Metodologia Científica e Evidências

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Metodologia Científica 
Caso 1 
Objetivos de Aprendizagem 
1. Definir evidência científica e explicar a importância da 
mesma na tomada de decisão médica; compreender 
metodologia científica, saúde baseada em evidências e sua 
importância na prática médica; 
2. Diferenciar incidência de prevalência, definir estudo 
transversal e citar seus objetivos e limitações; 
3. Associar o valor resultante da razão de prevalência com o 
risco da doença; discutir a significância estatística do valor da 
razão de prevalência associado ao intervalo de confiança. 
6. Compreender prevalência e identificar estudos que 
possibilitam seu cálculo. Calcular prevalência e razão de 
prevalência. Interpretar os resultados da razão de prevalência. 
Aula 1 
Introdução 
A disciplina de metodologia científica vai abordar dois grandes 
conceitos, “Metodologia Científica” e “Medicina Baseada em 
Evidências”. A MBE é a medicina baseada na experiência 
clínica do médico, nas melhores evidências científicas e nos 
valores pessoais dos pacientes. 
Método Científico 
O método científico é o passo a passo sistematizado para 
que se tenha a construção do conhecimento. É o conjunto 
de normas básicas que devem ser seguidas para a produção 
de conhecimentos que tem o rigor da ciência, por isso é um 
método usado para a pesquisa e comprovação de um 
determinado conteúdo. 
A partir da observação de um fenômeno que se quer 
compreender, surge uma pergunta acerca do fenômeno e, 
baseado nela, cria-se uma hipótese (deve ser bem elaborada 
e requer um conhecimento prévio do fenômeno que se 
quer compreender), realiza o experimento seguido pela 
análise dos dados coletados (aqui entra a estatística) e a 
construção da conclusão e de um conhecimento que pode 
ser reproduzido por outros pesquisadores. 
Evidências Científicas 
Evidências científicas são dados obtidos em uma pesquisa 
que apresentam capacidade de reprodutibilidade. A evidência, 
encontrada e interpretada a partir do método científico, é 
sempre passível de repetição por outros profissionais em 
locais diferentes de onde foi encontrada inicialmente. A 
metodologia científica fornece métodos para o 
desenvolvimento de evidências. Outras importantes disciplinas 
que estão intimamente relacionadas a evidências são a 
epidemiologia, a estatística e a informática. 
Com relação a hierarquia da evidência científica, quanto maior 
a análise estatística dos dados, maior o nível de evidência. É 
importante ressaltar que, mesmo estudos que estão na base 
da pirâmide, quando realizados com uma metodologia 
adequada, não devem ser descartados apenas por 
apresentarem um nível de evidência mais baixo. 
É importante usar evidências porque esse uso permite 
escolher e aplicar aquilo que é mais útil, permite tomar 
decisões baseadas em fatos ao invés de opiniões, melhora a 
aplicação de recursos, eleva a efetividade da prática clínica, 
diminui a chance de erros e ainda permite a investigação de 
dados que comprovem uma afirmação por meio da análise 
da forma como esses dados foram obtidos. 
A prática baseada em evidência não é um processo fácil. 
Deve-se formular uma pergunta, buscar as melhores 
evidências, avaliar criticamente essas evidências e só depois 
aplicar elas na prática e comparar o uso da evidência com 
outros métodos que já eram utilizados. 
Tipos de Estudos 
Os estudos descritivos são aqueles encontrados na base da 
pirâmide e que geralmente não se utilizam de métodos 
científicos e não apresentam análises estatísticas. Dentre os 
principais exemplos de estudos descritivos pode-se 
mencionar os relatos de caso e as revisões de literatura. 
Os estudos analíticos são aqueles que mais geram evidências 
científicas, e existem dois grupos de estudos analíticos, os 
estudos observacionais e os estudos intervencionais, que são 
aqueles que apresentam algum tipo de intervenção e podem 
ser estudos in vitro, estudos in vivo e ensaios clínicos. Os 
estudos observacionais são aqueles em que se coleta dados 
a partir da observação, podem ser transversais (se obtém 
dados em determinado momento, não exigindo 
acompanhamento) ou longitudinais (podem ser estudos de 
coorte ou caso controle, prospectivos ou retrospectivos) em 
que se obtém dados a partir de uma linha do tempo. 
*Outros estudos analíticos que se pode mencionar são as revisões 
sistemáticas (com ou sem metanálise). 
Aula 2 
Introdução 
A tabela a seguir mostra o tipo de estudo segundo a 
presença de grupo controle, o acompanhamento no tempo 
e o tipo de intervenção realizada. 
Estudos Transversais 
Enquanto os estudos de coorte e de caso controle 
acompanham a população por um período de tempo, 
buscando a relação entre exposição e efeito, os estudos 
transversais se limitam a observar essa população em apenas 
um momento, o que permite que ele seja um estudo eficaz 
na avaliação de acurácia de testes diagnósticos e também 
no estudo das prevalências de doenças. Os estudos 
transversais não se preocupam com a relação causa-efeito. 
O estudo transversal pode ser feito em vários momentos 
diferentes, o que permite acompanhar a evolução da 
prevalência de determinada condição na população. Note 
que o que foi dito aqui se refere a fazer dois diferentes 
estudos em dois momentos diferentes (por exemplo um em 
janeiro de 2020 e outro em janeiro de 2021) e NÃO realizar 
um acompanhamento da população por um período de 
tempo (por exemplo de janeiro de 2020 até janeiro de 2021) 
uma vez que estudos transversais NÃO envolvem 
acompanhamento da amostra. 
A melhor analogia para se compreender o estudo transversal 
é imaginar que ele é uma foto de determinada condição de 
saúde em um momento específico. Por exemplo, “qual a 
prevalência de idosos em Presidente Prudente no ano de 
2020?”. Note que para responder a essa pergunta, não é 
necessário um acompanhamento da população, apenas a 
coleta de dados e a realização do estudo. 
O estudo transversal, então, é aquele que tem a capacidade 
de avaliar serviços de saúde (permitindo melhores 
planejamentos) e permitir o monitoramento de tendências 
temporais de doenças ou fatores de risco. 
Delineamento do Estudo 
Primeiro se delimita a população alvo (tipo de indivíduos que 
se quer estudar) de acordo com a pergunta que se quer 
responder, depois se realiza a coleta de dados sobre a 
exposição a algum fator e qual o desfecho de cada indivíduo. 
Após a coleta de dados, o pesquisador pode dividir a amostra 
em quatro grupos, um com indivíduos expostos que 
apresentam o desfecho, outro com indivíduos expostos que 
não apresentam o desfecho, outro com indivíduos não 
expostos que apresentam o desfecho, e um último com 
indivíduos não expostos e que não apresentam o desfecho. 
Prevalência 
A prevalência é o número de casos de portadores de 
determinada condição em um limitado período de tempo. 
Nos estudos transversais se obtém a frequência de 
ocorrência dos eventos de saúde em uma população em 
determinado momento, dado esse que é uma porcentagem. 
Razão de Prevalências 
A razão entre duas prevalências (NÃO é dada em 
porcentagem, é como um índice) é o dado que permite criar 
uma estimativa do risco relativo (dá uma noção de 
probabilidade), por meio da divisão da prevalência entre 
expostos e não expostos. A razão de prevalências permite 
a comparação entre dois grupos e geralmente, na hora do 
cálculo, o maior número é o numerador e o menor o 
denominador. 
*Vale mencionar a existência da razão de chances (Odds Ratio) 
que pode aparecer nos estudos transversais, mas que oferece um 
valor sobreestimado de associação entre fator e doença. 
Quando se obtém uma razão de prevalências, o mais 
importante é interpretar esse dado. Um exemplo para facilitar 
a compreensão: Em um estudo sobre a prevalência de 
DSTs em meninos de rua, se encontrou que a prevalência 
em meninos que moravam na rua era de 24,8%, enquanto 
a prevalência entre meninos que apenas trabalhavam na rua 
era de 3,5%. Como já foi dito, a razão de prevalência é a 
divisão do número maior pelo menor, que vai resultar em 
7, 1. Esse 7,1 pode ser interpretado como “entre os meninos 
moradores de rua a prevalência de DSTs é 7X maior que 
entre os meninos trabalhadores de rua” ou “para cada 
menino trabalhador de rua com DST se tem 7 meninos 
moradores de rua com DST”. 
Como são apresentados os resultados do cálculo de RP? 
Neste exemplo, percebe-se a divisão da tabela em análise 
bruta, que é a análise de toda a amostra, e a análise ajustada, 
que é a análise de uma parte da amostra de acordo com 
um critério que o pesquisador estabelece (como idade e 
classe econômica). 
Focando apenas na análise bruta, pode-se identificar duas 
variáveis, o número de consultas e a natureza do serviço de 
saúde. Neste estudo, buscou-se avaliar se alguma das 
variáveis foi um fator relevante para que as mulheres da 
amostra não buscassem a realização do exame 
citopatológico. 
Como interpretar os resultados? 
Observamos primeiro que o grupo de referência no cálculo 
da razão de prevalências (o que fica no denominador) é 
indicado pelo número 1, com isso, o grupo de referência dos 
cálculos das razões de prevalências para o número de 
consultas foi ≥5 (mulheres que realizaram 5 consultas ou 
mais) e o grupo de referência nos cálculos de razões de 
prevalências para a natureza do serviço de saúde foi o 
serviço privado. 
Considere o exemplo da comparação de mulheres que 
fizeram 1-2 consultas com as que fizeram ≥5. O resultado foi 
1,0 (0,5; 1,9). O valor de 1,0 foi a razão de prevalências 
(prevalência de não realização de citopatológico entre as 
mulheres que consultaram de 1-2 vezes / prevalência entre 
as mulheres que consultaram 5 vezes) e (0,5; 1,9) é o 
intervalo de confiança para essa razão de prevalências. Esse 
intervalo (de 95% de confiança) apresenta os valores que a 
razão de prevalências poderia assumir em 95 das vezes, 
caso conseguíssemos reproduzir esse estudo 100 vezes O 
fato da razão de prevalência ter dado igual a 1 indica que a 
prevalência foi igual para os dois grupos. 
Por outro lado, a razão de prevalência entre as que não 
fizeram nenhuma consulta e as que consultaram 5 vezes foi 
3,5 (2,0; 6,1). Isso indica que a prevalência de não realização 
do citopatológico entre as mulheres do primeiro grupo foi 
3,5 vezes maior em relação ao segundo 
P Valor e Nível de Significância 
Na tabela, existe o valor p (ou p valor), que é um valor que 
mostra se determinada variável teve uma associação 
estatisticamente relevante com o desfecho ou não. 
Existe um valor chamado de nível de significância (chamado 
também de 𝛼), esse valor geralmente é de 5%, mas pode 
ser diferente de acordo com o interesse do pesquisador. O 
p valor obtido no estudo será comparado com esse nível de 
significância. Quando o p valor é MENOR que 𝛼 dizemos que 
a razão de prevalências observada para aquela variável é 
estatisticamente significativa. 
Observação 
Observe que sempre que p< 0,05 coincide de o IC não 
passar pelo 1. Da mesma forma, sempre que p> 0,05 o IC vai 
passar pelo 1. 
Com isso, quando p<0,05 (e o IC não passar pelo 1), isso vai 
indicar que existe diferença significativa para PELO MENOS 
um grupo da variável em questão, quando comparado com 
o grupo de referência. 
No caso da variável “número de consultas”, o p valor foi 
menor que 0,05. Ao olhar para os ICs das categorias da 
variável, vemos que o único que não passa pelo 1 foi o da 
comparação de “Nenhuma” com “≥ 5”, que era a categoria 
de referência. Então, para essa variável, a única razão de 
prevalências estatisticamente significativa foi essa. 
Agora observe que para a variável natureza do serviço de 
saúde, o p valor foi MAIOR que 0,05. Por isso, ao olhar para 
o IC da comparação ente sistema privado e público, vemos 
que este passa pelo 1. Então, para essa variável, não houve 
razão de prevalências estatisticamente significativa.