim, um valor de p < 0,05 indica uma associação 
estatisticamente significante, pois a probabilidade de esta associação ser devida ao acaso é 
menor do que 1 em 20, ou seja, 5%. 
1.2.3.1 Erro tipo I e erro tipo II
Quando tomamos a decisão de rejeitar ou aceitar H0, podemos incorrer nos dois tipos de erros 
apresentados na Figura 2. Ambos os tipos de erros são indesejáveis.
Figura 2 – Aceitação ou rejeição de uma hipótese
Fonte: Elaborado pelos autores.
A decisão de rejeitar H0 quando H0 é de fato verdadeira caracteriza o erro do tipo I. Na presença de 
um erro de tipo I, afirmamos que há uma associação estatística quando, na realidade, essa associa-
ção não existe. A probabilidade máxima do erro de tipo I é definida pelo nível de significância (α) e 
é medida pelo valor de p (probabilidade da diferença observada ao acaso). Ao adotar o nível de sig-
2 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
nificância estatística, devemos adotar um critério que torna esse erro pouco provável; como já dito, 
geralmente se usa 5%. Quando realizamos o teste de hipóteses, vamos obter o valor de p e, dessa 
forma, saberemos qual é a probabilidade do erro de tipo 1 na situação específica que estamos tes-
tando, o que nos ajuda na tomada de decisão. 
O erro de tipo II ocorre quando a hipótese nula não é rejeitada, mas, na realidade, é falsa. Na pre-
sença de um erro de tipo II, deixamos de identificar uma associação estatística entre duas vari-
áveis; assim, podemos deixar de identificar que uma exposição está associada a maior probabi-
lidade de ocorrência com uma doença ou de identificar os benefícios de um novo tratamento. O 
erro de tipo II é representado pela letra grega β (beta). Para se reduzir o erro de tipo II a níveis 
aceitáveis, calcula-se um tamanho da amostra que reduza a probabilidade deste erro. A capaci-
dade do teste de identificar associações estatísticas que realmente existem, ou seja, de rejeitar H0 
quando a hipótese nula é realmente falsa, é denominada poder do teste, e é definida como 1 – β. 
Cabe ainda uma última observação sobre a significância estatística. O fato de haver uma diferença 
estatisticamente significante não garante que esta diferença seja relevante, do ponto de vista clí-
nico ou do ponto de vista da saúde pública. Em estudos desenvolvidos em grandes populações ou 
com amostras muito grandes, como a Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), mesmo diferenças irre-
levantes podem ser consideradas estatisticamente significativas.
1.2.4 QUAL TESTE ESTATÍSTICO UTILIZAR PARA TESTAR HIPÓTESES? 
A resposta à pergunta do título desta subseção está na escala de mensuração das variáveis e em 
sua distribuição. Se temos a pergunta “O tabagismo materno, durante a gestação, está associado ao 
peso ao nascer do recém-nascido?”, temos o peso, uma variável numérica contínua, que pode ser 
descrita por média e desvio-padrão. Para testar a hipótese nula de que “a média do peso ao nascer 
de recém-nascidos de mães fumantes é igual à média do peso ao nascer de recém-nascidos de mães 
não fumantes”, teremos que utilizar um teste que compare médias. Podemos utilizar, por exemplo, o 
teste de t de Student. Para saber como fazer este teste, convém consultar livros de estatística. 
Mais frequentemente, investigamos a associação entre uma exposição e um evento de saúde, 
caracterizados como variáveis categóricas. Neste caso, comparamos a frequência do evento em 
expostos com a frequência de eventos em não expostos, sendo utilizado o teste qui-quadrado de 
Pearson para testar as hipóteses. Para exemplificar, vamos retornar à hipótese de que a exposição 
ao larvicida poderia estar associada ao surto de microcefalia. 
Vamos utilizar dados do artigo publicado por Araújo e colaboradores (Araújo, 2018). Este artigo 
foi baseado em um estudo de caso-controle (este desenho de estudo será discutido na Aula 
2.3 Estudos de caso-controle), e teve por objetivo investigar a associação entre a microcefalia 
e a infecção congênita pelo Zika vírus e outras causas potenciais, como o uso delarvicida nos 
reservatórios de água dos domicílios para combater o mosquito Aedes Aegypti. Vamos testar as 
hipóteses que especificamos no início desta aula: 
Hipótese nula (H0): p expostos = p não expostos
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida = 
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida 
Hipótese alternativa H1: p expostos > p não expostos
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida > 
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2 5Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
A partir dos dados expostos no artigo publicado, obtivemos a tabela de contingência abaixo. 
A tabela de contingência é utilizada para apresentar o número de indivíduos classificados de 
acordo com duas variáveis, contém duas linhas (l) e duas colunas (c) de dados para uma tabela 
“l x c” ou uma tabela “2 x 2’’. Observe-se que, nesta tabela, temos:
 m 91 casos de microcefalia, dos quais 49 foram expostos ao larvicida durante a gestação;
 m 173 recém-nascidos sem microcefalia, dos quais 92 foram expostos ao larvicida 
durante a gestação
Os dados são apresentados na Tabela 1.
Tabela 1 – Associação entre microcefalia e exposição ao larvicida 
Exposição 
ao larvicida
Recém-nascidos 
com microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia Total
Sim 49 92 141
Não 42 81 123
Total 91 173 264
Fonte: Elaborado pelos autores.
Para testar a hipótese nula (H0), vamos utilizar o teste qui-quadrado de Pearson, cuja fórmula 
é apresentado abaixo: 
O teste qui-quadrado de Pearson é igual ao somatório dos valores esperados menos os valores 
observados, elevado ao quadrado e dividido pelo valor esperado. Os valores observados são os 
números já apresentados na Tabela 1. Os valores esperados correspondem ao valor que seria 
esperado encontrar em cada uma das caselas em vermelho da tabela de contingência, se não 
houvesse associação entre a exposição e a doença. 
Ou seja, no nosso exemplo, o valor esperado utilizado na fórmula do qui-quadrado de Pearson 
seria a frequência (número) de recém-nascidos com microcefalia que seria esperado encontrar 
na célula da Tabela 1, caso não houvesse associação entre a exposição ao larvicida e a ocor-
rência de microcefalia. Dito de outra forma, dado que a exposição ao larvicida não altera a pro-
babilidade de ocorrência de microcefalia, a proporção de expostos ao larvicida, entre casos e 
controles, deverá ser a mesma observada para o total da população estudada, ou seja, 34,47% 
em casos e 65,53% em controles (conforme Tabela 2). 
2 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Tabela 2 – Valores observados
Recém-nascidos 
com microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia Total
Expostos ao 
larvicida
49 92 141
Não expostos ao 
larvicida
42 81 123
Total 91 173 264
34,47% 65,53% 100%
Fonte: Elaborado pelos autores.
Os valores esperados em cada célula da coluna de casos podem ser calculados multiplicando-se o 
total da coluna de casos pelo total das linhas de expostos e de não expostos, e dividindo-se cada um 
pelo número total da tabela (91x141/264 = 48,6; 91x123/264 = 42,4). Os mesmos valores de cada 
célula da coluna de controles podem ser calculados multiplicando-se o total da coluna de controles 
pelo total das linhas de expostos e de não expostos, divididos pelo total da tabela (173x141/264 = 
92,4; 173x123/264 = 80,6). Assim, na Tabela 3, temos os valores esperados em cada célula, se não hou-
ver associação entre a microcefalia e a exposição ao larvicida. 
Tabela 3 – Valores esperados
Recém-nascidos 
com microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia Total
Expostos ao larvicida 48,6 92,4 141
Não expostos ao 
larvicida
42,4 80,6 123
Fonte: Elaborado pelos autores.
A próxima etapa é calcular o componente do qui-quadrado em cada célula da Tabela 3, utili-
zando-se a fórmula (E - O)2/E. Ou seja, em cada casela, calculamos o número esperado obtido 
na Tabela 3 menos o número observado mostrado na Tabela 2, dividido pelo esperado (apre-
sentado na Tabela 3). 
 
Qui-quadrado = (48,60 – 49)2/48,9 + (92,40 – 92)2/92,40 + (42,40 – 42)2/42,40 + (80,60 – 81)2/80,60 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2 7Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Vejamos, na Tabela 4, o resultado referente ao cálculo:
Tabela 4 – Resultados do cálculo do qui-quadrado
Recém-nascidos com 
microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia Total
Expostos ao larvicida 0,003271984 0,0017316 141
Não expostos ao 
larvicida
0,003773585 0,00198511 123
Fonte: Elaborado pelos autores. 
Portanto, temos,
Qui-quadrado = 0,003271984 + 0,0017316 + 0,003773585 + 0,00198511 = 0,0107
Uma vez calculado o qui-quadrado, é preciso interpretá-lo. O primeiro passo é verificar qual a pro-
babilidade de o valor do qui-quadrado obtido (ou seja, o valor de p) ocorrer meramente ao acaso. 
Como fizemos os cálculos manualmente, será necessário recorrer a uma tabela de probabilida-
des do qui-quadrado. Para utilizar essa tabela, são necessárias duas informações: o número de 
graus de liberdade e o nível de significância. O grau de liberdade é obtido por uma conta sim-
ples. No exemplo que utilizamos, tínhamos duas linhas para a exposição (expostos e não expos-
tos) e duas colunas para a doença (presente = casos; e ausente = controles). O número de graus 
de liberdade (Gl) é calculado usando-se a seguinte fórmula:
 
Gl = (C-1) x (L-1) = (2L – 1) x (2C – 1) = 1x1= 1 Gl 
 
A segunda informação necessária é o nível de significância estatística. Como já foi dito, geral-
mente corresponde a 0,05. Na tabela do qui-quadrado, seguimos a linha referente a 1 Gl até a 
coluna do nível de significância 0,05. Neste ponto, encontramos o valor crítico do qui-quadrado. 
Se o valor de qui-quadrado obtido for acima do valor crítico, isto indica que a probabilidade de a 
associação ser devida ao acaso é menor que 0,05 – portanto, abaixo do nível de significância esta-
tística –, apontando que há uma associação estatisticamente significante entre as duas variáveis. 
Por outro lado, se o valor de qui-quadrado encontrado for igual ou menor do que o valor crítico, 
ele será considerado não estatisticamente significante, pois a probabilidade de se observar este 
valor meramente pelo acaso é considerada grande, ou seja, maior do que 5%; dessa forma, indica 
que não há associação estatisticamente significante entre as duas variáveis testadas. 
Voltando ao nosso exemplo, ao observar a tabela do qui-quadrado, temos que, para 1 Gl e nível de 
significância estatística de 0,05, o valor crítico do qui-quadrado é 3,841. O valor calculado do qui-
-quadrado correspondeu a 0,0107, um valor muito abaixo do valor crítico do qui-quadrado para 1 Gl. 
Portanto, a hipótese nula (H0): p expostos = p não expostos não foi refutada. Dito de outra forma, o resultado 
2 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
do teste de significância estatística não mostrou associação estatisticamente significante entre a 
microcefalia e a exposição ao larvicida durante a gestação. Dessa forma, com base nos resultados do 
teste, podemos dizer que a exposição ao larvicida não altera a ocorrência de microcefalia. 
De fato, Araújo e colaboradores (2018) mostraram, nos resultados do artigo, que não havia 
associação estatisticamente significante entre a exposição ao larvicida e a microcefalia, descar-
tando essa hipótese como explicação para a ocorrência deste importante problema de saúde. 
Entre todas as hipóteses testadas pelos autores, a infecção congênita pelo Zika foi a única 
exposição estatisticamente associada à microcefalia. 
 
IMPORTANTE!
Podemos utilizar softwares ou aplicativos para fazer os cálculos 
para testes de significância estatística; geralmente o valor de p é 
fornecidopelo aplicativo, não sendo necessário recorrer à tabela de distribuição de probabilidade 
do teste. Vejamos o exemplo a seguir, que utiliza um software livre, denominado OpenEpi (Dean 
et al., 2013), acessível em https://www.openepi.com/TwobyTwo/TwobyTwo.htm
Nesse exemplo, os valores observados em cada célula foram digitados na tabela 2x2 do software, 
tendo sido obtido o valor do qui-quadrado = 0,01066. A diferença em relação ao valor do qui-
-quadrado obtido no cálculo que fizemos deve-se aos arredondamentos das casas decimais. 
Os resultados apontam o valor de p = 91,78%, ou seja, a probabilidade de este resultado ser 
devido ao acaso é de 91,78%. 
Figura 3 – Análise com utilização do software OpenEpi
1.2.5 UM POUCO MAIS SOBRE ASSOCIAÇÃO ESTATÍSTICA
Frequentemente, utilizamos amostras representativas de populações para estimarmos parâ-
metros relacionados à saúde destas populações. Dessa forma, podemos estimar, por exemplo, 
a pressão arterial sistólica (PAS) média de homens com 50 anos ou mais ou a proporção de 
fumantes nesta mesma população, a partir de uma amostra.
Fonte: Dean et al. (2013).
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2 9Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Considerando-se que obtivemos uma amostra representativa da população, podemos calcular o inter-
valo de confiança de 95% (IC95%) da média da PAS dos homens com idade de 50 anos ou mais. Isto é pos-
sível tendo como pressuposto que as médias amostrais seguem a distribuição normal.
O IC95% apresenta os limites inferior e superior do intervalo no qual, com 95% de certeza, 
encontra-se a média da PAS da população. Para calcular o IC95%, utilizamos a média obtida na 
amostra e calculamos o erro-padrão (EP) da amostra, usando a fórmula:
EP = dp ÷ √n , onde dp é o desvio-padrão da média obtido na amostra e n é o tamanho da amostra. 
Em seguida, podemos calcular o IC95%, com a fórmula apresentada abaixo: 
 
IC95% = Média da amostra ± (1,96 × EP)
Por exemplo, considere-se que foi feita uma amostra representativa de uma dada população 
igual a 100 indivíduos, e, nesta amostra, a média da PAS foi igual a 140 mmHg, e o desvio-pa-
drão da média, 15 mmHg. Utilizando a fórmula do IC95%, temos: 
IC95% = 140 ± 1,96 × (15/√100) = 140 ± 2,94 = IC95% (137,06 - 142,94)
Interpretando o IC95%, pode-se afirmar, com 95% de certeza, que a média da PAS na população 
que deu origem a esta amostra tem um valor que fica entre 137,06 e 142,94 mmHg.
1.2.6 TESTE DE HIPÓTESES E INTERVALO COM 95% DE CONFIANÇA
O IC95% das estimativas amostrais também pode ser utilizado para testar hipóteses. Podemos compa-
rar médias e proporções, tais como prevalências ou médias entre dois grupos, e testar uma hipótese 
de interesse. Para estimar o IC95% para proporções, são necessárias adequações para o cálculo do IC95%, 
considerando-se o cálculo apresentado para estimativas de médias, que não serão apresentados nesta 
aula. Vamos abordar como testar hipótese utilizando o IC95%. 
Para isso, vamos retornar ao exemplo do estudo da associação da infecção congênita por Zika 
vírus com a microcefalia congênita. Temos as hipóteses: 
Hipótese nula (H0): p expostos = p não expostos
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida = 
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida 
Hipótese alternativa H1: p expostos > p não expostos
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida > 
proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida 
3 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Tabela 5 – Associação entre Zika vírus e microcefalia congênita entre 
recém-nascidos
Recém-nascidos com 
microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia
Expostos ao larvicida 49 92
Não expostos ao larvicida 42 81
Total 91 173
Proporção de expostos 49/91 = 53,8% 92.173 = 53,2%
Fonte: Elaborado pelos autores. 
Utilizando o Open epi em proporções (https://www.openepi.com/Proportion/Proportion.htm), temos: 
Proporção de casos expostos = 53,8%; IC95% = 43,6 % – 63,9%
Proporção de controles expostos = 53,2%; IC95% = 45,7% – 60,5%
 
IMPORTANTE!
Ao comparar os IC95% das duas estimativas, verificamos que existe uma ampla sobreposição 
dos intervalos. Quando os IC95% de duas proporções são sobrepostos, ou seja, incluem 
valores semelhantes, isto indica que não há diferença estatisticamente significante entre as 
proporções estimadas na população de onde veio a amostra. Dessa forma, podemos aceitar a 
hipótese nula.
1.2.7 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Nesta aula, vimos a importância dos testes de hipótese ou significância como ponto de partida 
para a identificação de associações causais. Também destacamos o aspecto probabilístico dos 
métodos utilizados para testar hipóteses de interesse epidemiológico. 
Nenhum teste estatístico garante a certeza dos resultados, mas, nas nossas tomadas de decisão, 
podemos estimar o nível de incerteza com o qual estamos lidando. A incerteza é inerente à pes-
quisa epidemiológica, e frequente em saúde pública. Para conviver com as situações em que a 
incerteza é inevitável, devemos conhecer bem as ferramentas estatísticas que utilizamos, e ser-
mos absolutamente rigorosos na obtenção, registro e análise dos dados e informações. Nenhum 
tratamento estatístico dos dados terá qualidade superior à qualidade dos dados originais.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
3 1Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
REFERÊNCIAS
Araújo TVB, Rodrigues LC, Ximenes RAA et al. Association between microcephaly, Zika virus 
infection, and other risk factors in Brazil: final report of a case-control study. Lancet Infect Dis 
2018; 18: 328–36. 
Blair RC & Taylor RA. Bioestatística para ciências da saúde. São Paulo; PearsonEducatioondo 
Brasil. 2013. 469p. Paginas Paginas 77-82.
Dean AG, Sullivan KM, Soe MM. OpenEpi: Open Source Epidemiologic Statistics for Public Health, 
Version. www.OpenEpi.com, updated 2013/04/06, acessado em novembro de 2021
Luiz RR. Associaçào estatestica em epidemiologia: análise bivariada In: Medronho R A e cols. 
Epidemiologia. São Paulo: Atheneu, 2009, p429-436.
Siqueira, Arminda Lucia; Tibúrcio, Jacqueline Domingues Estatística na área de saúde: conceitos, 
metodologia, aplicações e prática. Belo Horizonte; Coopmed; 2011. 520 p. Paginas 443, 444 e 445. 
3 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
1.3 INTRODUÇÃO À CAUSALIDADE: ASSOCIAÇÃO 
ESTATÍSTICA VERSUS CAUSA
1.3.1 INTRODUÇÃO 
O objetivo de muitos estudos epidemiológicos é identificar os fatores que causam o adoecimento em 
uma população, já que a identificação desses fatores permite orientar intervenções que podem reduzir 
o risco de adoecimento, mortes e incapacidades relacionadas. Dessa forma, a 
 
Análise da causalidade consiste em uma questão central da epidemiologia, mas também 
consiste em uma das análises mais complexas, tendo em vista que encontrar uma associação 
estatística entre um fator e uma doença não é suficiente para estabelecer a presença de uma 
relação causal. 
Além disso, a ideia determinística de que a presença de uma causa gera necessariamente um 
efeito não se adéqua à área da saúde, pois os riscos são estabelecidos para populações e não se 
aplicam a indivíduos. Sabemos, por exemplo, que o tabagismo é um fator causal estabelecido 
para o câncer de pulmão, entretanto, isto não significa que todo indivíduo que fuma irá desen-
volver esta doença. O que podemos afirmar é que, em média, a probabilidade de um indivíduo 
que fuma desenvolver câncer de pulmão ao longo da vida é cerca de oito vezes maior do que a 
de um indivíduo que não fuma (Gandini et al., 2008). 
Vimos na Aula 1.2 Testes de hipóteses: associação estatística que a análise dos estudos epidemiológi-
cos envolve a realização de diferentes testes estatísticos para identificarassociações entre variáveis, 
que, ao serem estatisticamente significantes, indicam uma probabilidade muito pequena (inferior a 
5%, ou seja, valor de p < 0,05) de que a distribuição observada destas variáveis seja explicada apenas 
pelo acaso. Entretanto, a simples observação da ocorrência de associação estatística entre duas vari-
áveis não é capaz de determinar causalidade, pois existem várias situações em que associações ou 
correlações entre dois fenômenos podem ocorrer sem que resultem de uma relação de causa-efeito. 
Existem ainda as situações em que associações estatísticas são encontradas em estudos devido a 
erros metodológicos em seu desenvolvimento, sendo, nestes casos, chamadas de associações espú-
rias (falsas ou artificiais). 
 
 m Mas como saber se uma associação real é ou não causal? 
 m Como evitar associações espúrias? 
Existem diretrizes que guiam a avaliação da causalidade em estudos epidemiológicos. Esta aula 
foi planejada justamente para discutirmos tais questões.
1.3.2 TIPOS DE ASSOCIAÇÕES 
Quando um estudo epidemiológico encontra uma associação estatisticamente significante entre uma 
exposição e um evento de saúde, temos que, primeiramente, responder se essa associação é verda-
deira ou é espúria. Associações espúrias são produzidas por vieses, que consistem em erros sistemá-
ticos no delineamento ou na condução de um estudo epidemiológico. Esses erros ou vieses podem 
causar distorções nos resultados dos estudos, e produzir associações que não existem na vida real. 
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3 3Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Dois tipos de vieses são mais frequentes em estudos epidemiológicos e serão apresentados 
sumariamente a seguir: o viés de seleção e o viés de informação. 
O viés de seleção ocorre quando a seleção de participantes para um estudo epidemiológico é 
influenciada pela presença (ou ausência) da exposição. Por exemplo, se compararmos a propor-
ção de expostos ao uso excessivo de álcool entre dois grupos, doentes e não doentes, e selecio-
narmos os doentes em uma comunidade religiosa que proíbe o uso de álcool e os não doentes 
em uma comunidade diversificada, teremos uma menor probabilidade de se identificar a asso-
ciação entre uso de álcool e a doença estudada, caso tal associação exista.
Por sua vez, o viés de informação acontece quando a detecção (ou mensuração) da exposição é 
influenciada pela presença da doença. Ou seja, quando a qualidade da informação obtida não é a 
mesma nos grupos de comparação em um estudo. Por exemplo, imagine-se um estudo delineado 
para investigar se há relação entre a exposição materna a infecções no período pré-natal e o nasci-
mento de bebês com malformações congênitas. Se obtivermos a informação de exposição por meio 
de entrevista com a mãe acerca da sua gravidez, é bem provável que as mães de crianças com mal-
formações congênitas (casos) se lembrem com maior frequência de infecções durante a gestação do 
que as mães de crianças sem malformações, simplesmente porque as últimas não teriam o mesmo 
estímulo para relembrar sua gravidez que as a primeiras. Ou seja, a qualidade da informação seria 
melhor nas mães que tiveram crianças com má formação congênita do que naqueles que não tive-
ram, e isto poderia levar a encontrar uma associação espúria entre estes dois fenômenos.
Existem diferentes subtipos de vieses de seleção e de vieses de informação. Eles serão discu-
tidos com mais detalhes nas próximas aulas sobre delineamento de estudos epidemiológicos. 
Neste momento, é importante que tenhamos clareza de que, na presença de um viés, as asso-
ciações encontradas, por mais estatisticamente significantes que sejam, não são confiáveis, pois 
não refletem corretamente como a exposição e a doença se relacionam em uma população. 
 
Por outro lado, associações estatísticas encontradas em estudos epidemiológicos na ausência 
de vieses são consideradas associações reais ou válidas. Entretanto, uma segunda pergunta se 
faz necessário antes de interrogar se a associação encontrada é causal: será que existe uma 
outra variável que poderia explicar aquela associação?
Por exemplo, houve um tempo em que se pensava que o consumo de café poderia causar câncer 
de pulmão, dado que a incidência desse tipo de câncer era muito maior entre os que consumiam 
café regularmente do que entre os que não consumiam. Entretanto, posteriormente, outros estudos 
demonstraram que essa associação, apesar de realmente existir na vida real, não era etiológica, ocor-
rendo apenas pelo fato de o consumo de café ser maior entre os tabagistas. Dessa forma, o que cau-
sava o câncer de pulmão era o tabagismo, e não o consumo de café. Esse tipo de situação em que uma 
associação não causal entre uma exposição (consumo de café) e um desfecho (câncer de pulmão) é 
observada devido à influência de uma variável externa (tabagismo) é o que chamamos de confundi-
mento. Ou seja, a exposição estudada (café) era apenas um marcador de um outro problema (taba-
gismo) que seria o verdadeiro causador do maior adoecimento entre os expostos ao café. O confundi-
mento é muito comum em estudos populacionais e requer conhecimento do fenômeno estudado para 
ser identificado/questionado, bem como cuidados analíticos próprios para ser controlado ou evitado. 
No exemplo dado, dizemos que o tabagismo é um fator de confusão da associação entre con-
sumo de café e câncer de pulmão. Podemos conceituar um fator de confusão como uma variável 
que explica parcial ou totalmente a associação encontrada entre uma exposição e um desfe-
cho. Para que uma variável seja um fator de confusão, duas condições precisam estar satisfeitas: 
3 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
1) a variável deve estar associada com a exposição, mas não ser consequência dela; e 2) a variável 
deve estar associada com o desfecho, independentemente da presença da exposição (Figura 1).
Figura 1 – Relação entre uma exposição e um desfecho e o efeito de um fator de confusão 
Fonte: Elaborado pelos autores.
 PARA REFLETIR
Se a associação entre o consumo de café e o câncer de pulmão de fato existe na população, 
qual a importância de saber se ela é causal ou não?
A identificação de uma relação causal tem uma grande relevância, tanto do ponto de vista 
clínico, quanto de saúde pública. Nesse exemplo, como a relação entre o consumo de café 
e o câncer de pulmão não é causal, não iremos obter sucesso na redução da incidência de 
câncer de pulmão se reduzirmos a frequência do consumo de café na população. A incidência 
do câncer de pulmão vai diminuir apenas se houver redução do tabagismo na população, 
que é a verdadeira causa da doença em questão. Consequentemente, se o nosso objetivo é 
traçar estratégias preventivas para evitar que uma doença ocorra, é extremamente importante 
sermos capazes de distinguir a associação causada por uma relação causal com outra que se 
deve a um fator de confusão (não causal).
Diferentemente dos vieses, que são erros sistemáticos introduzidos em um estudo e precisam 
ser evitados, os fatores de confundimento existem na realidade da população e não podem ser 
eliminados, devendo ser identificados e controlados por meio de estratégias adotadas na fase 
de desenho do estudo ou durante a análise dos dados.
A Figura 2 sumariza o processo inicial de avaliação da causalidade de uma associação estatistica-
mente significante. Primeiro, avaliamos se a associação é artificial, ou seja, produzida por um viés 
do estudo. Se a associação não é artificial, ela é real. Na presença de uma associação real, pre-
cisamos avaliar se ela é explicada por um fator de confusão. Se não há evidências da existência 
de fatores de confundimento, dizemos que existe a possibilidade de a associação ser causal. No 
entanto, para afirmar que uma associação estatística é causal, precisaremos atentar para outros 
critérios específicos, que são detalhados no item a seguir.
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