Metodologia epidemiológica

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Metodologia epidemiológica
Profª. Gabriela Cardoso Caldas
Descrição
Metodologia epidemiológica: conceitos, tipos de investigação, desenhos
em epidemiologia, parâmetros dos métodos de diagnóstico,
confiabilidade e validade em epidemiologia e distribuição espacial e
temporal do processo saúde-doença em populações.
Propósito
Compreender a metodologia epidemiológica e a importância do espaço
e tempo para a distribuição da doença é essencial para a elaboração e
análise de projetos que estudem populações, para a correta
interpretação dos dados epidemiológicos e para obter um conhecimento
mais amplo do processo saúde-doença em populações.
Objetivos
Módulo 1
Introdução à metodologia epidemiológica
Reconhecer os tipos de investigação epidemiológica e seus
conceitos básicos.
Módulo 2
Tipos de estudos em epidemiologia
Descrever os principais desenhos em epidemiologia e os parâmetros
nos métodos de diagnóstico.
Módulo 3
Distribuição saúde x doença e validade e
con�abilidade
Reconhecer a distribuição espacial e temporal do processo saúde-
doença em populações e os conceitos de confiabilidade e validade
em epidemiologia.
Tradicionalmente, define-se epidemiologia como a ciência que
estuda a distribuição das doenças e suas causas em populações
humanas. De fato, a origem de muitas doenças para as quais, até
recentemente, não encontrávamos explicações têm sido estudadas
pela metodologia epidemiológica, que aplica o método científico à
análise dos processos de saúde-doença da comunidade. Nesse
contexto, vamos discutir os objetivos da epidemiologia
observacional e epidemiologia experimental, bem como os
conceitos de populações, amostragem, tipos de variáveis e
hipóteses epidemiológicas e os principais erros nesses estudos.
Em seguida, vamos conhecer as principais estratégias
metodológicas em epidemiologia, como os estudos transversais,
de coorte, ecológicos e os ensaios clínicos randomizados, por
exemplo. Serão apresentadas suas principais características, bem
como exemplos e suas vantagens e desvantagens. Além disso,
vamos debater a importância de alguns parâmetros essenciais
Introdução
1 - Introdução à metodologia epidemiológica
Ao �nal deste módulo, você será capaz de reconhecer os tipos de investigação epidemiológica
e seus conceitos básicos.
Tipos de investigação epidemiológica
Estabelecer os padrões de distribuição de doenças e outros agravos em
populações é a primeira condição para a suspeita dos determinantes
envolvidos no processo saúde-doença e, em várias ocasiões, pode
possibilitar a tomada de decisão em relação a medidas de controle e
prevenção. Frequentemente, o primeiro passo de uma investigação
relacionados à realização de testes diagnósticos, como a
sensibilidade, especificidade e o valor preditivo.
Por fim, iniciaremos uma conversa a respeito da dinâmica de
distribuição da saúde-doença em populações, levantando a
importância do “quando” e “onde” nos estudos populacionais.
Também discutiremos a importância da realização de estudos
epidemiológicos válidos e confiáveis. Afinal, confiabilidade e
validade são sinônimos?
Prepare-se para iniciar uma jornada repleta de questões e conceitos
essenciais para o melhor entendimento do complexo processo
saúde-doença. Vamos lá?
epidemiológica é a realização de estudos descritivos (epidemiologia
descritiva), que se limitam a descrever a ocorrência de uma doença em
uma população.
No final do século XIX, com os avanços da microbiologia, os estudos de
caso ou séries de casos, típicos da epidemiologia descritiva, mostraram-
se eficientes na descrição clínica e no entendimento da transmissão de
doenças tropicais, além de facilitar a caracterização de novas doenças.
Um excelente exemplo de como uma descrição detalhada e criteriosa de
um fenômeno pode gerar boas hipóteses epidemiológicas é o caso dos
estudos conduzidos por Carlos Chagas, no início do século XX. O
pesquisador brasileiro observou e documentou características clínicas e
epidemiológicas de pacientes com uma doença até então
desconhecida, no interior do estado de Minas Gerais, e as associou a
aspectos entomológicos de um inseto hematófago, o “barbeiro”, que
supostamente atuaria como vetor da nova doença.
Dessa forma, e com a posterior confirmação, tivemos a caracterização
do ciclo, vetor, manifestações clínicas, agente etiológico e fatores de
risco da Doença de Chagas.
Triatomíneo (“barbeiro”), vetor da Doença de Chagas à esquerda e, à direita, uma ilustração 3D
do Trypanosoma cruzi, protozoário causador da doença.
Com o gradual aumento da expectativa de vida, queda da letalidade por
doenças infecciosas e diminuição da taxa da natalidade, houve uma
inversão do perfil epidemiológico das nações industrializadas. As
doenças crônicas degenerativas, como as neoplasias e os distúrbios
cardiovasculares, dominantes no novo cenário, caracterizam-se por uma
determinação multifatorial.
As doenças crônicas degenerativas, como as doenças cardiovasculares, possuem determinação
multifatorial.
Com a impossibilidade do isolamento de um fator causal, os estudos
epidemiológicos tiveram que se adaptar ao novo contexto e sofisticar
suas metodologias e análise.
Nesse novo cenário, a epidemiologia analítica surge com uma nova
abordagem: a de avaliar com mais profundidade as relações entre o
estado de saúde e outras variáveis. São exemplos de estudos analíticos
os estudos de coorte e os transversais.
Ainda hoje, os estudos epidemiológicos descritivos fornecem
informações importantes sobre a distribuição de doenças no tempo,
espaço e de acordo com as características da população, sendo
frequentemente as fontes das primeiras pistas sobre os determinantes
das doenças. Além disso, alguns estudos descritivos podem reforçar
fatores de risco identificados em estudos analíticos ou sugerir outros
para formulação de novas hipóteses sobre condições ou causas das
doenças.
Atenção
Os estudos epidemiológicos descritivos e analíticos são categorias da
chamada epidemiologia observacional, em que a natureza determina
seu curso. Neles, o investigador analisa, mas não faz qualquer tipo de
intervenção. O objetivo central da epidemiologia observacional é
delinear o perfil epidemiológico das populações, orientar ações de
assistência, prevenção e controle de doenças, além de influenciar o
desenvolvimento de estratégias de promoção de saúde.
Já os estudos da epidemiologia experimental envolvem a tentativa de
mudar os determinantes de uma doença ou cessar seu progresso pelo
tratamento e, por isso, são também chamados de estudos de
intervenção. Como você deve estar imaginando, os estudos
experimentais estão sujeitos a várias restrições, pois envolvem
intervenções à saúde das pessoas. Os principais estudos experimentais
compreendem os ensaios clínicos randomizados, ensaios de campo e
ensaios comunitários. O quadro a seguir categoriza os principais tipos
de estudos epidemiológicos.
Investigação epidmiológica Tipos de estudo
Epidemiologia Observacional
Estudos descritivos
Relato de caso
Série de casos
Estudos analíticos
Transversal
Ecológicos
Casos - controles
Coorte
Epidemiologia Experimental
Estudos de intervenção
Ensaio clínico randomizado
Ensaio de campo
Ensaios de comunitários
Quadro: Investigações epidemiológicas e seus principais tipos de estudos.
Elaborado por: Gabriela Caldas.
Curiosidade
Os estudos epidemiológicos observacionais têm especial relevância no
contexto do Sistema Único de Saúde (SUS). A Lei Orgânica da Saúde
(Lei nº 8.080/1990) propõe, juntamente com outros critérios para a
alocação de recursos, a análise do perfil epidemiológico da população a
ser atendida. Essa lei determina, portanto, que o conhecimento dos
indicadores locais e dos potenciais determinantes do processo saúde-
doença seja considerado no planejamento e avaliação das ações de
saúde, garantindo o uso racional dos recursos e favorecendo o alcance
de melhores condições de vida. A epidemiologia observacional fornece,
semdúvidas, as informações fundamentais para essa tarefa.
Em qualquer estudo epidemiológico, é fundamental que se tenha uma
clara definição de quais são os sintomas, sinais e outras características
que permitam identificar o indivíduo como doente. Além disso, também
é importante identificar as características da exposição para
determinado desfecho. A ausência dessas definições claras torna difícil
a interpretação dos dados de um estudo epidemiológico.
Amostra e população epidemiológica
A epidemiologia propõe-se a estudar a distribuição dos fenômenos
saúde-doença, bem como seus fatores determinantes, em diversas
populações. População, em epidemiologia e estatística, refere-se ao
conjunto de indivíduos que apresentam determinadas características
em comum, definidas para o estudo.
Uma população pode ser finita e pequena, sendo fácil conhecer todos os
seus componentes. Porém, na maioria das vezes, é muito grande e
inviabiliza o estudo de todos os indivíduos. Para conhecer uma
população, a estatística lança mão de um recurso, que é retirar uma
amostra dessa população, como observado a seguir.
População e Amostra.
Vamos supor que queremos estudar indivíduos hipertensos do
município X. Consultando os dados epidemiológicos e descritivos desse
local, chegamos a um número de 2600 indivíduos hipertensos
pertencentes a esse município. Esse número corresponde a nossa
população.
Porém, por conta de limitações logísticas e financeiras, não será
possível incluir todos os 2600 pacientes no estudo. Dessa forma,
precisaremos retirar uma amostra que represente a nossa população. O
tamanho da amostra deve ser grande o suficiente, a fim de fornecer ao
estudo poder estatístico para detectar as diferenças importantes.
Então, como selecionar uma amostra? Quantos indivíduos
precisaremos selecionar para que a amostra seja representativa da
população?
Para calcular o tamanho da amostra, existem diversas fórmulas e
calculadoras on-line, que podem ser utilizadas. Todas as possibilidades
citadas dão resultados muito parecidos, às vezes, diferenciando apenas
um ou dois indivíduos. No cálculo do número amostral, serão
considerados o tamanho da população, nível de confiança e a margem
de erro, conforme você pode observar a seguir:
Print da calculadora on-line para cálculo amostral.
O número a ser incluído referente ao tamanho da população é 2600. O
nível de confiança e a margem de erro são informações determinadas
pelos pesquisadores. Veja a seguir os valores normalmente atribuídos a
esses dois níveis:
Nível de con�ança
Fica entre 95% e 99% (o que significa a chance de aquela amostra
representar o todo).
Margem de erro
Fica entre 5% e 1% (o que representa as chances de ficarem de fora
indivíduos que poderiam fornecer resultados diferentes à pesquisa).
Atenção
Esses valores são inversamente proporcionais, ou seja, se a margem de
erro escolhida for de 1%, o nível de confiança será de 99%.
Como você reparou, o resultado do cálculo para uma população de 2600
indivíduos hipertensos, com 95% de confiança e 5% de erro, foi de 335
indivíduos. Esse valor representa o tamanho amostral do estudo.
Agora, como escolher esses indivíduos dentro da
população?
Existem dois procedimentos de amostragem ou desenho amostral:
Amostragem probabilística
Determina que a cada indivíduo da população seja associada
uma probabilidade de ser incluído na amostra, ou seja, os 2600
indivíduos terão chance de participar do estudo.
Amostragem não probabilística
Esta forma de amostragem não leva em consideração as
probabilidades de cada indivíduo ser incluído na amostra.
Amostragem probabilística
Na amostragem probabilística, existem quatro possibilidades de
amostragem:
Amostragem aleatória simples
Na amostragem aleatória simples, é feita uma lista numerada,
sequencial, com todos os indivíduos da população.
A seleção da amostra, então, é feita por sorteio dos números ou
utilizando uma tabela de números aleatórios, até que sejam
selecionados os 335 indivíduos.
Exemplo de tabela de números aleatórios.
Amostragem sistemática
Na amostragem sistemática, também é feita uma lista numerada,
sequencial, com todos os indivíduos da população. Porém, neste caso,
determina-se o intervalo de números selecionados. Uma forma de
determinar esse intervalo é dividindo a população pelo tamanho
amostral. Voltando ao exemplo anterior, seria dividir: 2600 por 335, o
que daria um intervalo de 7,8. Feito isso, pode-se fazer um sorteio para
determinar em qual indivíduo a seleção começará e, a partir deste, de 8
em 8 indivíduos até que se completem os 335.
Exemplo de amostragem sistemática, na qual o intervalo é de 2 indivíduos.
Amostragem estrati�cada proporcional
Na amostragem estratificada proporcional, há a divisão da população
em subgrupos homogêneos, em estratos. Essa divisão pode ser feita
com base na renda, série escolar ou por Unidade Básica de Saúde (UBS),
por exemplo. É importante comentarmos que, para a realização dessa
amostragem, é necessário o conhecimento de quanto esses estratos
representam da população total, de forma a se retirar amostras
homogêneas de cada um.
Exemplo de amostragem estratificada.
Suponha que a amostragem escolhida para o nosso estudo de
pacientes hipertensos será por estratificação, com base nas Unidades
Básicas de Saúde do município. Analisando a população, descobrimos
que a distribuição dos 2600 pacientes hipertensos se dá da seguinte
maneira:
Distribuição dos 2600 pacientes hipertensos da população.
Conforme você deve ter reparado, as UBS representam parcelas
diferentes da população. Dessa forma, para compor a amostra,
precisaremos selecionar proporcionalmente os indivíduos de cada UBS,
da seguinte maneira:
Esquema mostrando a seleção proporcional dos pacientes.
Amostragem estrati�cada proporcional
Por fim, podemos fazer a amostragem por conglomerados em um ou
dois estágios. Vamos imaginar outro estudo, em que serão avaliados
estudantes da 3ª série do ensino fundamental, em um município que
possui sete escolas, onde na:
Amostragem não probabilística
 Amostragem por conglomerado de um
estágio
Sorteia-se apenas uma escola e todos os
estudantes da 3ª série serão incluídos no estudo.
 Amostragem por conglomerado de dois
estágios
Seleciona-se, primeiramente, qual escola
participará, e depois desse conglomerado,
seleciona-se alguns indivíduos (aleatoriamente, por
estratificação etc.).
Na amostragem não probabilística, também chamada de amostragem
por conveniência, não há preocupação com o desenho de um plano de
amostragem. São incluídos no estudo pessoas voluntárias, pacientes
que frequentam determinado hospital, pacientes que estão sendo
atendidos na UBS no dia em que a coleta de dados para o estudo está
sendo realizada etc.
No estudo que utiliza amostragem por conveniência são incluídas, por exemplo, pessoas
voluntárias.
Variáveis e hipóteses
epidemiológicas
Variáveis
Considerando um conjunto de fatos, processos e fenômenos
observados, notaremos que existem duas categorias de propriedades ali
presentes:
Propriedades constantes
Propriedades variáveis
Em primeiro plano, temos as propriedades constantes, que são aquelas
exibidas por todos os elementos do conjunto de igual forma e podem
ser utilizadas como critério para delimitar conjuntos homogêneos.
Como assim?
Tomando-se como critério o “país de nascimento” para inclusão de
indivíduos em um conjunto homogêneo, podemos definir uma
população de “brasileiros”, que será homogêneo quanto ao mesmo
critério em relação aos conjuntos de “argentinos”, “chilenos” ou
“bolivianos”, por exemplo.
Ao aprofundarmos as análises, conseguiremos identificar propriedades
variáveis, chamadas simplesmente de variáveis. Elas determinam a
maneira pela qual os elementos de qualquer conjunto se diferenciam
entre si. Voltando ao nosso exemplo da população brasileira, podemos
dizer que os indivíduos pertencentes a esse conjunto podem ser
diferenciados por variáveis como sexo, religião,peso e renda. Podemos
categorizar as variáveis em:
São as variáveis que envolvem diferenças em grau, frequência,
intensidade ou volume. São aquelas que são de mesma
natureza, mas que diferem de acordo com sua expressão,
podendo ser manifestadas em termos numéricos. Bons
exemplos de variáveis quantitativas são temperatura corporal,
pressão sanguínea e peso.
As variáveis quantitativas podem ser descontínuas ou contínuas.
Variáveis quantitativas descontínuas são aquelas que, entre dois
valores consecutivos inteiros, não é possível a existência de
números fracionados, como número de cigarros fumados por dia
e número de filhos, por exemplo. Já as variáveis quantitativas
contínuas são aquelas que admitem valores fracionários entre os
valores consecutivos, como peso e temperatura corporal.
A pressão arterial é um exemplo de variável quantitativa contínua.
Incluem as características que não possuem valores
quantitativos, sendo definidas por várias categorias.
Quantitativas 
Qualitativas (ou categóricas) 
As variáveis qualitativas podem ser nominais, quando não existe
ordenação entre as categorias (sexo, cor dos olhos, fumante/não
fumante) ou ordinais, quando existe uma ordenação. Grau de
escolaridade (1º, 2º e 3º grau), estágios de doença (inicial,
intermediário e terminal) e mês de observação (janeiro, fevereiro,
...) são exemplos de variáveis ordinais. Outras variáveis
qualitativas que podem ser úteis em estudos epidemiológicos
são: local de residência, ocupação, local de trabalho, estado civil
etc.
A cor dos olhos pode ser considerada uma variável categórica nominal.
Nos estudos epidemiológicos, as doenças podem ser consideradas
tanto como variáveis quanto permanentes (propriedades constantes).
Quando são variáveis, seus valores podem ser expressos como
“ausência” e “presença”. Dessa forma, analisando a distribuição de
determinada doença em uma população homogênea quanto ao critério
“local de moradia” (propriedade variável), esta será dividida em dois
subgrupos:
Portadores da doença
Não portadores da doença
Atenção
Na prática epidemiológica, quando se investiga fenômenos relacionados
à saúde ou à doença, analisando e propondo hipóteses explicativas,
busca-se identificar relações entre as variáveis.
Uma das mais importantes e úteis relações entre as variáveis é a que as
classifica como independentes e dependentes. Formular uma relação
entre as variáveis significa assumir que a variável dependente deve
variar concomitantemente com as mudanças ocorridas na variável
independente.
Quando trabalhamos em um referencial de causalidade, a variável
independente será a causa presumida da variável dependente, sendo
esta última o efeito resultante da primeira. De todo modo, sempre se
define variável independente como antecedente e a variável dependente
como consequente.
De acordo com o tipo de estudo aplicado, a variável apresenta um
comportamento diferente, como mostrado a seguir:
Estudos experimentais
A variável independente é aquela que tem seus valores
escolhidos e determinados pelo pesquisador. Por exemplo,
quando se testa um novo larvicida, as concentrações da
substância que serão expostas às larvas são determinadas
pelo pesquisador – e esta é a variável independente da
pesquisa. A variável dependente será, por consequência, o
número de larvas mortas. Como você pode reparar, essa
variável escapa ao controle do pesquisador e sua variação é o
que se pretende mensurar.
Estudos epidemiológicos
Não é possível a manipulação de variáveis. De modo geral, a
escolha de quais serão as variáveis dependente e independente
é determinada por uma suposição que certa condição variável
produz uma mudança no estado de saúde ou de doença no
indivíduo. Por exemplo, em um estudo supondo que o uso de
determinado anticoncepcional aumenta a probabilidade do
desenvolvimento de trombose, a variável independente é
justamente o uso ou não do anticoncepcional. O efeito, o
desenvolvimento ou não de trombose, é a variável dependente.
Normalmente, a variável dependente é aquela cuja explicação está
sendo investigada, ou seja, aquela em que o conhecimento está sendo
construído. Assim, para se explicar doença ou não doença como
variáveis dependentes, podemos pensar em uma multiplicidade de
fatores responsáveis por sua determinação. Por isso, em um modelo
explicativo epidemiológico, não existem restrições quanto ao número de
variáveis, sejam elas dependentes ou independentes.
Olhando por uma perspectiva mais abrangente, as variáveis
epidemiológicas são expressas como dados por meio de indicadores
epidemiológicos, que sintetizam a relação entre o subconjunto de
doentes, de óbitos por dada doença ou de sujeitos portadores de certa
condição e o conjunto de membros da população no geral. Exemplos de
indicadores epidemiológicos típicos são as:
Indicadores epidemiológicos.
Hipóteses epidemiológicas
De modo geral, a pesquisa em epidemiologia busca sempre testar um
tipo de hipótese: a de que certa variável de exposição constitui ou não
um fator de risco para o desenvolvimento de certo desfecho/doença.
Chamamos essa hipótese de “hipótese epidemiológica”.
Mas, a�nal... o que é uma hipótese?
Hipóteses são suposições, possíveis respostas para a ocorrência de
problemas e fenômenos científicos ou do senso comum. Além da sua
principal função, que é de adiantar possíveis respostas a problemas
novos ou antigos, as hipóteses também podem orientar e determinar o
tipo de dados que serão coletados e, portanto, a metodologia da
Taxas de prevalência
Taxas de incidência
Taxas de mortalidade
pesquisa. A coleta de dados, ao final do estudo, servirá para validar ou
não a hipótese inicial.
A formulação de hipóteses é uma etapa indispensável em qualquer
pesquisa científica. As hipóteses podem ser:
Observe agora o esquema a seguir sobre os tipos de hipóteses.
 Hipóteses originais
São as primeiras a tentar esclarecer um problema
novo, inusitado.
 Hipóteses dedutivas
São hipóteses menos gerais que surgem a partir de
teorias e hipóteses abrangentes.
 Hipóteses substitutivas
Quando o poder explicativo de uma hipótese já não
é suficiente para esclarecer determinado fenômeno,
surge a necessidade de hipóteses substitutivas.
Elas devem permitir, por exemplo, predições mais
precisas, explicar maior número de observações
anteriores e ser aplicáveis nas situações em que a
hipótese anterior falhou.
Tipos de hipóteses.
E o que seria uma hípotese epidemiológica?
Uma hipótese epidemiológica é aquela que propõe uma
explicação para algum fenômeno relativo à distribuição ou
determinação de uma doença em populações, relacionando
variáveis que apresentem fatores de risco. Ao ser formulada, a
hipótese epidemiológica deve levar em consideração os
aspectos da doença na população e as variações ambientais e
sociais associados à exposição aos fatores de risco.
A grande maioria dos estudos em epidemiologia é observacional
por motivos éticos e operacionais. Por isso, dificilmente são
encontradas pesquisas que realizam a inclusão de um fator de
risco suspeito em um grupo experimental. Alguns estudos, por
outro lado, podem ser executados retirando-se o fator suspeito.
Por isso, podemos dizer que o critério de prova em epidemiologia
é a eficácia em prevenção e controle de doenças.
Dependendo de seu alcance e sua validação, a hipótese
epidemiológica pode causar transformações em outros campos
do conhecimento, como a Biologia e Sociologia. Os estudos
epidemiológicos são fundamentais para gerar hipóteses que
possam explicar padrões de distribuição, mecanismos causais e
fatores de risco para doenças.
Erros em estudos epidemiológicos
O objetivo dos estudos epidemiológicos é fornecer informações válidas
e precisas da ocorrência de desfechos/doenças. Porém, as análises
podem apresentar muitos erros, que ao longo do tempo vêm sendo
minimizados pelos epidemiologistas. Os erros em estudos
epidemiológicos podem ser aleatórios ou sistemáticos.
Erro aleatórioExplicação 
Ocorre quando o valor medido na amostra analisada no estudo diverge,
devido ao acaso, do verdadeiro valor da população. Esse erro é
ocasionado por uma medida imprecisa da associação e apresenta três
principais causas:
Variação biológica individual
Erros de medida
Erros de amostragem
O erro aleatório nunca pode ser completamente eliminado, pois os
estudos epidemiológicos são normalmente conduzidos apenas em uma
amostra da população. A melhor forma de reduzir o erro de amostragem
é aumentar o tamanho da amostra. Já a variação individual sempre
ocorre e nenhuma medida será absolutamente precisa.
Aumentar o tamanho da amostra diminui o erro aleatório.
Exemplo
Os erros de medidas podem ser atenuados com a utilização de
protocolos rigorosos.
Erro sistemático (ou viés)
Ocorre quando os resultados do estudo diferem de maneira sistemática
dos verdadeiros valores. Existem várias fontes de erros sistemáticos em
estudos epidemiológicos. Um estudo com um pequeno erro sistemático
apresenta alta precisão (acurácia) e a precisão não é afetada pelo
tamanho da amostra. Os principais vieses são:
Viés de seleção 
Deve ser considerado em todos os desenhos epidemiológicos e
resultam dos procedimentos utilizados para seleção dos
participantes e/ou de fatores que influenciam a participação no
estudo. Uma fonte desse viés ocorre quando os participantes
são selecionados por conta própria. Por exemplo, tabagistas que
aceitam participar de um estudo sobre seu hábito de fumar são
bem diferentes daqueles que não aceitam, geralmente os
tabagistas pesados, que fumam muito. Ou seja, se os indivíduos
do estudo possuem características diferentes daqueles que não
foram inicialmente selecionados, teremos uma estimativa
enviesada da associação entre exposição e desfecho.
Outro importante tipo de viés de seleção é introduzido no estudo
quando a doença ou o fator em estudo por si só excluem
participantes da pesquisa. Imagine, por exemplo, que em uma
indústria em que os trabalhadores são expostos a determinada
substância química, aqueles que apresentam irritação ocular
são, provavelmente, os mais prováveis a deixarem o trabalho por
questões médicas. Logo, um estudo que avalie a associação
entre o formaldeído e a irritação nos olhos pode ser
subestimado, uma vez que os trabalhadores presentes serão
aqueles menos afetados.
Decorrem de erros na mensuração/aferição da exposição ou
desfecho de interesse. Podem ser causados por testes de
diagnóstico de baixa sensibilidade e/ou especificidade, coleta de
dados não padronizada etc.
Uma questão importante a ser considerada é que, caso o
pesquisador ou o participante saiba da exposição, esse
conhecimento poderá influenciar as análises e causar viés do
observador. Para evitar isso, as medidas podem ser realizadas
de maneira “cega” ou “duplo cega”: na análise “cega”, os
pesquisadores responsáveis pelas análises não sabem a qual
grupo os participantes pertencem; já na análise “duplo cega”,
tanto os pesquisadores quanto os participantes não sabem a
qual grupo pertencem.
Viés de informação 

Vieses em estudos epidemiológicos
A especialista Gabriela Cardoso apresenta agora os principais vieses em
estudos epidemiológicos: viés de seleção, viés de informação e viés de
confusão ou confundimento. Vamos lá!
Falta pouco para atingir seus objetivos.
Vamos praticar alguns conceitos?
Questão 1
Observe os dois exemplos de estudos a seguir:
I. Para estudar o impacto do uso de determinado
anticoncepcional oral no desenvolvimento de acne em
adolescentes que frequentam três determinadas unidades de
saúde, a amostragem do estudo consistiu em listar
sequencialmente todas as jovens que fazem uso de
anticoncepcionais e, em seguida, sortear aquelas que seriam
incluídas na amostra, até completar o tamanho amostral.
II. Em um estudo sobre hábitos alimentares e pressão arterial, os
pesquisadores responsáveis selecionaram duas clínicas da
família mais próximas para a condução da pesquisa. O
método de amostragem consistiu em selecionar e coletar
informações apenas daqueles pacientes presentes nos dias
em que a equipe esteve trabalhando nas clínicas da família.
Com base no enunciado e nos seus conhecimentos a respeito do
tema, os métodos de amostragem utilizados nos dois estudos
acima são
A
amostragem aleatória e amostragem por
conveniência.
B amostragem estratificada e amostragem aleatória.
Parabéns! A alternativa A está correta.
Na amostragem aleatória, inicialmente, é feita uma lista numerada
sequencial com todos os indivíduos da população a ser estudada e,
em seguida, realizado um sorteio ou utilizada uma tabela de
números aleatórios para a seleção dos indivíduos que farão parte
da amostra. Na amostragem por conveniência, não há preocupação
com o plano de amostragem a ser utilizado. Nesses estudos, são
incluídos indivíduos voluntários, aqueles que coincidentemente
estão presentes no local e dia da coleta de dados etc.
Questão 2
De modo geral, a pesquisa em epidemiologia busca sempre testar a
hipótese de que certa variável de exposição constitui ou não um
fator de risco para o desenvolvimento de certo desfecho ou doença.
Sobre as hipóteses epidemiológicas, assinale a alternativa correta:
C amostragem aleatória e amostragem por
conglomerados.
D
amostragem sistemática e amostragem por
conveniência.
E
amostragem por conveniência e amostragem
aleatória.
A
Como são suposições, as hipóteses não são
capazes de orientar e determinar a metodologia da
pesquisa a ser conduzida.
B
A formulação de hipóteses é uma etapa opcional na
pesquisa científica em epidemiologia.
C
As hipóteses dedutivas são as primeiras a tentar
esclarecer um problema novo, inusitado.
Parabéns! A alternativa D está correta.
As hipóteses geradas em estudos epidemiológicos podem ser
classificadas como originais, quando são as primeiras a tentar
esclarecer uma questão nova; dedutivas, quando surgem a partir de
hipóteses e teorias mais abrangentes; e substitutivas, quando o
poder explicativo da hipótese anterior já não é suficiente para
esclarecer determinado fenômeno. As hipóteses substitutivas
devem permitir predições mais precisas, explicar um maior número
de observações anteriores e ser aplicáveis nas situações em que a
hipótese anterior falhou.
2 - Tipos de estudos em epidemiologia
Ao �nal deste módulo, você será capaz de descrever os principais desenhos em epidemiologia
e os parâmetros nos métodos de diagnóstico.
D
As hipóteses substitutivas surgem quando uma
hipótese anterior já não possui poder explicativo o
suficiente.
E
A hipótese gerada e validada nos estudos
epidemiológicos não pode impactar em outras
ciências, como a biologia e sociologia.
Introdução aos desenhos
epidemiológicos
Existem várias categorias de questões a serem consideradas na prática
clínica, como aquelas relacionadas à causa, prevenção, ao diagnóstico,
tratamento e prognóstico da doença. Formular a pergunta clínica é o
primeiro e mais importante passo de uma pesquisa. Uma boa questão
de pesquisa dever ser:
Para cada categoria de questão clínico-epidemiológica (risco,
prevenção, tratamento etc.) existe um delineamento de estudo mais
apropriado para ser utilizado.
Atenção
 Interessante
 Factível
 Inovadora
 Ética
 Relevante
O delineamento, ou desenho da pesquisa, é uma visão geral de como o
estudo foi ou será realizado. Você verá que cada tipo de estudo tem
suas vantagens e desvantagens e a escolha do seu delineamento
depende não só do tipo da questão clínica, mas também de aspectos
como a frequência da ocorrência da doença na população, tempo entre
exposição e doença, recursos disponíveis e questões éticas.
Epidemiologia observacional –
estudos descritivos (relato de caso e
série de casos)
O tipo mais básico de estudo descritivo é o chamado relato de caso. Ele
consiste em uma descrição detalhada dos aspectos, geralmente
inéditos, relacionados com determinada doença em um único paciente.
Um exemplo clássicode relato de caso foi a descrição, em 1961, de
uma mulher de 40 anos de idade que desenvolveu embolia pulmonar
cinco semanas após o início de contracepção oral.
Esse relato de caso trouxe informações inéditas para a época, pois até
então não se conhecia a associação entre contraceptivos orais e
manifestações trombóticas.
Em 1961, um relato de caso trouxe informações inéditas sobre a trombose e o uso de
anticoncepcional oral.
O relato de caso pode ser expandido em uma série de casos, quando
características de uma doença ou estado são descritas em mais de um
paciente. Em 2016, o Ministério da Saúde e a Secretaria Estadual de
Saúde de Pernambuco descreveram os primeiros casos de microcefalia
possivelmente associados à infecção pelo vírus zika em nascidos vivos
notificados na Região Metropolitana do Recife, Pernambuco, Brasil.
Outro exemplo clássico de série de casos é o estudo realizado, em 1981,
pelo Centers for Disease Control and Prevention (CDC), nos Estados
Unidos. Nele, foram descritos cinco casos de homens jovens
homossexuais, previamente saudáveis, diagnosticados com pneumonia
por Pneumocystis carinii.
Lavado Bronco-alveolar mostrando pneumonia por Pneumocystis carinii (cistos em azul escuro).
Tais casos alertaram a comunidade médica para a descoberta de uma
nova doença, que hoje conhecemos como Síndrome da
Imunodeficiência Adquirida. É interessante notarmos que o fato dessa
pneumonia, que comumente afeta pacientes imunocomprometidos, ter
acometido homens jovens saudáveis homossexuais, levantou a
hipótese de que algum aspecto do comportamento sexual pudesse
estar relacionado com o risco de desenvolvimento da doença.
Outros delineamentos de estudo:
caso-controle, ensaio de campo e
ensaio comunitário
A especialista Gabriela Cardoso apresenta agora os estudos
epidemiológicos analítico do tipo caso-controle e estudos de
intervenção do tipo ensaio de campo e ensaio comunitário. Vamos lá!

Epidemiologia observacional –
estudos analíticos (transversal,
ecológico e de coorte)
Estudos transversais
Os estudos transversais coletam informações sobre o fator de estudo
(exposição e não exposição) e desfecho (doença e não doença) em um
grupo de indivíduos em um mesmo tempo. O tempo pode ser um ponto
fixo durante o curso de eventos (entrada do indivíduo na faculdade, por
exemplo) ou um período especificado (uma semana, um mês, dois
anos).
Atenção
Dessa maneira, os estudos transversais produzem informações relativas
à frequência de uma doença na população e aos fatores de risco em
determinado tempo, além de associações. Logo, possibilitam o cálculo
da razão de prevalências.
Entretanto, como os dados sobre exposição e doença são coletados no
mesmo momento, não conseguimos distinguir se a exposição veio
antes do desenvolvimento da doença ou se a presença da doença
afetou a exposição do indivíduo.
Como assim?
Imagine que um epidemiologista planeje estudar a relação de infecções
genitais por clamídia em mulheres e o uso de contraceptivos orais. A
população a ser estudada será composta de todas as mulheres
atendidas no ambulatório de doenças sexualmente transmissíveis,
independentemente se apresentam ou não infecção por clamídia.
No momento da anamnese, será investigado o uso ou não de
contraceptivos (exposição ou não exposição) durante os dois últimos
anos.
A pílula é um método contraceptivo, mas que não impede a infecção por DST.
Essa pesquisa possibilitará o conhecimento a respeito da prevalência da
infecção por clamídia e a prevalência de uso de contraceptivos orais,
assim como se existe uma associação entre essas para duas variáveis.
Vamos imaginar que, ao final do estudo, a prevalência de infecção por
clamídia entre as usuárias de contraceptivos orais foi de 20%, ao passo
que, entre as não usuárias, foi de 10%. A taxa de prevalência foi de 2, ou
seja, a infecção por clamídia está duas vezes mais associada a
mulheres que fazem uso de contraceptivos orais do que as não
usuárias. Porém, mesmo que seja encontrada uma associação positiva
entre esses dados, não é possível afirmar que exista uma relação de
causalidade.
E por que não é possível a�rmar que exista uma relação
dessa causalidade?
Nesses casos, é necessário levar em consideração algumas
possibilidades: a primeira delas é que o uso de contraceptivos
orais pode alterar os hábitos sexuais femininos, facilitando o
Explicação 
risco para infecção por clamídia e outros microrganismos
sexualmente transmissíveis.
Outra possibilidade é que a presença de sintomas genitais ou o
diagnóstico de infecção por clamídia pode influenciar, por sua
vez, o uso de contraceptivos por receio da mulher de engravidar
na presença de doença sexualmente transmissível. Outros
delineamentos de estudo, como os estudos de coorte ou caso-
controle, por exemplo, poderiam ser utilizados para testar a
hipótese levantada no estudo transversal.
Resumindo
A grande vantagem dos estudos transversais é que as informações
referentes à doença e à exposição são coletadas em um mesmo
momento, sem necessidade de seguimento do estudo e, por
consequência, sem perdas de indivíduos nesse tempo. Dessa forma, os
resultados são obtidos mais rapidamente e, frequentemente, sem tantos
recursos quanto os dos estudos de seguimento. Além disso, os estudos
transversais possibilitam o cálculo da prevalência da doença e do fator
de exposição na população estudada. Porém, como já comentamos, sua
principal desvantagem é a incapacidade de estabelecer relações de
causalidade entre as variáveis estudadas.
Estudos ecológicos
Os estudos ecológicos, também chamados de estudos de correlação,
são úteis para gerar hipóteses. Neles, grupos de pessoas correspondem
às unidades de análise, em vez de indivíduos. Os estudos ecológicos
também podem ser realizados comparando populações em diferentes
lugares ao mesmo tempo ou, ainda, no que chamamos de série
temporal, comparando a mesma população em diferentes momentos.
Embora sejam fáceis de realizar, os estudos ecológicos são difíceis de
interpretar, uma vez que raramente é possível encontrar explicações
para os resultados positivos.
Como assim?
Imagine que em determinado estudo ecológico, foi encontrada uma
associação entre a média de vendas de medicamentos antiasmáticos e
o número elevado de óbitos por asma em diferentes localidades da
Noruega. Essas observações deveriam ser analisadas levando-se em
consideração todos os potenciais fatores de confusão, para que se
pudesse excluir a possibilidade de que outros fatores, como a gravidade
da doença em diferentes populações ou as condições socioeconômicas,
não fossem os responsáveis por essa associação.
Comentário
De maneira geral, os estudos ecológicos baseiam-se em dados
coletados com outros propósitos, como dados de rotina ou dados
secundários. Logo, como você deve ter reparado, informações a respeito
de outras exposições e fatores socioeconômicos, por exemplo, podem
não estar disponíveis. Outro ponto a ser considerado é: uma vez que a
unidade de análise é um grupo populacional, a relação entre exposição e
efeito individual não pode ser estabelecida. Um ponto positivo dos
estudos ecológicos, por outro lado, é que podem ser utilizados dados de
diferentes populações com características muito diferentes ou
coletados de diversas fontes de dados.
Estudos de coorte
Você sabia que o termo coorte era usado na Roma antiga para fazer
referência a um grupo de soldados que marchavam juntos? Já na
epidemiologia clínica, esse termo representa um grupo de indivíduos
acompanhado longitudinalmente, isto é, durante um período de tempo
longo.
Esses estudos iniciam com um grupo de pessoas livres da doença de
interesse, agrupadas de acordo com a presença ou ausência de
determinado fator de exposição. Em seguida, os subgrupos são
acompanhados por certo tempo, de modo a verificar quem desenvolve
ou não o desfecho de interesse.
Desse modo, a sequência temporal entre a exposição e o
desenvolvimento da doença podeser estabelecida. A figura a seguir
mostra o delineamento básico de um estudo de coorte.
Delineamento básico de um estudo de coorte.
Atenção
Os estudos coorte são apropriados para o cálculo de incidência de
doença, investigação de causalidade, fatores de risco e fatores
prognósticos.
Podemos classificar os estudos de coorte como retrospectivos e
prospectivos, de acordo com a relação temporal entre o início do estudo
e a ocorrência do desfecho. Veja a seguir:
No estudo de coorte retrospectivo, tanto os eventos de
exposição e doença já aconteceram quando o estudo é iniciado.
Vamos imaginar que um grupo de pesquisa deseja estudar a
relação entre a menopausa precoce em mulheres diagnosticadas
com lúpus eritematoso e o uso de ciclofosfamida injetável.
Como a administração desse medicamento é feita no hospital,
as doses da ciclofosfamida e suas respectivas datas de
administração estão registradas nos prontuários médicos. Logo,
os prontuários das pacientes com lúpus eritematoso podem ser
analisados para que se descubra quais delas fizeram uso do
medicamento injetável, por quanto tempo e em quantas doses.
Após a análise, pode ser identificado quem desenvolveu
menopausa precoce.
No estudo de coorte prospectivo, o desfecho a ser investigado
ainda não aconteceu. Tomando como exemplo a pesquisa
anterior, um coorte prospectivo poderia ser escolhido se todas as
pacientes fossem acompanhadas desde o início do diagnóstico
de lúpus eritematoso, identificando quais delas fazem uso de
ciclofosfamida ou não e continuar acompanhando ao longo do
tempo para observar quem desenvolverá a menopausa precoce,
que é o desfecho de interesse.
Nesse caso, a grande vantagem do estudo prospectivo é a coleta
mais adequada dos dados de exposição e de outros fatores de
risco para a menopausa precoce, diminuindo o viés de
informação, desvantagem comum dos estudos retrospectivos.
Porém, a coorte prospectiva é um delineamento de estudo caro e
inadequado para o estudo de desfechos raros, pois necessita de
uma amostra muito grande, acompanhada por tempo
Estudo de coorte retrospectivo 
Estudo de coorte prospectivo 
prolongado. Além disso, a desistência e perda de indivíduos
durante o acompanhamento podem comprometer a validade dos
resultados.
Epidemiologia experimental: ensaio
clínico randomizado
Como já comentamos, os estudos experimentais (ou de intervenção)
objetivam mudar uma variável em um ou mais grupos de indivíduos. A
intervenção pode significar o teste de um novo tratamento para um
grupo selecionado de pacientes ou, ainda, um programa educativo ou
fisioterapêutico. Os efeitos da intervenção são medidos por comparação
do desfecho no grupo experimental e no grupo controle.
É importante comentarmos que as considerações éticas são de extrema
relevância nesses estudos e o consentimento por parte dos
participantes sempre se faz necessário. Logo, nenhum paciente deve ter
tratamento apropriado negado em função de sua participação no
estudo. Por isso, o tratamento a ser testado, por exemplo, deve ser
aceitável cientificamente.
Para a participação em estudos de intervenção, os participantes devem assinar o termo de
consentimento livre e esclarecido.
Em um ensaio clínico controlado randomizado, os indivíduos a serem
estudados são selecionados de uma população com a mesma condição
de interesse. São aplicados critérios de inclusão e exclusão,
estabelecidos com o propósito de aumentar a homogeneidade entre os
pacientes, a validade interna e facilitar a identificação do efeito
relacionado com a intervenção. Uma vez selecionados, os pacientes são
divididos em dois ou mais grupos, de maneira randomizada, aleatória.
Logo, cada paciente apresenta uma chance igual de receber ou não a
intervenção e, além disso, os fatores relacionados com o prognóstico da
doença se distribuem de maneira mais homogênea entre os grupos.
Mas como é feito um ensaio clínico randomizado?
Como já comentamos, os pacientes são divididos em dois ou mais
grupos aleatoriamente. Um grupo, chamado grupo experimental, é
aquele que será exposto à intervenção. Já o outro grupo, chamado
grupo controle, não recebe a intervenção estudada, mas pode receber
um tratamento placebo ou outro já padronizado para aquela
determinada doença. Após a distribuição randomizada dos pacientes
nos grupos, eles são acompanhados e o curso da doença/desfecho é
registrado. Observe na figura a seguir um esquema de um ensaio clínico
randomizado.
Esquema básico do ensaio clínico randomizado.
Atenção
No ensaio clínico randomizado, pode existir mais de um grupo controle
e mais de um grupo experimental. É o caso, por exemplo, de grupos que
recebem doses diferentes de uma mesma medicação em estudo.
Você certamente deve estar imaginando que, caso os pacientes ou os
pesquisadores envolvidos tenham conhecimento de qual intervenção
está sendo aplicada em que grupo, isso poderá alterar o comportamento
ou gerar registros enviesados dos desfechos, não é mesmo?
Uma forma de diminuir esse efeito é o chamado “mascaramento” ou
“duplo-cego”, quando nem os pacientes, nem os pesquisadores sabem
em qual grupo o paciente foi alocado.
Uma forma de fazer o mascaramento em estudos de avaliação do efeito
terapêutico de um medicamento, por exemplo, é utilizando um placebo
com características físicas e posologia semelhante ao do medicamento
investigado, porém, sem o princípio ativo.
Utilizar um placebo com características físicas e posologia semelhante é uma forma de
mascaramento.
Os ensaios clínicos controlados randomizados são considerados
excelentes para a avaliação dos efeitos de uma intervenção. Estudos
com amostras grandes, randomizados e cuidadosamente conduzidos e
analisados são capazes de promover a evidência científica mais forte e
direta em relação à eficácia de um tratamento. Por outro lado, ensaios
clínicos são mais difíceis de realizar que os estudos de coorte, por
causa das questões éticas, práticas e econômicas envolvidas. Além
disso, o período em geral longo para se completar um ensaio clínico é
outro fator limitante, principalmente quando as intervenções são
testadas em doenças mais graves, como o câncer.
Testes de diagnóstico e
epidemiologia
Uma etapa fundamental da prática médica e, consequentemente, dos
estudos epidemiológicos, é o diagnóstico clínico. Ele é baseado, na
maioria das vezes, nos dados obtidos a partir da anamnese, do exame
físico e dos exames complementares. Dessa forma, a realização de
testes diagnósticos fornece informações que contribuem de maneira
importante para o processo diagnóstico. De modo ideal, um teste
diagnóstico com resultado positivo deveria indicar a presença da
doença e um resultado negativo, a ausência dela. Porém, na realidade,
todos os testes são passíveis de erros e o estabelecimento de um
diagnóstico é um processo imperfeito.
Teste de imunocromatografia, um tipo de teste diagnóstico utilizado para a detecção de
antígeno ou anticorpo contra a covid-19.
Cada vez que obtemos uma informação importante para o diagnóstico,
a chance de a doença investigada estar presente varia de zero até 100%.
Logo, o objetivo do teste diagnóstico é contribuir para que a
probabilidade da doença aumente ou diminua, a fim de confirmar ou
afastar seu diagnóstico. A doença investigada pode estar presente ou
ausente e o teste diagnóstico ser positivo ou negativo. Dessa forma,
existem quatro possibilidades de combinação, conforme mostra a
imagem a seguir:
Doença presente Doença ausente
Teste positivo
Verdadeiro -
positivo (a)
Falso - positivo (
Teste negativo Falso - negativo (c)
Verdadeiro -
negativo (d)
Quadro: Relação entre o resultado de um teste diagnóstico (positivo ou negativo) e a ocorrência
de doenças (presente ou ausente).
Elaborador por: Gabriela Caldas.
Como você pode reparar, em duas combinações o teste fornece
respostas corretas: o verdadeiro positivo e o verdadeiro negativo. Já nas
outras duas combinações, o teste dá respostas erradas: o falso positivoe o falso negativo. Para determinar a utilidade prática de um teste é
necessário que conheçamos suas propriedades. Nesse momento, é
importante que você conheça três delas:
Sensibilidade 
É definida pela proporção de pessoas com a doença e que
apresentam o teste positivo. Observando a tabela anterior,
podemos calcular a sensibilidade dividindo os verdadeiramente
positivos pelo total de pacientes com a doença (a/a+c). Um teste
com alta sensibilidade é muito útil quando se quer diagnosticar
todos os indivíduos com a doença, sem perder nenhum caso.
Para o clínico, mais importante ainda é quando esse teste dá
negativo, pois praticamente exclui a doença.
É a proporção de pessoas sem a doença e que apresentam o
teste negativo. Podemos calcular a especificidade dividindo os
verdadeiramente negativos pelo total de pacientes sem a doença
(d/b+d). Um teste com alta especificidade deve ser solicitado
pelo médico para a confirmação de um diagnóstico sugerido em
outros exames, pois raramente dará positivo na ausência da
doença. Além disso, testes de alta especificidades devem ser
considerados quando a possibilidade de um resultado falso-
positivo puder prejudicar o paciente. Como assim? Digamos que
temos um paciente com suspeita de infecção pelo HIV e com
teste ELISA (de alta sensibilidade) positivo. Nesse caso, é
necessário que se realize um teste mais específico, como o
Western Blot, para confirmar o diagnóstico.
Você deve estar pensando que o ideal seria que um mesmo teste
diagnóstico pudesse apresentar alta especificidade e alta
sensibilidade, certo? Isso nem sempre é possível e,
normalmente, quando se ganha em especificidade perde-se em
sensibilidade, e vice-versa.
Depende da sensibilidade, especificidade e, mais importante, da
prevalência da doença na população estudada. Um teste
positivo, mesmo sendo muito específico, poderá ser falso-
positivo quando aplicado em um paciente com baixa
probabilidade de ter a doença. Por outro lado, o resultado
negativo de um teste, mesmo sendo muito sensível,
provavelmente será falso-negativo quando aplicado em uma
população cuja prevalência da doença é alta.
Especificidade 
Valor preditivo (positivo e negativo) 
O valor preditivo positivo representa a probabilidade de
ocorrência de doença em um paciente com um resultado
positivo (a/a+b), enquanto o valor preditivo negativo expressa a
probabilidade de um paciente não ter a doença quando o teste é
negativo (d/c+d).
Agora veja um resumo dos parâmetros a serem avaliados em um teste
diagnóstico:
Resumo dos parâmetros a serem avaliados em um teste diagnóstico.
Falta pouco para atingir seus objetivos.
Vamos praticar alguns conceitos?
Questão 1
O delineamento da pesquisa epidemiológica é uma visão geral de
como o estudo foi ou será realizado. Cada tipo tem suas vantagens
e desvantagens e sua escolha está condicionada não só ao tipo da
questão clínica, mas também a aspectos operacionais e
financeiros. Sobre esse tema, assinale a alternativa correta:
A
A série de casos consiste em uma descrição
detalhada dos aspectos, geralmente inéditos,
relacionados com determinada doença em um
único paciente.
B
Os estudos ecológicos são apropriados para o
cálculo de incidência da doença, investigação de
causalidade, fatores de risco e fatores prognósticos.
Parabéns! A alternativa C está correta.
O estudo transversal coleta informações sobre o fator de exposição
e do desfecho (doença e não doença) em um grupo de indivíduos
em um mesmo tempo. Esse tempo pode ser representado por um
ponto fixo em um curso de eventos (como a entrada de indivíduos
no ensino médio, ou idade da primeira menstruação, por exemplo)
ou um período mais específico (durante uma semana, um mês, dois
anos).
Questão 2
Em relação à validação de testes de diagnóstico nos estudos
epidemiológicos, marque V para as sentenças verdadeiras e F para
as falsas.
(__) Sensibilidade é a capacidade de um teste diagnóstico
identificar os verdadeiros positivos nos indivíduos verdadeiramente
doentes.
(__) Especificidade é a capacidade de um teste diagnóstico
identificar os verdadeiros negativos nos indivíduos verdadeiramente
saudáveis.
(__) Valor preditivo positivo representa a proporção de indivíduos
com a doença e que apresentam diagnósticos positivos pelo teste.
(__) Valor preditivo negativo representa a probabilidade de um
paciente não ter a doença quando o teste é negativo.
C
Nos estudos transversais, as informações sobre o
fator de exposição e o desfecho de um grupo de
indivíduos são coletadas em um mesmo tempo.
D
Quando o estudo descreve as características de
uma doença em mais de um paciente, ele é
chamado de estudo ecológico.
E
Os estudos de coorte possibilitam o cálculo da
razão de prevalências.
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
Parabéns! A alternativa E está correta.
A sensibilidade é definida pela proporção de pessoas com a doença
e que apresentam o teste positivo. A especificidade é a proporção
de pessoas saudáveis e que apresentam o teste negativo. O valor
preditivo positivo representa a probabilidade de ocorrência de
doença em um indivíduo com um resultado positivo, enquanto o
valor preditivo negativo expressa a probabilidade de um indivíduo
não ter a doença quando o teste é negativo.
A V-F-V-F
B V-V-V-V
C F-F-F-V
D F-V-F-V
E V-V-F-V
3 - Distribuição saúde x doença e validade e con�abilidade
Ao �nal deste módulo, você será capaz de reconhecer a distribuição espacial e temporal do
processo saúde-doença em populações e os conceitos de con�abilidade e validade em
epidemiologia.
Distribuição dos agravos de saúde no
tempo e espaço
A análise da distribuição das doenças e de seus determinantes no
tempo e espaço é um processo fundamental em epidemiologia. A
maioria dos estudos epidemiológicos tem como base a investigação de
três principais perguntas:
Esses estudos são de fundamental importância, não só para o melhor
conhecimento do processo saúde-doença como também para o
planejamento de intervenções em saúde e para a clínica médica.
 Quem adoeceu?
Aqui, o enfoque está na distribuição das doenças,
segundo características do indivíduo, como sexo,
idade e hábitos alimentares.
 Onde adoeceu?
Aqui, investiga-se a existência de algum padrão
espacial na distribuição de doenças.
 Quando adoeceu?
Aqui, há a avaliação das tendências e dos períodos
de maior ocorrência de doenças.
Tempo
A distribuição da doença no tempo é um conceito amplamente
difundido, inclusive entre a população geral. Não é difícil escutarmos
comentários sobre a expectativa de se registrar a elevação da incidência
de certa doença em determinada época do ano, como leptospirose nos
períodos de chuva, doenças do aparelho respiratório no inverno etc.
Elevada incidência de doenças do aparelho respiratório nos meses correspondentes ao inverno.
De fato, o estudo da distribuição da doença no tempo é muito útil para a
previsão, compreensão, prevenção de doenças e avaliação das
intervenções em saúde. Nesse contexto, faz-se necessário o registro e o
acompanhamento da evolução temporal das doenças, de modo que
possamos reconhecer padrões e tendências para a ocorrência de
doenças ao longo do tempo e determinar limites para as variações. Com
essas informações, é possível identificar se há mudanças na incidência
ou prevalência de determinada doença além das já esperadas para
aquele período. Existem quatro tipos de evolução temporal de uma
doença:
Refere-se à análise das mudanças na frequência de uma doença
(incidência, mortalidade etc.) por um longo período de tempo,
geralmente décadas. Com o advento da internet e o aumento da
acessibilidade aos dados, espera-se que essas análises sejam
cada vez mais representativas das situações de saúde.
Observe o gráfico a seguir, com destaque para momentos
importantes na história do combate à doença. Nele, vemos a
evolução histórica das taxas de mortalidade por tuberculose na
Tendência secular ou histórica Inglaterra (1830-1970), que representa bem a evolução secular
da doença, tendo como foco o impacto das medidas
relacionadas ao tratamento, diagnóstico e à prevenção.
Gráfico: Taxa de mortalidade por tuberculose na Inglaterra entre 1830 e 1970.
Extraído de: Gomes, 2015, p. 48.
Como você deve ter observado, o avanço das descobertas
científicas impactou diretamente a diminuição da mortalidade
por essa doença.
São aquelas determinadas pelas flutuações de incidência de
uma doença ocorridas em um período de tempo maior que um
ano. A esse tipo de variação estão muito associadas as doenças
virais, nas quais existe um pico de incidência (devido a um alto
número de indivíduos suscetíveis) e posterior declínio (queda no
número de indivíduos suscetíveis), até que uma nova cepa surja
e a incidência se eleve novamente, pois a população é suscetível
a essa nova cepa.
Em grandes populações suscetíveis, por exemplo, a incidência
do sarampo tende a aumentar a cada três anos. Esse fato pode
ser explicado pela diminuição do número de suscetíveis logo
após uma epidemia e pelo nascimento sucessivo de crianças
suscetíveis, que, acumuladas, permitirão que uma nova epidemia
venha a ocorrer.
Variações cíclicas 
O nascimento e acúmulo de crianças suscetíveis permitem que epidemias de sarampo
venham a ocorrer.
Assim, é correto afirmar que a magnitude e a periodicidade das
epidemias estão diretamente relacionadas ao tamanho da
população suscetível. É importante comentarmos também que o
aumento da cobertura vacinal para doenças imunopreviníveis
modifica inteiramente esse processo.
São aquelas em que a variação da incidência de uma doença
coincide com as estações do ano. Doenças infecciosas, como a
gripe e a dengue, por exemplo, estão muito associadas a esse
tipo de variação, embora as doenças crônicas, como a asma,
também sofram influências sazonais. Esse tipo de variação
depende de um conjunto de fatores, como radiação solar,
temperatura, umidade atmosférica, chuvas e etc. Além das
condições climáticas, a maior aglomeração de pessoas no
inverno pode favorecer o aparecimento de doenças respiratórias.
No gráfico a seguir, podemos ver o aumento do número de larvas
de A. aegypti nos meses de verão, bem como o aumento do
número de casos da doença nos meses seguintes.
Gráfico: Índice de recipientes com larvas de Aedes aegypti e proporção de incidência
de casos de dengue no município de Tupã, SP, no período de janeiro de 2004 a
dezembro 2007.
Extraído de: Barbosa GL, Lourenço RW., 2010, p. 148.
Variações sazonais 
Variações irregulares 
São aquelas não esperadas para a ocorrência de uma doença.
Essas variações podem ser classificadas como epidemias,
definidas como a ocorrência, em uma região, de casos de uma
mesma doença que indiscutivelmente ultrapassam a incidência
esperada.
O número de casos necessário para caracterizar uma epidemia
varia de acordo com o agente etiológico, tamanho e tipo da
população exposta, sua experiência com a doença e o tempo e
lugar da ocorrência. Dessa forma, é importante comentarmos
que a ocorrência de uma epidemia não está, necessariamente,
associada a um alto número de casos. Um único caso autóctone
(caso oriundo do mesmo local que ocorreu a doença. É o
contrário de casos importados de outra localidade) de
poliomielite no Brasil, erradicada desde 1990, já pode determinar
uma epidemia.
Bebê recebendo a vacina contra a poliomielite para evitar uma epidemia.
Curiosidade
Pandemia é o nome dado à ocorrência epidêmica caracterizada por
larga distribuição espacial, atingindo várias nações.
Espaço
O estudo de aspectos relacionados ao tempo como lugar de ocorrência
de doenças é tão antigo quanto a própria origem da medicina ocidental.
Na obra pioneira Dos ares, dos mares e dos lugares (século V a.C.), o
autor Hipócrates pontua que as investigações médicas deveriam
considerar as características das localidades onde as doenças
ocorriam, particularmente em relação à temperatura e posição
relacionada ao vento e nascimento do Sol.
Quando pensamos na distribuição espacial de qualquer evento,
imediatamente vem à mente o conceito da elaboração de mapas.
Porém, somente no século XVIII, quando o uso de mapas cresceu na
Europa, os primeiros mapeamentos de doenças foram publicados.
Como já sabemos, um dos trabalhos pioneiros nessa área foi
desenvolvido pelo médico britânico John Snow. Ao investigar uma
epidemia de cólera ocorrida em Londres no ano de 1854, Snow
demonstrou uma associação espacial entre mortes por cólera e o
abastecimento de água por meio de diferentes bombas públicas,
identificando, assim, a origem da epidemia, mesmo sem o
conhecimento do agente etiológico.
John Snow.
Mapa de Londres (1854) utilizado por John Snow para estabelecer uma associação entre a
epidemia de cólera e o abastecimento de água.
A grande importância do mapeamento da ocorrência de doenças é a
determinação dos fatores de risco e as características relacionadas ao
ambiente. Logo, ao analisarmos a medida de frequência de uma doença
desconsiderando o espaço no qual ela está inserida, podemos introduzir
um viés de interpretação. Como as condições ambientais variam, o
cenário epidemiológico é diretamente influenciado por essas variações.
Comentário
O conceito de espaço, no que se refere à distribuição de doenças, vai
muito além das características geográficas e naturais. Abrange o
ambiente socioeconômico-cultural em que vive a população e o quanto
tal local influencia a ocorrência de doenças.
Como já vimos, o início do processo de espaciação da saúde é a
delimitação do espaço a ser trabalhado, que pode ser um bairro, um
estado ou até um país. Uma vez feito isso, é necessário a construção do
mapa da área e, em seguida, a inclusão das informações de
saúde/doença no mapa.
Após a coleta de dados, é necessário transformá-los em informações de
saúde. Para isso, precisa-se realizar uma análise espacial dos dados,
que vai desde uma visualização do mapa em que são inseridas as
informações de saúde e onde é possível identificar áreas com maior
ocorrência de determinada doença, até a análise exploratória dos
dados, utilizada para descrever padrões espaciais e relações entre
mapas.
Saiba mais
Essa análise de dados é realizada por meio de ferramentas de
geoprocessamento e geoestatística, além de modelagem matemática,
que permitem testar hipóteses e estimar relações entre variáveis, como
a relação entre a incidência da doença e variáveis ambientais.
Junto a essas análises, pode-se somar ainda o sensoriamento remoto
como ferramenta para obtenção de dados ambientais, a partir de
análises de imagens de satélites. Com isso, surgem várias outras
possibilidades para a associação saúde-doença x espaço.
O sensoriamento remoto, a partir de imagens de satélites, pode ser muito útil na análise
exploratória de dados.
Um tipo de estudo bastante interessante sobre distribuição geográfica
de doença é o estudo de imigrantes, que objetiva determinar se o risco
de adoecer entre imigrantes vindos de uma região com alto (ou baixo)
risco muda após a migração para uma região de baixo (ou alto) risco.
Esses estudos analisam o impacto das variações geográficas na
frequência de doença, separando os efeitos associados ao lugar de
origem e destino (fatores ambientais), dos efeitos do indivíduo, como
aqueles genéticos.
Atenção
Para alguns tipos de câncer, por exemplo, os imigrantes de determinada
região que possui certo padrão da doença, adquirem, parcialmente, os
padrões da nova localização. Dessa forma, podemos concluir que em
certas situações, os fatores individuais nem sempre podem ser os
grandes responsáveis pelas grandes diferenças nas taxas de câncer
entre os países.
História natural das doenças
Acompanhe as principais etapas de desenvolvimento de uma doença,
com a especialista Gabriela Caldas. Vamos lá!

Validade e con�abilidade em
epidemiologia
No desenvolvimento de estudos epidemiológicos, os pesquisadores
devem estaratentos para evitar conclusões equivocadas, sejam elas
relacionadas a erros metodológicos na concepção do estudo, desenho
ou até mesmo na análise de dados. Um estudo válido é aquele que traz
consigo uma mensagem forte, dificilmente questionada por erros
metodológicos.
Análise de dados epidemiológicos.
Em termos gerais, a validade refere-se ao grau em que um instrumento
realmente mede a variável que pretende medir. Segundo o Dicionário de
Epidemiologia de Last (1995), é o “grau de garantia dado às deduções
derivadas de um estudo em particular, especialmente às generalizações
para além da amostra estudada, quando se consideram os métodos
utilizados, a representatividade da amostra estudada e a natureza da
população de onde a amostra foi retirada”.
Resumindo
Um estudo epidemiológico é válido quando mede aquilo que se propõe a
medir.
A validade pode ser de dois tipos:
Validade interna
Quando diz se as conclusões daquela investigação estão
corretas para aquela amostra e para a população da qual foi
retirada a amostra. A validade interna abrange a validade dos
métodos de coleta de dados e a análise e interpretação dos
resultados obtidos.
Validade externa
Quando diz se as conclusões de uma investigação, obtidas de
uma amostra, podem ser generalizadas para uma população de
referência, maior. A validade externa compreende o cálculo
amostral e a estratégia para a seleção dos componentes da
amostra.
Além da validade, outro requisito essencial em estudos epidemiológicos
é a confiabilidade, também chamada por alguns autores de precisão.
Enquanto medidas válidas medem corretamente a variável que se
pretende medir, medidas confiáveis ou precisas são replicáveis e
consistentes, isto é, geram os mesmos resultados.
A figura a seguir mostra a diferença básica entre validade e
confiabilidade/precisão. Vamos imaginar que o alvo represente os
possíveis resultados de um estudo epidemiológico, e que os círculos
acinzentados sejam o valor verdadeiro que pretendemos atingir/estimar
com esse estudo. Além disso, vamos imaginar também que esse estudo
possa ser repetido 15 vezes, em condições similares.
Relação entre validade e precisão em um estudo.
Comentário
A situação ideal está representada na letra A, isto é, o resultado das 15
replicações do estudo fornece resultados semelhantes e todos eles
muito próximos do valor verdadeiro. É um estudo válido, pois seus
resultados são muito próximos do parâmetro que desejamos estimar e é
um estudo preciso, pois existe pouca variabilidade dos resultados
obtidos nas replicações.
Porém, na realidade, não só não conhecemos o valor do parâmetro que
pretendemos estimar, como também são raras as replicações de
estudos epidemiológicos sob as mesmas condições. Então, na prática, o
julgamento da validade de um estudo dependerá do cumprimento de
uma série de princípios metodológicos básicos que poderão ser
checados, utilizando os dados do estudo e informações
complementares. A confiabilidade das estimativas fornecidas poderá
ser avaliada por meio de testes estatísticos.
A validade de um estudo epidemiológico está relacionada à ausência de
erros sistemáticos, enquanto a precisão relaciona-se com a ausência de
erros aleatórios. Já mencionamos esses tipos de erros, mas vamos
relembrá-los: Os erros aleatórios podem ser causados, principalmente,
por variações individuais, erros de medida e erros de amostragem. Um
estudo pode ser preciso e, mesmo assim, apresentar erros sistemáticos,
que invalidem os seus resultados.
Já a distorção dos resultados devido a erros sistemáticos é
denominada viés. Viés refere-se ao tamanho da diferença entre o:
“Valor verdadeiro” de
uma medida
epidemiológica na
população-alvo
Conjunto de indivíduos
que originou o universo
amostral e sobre os
quais desejamos fazer
inferências a partir dos
resultados do estudo.
Valor de sua estimativa
no universo amostral
Conjunto de indivíduos
elegíveis para o estudo,
a partir do qual a
amostra foi
selecionada.
As fontes de vieses podem ser classificadas de diferentes formas.
Entretanto, de maneira didática, são definidas três razões principais para
a estimativa enviesada, duas das quais já comentamos:

 Vieses de seleção
Como já aprendemos, o viés de seleção refere-se à distorção da
estimativa resultante do modo pelo qual os indivíduos são selecionados
para compor a população de estudo. Viés de informação refere-se à
distorção da estimativa do efeito, devido a erros de mensuração ou
classificação errada dos indivíduos segundo uma ou mais variáveis.
Já o confundimento é um viés que resulta da presença de uma ou mais
variáveis relacionadas tanto com a doença sob estudo quanto com a
exposição de interesse na base populacional. Nessa situação, parte do
efeito observado de um fator de exposição decorre da existência desta
variável, denominada variável de confundimento.
 Vieses de informação
 Situação de confusão ou confundimento
Falta pouco para atingir seus objetivos.
Vamos praticar alguns conceitos?
Questão 1
O registro e o acompanhamento da evolução temporal das doenças
possibilitam reconhecer padrões e tendências para a ocorrência de
doenças ao longo do tempo e determinar limites para as variações.
Em relação aos tipos de variações temporais dos agravos de saúde,
analise as afirmativas a seguir e indique a correta:
A
As análises temporais permitem identificar se há
mudanças na incidência, mas não na prevalência de
determinada doença, além das já esperadas para
aquele período.
B
Para classificar uma doença como uma epidemia
não é obrigatório ter um alto número de casos.
C
A tendência histórica refere-se à análise das
mudanças na frequência de uma doença por um
Parabéns! A alternativa B está correta.
O número necessário de casos para caracterizar uma epidemia
varia de acordo com o agente etiológico, tamanho e tipo da
população exposta, sua experiência com a doença, o tempo e o
lugar da ocorrência. A epidemia não está associada ao número de
casos, pois um único caso autóctone de uma doença já erradicada
é suficiente para determinar uma epidemia.
Questão 2
Além da validade, outro requisito essencial em estudos
epidemiológicos é a confiabilidade, também chamada por alguns
autores de precisão. A figura a seguir mostra um alvo, que
representa os possíveis resultados de um estudo epidemiológico,
repetido cinco vezes, em condições similares. Os círculos
acinzentados representam o valor verdadeiro que se pretende
estimar com esse estudo.
A partir dos seus conhecimentos sobre os conceitos de validade e
confiabilidade/precisão, podemos afirmar que esse é um estudo
período de tempo geralmente curto.
D
As variações sazonais são aquelas determinadas
pelas flutuações de incidência de uma doença
ocorridas em um período de tempo maior que um
ano.
E
As variações irregulares são aquelas esperadas para
a ocorrência de uma doença.
A válido e preciso.
Parabéns! A alternativa C está correta.
A imagem representa um estudo válido, visto que todos os
resultados se encontram dentro do valor verdadeiro que se pretende
estimar com esse estudo (círculos acinzentados). Porém, não é um
estudo preciso, uma vez que os resultados não são replicáveis e
consistentes.
Considerações �nais
Chegamos ao final de uma longa jornada sobre a Metodologia
Epidemiológica. Inicialmente, aprendemos as diferenças entre
epidemiologia observacional, que abrange os estudos epidemiológicos
descritivos e analíticos e a epidemiologia experimental, que abrange, por
exemplo, o estudo clínico randomizado. Nesse contexto, discutimos
conceitos iniciais da metodologia epidemiológica, mas de fundamental
importância para entendermos os estudos relacionados a ela, como
amostra e população, variáveis e tipos de erros.
Em seguida, vimos as características e os aspectos fundamentais dos
principais desenhos em epidemiologia. Iniciamos pelos estudos
puramente descritivos, que compreendem o relato de caso e a série de
casos, passando pelosestudos analíticos, como os estudos
transversais, ecológicos e de coorte e, por fim, pelos estudos em
epidemiologia experimental, como o ensaio clínico randomizado. Além
B não válido e preciso.
C válido e não preciso.
D não válido e não preciso.
E sensível e não específico.
disso, conversamos sobre parâmetros fundamentais a serem
analisados nos testes diagnósticos utilizados em epidemiologia, como
sensibilidade, especificidade e valor preditivo.
Por fim, tivemos uma importante discussão sobre a dinâmica da
distribuição da doença no espaço e no tempo e a importância da
validade e confiabilidade dos estudos epidemiológicos para a
interpretação dos dados. Todos esses conceitos são fundamentais não
só para epidemiologistas e estatísticos, mas para todos os profissionais
da área da saúde que, certamente utilizarão esses estudos e
conhecimentos em suas pesquisas.
Podcast
Para encerrar, a especialista Gabriela Caldas responde algumas
perguntas relacionadas ao conteúdo.
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Leia os artigos:
Se você ficou curioso e quer obter mais informações a respeito das
doenças crônicas e seus fatores de risco, visite a InfoBase Global
da Organização Mundial da Saúde.
A Biblioteca Virtual em Saúde disponibiliza várias calculadoras on-
line. Procure a voltada para Abordagem Diagnóstica, para fazermos
simulações e descobrirmos a sensibilidade, especificidade e
valores preditivos de um teste diagnóstico.
Ficou com vontade de saber mais sobre a série de casos de
pneumonia por Pneumocystis, que culminou na descoberta da
Síndrome da Imunodeficiência Humana Adquirida (AIDS)? Leia o
artigo Pneumocystis Pneumonia – Los Angeles, de M. S. Gottlieb,
do Centers for Disease Control and Prevention, com detalhes sobre
os cinco pacientes.
Referências
ALMEIDA FILHO, N.; BARRETO, M. L. Epidemiologia & saúde:
fundamentos, métodos, aplicações. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan,
2011.
BARBOSA G. L.; LOURENÇO R. W. Análise da distribuição espaço-
temporal de dengue e da infestação larvária no município de Tupã,
Estado de São Paulo. Rev. Soc. Bras. Med Trop 2010; 43(2): 145-51. p.
148.
BONITA, R.; BEAGLEHOLE, R.; KJELLSTRÖM, T. Epidemiologia Básica. 2.
ed. São Paulo: Santos, 2010.
GOMES, E. C. S. Conceitos e ferramentas da epidemiologia. Recife:
Universitária da UFPE, 2015.
GORDIS, L. Epidemiologia. 5. ed. Rio de Janeiro: Thieme Revinter
Publicações, 2017.
LAST, J. M. A. Dictionary of Epidemiology. 3rd ed. Oxford: Oxford
University Press, 1995.
MEDRONHO, R.; BLOCH, K. V.; LUIZ, R. R.; WERNECK, G. L. (eds.).
Epidemiologia. 2. ed. São Paulo: Atheneu, 2009.
ROUQUAYROL, M. Z.; GURGEL, M. Epidemiologia e saúde. 8. ed. Rio de
Janeiro: MedBook, 2018.
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