Caderno de Epidemiologia II

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Caderno de Epidemiologia II 1
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Caderno de Epidemiologia II
Conceitos iniciais
Modelos de causalidade
Modelo de Henle-Koch
Modelo das Causas suficientes (Rothman)
Critérios de causalidade de Bradford-Hill
Causalidade na MBE
Validade e Precisão
Erros aleatório (precisão)
Tipos de erros estatísticos
Erros sistemáticos ou viés (validade)
Viés de seleção
Viés de aferição (informação)
Viés de confusão ou confundimento
Tipos de estudos epidemiológicos
Estudos experimentais: Ensaio Clínico Randomizado
Fase pré-clinica
Ensaio clínico fase I
Ensaio clínico fase II
Ensaio clínico fase III 
Ensaio clínico fase IV
Estudos observacionais longitudinais
Estudos de coorte
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Conceitos iniciais
Associação é um conceito matemático que significa que, conforme uma variável muda outra 
variável também muda, seja de forma diretamente proporcional ou inversamente proporcional
Por ser um conceito matemático, a existência de uma associação não implica, 
necessariamente em causalidade. Quando existe uma associação entre duas variáveis sem 
existir nenhuma relação causa-efeito, chamamos de relação espúria
Estudo de caso-controle
Estudos observacionais transversais
Estudo seccional (ou Transversal, Inqueritos e de Prevalência)
Estudo ecológico
Conceito de MBE
Revisão sistemática
Meta-Análise
Forest Plot
Avaliação da qualidade da Evidência
Níveis de evidência - Oxford
Grau de recomendação
U.S Preventive Task Force
Medidas de associação em estudos de incidência (Ensaio clinico randomizado e Coorte)
Risco (incidência) absoluto
Risco (incidência) relativo
Medidas de associação em estudos caso-controle
Chances e razão de chances (Odds ratio)
Medidas de associação em estudos transversais
Prevalência e razão de prevalência
Possibilidades dos testes diagnósticos
Parâmetros de avaliação do teste
Acurácia
Sensibilidade
Especificidade
Testes em série e em paralelo
Curva ROC
Parâmetros para avaliação de um indivíduo
Valor preditivo positivo
Valor preditivo negativo
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Modelos de causalidade
Modelo de Henle-Koch
Corresponde a uma série de critérios para determinar a relação causal entre um 
microrganismo específico e uma determinada doença infecciosa. Esses postulados são usados 
para estabelecer se um microrganismo específico é o agente causador de uma doença específica
1. A presença do micro-organismo deve ser comprovada em todos indivíduos que sofrem da 
doença
2. O Agente não poderá ser encontrado em casos de outras doenças
3. Um vez isolado, o agente deve ser capaz de produzir a doença em questão uma vez 
inoculado em animais experimentais
4. O mesmo agente deve poder ser recuperado desses animais experimentalmente infectados e 
de novo isolado em cultura
Modelo das Causas suficientes (Rothman)
Causa suficiente é um conjunto de causas componentes para uma determinada consequência
Dentro das causas componentes existem alguns tipos como:
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Causa componente necessária: sem a qual a consequência não existiria (p.ex.: a presença 
do SARS-CoV 2 para existência de Covid-19)
Causa componente desconhecida: é um fator ou condição que ainda não foi identificado 
ou compreendido completamente como uma causa de determinada doença
Critérios de causalidade de Bradford-Hill
Compõe uma série de critérios que seriam indicativos de causalidade em saúde
Temporalidade (único obrigatório): a causa deve preceder a consequência no tempo
Força da associação: o quão conectado estão as duas variáveis (p.ex.: o tabagismo aumenta 
o risco de câncer de pulmão em 30x)
Consistência: se o resultado é replicável em diferentes condições
Especificidade (critério pouco útil): se a causa leva a uma única consequência
Gradiente biológico: se quanto maior (ou menor) a exposição maior (ou menor) o risco
Plausibilidade biológica: se a associação é cientificamente plausível
Coerência: se a associação não entra e conflito com o conhecimento cientifico atual
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Evidência experimental: se experimentos colaboram com o efeito causal
Analogia: se a explicação causal é semelhante a outras (p.ex.: o tabagismo é causa de outras 
neoplasias, além do pulmão)
Causalidade na MBE
Os melhores estudos são aqueles que possuem maior capacidade de inferência causal. O novo 
modelo de pirâmide de evidencia estabelece que os limites entre os níveis hierárquicos são mais 
fluidos, uma vez que dependem muito da qualidade metodológica com a qual os estudos 
foram conduzidos
Validade e Precisão
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Precisão: avalia se os resultados são consistentes quando repetidos, mesmo que não estejam 
necessariamente corretos
Validade: avalia se o estudo é capaz de medir ou identificar corretamente o que se propõe a 
medir
No entanto, não é possível medir a validade e precisão de um estudo de maneira direta, sendo 
preciso avaliar o seus opostos.
O oposto de precisão é o erro aleatório
O oposto de validade é o viés
💡 Tipos de validade
Validade interna: Refere-se à validade dos resultados dentro do próprio 
estudo, ou seja, se as conclusões obtidas são consistentes e corretas dentro da 
amostra ou população estudada.
Validade externa: Refere-se à validade dos resultados em relação à sua 
aplicabilidade a outras populações ou contextos além daqueles estudados 
inicialmente. Capacidade de extrapolação dos resultados para outras populações
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Erros aleatório (precisão)
São os erros de precisão de um estudo e ocorrem por se trabalhar apenas com amostras de 
populações e não com populações inteiras
💡 Amostra: grupo de pessoas selecionadas com o objetivo de serem representativas da 
população fonte
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Tipos de erros estatísticos
Erro tipo I (alfa): eu digo que há uma associação estatística (P 0,05), porém na 
realidade, há associação
Erros sistemáticos ou viés (validade)
Viés é qualquer erro sistemático no desenho, condução ou análise do estudo que resulte em 
uma estimativa equivocada do efeito da exposição no risco da doença
Viés de seleção
Distorção que ocorre na seleção dos indivíduos da amostra, de modo que eles não representem 
a população fonte
Alguns exemplos de viés de seleção:
Randomização inadequada: os grupos são muito diferentes
Quando o grupo controle é muito saudável ou muito doente (viés do trabalhador saudável)
Auto seleção: a pessoa se voluntaria para fazer o estudo
Perda de seguimento: não consegue acompanhar a pessoa durante todo tempo de estudo
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Viés de aferição (informação)
Ocorre quando os grupos são avaliados de maneira diferente. Um os mais importantes é na 
avaliação de ECR, em que é comparada uma intervenção contra um placebo. Nesses casos, os 
avaliadores tem uma tendência de avaliação a favor da intervenção, visto que é do seu 
interesse de pesquisa
Um subtipo do viés de aferição é o viés de memória. Ele ocorre por exemplo em estudos que 
comparam doentes x não doentes, em geral há uma tendencia maior do indivíduos doentes 
lembrarem dos fatores que eles podem associar a sua doença em relação aos indivíduos não 
doente
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A principal estratégia para evitar seria o mascaramento (o avaliador não saber para qual grupo - 
intervenção ou controle - o participante foi)
Viés de confusão ou confundimento
Ocorre quando a associação medida entre a medida de duas variáveis e na verdade distorcida ou 
ocorre por uma terceira variamente não esperada
Um exemplo seria uma associação entre café e IAM, na qual e necessária avaliar o uso 
concomitante de tabaco com café (indivíduos tabagista tendem a ter um consumo mais elevado 
de café), nesse caso o tabagismo pode ser um fator confundidor
Tipos de estudos epidemiológicos
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Estudos experimentais: Ensaio Clínico 
Randomizado
ECR é o principal estudo epidemiológico para avaliaçãode eficácia, uma vez que ele tem a 
maior capacidade de inferência causal. Por conta da sua robusteza, os ECRs, quando bem 
conduzidos, são capazes de encerrar questões de pesquisa, sem a necessidade de estudos 
posteriores (apesar de ser um fenômeno raro em saúde)
São classificados como estudos individuados, longitudinais (acompanham pacientes ao longo do 
tempo) e de intervenção
💡 OBS: Caso o estudo tome como unidade de observação agregados ecológicos ou 
institucionais teríamos um Ensaio comunitário
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Existem 3 características que trazem esse poder aos ECR:
Randomização: alocação aleatória dos pacientes para diferentes grupos de intervenção. 
Essa estratégia faz que pelas leis das probabilidades, os pacientes tenham as suas 
características do ponto inicial do estudo relativamente equiparáveis, assim qualquer 
intervenção realizada nos grupos seca a causa do desfecho observado. Busca minimizar o 
viés de seleção e confusão
Mascaramento (ou cegamento): consiste em fazer com que alguém do estudo (sejam 
paciente, examinador ou estatístico) não saiba qual intervenção está sendo realizada em 
cada pessoa. Busca minimizar o viés de aferição
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Análise por intenção de tratar: imagine o exemplo de um ECR que teste a efetividade de 
uma nova técnica cirúrgica comparado ao tratamento clínico padrão (a hipótese e que o 
tratamento cirúrgico é melhor). Entretanto após a randomização alguns pacientes do grupo 
clínico precisaram da cirurgia de urgência, e alguns do grupo cirúrgico desistiram da cirurgia 
e fizeram o tratamento clínico, nesse caso houve cruzamento entre os grupos de tratamento. 
A análise por intenção de tratar vai considerando grupos para os quais os pacientes 
foram randomizados e não a intervenção que eles receberam em si. Ao utilizar essa 
técnica, usamos um viés conservados, uma vez que “pioramos” o resultado da nossa 
hipótese, e “melhoramos” o resultado do nosso controle. Nesses caso, se o resultado do 
tratamento cirúrgico continuar sendo melhor, isso significa que ele é tão bom, que, mesmo 
introduzido esse viés, ele continua superior
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Fase pré-clinica
Estudos laboratoriais e experimentos em animais
Ensaio clínico fase I
Pequeno grupo de voluntários (20-80) sem doenças que visam avaliar a segurança e não 
eficácia da droga. Sendo realizado em doses escalonadas, visa determinar uma dose da droga 
sem causar efeitos colaterais
Ensaio clínico fase II
Nesta fase, o medicamento ou intervenção é administrado a um grupo maior de pacientes com a 
doença-alvo. O objetivo é obter informações sobre a eficácia do medicamento, determinar a 
dose adequada e continuar a avaliação da segurança. Geralmente, o grupo é dividido em 
subgrupos para explorar diferentes doses, regimes de tratamento ou características dos pacientes.
Ensaio clínico fase III 
Avaliação de eficácia (ECR propriamente dito), nesse momento o medicamento está liberado 
para comercialização
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Ensaio clínico fase IV
Também conhecida como pós-comercialização, essa fase ocorre após a aprovação regulatória do 
medicamento. O medicamento é monitorado em um grande número de pacientes para avaliar a 
sua eficácia a longo prazo, identificar eventos adversos raros e investigar seu uso em 
diferentes populações ou condições clínicas.
Estudos observacionais longitudinais
Estudos de coorte
O desenho desse estudo é muito semelhante ao ECR, pela diferença de que a divisão dos grupos 
não ocorre por randomização e tipo de intervenção realizada, mas sim pela exposição natural a 
um determinado fator do estudo (p.ex.: fumantes x não fumantes)
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Vantagens
Por conseguirem acompanhar os pacientes ao longo do tempo para avaliar a presença ou não do 
desfecho, é possível calcular o risco (incidência). Entre os estudos observacionais é o menos 
suscetível a vieses de seleção
Desvantagem
Por ser um estudo observacional há sempre a possiblidade de influência de outras variáveis 
confundidores associadas as causas e desfechos. Além disso, é um estudo pouco eficiente para 
desfechos raros, pois precisaria de um recrutamento muito grande de indivíduos
Coorte prospectivo e retrospectivo (histórica)
Esses estudos em nada diferem quanto ao desenho do estudo, mas se diferenciam quanto a coleta 
de dados (antes ou depois da ocorrência do desfecho)
Exemplo: Hipótese → Hospitalização COVID-19 é um fator de risco para fadiga crônica
Coorte prospectiva: você ira recrutar um grupo de pacientes com Covid-19 e irá 
acompanhar os pacientes ao longo de um tempo que forma internados e não foram para a 
avaliar a diferença de ocorrência de fadiga crônica entre os 2 grupos
Coorte retrospectiva: será o mesmo desenho, no entanto ele será realizado através de 
registros como prontuários. O pesquisador ira procurar dados de pacientes que tiverem 
Covid e olhar nos registros hospitalares aqueles que necessitaram ou não de hospitalização. 
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Em seguida, o pesquisado irá procurar nos registros se houve relato de fadiga crônica para 
os pacientes de ambos grupos
💡 O desenho de estudo é exatamente o mesmo, o que muda é que na histórica o 
pesquisado fica mais suscetível a e dependente da qualidade dos registros passados
Estudo de caso-controle
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É uma solução para avaliação dos desfechos raros que são pouco eficazes nos estudos de 
coorte. Nesse estudo parte-se do inicio um grupo de pacientes com o desfecho (caso) e outro 
grupo sem o desfecho (controle) e compara-se frequência da exposição a determinados fatores.
Estudo individuado, longitudinal, observacional e retrospectivo
💡 Ex.: caso-controle sobre tabagismo e câncer de pulmão → selecionam-se dois grupos, 
um grupo com câncer de pulmão (casos) e outro sem o câncer de pulmão (controle). 
Então são coletadas informações sobre o histórico de tabagismo (exposição) em 
ambos grupos, e se comparam as prevalências de tabagismos entre os casos e controle
Estudos observacionais transversais
Estudo seccional (ou Transversal, Inqueritos e de Prevalência)
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É um estudo que busca descrever a frequência de um fenômeno numa população em um dado 
momento. 
Ex.: Estudo sobre uso de tabaco em uma determinada população → os pesquisadores selecionam 
uma amostra da população e coletam informações sobre o uso de tabaco por meio de 
questionários. Com isso, é possível calcular a prevalência do uso de tabaco na população em 
estudo, descrevendo a frequência e padrões de consumo
Estudo ecológico
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Nesse caso, a unidade de estudo são áreas geográficas bem delimitadas, sendo investigadas as 
relações entre variáveis em nível de grupo ou população, em vez de examinar indivíduos 
específicos
Ex.: Estudo que examina a associação entre o consumo de tabaco (variável ecológica) e a 
incidência de câncer de pulmão (variável de saúde) em diferentes países.
Um erro é pode ocorre é a “Falácia Ecológica”, quando são feitas inferências incorretas sobre 
indivíduos com base em dados agregados em nível de grupo ou população
Conceito de MBE
A Medicina Baseada em evidências é a intersecção entre: experiência clinica, melhores 
evidências e valores do paciente
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Revisão sistemática
Busca sistemática de estudos na literatura visando responder a uma questão de pesquisa, no 
qual o autor descreverá explicitamente os métodos de busca de artigos
A revisão sistemática carregará consigo todas qualidades e defeitos dos estudos originais que ela 
conseguir buscar
💡 Viés de publicação
É a tendência de apenas estudos com resultados postivos serem publicados. Nesse 
caso, estudos com resultados nulo ou contrários ao desejos são mais difíceis de serem 
publicados, gerando um viés na literatura a favor da hipótese
Algumas etapas de uma revisão sistemática
1. Definição de uma questão de pesquisa
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2. Escolha das bases de dados
Quanto mais bases de dados, melhor a qualidade da RS
É importante que seja incluídas bases de dados menos relevantes e até mesmo registros de 
congressos científicos, chamadas de “Literatura cinzenta)
3. Escolha das palavras chaves
Quanto mais sinônimos forem utilizados melhores será a busca
4. Seleção dos artigos
Análise dos artigos afim de descartar aqueles que não são úteis para a pergunta de pesquisa
Primeira leitura: titulo e resumo
Segunda leitura: artigo completo
5. Avaliar a qualidade dos dados encontrados
Utilizar o manual RoB2 da Cochrane
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Meta-Análise
Análise estatísticas quem combinam os resultados de vários estudos considerados semelhantes 
o suficientes. Em linhas gerais é como se fosse uma “média ponderada dos estudos 
encontrados”
A possibilidade de se realizar uma meta-análise dependerá do cálculo da heterogeneidade 
(I^2). A heterogeneidade estima o quanto os resultados dos estudos diferem entre si sem ser 
por erro amostral.
💡 Ex.: Quando a diferença entre os estudos são apenas por erros amostrais, temos a 
heterogeneidade igual a zero. Quando a heterogeneidade é mais alta (50-70%) 
significa que as diferenças metodológicas entre os estudos não são desprezíveis, 
caracterizando estudos muito diferentes entre si. Quando a heterogeneidade é baixa, 
significa que os estudos são semelhantes, sendo possível realizar uma meta-analise
Forest Plot
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Cada linha é um estudo diferente
No canto direito temos a medida de de efeito estudada
Estudos dicotômicos: Odds Ratio, Risco relativo e Diferença de risco
Estudos contínuos: Diferença de médias
O tamanho do quadrado representa o peso do estudo na média ponderada (estudos com 
muitas pessoas tem um quadrado maior)
Posição do quadro é a estimativa central do tamanho do efeito nos estudos
A linha horizontal de cada estudo é o intervalo de confiança
Losango = média ponderada dos estudos (meta-análise)
Avaliação da qualidade da Evidência
Níveis de evidência - Oxford
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NÍVEL 1: Ensaio clínico randomizado
A: revisão sistemática 
B: um único ECR com pequeno intervalo de confiança
NÍVEL 2: Estudo coorte
A: Revisão sistemática de estudos de coorte
B: Vários coortes ou coortes grandes
NÍVEL 3: Estudo caso-controle
A: Revisão sistemática de caso-controle
B: Caso-controle individuais
NÍVEL 4: Série de casos
NÍVEL 5: Opinião de especialistas
Grau de recomendação
NIVEL 1 → Grau A
NÍVEL 2 e 3 → Grau B
NÍVEL 4 → Grau C
NÍVEL 5 → Grau D
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U.S Preventive Task Force
Medidas de associação em estudos de incidência 
(Ensaio clinico randomizado e Coorte)
Risco (incidência) absoluto
Representa a incidência do desfecho nos expostos e nos não expostos
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Risco (incidência) relativo
É uma forma de comparar a incidência no grupo exposto e não exposto pela divisão de riscos 
absolutos do expostos sobre o não expostos
Interpretação do valor: lembre que os conceitos de “protetor” e “fator de risco” são subjetivos, 
depende das variáveis estudadas
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Medidas de associação em estudos caso-controle
Chances e razão de chances (Odds ratio)
💡 Apesar do Odds ratio ser uma medida classicamente usada em estudos caso-controle, 
ela também pode ser utilizada em estudos de incidência
Medidas de associação em estudos transversais
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Prevalência e razão de prevalência
O cálculo da prevalência e razão de prevalências é igual a fórmula do risco absoluto e 
relativo
Possibilidades dos testes diagnósticos
Ao se relacionar um padrão-ouro com um novo teste diagnóstico, podemos chegar as seguintes 
possibilidades:
Verdadeiro positivo: o indivíduo é doente e o teste veio positivo
Falso negativo: o indivíduo é doente porém o teste veio negativo
Falso positivo: o indivíduo é saudável, porém o teste veio positivo
Verdadeiro negativo: o indivíduo é saudável e o teste veio negativo
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Parâmetros de avaliação do teste
Acurácia
É o percentual de acertos total do teste (tanto verdadeiros positivo quanto negativo). Logo uma
acurácia 100% significa que todos os casos são ou verdadeiros positivos, ou verdadeiros 
negativos. Um teste inútil seria um teste com 50% de acurácia, uma vez que a probabilidade 
do teste ser verdadeiro é a mesma de ser falso.
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Sensibilidade
É a probabilidade de um indivíduo doente ter um resultado positivo, nesse sentido ele é 
calculado apenas com base na coluna dos indivíduos doentes.
Ele é calculado pelo total de pessoas verdadeiras positivas pelo total de doentes.
Um teste com sensibilidade alta indica que a maioria dos doentes terá resultado positivo, 
isto é, poucos doentes terão resultado falso negativo, logo a presença de um resultado negativo 
é pouco comum de ocorrer em pessoas doentes, fazendo com que seja um teste bom para 
descartar doenças, sendo muito utilizados em testes de rastreamento populacional
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Especificidade
É a probabilidade de um indivíduo saudável ter um resultado negativo
Ele é calculado pelo total de verdadeiros negativos pelo total de saudáveis
Um teste com especificidade alta indica que a maioria dos saudáveis terá um resultado 
negativo, portanto se o resultado vier positivo é pouco provável que o indivíduo seja saudável, 
nesse sentido é um teste bom para confirmar doenças
Testes em série e em paralelo
Testes em paralelo aumentam a sensibilidade do teste em relação aos testes individuais
Testes em série aumentam a especificidades do teste em relação ao testes individuais
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Curva ROC
É útil para determinar o ponto de corte ideal para um teste com variável contínua, um 
exemplo de variável contínua é se quiser diagnosticar DM através de uma glicemia de jejum de 
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100, o que ocorreria que que seria um teste muito sensível (diagnosticaria a maioria dos 
diabéticos) mas também levaria a muitos falsos positivos (pessoas sem diabetes também podem 
ter glicemia acima de 100). Por outro lado, se quiser utilizar o corte de 150, raros indivíduos 
saudáveis teriam essa glicemia, tendo poucos falsos positivos, porém existem diabéticos que tem 
glicemia abaixo desse valor (diminuição da sensibilidade)
Essa curva é construída por um gráfico de ordenada verdadeiros positivos, e abscissa falsos 
positivos. O melhor ponto de corte é aquele mais próximo do canto superior esquerdo. Já um 
ponto de corte ruim seria aquele próximo a linha de referência, cuja acurácia é de 50%. A 
acurácia do teste é calculada pela área abaixo da curva
Parâmetros para avaliação de um indivíduo
Valor preditivo positivo
É a probabilidade de doença entre todos que tiveram resultado positivo
Quanto maior a prevalência, maior o VPP
Quanto maior a especificidades maior o VPP
Valor preditivo negativo
É a probabilidade de ser saudável entre todos que tiveram um resultado negativo
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Quanto maior a seNsibilidade maior o VPN