E-book estudos epidemiológicos aplicados à vigilânciam saúde

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ESTUDOS 
 EPIDEMIOLÓGICOS APLICADOS
À VIGILÂNCIA EM SAÚDE
PROFEPI PROGRAMA DE FORTALECIMENTO DA EPIDEMIOLOGIA NOS SERVIÇOS DE SAÚDE
FICHA TÉCNICA
EQUIPE DO PROGRAMA DE FORTALECIMENTO DA EPIDEMIOLOGIA NOS SERVIÇOS 
DE SAÚDE – PROFEPI
SECRETARIA DE VIGILÂNCIA EM SAÚDE E AMBIENTE/MINISTÉRIO DA SAÚDE/ BRASIL
Coordenação Geral
Ethel Leonor Noia Maciel –Secretária de Vigilância em Saúde e Ambiente/SVSA/MS
Pedro Eduardo Almeida da Silva – Diretor do Departamento de Articulação Estratégica de Vigilância 
em Saúde e Ambiente/Daevs/SVSA/MS
Guilherme Loureiro Werneck – Coordenador Geral de Desenvolvimento da Epidemiologia nos Serviços/CGDEP/Daevs/SVSA/MS
Equipe Técnica
Maryane Oliveira Campos – Coordenação Executiva e revisora técnica – CGDEP/Daevs/SVSA/MS
Lúcia Rolim Santana de Freitas – Colaboradora e revisora técnica – CGDEP/Daevs/SVSA/MS
Sarah Yasmin Lucena Gomes – Colaboradora e revisora técnica – CGDEP/Daevs/SVSA/MS
Sheyla Maria Araújo Leite –Colaboradora – CGDEP/Daevs/SVSA/MS
Carla Tatiana Miyuki Igarashi – Colaboradora – CGDEP/Daevs/SVSA/MS
Halex Mairton Barbosa Gomes e Silva – Colaborador – CGDEP/Daevs/SVSA/MS
Equipe Pedagógica
Sandhi Maria Barreto – Professor Responsável e Conteudista, docente da Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG
Luana Giatti Gonçalves – Professor e Conteudista, docente da Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG
Lidyane do Valle Camelo – Professor e Conteudista, docente da Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG
Carolina Gomes Coelho – Professor e Conteudista, docente da Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG
Amanda Quadros – Coordenação Pedagógica – CGDEP/Daevs/SVSA/MS
Criação Digital
Lauro Adolfo Gontijo dos Santos – Designer Gráfico – CGDEP/Daevs/SVSA/MS
Organização Pan-Americana de Saúde/ Organização Mundial de Saúde (OPAS/OMS)
Coordenação Geral
Socorro Gross – Representante da OPAS/OMS no Brasil
Sebastian Garcia Saiso – Diretor do Departamento de Evidência e Inteligência para Ação em Saúde (EIH) da
OPAS/OMS, com sede em Washington D.C.
Equipe Técnica
Juan Cortez-Escalante – Coordenação executiva e revisor técnico – Consultor Nacional da UnidadeTécnica
de Vigilância, preparação e resposta à emergências e desastres/OPAS/OMS
Equipe Pedagógica
Mônica Diniz Durães – Colaboradora – Consultora Nacional de Capacidades Humanas para a Saúde/OPAS/OMS
SU
M
ÁR
IO
Introdução ......................................................................................................................... 4
O curso ............................................................................................................................... 6
Capítulo 1 - A importância da evidência científica em Saúde Pública ..................................10
1.1 Desenvolvimento de perguntas e hipóteses epidemiológicas .............................................................................. 11
1.2 Teste de hipótese: associação estatística ...................................................................................................................... 20
1.3 Introdução a causalidade .................................................................................................................................................... 32
Capítulo 2 - Estudos observacionais: contribuição para 
a vigilância epidemiológica .............................................................................................. 42
2.1 Introdução aos desenhos de estudos epidemiológicos ............................................................................................ 43
2.2 Estudos ecológicos ................................................................................................................................................................ 53
2.3 Estudos transversais .............................................................................................................................................................. 65
2.4 Estudos de caso-controle .................................................................................................................................................... 80
2.5 Estudos de coorte ................................................................................................................................................................... 89
Capítulo 3 - Estudos experimentais: contribuição para 
a vigilância epidemiológica ............................................................................................. 102
3.1 Ensaios controlados randomizados ...............................................................................................................................103
3.2 Ensaios controlados randomizados de comunidade e de cluster .......................................................................114
Capítulo 4 - Saúde Pública baseada em evidências 
e metanálise .................................................................................................................... 123
4.1 Metanálise como instrumento de tomada de decisão ............................................................................................124
4.2 Níveis de evidência em Saúde Pública .........................................................................................................................134
Bem-vindos ao curso Estudos Epidemiológicos 
Aplicados à Vigilância em Saúde!
O presente curso, desenvolvido na modali-
dade remota, apresenta os principais deline-
amentos de estudos epidemiológicos obser-
vacionais e experimentais, descrevendo sua 
contribuição específica para a investigação 
dos determinantes e causas de doenças e 
agravos em saúde. Portanto, esse curso avança 
com relação a epidemiologia descritiva, apre-
sentada no curso Epidemiologia Descritiva 
Aplicada à Vigilância em Saúde, mas pressu-
põe o conhecimento e domínio dos principais 
conceitos discutidos anteriormente.
Os conhecimentos derivados dos estudos epi-
demiológicos ganham cada vez mais presença 
e importância no cotidiano da sociedade em 
geral, e, em especial, dos profissionais e ser-
viços de saúde. Hoje é conhecimento estabe-
lecido e amplamente divulgado que a ativi-
dade física regular (pelo menos 150 minutos 
por semana) promove a saúde física e mental, 
assim como os efeitos maléficos do tabagismo 
sobre o sistema cardiovascular, entre tantos 
outros exemplos. Crescentemente, evidências 
cientificas derivadas de estudos epidemioló-
gicos são reunidas em revisões sistemáticas e 
reanálises para subsidiar protocolos clínicos e 
propostas de intervenções em saúde pública 
destinadas a proteger, prevenir e promover a 
saúde individual e populacional.
A saúde pública baseada em evidências assen-
ta-se sobre uma base de conhecimento sólida 
sobre a frequência e distribuição de doenças e 
agravos, sobre os determinantes e consequên-
cias desses eventos, bem como sobre a segu-
rança, eficácia e efetividade das intervenções e 
seus custos em saúde. Os conhecimentos gera-
dos por estudos epidemiológicos orientam 
tanto as estratégias e organização da vigilân-
cia epidemiológica de doenças e agravos em 
saúde, como também a seleção de indicadores 
e de prioridades de monitoramento, garantindo, 
por exemplo, a detecção precoce de surtos e 
epidemias, e a avaliação dos impactos das polí-
ticas públicas em saúde.
INTRODUÇÃO
A promoção e o cuidado em saúde são desafios multidimensionais e complementares. A saúde 
pública tem por dever e compromisso identificar correta e oportunamente os problemas de 
saúde e tomar decisões que possam mudar o curso do processo saúde-doença, garantindo os 
melhores resultados possíveis para o maior número de pessoas, de forma duradoura e com o 
menor custo possível. A saúde pública integra a atenção individual pronta e qualificada com 
ações populacionais de prevenção e promoção da saúde amplas, eficazes e igualmente opor-
tunas e qualificadas. Resultados de diferentes delineamentos de estudos epidemiológicos con-
tribuem para responder aos objetivos de conhecer para prevenirpara identificar associações entre variáveis, 
que, ao serem estatisticamente significantes, indicam uma probabilidade muito pequena (inferior a 
5%, ou seja, valor de pseguir.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
3 5Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Figura 2 – Análise da causalidade de uma associação entre uma exposição e um dado 
desfecho de saúde 
Fonte: Elaborado pelos autores.
1.3.3 CRITÉRIOS PARA AVALIAR CAUSALIDADE DE UMA ASSOCIAÇÃO
Afirmar que uma relação entre um fator de exposição e uma doença ou evento de saúde é causal 
não é trivial. Representa um grande desafio para a epidemiologia, constituindo um tema central 
e complexo de debate. Em 1965, o epidemiologista e estatístico inglês Sir. Austin Bradford Hill 
propôs nove critérios, que são amplamente utilizados para auxiliar no processo de averiguar se 
uma dada associação pode ser considerada causal (Hill, 1965). 
SAIBA MAIS…
Em colaboração com Richard Doll, Austin Bradford Hill foi um epidemiologista britânico 
mundialmente conhecido, especialmente por sua paradigmática pesquisa que comprovou o 
tabagismo como causa de câncer e outras doenças graves (DOLL, HILL, 1950). Além disso, Hill 
também foi pioneiro no uso de ensaios clínicos randomizados. Sob a influência de filósofos 
britânicos dos séculos XVIII (David Hume) e XIX (Stuart Mill), Sir Bradford Hill publicou em 1965 
um dos artigos mais citados na história da ciência. Seu grande mérito foi estabelecer padrões 
para a interpretação dos achados estatísticos que minimizassem a dúvida sobre causalidade no 
campo biomédico (ARAÚJO, DALGALARRONDO, BANZATO, 2014).
A utilização desses critérios é muito importante, pois não há como provar inequivocamente uma 
relação causa-efeito em epidemiologia e outras ciências empíricas, mesmo quando o estudo é 
conduzido com rigor e a análise dos dados é bem-feita. Considera-se, por isso, que uma associa-
ção que atende a todos ou à maioria dos critérios propostos por Bradford Hill tem maior proba-
bilidade de ser causal do que uma associação que satisfaça apenas a um ou a poucos desses cri-
térios. Entretanto, é importante ressaltar que o não cumprimento de alguns critérios não fornece 
necessariamente evidências contra a causalidade. Apresentaremos, a seguir, os nove critérios de 
causalidade propostos por Bradford Hill. 
3 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Quadro 1 – Critérios para avaliação da causalidade de uma associação
Nove critérios para avaliação da causalidade de uma associação
1 Temporalidade
2 Força da associação
3 Relação dose-reposta
4 Consistência
5 Plausabilidade biológica
6 Analogia
7 Evidência experimental
8 Coerência
9 Especificidade
1.3.3.1 Temporalidade
A temporalidade é uma condição essencial para a causalidade, pois, para que uma exposição seja con-
siderada causal, ela precisa necessariamente preceder a ocorrência da doença. Esse é o único critério 
necessário e indiscutível para a determinação de causalidade, já que a ausência dessa relação tempo-
ral exclui qualquer possibilidade de causalidade. Por exemplo, no caso da associação entre a infecção 
pelo vírus Zika e a ocorrência de microcefalia em fetos ou bebês, foi verificado que a infecção em mães, 
durante a gravidez, precedia a descoberta de microcefalia ou outras anomalias cerebrais em bebês. 
Além disso, surtos de Zika vírus no Brasil e na Polinésia Francesa precederam o aumento do número 
de casos de microcefalia (Rasmussen et al., 2016).
Veremos, nas próximas aulas, que em alguns delineamentos de estudos essa relação temporal é mais 
facilmente identificada, como nos estudos de coorte e nos estudos experimentais. Por outro lado, 
alguns delineamentos, como os estudos transversais, geralmente não permitem a verificação da tem-
poralidade, pois mensuram, ao mesmo tempo, a presença da exposição e da doença. 
1.3.3.2 Força da associação
Segundo esse critério, quanto mais forte for uma associação, maior é a probabilidade de ela ser cau-
sal. Essa força de associação é mensurada por medidas como o risco relativo, que mensura quantas 
vezes o risco de desenvolver a doença é maior entre o grupo exposto quando comparado ao grupo 
não exposto (ver Aula 2.4 Estudos de coorte). A ideia é que associações fracas têm mais chances de ser 
decorrentes de vieses não detectados ou de confundimento do que uma associação forte. Por exem-
plo, fumantes têm um risco cerca de oito vezes maior de ter câncer de pulmão e seis vezes maior 
de ter câncer de laringe, quando comparados aos não fumantes (Gandini, et al. 2008). Esses achados 
dão suporte para a relação causal entre tabagismo e câncer de pulmão e laringe. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
3 7Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
No caso da associação entre a infecção pelo vírus Zika e a ocorrência de microcefalia, foi encon-
trado, em um estudo epidemiológico realizado na Polinésia Francesa, uma forte associação entre 
a infecção pré-natal pelo Zika vírus e a microcefalia, já que o risco relativo estimado foi de aproxi-
madamente 50, ou seja, o risco de microcefalia entre bebês cujas mães tiveram infecção pelo Zika 
vírus foi 50 vezes o risco observado em mães sem infecção por este vírus (Rasmussen et al., 2016).
1.3.3.3 Relação dose-resposta
Quando observamos que a incidência de uma doença aumenta à medida que aumenta a dose ou 
frequência da exposição, a hipótese de causalidade é reforçada. Um exemplo bastante emblemático 
desse critério é a relação entre o tabagismo e o câncer de pulmão. Na década de 1950, os resultados 
do estudo da coorte de médicos britânicos (British Doctors Study), conduzido por Richard Doll e Sir 
Austin Bradford Hill, evidenciaram que quanto maior o número de cigarros fumados por dia, maior 
era a taxa de mortalidade por câncer de pulmão (Figura 3).
Figura 3 - Taxa de mortalidade por câncer de pulmão (por 1 mil), de acordo com o 
número médio de cigarros fumados por dia entre médicos britânicos, 1951-1961. 
Fonte: Bonita et al. (2010).
1.3.3.4 Consistência
Esse critério diz respeito à reprodução do achado de uma associação em diferentes populações e con-
textos. Ou seja, se a associação entre uma exposição e um evento de saúde é encontrada em estudos 
conduzidos em diferentes populações, a hipótese de causalidade é reforçada. 
O critério da consistência também pode ser exemplificado pela relação entre o tabagismo e 
mortalidade geral. No famoso relatório Tabagismo e saúde (Smoking and health), publicado 
pelo Advisory Committee to the Surgeon General of the Public Health Service em 1964, foram 
reunidas informações de inúmeros estudos que avaliaram a relação entre o tabagismo e a mor-
talidade. Todos esses estudos, que incluíam pesquisas realizadas em várias populações dife-
rentes, verificaram que a mortalidade aumentava à medida que o número de cigarros consumi-
dos diariamente crescia (Tabela 1). Por exemplo, no estudo realizado com médicos ingleses, foi 
verificado que, em comparação aos não fumantes, o risco de morrer entre os que fumamReferência Referência Referência Referência
Austin Bradford Hill e John L. Mackie. Rev Psiquiatr Clin. 2014;41(2):56-61.
Araújo LFSC, Dalgalarrondo P, Banzato CEM. Sobre a noção de causalidade na medicina: aproxi-
mando Austin Bradford Hill e John L. Mackie. Rev Psiquiatr Clin. 2014;41(2):56-61.
Bonita et al. Epidemiologia básica. 2.ed. São Paulo, Santos. 2010.
Cugola FR, Fernandes IR, Russo FB, Freitas BC, Dias JL, Guimarães KP, Benazzato C, Almeida N, 
Pignatari GC, Romero S, Polonio CM, Cunha I, Freitas CL, Brandão WN, Rossato C, Andrade DG, 
Faria Dde P, Garcez AT, Buchpigel CA, Braconi CT, Mendes E, Sall AA, Zanotto PM, Peron JP, Muotri 
AR, Beltrão-Braga PC. The Brazilian Zika virus strain causes birth defects in experimental models. 
Nature. 2016 Jun 9;534(7606):267-71. doi: 10.1038/nature18296. Epub 2016 May 11. PMID: 
27279226; PMCID: PMC4902174.
Doll R, Hill AB. Smoking and carcinoma of the lung; preliminary report. Br Med J. 1950;2(4682):739-48
Gandini S, Botteri E, Iodice S, Boniol M, Lowenfels AB, Maisonneuve P, Boyle P. Tobacco smoking 
and cancer: a meta-analysis. Int J Cancer. 2008 Jan 1;122(1):155-64. doi: 10.1002/ijc.23033. PMID: 
17893872.
Hill AB. The environment and disease: association or causation? Proceedings of the Royal Society of 
Medicine, 58(5), 295–300, 1965
Rasmussen SA, Jamieson DJ, Honein MA, Petersen LR. Zika Virus and Birth Defects--Reviewing the 
Evidence for Causality. N Engl J Med. 2016 May 19;374(20):1981-7. doi: 10.1056/NEJMsr1604338. 
Epub 2016 Apr 13. PMID: 27074377.
U.S. Department of Health, Education and Welfare: Smoking and Health: Report of the Advisory 
Committee to the Surgeon General. Washington, DC, Public Health Service, 1964. 
2 
Estudos 
observacionais: 
contribuição 
para a vigilância 
epidemiológica
C a p í t u l o 
PROFEPI
4 3Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2.1 INTRODUÇÃO AOS DESENHOS DE ESTUDOS 
EPIDEMIOLÓGICOS
2.1.1 INTRODUÇÃO
Como foi visto no capítulo 1, a elaboração de perguntas e a construção de hipóteses científicas 
orientam o desenvolvimento dos estudos epidemiológicos.
A epidemiologia tem dois pressupostos fundamentais (Hennekens e Buring, 1987): 
1. As doenças humanas não ocorrem ao acaso; 
2. Os fatores que causam ou previnem doenças podem ser identificados por meio de 
investigações científicas (estudos) em diferentes populações ou em subgrupos de 
indivíduos de uma mesma população. 
Diante desses pressupostos, reflita: quais são os objetivos de se realizar um estudo epidemio-
lógico? Qual a sua finalidade? 
Existem, pelo menos, cinco objetivos principais que justificam a realização de um estudo epide-
miológico, conforme explicitado a seguir. 
OBJETIVOS DOS ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS
Conhecer e estabelecer, de forma adequada, valores de referência para parâmetros em saúde. 
 m Contribuir para definir e padronizar critérios diagnósticos.
 m Testar a qualidade de instrumentos e procedimentos diagnósticos.
 m Conhecer a história natural das doenças e os fatores que interferem em sua ocorrência, 
gravidade e prognóstico. 
 m Investigar os efeitos, de curto, médio e longo prazo, de intervenções em saúde, incluindo 
os medicamentos e vacinas.
IMPORTANTE!
A escolha de um delineamento apropriado para um estudo é um passo crucial em uma 
investigação epidemiológica. Assim, para planejar a condução de um estudo epidemiológico, 
é preciso saber se o delineamento de estudo é adequado para atender aos objetivos da 
pesquisa em questão, definidos previamente por meio da pergunta e hipótese científicas – 
estabelecidas a partir do conhecimento existente ou da observação da realidade empírica. 
4 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Além de estar intimamente relacionada com a pergunta científica a ser estudada, a escolha do 
delineamento do estudo também sofre influência da prevalência dos fatores de exposição e da 
frequência do desfecho principal, ou seja, se são raros ou comuns na população a ser estudada. 
Outros fatores que devem ser considerados para tal escolha são os recursos financeiros, o tempo 
disponível para a realização do estudo, e a necessidade de comunicação rápida dos resultados. 
É importante lembrar que, conforme visto no capítulo 1, o método epidemiológico baseia-se na 
comparação de subgrupos populacionais. Desse modo, compara-se a ocorrência de uma doença ou 
agravo em subgrupos definidos pela presença ou ausência de doença, ou pela presença da expo-
sição, para testar se há uma associação estatística entre a exposição e a doença. A comparação 
entre grupos e o teste de hipótese constituem a essência de todos os estudos epidemiológicos.
2.1.2 CARACTERÍSTICAS DOS ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS
Compreender características básicas dos delineamentos de estudos ajudarão na escolha do tipo 
de estudo mais adequado a ser realizado, bem como na compreensão de estudos epidemiológi-
cos já disponíveis na literatura. Dessa forma, podemos considerar as características dos estudos 
epidemiológicos elencadas a seguir. 
• Unidade de observação
Os estudos epidemiológicos podem estudar os seres humanos de dois modos: em conjunto, 
também chamado agregado, ou de forma individual. O tipo de unidade de observação em 
agregado consiste em mais do que a somatória de indivíduos, já que os coletivos são deter-
minados social e culturalmente. Tais estudos adotam organizações coletivas de qualquer 
natureza para a definição de sua unidade de informação, a exemplo de regiões do Brasil 
ou países da América Latina. Estudos ecológicos e ensaios de comunidade randomizados 
são exemplos de estudos que utilizam o agregado como unidade de observação. Por fim os 
estudos de coorte, caso-controle, ensaios clínicos randomizados e seccionais são exemplos 
de estudos nos quais o indivíduo é a unidade de observação utilizada. 
Vejamos a seguir exemplos de dois estudos epidemiológicos: 
PROFEPI
4 5Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
Fatores associados ao controle glicêmico em amostra de indivíduos com diabetes mellitus 
do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto, Brasil, 2008 a 2010 
(Moraes, Helaine Aparecida Bonatto de et al. Fatores associados ao controle glicê-
mico em amostra de indivíduos com diabetes mellitus do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto, 
Brasil, 2008 a 2010. Epidemiologia e Serviços de Saúde, v. 29, 2020.)
RESUMO
OBJETIVO: investigar os fatores associados ao controle glicêmico em indivíduos com 
diabetes mellitus (DM). MÉTODOS: estudo seccional, com participantes do Estudo 
Longitudinal de Saúde do Adulto com DM autorreferido; utilizou-se regressão logística
binomial. RESULTADOS: foram incluídos 1.242 indivíduos; 54,2% apresentaram hemo-
globina glicada ≥6,5%, evidenciando controle glicêmico inadequado. Mostraram-se 
fatores associados ao controle glicêmico inadequado o sexo masculino, raça/cor da pele 
preta ou parda, nível médio de ocupação, não ter plano de saúde, uso de insulina, rela-
ção cintura-quadril alterada, tabagismo e autoavaliação da saúde ruim ou muito ruim. 
CONCLUSÃO: os resultados reforçam o contexto multicausal no controle glicêmico, que 
foi associado a fatores sociodemográficos, estilos de vida e condições de saúde.
4 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Tendências temporais na incidência do câncer colorretal em quatro regiões da América 
Latina: 1983-2012 
(Carvalho, Thayana Calixto de et al. Tendências temporais na incidência do câncer 
colorretal em quatro regiões da América Latina: 1983-2012. Cadernos de Saúde Pública. 2021, v. 
37, n10, 2020.)
RESUMO
OBJETIVO: O estudo teve como objetivo avaliar as tendências temporais na incidência 
do câncer colorretal entre 1983 e 2012 na América Latina. MÉTODOS: Este é um estudo 
ecológico de séries temporais com uma população de indivíduos com 20 anos ou mais, 
diagnosticados comcâncer colorretal. Foram usados os dados dos registros de câncer 
de base populacional de Cáli (Colômbia), Costa Rica, Goiânia (Brasil) e Quito (Equador) 
para estimar taxas. Também foram estimadas tendências temporais. RESULTADOS: O 
estudo mostrou um aumento na incidência do câncer colorretal em homens e mulheres 
em Cáli, Costa Rica e Quito. Em Goiânia, somente as mulheres mostraram um aumento 
na incidência do câncer colorretal. Para o câncer de cólon, houve uma tendência cres-
cente na incidência em homens e mulheres em Cli, Costa Rica e Quito. Para o câncer 
retal, houve uma tendência crescente na incidência em homens e mulheres em Cli, Costa 
Rica e Goiânia, enquanto em Quito somente os homens mostraram tendência crescente. 
CONCLUSÃO: O estudo encontrou aumentos no câncer colorretal, câncer de cólon e cân-
cer retal em quatro regiões latino-americanas. Os achados refletem mudanças no estilo 
de vida, como mudanças de dieta, após a abertura econômica, e variações na prevalên-
cia de fatores de risco para câncer colorretal de acordo com gênero e entre as quatro 
regiões estudadas. Finalmente, as diferentes estratégias adotadas pelas regiões para o 
diagnóstico e triagem do câncer colorretal parecem influenciar a variação observada 
entre os sítios anatômicos.
PROFEPI
4 7Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
No primeiro estudo, nota-se que os indivíduos são o tipo de unidade de observação 
adotada – é possível distinguir o número de indivíduos juntamente com informações 
compiladas que refletem características pessoais coletadas de forma individual. Já no 
segundo estudo, a unidade de observação foi a população com câncer colorretal em 
quatro cidades da América Latina, representada pela incidência do câncer colorretal. 
Note-se que, no segundo estudo, não há informações sobre os indivíduos diagnostica-
dos com doença, mas sim sobre suas tendências espaciais (de acordo com as cidades) 
e temporais (1983 a 2012). 
• Referência temporal
De acordo com a temporalidade do processo de produção de dados por um estudo epidemiológico, 
eles podem ser referidos como transversais ou longitudinais. Se a produção dos dados se dá em um 
só momento no tempo, tem-se um estudo de caráter transversal. Os estudos ecológicos e os estudos 
seccionais (que também são chamados de transversais) são exemplos de estudos nos quais os dados 
são obtidos em apenas um momento no tempo. Por outro lado, se houver qualquer tipo de segui-
mento no tempo para que os dados sejam produzidos em sua completude, ou seja, o indivíduo ou o 
agregado são observados em mais de um momento no tempo, o estudo pode ser classificado como 
longitudinal. Como exemplos de estudos de caráter longitudinal, podemos citar os ensaios de comu-
nidade randomizados, ensaios clínicos randomizados, estudos de coorte e estudos de caso-controle. 
Vejamos abaixo exemplos de estudos de diferentes referências temporais. 
Adesão às medidas de restrição de contato físico e disseminação da COVID-19 no Brasil
(Szwarcwald, Célia Landmann et al. Adesão às medidas de restrição de contato 
físico e disseminação da COVID-19 no Brasil. Epidemiologia e Serviços de Saúde [online]. v. 29, n. 5)
RESUMO
OBJETIVO: OBJETIVO: Analisar a adesão da população às medidas de restrição de con-
tato físico e disseminação da COVID-19 no Brasil. MÉTODOS: Inquérito de saúde, reali-
zado pela internet, com amostragem em cadeia, no período de 24 de abril a 24 de maio 
de 2020. A intensidade da adesão à restrição de contato físico foi analisada segundo 
características sociodemográficas, utilizando-se modelos de regressão logística para 
investigar associações com ‘Nenhuma/pouca adesão’. RESULTADOS: Dos 45.161 parti-
cipantes, 74,2% (73,8-74,6%) relataram intensa adesão às medidas. O grupo que não 
aderiu às medidas foi composto homens, com idade de 30 a 49 anos, baixa escolaridade, 
trabalhando durante a pandemia, residentes nas regiões Norte e Centro-Oeste do país. 
Houve importante redução das taxas de crescimento diário. CONCLUSÃO: Grande parte 
da população brasileira aderiu às medidas de restrição de contato físico, o que, possivel-
mente, contribuiu para reduzir a disseminação da COVID-19.
4 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
 
O primeiro estudo trata-se de um inquérito de saúde, no qual 45.161 partici-
pantes responderam ao questionário apenas uma vez, em um único momento 
no tempo. Por sua vez, no segundo estudo, informações sobre características 
de uma mesma criança, como as práticas alimentares, aferição de peso e com-
primento, foram obtidas em quatro momentos no tempo: 1º, 2º, 4º e 6º mês 
de vida. Desse modo, identificamos que o primeiro estudo possui um caráter 
transversal, enquanto o segundo pode ser classificado como longitudinal. 
• Posição do investigador
Quanto à posição do investigador do estudo em questão, os estudos podem ser observacionais 
ou experimentais, e o que os diferencia é o controle que o investigador tem sobre a exposição. 
Nos estudos observacionais, o pesquisador apenas observa, de forma sistemática e organizada, 
os fenômenos de interesse, exposição e eventos de saúde. Já nos estudos experimentais, o pes-
quisador tem um posicionamento ativo, ao decidir, por meios adequados, quem ou qual grupo 
receberá uma intervenção. Como exemplo, vejamos o resumo de dois estudos epidemiológicos.
Determinantes da velocidade média de crescimento de crianças até seis meses de vida: um estudo 
de coorte 
(Fonseca, Poliana Cristina de Almeida et al. Determinantes da velocidade média de cresci-
mento de crianças até seis meses de vida: um estudo de coorte. Ciência & Saúde Coletiva [online]. 2017, 
v. 22, n. 8, p. 2713-2726.)
RESUMO
OBJETIVO: Este estudo teve como objetivo a investigação de alguns fatores que contribu-
íram para uma maior ou menor velocidade de crescimento de crianças até o sexto mês de 
vida. MÉTODOS: Estudo de coorte com 240 crianças, avaliadas em quatro momentos. Foram 
investigadas variáveis de nascimento, práticas alimentares da criança, dificuldade da mãe em 
amamentar e uso de chupeta. A velocidade de ganho de peso e ganho de comprimento das 
crianças foi calculada em todas as avaliações. RESULTADOS E CONCLUSÃO: No primeiro mês, a 
velocidade de ganho de peso das crianças nascidas de parto cesáreo foi menor. Até o segundo 
mês, a velocidade de crescimento (ganho de peso e comprimento) foi maior entre as crianças 
em aleitamento exclusivo ou predominante e menor entre as que consumiam fórmula infantil. 
Os filhos de mães que referiram dificuldade na amamentação apresentaram menor velocidade 
de crescimento até o segundo mês. As crianças com quatro meses que consumiam mingau 
apresentaram menores velocidade de ganho de peso e comprimento. O uso de chupeta esteve 
associado à menores velocidades de ganho de peso até o primeiro, segundo e quarto mês.
PROFEPI
4 9Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
A interseção entre raça/cor e gênero, tabagismo e consumo excessivo de álcool: uma análise 
transversal da Pesquisa Nacional de Saúde, Brasil, 2013 
(Garcia, Gisseila Andrea Ferreira et al. A interseção entre raça/cor e gênero, taba-
gismo e consumo excessivo de álcool: uma análise transversal da Pesquisa Nacional de Saúde, 
Brasil, 2013. Cad. Saúde Pública 2021; 37(11):e00224220)
RESUMO
OBJETIVO: O estudo teve como objetivo investigar se as interseções de identidades defi-
nidas por raça/cor e gênero estão associadas ao tabagismo e ao consumo excessivo de 
álcool em uma amostra representativa de adultos brasileiros. MÉTODOS: Este foi um 
estudo transversal com 48.234 participantes da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 
2013. Foram usadas odds ratio (OR) brutas e ajustadas com os respectivos intervalos de 
95% de confiança (IC95%) para estimar as associações entre interseçõesde categorias de 
raça/cor e gênero com tabagismo e consumo excessivo de álcool. RESULTADOS: A preva-
lência de tabagismo variou de 10,6% em mulheres brancas a 23,1% em homens pretos, 
enquanto a prevalência de consumo elevado de álcool variou de 3,3% a 14%, respec-
tivamente. Em comparação com mulheres brancas, apenas homens brancos, pardos e 
pretos apresentaram risco maior de tabagismo. Quanto ao consumo excessivo de álcool, 
todas as categorias mostraram maior risco de consumo em comparação com as mulhe-
res brancas, com a maior magnitude em homens pretos. As associações mantiveram a 
significância estatística após ajustes. CONCLUSÃO: Os resultados revelam diferenças no 
hábito de fumar e no consumo excessivo de álcool quando as categorias de interseções 
foram comparadas a análises tradicionais. Os achados reforçam a importância da inclu-
são de raça/cor e gênero em estudos epidemiológicos.
5 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Perceba que o primeiro estudo nos mostra que os pesquisadores obser-
varam as características, como raça/cor da pele, gênero, tabagismo e 
consumo de álcool, dos participantes da Pesquisa Nacional de Saúde de 
2013, por meio do relato deles, sem que houvesse nenhuma interferên-
cia sobre a distribuição desses fatores. Por sua vez, no segundo estudo, 
os participantes foram alocados aleatoriamente em grupos de interven-
ção ou controle, e a intervenção sugerida pelos pesquisadores consistiu 
em sessões de aconselhamento em alimentação saudável. Dessa forma, 
pode-se concluir que o primeiro estudo possui um caráter observacional, enquanto o segundo 
é experimental. 
O presente curso irá apresentar os delineamentos epidemiológicos utilizando o critério “posi-
ção do investigador” para classificá-los. Desse modo, os estudos epidemiológicos observacio-
nais que serão abordados no Capítulo 2 são: estudos ecológicos, estudos transversais, estudos 
caso-controle e estudos de coorte. Já no Capítulo 3, serão abordados os estudos experimentais, 
que são os ensaios clínicos randomizados e os ensaios de comunidade randomizados.
Efeito de intervenção no cumprimento das recomendações alimentares no primeiro ano de 
vida: ensaio clínico randomizado com mães adolescentes e avós maternas 
(Nunes, Leandro Meirelles et al. Efeito de intervenção no cumprimento das reco-
mendações alimentares no primeiro ano de vida: ensaio clínico randomizado com mães adoles-
centes e avós maternas. Cadernos de Saúde Pública [online]. 2017, v. 33, n. 6)
RESUMO:
OBJETIVO: Avaliar o efeito de intervenção pró-alimentação saudável direcionada a mães 
adolescentes e avós maternas no cumprimento das recomendações alimentares no 1º 
ano de vida. MÉTODOS: Ensaio clínico randomizado envolvendo 320 adolescentes, seus 
filhos e 169 avós maternas, quando em coabitação, randomicamente alocados para o 
grupo intervenção ou controle. A intervenção consistiu em seis sessões de aconselha-
mento em alimentação saudável durante o 1º ano de vida da criança. As informações 
relativas à alimentação da criança foram obtidas mensalmente nos primeiros 6 meses 
e, depois, a cada 2 meses até a criança completar 12 meses, por meio de Questionário 
de Frequência Alimentar, além de perguntas sobre hábitos alimentares. Como desfe-
cho, considerou-se o cumprimento dos Dez Passos para uma Alimentação Saudável: 
Guia Alimentar para Crianças Menores de Dois Anos, avaliado por meio de um escore. 
RESULTADOS: A média do somatório dos escores de cada passo obtidos no grupo inter-
venção foi maior que a do grupo controle; a intervenção dobrou a chance de o escore 
total ser maior ou igual à mediana. A coabitação com as avós não influenciou os escores, 
nem no grupo intervenção nem no grupo controle. CONCLUSÃO: A intervenção proposta 
teve efeito positivo no cumprimento dos Dez Passos, independentemente da participa-
ção da avó materna, mostrando que intervenções educativas podem melhorar a quali-
dade da alimentação das crianças no 1º ano de vida.
PROFEPI
5 1Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
O quadro abaixo sintetiza os próximos capítulos, que abordarão os estudos epidemiológicos 
considerando cada delineamento em específico. 
Capítulo 2
Estudos observacionais: 
contribuição para a vigilância 
epidemiológica
Aula 2.1 Introdução aos estudos 
epidemiológicos
Aula 2.2 Estudos ecológicos
Aula 2.3 Estudos transversais
Aula 2.4 Estudos de caso-controle
Aula 2.5 Estudos de coorte
Capítulo 3 
Estudos experimentais: contribuição 
para a vigilância epidemiológica
Aula 3.1 Ensaios clínicos randomizados
Aula 3.2 Ensaios de comunidade 
randomizados
REFERÊNCIAS
Almeida Filho N, Baretto ML. Epidemiologia & saúde: fundamentos, métodos e aplicações. Rio de 
Janeiro: Guanabara Koogan; 2011.
Carvalho, TC de et al. Tendências temporais na incidência do câncer colorretal em quatro regiões da 
América Latina: 1983-2012. Cadernos de Saúde Pública. 2021, v. 37, n°10, 2020.
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de vida: um estudo de coorte. Ciência & Saúde Coletiva [online]. 2017, v. 22, n. 8, pp. 2713-2726.
Garcia, GAF et al. A interseção entre raça/cor e gênero, tabagismo e consumo excessivo de álcool: 
uma análise transversal da Pesquisa Nacional de Saúde, Brasil, 2013. Cad. Saúde Pública 2021; 
37(11):e00224220
Hennekens CH, Buring JE. Epidemiology in medicine. Lippincott Williams & Wilkins, 1987.
Moraes, HAB de et al. Fatores associados ao controle glicêmico em amostra de indivíduos com 
diabetes mellitus do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto, Brasil, 2008 a 2010. Epidemiologia e 
Serviços de Saúde, v. 29, 2020.
Nunes, LM et al. Efeito de intervenção no cumprimento das recomendações alimentares no primeiro 
ano de vida: ensaio clínico randomizado com mães adolescentes e avós maternas. Cadernos de 
Saúde Pública [online]. 2017, v. 33, n. 6. 
Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Modern epidemiology. Vol. 3. Philadelphia: Wolters Kluwer 
Health/Lippincott Williams & Wilkins, 2008.
Szwarcwald, CL et al. Adesão às medidas de restrição de contato físico e disseminação da COVID-19 
no Brasil. Epidemiologia e Serviços de Saúde [online]. v. 29, n. 5. 
PROFEPI
5 3Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2.2 ESTUDOS ECOLÓGICOS
2.2.1 INTRODUÇÃO 
Os estudos ecológicos ou de agregados podem ser definidos como estudos observacionais que 
têm como unidade de análise medidas agrupadas ou agregadas, ou seja, sua unidade de aná-
lise não é o indivíduo, mas um coletivo, como cidades e países. Tais estudos também podem ser 
chamados de estudos de correlação entre médias ou estudos de conglomerados estatísticos.
Os estudos ecológicos comparam ou correlacionam medidas agregadas ou médias da 
ocorrência de dois ou mais fenômenos. 
Um exemplo seria comparar países segundo a renda média per capita e a taxa de mortalidade 
infantil. As duas medidas são uma estimativa média, pois sabemos que a renda varia muito dentro 
de cada país, e a taxa de mortalidade é, por definição, populacional. A comparação realizada em 
estudos não permite dizer se a relação encontrada entre exposição (exemplo: renda per capita) 
e o evento de saúde (exemplo: óbito infantil) se aplica também ao nível individual. Assim, esses 
estudos são úteis para testar hipóteses ou ainda para gerar novas hipóteses para futura investiga-
ção, por meio de estudos que se baseiam no indivíduo como unidade de observação. 
Esse tipo de desenho de estudo possui uma história de aplicação em diversas disciplinas, como a 
sociologia, a economia, a geografia, a epidemiologia e a saúde pública, entre outras. Desde a sua 
origem, o estudo ecológico foi utilizado para auxiliar na compreensão da ocorrência e distribui-
ção dos fenômenos de saúde e doença nas populações, e o reconhecimentodas relações entre 
a saúde das populações e o espaço, lugar ou ambiente por elas ocupado data dos primórdios da 
civilização humana. Conforme se avançou no conhecimento clínico sobre o processo de adoeci-
mento e cura, os primeiros mapeamentos de doenças foram surgindo. Durante os séculos XV e 
XVI, por exemplo, a contagem de mortos já se consolidava como uma prática recorrente, e a noção 
de espaço foi incorporada aos primeiros estudos da epidemiologia devido à necessidade de se 
conhecer melhor as doenças existentes nos territórios conquistados nas grandes navegações. 
Já ao final do século XIX, Émile Durkheim (1858-1917), um sociólogo francês, realizou um estudo 
clássico sobre religião e suicídio que pode ser considerado a primeira aplicação articulada e 
abrangente de um desenho de estudo ecológico. Ele explorou a diferença nas taxas de suicídio 
entre protestantes e católicos nas províncias da antiga Prússia, e observou que as taxas de sui-
cídio eram maiores nas províncias nas quais a proporção de protestantes era maior (Figura 1). 
Tal estudo permitiu compor um importante panorama do suicídio no mundo ocidental. 
5 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Figura 1 - Taxa de suicídio (por 100 mil habitantes, por ano) segundo a proporção de 
protestantes em quatro grupos das províncias da Prússia 
Fonte: Adaptado de Durkheim (1951, p. 153-54). 
Durkheim concluiu, desse modo, que os protestantes tinham maior probabilidade de se suici-
darem do que os católicos.  Entretanto, Durkheim não podia afirmar que a maioria dos suicidas 
nas províncias comparadas eram protestantes – mais à frente vamos retomar esse caso e saber 
o porquê da impossibilidade dessa afirmação. 
Mais recentemente, os estudos ecológicos têm sido importantes para mostrar como certos padrões de 
comportamento vigentes se correlacionam com indicadores de saúde das populações. 
Um exemplo pode ser visto na Figura 2, no qual se observou uma correlação negativa: quanto 
maior o consumo médio de fibra dietética de um país, maior a sua taxa de mortalidade por cân-
cer colorretal. Cada pontinho na Figura 2 é um país diferente, e eles constituem a unidade de 
análise. Mas será que a média de consumo de fibras é menor nos indivíduos que morrem de 
câncer, em comparação aos demais?
Figura 2 - Consumo dietético de fibras (em gramas) segundo a taxa de mortalidade por 
câncer colorretal em 25 anos no Seven countries study, 1958-1989
Fonte: Adaptado de Jansen et al. (1999). 
PROFEPI
5 5Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2.2.2 TIPOS DE MEDIDAS AGREGADAS 
As variáveis ecológicas utilizam indicadores que se referem a grupos populacionais, e não a 
indivíduos isoladamente. Especificamente, as medidas de natureza ecológica podem ser classi-
ficadas conforme o detalhamento a seguir. 
1. Medidas agregadas: são medidas que resumem as observações dos indiví-
duos que compõem um grupo, ou seja, as médias, proporções ou taxas obtidas 
a partir de medidas individuais. 
Exemplos: taxa de mortalidade infantil, proporção de pessoas maiores de 15 
anos analfabetas, média de consumo de gorduras saturadas, renda familiar 
média, proporção de fumantes, e prevalência de sobrepeso e obesidade. 
Na Figura 3, tanto o consumo per capita de café quanto a incidência de câncer 
de estômago são exemplos de medidas agregadas. 
PARA REFLETIR...
Diante da interpretação ds dados presentes na Figura 2, é possível afirmar que o consumo 
dietético de fibras diminui a mortalidade por câncer colorretal?
Figura 3 - Consumo per capita de café e incidência (padronizada por idade) de câncer 
de estômago (por 100 mil habitantes), 2018
Fonte: Adaptado de Parra-Lara et al. (2020).
5 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
2. Medidas ambientais: constituem características físicas do local no qual os membros 
de uma comunidade vivem ou trabalham. Por exemplo, o nível de ruído no ambiente de 
trabalho, nível de poluição atmosférica, nível de radiação solar, entre outros. A Figura 4 
nos mostra a variação geográfica da concentração média de partículas poluentes (PM2.5 
= partículas com diâmetro igual ou inferior e 2,5 µm) nos Estados Unidos. 
Figura 4 - Concentração média de PM2.5 (μg/m3) nos Estados Unidos, 2000-2016
Fonte: Adaptado de Wu et al. (2020). 
3. Medidas globais: trata-se de atributos dos grupos ou locais para os quais não há um 
correspondente para o nível individual, ou seja, características que afetam praticamente 
todos os membros do grupo. Densidade populacional, modelo de organização do sistema 
de saúde, coordenadas geográficas de um município, índice de desenvolvimento humano 
(IDH), leis em geral (como a lei seca, por exemplo), taxação de alimentos não saudáveis e 
indicador de vulnerabilidade social são exemplos de medidas consideradas globais. 
A Figura 5 nos mostra o índice de vulnerabilidade socioeconômica (construído com base 
nas características das famílias e no IDH) nas Unidades da Federação (UFs), sendo que 0 
(zero) indica menor vulnerabilidade e 1 (um) maior vulnerabilidade social. Note-se que 
principalmente os estados das regiões Norte e Nordeste apresentam índices mais eleva-
dos, ou seja, maior vulnerabilidade socioeconômica.
PROFEPI
5 7Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
Figura 5 - Índice de vulnerabilidade socioeconômica nas Unidades da Federação (UFs), 
no período de fevereiro a outubro de 2020
Fonte: Adaptado de Rocha et al. (2021).
2.2.3 TIPOS DE COMPARAÇÕES ECOLÓGICAS 
Os estudos ecológicos podem ser identificados de acordo com o lugar (estudos ecológicos de 
múltiplos grupos), com o tempo (estudos de tendências temporais) ou ainda como estudos 
que combinam as dimensões de lugar e tempo (estudos ecológicos mistos). A seguir, falaremos 
sobre cada um deles. 
Estudos ecológicos de múltiplos grupos (lugar): nesse tipo de estudo ecológico, compara-se a 
taxa de um agravo de interesse em diversas áreas geográficas durante um mesmo período. O 
objetivo é procurar padrões espaciais que podem sugerir hipóteses etiológicas, em especial de 
natureza ambiental. 
Na Figura 6, a incidência de câncer de bexiga de 175 países, em 2002, parece variar de acordo 
com a latitude do país, sendo maior nos países com mais alta latitude. 
5 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Figura 6 - Incidência acumulada, ajustada por idade, de câncer de bexiga (por 100 mil 
habitantes) em 174 países, 2002
Fonte: Adaptado de Mohr SB, Garland CF, Gorham ED, Grant WB, Garland FC. Ultraviolet B irradiance and incidence rates of 
bladder cancer in 174 countries. Am J Prev Med. 2010 Mar;38(3):296-302.
A utilização de mapas é frequente nesse tipo de estudo, por facilitar a visualização e a identifi-
cação de padrões espaciais. A Figura 7 fornece um panorama global da incidência de câncer de 
mama (padronizada por idade), no mundo, em 2008. 
Figura 7 - Incidência acumulada de câncer de mama (por 100 mil habitantes), ajustada 
por idade, no mundo, em 2008
Fonte: Adaptado de Ferlay J, Shin HR, Bray F, Forman D, Mathers C, Parkin DM. Estimates of worldwide burden of cancer in 2008: 
GLOBOCAN 2008. Int J Cancer. 2010 Dec 15;127(12):2893-917.
PROFEPI
5 9Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
A Figura 8 exemplifica um estudo ecológico de múltiplos grupos, pois mostra a variação da taxa 
de mortalidade por COVID-19 entre as UFs no Brasil. Note-se que, apesar de São Paulo ter con-
firmado o primeiro caso por COVID-19 no país, alguns estados no Norte e Nordeste apresenta-
ram taxas de mortalidade por COVID-19 superiores. Dados dessa natureza auxiliam no monito-
ramento dos agravos existentes no país, de seu panorama de disseminaçãoe no planejamento 
de recursos para enfrentá-los. 
Figura 8 - Taxa de mortalidade por COVID-19 (por 100 mil habitantes), ajustada por idade, 
nas Unidades da Federação (UFs), no período de fevereiro a outubro de 2020
Fonte: Adaptado de Rocha et al. (2021).
Estudos de tendências ou séries temporais (tempo): descrevem a variação de taxas de morta-
lidade, morbidade ou outro indicador de saúde, ao longo do tempo, em uma população geo-
graficamente definida. Permitem monitorar eventos cujos dados são coletados em intervalos 
regulares de tempo (meses, semanas, dias), como é o caso das doenças de notificação compul-
sória, permitindo estabelecer, por exemplo, níveis endêmicos e epidêmicos dessas doenças, e 
auxiliar na detecção de epidemias. A Figura 9 mostra uma série temporal sobre a média diária 
de suicídios a cada ano, entre 2000 e 2016, na Cidade do México: a média entre os homens 
é superior à das mulheres em todo o período, mas a média diária de suicídios cresceu para 
ambos os sexos até 2014. A comparação de tendências em dois momentos diferentes pode 
auxiliar na avaliação do impacto potencial de medidas coletivas. 
6 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Figura 9 - Média diária de suicídios por ano na Cidade do México, 2000-2016
Fonte: Adaptado de Astudillo-García et al. (2019).
Esses estudos também são úteis para se verificarem mudanças em taxas associadas à 
implementação de políticas públicas que afetam toda a população. 
Por exemplo, verificar se a mortalidade por acidente de trânsito caiu depois da lei de tolerância 
zero para o álcool. A Figura 10 mostra que, em janeiro de 1998, entrou em vigor o Código de 
Trânsito Brasileiro, e, em junho de 2008, foi implementada a Lei Seca, que reduziu o limite do 
álcool no sangue – a lei foi revista em dezembro de 2012, tornando-se mais aplicável e rígida. 
A figura sugere que há uma redução na mortalidade por acidente de trânsito logo após a lei 
entrar em vigor, em 2008, mas as taxas se alteram pouco até 2012, quando voltam a sinalizar 
tendências de queda.
Figura 10 - Taxa de mortalidade (por 100 mil) por acidente de trânsito em homens nas 
Regiões do Brasil 
PROFEPI
6 1Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
Estudos ecológicos mistos (tempo e lugar): esse tipo de estudo ecológico é útil para descrever 
tendências ou variações nas taxas de um agravo para múltiplas populações. Por exemplo, ao 
observarmos as tendências temporais na taxa de incidência do câncer colorretal, entre 1983 e 
2012, em quatro localidades da América Latina, percebeu-se que as taxas em Goiânia foram as 
maiores, seguido por Cáli, Costa Rica e Quito. E ainda que as tendências entre os sexos foram 
semelhantes, apesar de as taxas serem em geral maiores entre os homens (Figura 11).
Figura 11 - Série temporal da taxa de incidência de câncer colorretal em (a) homens e 
(b) mulheres, padronizada pela população mundial, por 100 mil pessoas-ano, em Cáli 
(Colômbia) e Costa Rica, de 1983 a 2012, e em Goiânia (Brasil) e Quito (Equador), de 
1988 a 2012
(a) 
(b) 
Fonte: Adaptado de Carvalho et al. (2021). 
 
Anos
 
Anos
6 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
ESTUDOS ECOLÓGICOS
VANTAGENS 
 m Por utilizar fontes de dados secundários disponíveis, eles tendem a ter menor custo e 
execução mais rápida, quando comparados aos estudos que coletam dados individuais. 
 m Podem dar suporte para hipóteses que poderão ser testadas e confirmadas ou refutadas 
por estudos baseados no indivíduo.
 m São úteis para avaliar respostas a intervenções sociais de larga escala, já que existem 
efeitos que somente podem ser medidos no nível ecológico, a exemplo da implantação 
de uma legislação nova que se aplicará a todos os cidadãos. 
DESVANTAGENS
O pesquisador não tem controle sobre a qualidade das informações provenientes das 
fontes utilizadas no estudo ecológico, geralmente advindas de dados secundários obtidos e 
produzidos para outros fins 
Estabelecer relação de temporalidade é difícil. Geralmente, em estudos ecológicos, não 
podemos afirmar se a exposição ocorreu anteriormente ao desfecho.
A falácia ecológica é uma das desvantagens mais importantes desse tipo de estudo. Como os 
estudos ecológicos se referem a populações e não a indivíduos, não é possível extrapolar as 
associações obtidas entre medidas populacionais para associações, em nível individual, entre 
exposição e evento de saúde. Por exemplo, na Figura 12, não é possível saber se as mulheres 
que têm alto consumo de carnes são as que mais desenvolveram câncer de cólon em cada 
país. O que sabemos é que, em média, populações com o consumo per capita mais elevado de 
carnes também apresentam as maiores taxas de câncer de cólon. 
PROFEPI
6 3Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
Figura 12 - Consumo per capita de carne e incidência (padronizada por idade) de câncer 
de cólon (por 100 mil habitantes), 2018 
Fonte: Adaptado de Nikolopoulos et al. (2011).
IMPORTANTE!
Geralmente, em estudos ecológicos, não podemos excluir confundimento, ou seja, que uma 
outra variável não incluída no estudo explique a correlação que foi encontrada entre a 
exposição e o desfecho em questão. 
Voltando à Figura 12, podemos cogitar que países que consomem muita carne vermelha tam-
bém possuam baixo consumo de fibras alimentares. Assim, é possível que o consumo de fibras 
esteja por trás da correlação entre o consumo de carne vermelha e a incidência de câncer de 
colón. O consumo de fibras seria, então, uma variável de confusão que não foi considerada no 
estudo e que poderia explicar a correlação encontrada.
2.2.4 CONCLUSÃO
Apesar da importância dos dados em nível individual para se chegar a conclusões mais asser-
tivas a respeito da associação entre uma exposição e a ocorrência de um evento em saúde, o 
delineamento de estudo ecológico é muito útil para examinar a associação entre indicadores 
contextuais, ambientais e de vida, e as condições de saúde em populações humanas. Vale lem-
brar que várias exposições importantes se aplicam a conjuntos ou agregados de indivíduos e 
só podem ser estudadas dessa forma – como a poluição ambiental, por exemplo. Entretanto, é 
preciso estar atento às limitações desses estudos, a fim de que os seus resultados sejam inter-
pretados criticamente.
6 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
REFERÊNCIAS 
Almeida Filho N, Baretto ML. Epidemiologia & saúde: fundamentos, métodos e aplicações. Rio de 
Janeiro: Guanabara Koogan; 2011. 
Astudillo-García CI, Rodríguez-Villamizar LA, Cortez-Lugo M, Cruz-De la Cruz JC, Fernández-
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Carvalho TC, da Mota Borges AK, Koifman RJ, da Silva, IF. Tendências temporais na incidência 
do câncer colorretal em quatro regiões da América Latina: 1983-2012. Cad. Saúde Pública 2021; 
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Morgenstern H. Ecological studies. In: Modern Epidemiology. 3rd Edition. Editors: Rothman, 
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in the United States: Strengths and limitations of an ecological regression analysis. Sci. Adv. 6(45), 
eabd4049 (2020). 
PROFEPI
6 5Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2.3 ESTUDOS TRANSVERSAIS
2.3.1 INTRODUÇÃO 
Os estudos transversais são estudos observacionais que têm como unidade de observação o indiví-
duo. São adequados para estimar a prevalência de doenças e de outros eventos de saúde em uma 
determinada população alvo, e também utilizados para testar associação entre variáveis de exposi-
ção e variáveis de desfecho. Os estudos transversais também são chamados de estudos seccionais, 
estudos de corte transversal, inquéritos ou ainda estudos de prevalência.
Este tipo de estudo seleciona uma população bem definida e a observa em um único ponto do 
tempo, ou seja, a coleta de dados a respeito das exposições e desfechos é realizada simultane-
amente para cada indivíduo participante do estudo. É como se estivéssemos fazendo uma foto-
grafia da população em um momento determinado. 
SAIBA MAIS
O que é amostragem representativa?
Quando se conduz um estudo epidemiológico, é difícil e custoso ter acesso aos dados de toda 
a população que desejamos estudar. Por exemplo, é praticamente impossível e muito caro 
estudar todos os residentes de uma cidade, estado ou país. Por isso, geralmente identificamos 
uma amostra representativa dessa população, com o intuito de conhecer a população como 
um todo. A amostragem nada mais é que o processo de seleção aleatório de um subconjunto 
da população que a representa, ou seja, que permite conhecer a distribuição das características 
e fatores na população-alvo de forma mais fácil, rápida e barata. Existem vários métodos 
estatísticos para a seleção de amostras aleatórias representativas de uma população. No 
entanto, vale ressaltar que os dados provenientes de uma amostra populacional sempre estão 
sujeitos a uma margem maior ou menor de erro, dependendo do tamanho dessa amostra. 
A Figura 1 ilustra esse processo.
Figura 1 - Amostragem de uma população
Fonte: Adaptado de Nikolopoulos et al. (2011).
6 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Estudos transversais conduzidos em amostras representativas de populações podem fornecer um 
diagnóstico de saúde da população-alvo, permitindo dimensionar os problemas de saúde mais 
frequentes, identificar grupos mais vulneráveis, estimar a prevalência de doenças e exposições 
– como comportamentos de risco –, conhecer padrões de uso de medicamentos, de uso de servi-
ços de saúde ou cobertura vacinal. São, por estas razões, um delineamento de estudo muito útil 
para os gestores de saúde, pois apoiam a vigilância em saúde e ajudam a definir prioridades, esti-
mar necessidades e orientar a alocação de investimentos e recursos. Devido a essa característica, 
o processo de amostragem dos estudos transversais deve ser cuidadosamente planejado, para 
garantir a validade externa dos resultados do estudo, ou seja, para que tais resultados possam ser 
extrapolados para a população-alvo do estudo sem a ocorrência de viés.**
**Ficou na dúvida sobre o que o viés nos estudos epidemiológicos? 
Volte Aula 1.3 e relembre esse conceito. 
A Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), a Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças 
Crônicas Não transmissíveis por Inquérito Telefônico (Vigitel), a Pesquisa Nacional de Saúde do 
Escolar (PeNSE), o Estudo Nacional de Alimentação e Nutrição Infantil (Enani), a Pesquisa de 
Orçamentos Familiares (POF) e a Pesquisa Nacional por Amostra de domicílios (PNAD) são exem-
plos de inquéritos nacionais, ou seja, estudos transversais, realizados periodicamente em amos-
tras representativas da população brasileira, que permitem estimar determinadas características 
da população-alvo específica do estudo com níveis de precisão conhecidos. A Figura 2 apresenta 
a prevalência de autorrelato de diabetes em adultos estimada pela PNS 2013 para as diferentes 
regiões e Unidades da Federação (UFs). 
Figura 2 - Prevalência (%) de adultos (> 18 anos) que referiram diagnóstico médico de 
diabetes, de acordo com as grandes regiões e Unidades da Federação (UFs), Pesquisa 
Nacional de Saúde (PNS), Brasil, 2013
Fonte: Iser et al. (2015).
PROFEPI
6 7Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
Os inquéritos nacionais representativos constituem importantes fontes de informação para a vigi-
lância em saúde, e a repetição deles, ao longo do tempo, ajudam tanto a monitorar tendências de 
saúde quanto a avaliar o impacto de políticas públicas adotadas para prevenção ou controle de 
agravos específicos. O Vigitel, por exemplo, tem sido uma fonte valiosa de informação sobre a pre-
valência de vários comportamentos de risco e proteção para a saúde, em adultos residentes em 
capitais brasileiras, desde 2006. O Enani, por sua vez, contribui para as recomendações propostas 
para o Guia Alimentar para crianças brasileiras menores de 2 anos e permite monitorar o impacto 
das políticas de incentivo, apoio e proteção ao aleitamento materno, entre outras. 
2.3.2 DELINEAMENTO
O delineamento do estudo transversal começa com a definição de uma população-alvo, como 
podemos ver na Figura 3, que é a população que se pretende conhecer. Pode ser a população de 
uma área geográfica, de um estado ou de um país, ou ainda trabalhadores de uma determinada 
categoria profissional, por exemplo. Assim, uma amostra representativa dessa população-alvo é 
selecionada, de forma aleatória, para fazer parte do estudo e fornecer as estimativas da distri-
buição das características, fatores, agravos ou eventos de interesse na população-alvo. 
Figura 3 - Delineamento de um estudo transversal (I)
Fonte: Adaptado de Gordis (2009).
Uma vez que a amostra populacional está definida, procede-se à coleta dos dados sobre exposições e 
desfechos que são relativos aos indivíduos participantes e a um único momento no tempo. Os dados 
podem ser obtidos por meio da aplicação de questionários padronizados, que investigam caracte-
rísticas de interesse, como as sociodemográficas, comportamentos relacionados à saúde, diagnós-
tico médico de doenças atuais e história médica pregressa. Tais questionários podem ser aplicados 
por meio de entrevistas (nas quais os entrevistadores devem ser idealmente treinados e certificados 
previamente para exercer a função) ou autopreenchimento pelo participante. Além da aplicação de 
questionários, podem ser realizadas ainda medidas corporais e exames, como aferição de peso, pres-
são arterial, glicemia de jejum, colesterol total e frações, eletrocardiograma, entre outros.
6 8 Curso2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Considerando-se que um dos usos deste tipo de estudo é examinar a relação entre exposição e 
desfecho, os indivíduos poderão, após a coleta de dados, ser classificados em quatro subgrupos 
possíveis, conforme podemos ver anteriormente na Figura 3: 
1. Indivíduos expostos e que apresentam a doença em questão (verde escuro);
2. Indivíduos expostos e que não apresentam a doença em questão (verde claro); 
3. Indivíduos não expostos e que apresentam a doença em questão (laranja escuro); e
4. Indivíduos não expostos e que não apresentam a doença em questão (laranja claro). 
Portanto, cada pessoa participante do estudo pertencerá a um dos quatro subgrupos mostrados. 
Além do formato apresentado na Figura 3, o status de exposição e desfecho também pode ser apre-
sentado em uma clássica tabela 2 x 2 (lê-se “dois por dois”). Vejamos na Tabela 1.
Tabela 1 - Distribuição dos indivíduos de acordo com o status de exposição e desfecho. 
Doença
Doente Não doente
Exposição
Exposto a b
Não exposto c d
Percebe-se que os mesmos quatro subgrupos identificados na Figura 3 estão presentes também 
na Tabela 1, mas agora representados por letras: 
(a) Indivíduos expostos e que apresentam a doença;
(b) Indivíduos expostos e que não apresentam a doença; 
(c) Indivíduos não expostos e que apresentam a doença; e
(d) Indivíduos não expostos e que não apresentam a doença.
2.3.3 ANÁLISE DE DADOS
Uma vez que a exposição e o desfecho estudados são mensurados em um momento único no 
tempo, os casos ou eventos de saúde identificados nestes estudos são prevalentes, ou seja, 
sabemos que estão presentes no momento do estudo, mas não quando se iniciaram. Por esta 
razão, esse delineamento também é chamado de estudo de prevalência. 
Desse modo, a medida de ocorrência estimada no estudo transversal é a prevalência, que identifica 
a proporção de casos existentes no momento da coleta de dados, e é obtida pela relação entre o 
número de indivíduos definidos como casos e o total de indivíduos da amostra:
PROFEPI
6 9Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
Assim, para determinar se há associação entre a exposição e a prevalência da doença, compara-se 
a prevalência da doença entre os expostos com a prevalência da doença entre os não expostos. 
Uma das medidas utilizadas para essa comparação é a razão de prevalência, obtida dividindo-se 
a prevalência da doença entre os expostos pela prevalência da doença entre os não expostos:
A razão de prevalência estima tanto a presença quanto a magnitude da associação entre a 
exposição e o desfecho. Vamos ver agora como obter a razão de prevalência, utilizando nova-
mente a tabela 2x2. Veja que agora a tabela contém o total das linhas e das colunas, assim 
como o total das pessoas que participaram do estudo (n). 
Tabela 2 – Distribuição dos indivíduos de acordo com o status de exposição e desfecho, 
incluindo o total de indivíduos
Doença
Doente Não doente Total
Exposição
Exposto a b a + b
Não exposto c d c + d
Total a + c b + d n
Nesta tabela, a prevalência da doença é dada pela proporção entre o total de indivíduos doentes (a 
+ c), que corresponde ao total de doentes, dividido pelo número total de indivíduos da amostra (n):
Doença
Doente Não doente Total
Exposição
Exposto a b a + b
Não exposto c d c + d
Total a + c b + d n
7 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Prevalência = a + c / n
Para obter a razão de prevalência, vamos estimar a razão entre a prevalência da doença entre 
os expostos (a/a + b) e a prevalência da doença entre os não expostos (c/c + d):
Doença
Doente Não doente Total
Exposição
Exposto a b a + b
Não exposto c d c + d
Total a + c b + d n
Se a prevalência da doença entre os expostos for estatisticamente diferente da prevalência 
entre os não expostos (pe/ou controlar a ocorrência de 
eventos adversos de saúde na população.
A epidemiologia descritiva, tema do curso anterior, orienta a realização de diagnósticos da 
situação de saúde, sendo a etapa inicial do reconhecimento e dimensionamento de qualquer 
problema de saúde em uma comunidade. Os estudos epidemiológicos observacionais e experi-
mentais, apresentados nesse curso, se destinam a identificar determinantes, causas ou fatores 
que predizem (ou previnem) a ocorrência de uma doença transmissível, uma doença crônica, um 
acidente ou um evento indesejável como internação hospitalar, sequela ou óbito. A emergência 
da Covid-19 é um exemplo recente de como estudos epidemiológicos observacionais e experi-
mentais contribuem para conhecer a dinâmica de transmissão do Sars-Cov2, vírus responsável 
pela Covid19, na população e os fatores que previnem ou reduzem as chances de transmissão, 
bem como aqueles que predizem agravamento e morte pela doença, tendo contribuído para 
evitar o adoecimento e morte de milhões de pessoas. 
Como mostra bem o exemplo da Covid-19, geralmente, existem vários determinantes e fato-
res que concorrem para a ocorrência e/ou manutenção de um problema de saúde, e os estudos 
epidemiológicos objetivam identificar todos esses fatores, ou a grande maioria deles, e dimen-
sionar a contribuição potencial dos mesmos para a prevenção ou controle de um problema de 
saúde nos diversos níveis de prevenção: primária, secundária, terciária e até mesmo quaternária. 
Conforme mostraremos no presente curso, a realização dos estudos epidemiológicos é pre-
cedida por uma revisão de literatura que reúne e sistematiza o conhecimento já estabelecido 
sobre o tema de interesse, e culmina na exposição de objetivos claros e bem justificados e na 
proposição de métodos para responder aos objetivos traçados. Nesse curso veremos que cada 
delineamento de estudo pretende responder perguntas e objetivos específicos, frequentemente 
complementares. Serão apresentadas as etapas de construção e condução desses estudos, as 
medidas de associação derivadas, assim como as vantagens e desvantagens de cada um.
Apesar da maioria dos estudos epidemiológicos serem desenvolvidos por pesquisadores em uni-
versidades e institutos de pesquisa, a integração pesquisa – serviços tem crescido e se tornado 
cada vez mais orgânica e frutífera. O uso da Epidemiologia para o direcionamento dos Serviços 
está ressaltado na Lei Orgânica da Saúde (Lei 8.080/1990) e também na Política Nacional de 
Vigilância em Saúde (Resolução 588/2018).
O presente curso está dividido em 4 capítulos, contendo no total 11 aulas. Inicia conceituando e 
discutindo evidência científica, evolui introduzindo ferramentas essenciais como teste de hipó-
tese e o conceito de causalidade, apresenta os principais delineamentos de estudos observacio-
nais e experimentais, e culmina discorrendo sobre os estudos de revisão sistemática e metaná-
lise e a hierarquia dos níveis de evidência. Esperamos que esse curso contribua para fortalecer 
a parceria e colaboração pesquisa-serviço, auxiliando não apenas a leitura crítica e interpreta-
ção de resultados de estudos epidemiológicos publicados. Mais ainda, ansiamos que fortaleça, 
promova e otimize o uso das ferramentas e conceitos epidemiológicos nas análises dos dados 
coletados e disponíveis nos sistemas de Vigilância em Saúde no país. 
O curso
CAPÍTULO 1
A importância da evidência científica em saúde pública 
Este capítulo traz conceitos referentes a evidência científica e discorre sobre sua importância em saúde pública. 
Demonstra a importância e a utilização dos testes de hipóteses e significância estatística, apresenta o conceito 
de causa e discute as diferenças entre associação estatística e causalidade em epidemiologia.
1.1. Desenvolvimento de perguntas e hipóteses epidemiológicas
Objetivo de aprendizagem: introduzir as bases do método científico e a elaboração de perguntas e constru-
ção de hipóteses que orientem o desenvolvimento de estudos epidemiológicos. 
1.2. Teste de hipóteses: associação estatística 
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, vamos discutir o que é associação estatística, o papel dos testes 
de hipótese e da significância estatística e compreender seus limites.
1.3. Introdução à causalidade: associação estatística versus causa
Objetivos de aprendizagem: conhecer e compreender os princípios éticos e marcos regulatórios
que orientam a pesquisa e a coleta, manipulação e divulgação das informações em saúde.
CAPÍTULO 2
Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
Este capítulo mostra as diferenças entre estudos observacionais e experimentais, caracteriza os principais deli-
neamentos de estudos epidemiológicos observacionais, comparando suas vantagens e desvantagens, e exem-
plifica suas contribuições potenciais para a saúde pública.
2.1. Introdução aos desenhos de estudos epidemiológicos
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, estudaremos sobre os objetivos de se realizar um estudo epi-
demiológico e os tipos de delineamento de estudo. Pretendemos, ao final da aula, que você seja capaz de 
compreender os usos e a importância dos estudos epidemiológicos, conhecer a diferença entre estudos indi-
viduados e agregados, a diferença entre estudos transversais e longitudinais, e a diferença entre estudos 
observacionais e experimentais.
2.2. Estudos ecológicos
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, apresentaremos a definição e o delineamento dos estudos epidemiológi-
cos ecológicos, as vantagens e desvantagens desse delineamento e sua utilidade. Falaremos sobre tipos de medidas 
agregadas e de comparações ecológicas. Pretendemos, ao final da aula, que você seja capaz de compreender o que 
constitui um estudo ecológico, suas especificidades e unidades de análise, conhecer usos potenciais em análises de 
situação de saúde e reconhecer os limites das evidências produzidas. 
2.3. Estudos transversais
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, apresentaremos a definição e o delineamento dos estudos epide-
miológicos transversais, as principais medidas de magnitude da associação possíveis de serem obtidas e como 
interpretá-las. Além disso, mostraremos as vantagens e desvantagens desse delineamento, bem como sua uti-
lidade. Pretendemos, ao final da aula, que você seja capaz de entender como se constroem estudos transver-
sais e quais medidas de ocorrência eles permitem estimar; saber interpretar e diferenciar razão de prevalência e 
razão de chances; e reconhecer vieses que limitam a interpretação de resultados obtidos nesses estudos. 
2.4. Estudos de caso-controle
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, apresentaremos a definição e o delineamento dos estudos epide-
miológicos de caso-controle, a interpretação da medida de magnitude da associação razão de chances, e ainda 
aspectos relacionados à seleção de casos, de controles e à obtenção dos dados relativos à exposição de inte-
resse. Além disso, mostraremos as vantagens e desvantagens desse delineamento, bem como sua utilidade. 
Pretendemos, ao final da aula, que você seja capaz de entender o que é um estudo retrospectivo; compreender 
a importância da definição e da seleção adequada de casos e controles; saber interpretar razão de chances; e 
conhecer os principais vieses que podem comprometer a interpretação e a validade dos seus resultados. 
2.5. Estudos de coorte
Objetivos de aprendizagem: entender como se constroem os estudos de coorte e as medidas de ocorrên-
cia neles estimadas; conhecer os tipos de estudos de coorte; entender os principais desafios para a sua condu-
ção e as fontes de vieses potenciais; saber como se obtêm e interpretar risco relativo e razão de densidades de 
incidência.
CAPÍTULO 3
Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
Este capítulo apresenta os delineamentos experimentais e os limites éticos para a realização desses estudos. 
Apresenta o conceito de eficácia e efetividade e discute as diferenças, vantagens e desvantagens dosExposição
Exposto a b a + b
Não exposto c d c + d
Total a + c b + d n
Um exemplo hipotético irá nos ajudar a aplicar esse conhecimento. Suponhamos que temos a 
seguinte pergunta científica em um estudo transversal: o consumo frequente de gorduras satu-
radas está associado ao câncer de mama? Nesse caso, a exposição de interesse é o consumo 
frequente de gorduras saturadas; e o desfecho, o câncer de mama.
Tabela 4 – Distribuição de indivíduos de acordo com a exposição (consumo frequente de 
gorduras saturadas) e o desfecho (câncer de mama), em um estudo transversal hipotético
Consumo 
de gorduras 
saturadas
Câncer de mama
Sim Não Total
Sim 130 115 245
Não 120 135 255
Total 250 250 500
Vamos novamente identificar os quatro subgrupos na tabela: 
(a) Indivíduos que consomem frequentemente gorduras saturadas e que apresentam câncer 
de mama (130 indivíduos);
(b) Indivíduos que consomem frequentemente gorduras saturadas e que não apresentam cân-
cer de mama (115 indivíduos); 
(c) Indivíduos que não consomem frequentemente gorduras saturadas e que apresentam cân-
cer de mama (120 indivíduos);
(d) Indivíduos que não consomem frequentemente gorduras saturadas e que não apresentam 
câncer de mama (135 indivíduos).
7 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Para obter o OR, vamos então calcular as chances de os doentes terem sido expostos, ou seja, 
entre os doentes, obter a razão entre o número de indivíduos expostos pelo número de indiví-
duos não expostos. A lógica é a mesma para a chance entre os não doentes: obter a razão dos 
indivíduos expostos pelos não expostos. Veja a seguir. 
Quando fazemos o cálculo da OR utilizando as chances calculadas acima, temos o seguinte: 
E como interpretar o valor de 1,27?
O OR também varia de 0 ao infinito, e, assim como a razão de prevalência, sua 
interpretação varia de acordo com o valor da unidade. O valor de 1,27 encontrado 
no nosso exemplo pode ser interpretado de duas formas: 
1. A chance de os que têm câncer de mama consumirem gorduras saturadas frequentemente 
é 1,27 vez a chance dos que não tem câncer de mama terem sido expostos; ou
2. A chance de os que têm câncer de mama consumirem gorduras saturadas frequentemente 
é 27% maior do que a chance de os que não têm câncer de mama terem sido expostos.
Dessa forma, o OR encontrado sugere que existe uma associação e indica a magnitude dessa associação.
2.3.4 SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA
Como vimos na Aula 1.2, o conceito de nível de significância estatística foi apresentado, assim como 
o teste de hipóteses, a construção de hipóteses nulas e alternativas, e o papel do valor de p e do 
intervalo de confiança. De posse desses conceitos, é importante ressaltar que as medidas de magni-
tude, como a razão de chances, a razão de prevalência e o risco relativo (que veremos em aulas pos-
teriores), são sempre acompanhadas de indicadores estatísticos que nos fornecem a informação de 
se a medida de magnitude em questão é estatisticamente significante ou não, que geralmente são 
o valor de p e o intervalo de confiança. Ou seja, tais indicadores nos permitem julgar se é possível 
considerar os resultados do meu estudo ou se eles foram apenas uma obra do acaso. 
A seguir, vamos descrever o intervalo de confiança e o p-valor sob a ótica do seu papel de indi-
cadores de significância estatística para as medidas de magnitude. 
2.3.4.1 Intervalo de confiança
O intervalo de confiança (IC) indica o nível de incerteza em relação às medidas de magnitude, ou 
seja, revela a precisão da estimativa de efeito. Geralmente, o nível de confiança adotado é de 95%.
PROFEPI
7 5Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
• Vamos lembrar do exemplo utilizado para calcular a razão de prevalência. Diante da pergunta 
científica “o tabagismo está associado às doenças cardiovasculares (DCV)?”, encontramos uma 
razão de prevalência de 2,3 na amostra estudada. Mas, e se outra amostra fosse selecionada da 
mesma população de interesse, o resultado seria o mesmo? Não necessariamente! Bem, se repe-
tirmos esse processo de extrair amostras aleatórias da nossa população de interesse 100 vezes, 
vamos nos deparar com uma variação dos resultados de razão de prevalência obtidos, devidos 
ao erro amostral. Assim, com 95% de confiança, o intervalo mostra a variação dos valores de RP 
que esperaríamos encontrar em 95 das 100 vezes que o estudo for repetido. Vamos supor que o 
intervalo com 95% de confiança encontrado para a razão de prevalência foi o seguinte:
RP = 2,3 (IC95% 0,8 – 5,3)
Ou seja, o intervalo com 95% de confiança indica que, se repetíssemos o mesmo estudo 100 
vezes, encontraríamos valores de razão de prevalência entre 0,8 e 5,3 em 95 dos 100 estudos 
hipoteticamente realizados.
E como interpretar o IC95%? O valor de 2,3 é estatisticamente significante?
Vejamos a figura que representa a razão de prevalência e seu respectivo IC95% em uma reta 
numérica que varia de 0 a infinito: 
Figura 5 – Representação e reta de razão de prevalência e intervalo de confiança de 95% 
Fonte: Elaborado pelos autores. 
Perceba que a razão de prevalência pode assumir tanto valores menores do que 1 quanto maiores que 
1. Assim, sempre que o IC incluir o valor 1, isso implica que, na população-alvo, a medida de magnitude 
pode assumir valores tanto acima de 1 quanto abaixo de 1, e que inclui a unidade, ou seja, a ausência 
de associação. Concluímos então que um IC95% entre 0,8 e 5,3, indica que a razão de prevalência de 2,3 
não é estatisticamente significante. Desse modo, podemos dizer que um OR (ou RP) é estatisticamente 
significante sempre que os valores contidos no intervalo não incluem a unidade. 
Vamos ver como o IC95% é aplicado nos estudos?
Vamos utilizar os dados de um estudo conduzido por Araújo, Souza e Pinho (2019), cujo objetivo foi 
analisar os fatores associados à vacinação entre profissionais de redes municipais de saúde na Bahia, 
Brasil. A Tabela 5 traz alguns dados referentes aos resultados dessa investigação de caráter transversal: 
7 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Tabela 5 – Associação entre as características sociodemográficas e a vacinação 
completa do adultos em trabalhadores da atenção primária e de média complexidade, 
Bahia, Brasil, 2012
Variáveis Calendário vacinal completo RP IC95%
n %
Sexo
Feminino 770 41,6 1,65 1,39 - 1,96
Masculino 113 25,1 1,00
Idade (anos)
Menos de 40 752 40,3 1,35 1,15 - 1,59
40 ou mais 115 29,7 1,00
Filhos
Sim 293 39,2 1,03 0,92 - 1,15
Não 587 38,0 1,00
Situação conjugal
Com companheiro 521 39,4 1,06 0,95 - 1,17
Sem companheiro 361 37,1 1,00
Escolaridade
Com Ensino Superior 414 41,6 1,15 1,03 - 1,27
Sem Ensiono Superior 459 36,0 1,00
Raça/Cor
Branca 193 40,4 1,06 0,94 - 1,21
Preta/Parda 685 37,8 1,00
Renda (salários mínimos)
Mais de 3 217 48,6 1,30 1,16 - 1,46
Até 3 553 37,3 1,00
IC95%: intervalo de confiança de 95%; RP: razão de prevalência.
Fonte: Adaptado de Araújo, Souza e Pinho (2019). 
Você consegue dizer quais variáveis estão estatisticamente associadas à vacinação completa 
(desfecho), considerando-se o IC95%?
– Ser do sexo feminino, idade menor que 40 anos, escolaridade elevada e maior renda 
estavam associados à vacinação completa autorreferida, uma vez que os respectivos ICs que 
acompanham as RPs relativas a essas características não incluem o valor 1,00. Vejamos, por 
exemplo, a característica que apresentou a diferença mais expressiva, o sexo. A prevalência de 
vacinação completa entre as mulheres foi 65% maior se comparada à prevalência entre os 
homens, pois o IC95% varia de 1,39 a 1,96, ou seja, todos os valores estão acima de 1,00. 
PROFEPI
7 7Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2.3.4.2 P-valor
Como visto na aula 1.2, uma associação é estatisticamentesignificante ao nível o 5% (valor de 
psido expostos, com o intuito de se investigar a asso-
ciação entre a exposição e o desfecho em questão. 
PROFEPI
8 1Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
Figura 2 – Delineamento do estudo de caso-controle
Fonte: Bonita, Beaglehole e Kjellström (2008).
Vejamos um exemplo prático da literatura. Um estudo de caso-controle conduzido por Araújo e 
colaboradores (2018) objetivou investigar a associação entre microcefalia e a infecção congê-
nita pelo vírus da Zika. Uma vez que os casos, neonatos nascidos com microcefalia, e controles 
foram selecionados para fazer parte do estudo, foi investigada a presença de genomas do vírus 
da Zika tanto nas crianças quanto em suas mães – obtendo-se assim a informação sobre a fre-
quência de exposição ao vírus (Araújo et al., 2018). 
2.4.3 ANÁLISE DE DADOS
A medida de magnitude para os estudos de caso-controle é a razão de chances, também cha-
mada de odds ratio. Vimos, na aula anterior (Aula 2.2), a definição dessa medida e como calculá-
-la. Vamos então mostrar um exemplo aplicado a um estudo de caso-controle, novamente com 
auxílio de uma tabela 2x2. 
Doença
Casos Controle Total
Exposição 
Exposto a b a + b
Não exposto c d c + d
Total a + c b + d n
Suponhamos que temos a seguinte pergunta científica: o consumo elevado de álcool, ao longo da 
vida, está associado ao câncer de cólon? Nesse caso, a exposição de interesse é o consumo de álcool; 
e o desfecho, a presença de câncer de cólon. Portanto, o estudo se inicia com a seleção de casos de 
câncer de cólon e a seleção dos controles sem câncer de cólon. Em seguida, investiga-se a frequ-
ência de consumo de álcool, ao longo da vida, em casos e controles. Importante: nem casos e nem 
8 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
controles devem conhecer a hipótese do estudo, para não serem influenciados. A partir daí, podemos 
sintetizar os dados obtidos na tabela abaixo.
Câncer de cólon
Consumo de álcool Sim Não Total
Sim 112 176 288
Não 88 224 312
Total 200 400 600
Vamos novamente identificar os quatro subgrupos na tabela, para facilitar o cálculo posterior do OR: 
(a) Casos de câncer de cólon que relataram consumo elevado de álcool ao longo da vida 
(112 indivíduos);
(b) Controles sem câncer de cólon que relataram consumo elevado de álcool ao longo da 
vida (176 indivíduos); 
(c) Casos de câncer de cólon que não relataram consumo elevado de álcool ao longo da vida 
(88 indivíduos);
(d) Controles sem câncer de cólon que não relataram consumo elevado de álcool ao longo 
da vida (224 indivíduos). 
Relembrando: a chance de exposição é uma medida obtida dividindo-se o número de expostos 
pelo número de não expostos. Portanto, a chance não é uma proporção. O OR é obtido dividindo-
-se a chance de exposição em casos (a/c) pela chance de exposição em controles (b/d). Quando o 
OR é igual a 1, a chance de exposição em casos e controles é a mesma; portanto, não há associa-
ção entre exposição e doença. Se o OR é maior do que 1, indica que a chance de exposição é maior 
em casos do que em controles, portanto, que a exposição está associada ao aumento da chance 
de adoecer. Se menor do que 1, indica que a exposição reduz a chance de adoecer ou protege con-
tra a doença. Voltemos ao nosso exemplo: 
PROFEPI
8 3Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
E como interpretar o valor de 1,61?
Podemos fazer isso de duas formas: 
1. A chance de os casos reportarem consumo elevado de álcool, ao longo da 
vida, é 1,61 vez a chance de os controles terem sido expostos; ou
2. A chance de os casos reportarem consumo elevado de álcool, ao longo da 
vida, é 61% maior que a chance de os controles terem sido expostos.
É importante relembrar, conforme vimos na Aula 2.2, que as medidas de magnitude, incluindo o 
OR, devem ser interpretadas juntamente com os indicadores estatísticos intervalo de confiança e/
ou valor de p, para que a significância estatística da medida de magnitude obtida possa ser julgada. 
A seguir, vamos perpassar por aspectos importantes para a condução adequada e bem-sucedida 
de um estudo de caso-controle: seleção de casos, seleção de controles e obtenção da informa-
ção sobre a exposição. 
2.4.4 SELEÇÃO DE CASOS
Em um estudo de caso-controle ideal, os casos e os controles devem ser originados da mesma 
população de referência, e a seleção de cada um deles possui peculiaridades importantes, que 
vão determinar a qualidade do estudo.
Os casos são recrutados, em geral, em hospitais, ambulatórios especializados ou outros serviços 
de saúde, como também podem ser de base populacional, selecionando-se indivíduos que 
atendem aos critérios de definição de caso. Por isso, a utilização de critérios objetivos e claros 
para seleção e identificação de casos é extremamente importante na condução de um estudo 
de caso-controle, podendo incorporar parâmetros laboratoriais, clínicos, radiológicos, entre 
outros. Assim, é muito importante que haja uma clara distinção entre os casos e os controles. 
Quanto mais específicos forem os critérios de definição de caso, menor será a probabilidade 
de incluir indivíduos falso-positivos no estudo. 
Os casos incidentes devem ser preferidos aos casos prevalentes. Relembrando: os casos inci-
dentes são aqueles recrutados para o estudo à medida que vão sendo diagnosticados, ou seja, 
casos novos da doença; e os casos prevalentes são indivíduos com a doença em um determi-
nado momento, ou seja, casos novos e antigos da doença. 
Você consegue imaginar o porquê da preferência por casos incidentes?
Sempre que possível, casos incidentes devem ser incluídos, por dois motivos. Primeiro, 
para evitar que o diagnóstico da doença influencie o status ou a intensidade da exposição 
estudada – e isso se torna mais provável de ocorrer quanto maior for o tempo decorrido após 
o diagnóstico da doença. 
Por exemplo, quando se utilizam casos prevalentes de câncer de pulmão em um estudo de caso-
-controle, pode ser que o diagnóstico da doença leve o indivíduo a parar de fumar, alterando assim 
seu status de exposição (eram fumantes antes do diagnóstico e deixaram de fumar devido ao diag-
nóstico de câncer de pulmão). O outro motivo é que, muitas vezes, a exposição pode estar asso-
8 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
ciada tanto ao adoecimento quanto ao tempo de sobrevida com a doença. Assim, casos prevalentes 
podem apresentar, por exemplo, menor frequência da exposição do que casos incidentes da mesma 
doença, simplesmente porque os expostos morrem mais cedo. Este fenômeno é chamado viés de 
sobrevida, e será discutido mais à frente. 
No entanto, existem situações em que a utilização de casos incidentes é impossibilitada – por 
exemplo, quando se tem como desfecho a malformação congênita. Assim, nesses casos, usam-se 
casos prevalentes – com as ressalvas de que eles podem ter alterado seu status de exposição 
devido à doença (como mencionamos no parágrafo anterior), e de que aqueles casos que vieram 
a óbito logo após o diagnóstico estarão pouco representados nessa seleção (por exemplo, em 
doenças com alta letalidade).
No estudo de caso-controle que investigou a relação entre a infecção pelo vírus Zika e a microce-
falia, que citamos no tópico 2.3.2. (Araújo et al., 2018), os casos selecionados foram os neonatos 
nascidos com microcefalia, definida como a circunferência da cabeça inferior a 2 desvios-padrão 
em relação à média esperada para o sexo e idade gestacional do bebê. 
2.4.5 SELEÇÃO DE CONTROLES
Em um estudo de caso-controle ideal, os controles selecionados serão uma amostra represen-
tativa da mesma população de referência que produziu os casos. 
Os controles devem representar a distribuição da exposição na população que originou os casos – 
a seleção dos controles não pode ser condicionadaà ausência ou presença da exposição. 
Por que a seleção dos controles é tão importante? 
A interpretação dos resultados de um estudo de caso-controle depende do pressuposto de que 
o grupo controle foi obtido de uma população adequada para estimar a frequência da exposi-
ção. Por exemplo, se a exposição a ser investigada é o hábito de fumar, que possui uma preva-
lência de 15% na população de referência do estudo, o ideal é que o grupo de pessoas selecio-
nado como controle do estudo também apresentem 15% de indivíduos que fumam. A seleção 
de um grupo controle com frequência de exposição maior do que na população de referência 
(superestimou-se a exposição neste grupo), por exemplo, distorce a verdadeira magnitude de 
associação entre exposição e doença, porque o grupo controle não representa a frequência da 
exposição na população que deu origem aos casos. Tal fato compromete a validade dos achados 
do estudo. Assim, é comum dizer que o controle ideal seria aquele que faria parte do grupo de 
casos se ele desenvolvesse a doença. 
Outro aspecto importante a ser considerado na seleção de controles é que ele não necessaria-
mente precisa ser composto de indivíduos sadios ou sem nenhuma doença: eles podem ter algum 
problema de saúde, contanto que tal problema não compartilhe causas comuns com a doença 
(desfecho) a ser investigada no estudo. Por exemplo, casos de câncer de fígado podem ter como 
controles indivíduos com problemas ortopédicos, mas não com hepatite (problema que pode ter 
causa comum com a doença em questão, o câncer de fígado). 
PROFEPI
8 5Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
O Quadro 1 exemplifica como podem ser selecionados os controles em um estudo de caso-controle.
Quadro 1 – Exemplos de controles apropriados para os casos selecionados
Casos Controles
Todos os casos na comunidade Amostra aleatória da comunidade
Todos os casos diagnosticados em 
todos os hospitais na comunidade
Amostra de pacientes sem a doença do 
caso nos mesmos hospitais
Todos os casos diagnosticados em 
único hospital
Amostra de pacientes sem a doença do 
caso no mesmo hospital
Todos os casos diagnosticados em 
um ou mais hospitais
Amostra de vizinhos
Fonte: Adaptado de Lilienfeld, Lilienfeld e Stolley (1994).
O número de controles para cada caso pode variar. Maior número de controles por caso pode 
aumentar o poder de estudo (ou seja, a capacidade de detectar uma associação, caso ela real-
mente esteja presente). É frequente que os recursos financeiros limitem o número de controles 
que podem ser selecionados para cada caso. Em geral, um número superior a quatro controles 
para cada caso acrescenta dificuldades operacionais que não compensam o pequeno aumento 
de poder que conferem ao estudo. 
Um último aspecto a ser mencionado na seleção dos controles é quanto ao pareamento. Como 
qualquer estudo, o de caso-controle é vulnerável a fatores de confusão, que podem distorcer as 
associações encontradas. O pareamento consiste em selecionar um ou mais controles para cada 
caso, considerando-se a similaridade de algumas características que podem ser consideradas con-
fundidoras importantes no estudo. Desse modo, o pareamento é uma estratégia para controle de 
confundimento* por algumas variáveis na fase de delineamento do estudo. Um exemplo: supo-
nhamos que o estudo de caso-controle quer investigar a relação entre o consumo de álcool e o 
câncer de pâncreas. Um importante fator de confusão para essa relação é a idade. Assim, para que 
casos e controles sejam pareados pela idade, primeiro se seleciona um indivíduo com câncer de 
pâncreas. Digamos que o caso tenha 52 anos. Em seguida, identifica-se um controle que não tenha 
câncer de pâncreas e que seja da mesma idade do referido caso (52 anos). 
* Ficou na dúvida sobre o que é confundimento? Volte à Aula 1.3 para relembrar esse conceito.
Exemplo sobre a seleção de controles 
No estudo sobre a infecção pelo vírus Zika e a microcefalia citado no tópico anterior (Araújo et al., 
2018), os controles foram selecionados a partir dos primeiros neonatos nascidos a partir das 8h 
da manhã, após o nascimento de um caso em um dos hospitais do estudo. Os controles foram neo-
natos vivos sem microcefalia e sem anormalidades cerebrais (determinadas por ultrassonografia 
transfontanela) e sem defeitos congênitos maiores, determinados a partir do exame físico pelo 
8 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
neonatologista do estudo – a ausência dessas condições se justifica pelo fato de que podem ter 
causa comum com a doença em questão, a microcefalia. Foram ainda selecionados dois controles 
por caso, que foram pareados por região de saúde de residência e data prevista de parto, para se 
garantir que casos e controles fossem concebidos no mesmo estágio da epidemia.
2.4.6 OBTENÇÃO DAS INFORMAÇÕES SOBRE A EXPOSIÇÃO
Em um estudo de caso-controle, a informação sobre a exposição deve ser claramente obtida, de 
forma a se garantir sua relação temporal com o desenvolvimento da doença. Ou seja, garantir-se que 
a exposição antecedeu a doença em tempo suficiente para contribuir para seu desenvolvimento. As 
fontes principais de informações sobre a exposição, já que se remetem ao passado do indivíduo, são 
as entrevistas e as pesquisas em arquivos, como prontuários hospitalares ou ambulatoriais. 
A principal preocupação, ao se obterem esses dados, é a seguinte: em que medida devo confiar na 
informação fornecida pelos participantes? Existem fatores que podem interferir na obtenção acu-
rada da informação, a exemplo do status de desfecho. É possível que indivíduos que apresentam 
a doença em questão tendam a se lembrar mais do seu histórico médico pregresso, por exemplo, 
em comparação aos controles, uma vez que a doença pode interferir no nível de atenção dada a 
essas informações pelos participantes. Além disso, os procedimentos adotados para se obterem as 
informações sobre a exposição devem ser padronizados, sendo o mesmo para casos e controles. 
Idealmente, nem os entrevistadores nem os participantes devem conhecer as hipóteses testadas 
no estudo em questão e, se possível, os entrevistadores não devem saber o status de desfecho: 
quem é caso e quem é controle. É importante lembrar que, além das informações sobre a exposi-
ção, dados sobre outros fatores relacionados com a doença e com a exposição também devem ser 
obtidos, os chamados fatores de confusão que relembramos no tópico anterior. 
CASO CONTROLE
VANTAGENS
Geralmente possuem menor custo e são mais rápidos que estudos longitudinais prospectivos, 
já que é possível a produção de dados e consequente realização da análise em um curto 
período de tempo.
Nesses estudos, é possível a investigação simultânea de uma diversidade de fatores e características, 
bem como a identificação e o controle por fatores de confusão que possam existir. 
São indicados para estudar doenças raras ou com longo período de latência, ou seja, em que o 
período entre a exposição e o desenvolvimento da doença é particularmente longo, desde que 
dados anteriores sobre a exposição estejam disponíveis ou possam ser obtidos com facilidade. 
Por exemplo, pode ser que o consumo excessivo de gorduras saturadas leve anos para produzir 
malefícios cardiovasculares. Nesse caso, um estudo de caso-controle poderia identificar indivíduos 
com e sem doença cardiovascular, e em seguida investigar a frequência e a quantidade consumida 
de gorduras saturadas no passado. 
É possível empregar exames e/ou testes mais caros ou de mais difícil execução, pois o tamanho 
amostral tende a ser menor do que em estudos de coorte. 
Não estão sujeitos a perdas de seguimento dos indivíduos, uma vez que eles não são acompanhados 
ao longo do tempo, e sim investigados a respeito da exposição de interesse. 
PROFEPI
8 7Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programade fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
DESVANTAGENS E LIMITAÇÕES
Possível que a informação sobre a qualidade da informação acerca da exposição passada seja 
distinta entre casos e controles. Assim, por uma questão de memória diferencial de casos 
e controles, pode haver viés de informação ou de memória. Por exemplo, não é incomum 
que mães de crianças com malformações congênitas sejam mais motivadas para lembrar 
comportamentos e exposições durante a gestação do que as mães de crianças sem malformações. 
Isso pode acarretar uma distorção na classificação da exposição (expostos ou não expostos) 
entre casos e controles e, portanto, comprometer a comparação entre eles. A utilização de 
dados que tiverem sido coletados de forma sistemática antes do desenvolvimento da doença 
pode, por exemplo, ajudar a minimizar o viés de memória nos estudos de caso-controle.
O viés de seleção pode estar presente nesses estudos quando os controles não representam 
a população que deu origem aos casos, ou seja, quando os controles não representam a 
distribuição da exposição na população que originou os casos. Por exemplo, se o tabagismo 
é a exposição em questão e existem 12% de fumantes em toda a população que originou os 
controles, espera-se encontrar frequência semelhante entre os controles selecionados para o 
estudo. O viés de seleção também pode estar presente quando os casos selecionados para o 
estudo não são representativos de todos os casos na população. Quando se opta por utilizar 
os casos prevalentes, por exemplo, é preciso cogitar que possa ter ocorrido modificação do 
status de exposição devido à doença. Ou seja, o viés de seleção pode ser introduzido porque 
os casos selecionados não representam adequadamente a distribuição da exposição em 
indivíduos com a doença. 
O viés de sobrevida é comum quando se adotam casos prevalentes nos estudos de caso-controle, 
pois nem sempre é possível distinguir se a exposição estudada influencia a duração da doença 
ou a sua incidência. Geralmente, casos prevalentes têm uma representação desproporcional dos 
indivíduos menos graves, além de se excluírem os que vieram a óbito devido à doença. Se a 
exposição aumentar a gravidade e reduzir a sobrevivência com a doença, os casos prevalentes 
não irão representar corretamente a frequência da exposição nos indivíduos que desenvolvem a 
doença, levando à subestimação de uma associação entre exposição e doença. Ou, ainda, o fator 
estudado pode estar relacionado à maior duração da doença, e não à sua incidência.
É possível que casos sejam mais ou menos motivados a participar de um estudo que controles, 
e essa motivação pode estar relacionada à exposição de interesse, tornando a comparação entre 
casos e controles enviesada. É o que chamamos de viés de participação. 
O delineamento de estudos de caso-controle não permite estimar a incidência das doenças 
estudadas e, por consequência, não se pode estimar o risco de adoecer. Além disso, tais estudos 
apresentam maior desafio para se estabelecer uma relação causal entre exposição e desfecho, 
uma vez que a exposição é mensurada retrospectivamente, e nem sempre é possível garantir 
que antecedeu o desfecho em tempo suficiente para tê-lo causado.
Em geral, não são adequados para o estudo de exposições que raramente são encontradas na 
população de estudo, já que seria necessário selecionar uma amostra muito grande para alcançar o 
objetivo de se investigar se a exposição está associada à doença estudada. 
8 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
2.4.7 CONCLUSÃO
Concluindo, estudos de caso-controle, quando bem planejados e executados, evitando-se os 
potenciais vieses, podem ser realizados no âmbito dos serviços de saúde, com aplicabilidade 
no estudo de epidemias, por exemplo. Fornecem evidências sobre fatores de risco e proteção 
para a saúde por meio de resultados que são de fácil interpretação e de grande utilidade.
REFERÊNCIAS 
Almeida Filho N, Baretto ML. Epidemiologia & saúde: fundamentos, métodos e aplicações. Rio de 
Janeiro: Guanabara Koogan; 2011. 
Bonita R, Beaglehole R, Kjellström, T. Epidemiologia básica. OPS, 2008.
de Araújo TVB, Ximenes RAA, Miranda-Filho DB, Souza WV, Montarroyos UR, de Melo APL, 
Valongueiro S, de Albuquerque MFPM, Braga C, Filho SPB, Cordeiro MT, Vazquez E, Cruz DDCS, 
Henriques CMP, Bezerra LCA, Castanha PMDS, Dhalia R, Marques-Júnior ETA, Martelli CMT, 
Rodrigues LC; investigators from the Microcephaly Epidemic Research Group; Brazilian Ministry of 
Health; Pan American Health Organization; Instituto de Medicina Integral Professor Fernando 
Figueira; State Health Department of Pernambuco. Association between microcephaly, Zika 
virus infection, and other risk factors in Brazil: final report of a case-control study. Lancet Infect 
Dis. 2018; 18(3):328-336. 
De Oliveira Filho, PF. Epidemiologia e Bioestatística–Fundamentos para a Leitura Crítica. Editora 
Rubio, 2015.
Doll R, Hill AB. A study of the aetiology of carcinoma of the lung. Br Med J. 1952 Dec 
13;2(4797):1271-86. 
Gordis, Leon. Epidemiology. Fifth edition. Philadelphia, PA: Elsevier Saunders, 2014.
Lilienfeld DE, Lilienfeld AM, Stolley PD. Foundations of epidemiology. Oxford University Press, 
USA, 1994.
Oliveira, Marco Aurelio; Vellarde, Guillermo Coca; Moreira de Sá, Renato Augusto. Entendendo 
a pesquisa clínica IV: estudos de caso controle. Femina; 43(4):175-180, jul.-ago. 2015. CURSO 2 
Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Rothman K, Greenland S, Lash TL. Modern Epidemiology, 3rd Edition. Lippincott Williams & 
Wilkins; 2008.
PROFEPI
8 9Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2.5 ESTUDOS DE COORTE
2.5.1 INTRODUÇÃO
Inúmeros são os estudos de coorte que contribuíram para o conhecimento das causas das doenças 
e o embasamento das medidas para prevenção. A identificação da associação entre exposições e 
o risco de desenvolver doenças como o tabagismo e o câncer de pulmão, da exposição a coran-
tes e câncer de bexiga, ao gás mostarda e câncer de pulmão, ao benzeno e leucemia, ao asbesto e 
câncer de pulmão em trabalhadores, entre muitos outros, foram elucidadas por estudos de coorte. 
• A incidência de doença isquêmica do coração aumenta com a idade?
• A hipertensão arterial está associada a maior risco de desenvolver doença isquêmica do coração? 
• O tabagismo é um fator de risco para essas doenças? 
• Qual a relação entre consumo de álcool e doenças isquêmicas do coração? 
Desde que as doenças cardiovasculares, sobretudo as isquêmicas do coração, ganharam impor-
tância como problema de saúde, vários estudos têm se dedicado a investigar os fatores que 
influenciam o seu desenvolvimento. 
Um dos estudos mais importantes é o Estudo do Coração de 
Framingham (do inglês, Framingham Heart Study), que se destaca 
pelo seu pioneirismo e pela enorme contribuição para o conhecimento 
dessas doenças. Iniciado em 1948, incluiu mais de 5 mil residentes 
da pequena cidade de Framingham, nos Estados Unidos, com idade 
entre 32 e 62 anos e sem doenças isquêmicas. Após entrarem para 
o estudo e serem realizadas entrevistas e exames, os participantes 
foram acompanhados ao longo do tempo, para atualização de dados 
e verificação do desenvolvimento das doenças do coração (Dawber et 
al., 1951). As evidências desse estudo permitiram identificar fatores de risco cardiovasculares, 
como a elevação da pressão arterial e dos níveis de colesterol, tabagismo, sedentarismo e 
obesidade. Seus resultados fundamentaram a criação do escore de risco cardiovascular 
de Framingham, que permite identificar os indivíduos sob o maior risco de um evento 
cardiovascular, para adoção de medidas mais rigorosas de prevenção (Lotufo, 2008).
9 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Vejamos alguns estudos de coorte conduzidos em nosso país (Quadro 1).
Quadro 1 – Alguns estudos decoorte conduzidos no Brasil
Estudo Local Objetivos principais
Coorte de 
Nascimento de 
Ribeirão Preto/USP
Ribeirão Preto (SP) Investigar a 
morbimortalidade 
perinatal e infantil
Coorte de 
Nascimento de São 
Luís/UFMA
São Luís (MA) Investigar a 
morbimortalidade 
perinatal e infantil
Coorte de 
Nascimento de 
Pelotas/UFPel
Pelotas (RS) Investigar a 
morbimortalidade 
perinatal e infantil
Estudo dos Idosos 
de Bambuí (BHAS)/
Fiocruz e UFMG
Bambuí (MG) Identificar preditores de 
eventos adversos de saúde 
no envelhecimento
Estudo Longitudinal 
de Saúde do Adulto 
(ELSA-Brasil)/UFMG, 
UFRGS, Fiocruz, 
UFBA, USP, UFES
Belo Horizonte (MG), 
Porto Alegre (RS), 
Rio de Janeiro (RJ), 
Salvador (BA), São 
Paulo (SP) e Vitória (ES)
Estimar a incidência do 
diabetes e de doenças 
cardiovasculares e 
investigar fatores 
biológicos, ambientais, 
sociais e psicossociais 
associados
Fonte: Confortin et al. (2021); Barros el al. (2008); Lima-Costa et al. (2011); Aquino et al. (2012).
Estudos de coorte podem ser utilizados para investigar os mais variados problemas de saúde, tanto 
agudos quanto crônicos, que ocorrem na infância, na vida adulta ou na velhice. De maneira geral, 
estes estudos necessitam observar um grande número de participantes durante um longo período 
de tempo, têm custo elevado e operacionalização complexa. Por outro lado, têm a grande vantagem 
de permitir a observação da sequência temporal entre exposição e ocorrência do evento de inte-
resse, sendo por isso considerados os estudos mais adequados para investigar hipóteses etiológicas. 
Definimos os estudos de coorte como estudos observacionais, longitudinais, que têm como 
unidade de observação o indivíduo. O objetivo usual do estudo de coorte é investigar a hipó-
tese de que a exposição a um determinado fator está associada à incidência de uma doença 
ou agravo de interesse.
PROFEPI
9 1Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
SAIBA MAIS
Coorte é um termo que originalmente designava as unidades de combate das legiões romanas, 
unidades do exército que utilizavam um uniforme padronizado, permitindo a sua identificação 
no campo de batalha. 
Em epidemiologia, coorte denomina um grupo de pessoas que são seguidas ao longo de um 
período de tempo (Porta, 2008). 
2.5.2 DELINEAMENTO DO ESTUDO 
Para conduzir um estudo de coorte, o pesquisador seleciona uma amostra e classifica os indiví-
duos em expostos e não expostos, no início do estudo, e os acompanha ao longo do tempo para 
determinar a incidência de uma doença nos dois grupos. A Figura 1 apresenta o delineamento 
básico do estudo de coorte.
Figura 1 – Delineamento do estudo de coorte
Fonte: Adaptado de Gordis (2009).
A observação sistemática dos indivíduos expostos e não expostos que não apresentam a doença no 
início do estudo, ou seja, que estão sob risco de desenvolver a doença futuramente, permite identificar 
casos novos da doença, estimar e comparar a incidência nos dois grupos. Assim, estudos de coorte são 
os únicos que permitem estimar a incidência de eventos de saúde. 
A incidência refere-se ao número de casos novos da doença que ocorrem em uma população 
que está sob risco de desenvolver a doença em um determinado período de tempo. Portanto, 
estes estudos permitem assegurar que a exposição antecedeu o desenvolvimento da doença. 
Resumindo, a característica essencial dos estudos de coorte é a comparação da incidência do 
evento de saúde, também denominado desfecho, em grupos de expostos e não expostos. 
9 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
2.5.3 TIPOS DE ESTUDO DE COORTE
Os estudos de coorte podem ser classificados em concorrente e não concorrente, de acordo com 
a relação entre o início da pesquisa e o início do seguimento da coorte.
No estudo de coorte concorrente, a identificação da coorte e a classificação dos indivíduos em 
expostos e não expostos ocorrem na mesma data do início do estudo, ou seja, no momento 
presente. A partir desse momento, inicia-se o seguimento prospectivo de coorte. É chamado de 
coorte concorrente porque o acompanhamento da coorte e da ocorrência do evento de inte-
resse progridem juntos no tempo. 
Como pode ser visto na Figura 2, o estudo de coorte concorrente identifica uma população defi-
nida (coorte), classifica os participantes de acordo com a exposição (expostos e não expostos) e 
acompanha os indivíduos no início do estudo, em 2021, e os mesmos são seguidos até 2031. A 
identificação da ocorrência da doença ocorrerá ao longo do período de seguimento do estudo, 
sendo calculada a incidência nos dois grupos no futuro. 
Figura 2 – Delineamento do estudo de coorte concorrente
Fonte: Adaptado de Gordis (2009).
O estudo da coorte de nascimento do município de Pelotas (RS) é um exemplo de estudo de coorte 
concorrente. Foi conduzido com o objetivo de investigar a influência das condições de saúde da mãe e 
do recém-nascido, como o peso ao nascer e a alimentação, na saúde futura das crianças. O estudo foi 
iniciado em 1982, com a inclusão de todos os 6.011 recém-nascidos vivos em Pelotas (RS), momento 
em que foram obtidos dados relativos às exposições de interesse (condições socioeconômicas e de 
saúde das mães e aferição de peso a altura e dos recém-nascidos), permitindo assim classificar os 
recém-nascidos em expostos e não expostos, por exemplo, ao baixo peso. A partir daí, a coorte foi 
seguida e monitorada por visitas domiciliares em anos subsequentes (1983, 1984, 1986, 1995, 1997, 
2000, 2001, 2004-2005), para se aferir a ocorrência de eventos como desnutrição e óbitos, entre outros 
(Barros et al., 2008). Assim, ao final de cada período de acompanhamento, foram obtidas e comparadas 
as incidências de desfechos entre expostos e não expostos no início do estudo. 
O estudo de coorte não concorrente ou coorte retrospectiva caracteriza-se pela reconstituição, 
no presente, de uma coorte identificada no passado. É como uma viagem no tempo, ao passado. A 
identificação da coorte geralmente ocorre a partir de registros existentes que permitem selecio-
nar uma população em algum ponto do passado, e classificar esta população segundo a presença 
ou nível de exposição. A classificação dos indivíduos em grupos de expostos e não expostos tam-
bém é realizada com base em registros existentes, e a incidência da doença nos dois grupos é veri-
ficada pela detecção de eventos que ocorreram entre o início do estudo e o momento presente.
PROFEPI
9 3Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
Como pode ser visto na Figura 3, a coorte é identificada em 2011 e seguida a partir deste 
momento no passado (2011) até o presente (2021). Observe-se que o delineamento do estudo 
permanece o mesmo: identificam-se os grupos de expostos e não expostos que são acompa-
nhados no tempo, a fim de se verificar a incidência do desfecho em cada grupo. 
Figura 3 – Delineamento do estudo de coorte não concorrente
Fonte: Adaptado de Gordis (2009).
O estudo de coorte não concorrente requer a existência do registro de dados relativos à exposição 
de interesse na população que irá constituir a coorte e de dados que permitam identificar os des-
fechos subsequentemente. Por esta razão, são mais frequentes coortes ocupacionais ou de grupos 
específicos para os quais foram obtidos dados individuais que permitem classificar a exposição a 
fatores de risco. A detecção de desfechos é um desafio nesses estudos, e depende da existência de 
bases de informação sobre saúde identificáveis preexistentes. 
Uma das fontes de dados para estudos de coortes não concorrente são os dados dos serviços de 
saúde. Por exemplo, um estudo com o objetivo de investigar se a exposição à tomografia com-
putadorizada (TC) aumenta o risco de leucemia e câncer de cérebro foi realizado com dados do 
Sistema Nacional de Saúde do ReinoUnido. Nesse estudo, a coorte foi identificada entre 1985 e 
2002, a partir de registros hospitalares de pacientes sem diagnóstico de câncer que realizaram 
a TC nesse período e tinham idade abaixo de 22 anos. Os dados obtidos dos registros hospita-
lares foram data de nascimento, sexo, código postal do endereço de residência, partes do corpo 
examinadas, dados relativos à TC para se estimar a dose de irradiação. Os dados de incidência 
de câncer foram obtidos do registro nacional de câncer, sendo considerados apenas diagnós-
ticos de leucemia realizados dois anos após a exposição e diagnósticos de câncer de cérebro 
realizados cinco anos após a exposição, tempo necessário para a exposição à irradiação levar 
ao desenvolvimento desses cânceres. A coorte foi monitorada de 1985-2002 até 2008. No final 
do seguimento, foi estimada a incidência dos cânceres, de acordo com a dose da irradiação pela 
TC, e identificada uma associação positiva entre a dose da irradiação recebida e a incidência de 
leucemia e câncer de cérebro (Pearce et al., 2012). 
A disponibilidade de registros válidos sobre a exposição e o desfecho é uma circunstância que favo-
rece a realização deste tipo de estudo de coorte. Em relação às coortes concorrentes, a estratégia 
da coorte não concorrente tem a vantagem de reduzir a duração do estudo, ser mais barata e mais 
adequada para investigar doenças raras e com longo período de latência. Entretanto, os dados obti-
dos dos registros disponíveis podem ser de pior qualidade do que os dados obtidos diretamente em 
uma coorte concorrente, que tem a vantagem de garantir a qualidade dos dados obtidos.
9 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Mas, nos dois tipos de coorte, o delineamento básico do estudo é o mesmo: compara-se a incidência do 
desfecho em grupos de expostos e de não expostos. Esta é a marca registrada dos estudos de coorte.
2.5.4 ESTRATÉGIA DA PESQUISA 
Vamos considerar alguns aspectos importantes para o planejamento e condução do estudo de coorte. 
2.5.4.1 População do estudo
Como definir a coorte de indivíduos que será seguida no tempo? Quais critérios serão conside-
rados? A escolha da população do estudo de coorte depende da exposição que será investigada; 
das dificuldades de seguimento dos participantes, ao longo do tempo; e da viabilidade, ou seja, 
de aspectos logísticos, como custo do estudo e coleta de dados. 
2.5.4.1.1 População de estudo definida com base na exposição
Se a exposição de interesse é rara na população geral, se concentrando em alguns grupos espe-
cíficos (por exemplo, trabalhadores ou seguidores de uma religião), ou se trata de uma exposição 
eventual, como o acidente com um agente radioativo, a coorte pode ser constituída a partir da 
seleção de grupos com base na exposição. Nesta estratégia, seleciona-se uma grande proporção 
de indivíduos expostos ao fator de interesse e um grupo de pessoas não expostas a esse fator. 
O Estudo de Mortalidade dos Adventistas (Adventist Mortality Study) baseou-se na seleção de uma 
população de estudo que se caracterizava pela adesão a comportamentos saudáveis. Os seguidores 
dessa religião praticavam a abstenção do consumo de álcool e de tabaco e, em geral, eram adeptos 
da alimentação vegetariana, sem consumo de alimentos com farinhas refinadas e doces. Estes foram 
comparados com a outra coorte, constituída por pessoas que não eram ligados àquela religião. As 
duas coortes foram monitoradas para identificação de desfechos de interesse, que incluíram óbito 
por diversos tipos de cânceres e por doença coronariana, sendo observada menor incidência de 
mortes na coorte dos adventistas (Adventist Mortality Study site-2021; Roland et al., 1980).
2.5.4.1.2 População definida antes que a exposição seja identificada
Mais frequentemente, a coorte é formada por uma amostra da população de referência, na qual se 
espera um grande número de pessoas expostas. A população de referência que dá origem à coorte é 
definida por características não relacionadas à exposição, tal como residir em uma pequena cidade. 
Os objetivos do estudo também são importantes na definição da população de referência. No 
Brasil, por exemplo, o Estudo de Coorte de Idosos de Bambuí definiu como população de refe-
rência residentes no município de Bambuí com 60 ou mais anos de idade, em 1997. O estudo 
teve o objetivo de investigar a incidência e os fatores que influenciam o declínio cognitivo, 
dependência funcional, quedas, mortalidade e uso de serviços de saúde em idosos brasileiros. 
Essa coorte, implantada em 1997, foi acompanhada anualmente para identificar a ocorrência de 
eventos de saúde de interesse por mais de dez anos (Lima-Costa el al., 2011).
Outro aspecto relevante para a definição da coorte é a retenção dos participantes ao longo do 
seguimento do estudo. Garantir a retenção é essencial para evitar a principal fonte de viés nos 
estudos de coorte, que são as perdas de seguimento. Considerando este aspecto e o objetivo de 
investigar a incidência e um amplo conjunto de fatores relacionados às doenças crônicas não 
PROFEPI
9 5Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
transmissíveis em população residente em grandes cidades brasileiras, o Estudo Longitudinal 
de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) definiu como população de referência os servidores públicos 
de instituições de ensino e pesquisa localizados em seis capitais brasileiras. Os pesquisadores 
avaliaram que a seleção de uma amostra da população geral dessas cidades traria grande difi-
culdade para o seguimento da coorte, pela grande mobilidade residencial das populações em 
grandes centros urbanos brasileiros (Aquino et al., 2012). 
2.5.4.2 Coleta de dados 
No estudo de coorte, a coleta de dados ocorre tanto no início do estudo, quando a coorte é cons-
tituída, quanto ao longo do seguimento dos participantes.
Os dados são coletados por meio de questionários e realização de medidas e exames, definidos 
de acordo com os objetivos da pesquisa. É importante que todos os instrumentos e procedimen-
tos de coleta de dados sejam padronizados, tenham manual para a equipe de entrevistadores e 
aferidores, sejam submetidos a pré-testes e ao estudo piloto antes do início. Esses procedimen-
tos são necessários para garantir a qualidade dos dados.
A constituição da coorte e a primeira coleta de dados é denominada estudo de linha de base. 
Os dados obtidos na linha de base são fundamentais para: 1) identificar os indivíduos que já 
apresentam a doença – os casos prevalentes – que serão excluídos da análise de incidência; 2) 
classificar corretamente os indivíduos em expostos e não expostos; 3) classificar os indivíduos 
segundo fatores de confusão nas análises que serão realizadas. 
Após o estudo da linha de base, os participantes realizarão novas coletas de dados periódi-
cas, para se identificar a ocorrência de desfechos (doenças ou agravos de interesse) e atualizar 
dados relativos a exposições que podem mudar com o passar do tempo, como identificar os 
que deixaram de fumar. Além disso, esses contatos são importantes para manter atualizados os 
dados dos participantes (telefone, endereço etc.) e, dessa forma, serem minimizadas as perdas 
de seguimento. Além disso, ligações telefônicas também poderão ser realizadas para a obten-
ção de dados sobre a ocorrência de desfechos. 
A Figura 4 ilustra parte da estratégia do estudo ELSA-Brasil. A coorte foi constituída entre 2008 
e 2010, formada por servidores públicos de instituições de ensino e pesquisa de seis cidades 
brasileiras, com idade entre 35 e 74 anos. Ao ingressar na coorte, os participantes realizaram 
entrevistas, medidas de peso, altura e pressão arterial, entre outras, e diversos exames. Essa pri-
meira fase, ou seja, a linha de base, teve por objetivo identificar os indivíduos que já apresenta-
vam alguma doença crônica não transmissível de interesse (por exemplo, diabetes)e classificar 
os grupos em expostos e não expostos. Após dois anos, 2012-2014, os participantes foram con-
vidados a responder a novas entrevistas e realizar exames, para identificação dos casos novos 
de diabetes, e atualizar dados de exposição. Nova coleta de dados ocorreu em 2017-2018, e 
será novamente realizada em anos seguintes. Após completar um ano de entrada na coorte, os 
participantes responderam a entrevistas anuais de seguimento, para se verificar a ocorrência de 
eventos de saúde, como internações e diagnósticos novos. 
9 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Figura 4 – Estratégia do ELSA-Brasil
Fonte: Elaboração dos autores, a partir de Aquino et al. (2012).
2.5.5 ANÁLISE DOS DADOS 
Em estudos de coorte, a principal medida de ocorrência é a incidência de eventos, que mensuram 
o risco de desenvolvimento de um desfecho. Neste estudo, interessa verificar a associação entre 
a exposição e o desfecho, comparando-se a incidência de expostos e a incidência de não expos-
tos. Duas estratégias são utilizadas para fazer essa comparação, o risco relativo e o risco atribuível. 
O risco relativo é calculado pela razão da incidência (risco) da doença, no grupo exposto, para a 
incidência (risco) da doença no grupo não exposto. O risco relativo mede a magnitude ou força 
da associação da exposição com o desfecho, e indica quantas vezes a incidência dos expostos é 
maior do que a incidência dos não expostos. É obtido pelo cálculo: 
 Risco relativo = Incidência no grupo exposto 
 Incidência no grupo não exposto
Os dados podem ser organizados e apresentados em uma tabela 2 x 2, como ilustrado abaixo.
Segmento para identificação
Exposição no 
início do estudo
Desenvolveu a 
doença
Não desenvolveu 
a doença Total
Expostos a b a + b
Não expostos c d c + d
PROFEPI
9 7Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
Tem-se: 
Incidência nos expostos = a/a+b
Incidência nos não expostos = c/c+d
Risco relativo = a/a+b 
 c/c+d 
Interpretando os resultados do risco relativo (RR):
 m Se RR = 1 -> Risco nos expostos igual ao risco nos não expostos 
 (não há associação) 
 m Se RR > 1 -> Risco nos expostos maior que o risco nos não expostos 
 (associação positiva)
 m Se RR Risco nos expostos menor do que o risco nos não expostos 
 (associação negativa)
Vamos considerar um exemplo hipotético, em que a exposição é a hipertensão arterial e o des-
fecho é o infarto do miocárdio. Observemos os dados na tabela 2 x 2 a seguir: 
Desfecho incidente: infarto do 
miocárdio
Exposição no 
início do estudo Desenvolveu Não desenvolveu Total
Com hipertensão 
arterial 
170 8.830 9.000
Sem hipertensão 
arterial 
50 9.450 9.500
Incidência nos expostos = 170/9.000 = 18,9/1.000
Incidência nos não expostos = 50/9.500 = 5,3/1.000
Risco relativo = 170/9.000 = 3,56 
 I 50/9.500
Utilizemos o aplicativo OpenEpi, disponível aqui (https://www.openepi.com/TwobyTwo/TwobyTwo.
htm). O aplicativo é aberto e está na língua inglesa. Selecionando a opção table two by two e 
incluindo os dados deste exemplo, é possível obter a estimativa do risco relativo e o seu intervalo 
com 95% de confiança. Veja a abaixo a tabela 2x2 obtida nesse programa (Figura 5):
9 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Figura 5 – Tabela de análises com utilização do programa Openepi
Fonte: Dean, Sullivan e Soe (2013).
A seguir, temos a mesma tabela, com livre tradução para o português
Doença
Presente Ausente
Exposição Presente (+) 170 8.830 9.000
Ausente (-) 50 9.450 9.500
220 18.280
R 3,589 IC95% 
(2,622;4,913)
Assim, temos: RR: 3,56 IC95% (2,62;4,91)
O risco relativo foi > 1, portanto o risco de infarto do grupo exposto foi maior do que do grupo 
não exposto, indicando uma associação positiva entre a hipertensão arterial e o infarto agudo 
do miocárdio. O intervalo com 95% de confiança para o risco relativo não incluiu a unidade (o 
número 1); portanto, essa associação é estatisticamente significante.
Considerando o valor do risco relativo, podemos afirmar que: 
• o risco de infarto do miocárdio dos indivíduos com hipertensão arterial foi 3,56 vezes o 
risco de infarto agudo do miocárdio dos que não tinham hipertensão arterial; 
• o risco de infarto do miocárdio do grupo de pessoas com hipertensão arterial foi 256% 
maior que o risco do grupo sem hipertensão arterial.
O risco atribuível é uma medida que indica quantos casos incidentes da doença podem ser evitados, 
se meios efetivos para eliminação da exposição forem adotados. O risco atribuível indica, portanto, 
o excesso de risco devido à exposição, e é expresso como diferença absoluta e como proporção. 
O risco atribuível, ou diferença de risco ou redução absoluta de risco, corresponde à diferença da inci-
dência do evento em expostos e não expostos. Expressa o máximo que podemos esperar na redução 
PROFEPI
9 9Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
do risco da doença, se a exposição for completamente eliminada. É obtido pelo cálculo: 
Risco atribuível = Incidência nos expostos – incidência nos não expostos
O risco atribuível proporcional, ou redução relativa do risco ou fração etiológica em expostos, 
expressa a proporção de doença entre os expostos que poderia ser prevenida se a exposição 
fosse totalmente eliminada. O seu cálculo é dado por: 
Risco atribuível proporcional = Incidência nos expostos – incidência nos não expostos x 100
 Incidência nos expostos
Utilizando os dados hipotéticos acima, temos:
Risco atribuível = (18,9/1.000 – 5,3/1.000) =13,6/1.000
O resultado indica que 13,6 dos 18,9/1.000 casos incidentes no grupo exposto (com hipertensão 
arterial) são atribuíveis à hipertensão arterial. Portanto, se tivermos medidas efetivas para prevenir a 
hipertensão arterial, seria esperado prevenir 13,6 dos 18,9/1.000 casos de infarto no grupo exposto.
Risco atribuível (em %) = (18,9/1,000 – 5,3/1.000)/18,9/1.000 = 0,719 = 72%
O resultado indica que 72% dos infartos agudos do miocárdio no grupo exposto são atribuíveis 
à hipertensão arterial. Essa é a proporção da incidência de infarto que poderia ser prevenida, 
caso a exposição fosse eliminada de forma efetiva.
O risco relativo é uma medida da magnitude da associação e um dos critérios considerados no 
julgamento dos critérios de causalidade, por isso é útil nos estudos etiológicos. O risco atribu-
ível à exposição indica o potencial de prevenção, se a exposição for eliminada; portanto, tem 
grande aplicação em saúde pública. 
ESTUDO DE COORTE 
VANTAGENS
 m Permitem calcular a incidência ou o risco de desenvolver a doença.
 m Estabelecem claramente a sequência temporal entre a exposição e a doença ou agravo 
de interesse. 
 m Estudos de coorte permitem investigar a associação de uma exposição com múltiplos 
desfechos, bem como a associação de múltiplas exposições com um mesmo desfecho. 
Ou seja, em geral, permitem estudar múltiplas exposições e múltiplos desfechos. 
 m Permitem mensurar a mudança nas exposições e também dos fatores de confusão da 
associação ao longo do tempo. 
 m Os estudos de coorte baseados na exposição são adequados para estudar exposições raras.
 m São estudos com longa duração. Assim, hipóteses que não foram consideradas no 
início do estudo poderão ser avaliadas com coletas de dados sobre novas exposições 
ao longo do tempo. 
1 0 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
DESVANTAGENS
 m Em geral, necessitam de grandes populações. 
 m Têm alto custo, especialmente ascoortes concorrentes que acompanham grandes 
populações por longo período de tempo.
 m São de operacionalização complexa e necessitam de pesquisadores experientes no seu 
planejamento e condução.
 m São pouco adequados na investigação de doenças raras, pois necessitam de um número 
de participantes ainda maior, para assegurar que casos suficientes irão se desenvolver 
até o fim do estudo, permitindo análises. 
Relembrando, vieses são erros sistemáticos no desenho, condução ou análise dos dados que 
resultam em uma estimativa equivocada do efeito de uma exposição sobre o risco de uma 
doença. O planejamento e a condução adequados são essenciais para evitar vieses.
VIESES DOS ESTUDOS DE COORTE 
Viés de seleção
O viés de seleção em estudo de coorte é conhecido como viés de perda de seguimento. Um dos 
principais desafios na condução do estudo de coorte é a manutenção da adesão dos participantes 
ao estudo durante o seguimento, evitando as denominadas perdas de seguimento. Em geral, as 
pessoas que deixam de participar diferem daqueles que permanecem participando em muitas 
características, como idade, escolaridade, comportamentos, entre outras, introduzindo um viés que 
afeta a interpretação dos achados do estudo. 
Por exemplo, se as pessoas expostas forem seletivamente perdidas no seguimento, e a exposição 
estiver associada ao desfecho, a incidência calculada provavelmente estará estimada com um erro, e 
podemos esperar que estará subestimada em relação ao verdadeiro valor. 
Viés de informação
Podem ocorrer basicamente dois tipos de viés de informação: na obtenção da exposição 
e do desfecho. 
O viés de informação na detecção do desfecho pode ocorrer se o pesquisador que define se o 
desfecho ocorreu ou não tiver conhecimento da situação de exposição do participante. Havendo 
conhecimento da condição de exposto ou não exposto, o julgamento sobre a ocorrência do 
desfecho poderá ser enviesado por este conhecimento. Este problema é facilmente resolvido 
com o cegamento do pesquisador sobre a condição de exposição dos participantes do estudo.
Se a extensão e qualidade da informação sobre a exposição for diferente entre o grupo 
exposto e o não exposto, poderá ser introduzido um viés. Este tipo de viés pode ocorrer 
nos estudos de coorte não concorrente, porque é obtido em registros da exposição feitos no 
passado, sendo muito raro na coorte concorrente. 
PROFEPI
1 0 1Capítulo 2: Estudos observacionais: contribuição para a vigilância epidemiológica
programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2.5.6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A oportunidade de prevenir doenças na população requer o conhecimento de sua etiolo-
gia ou dos fatores que aumentam o risco do seu desenvolvimento. As causas das doenças 
são complexas, e envolvem inter-relações entre diferentes níveis de determinação do pro-
cesso saúde-doença, compreendendo desde fatores ambientais, sociais e culturais até fatores 
comportamentais individuais, idade e herança genética. Os estudos de coorte têm fornecido 
evidências científicas fundamentais para se conhecer esse processo complexo, oferecendo 
subsídios para intervenções em nível populacional e individual, contribuindo assim para a 
melhoria da saúde das populações. 
REFERÊNCIAS
Aquino MLE, Barreto S, Szklo M. Estudos de coorte. In: Almeida-Filho N, Barreto ML. Epidemiologia 
e Saúde: fundamentos, métodos, aplicações. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2014. p.203-214.
Aquino EM, Barreto SM, Bensenor IM, Carvalho MS, Chor D, Duncan BB, Lotufo PA, Mill JG, Molina 
Mdel C, Mota EL, Passos VM, Schmidt MI, Szklo M. Brazilian Longitudinal Study of Adult Health 
(ELSA-Brasil): objectives and design. Am J Epidemiol 2012; 175:315–324.
Barros F, Victora CG, Horta BL, Gigante DP. Metodologia do estudo da coorte de nascimentos de 
1982 a 2004-5, Pelotas, RS. Rev Saúde Pública 2008;42(Supl. 2):7-15.
Confortin SC, et al. Consórcio RPS (Ribeirão Preto, Pelotas e São Luís) de coortes de nascimento bra-
sileiras: história, objetivos e métodos. Cadernos de Saúde Pública. 2021: 37 (4)
Dawber TR, Meadors GF, Moore FE. Epidemiological approaches to heaet diseases: the Framinghan 
Study. Am J Public Health. 1951;41:279-86.
Dean AG, Sullivan KM, Soe MM. OpenEpi: Open Source Epidemiologic Statistics for Public Health, 
Version. www.OpenEpi.com, updated 2013/04/06, acessado em novembro de 2021
Gordis L. Epidemiologia Rio de Janeiro, Revinter, 2017. P179-188; 215-234. 
Lima-Costa MF, Firmo JOA, Uchôa E. The Bambuí Cohort Study of Aging: methodology and health 
profile of participants at baseline. Cad. Saúde Pública 27 (suppl 3) • 2011 • https://doi.org/10.1590/
S0102-311X2011001500002. 
Loma Linda University Health. Adventist Mortality Study. Disponível em: 
https://adventisthealthstudy.org/studies/adventist-mortality-study
Lotufo PA. O escore de risco de Framingham para doenças cardiovasculares. Rev Med. 2008;87(4):232-7. 
Pearce MS, Salotti JA, Little MP et al. Radiation exposure from CT scans in childhood and subse-
quent risk of leukaemia and brain tumours. Lancet 2012; 380: 499–505. 
Roland LP, Garfinkel L, Kuzma JW et al. Mortality among California Seventh-Day Adventists for 
selected câncer sites. J Natl Cancer Inst 1980;65:1097-1107.
3 
Estudos 
experimentais: 
contribuição 
para a vigilância 
epidemiológica
C a p í t u l o 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 0 3Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
3.1 ENSAIOS CONTROLADOS RANDOMIZADOS 
3.1.1 INTRODUÇÃO
Tanto as ações de saúde pública como aquelas que orientam o cuidado clínico indi-
vidual visam influenciar a história natural da doença, com o intuito de prevenir ou 
retardar a ocorrência de uma doença ou reduzir a probabilidade de complicações, 
incapacidades e/ou óbito. A implementação dessas ações precisa ser norteada pelo 
conhecimento científico, e 
o Ensaio Controlado Randomizado consiste em um delineamento de estudo epidemiológico 
valioso, por permitir a avaliação da eficácia e segurança de medidas preventivas e terapêuticas 
em populações humanas. Os ECRs são utilizados para avaliação de novas drogas, novas 
tecnologias, vacinas, programas de rastreamento e detecção precoce de doenças, medidas 
preventivas – como suplementação – alimentar e programas educacionais, ou ainda para 
testar o impacto de novas formas de organização de serviços de saúde. 
É importante ressaltar que os ECRs constituem pré-requisito para licenciamento de fármacos, 
imunobiológicos e outras tecnologias em saúde pelas agências reguladoras de cada país, como 
a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), no Brasil, ou a Food and Drug Administration 
(FDA), nos Estados Unidos, já que os ECRs são considerados melhores fontes de evidência empí-
rica de eficácia de intervenções em saúde. Isso acontece porque o delineamento do ECRs for-
nece um ambiente controlado, com menor susceptibilidade tanto a fatores de confusão como a 
vários de tipos de vieses, gerando, portanto, condições “ideais” para se verificar o quão bem uma 
intervenção ou tratamento funciona. 
A seguir, iremos discutir as principais características e etapas envolvidas no delineamento e 
condução de um ECR.
3.1.2 DELINEAMENTO: ASPECTOS GERAIS
Conforme discutimos na Aula 1.1 Desenvolvimento de perguntas e hipóteses epidemiológicas, o 
delineamento de um estudo epidemiológico começa com a definição de uma pergunta de pes-
quisa. Como os ECRs são utilizados, principalmente, para a avaliação da eficácia e segurança de 
medidas preventivas e terapêuticas, os ECRs costumam ser planejados para responder a per-
guntas como: um novo tratamento medicamentoso para diabetes é mais eficaz para o controle 
dos índices glicêmicos do que o tratamento convencional com insulina e hipoglicemiante oral? 
A vacina para COVID-19 é eficaz para a prevenção da infecção pelo vírus SARS-CoV-2? Uma 
cirurgia robótica para ressecção da próstata é mais eficaz no tratamento de câncer de próstatado que uma cirurgia realizada por videolaparoscopia? O distanciamento social previne a trans-
missão do vírus da COVID-19? 
Para responder a perguntas dessa natureza, precisamos delinear os ECRs, que são estudos experi-
mentais, nos quais o investigador tem o poder de determinar quem irá receber a exposição, e pos-
suem como características importantes o fato de serem analíticos, longitudinais e prospectivos. 
Diferentemente dos estudos observacionais, em que o pesquisador não interfere na exposição, nes-
ses estudos o pesquisador define a exposição e intervém ativamente, para verificar seu potencial de 
mudar o curso da doença ou prevenir um evento de saúde. 
1 0 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Os ECRs começam com a definição e seleção de uma população elegível e, posteriormente, essa 
população é aleatorizada em dois grupos: intervenção e controle. Esse processo de aleatoriza-
ção é chamado de “randomização”. Enquanto o grupo de intervenção irá receber o novo trata-
mento/nova medida preventiva, o grupo controle irá receber o tratamento usual para a doença 
em questão ou receberá as medidas preventivas usualmente prescritas ou ainda os participan-
tes podem receber um placebo.
Você sabe o que é um placebo? O placebo é um composto 
inerte, que não possui nenhum efeito contra a certa doença em 
questão. Por questões éticas, o placebo só é utilizado se caso 
ainda não exista nenhum tratamento ou medida preventiva 
aprovados para o tratamento ou profilaxia dessa doença.
Posteriormente, os dois grupos são seguidos prospectivamente ao longo do tempo. Se o novo 
tratamento ou nova medida preventiva for melhor do que o tratamento ou medida já utilizada 
atualmente, esperaríamos encontrar uma maior incidência de melhora no grupo do novo tra-
tamento ou nova medida preventiva, em comparação com a incidência1 observada no grupo 
controle (Figura 1).
Figura 1 – Delineamento do estudo de ECR. 
Fonte: Elaorado pelos autores.
1 Inserir pop up com o conceito de incidência: A incidência refere-se ao número de casos novos de um evento relacio-
nado à saúde que ocorrem em uma população que está sob risco, em um determinado período de tempo.
Fonte: Freepik
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 0 5Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
 
OS ECRs podem ser classificados como ECRs profiláticos ou ECRs terapêuticos. 
Os ECRs profiláticos objetivam avaliar uma intervenção preventiva em uma população 
sadia, como os ECRs conduzidos para avaliarção de uma nova vacina ou novas orientações 
dietéticas. Ressalta que os ECRs que objetivam avaliar a eficácia e segurança de vacinas 
também são frequentemente denominados de Ensaios de Eficácia de Vacina. Já os ECRs 
terapêuticos visam avaliar uma nova intervenção terapêutica em uma população doente, 
com o intuito de evitar complicações ou promover a cura, como os ECRs conduzidos para 
avaliação de novos medicamentos.
É importante ressaltar também que a unidade de análise de um ECR pode ser tanto indivíduos 
como agregados de indivíduos (exemplo: escola) ou mesmo comunidades inteiras (exemplo: 
uma cidade). Por exemplo, podemos realizar um ECR para avaliar a eficácia que tenha como 
unidade de análise indivíduos doentes (pacientes) e que objetivam avaliar o melhor tratamento 
para uma dada condição de saúde; estudos desse tipo são geralmente denominados ensaios 
clínicos randomizados. Por outro lado, poderíamos realizar um ECR para investigar se o distan-
ciamento social previne a transmissão do vírus da COVID-19, utilizando como unidade de aná-
lise a população de uma cidade inteira. Para fazer esse estudo, poderíamos selecionar quatro 
cidades para participar e, após realizar a randomização, em duas cidades seria estabelecido o 
distanciamento social, e nas outras duas não haveria essa medida. Assim, poderíamos comparar 
a incidência de COVID-19 nas cidades em que o distanciamento social foi implementado com a 
incidência de COVID-10 nas cidades sem o distanciamento social. Esses ECRs, em que a unidade 
de análise é constituída de grupos populacionais ou comunidades inteiras, são frequentemente 
denominados ensaios de comunidade ou de cluster controlados randomizados.
Nesta aula, iremos discutir com mais detalhes o passo a passo envolvido na realização dos ECRs 
preventivos e terapêuticos cuja unidade de análise é o indivíduo. Para detalhes sobre a condu-
ção dos ECRs em que a unidade de análise consiste em comunidades inteiras, ver a Aula 3.2 
Ensaios de comunidade ou de cluster controlados randomizados.
3.1.3 SELEÇÃO DOS PARTICIPANTES DO ESTUDO 
O critério para determinar quem será ou não incluído no estudo (critérios de inclusão e exclu-
são) deve ser explicado detalhadamente, com grande precisão, antes do início do estudo, o que 
irá garantir que o estudo possa ser reproduzido. Os critérios de inclusão são importantes, por 
definirem as características principais da população-alvo, ao se especificarem características 
clínicas, demográficas, temporais e geográficas da população de estudo. Já os critérios de exclu-
são são importantes, para evitar que participantes possuidores de alguma característica que 
possa oferecer risco aos participantes, ou que seja sabidamente relacionada, dificultem o segui-
mento desse indivíduo ou sua adesão ao protocolo do estudo. Apesar de a definição desses cri-
térios ser importante no processo de planejamento do estudo, o ideal é minimizar ao máximo 
o critério de inclusão e exclusão, para não se comprometer a possibilidade de generalizar os 
resultados para a população geral, já que, quanto mais restritivos forem os critérios de inclusão 
e exclusão, mais a população de estudo se distancia da população de referência, ficando alta-
mente específica e selecionada.
1 0 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Após a identificação da população elegível, precisamos realizar o recrutamento dos partici-
pantes. O número de participantes precisa ser suficiente para que sejam produzidos resultados 
estatisticamente válidos. Adicionalmente, precisaremos traçar estratégias para manter os parti-
cipantes aderentes ao estudo até a sua conclusão, evitando perdas de seguimento. Como discu-
tido na Aula 2.4 Estudos de coorte, as perdas de seguimento podem introduzir um viés de seleção 
no estudo, pois, em geral, as pessoas que saem do estudo tendem a ser diferentes daquelas que 
permanecem. Dessa forma, os pesquisadores devem motivar os participantes a permanecer no 
estudo durante sua realização, para se prevenirem as perdas no seguimento.
3.1.4 RANDOMIZAÇÃO 
Uma das principais razões para que os ECRs sejam considerados uma das melhores fontes de evidên-
cia de eficácia de intervenções em saúde é o fato de o processo de alocação do participante da pes-
quisa para o grupo de tratamento ou controle ser realizado de forma aleatorizada. Diferentes ferra-
mentas podem ser usadas para randomizar (envelopes fechados, sequências geradas por computador, 
números aleatórios). O elemento fundamental da randomização é a imprevisibilidade da alocação dos 
indivíduos entre os grupos. Nem o pesquisador, nem o participante sabe em que grupo será alocado. 
Mas você pode estar se perguntando: por que a randomização é tão importante? 
Os motivos são vários. Primeiramente, se randomizarmos adequadamente, diminuímos a proba-
bilidade de viés de seleção (ver Aula 1.3 Introdução à causalidade: associação estatística versus 
causa), dado que a randomização inviabiliza que os investigadores utilizem algum critério subje-
tivo (consciente ou inconscientemente) na seleção de selecionar pacientes para o grupo de tra-
tamento ou para o grupo controle. Por exemplo, o investigador pode, consciente ou inconsciente-
mente, querer alocar os indivíduos mais graves para o novo tratamento, na esperança de que ele 
seja mais eficaz. Em segundo lugar, a randomização aumenta a probabilidade de que os grupos 
sejam comparáveisensaios 
clínicos e de comunidade.
3.1. Ensaios controlados randomizados 
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, iremos compreender os objetivos, requisitos éticos e teremos 
um passo a passo para a realização de ensaios controlados randomizados (ECRs). Iremos discutir também a 
importância da randomização e o desenvolvimento de estudos cegos e duplo-cegos. Por fim, estudaremos as 
principais formas de demonstrar os resultados provenientes dos ECRs e como calcular as medidas de eficácia.
3.2. Ensaios controlados randomizados de comunidade e de cluster
Objetivos de aprendizagem: compreender as indicações e as diferenças entre ensaio clínico e de campo, as 
dificuldades de randomização e impacto potencial sobre as estimativas de impacto.
CAPÍTULO 4
Saúde Pública baseadas em evidências e metanálise
Este capítulo mostra a contribuição dos estudos de revisão sistemática e metanálise para reunir e consolidar 
evidências acumuladas em estudos observacionais e experimentais, e conclui apresentando e explicando a hie-
rarquia dos níveis de evidência que dão suporte a intervenções em saúde pública.
4.1 Metanálise como instrumento de tomada de decisão 
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, vamos compreender os objetivos e a importância dos estudos de 
metanálise para a sistematização e a avaliação crítica de evidências científicas acumuladas. Adicionalmente, 
iremos aprender a interpretar resultados desses estudos.
4.2. Níveis de evidência em saúde pública
Objetivos de aprendizagem: Nesta aula, vamos conhecer o conceito e a estruturação dos níveis de evidência 
em saúde, com o intuito de compreender a importância da utilização de sistemas para a avaliação da qualidade da 
evidência e da força de recomendação para guiar o processo de tomada de decisão em saúde.
C a p í t u l o 
1 
A importância 
da evidência científica 
em saúde pública
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 1Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
1.1  DESENVOLVIMENTO DE PERGUNTAS E HIPÓTESES 
EPIDEMIOLÓGICAS
1.1.1 INTRODUÇÃO
A epidemiologia tem como um dos seus objetivos fundamentais identificar as causas das doenças, 
ou seja, os fatores que influenciam o risco de adoecer em populações humanas, e assim apontar 
as melhores estratégias para prevenir a exposição a esses fatores e a ocorrência das doenças. 
Podemos elencar inúmeros exemplos da contribuição da epidemiologia para compreender as 
causas de doenças. Certamente um dos mais emblemáticos é a identificação do modo de trans-
missão da cólera, cujos surtos recorrentes levaram à morte milhares de londrinos no século XIX. 
A indagação sobre o que causava aquela doença e a observação da ocorrência de casos, bem como 
das condições gerais de vida da população, permitiu ao médico inglês John Snow propor a hipó-
tese de que a água seria um dos meios de transmissão da doença. 
FIQUE SABENDO
John Snow (1813-1858) – médico inglês que ficou conhecido por ter anestesiado a rainha 
Vitória em um de seus partos – é considerado o pai da epidemiologia. Atuava em Londres, 
cidade que havia sido assolada por vários surtos de cólera. Até então, postulava-se que a 
cólera era causada por miasmas, os odores fétidos provenientes de matéria orgânica em 
putrefação. Entretanto, Snow era cético em relação a essa hipótese.
Na sua prática, já havia observado que a doença não atingia o pulmão das pessoas acometidas, 
e não era comum entre pessoas muito expostas aos miasmas, como os catadores de lixo. Após a 
observação cuidadosa da ocorrência de casos de cólera em Londres ao longo da primeira metade 
do século XIX, Snow conseguiu reunir elementos que permitiram elaborar uma nova hipótese: “a 
água poluída era um dos meios de transmissão da doença”. Para testar essa hipótese, realizou 
uma de suas investigações mais conhecidas. Na ocasião 
de um novo surto de cólera no centro de Londres, visitou 
residências onde havia ocorrido óbitos por cólera, para 
perguntar aos moradores sobre a procedência da 
água consumida. Após consolidar os dados obtidos e 
comparar o número de óbitos segundo a fonte de água 
que servia os domicílios, Snow verificou que a maioria 
dos óbitos ocorreu em residências que utilizavam 
água proveniente de uma bomba específica, a bomba 
de Broad Street. Ele conduziu outras investigações e, 
mesmo antes de a bactéria causadora da doença ter 
sido identificada, suas evidências conferiram suporte 
à hipótese de que a cólera era transmitida pela água 
contaminada. Snow deu um grande passo para a 
elaboração de um método para investigar, de forma 
sistemática, problemas de saúde em populações. 
Fonte: Wikipedia
1 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Inúmeros problemas de saúde que acometeram as populações humanas, ao longo do tempo, 
tiveram suas causas identificadas com o uso do método epidemiológico.
A pelagra, por exemplo, uma doença que acometia as populações do continente europeu desde 
o século XVIII, havia se tornado epidêmica na Carolina do Norte (Estados Unidos) em 1912, com 
mais de 30 mil casos e alta letalidade – cerca de 40%. Joseph Goldberger, médico do Serviço de 
Saúde Pública dos Estados Unidos, foi convidado a investigar a doença. 
A hipótese mais aceita, até aquele momento, era de que a pelagra tinha uma origem infecciosa. 
Entretanto, Joseph Goldberger discordava dessa hipótese, pois havia observado que, em hospitais 
psiquiátricos e orfanatos, somente as pessoas internadas ou as crianças apresentavam a doença, 
enquanto os trabalhadores desses serviços não eram 
acometidos. Sua hipótese era de que se tratava de uma 
doença associada à dieta. Para verificar essa hipótese, 
realizou várias investigações. Em um estudo conduzido com 
crianças de dois orfanatos, verificou-se que, no grupo de 
crianças com maior frequência de pelagra, a dieta era pobre 
em proteínas de origem animal, diferentemente do grupo 
menos acometido pela pelagra (Morabia, 2008). Golderberg 
e seus colaboradores realizaram outros estudos e mostraram 
que a pelagra era uma doença carencial que acometia 
indivíduos cuja dieta se baseava no milho, as quais também 
eram as pessoas mais pobres (Susser e Stein, 2009). Com 
esses estudos, a epidemiologia ampliou seu campo de 
investigação, indo além das doenças infectocontagiosas. 
Com o declínio da frequência das doenças transmissíveis no século XX, especialmente após a 
Segunda Guerra Mundial, doenças como as isquêmicas do coração, respiratórias crônicas e câncer 
de pulmão ganharam relevância na saúde pública (Susser e Stein, 2009), e levaram à formulação 
de novas perguntas. O câncer de pulmão, por exemplo, raro até 1930, teve um aumento dramático 
entre homens, em países como a Inglaterra e os Estados Unidos. Várias perguntas foram levantadas: 
 m Seria o aumento dos casos de câncer de pulmão causado pela exposição 
à poluição industrial? 
 m Ou pela exposição a poluentes da combustão dos automóveis? 
 m Ou pelo hábito de fumar cigarros? 
Fonte: Wikimedia Commons
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 3Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Estudos epidemiológicos que compararam homens que tinham 
câncer de pulmão com homens que não tinham verificaram que 
a frequência de tabagismo era muito maior entre os que tinham 
câncer, contribuindo assim com a hipótese que apontava o taba-
gismo como uma causa do câncer de pulmão. Posteriormente, 
um estudo com os médicos ingleses conduzidos pelos epide-
miologistas britânicos Richard Doll e Bradford Hill, que acompa-
nhou cerca de 40 mil médicos britânicos, mostrou forte associa-
ção entre tabagismo e câncer de pulmão. Resultado semelhante 
foi reproduzido em diversos estudos realizados em outras popu-
lações. O conhecimento acumulado da relação entre o tabagismo e o câncer de pulmão subsidiou um 
conjunto de intervenções populacionais visando à prevenção e à cessação da exposição ao tabagismo, 
que levaramem relação a características conhecidas que podem afetar o prognóstico da 
doença, como sexo e idade. Além disso, a randomização também aumenta a probabilidade de os 
grupos serem comparáveis com relação às características desconhecidas que também podem afe-
tar o tratamento e a doença em questão. Dessa forma, evita-se também que as associações encon-
tradas entre o novo tratamento e o desfecho em saúde analisado sejam atribuídas ao confundi-
mento por algum fator (ver Aula 1.3 Introdução à causalidade: associação estatística versus causa). 
Isso acontece, pois, após uma randomização adequada, a única diferença entre os dois grupos será 
a presença ou ausência do novo tratamento, já que todas as demais variáveis estarão distribuídas 
de forma homogênea entre os grupos, tornando-os realmente comparáveis. O mesmo não ocorre 
em estudos observacionais, nos quais, com muita frequência, o grupo exposto e o não exposto 
são diferentes em muitos outros aspectos que podem confundir a associação entre exposição 
e doença, dificultando a comparação direta entre expostos e não expostos. Por exemplo, se um 
estudo de coorte for desenhado para investigar a associação entre o consumo diário de frutas e 
verduras e a incidência de doença cardiovascular, precisaremos considerar que os indivíduos que 
consomem diariamente frutas e verduras têm também maior probabilidade de serem fisicamente 
ativos, não fumarem, não consumirem álcool de forma abusiva etc. Dessa forma, se identificarmos 
uma associação entre consumo diário de frutas e verduras e incidência de doença cardiovascular, 
não podemos ter certeza se é devida à dieta ou se é explicada por outros fatores que frequente-
mente acompanham este comportamento (confundidores). 
É importante ressaltar que randomização não é garantia de comparabilidade, principalmente 
quando a população de estudo é muito pequena. No entanto, se os grupos forem grandes, e a téc-
nica de randomização correta, ela tenderá a produzir grupos muito similares.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 0 7Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
Portanto, podemos concluir que o principal objetivo da randomização é evitar a ocorrência de viés 
de seleção na alocação dos grupos e reduzir a possibilidade de confundimento, ao se aumentar 
a comparabilidade entre os grupos no que tange à distribuição tanto das variáveis que podemos 
mensurar quanto daquelas que não podemos (ou não conhecemos). 
3.1.5 DEFINIÇÃO DO GRUPO DE COMPARAÇÃO 
No ECR, o grupo de intervenção que irá receber o tratamento precisa ser comparado com um 
grupo controle. O grupo controle pode ser constituído por um conjunto de pessoas que receberá 
um placebo (se não existir tratamento disponível) ou por um grupo que irá receber o tratamento 
usual para a doença investigada. Nos ECRs, também podemos ter mais do que dois grupos de 
comparação. Por exemplo, é possível que os pesquisadores estejam interessados em compreen-
der qual dose do novo tratamento é mais eficaz para o controle de uma doença. Dessa forma, 
poderemos ter diferentes grupos do novo tratamento, nos quais os participantes irão receber 
doses distintas do novo tratamento, e todos esses grupos serão comparados ao grupo controle. 
Mas qual é a real importância do grupo controle? Consideremos um estudo hipotético que 
tenha o objetivo de identificar se a suplementação por ômega 3 em crianças está relacionada 
com um melhor desempenho cognitivo ao longo do tempo. Para isso, selecionaríamos 5 mil 
crianças que iriam receber a suplementação durante um ano, e, após esse período, iriamos men-
surar o seu desempenho cognitivo e o compararmos com o desempenho cognitivo que essas 
mesmas crianças tinham no momento de inclusão delas no estudo. Considerando-se o deline-
amento desse estudo hipotético, se os resultados apontarem que o desempenho cognitivo das 
crianças melhorou após um ano de suplementação com ômega 3, o que poderemos concluir? 
A resposta para essa pergunta é NADA. Não poderemos concluir nada com esse estudo, pois 
ele não teve nenhum grupo controle. O grupo controle é fundamental, pois é possível que 
o desempenho cognitivo das crianças melhore ao longo de um ano, independentemente da 
suplementação. Por exemplo, isso pode acontecer devido ao simples fato de as crianças terem 
crescido. O mesmo pode acontecer com doenças, já que sabemos que várias doenças são auto-
limitadas e se resolvem espontaneamente, independentemente da existência de qualquer tipo 
de tratamento. Além disso, também não podemos descartar a possibilidade da ocorrência do 
efeito placebo nessas crianças. Por exemplo, sabemos que existem estudos que mostram que 
a taxa de melhora de úlceras foi maior em pacientes que tomaram quatro pílulas de açúcar 
por dia do que entre os que tomaram apenas duas pílulas de açúcar (de Craen et al., 1999), 
indicando que nossas crenças e expectativas em relação ao tratamento podem ter um efeito 
importante na melhora da doença em questão. Desse modo, mesmo uma substância compro-
vadamente ineficaz contra uma doença pode ter um desempenho positivo em seu curso devido 
ao efeito placebo, que está amplamente relacionado ao significado cultural do tratamento. 
Podemos concluir, portanto, que sem grupo controle não podemos afirmar nada sobre o efeito 
de um determinado tratamento sobre uma doença.
3.1.6 COLETA DE DADOS
Nos ECRs, é fundamental que os dados coletados sejam de boa qualidade, e que a obtenção de 
aferição dos eventos de interesse não seja diferente entre os grupos estudados. Isso é impor-
tante para evitarmos que alguma diferença entre os grupos seja na verdade atribuída à dife-
rença na qualidade dos dados obtidos para os grupos estudados, ou seja, sejam frutos de um 
viés de informação (ver Aula 1.3 Introdução à causalidade: associação estatística versus causa). 
1 0 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
A intervenção que está sendo analisada precisa ser definida de forma minuciosa e padronizada. 
Por exemplo, se estamos desenvolvendo um ECR para avaliar a efetividade de um novo fármaco 
para o tratamento de uma doença, precisamos definir, com muita clareza, o tipo, a dose e a via 
de administração deste fármaco. Para os participantes do grupo placebo ou tratamento alter-
nativo, precisamos garantir que os medicamentos tenham a mesma aparência, cheiro e via de 
administração do agente ativo, para que os participantes não consigam identificar a que grupo 
pertencem. O cegamento, sempre que possível, é muito importante em ECRs, para se evitar que 
o conhecimento do grupo a que pertence influencie subjetivamente os sintomas e a aderência 
do participante ao protocolo e sua permanência no estudo. 
Para o sucesso do estudo, é fundamental garantir a aderência dos participantes nos dois ou 
mais grupos comparados (tratamento e controle), já que a não adesão dificulta a verificação do 
efeito do novo fármaco vis-à-vis o placebo ou tratamento alternativo. Sempre que possível e 
factível, é interessante que os pesquisadores façam dosagens dos agentes administrados em 
exames de sangue ou urina, por exemplo.
Também é necessário definir, a priori e com clareza, o que é e como será mensurado o desfecho 
no ECR. Tanto os parâmetros para definir melhora no quadro de uma doença quanto aqueles para 
monitorar potenciais efeitos adversos do tratamento devem ser pensados antecipadamente e 
definidos de forma objetiva, especificando-se inclusive a frequência com que serão medidos. Ou 
seja, a metodologia de aferição do desfecho e dos eventos adversos precisa seguir critérios padro-
nizados explicitados no protocolo do estudo. Idealmente, o monitoramento destes eventos deve 
ser feito de forma cega, ou seja, sem se conhecer a que grupo o paciente pertence (tratamento ou 
controle). Isto é fundamental para evitar viés de informação (ver Aula 1.3 Introdução à causalidade: 
associação estatística versus causa). Por exemplo, se o investigador souberque o participante per-
tence ao grupo de tratamento, ele pode investigar ou valorizar alguns sintomas ou sinais, devido 
ao seu desejo subjetivo de encontrar um efeito positivo no tratamento. A utilização da estratégia 
do mascaramento ou cegamento aumenta a objetividade na condução do estudo, evitando que 
o participante ou o pesquisador seja influenciado, consciente ou inconscientemente, pelo conhe-
cimento do grupo a que um participante foi designado. Quando cegamos tanto os participantes 
como os pesquisadores que irão mensurar os desfechos, chamamos o estudo de duplo-cego. Um 
participante que saiba que está recebendo um novo tratamento pode relatar efeitos positivos 
simplesmente devido à sua elevada expectativa em relação ao novo tratamento, mesmo que o 
tratamento não tenha nenhum efeito (lembre-se do efeito placebo). Alguns estudos também vêm 
utilizando a estratégia de cegar até mesmo o pesquisador que conduziu a análise de dados, para 
se evitar que alguma manobra estatística seja utilizada para demonstrar a eficácia do tratamento 
mesmo na ausência de efeito. Quando os participantes, o pesquisador que examina o participante 
e o pesquisador que analisa os dados desconhecem a alocação dos indivíduos entre os grupos, 
chamamos o estudo de triplo-cego.
3.1.7 FORMAS DE DEMONSTRAR RESULTADOS EM ECR
Os resultados dos ECRs podem ser expressos de várias formas. Como são estudos longitudinais, pode-
mos comparar a incidência do evento entre o grupo de tratamento e o grupo controle por meio do risco 
relativo, da mesma forma que fazemos em estudos de coorte (ver Aula 2.4 Estudos de coorte). Lembremo-
nos de que a incidência de um evento também é denominada risco absoluto. O risco relativo nos ECRs 
mensura quantas vezes o risco de desenvolver o evento em questão é menor (ou maior) no grupo de 
tratamento quando comparado ao grupo controle, pois consiste na razão entre a probabilidade de um 
evento ocorrer nas pessoas no grupo de tratamento e a probabilidade de o evento ocorrer no grupo 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 0 9Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
controle, conforme demonstrado abaixo. A forma de interpretação do risco relativo já foi discutida na 
Aula 2.4 Estudos de coorte.
Podemos estimar também nos ECRs a redução do risco relacionada ao tratamento, ou seja, a 
redução do risco absoluto (RRA). Por exemplo, em um estudo hipotético, no qual foi investigado 
o uso da aspirina para reduzir a ocorrência de doenças cardiovasculares (DCV), constatou-se 
que a incidência de DCV, após dez anos de acompanhamento, foi de 12% no grupo que recebeu 
aspirina e de 17% no grupo que recebeu placebo. Aplicando esses resultados na fórmula abaixo, 
podemos calcular a RRA, que será 17%-12% = 5%. 
Redução do risco absoluto (RRA) = Incidência no grupo placebo - Incidência no grupo 
intervenção
A RRA é a base para o cálculo da eficácia do tratamento, já que a eficácia nada mais é do que 
a divisão entre a RRA e a incidência observada no grupo placebo. Com a eficácia, conseguimos 
demonstrar qual a proporção de redução do evento investigado que pode ser atribuída à inter-
venção. Toda vez que o grupo controle é placebo, podemos medir a eficácia absoluta do trata-
mento testado. Entretanto, quando o grupo controle é um outro tratamento convencional, não 
é possível aferir a eficácia absoluta. 
Para exemplificar, podemos calcular a eficácia da aspirina para prevenir DCV, utilizando os dados 
do exemplo acima. Nesse caso, como RRA foi igual a 5% e a incidência no grupo que recebeu a 
aspirina foi de 17%, basta dividir 5 por 17, e teremos o valor de 0,29; ou seja, a eficácia da aspirina 
foi de 29%. Mas o que isso significa? Na prática, significa que 29% das pessoas que tomaram a 
aspirina ficaram protegidas contra a ocorrência de DCV, no tempo de acompanhamento do estudo. 
É importante lembrar que a eficácia diz respeito a quão bem o tratamento funcionou sob condi-
ções “ideais” e controladas em um ECR, o que é muito diferente da efetividade, que diz respeito a 
quão bem um tratamento funciona nas situações da “vida real”. Por exemplo, mesmo em vacinas 
em que os ECRs foram capazes de demonstrar eficácia de mais de 90%, é possível que a efetivi-
dade seja muito menor. A efetividade de uma vacina pode ser afetada, por exemplo, pela realiza-
ção de transporte e armazenamento inadequados da vacina. É possível também que, nos ECRs, a 
vacina tenha sido testada apenas em adultos, mas na vida real são vacinados também idosos, que 
podem responder à vacina de forma diferente. No caso de medicamentos testados, é possível que, 
na vida real, alguns pacientes esqueçam de tomar o medicamento, o que resultará em usos de 
doses menores do que as recomendadas para se obter o efeito clínico desejado e testado no ECR.
Uma outra abordagem que pode ser utilizada para demonstrar resultados de ECR é a estimação do 
número de pacientes que necessitam de tratamento (NNT) para prevenir um evento adverso, como 
a morte ou a ocorrência de uma doença. Isso pode ser calculado utilizando-se a seguinte fórmula:
1 1 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Aplicando-se a fórmula aos dados do estudo hipotético do uso da aspirina para 
prevenir a ocorrência de DCV, teremos os seguintes cálculos:
No exemplo acima, obtivemos um NNT de 20. Porém, o que isso significa? Isto quer dizer que preci-
saríamos tratar 20 pessoas com aspirina para prevenir a ocorrência de um evento de DCV. 
SAIBA MAIS
Você pode assistir ao vídeo 
https://www.youtube.com/watch?v=n0oLiEQfi9U, 
para mais detalhes sobre o NNT.
Ressalta-se que todas as formas de demonstração de resultados em ECR (risco relativo, redução 
do risco absoluto, eficácia e NNT) estão sujeitas a erros, e, por isso, devem ser apresentadas nos 
estudos com intervalos de confiança de 95%, para que sejam apropriadamente interpretadas. 
Para mais detalhes sobre intervalos de confiança, ver a Aula 2.2 Estudos transversais.
3.1.8 VIESES MAIS COMUNS
Apesar de os ECRs serem considerados o delineamento epidemiológico com menor potencial de 
vieses e de confundimento, também estão sujeitos a problemas metodológicos, que podem com-
prometer a interpretação dos resultados obtidos. Conforme já discutimos, o processo de randomi-
zação é importante para evitar o viés de seleção na alocação dos grupos e reduzir a possibilidade 
de confundimento, uma vez que torna os grupos de tratamento e controle similares, no que tange 
tanto às variáveis que podemos mensurar quanto àquelas que não podemos medir, como os fato-
res genéticos, por exemplo. Todavia, o sucesso da randomização depende do número de partici-
pantes do estudo, ou seja, quanto maior o número de indivíduos, mais similares serão os grupos 
após a randomização e menor a possibilidade de confundimento no estudo. Entretanto, mesmo 
com um protocolo de estudo bem delineado e uma randomização de sucesso, os ECRs precisam 
garantir a aderência adequada e continuada dos participantes ao protocolo do estudo e evitar 
a perda seletiva de seguimento, principalmente quando o estudo requer um longo período de 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 1 1Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
acompanhamento. Como as pessoas que permanecem no estudo tendem a ser diferentes das que 
decidem abandoná-lo, essa perda pode introduzir um viés de seleção. O mascaramento, especial-
mente em estudos triplo-cegos, é uma importante estratégia para evitar viés de informação, mas 
nem sempre é possível adotar tal estratégia, especialmente se a intervenção estudada envolver 
um procedimento invasivo, como uma cirurgia, ou o uso de uma tecnologia muito específica. 
3.1.9 FASES DE EXPERIMENTAÇÃO DE NOVOS FÁRMACOS 
A avaliação das propriedades terapêuticas de novos fármacos passa por um longo processo 
de pesquisa, que envolve várias etapas. Após a identificação deuma molécula promissora 
para ser candidata a se tornar uma nova droga em estudos de engenharia molecular, ini-
ciam-se os testes pré-clínicos laboratoriais (in vitro), e, posteriormente, em animais (in vivo), 
com o objetivo de determinar se ele é seguro para ser testado em humanos. Resultados des-
ses testes são então apresentados aos órgãos regulatórios e aos comitês de ética em pes-
quisa pertinentes, que irão aprovar a realização de testes do novo medicamento em pessoas. 
Com essa aprovação, inicia-se a fase de ensaios clínicos em humanos, que obedece a uma 
sequência de quatro fases, conforme pode ser verificado na Figura 2 e detalhado a seguir. 
 m Ensaios clínicos fase I: São estudos que têm como foco principal a avaliação da 
segurança e toxicidade da nova droga em humanos e a avaliação das características 
farmacológicas da droga, como absorção, distribuição, metabolismo e excreção. 
Possuem um monitoramento intensivo de efeitos adversos e envolvem um pequeno 
número de participantes (20 a 80 indivíduos). Em geral, os ensaios desse tipo não são 
randomizados e nem mesmo controlados. Se a droga é aprovada por esses estudos, ela 
vai para os estudos da fase II.
 m Ensaios clínicos fase II: O foco dos estudos da fase II é a eficácia da nova droga. 
Constituem-se em investigações clínicas envolvendo de 100 a 300 pacientes, e também 
continuam a avaliar a segurança da droga. Nessa fase, é avaliada a viabilidade da 
intervenção (tolerância; logística e custo), a dose e esquema de administração necessários. 
Pode ser randomizado, cego e controlado com placebo (ou tratamento convencional), e 
geralmente tem curta duração. Se a droga for aprovada pelos estudos da fase II, ela é 
então testada em um estudo da fase III.
 m Ensaios clínicos fase III: São ensaios clínicos randomizados controlados de larga escala, para 
avaliação da eficácia comparada da droga. Alguns autores consideram que o termo “ensaio 
clínico” é sinônimo de ensaios de Fase III. Esses estudos normalmente incluem um grande 
número de participantes (1 mil a 3mil ou mais participantes) e geralmente são multicêntricos, 
ou seja, os participantes são recrutados em mais de um centro de pesquisa. Se a droga passar 
pelo teste da fase III, ela pode ser aprovada e licenciada para a comercialização.
 m Ensaios clínicos fase IV: Essa fase é conduzida após a droga ter sido aprovada para 
comercialização pelas agências reguladoras (como a Anvisa, no Brasil, e a FDA nos 
Estados Unidos); , dessa forma, são estudos de vigilância pós-comercialização. Nesses 
estudos, é possível a identificação de efeitos adversos raros cuja identificação não 
foi possível nas fases anteriores de experimentação. Os estudos da fase IV não são 
randomizados, e são muito valiosos para promover evidências adicionais de benefícios 
do novo tratamento, podendo auxiliar a otimização do uso da nova substância.
1 1 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
3.1.10 QUESTÕES ÉTICAS
Muitos aspectos éticos precisam ser considerados no desenvolvimento dos ECRs. Em primeiro 
lugar, é preciso ressaltar que, para a realização de um ECR, é preciso que tenhamos um estado 
de “ignorância relativa” que justifique a realização do estudo. Dessa forma, precisamos ter evi-
dências prévias in vitro (laboratório) e in vivo (realizado em animais) que apontem o potencial 
benéfico do novo tratamento. Ao mesmo tempo, precisamos ter incertezas em relação à eficácia 
do tratamento, pois, se já tivermos algum grau de certeza sobre a eficácia, não será eticamente 
aceitável privar o grupo controle de um tratamento eficaz. Também é preciso verificar se não é 
possível obter conhecimento para sanar essas incertezas por outras fontes; ou seja, para justi-
ficar a realização de um ECR, é preciso ter clareza de que o conhecimento não pode ser obtido 
por outro meio. O desenho do estudo precisa ser bem fundamentado e realizado por pesqui-
sadores qualificados, de forma a se minimizar qualquer tipo de risco para os participantes do 
estudo. Adicionalmente, antes do início do estudo, o protocolo de pesquisa precisa ser analisado 
e aprovado por um Comitê de Ética em Pesquisa (CEP)2, e os voluntários precisam assinar o 
Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) – um documento que informa, em lingua-
gem clara e objetiva, de fácil entendimento, todos os objetivos do estudo, suas vantagens e des-
vantagens, sua aprovação ética em CEP, assim como os benefícios e potenciais riscos, direitos 
do participante e procedimentos aos quais ele será submetido, e o compromisso do pesquisa-
dor em garantir o sigilo das informações obtidas.
Adicionalmente, é necessária a criação de comitês de monitoramento de dados e segurança, 
para elaboração e monitoramento de critérios de suspesão ou encerramento da pesquisa, con-
siderando riscos ou benefícios para o participante. Por exemplo, se, mesmo antes de completar 
o período previsto do estudo, for verificado que a intervenção aumenta o risco de alguma com-
plicação, o estudo precisa ser suspenso, para não aumentar o risco de complicações no grupo de 
tratamento. Por outro lado, se a droga se mostrar altamente eficaz e com poucos efeitos adver-
sos, não é eticamente aceitável privar o grupo controle de receber o tratamento, e o estudo 
também precisa ser suspenso.
2 Os Comitês de Ética em Pesquisa (CEP) são órgãos colegiados de caráter consultivo, deliberativo e educativo, de 
âmbito regional e distribuídos em todo o território brasileiro. Os CEP são a porta de entrada para todos os projetos de pesquisa 
envolvendo seres humanos no Brasil, sendo os responsáveis pelo processo de revisão dos aspectos éticos dos projetos de pes-
quisa em cada instituição – responsabilidade instituída pela Resolução CNS n° 466, de 12 de dezembro de 2012 (Resolução n° 
466/2012).
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1 1 3Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
VOCÊ SABIA QUE PODE CONSULTAR OS ENSAIOS CLÍNICOS QUE ESTÃO 
SENDO DESENVOLVIDOS NO BRASIL? 
É obrigatório registrar a realização de qualquer ECR, de forma a permitir que os ECRs em 
execução e seus respectivos resultados sejam de domínio público, uma vez que nem todos 
são publicados em revistas científicas. Isso é extremamente importante, pois normalmente 
estudos que apontam ausência de efeito de um novo tratamento tendem a não ser publicados, 
e isso pode levar a uma conclusão equivocada quanto à eficácia do tratamento, pois apenas 
os ensaios clínicos publicados são revisados e incluídos em estudos de metanálise (ver Aula 
4.1 Metanálise como instrumento de tomada de decisão). Por exemplo, é possível que seja 
concluído que uma nova droga tem um efeito benéfico se revermos apenas os ECRs que 
foram publicados, mas, ao se considerar também os estudos que não foram publicados, essa 
conclusão pode ser completamente diferente, pois, como foi dito anteriormente, os resultados 
negativos tendem a não ser publicados. Isso é o que chamamos de viés de publicação. Esse 
tipo de viés é um grande problema para a saúde pública, pois tem o potencial de mudar a 
diretriz clínica para o tratamento de uma doença. Em nosso país, temos o Registro Brasileiro de 
Ensaios Clínicos (ReBEC), que consiste em uma plataforma virtual de acesso livre para registro 
de estudos experimentais e não experimentais realizados em seres humanos, em andamento 
ou finalizados, por pesquisadores brasileiros e estrangeiros. O ReBEC é um projeto conjunto 
do Ministério da Saúde (DECIT/MS), da Organização Pan-Americana de Saúde (OPAS) e da 
Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz). O Comitê Executivo do RebEC é composto pelas instituições 
supracitadas e pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa).
3.1.11 CONCLUSÕES 
O ECR é o padrão ouro para a avaliação da eficácia de medidas terapêuticas e preventivas, 
sendo o delineamento ideal para a avaliação de novas drogas, avaliação de novas tecnologias, 
avaliação de programas de rastreamento e detecçãoprecoce de doenças, e avaliação de novas 
formas de organização de serviços de saúde. Por se tratar do desenho de estudo epidemioló-
gico com menor probabilidade de ocorrência de viés e de confundimento, o ECR é um suporte 
ao processo de tomada de decisão em saúde sempre colocado no topo da lista dos sistemas 
disponíveis de avaliação da força da evidência.
REFERÊNCIA
de Craen AJ, Moerman DE, Heisterkamp SH, Tytgat GN, Tijssen JG, Kleijnen J. Placebo 
effect in the treatment of duodenal ulcer. Br J Clin Pharmacol. 1999;48(6):853-860. 
doi:10.1046/j.1365-2125.1999.00094.x
1 1 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
3.2 ENSAIOS CONTROLADOS RANDOMIZADOS DE 
COMUNIDADE E DE CLUSTER
3.2.1 INTRODUÇÃO
A maioria das doenças são evitáveis ou controláveis, sejam elas de origem infecciosa ou as 
doenças crônicas não transmissíveis (DCNTs), como as cardiovasculares ou os cânceres. O 
objetivo essencial da epidemiologia é não só identificar as causas das doenças nas popula-
ções, mas também intervir para prevenir a ocorrência das doenças. Aqui reside a relevância 
dos ensaios controlados randomizados, que têm como objetivo avaliar intervenções orien-
tadas para a promoção e proteção da saúde das populações. Estes estudos são relevantes 
para a tomada de decisão em relação a inúmeras medidas de saúde pública, pois avaliam a 
eficácia de medidas preventivas. 
 m Qual o impacto de um programa de educação para o sono nas escolas 
na melhoria da qualidade e duração do sono de adolescentes?
 m Qual o impacto de um programa de treinamento das equipes de Saúde 
de Família para a cessação do tabagismo?
Essas perguntas dizem respeito a um dos objetivos da epidemiologia, qual seja, 
avaliar as medidas preventivas e apontar as melhores medidas, entre as existentes em cada 
momento, para prevenir o adoecimento e promover a saúde da população. 
Entretanto, mesmo havendo evidências suficientes que indicam o efeito de determinadas medi-
das na prevenção de uma doença ou agravo de saúde, é preciso conhecer se programas de 
intervenção baseados nessas medidas, implementados na comunidade, são eficazes. Por exem-
plo, existem recomendações baseadas em evidências para prevenção de quedas em idosos, 
mas essas medidas aplicadas na comunidade são efetivas? Qual a melhor forma de traduzir as 
intervenções baseadas em evidências em uma prática da comunidade? Essa forma de adotar as 
medidas irá de fato reduzir as quedas em idosos? 
Um desafio comum a intervenções dessa natureza é que elas se aplicam a grupos ou comu-
nidades inteiras, ou seja, são necessariamente experiências compartilhadas. Por exemplo, a 
implantação de pistas seguras para caminhadas, em praças e vias públicas, para estimular a 
atividade física é uma intervenção coletiva, e não individual, e seu benefício só pode ser esta-
belecido para os residentes das áreas beneficiadas pela intervenção. Um programa de educação 
sexual para adolescentes em uma escola visa alcançar todos os alunos, e não é possível iso-
lar ou randomizar alunos ou familiares que irão receber ou não o programa educativo em uma 
mesma escola, já que programas desta natureza pressupõem o compartilhamento de experiên-
cias entre alunos e familiares, e até contam com isso. 
Assim, em saúde pública, é comum a existência de propostas de natureza coletiva, que têm 
por finalidade reduzir ou prevenir problemas de saúde ou promover o bem-estar e a saúde. 
Para responder a perguntas sobre o benefício ou impacto de intervenções feitas em comuni-
dades ou em coletivos de indivíduos, é preciso desenvolver estudos que tenham como uni-
dade de análise comunidades ou grupos populacionais aglomerados em espaços comuns, tais 
como escolas ou locais de trabalho. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 1 5Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
3.2.2 DEFINIÇÃO
Ensaios controlados randomizados de comunidade e de cluster são estudos experimentais, 
prospectivos, que têm como unidade de observação grupos de indivíduos, denominados clus-
ter, ou comunidades, e que comparam o efeito de intervenções em pelo menos um grupo de 
intervenção e um grupo de comparação, denominado grupo controle. Portanto, estes estudos se 
caracterizam por randomizar aglomerados de indivíduos de sadios no grupo intervenção e no 
grupo controle. 
Estes estudo são conduzidos para avaliar a eficácia de medidas preventivas implementadas em 
serviços de saúde, a exemplo um estudo para avaliação de um programa de rastreamento para dia-
betes cujas unidades de randomização são as equipes de Saúde de Família, ou ainda para avaliar a 
implementação de intervenções, como as academias para atividade física, na área de abrangência 
das unidades de atenção primária, em que as unidades de seleção seriam as áreas de abrangência 
das unidades básicas de saúde (UBS). Também são adequados para avaliar programas de educação 
em saúde em escolas, como um estudo para avaliação do impacto de um programa de educação 
sexual, implementado nas escolas, sobre o comportamento sexual de adolescentes, em que as esco-
las são as unidades de randomização. 
3.2.3 DELINEAMENTO DO ESTUDO
A estrutura básica do ensaio controlado randomizado de comunidade e de cluster é ilustrada na 
Figura 1. Observe-se que se identificam as unidades de observação (comunidades, escolas, UBS), 
que serão alocadas aleatoriamente pelo processo de randomização no grupo que irá receber a inter-
venção experimental ou no grupo de comparação, denominado grupo controle. Essa primeira etapa 
é denominada linha de base do estudo. Iniciada a intervenção, os dois grupos serão seguidos no 
tempo para identificar os desfechos de interesse. Portanto, trata-se de um estudo prospectivo, pois 
os grupos serão seguidos ao longo do tempo e, posteriormente, será comparada a ocorrência média 
dos desfechos dos grupos de intervenção e controle. 
Figura 1 – Delineamento do ensaio controlado randomizado de comunidade e de cluster
Fonte: Elaborado pelos autores.
Os aspectos metodológicos abordados na Aula 3.1 Ensaio controlado randomizado, tais como a 
randomização e o cegamento, também são pertinentes nos ensaios de comunidade e de cluster, 
1 1 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
e não serão novamente descritos nesta aula. A seguir, são destacados alguns pontos importan-
tes relativos a estes estudos:
 m Quando o número de unidades a serem alocadas for pequeno, haverá 
grande probabilidade de que a randomização não garanta a comparabilidade 
na linha de base do estudo entre os grupos de intervenção e controle. Por 
exemplo, a proporção de homens e de mulheres, a idade média dos grupos 
e o nível de escolaridade poderão ser diferentes entre as comunidades/
clusters intervenção e as comunidades/clusters controle. Dessa forma, essas 
diferenças deverão ser tratadas nas análises. 
 m Os membros de uma comunidade ou indivíduos que constituem um cluster – por 
exemplo, estudantes de uma escola – são em geral mais parecidos entre si em relação 
a muitas características, como nível de renda ou aspectos culturais, do que em relação 
aos membros de outras comunidades ou clusters. Essa condição deverá ser considerada 
no planejamento amostral e nas análises a serem realizadas. 
 m Estes estudos têm a vantagem de evitar a contaminação entre os grupos intervenção 
e controle. Por exemplo, um estudo para avaliar um programa de atividade física tem 
grande limitação para garantir o cegamento dos grupos. Esse programa poderá ser 
avaliado alocando-se pequenas comunidades nos grupos intervenção e controle, e, 
dessa forma, evitar-se o compartilhamento da intervenção entre os indivíduos, que 
poderia ocorrer em estudos em que indivíduos fossem as unidades de alocação 
para os grupos. 
 m Estes estudos necessitam de um grande número de participantes, portanto, em 
geral, têm custos elevados. 
3.2.4 ENSAIO CONTROLADOS RANDOMIZADOS DE COMUNIDADE 
E DE CLUSTER
Os ensaiosde comunidades são estudos em que a intervenção é alocada para comunidades 
inteiras, abrangendo todos os indivíduos dessa comunidade. Um dos exemplos mais conheci-
dos de ensaio de comunidade é o estudo que avaliou a eficácia da fluoretação da água na pre-
venção da cárie e de outros problemas dentários. O estudo foi realizado nos Estados Unidos, 
iniciado em 1954-1955, quando duas comunidades de Nova York, Newburgh e Kingston, foram 
selecionadas para as intervenções. Na linha de base do estudo, antes das intervenções, esco-
lares foram examinados por dentistas em 1944-1945 (Newburgh) e em 1945-1946 (Kingston), 
sendo observado nível semelhante de problemas dentários nos dois grupos. A intervenção con-
sistiu na fluoretação da água distribuída para o consumo à comunidade de Newburgh, com 
níveis de flúor considerados adequados para a prevenção; e com níveis mínimos de flúor, na 
água distribuída para consumo em Kingston. Os escolares foram examinados anualmente por 
até oito anos. Ao final deste período, observou-se melhoria acentuada dos problemas dentários 
entre os escolares de Newburgh, enquanto apenas discreta melhoria foi observada nos escola-
res de Kingston (Ast et al., 1956). Ver o delineamento do estudo na Figura 2.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 1 7Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
Figura 2 – Delineamento do estudo de fluoretação da água
Fonte: Baseado em Ast et al. (1956).
Os ensaios de cluster se caracterizam por alocar, de forma aleatória, grupos de indivíduos para 
os grupos intervenção experimental e controle. Os grupos de indivíduos podem ser definidos 
por unidades, como domicílios ou escolas, que seriam os clusters ou aglomerados de indivíduos. 
Como exemplo, apresentamos o planejamento de um ensaio de campo randomizado em clus-
ter que irá avaliar a eficácia de um programa de intervenção de promoção da saúde em esco-
las, sobre fatores de risco para doenças crônicas, em uma cidade da Índia. O estudo selecionará 
randomicamente 12 escolas de uma lista de 115. Das escolas selecionadas, seis escolas serão 
alocadas aleatoriamente no grupo intervenção e seis escolas no grupo controle. Os participan-
tes do estudo serão os estudantes do 8o ano, seus pais e professores. A intervenção será um 
programa de promoção e de educação para a saúde, precedida de entrevistas e exames para se 
conhecerem comportamentos e outras características anteriores à intervenção. Os desfechos a 
serem avaliados serão: o consumo de alimentos selecionados, atividade física, tabagismo e con-
sumo de álcool; os desfechos secundários serão o índice de peso corporal e a pressão arterial, 
avaliados seis meses após a intervenção (Kaur et al., 2022).
A intervenção a ser testada deverá ser bem aceita pelas comunidades, e princípios éticos rigo-
rosos precisam ser atendidos. Os participantes deverão assinar o Termo de Consentimento 
Livre e Esclarecido. Entretanto, nos ensaios de comunidade, muitas vezes esse termo poderá 
ser obtido somente entre os indivíduos das comunidades selecionadas para o estudo. 
1 1 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Antes de começar o estudo: protocolo da pesquisa
O protocolo do estudo é obrigatório nos estudos experimentais.
Deve obrigatoriamente conter revisão da literatura; lacunas de conhecimentos, hipóteses e 
objetivos bem especificados. 
Deve especificar critérios de inclusão e exclusão dos indivíduos no estudo, desenho do estudo, 
cálculo e tamanho da amostra, descrição detalhada das intervenções, incluindo produto, dose, 
via de administração e efeitos adversos esperados.
O desfecho esperado deve ser descrito com detalhes, bem como o método de identificação.
Efeitos adversos esperados devem ser descritos.
Deve prever comitê independente de monitoramento do estudo, responsável pelas análises 
interinas ou de acompanhamento permanente dos dados. 
Critérios para suspender a pesquisa, considerando-se risco/benefício para participantes, 
devem ser explicitados, e os aspectos éticos referentes à continuidade ou não do seguimento 
e a disponibilização da intervenção para o grupo controle devem ser definidos. 
As mesmas análises descritas na Aula 3.1 Ensaio controlado randomizado são aplicadas aos 
ensaios controlados randomizados de comunidade ou de cluster. Assim, serão obtidas incidên-
cias dos desfechos de interesse e medidas de associação do tipo razão e diferença, que não 
serão discutidos novamente nesta aula.
Um exemplo de um ensaio controlado randomizado de cluster: 
alguns aspectos metodológicos
Este exemplo foi baseado no artigo intitulada App based education programme to reduce salt intake 
(AppSalt) in schoolchildren and their families in China: parallel, cluster randomised controlled trial.
Autores: Feng J He, Puhong Zhang, Rong Luo et al. Publicado no periódico BMJ em 2022.
Objetivo: Avaliar a eficácia de um programa de educação para redução do consumo de sal 
em escolares e seus familiares
Métodos
Desenho do estudo: Ensaio controlado randomizado de cluster conduzido entre 15 de setem-
bro de 2018 e 27 de dezembro de 2019
Local do estudo: 54 escolas de ensino primário de áreas urbana e rural, localizadas em três 
cidades de diferentes regiões da China (Central, Nordeste e Sudeste).
As Escolas primárias foram as unidades de seleção do estudo, sendo selecionadas aleatoria-
mente nas três cidades. Em cada escola, foi selecionada, de forma aleatória, uma turma do 3o 
ano (8 a 9 anos de idade) e, em cada turma, foram selecionados 11 escolares e 22 adultos 
membros de suas famílias, ou seja, para cada criança, dois adultos da família.
 m Critérios de inclusão: residir no local por mais de seis meses; realizar refeições em 
casa pelo menos quatro vezes por semana; um adulto deveria ter um telefone celular.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 1 9Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
 m Critério de exclusão: não poder realizar coleta de urina de 24 horas. 
Randomização: Em cada cidade, pares de escolas com número similar de estudantes foram 
identificados, e uma escola de cada par foi alocada aleatoriamente para o grupo intervenção 
e a outra para o grupo controle.
Coleta de dados e mascaramento: A coleta de dados, no início do estudo, foi realizada antes da 
randomização das escolas nos grupos, para se garantir que os participantes do estudo e pes-
quisadores fossem cegos em relação à alocação das escolas nos grupos, até o início da inter-
venção. A partir do início da intervenção, não era possível manter o cegamento.
Grupo intervenção experimental: A intervenção foi um programa educacional via aplicativo 
(AppSalt), instalado no telefone celular de um adulto membro da família do escolar. O pro-
grama consistia em nove lições para orientar a redução do consumo de sal e 12 lições com 
outras orientações de saúde. Cada lição tinha dez minutos de duração, e, ao final, os adultos 
eram convidados a participar de uma sessão de perguntas e respostas on-line e uma sessão 
prática (por exemplo, preparar alimentos com menos sal). As crianças tinham como ativi-
dade garantir que os pais realizassem as lições com eles e envolver toda a família na redu-
ção do consumo de sal. A intervenção teve duração de 12 meses. Além do aplicativo, foram 
realizadas outras atividades para orientar e incentivar a redução do consumo de sal, como 
seminários para escolares e adultos, organizados pelos professores.
Grupo controle: Grupo de crianças e familiares deste grupo não foram expostos a nenhuma 
intervenção.
Desfecho primário do estudo: Diferença entre o consumo de sal de 24 horas antes da inter-
venção e ao final de 12 meses de intervenção em escolares e adultos. O consumo de sal de 
24 horas foi estimado pela excreção urinária de sódio. Cada participante realizou duas cole-
tas de 24 horas de urina, em dias consecutivos, na linha de base e no finaldo estudo, utili-
zando protocolos padronizados.
A linha de base do estudo foi realizada de setembro a dezembro de 2018. As medidas afe-
ridas na linha de base e ao final da intervenção foram obtidas da mesma forma, para o 
grupo intervenção e o grupo controle. 
 m Ao entrar para o estudo, os participantes realizaram a aferição de medidas e a aplicação 
de questionários, para obter dados relativos à características sociodemográficas, peso 
e altura, consumo alimentar, bem como a quantidade e fonte de sal na dieta etc. O 
monitoramento do consumo de sódio foi baseado no registro diário no aplicativo, 
durante sete dias a cada três-quatro meses.
 m As aferições das medidas de desfecho foram realizadas de setembro a dezembro de 
2019, após 12 meses de intervenção.
1 2 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Figura 3 - Fluxograma do estudo com o número de escolas, crianças 
e adultos participantes do estudo.
Fonte: Adaptação de Feng et al. (2022).
Resultados: Como pode ser visto na Figura 3, um total de 592 crianças e 1.112 adultos participaram 
do estudo até o final do período de observação. Em um ensaio de campo, é importante descrever 
outras informações sobre a população de estudo, tais como o total de elegíveis, os excluídos 
pelos critérios de exclusão adotados ou por outros motivos e as perdas. Um quadro com todas 
essas informações está disponível no artigo.
Outra questão importante nestes estudos é a primeira tabela de resultados. Essa tabela 
deve apresentar os dois grupos, intervenção experimental e controle, segundo as carac-
terísticas medidas na linha de base, para verificar se os grupos são similares ou compará-
veis. A Tabela 1 mostra características selecionadas dos dois grupos do estudo em questão. 
Observe-se que a randomização levou à formação de dois grupos (crianças e adultos) em 
relação às variáveis apresentadas. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 2 1Capítulo 3: Estudos experimentais: contribuição para a vigilância epidemiológica
Tabela 1 – Características selecionadas dos participantes na linha de base do estudo 
Grupo controle Grupo intervenção
Crianças
Meninos n(%) 156(52,9) 152(51,2) 
Média de idade 
(desvio-padrão)
8,58(0,47) 8,59(0,34)
Índice de massa 
corporal (IMC) (kg/m2), 
média (desvio-padrão)
17,1( 2,89) 17,4(7,47)
Atividade física
 Não n(%) 151(51,2) 142(47,8)
 Sim n(%) 144 (48,8) 155 (52,2)
Adultos 
Homens n(%) 279 (47,3) 272(45,8)
Média de idade 
(desvio-padrão)
44,9(12,6) 46,7(13,1)
Fonte: Adaptação de Feng al. (2022).
3.2.5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Avaliar se uma intervenção tem efeito no nível populacional é um grande desafio. Os ensaios 
controlados randomizados de comunidade e de cluster são estudos complexos, necessitam de 
muitos participantes, e por isso são, frequentemente, de alto custo. Entretanto, são estudos fun-
damentais para se avaliar o efeito das intervenções em condições reais – seja em comunidades, 
escolas ou áreas de abrangência das UBS – e, dessa forma, podem subsidiar a tomada de deci-
são quanto à adoção das melhores medidas para a prevenção de doenças e outros agravos, em 
contextos específicos. 
1 2 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
REFERÊNCIAS 
Ast DB, Smith DJ; Wachs B, Cantwell KT. Newburgh-Kingston caries-flouorine study XIV. Combined 
clinical and roentgenographic dental findings after ten years of fluoride experience. The Journal of 
the American Dental Association, 1956:52(3), 314–325. doi:10.14219/jada.archive.1956.0042
Feng JH, Puhong Z, Rong L, Yuan L, et al. App based education programme to reduce salt intake 
(AppSalt) in schoolchildren and their families in China: parallel, cluster randomized controlled trial. 
BMJ 2022;376:e066982 | doi: 10.1136/bmj-2021-066982.
Gordis L. Epidemiologia Rio de Janeiro, Revinter, 2017. P138-176. 
He FJ, Zhang P, Luo R, et al. An Applicationbased programme to reinforce and maintain lower 
salt intake (AppSalt) in schoolchildren and their families in China. BMJ Open 2019;9:e027793. 
doi:10.1136/bmjopen-2018-027793
Kaur S, Kaur M, Kumar R. Health promotion intervention to prevent risk factors of chronic diseases: 
Protocol for a cluster randomized controlled trial among adolescents in school settings of Chandigarh 
(India). PLoS ONE.2022, 17(2): e0263584. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263584
Pereira SM, Barreto ML. Estudos de intervenção. In: Almeida-Filho N, Barreto ML. Epidemiologia e 
Saúde: fundamentos, métodos, aplicações. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2014. p.215-224. 
Rothman JK, Geenland S, Lash TL. Types of Epidemiologic Studies. In Rothman JK, Geenland S, 
Lash TL. Modern Epidemiology. Philadelphia:Lippincott Williams & Wilkins, 2008, p 89-93.
C a p í t u l o 
4 Saúde Pública 
baseada 
em evidências 
e metanálise
1 2 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
4.1 METANÁLISE COMO INSTRUMENTO DE TOMADA 
DE DECISÃO
4.1.1 INTRODUÇÃO
A produção científica na área da saúde tem crescido exponencialmente nas últimas décadas, 
o que vem tornando o processo de tomada de decisão em saúde ainda mais difícil para todos 
aqueles comprometidos com o uso da melhor evidência científica para nortear suas ações. 
Dessa forma, os estudos de revisão sistemática e metanálises consistem em ferramentas valio-
sas, por oferecerem uma abordagem sistemática para revisar e resumir evidências científicas 
relacionadas a uma pergunta de pesquisa.
Os estudos de metanálise consistem em uma síntese de resultados de estudos primários que 
foram desenhados para responder a uma questão específica de pesquisa. O estudo se inicia com 
a elaboração de uma pergunta de pesquisa, que é seguida por uma revisão abrangente da lite-
ratura, utilizando uma metodologia clara e precisa para localizar, avaliar e sintetizar o conjunto 
de evidências disponíveis. O detalhamento e o rigor metodológico são importantes para asse-
gurar a reprodutibilidade dos achados da metanálise. Os diferentes estudos incluídos na meta-
nálise são então submetidos a uma análise estatística, a fim de se combinarem os resultados 
que foram incluídos na etapa de revisão de literatura. Dessa forma, o resultado de uma fornece 
um panorama das estimativas do efeito (o risco relativo – RR, por exemplo) de uma dada inter-
venção obtido pelos estudos individualmente, e produz uma estimativa única que irá refletir 
com mais poder e precisão o “real”, o efeito associado a esta intervenção. 
Devido a essas características, as metanálises permitem solucionar controvérsias entre estudos com 
estimativas divergentes (por exemplo, alguns estudos podem encontrar que a intervenção diminui a 
probabilidade do desfecho, mas outros não mostrarem efeito da intervenção sobre o desfecho ava-
liado). Muitas vezes, tais inconsistências se devem à variabilidade do tamanho amostral, ou seja, do 
poder estatístico dos estudos. Sabemos que estudos com amostras menores têm menor poder esta-
tístico para detectar uma associação entre intervenção e evento, especialmente se a associação for 
de menor magnitude. Portanto, a reunião de vários estudos que avaliaram uma mesma intervenção 
e desfecho aumenta o poder estatístico da análise, tornando mais fácil a identificação de efeitos 
pequenos ou moderados daquela intervenção no desfecho de interesse. Os estudos de metanálise 
também são importantes por contribuírem para a generalização dos resultados dos estudos primá-
rios, já que as metanálises incluem estudos que foram realizados com diferentes populações, em 
diferentes contextos. Portanto, se a metanálise identificar um efeito positivo e estatisticamente sig-
nificante de uma intervenção, é possível concluir que o efeito da intervenção provavelmente é apli-
cável a um grupo mais amplo de indivíduos. Adicionalmente, com o desenvolvimento de metanáli-
ses, podemos também avaliar com mais poder e precisão a estimativa do efeito de uma intervenção 
em subgrupos populacionais,como crianças, adultos e idosos.
As metanálises são ferramentas valiosas para subsidiar o processo de tomada de decisão 
baseada em evidência, tanto dos profissionais de saúde como dos formuladores de políticas, 
além de auxiliar na criação de diretrizes clínicas, protocolos terapêuticos e pareceres técni-
cos. Ao fornecerem uma sistematização e a avaliação crítica de evidências científicas acu-
muladas, esses estudos permitem também que os profissionais se mantenham atualizados, 
mesmo com a constante expansão do número de estudos, e tenham uma fonte para verificar 
a qualidade dos estudos existentes. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 2 5Capítulo 4: Saúde Pública baseada em evidências e metanálise
4.1.2 COMO AS METANÁLISES SÃO CONDUZIDAS?
A primeira etapa de um estudo de metanálise é a construção de um protocolo de pesquisa deta-
lhado, que contemple claramente a pergunta de pesquisa que será objetivo da revisão de lite-
ratura, os critérios de elegibilidade e os métodos que serão considerados, para a identificação 
e seleção dos estudos que integrarão a metanálise, a extração dos dados, a avaliação da quali-
dade do estudo e a análise dos dados.
4.1.2.1 Pergunta de pesquisa e critérios de elegibilidade 
A elaboração de uma questão de pesquisa consiste em uma fase essencial para qualquer tipo de 
metanálise. Na pergunta de pesquisa, são detalhados também os critérios de inclusão e exclu-
são de estudos. Para a revisão de estudos que avaliam intervenções em saúde, os critérios de 
inclusão são definidos em termos de População, Intervenção, Controle e Desfecho (ou Outcome, 
em inglês; daí o acrônimo “PICO”). 
A População diz respeito ao tipo de amostra que será incluída na revisão. Por exemplo, podemos 
incluir apenas adultos, apenas idosos, apenas pacientes graves, apenas pacientes com o 
diagnóstico de uma doença, etc. Já a Intervenção define com clareza qual será a intervenção 
em saúde que será objeto de análise da revisão, como um novo medicamento, uma nova 
forma de organização dos serviços de saúde, uma nova estratégia de rastreamento para uma 
doença etc. O Controle diz respeito à definição clara do grupo controle que foi utilizado para 
comparação nos estudos primários (exemplos: grupo placebo, grupo de tratamento usual etc.). 
Por fim, definimos o Desfecho (Outcome) que será analisado na metanálise. Por exemplo, 
podemos avaliar como desfecho o controle glicêmico, o óbito, a sobrevida etc. Além dos 
critérios de inclusão e exclusão, já declarados na pergunta de pesquisa estruturada segundo 
os componentes do acrônimo PICO, podemos adotar critérios de elegibilidade adicionais 
para complementar a questão de pesquisa. Por exemplo, podemos adotar como critérios 
de elegibilidade que os estudos precisam ter usado um delineamento de estudo específico 
(por exemplo, um ensaio clínico randomizado), ter sido realizados nos últimos dez anos, que 
tenham tido um período de acompanhamento de pelo menos um ano etc. 
1 2 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
PARA REFLETIR
Uma metanálise foi conduzida por Naude et al. (2022), a fim de comparar os efeitos na 
redução de peso e no risco cardiovascular relacionados às dietas para redução de peso com 
baixo teor de carboidratos, quando comparadas às dietas para redução de peso com faixas 
balanceadas de carboidratos em adultos (18 anos ou mais) com sobrepeso e obesos com e sem 
diabetes mellitus tipo 2. Apenas estudos de ensaios clínicos randomizados foram incluídos na 
Metanálise, e o período de acompanhamento precisava ter sido de pelo menos duas semanas. 
Você consegue identificar a PICO utilizada neste estudo? Algum outro critério de elegibilidade 
não descrito na PICO foi utilizado?
R. População: adultos (18 anos ou mais) com sobrepeso e obesos com e sem diabetes mellitus.
Intervenção: dietas para redução de peso com baixo teor de carboidratos, realizadas por um 
período de acompanhamento de pelo menos duas semanas. 
Controle: dietas para redução de peso com faixas balanceadas de carboidratos, realizadas por 
um período de acompanhamento de pelo menos duas semanas. 
Outcome-Desfecho: perda de peso e risco cardiovascular. 
 Além dos critérios de elegibilidade previstos na PICO, ressalta-se que esta envolve apenas 
estudo com delineamento de ensaio clínico randomizado com pelo menos duas semanas de 
seguimento. 
Fonte: Naude (2022). 
4.1.2.2 Identificação e seleção dos estudos
Uma pesquisa abrangente deve ser realizada para localizar todos os estudos relevantes e que 
preencham os critérios da pergunta de pesquisa estruturada segundo PICO e os critérios de ele-
gibilidade adicionais que foram estabelecidos. A estratégia de busca precisa considerar não ape-
nas os trabalhos publicados, mas os não publicados também. Bancos de dados eletrônicos, como 
MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online /PubMed), EMBASE (Elsevier) 
e LILACS (Literatura Científica e Técnica da América Latina e Caribe/BVS – Biblioteca Virtual em 
Saúde) consistem nas principais fontes de publicações de estudos científicos. Essas bases de dados 
bibliográficas permitem que toda a pesquisa seja realizada on-line e indexam artigos publicados 
em uma ampla gama de periódicos. A base CENTRAL (The Cochrane Central Register of Controlled 
Trials The Cochrane Library) também é recomendada, por ser a melhor fonte para identificar rela-
tórios de ensaios clínicos controlados (publicados e não publicados). Adicionalmente, outras fon-
tes também podem ser pesquisadas, como bases para acessar anais e resumos de congressos, 
bancos de dissertações e teses, bases de dados especializadas, entre outras.
Ressalta-se também que o uso do Google Acadêmico vem crescendo como base de dados 
para estudos de revisão sistemática e metanálise, pois ele facilita o acesso a vários trabalhos 
que não estão indexados nas bases citadas acima, com banco de dissertações/teses, livros, 
resumos, materiais elaborados por organizações profissionais, bibliotecas de pré-publicações 
etc. Essa diversificação na busca é importante para não se perderem estudos relevantes, espe-
cialmente os não publicados. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 2 7Capítulo 4: Saúde Pública baseada em evidências e metanálise
Para permitir a identificação dos estudos nas bases de dados disponíveis, é necessária a elabo-
ração de uma estratégia de pesquisa que considere os termos que caracterizam a questão de 
pesquisa estruturada pelo acrônimo PICO, além de se fazerem combinações utilizando-se ope-
radores lógicos como “AND” e “OR”, bem como serem usados filtros de busca. Ressalta-se que, 
para garantir a identificação de toda a evidência disponível, a estratégia de busca deve ser mais 
sensível do que específica.
Após aplicar a estratégia de pesquisa nas bases de dados selecionadas, obteremos a primeira 
seleção de estudos. Essa primeira seleção precisa ser avaliada em um processo de triagem, que é 
realizada por meio da leitura dos títulos e resumos. Posteriormente, os textos completos desses 
estudos são então obtidos e avaliados, para se verificar se eles cumprem os critérios de inclusão/
exclusão e elegibilidade especificados no protocolo da pesquisa.
Para se evitar algum tipo de subjetividade e viés na busca dos estudos, recomenda-se que todo 
o processo de identificação e seleção dos estudos seja realizado por dois avaliadores, de forma 
completamente independente. 
4.1.2.3 Extração dos dados 
Nessa fase, é necessário inicialmente construir um formulário padrão que permita que todos os 
dados dos diferentes estudos que irão compor a metanálise sejam extraídos de forma consis-
tente. Esse formulário precisa contemplar todas as características do estudo e de todas as vari-
áveis consideradas relevantes para a interpretação dos resultados. São incluídos detalhes dos 
métodos, características dos participantes do estudo, cenário/contexto em que os participan-
tes foram selecionados,caracterização da intervenção, caracterização e forma de mensuração 
dos desfechos, variáveis de confundimento consideradas na análise e resultado encontrado no 
estudo (ver Aula 1.3 – Introdução à causalidade: associação estatística versus causa). Recomenda-se 
que essa fase também seja realizada por dois avaliadores, de forma independente. 
4.1.2.4 Avaliação da qualidade do estudo
A avaliação da qualidade dos estudos incluídos é um importante componente da metanálise. 
Dessa forma, é necessário avaliar a probabilidade de viés dos estudos incluídos, já que vieses 
podem distorcer os resultados do estudo, como vimos na Aula 1.3 – Introdução à causalidade: 
associação estatística versus causa. O grau dessa distorção pode ser pequeno, mas também pode 
ser expressivo, e o resultado ser inteiramente devido ao viés do estudo. Ademais, é necessário 
avaliar o quanto os resultados obtidos no estudo primário podem ser generalizados. Por exem-
plo, a generalização de um dado estudo pode ser reduzida se tal estudo incluir apenas a par-
ticipação de indivíduos com características sociodemográficas e clínicas muito específicas, ou 
ainda devido à forma como a intervenção tenha sido aplicada, o tipo de grupo controle utili-
zado, entre outras coisas.
A abordagem que deve ser usada para avaliar a qualidade do estudo, dentro de uma revisão, depende 
do desenho dos estudos incluídos, e existem muitos instrumentos de verificação de qualidade de 
estudos, como listas, escalas, checklists e questionários etc., que estão disponíveis para utilização. 
Apesar desse grande número de instrumentos disponíveis, não há nenhum consenso sobre qual 
seria a melhor ferramenta para a avaliação da qualidade. Dessa forma, em vez de se utilizarem ape-
nas esses instrumentos, é recomendável que os aspectos metodológicos relevantes do estudo sejam 
identificados e avaliados individualmente. 
1 2 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
4.1.2.5 Apresentação dos resultados, análise de dados e interpretação 
dos resultados 
Geralmente, o primeiro resultado é o fluxograma de seleção dos artigos. A análise desse fluxo-
grama permite que tenhamos uma ideia da abrangência da estratégia de busca. As característi-
cas dos pacientes do estudo também costumam ser apresentadas em uma tabela padronizada, 
para permitir a comparação entre os estudos. Isso é importante para identificar algum tipo de 
heterogeneidade sociodemográfica ou clínica entre os estudos, e auxilia também na avaliação 
da validade externa dos estudos.
A síntese dos resultados, em uma metanálise, é realizada por meio de uma análise estatística 
que visa produzir uma estimativa resumida única, combinando as estimativas individuais dos 
estudos incluídos. Como é calculada esta estimativa única? Isso é feito calculando-se uma 
média ponderada das estimativas de efeito obtidas em cada um dos estudos primários incluí-
dos na metanálise. Utilizamos uma média ponderada, pois é necessário ponderar as estimativas 
segundo o tamanho da amostra e o número de eventos (desfechos) nos estudos. Dessa forma, 
quanto maior a amostra do estudo e maior o número de eventos analisados, maior será o peso 
do estudo na metanálise. O tipo de ponderação utilizada vai depender do método estatístico 
escolhido para realizar a metanálise.
A maneira mais usual e informativa de demonstrar os resultados de uma metanálise é utili-
zando o gráfico de floresta, mais conhecido pelo nome de forest plot (em inglês). Nesse tipo 
de gráfico, além da estimativa de efeito global da intervenção estimada pela metanálise, são 
demonstrados também as estimativas de efeito e o intervalo de confiança de 95% de cada um 
dos estudos que foram incluídos na metanálise. Dessa forma, esse gráfico, além de permitir 
a avaliação da conclusão da metanálise, permite fazer uma inspeção rápida sobre as tendên-
cias dos resultados obtidos por cada um dos estudos incluídos na metanálise. Na Figura 1, 
temos um forest plot com os resultados de uma metanálise desenvolvida para avaliar o efeito 
da hidroxicloroquina para tratamento da COVID-19, em comparação ao tratamento usual, no 
desfecho “mortalidade”.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 2 9Capítulo 4: Saúde Pública baseada em evidências e metanálise
Figura 1 – Exemplo de forest plot produzido para apresentar os resultados de uma 
metanálise conduzida para avaliar o efeito da hidroxicloroquina utilizada para tratamento 
de COVID-19, em comparação ao tratamento usual, no desfecho “mortalidade”
Fonte: Ghazy et al. (2020).
No forest plot, a estimativa do efeito de cada estudo individualmente é representada por qua-
drados, sendo que o tamanho do quadrado é proporcional ao peso que o estudo recebeu na 
metanálise; ou seja, quando maior a amostra do estudo e maior o número de eventos ana-
lisados, maior será o tamanho do quadrado. As linhas horizontais que acompanham o qua-
drado representam os limites inferiores e superiores do intervalo de confiança da estimativa. 
A linha vertical preta indica a localização do risco relativo igual a 1, ou seja, indica a ausência 
de efeito da intervenção. Por fim, o diamante preto representa a estimativa de efeito da inter-
venção calculada pela metanálise, sendo que o centro do diamante indica o efeito pontual 
estimado e as extremidades do diamante indicam os limites inferior e superior do intervalo 
de confiança da estimativa.
1 3 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
PARA REFLETIR
Como você interpretaria os resultados da metanálise que avaliou o efeito da hidroxicloroquina 
utilizada para tratamento de COVID-19 comparado ao tratamento usual, no desfecho 
mortalidade, apresentados no forest plot acima? {+}
R. Os resultados dessa metanálise, que envolveu oito estudos primários, indicou um risco 
relativo combinado de 0,99, com intervalo com confiança de 95% de 0,61;1,59, ou seja, o 
intervalo de confiança passa pelo 1, indicando ausência de efeito. Logo, os resultados indicam 
que a utilização de hidroxicloroquina para tratamento de COVID-19 não é superior ao 
tratamento usual, já que o risco de morte é o mesmo entre o grupo tratado e o grupo não 
tratado. Ressalta-se que a análise do forest plot indica que esses oito estudos primários foram 
muito heterogêneos, dado que dois estudos indicaram que a hidroxicloroquina reduz o risco 
de morte, dois apontaram que o tratamento aumentou o risco de morte, e três indicaram 
ausência de efeito da intervenção na mortalidade. Esses resultados foram importantes para 
sustentar a recomendação da não utilização da hidroxicloroquina na abordagem terapêutica 
da COVID-19, feita pela Organização Mundial da Saúde (OMS) e por importantes sociedades 
científicas mundiais.
Uma questão muito significativa que precisa ser considerada em estudos de metanálise é a 
heterogeneidade dos estudos. Primeiramente, é importante ressaltar que não é adequado reali-
zar uma metanálise quando os estudos encontrados diferirem substancialmente uns dos outros, 
em termos de população, intervenção, grupo controle, qualidade metodológica ou desenho do 
estudo. Porém, devemos ressaltar também que, mesmo quando os estudos parecem suficiente-
mente semelhantes para justificar a condução de uma metanálise, é possível que as estimativas 
do efeito da intervenção sejam muito diferentes entre eles. Nesse caso, é possível também que 
não seja adequado fazer uma metanálise, pelo fato de a medida sumária não representar uma 
boa síntese dos resultados dos estudos individuais. Assim, pode ser mais interessante apenas 
fazer uma síntese qualitativa dos resultados dos estudos.
A avaliação da heterogeneidade dos achados entre os estudos é uma etapa importante de 
uma metanálise, pois permite entender se a variação das estimativas entre os estudos ocorreu 
devido ao acaso, ou se indica inconsistência entre eles. Essa avaliação inicia-se pela simples 
inspeção visual do forest plot, já que, em média, na ausência de heterogeneidade,95% dos inter-
valos de confiança em torno das estimativas dos estudos individuais incluirão a estimativa de 
efeito sumário estimado na metanálise. 
Posteriormente, é necessário realizar e reportar um teste estatístico de heterogeneidade e um 
valor p para esse teste. Os testes mais frequentemente utilizados são o teste qui-quadrado (X2) 
e o teste I2. A hipótese nula, desses dois testes, é que não há heterogeneidade, ou seja, de que 
o verdadeiro efeito de intervenção é o mesmo em todos os estudos. Como de costume, quanto 
menor o valor p, mais forte é a evidência contra a hipótese nula. Por isso, um valor de p pequeno 
de um teste de heterogeneidade sugere a presença de heterogeneidade estatística, ou seja, que a 
diferença entre os efeitos das estimativas de intervenção é maior do que seria esperado devido 
apenas ao acaso. Ressalta-se que, além do valor de p, o teste de I2 descreve também a por-
centagem de variabilidade na estimativa de efeito que é atribuída à heterogeneidade, e não ao 
acaso. O I2 varia de 0% a 100%, sendo que um valor igual a 0 indica ausência de heterogenei-
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 3 1Capítulo 4: Saúde Pública baseada em evidências e metanálise
dade observada, e valores maiores mostram crescente heterogeneidade. Segundo o Cochrane 
handbook for systematic reviews of interventions (Higgins e Thomas, 2019) podemos interpretar 
que o I2 indica o seguinte: 
• 0% a 40%: a heterogeneidade pode ser aceitável;
• 30% a 60%: a heterogeneidade pode ser moderada;
• 50% a 90%: a heterogeneidade pode ser substancial; e
• 75% a 100%: a heterogeneidade é considerável.
PARA REFLETIR
A metanálise descrita acima, que avaliou o efeito da hidroxicloroquina utilizada para 
tratamento de COVID-19, avaliou a heterogeneidade dos estudos por meio do teste qui-
quadrado (X2), que apresentou um valor deevidence-based medicine, and public health: Lecture notes – 6th ed. JohnWiley 
& Sons, 2011.
1 3 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
4.2 NÍVEIS DE EVIDÊNCIA EM SAÚDE PÚBLICA
4.2.1 INTRODUÇÃO
Um dos principais objetivos da epidemiologia é fornecer evidências para prevenir e controlar 
problemas de saúde das populações. Consequentemente, os conhecimentos obtidos a partir de 
investigações epidemiológicos conseguem atingir seu valor integral apenas quando são traduzi-
dos em políticas públicas comprometidas com a promoção, prevenção ou recuperação da saúde 
das populações, e também em diretrizes clínicas e protocolos terapêuticos que irão impactar na 
área clínica, em que o cuidado individual ao paciente é a questão.
A utilização do conhecimento científico, de forma explícita, para orientar o processo de deci-
são em saúde pública e no cuidado clínico individual vem crescendo, e esse processo deu ori-
gem a dois conceitos importantes: a saúde pública baseada em evidência e a medicina baseada 
em evidência. Ambos os conceitos dizem respeito ao uso consciente, explícito e judicioso das 
melhores evidências existentes para guiar o processo de tomada de decisões. Todavia, enquanto 
a saúde pública baseada em evidência utiliza o conhecimento científico para orientar o pro-
cesso de decisão em saúde pública (incluindo ações e políticas de promoção, prevenção, manu-
tenção e recuperação da saúde direcionadas às comunidades e populações), a medicina base-
ada em evidência utiliza as melhores evidências disponíveis para nortear os cuidados clínicos 
de pacientes individuais (Jenicek, 1997). Considerando-se que os cuidados com a saúde da 
população e do indivíduo são ações complementares, utilizaremos, nesta aula, a expressão 
saúde baseada em evidência.
Independentemente de o foco ser mais coletivo ou individual, precisamos compreender que, se 
temos o objetivo de influenciar a história natural de uma doença, com o intuito de prevenir a sua 
ocorrência, atrasar seu início ou ainda reduzir a probabilidade de complicações, incapacidades e/
ou óbito, precisamos utilizar a melhor evidência científica disponível para nortear o processo de 
tomada de decisão. Isso é importante, pois a ampla gama de opções que atualmente temos de tra-
tamento, diagnóstico e estratégias preventivas exige dos políticos/gestores que atuam na área da 
saúde, bem como dos profissionais de saúde, a realização de escolhas criteriosas que maximizem 
os benefícios, com o mínimo de riscos. Nesse sentido, a epidemiologia ocupa uma posição-chave, 
já que os diferentes tipos de estudos epidemiológicos geram conhecimento científico válido e 
amplo sobre a distribuição e os fatores associados à saúde em populações. 
Devido ao grande volume de informações disponíveis e à alta variabilidade da qualidade dos 
estudos que geraram tais informações, precisamos de estratégias para reunir criticamente o 
conhecimento epidemiológico acumulado, e assim orientar programas, políticas, intervenções e 
cuidados em saúde. Dessa forma, foram desenvolvidos sistemas para a avaliação da qualidade 
da evidência e da força de recomendação, que denominamos “níveis de evidência”, e que serão 
o foco de discussão desta aula. 
4.2.2 NÍVEIS DE EVIDÊNCIA 
Os níveis de evidência consistem em sistemas de classificação e hierarquização de evidência 
realizados com base no delineamento, qualidade e potencial dessa evidência, para benefi-
ciar indivíduos e sociedades. Essa hierarquização prioriza resultados de pesquisas em seres 
humanos, que utilizam desfechos clínicos de significância para o paciente e para a sociedade 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 3 5Capítulo 4: Saúde Pública baseada em evidências e metanálise
(exemplos: morte [vida], doença [cura, saúde], recidiva, perda de órgão ou função, dor, custo), 
além de se valorizar o rigor metodológico do delineamento da pesquisa, com o intuito de 
se evitar que decisões sejam balizadas por achados de pesquisas com resultados espúrios, 
devido à presença de vieses (ver Aula 1.3 Introdução à causalidade: associação estatística versus 
causa). Dessa forma, o nível de evidência representa a confiança na informação obtida pelos 
estudos epidemiológicos para guiar uma dada recomendação.
Diversas classificações de níveis de evidência estão disponíveis na literatura, mas iremos des-
crever aqui o sistema GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and 
Evaluation) para a hierarquização de evidências de forma simplificada, conforme previamente 
descrito por Duncan, Schmidt e Falavigna (2014). O sistema GRADE vem sendo utilizado de 
modo crescente, inclusive por instituições como a Organização Mundial da Saúde (OMS) e o 
Centers for Disease Control and Prevention (CDC), nos Estados Unidos. No GRADE, a qualidade 
da evidência é classificada em quatro níveis: alto, moderado, baixo e muito baixo, como pode 
ser visualizado na Tabela 1. 
Com a análise dessa tabela, podemos perceber que a qualidade da evidência é determinada 
pelo delineamento dos estudos, e se inicia como alto (nível A), se a fonte da evidência for 
um ensaio clínico randomizado (ECR). Isso acontece porque, como já discutimos na Aula 3.1 
Ensaios clínicos randomizados, o ECR é o delineamento de estudo mais adequado para ava-
liação de eficácia e segurança de intervenções. Por outro lado, a qualidade da evidência se 
inicia com baixo (nível C) quando apenas resultados de estudos observacionais são conside-
rados. Isso acontece devido à maior possibilidade de ocorrer viés de confundimento em estu-
dos observacionais do que em ECRs. 
1 3 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Tabela 1 – Qualidade da evidência no sistema GRADE
Qualidade da 
Evidência 
Definição Novas Pesquisas Fonte de Evidência
Alta (Nível A) Há forte confiança 
que o verdadeiro 
efeito esteja pró-
ximo daquele 
estimado. 
É improvável que 
novas pesquisas 
mudem a con-
fiança depositada 
na estimativa do 
efeito.
Ensaios clínicos randomizados com gru-
pos paralelos, com controles adequa-
dos, bem conduzidos e achados consis-
tentes. Em algumas situações, estudos 
observacionais (estudos de coorte e, 
mais raramente, estudos de caso-con-
trole) bem conduzidos, cujos resultados 
mostram efeitos muito fortes de inter-
venções terapêuticas que não podem 
ser explicados por potenciais vieses.
Moderada 
(Nível B) 
Há confiança 
moderada no 
efeito estimado. 
O verdadeiro 
efeito é provavel-
mente próximo 
ao estimado, mas 
há uma possibili-
dade de que seja 
substancialmente 
diferente.
Pesquisas pos-
teriores prova-
velmente terão 
impacto na con-
fiança deposi-
tada na estima-
tiva de efeito e 
poderão mudar a 
estimativa.
Ensaios clínicos randomizados com 
limitações leves, como problemas na 
condução, fonte indireta de evidência, 
imprecisão e inconsistência dos resul-
tados. Estudos observacionais, quando 
relatam benefício forte em delinea-
mento sem viés.
Baixa (Nível C) A confiança no 
efeito é limitada. 
O efeito verda-
deiro pode ser 
substancialmente 
diferente do 
estimado. 
Pesquisas pos-
teriores muito 
provavelmente 
terão importante 
impacto na con-
fiança depositada 
na estimativa de 
efeito e provavel-
mente irão mudar 
a estimativa. 
Ensaios clínicos randomizados com 
limitações importantes, como proble-
mas na condução, fonte indireta de 
evidência ( p. ex., desfechos substitutos 
não validados), imprecisão e inconsis-
tência dos resultados. Estudos observa-
cionais, mais especificamente estudos 
de coorte e caso-controle. 
Muito Baixa 
(Nível D) 
A confiança na 
estimativa de 
efeito é muito 
limitada. É prová-
vel que o efeito 
verdadeiro seja 
substancialmente 
diferente daquele 
estimado. 
Qualquer estima-
tiva de efeito deve 
ser vista como 
muito incerta. 
Ensaios com graves problemas meto-
dológicos. Estudos observacionais não 
controlados e observações clínicas não 
sistematizadas (p. ex., relato de casos e 
séries de casos). 
Fonte:à redução na morbimortalidade por câncer de pulmão ao longo do tempo.
1.1.2 A PESQUISA EPIDEMIOLÓGICA 
A produção do conhecimento científico é marcada pela formulação de questões fundamentadas 
no conhecimento existente, para a solução de problemas. Trata-se de um processo que busca 
conectar observações e teorias que são testadas empiricamente. 
A pesquisa epidemiológica é empírica, ou seja, é baseada na produção sistemática de dados que 
são transformados em informação por meio de modelos de análises. A pesquisa inicia-se pela 
observação do objeto de interesse, realizada pela mensuração sistemática de atributos das uni-
dades de pesquisa que constituirão os dados da pesquisa. Por exemplo, podemos mensurar a 
idade, a escolaridade, a pressão arterial dos indivíduos que constituem as unidades de obser-
vação de interesse para uma determinada investigação. Para ter valor científico, estes dados 
serão transformados em informação por meio de análises conduzidas para responder à ques-
tão inicial ou testar as hipóteses da pesquisa. A informação assim produzida poderá tornar-se 
conhecimento por meio de processos de interpretação e aplicação em um contexto mais geral. 
1.1.2.1 A pesquisa epidemiológica começa com a definição de um problema
O acometimento de grupos de populações humanas por uma nova doença ou agravo constitui 
um problema de interesse da epidemiologia. A epidemiologia aborda problemas de saúde em 
populações e busca identificar os fatores sociais, ambientais, culturais, biológicos, físicos ou 
químicos que influenciam a ocorrência desses problemas, a fim de subsidiar a sua prevenção 
e/ou controle. Portanto, a abordagem epidemiológica utiliza teorias e métodos para a resolu-
ção de problemas de saúde da vida real. 
O QUE É UM PROBLEMA EM PESQUISA CIENTÍFICA?
No senso comum, o problema é uma “disfuncionalidade” ou um “estorvo”. Do ponto de vista científico, 
o conceito de problema é mais amplo. Além de considerar o sentido acima, indica temas e questões 
não conhecidas que constituem um desafio para o conhecimento. Muitas vezes, o problema não 
é reconhecido como tal pela sociedade. Mas, mesmo assim, estudos sistematizados devem ser 
conduzidos para se avançar no conhecimento e na compreensão dos problemas.
Fonte: Vasconcelos (2011).
Fonte: Wiley Online Library - Doll e Hill
1 4 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Muitas vezes, o problema epidemiológico pode ser facilmente identificado, a exemplo das epi-
demias, que demandam rápida investigação para a quantificação do problema e investigações 
sistemáticas para a identificação da(s) causa(s). 
Por vezes, o problema não se apresenta de forma tão evidente, mas ganha relevância como pro-
blema de saúde ao longo do tempo. As doenças isquêmicas do coração, por exemplo, eram raras 
no início do século XX, e somente depois da Segunda Guerra Mundial ganharam dimensões epi-
dêmicas, induzindo estudos pioneiros com o objetivo de serem identificadas as causas dessas 
doenças (University of Minnesota, 2021). 
No processo de identificação de um problema para a pesquisa epidemiológica, precisamos 
caracterizar adequadamente o problema, delimitar o escopo e formular a questão da pesquisa. 
A pergunta de pesquisa deve ser claramente especificada e indagar quais fatores podem ser 
causas do problema a ser solucionado. 
1.1.2.2 Passo seguinte: a hipótese epidemiológica
Um dos maiores desafios na pesquisa epidemiológica consiste na correta elaboração de hipóte-
ses e no rigoroso processo de validação destas na busca de solução para o problema. 
O que é uma hipótese? 
Uma hipótese é uma pressuposição a respeito de um determinado problema, uma resposta pos-
sível para um problema delimitado. Podemos dizer que hipóteses são respostas possíveis dadas a 
problemas postos pela ciência ou pelo senso comum.
A pesquisa epidemiológica busca testar a hipótese formal de que uma exposição constitui um fator 
de risco (ou proteção) para certa doença. Assim, a hipótese epidemiológica é uma resposta presu-
mida e provisória de uma relação entre uma exposição e uma doença. É um enunciado que propõe 
uma explicação para algum fenômeno de saúde em populações, por meio do relacionamento de 
variáveis que representam potenciais fatores de risco para a doença de interesse. Sua formulação 
deve ser lastreada na teoria e no conhecimento existentes. 
A hipótese epidemiológica deve ser clara, evidenciar a relação entre a exposição e a doença, ser 
apoiada na literatura e na teoria e aberta a validação. 
Exposição é uma variável cujo efeito causal se pretende estimar em uma pesquisa 
epidemiológica. São exemplos de exposição em estudos epidemiológicos os fatores ambientais, 
as condições socioeconômicas, as condições de trabalho, os comportamentos relacionados à 
saúde e os fatores biológicos (Porta, 2008).
Como verificar uma hipótese epidemiológica?
A pesquisa epidemiológica utiliza a estatística para medir a relação ou associação entre a expo-
sição e a doença. Lança mão de testes estatísticos que estimam se uma variável independente 
(exposição) está estatisticamente associada a uma variável dependente (a doença ou outro evento 
de saúde). Vamos discutir esses aspectos com mais detalhes na Aula 1.2. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 5Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Testes de hipóteses: associação estatística 
ATENÇÃO!
O resultado dos testes estatísticos é apenas uma fase da verificação da hipótese. 
A variável de exposição será considerada fator de risco somente depois que a associação obser-
vada for julgada válida segundo os critérios epidemiológicos, ou seja, após repetidas validações 
da associação entre a exposição e a doença, e não restarem mais dúvidas sobre a associação 
causal da exposição com a doença. 
Os desenhos de estudo epidemiológicos viabilizam a observação sistemática dos fenômenos de 
interesse, o uso da teoria e o método estatístico para analisar os dados e identificar associações 
estatísticas, interpretar os achados e avaliar estes resultados segundo critérios epidemiológicos (os 
quais serão discutidos na Aula 1.3 Introdução à causalidade: associação estatística versus causa). 
Um exemplo: um surto de microcefalia no Brasil, em 2015-2016
1. O problema: em agosto de 2015, médicas de maternidade de um município do estado de 
Pernambuco observaram um aumento do número de nascidos vivos com microcefalia. Entre 
setembro e outubro, o aumento de casos da microcefalia já era observado em todo o estado, 
e depois em outros estados, especialmente na região Nordeste (Figura 1). 
A microcefalia é uma malformação congênita em que o cérebro não se desenvolve de maneira 
adequada. Nesse caso, os recém-nascidos apresentam um perímetro encefálico menor do que 
o esperado por sexo e idade gestacional. Pode ser causada por variações genéticas, exposição 
a substâncias teratogênicas ou infecções congênitas, como a rubéola, a toxoplasmose, a 
citomegalovírus e o herpes.
Figura 1 - Prevalência de microcefalia ao nascer (por 100 mil nascidos vivos) segundo 
o mês de nascimento, em 2015, na região Nordeste do Brasil
2. Investigações iniciais realizadas pelas equipes de vigilância confirmaram o aumento do 
número de casos e mostraram que estes ocorriam de forma simultânea em diversas regiões 
Fonte: Marinho et al. (2016)
1 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
do estado. Essas investigações iniciais praticamente descartaram a possibilidade de se tratar 
de uma doença devida à exposição a uma fonte ambiental comum. 
3. Algumas hipóteses causais foram apontadas, como a possibilidade de a microcefalia estar 
relacionada ao uso de um novo larvicida (piriproxifeno) nos reservatórios de água, para con-
trole do mosquito Aedes aegypti, a partir de 2014, pelo Ministério da Saúde. Também se aven-
tou a hipótese de o surto ser decorrência de alguma vacina utilizada durante a gravidez. 
4. Em outubro de 2015,Duncan, Schmidt e Falavigna (2014).
Após a classificação inicial da evidência determinada pelo delineamento do estudo, alguns cri-
térios são utilizados para reduzir ou elevar o nível da evidência, como é ilustrado na Figura 1.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 3 7Capítulo 4: Saúde Pública baseada em evidências e metanálise
Figura 1 – Critérios utilizados no sistema GRADE para reduzir ou elevar o nível da 
evidência. ECR = Ensaio Clínico Randomizado
Fonte: Duncan, Schmidt e Falavigna (2014).
A avaliação da presença de redutores de qualidade da evidência se inicia com a realização de 
uma análise cuidadosa da metodologia de cada estudo, na tentativa de se avaliar a susceti-
bilidade a determinadas fontes de vieses, e detectar limitações metodológicas (risco de viés). 
Posteriormente, os resultados são comparados para se avaliarem possíveis inconsistências que 
geram heterogeneidade de resultados entre os estudos. Isso é importante, pois como discuti-
mos na Aula 1.3 Introdução à causalidade: associação estatística versus causa, a consistência entre 
os estudos reforça a hipótese de causalidade, ao indicar reprodutibilidade dos achados em 
diferentes populações, em diferentes contextos. Outro fator que também reduz o nível de evi-
dência é a utilização de evidências indiretas. Por exemplo, poucos estudos realizaram estudos 
de eficácia comparada entre diferentes tipos de estatinas para a prevenção de eventos cardio-
vasculares, entretanto, o efeito relativo entre elas pode ser acessado indiretamente, uma vez 
que, em sua maioria, foram testadas frente ao uso de placebo. Em seguida, é necessário avaliar 
a presença de imprecisão nos resultados. Estudos com resultados imprecisos possuem amplos 
intervalos de confiança nas estimativas dos efeitos, indicando uma maior probabilidade de 
ocorrência de erro aleatório. Uma das principais fontes de imprecisão consiste em amostra de 
tamanho reduzido e/ou em um número pequeno de eventos analisados nos estudos. Por último, 
avalia-se a probabilidade de ocorrência de viés de publicação. Essa avaliação é importante, pois, 
conforme discutimos na Aula 3.1 Ensaios clínicos randomizados, a probabilidade de um estudo 
estar publicado aumenta na presença de achados que indicam efeito benéfico de intervenções, 
ou seja, estudos que evidenciam ausência de associação entre um novo tratamento e um evento 
têm menor probabilidade de serem publicados e de serem inseridos em revisões sistemáticas 
e metanálises. O Quadro 1 mostra as consequências da identificação de cada um desses fatores 
na avaliação da qualidade da evidência no sistema GRADE.
1 3 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Quadro 1 – Fatores que reduzem a qualidade da evidência
Fator Consequência
Limitações metodológicas (risco de 
viés)
 1 ou 2 níveis
Inconsistência  1 ou 2 níveis
Evidência indireta  1 ou 2 níveis
Imprecisão  1 ou 2 níveis
Viés de publicação  1 ou 2 níveis
Fonte: GRADE Working Group () apud Brasil (2014).
Como já discutimos em aulas anteriores, apesar de o ensaio clínico randomizado ser considerado 
o padrão ouro para a resposta a perguntas de pesquisa relacionadas a intervenções em saúde, 
nem sempre a realização desse tipo de delineamento de estudo é possível, devido, principal-
mente, às questões éticas. Adicionalmente, cabe destacar que, apesar de a avaliação de novos 
produtos farmacêuticos e procedimentos dependerem da realização de ensaios clínicos rando-
mizados, o mesmo não acontece com intervenções de saúde pública, que dependem fortemente 
de estudos transversais, quase-experimentais, ecológicos e análises de séries temporais. Apesar 
de os estudos observacionais exigirem mais cuidado durante o processo de interpretação dos 
achados, eles não podem deixar de ser considerados como fontes valiosas de informações para 
apoio ao processo de tomada de decisão em saúde, pois não é possível realizar ECR para inves-
tigar exposições que podem deteriorar a saúde, por razões éticas. Portanto, os estudos observa-
cionais são a única fonte de informação epidemiológica sobre essas exposições. Dessa forma, 
não obstante a qualidade da evidência se iniciar como baixa (nível C), quando apenas resultados 
de estudos observacionais são considerados, existem fatores que elevam a qualidade da evidên-
cia de estudos observacionais no sistema GRADE, conforme descrito no quadro 2. Por exemplo, 
se, na ausência de vieses, os estudos observacionais indicarem que a magnitude da associação é 
grande e a estimativa é muito precisa, o nível de evidência pode ser alto. A presença de gradiente 
dose-resposta também contribui para aumentar o nível de evidência dos estudos observacionais. 
Note-se que tanto a força da associação como o gradiente dose- resposta integram os critérios 
de causalidade de Hill, discutidos na Aula 1.3 - Introdução à causalidade: associação estatística 
versus causa, indicando que, quando eles estão presentes, a hipótese de causalidade é reforçada. 
Por fim, estudos observacionais que apresentam vieses conservadores, ou seja, a sua presença faz 
com que a associação estimada seja subestimada (por exemplo, aproximam o RR ou o OR ao valor 
1), também contribuem para aumentar o nível de evidência de estudos observacionais. O Quadro 
2 mostra as consequências da identificação de cada um desses fatores na avaliação da qualidade 
da evidência, no sistema GRADE.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 3 9Capítulo 4: Saúde Pública baseada em evidências e metanálise
Quadro 2 – Fatores que elevam a qualidade da evidência
Fator Consequência
Elevada magnitude de efeito  Um ou dois níveis
Vieses conservadores  Um nível
Gradiente dose-resposta  Um nível
Fonte: GRADE Working Group () apud Brasil (2014). 
Ressalte-se que, no sistema GRADE, a opinião de especialista não é caracterizada formalmente 
como evidência, já que o nível de evidência “muito baixo (D)” é resultado de ensaios com graves 
problemas metodológicos e estudos observacionais não controlados e observações clínicas não 
sistematizadas (por exemplo, relato de casos e série de casos). 
Uma grande vantagem do sistema GRADE, quando comparado a outros sistemas de avaliação 
de evidências, é que o foco de avaliação não está apenas no delineamento do estudo, já que 
considera diversos outros fatores que podem elevar ou reduzir a qualidade da evidência. Por 
outro lado, uma grande desvantagem desse sistema é que, apesar de existirem critérios defini-
dos para a avaliação do nível da evidência, a avaliação dos domínios apresentados no sistema 
GRADE depende de uma avaliação qualitativa do pesquisador, podendo, portanto, gerar dife-
renças de avaliação entre avaliadores. Dessa forma, é recomendado que o avaliador, durante 
todo o processo de avaliação, registre de forma transparente todas as razões que nortearam a 
determinação do nível de evidência. Cabe destacar que, apesar desse grau de subjetividade, o 
sistema GRADE é reprodutível, apresentando boas taxas de concordância (kappa = 0,72 IC95% 
0,61 a 0,79, considerando-se avaliadores experientes) (Mustafa, 2013).
4.2.3 FORÇA DA RECOMENDAÇÃO DE ACORDO COM A CLASSIFICAÇÃO GRADE
A força da recomendação representa a ênfase para que seja adotada ou rejeitada uma determinada 
intervenção. No sistema GRADE, a força da recomendação é classificada em apenas dois níveis: forte 
e fraco. Para que uma intervenção tenha recomendação forte, as vantagens da implantação de uma 
dada intervenção claramente superam as desvantagens (no caso de evidências que indiquem bene-
fícios da implementação de uma intervenção); ou, então, as desvantagens claramente superam as 
vantagens (no caso de evidências que indiquem malefícios da implementação de uma intervenção). 
Por seu turno, nas recomendações com recomendação fraca, há certo grau de incerteza sobre a rela-
ção entre vantagens e desvantagens de umadada conduta. Dessa forma, a força da recomendação é 
exatamente o balanço entre as vantagens e as desvantagens. Entende-se por “vantagens” os efeitos 
benéficos para a saúde, como aumento de sobrevida, redução da mortalidade e aumento da quali-
dade de vida. Por outro lado, as desvantagens consistem nos riscos de efeitos colaterais e sobrecarga 
psicológica da intervenção, bem como nos custos para os indivíduos e a sociedade. Ressalte-se que 
a determinação da força da recomendação geralmente é realizada durante o desenvolvimento de 
diretrizes clínicas, protocolos terapêuticos e pareceres técnicos. 
Cabe salientar que, no contexto nacional, o Ministério da Saúde tem ampliado a sua capacidade 
em avaliação de tecnologias em saúde, com a criação da Comissão Nacional de Incorporação de 
1 4 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Tecnologias no SUS (Conitec), da Rede Brasileira de Avaliação de Tecnologias em Saúde (Rebrats) 
e de Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia em Avaliação de Tecnologias em Saúde, além 
de existirem vários Núcleos de Avaliação de Tecnologias em Saúde em hospitais de ensino. Dessa 
forma, para que o Sistema Único de Saúde (SUS) incorpore novas tecnologias, torna-se necessária 
uma criteriosa avaliação dos níveis de evidência, e seu uso passa a ser norteado por protocolos 
clínicos e diretrizes terapêuticas que vêm sendo progressivamente elaborados no SUS.
4.2.4 CONCLUSÕES 
O grande volume de medidas preventivas e terapêuticas disponíveis exige que os tomadores 
de decisão em saúde façam escolhas criteriosas, no intuito de se obter o máximo de benefí-
cio em saúde com o mínimo de risco. Devido à complexidade envolvida nesse processo, houve 
a necessidade de desenvolver princípios e métodos para sintetizar a informação disponível e 
guiar o processo de tomada de decisão em saúde, seja ela clínica ou de saúde pública. O GRADE 
consiste em um sistema abrangente e transparente para a avaliação da evidência e para a for-
mulação de recomendações, e, portanto, consiste em uma estratégia importante para a elabo-
ração de diretrizes clínicas, protocolos terapêuticos, pareceres e, também, de políticas de saúde.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 4 1Capítulo 4: Saúde Pública baseada em evidências e metanálise
REFERÊNCIAS 
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Ciência, Tecnologia e Insumos Estratégicos. 
Departamento de Ciência e Tecnologia. Diretrizes metodológicas: Sistema GRADE – Manual de 
graduação da qualidade da evidência e força de recomendação para tomada de decisão em saúde. 
Brasília: Ministério da Saúde, 2014.
Duncan BB, Schmidt MI, Falavigna M. Prática da Medicina Ambulatorial Baseada em Evidências. In: 
Bruce B. Duncan et al. Medicina ambulatorial: condutas de atenção primária baseadas em evi-
dências. 4aed.-Porto Alegre : Artmed, 2014.
Jenicek M. Epidemiology, evidence-based medicine, and evidence-based public health. J. Epidemiology, 
1997, 7:187–97.
Mustafa RA. et al. The GRADE approach is reproducible in assessing the quality of evidence of quan-
titative evidence syntheses. Journal of Clinical Epidemiology, Maryland Heights, v. 66, n. 7, p. 736-
742, 2013.pela primeira vez, foi proposta a hipótese de que o incremento do número 
de casos poderia estar associado à infecção pelo vírus da Zika durante a gravidez. Essa hipótese 
foi baseada nos seguintes aspectos clínicos-epidemiológicos dos casos de microcefalias:
i. A ocorrência de muitos casos em um curto período de tempo, simultaneamente, em 
diferentes cidades e estados, caracterizava uma doença com alta taxa de ataque e 
rápida dispersão, fenômeno associado com doenças transmitidas por mosquitos.
ii. Os exames de imagem do cérebro dos recém-nascidos mostravam alterações carac-
terísticas de infecções congênitas.
iii. Não havia evidência laboratorial de infecção congênita por rubéola, toxoplasmoses, par-
vovírus, citomegalovírus, herpes e sífilis, doenças associadas à malformação congênita.
iv. A maioria das mães reportaram sinais e sintomas compatíveis com a Zika no primeiro 
semestre da gravidez, mesmo período em que havia ocorrido um surto de Zika na região. 
v. O vírus da Zika tem maior atração pelo sistema nervoso do que outras arboviroses, 
como a dengue e a febre chikungunya.
vi. Outras arboviroses endêmicas ou epidêmicas na região, no mesmo período, não estão 
associadas a malformações congênitas; 
vii. Em novembro, o vírus da Zika foi identificado no líquido amniótico de duas mulhe-
res cujos recém-nascidos apresentaram microcefalia e morreram logo após o nas-
cimento (Brito, 2015); 
viii. Em dezembro de 2015, havia um total de 2.401 casos suspeitos de microcefalia em 
549 municípios (Microcephaly Epidemic Research Group, 2016). 
5. Todos esses aspectos foram reunidos a partir da observação dos casos de microcefalia. Para 
investigar a hipótese de que o surto de microcefalia estava associado à infecção pelo vírus 
da Zika durante a gestação, era necessário conduzir estudos epidemiológicos. 
6. Investigando a hipótese epidemiológica: um importante estudo foi conduzido por Araújo 
e colaboradores (Araújo et al., 2016; Araújo et al., 2018) para investigar se a infecção 
pelo vírus Zika e outros fatores estavam associados à microcefalia. A principal hipótese do 
estudo era de que a infecção pelo vírus Zika durante a gestação estava associada à micro-
cefalia nos recém-nascidos. Tratou-se de um estudo epidemiológico do tipo caso-controle.
7. O estudo caso-controle caracteriza-se por selecionar casos, indivíduos que 
já têm a doença de interesse, e controles, indivíduos sem a doença em 
estudo, e comparar, retrospectivamente, a exposição entre casos e controles. 
Este tipo de estudo será abordado com detalhes na Aula 2.3 Estudos 
caso-controle. A população do estudo foi constituída por nascidos vivos de mulheres 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 7Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
residentes em Pernambuco que nasceram em oito maternidades públicas. Os casos 
eram neonatos com microcefalia, definida segundo critérios adotados pelo estudo; 
os controles eram neonatos sem microcefalia e sem alterações cerebrais. Foram 
selecionados dois controles para cada caso. 
Usando-se instrumentos padronizados, foram mensuradas características da mãe (idade, raça/
cor da pele, escolaridade, relato de exantema durante a gravidez, história de vacinação durante 
a gravidez, uso de medicamentos durante a gravidez, história familiar de microcefalia ou malfor-
mações, exposição ao larvicida piriproxifeno e exames para identificar infecção do Zika vírus) e 
do recém-nascido (sexo, idade gestacional, peso ao nascer, estatura ao nascer, circunferência da 
cabeça, exames para identificar infecção por dengue, toxoplasmose, rubéola, citomegalovírus e 
imagens do cérebro por tomografia computadorizada (somente em casos), entre outras. 
A exposição, infecção pelo vírus Zika no recém-nascido, foi mensurada pelos exames de qTR-
-PCR e de detecção de anticorpos (IGM) pela técnica ELISA (Enzyme-Linked Immunosorbent 
Assay) no soro dos recém-nascidos. 
8. As análises realizadas compararam a exposição (infecção por Zika durante a gestação) 
entre casos (recém-nascidos com microcefalia) e controles (recém-nascidos sem microce-
falia). Os resultados mostraram que a chance de exposição foi muito maior em casos do 
que em controles, sendo observada uma forte associação entre a infecção por Zika na ges-
tação e microcefalia. 
9. A forte associação observada foi mantida mesmo após se considerar a influência de outras vari-
áveis, a exemplo de exposição materna a vacinas (como as de tétano, difteria, sarampo, rubéola e 
outras) e tabagismo materno na gravidez. Importante destacar que nenhum controle teve infec-
ção congênita por vírus da Zika confirmada pelos exames laboratoriais. 
10. Os autores ainda analisaram se outras exposições – como exposição materna ao novo larvicida, 
uso diário de repelentes e vacinação materna durante a gravidez – estavam associadas à micro-
cefalia. Não foram observadas associações entre essas exposições e a microcefalia. 
11. Após interpretarem os resultados à luz do conhecimento existente e listarem as limitações 
do estudo, os autores concluíram que os resultados confirmavam uma forte associação entre 
a infecção congênita pelo vírus da Zika e a microcefalia; e que a exposição ao larvicida e à 
vacinação durante a gravidez não aumentavam o risco de microcefalia. 
12. Os autores concluíram o estudo afirmando que este foi o primeiro estudo epidemiológico 
do tipo caso-controle a confirmar a associação entre a infecção congênita pelo vírus Zika e 
a microcefalia, e a descartar outras hipóteses, como a exposição ao larvicida piriproxifeno 
e a vacinação durante a gestação. 
Estudos epidemiológicos subsequentes têm agregado novas informações sobre os efeitos da infecção 
congênita pelo vírus da Zika. A microcefalia é apenas uma das faces dessa malformação.
Esse surto mobilizou as equipes de saúde em nível federal, estadual e municipal. A resposta 
adequada e rápida na investigação dos casos, para conhecimento das características e cir-
cunstâncias em que estavam ocorrendo, foi fundamental na delimitação do problema. A par-
ticipação da comunidade científica para identificar a causa do problema, bem como outros 
efeitos da infecção congênita pelo vírus Zika, contribuiu para a construção do conhecimento 
referente à Zika e para subsidiar as intervenções necessárias à prevenção da infecção congê-
nita por este vírus.
1 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
1.1.3 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Nesta aula, vimos como desenvolver perguntas e hipóteses epidemiológicas, e discorremos 
sobre como a pesquisa epidemiológica contribuiu para identificar a causa do surto de microce-
falia ocorrido no Brasil entre 2015 e 2016. Mostramos como a epidemiologia pode operar na 
identificação dos fatores que levam à ocorrência de eventos de saúde, e, dessa forma, subsidiar 
as intervenções para sua prevenção ou controle. 
REFERÊNCIAS 
Almeida-Filho N, Barreto ML, Rouquayrol MZ. Introdução Método Epidemiológico. Raízes 
Históricas da Epidemiologia. In: Almeida-Filho N, Barreto ML. Epidemiologia e Saúde: 
fundamentos, métodos, aplicações. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2014. p.77-84. 
Araújo TVB, Rodrigues LC, Ximenes RAA et al. Association between microcephaly, Zika virus 
infection, and other risk factors in Brazil: final report of a case-control study. Lancet Infect Dis 
2018; 18: 328–36. 
Araújo TVB, Rodrigues LC, Ximenes RAA et al. Association between Zika virus infection and 
microcephaly in Brazil, January to May, 2016: preliminary report of a case-control study. Lancet 
Infect Dis 2016; 16: 1356–63. 
Block KV, Coutinho ESF. Fundamentos da Pesquisa Epidemiológica. In: Medronho RA. 
Epidemiologia. São Paulo. Atheneu, 2009.
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. 
Orientações integradas de vigilância e atenção à saúde no âmbito da Emergência de Saúde Pública 
de Importância Nacional: procedimentos para o monitoramentodas alterações no crescimento e 
desenvolvimento a partir da gestação até a primeira infância, relacionadas à infecção pelo vírus 
Zika e outras etiologias infeciosas dentro da capacidade operacional do SUS [recurso eletrônico] 
/ Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde, Secretaria de Atenção à Saúde. – 
Brasília: Ministério da Saúde, 2017.
Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Vírus Zika no Brasil: a resposta 
do SUS [recurso eletrônico] / Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde. – 
Brasília: Ministério da Saúde, 2017.
Brito C. Zika virus: a new chapter in the history of medicine. 
Acta Med Port 2015; 28: 679–80.
Henriques CM. A surpresa e o Grito. In: Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em 
Saúde. Vírus Zika no Brasil: a resposta do SUS [recurso eletrônico] / Ministério da Saúde, 
Secretaria de Vigilância em Saúde. – Brasília : Ministério da Saúde, 2017. pag 15-18
Marinho F et al. Microcefalia no Brasil: prevalência e caracterização dos casos a partir do Sistema 
de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc), 2000-2015. Epidemiol. Serv. Saude. 2016; 
25(4):701-712. 
Microcephaly Epidemic Research Group. Microcephaly in Infants, Pernambuco State, Brazil, 
2015. Emerging Infectious Diseases.2016; 22(6). www.cdc.gov/eid
Morabia A. Joseph Goldberger’s research on the prevention of pelagra. J R Soc Med 2008: 101: 
566–568. DOI 10.1258/jrsm.2008.08k010.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
1 9Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Pearce N. A Short Introduction to Epidemiology. 2nd ed. Wellington, CPHR, 2005. 
Porta M. A dictionary of Epidemiology. New York. Oxford, 2008.
Scliar M, Almeida-Filho N, Medronho R. Raízes Históricas da Epidemiologia. In: Almeida-Filho 
N, Barreto ML. Epidemiologia e Saúde: fundamentos, métodos, aplicações. Rio de Janeiro: 
Guanabara Koogan, 2014. p.3-4.
Susser M & Stein Z. Furthering the epidemiology of social gradients and disease: Goldberger and 
Sydentricker. In: Eras in Epidemiology. New York, Orford 2009.
Susser M & Stein Z. Epidemiology after World War II: New times, new problems, new players. In: 
Eras in Epidemiology. New York, Orford 2009.
University of Minnesota. HISTORY OF CARDIOVADCULAR DISEASE EPIDEMIOLOGY. Acesso em 
novembro 2021. Dispinível em: http://www.epi.umn.edu/cvdepi/history-overview/
Vasconcelos E M. Complexidade e Pesquisa Interdisciplinar - Epistemologia e Metodologia 
Operativa. 1ed. Petrópolis: Editora Vozes, 2011, p 141-142.
2 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
1.2 TESTE DE HIPÓTESES: ASSOCIAÇÃO ESTATÍSTICA 
1.2.1 INTRODUÇÃO
Discutimos, na Aula 1.1 Desenvolvimento de perguntas e hipóteses epidemiológicas, que a pes-
quisa epidemiológica é baseada em hipóteses que especificam uma resposta presumida para 
uma relação entre uma exposição (exemplo: tabagismo) e um evento de saúde (exemplo: cân-
cer de pulmão). Observamos que essas hipóteses são formuladas a partir de observações e do 
conhecimento acumulado sobre problemas de saúde para os quais desejamos conhecer os fato-
res de risco (ou de prevenção), com vistas a subsidiar ações ou políticas públicas que possam 
melhorar a saúde das populações.
Hipóteses são formuladas para serem testadas a partir de métodos quantitativos e critérios 
estatísticos probabilísticos bem estabelecidos. 
Os estudos epidemiológicos visam descrever a situação de saúde da população, conhecer a sua 
distribuição segundo características dos grupos populacionais, do lugar e ao longo do tempo, e 
orientar a gestão dos serviços de saúde. Além disso, 
a epidemiologia fornece um arsenal metodológico robusto para a investigação de associações 
entre exposições e eventos de saúde, em diferentes desenhos ou delineamentos de estudo. 
Uma das fases fundamentais dessa investigação consiste em demonstrar a existência de uma 
associação estatística, isto é, probabilística, entre exposição e evento de saúde. 
A análise dos dados é a etapa do estudo que irá verificar, com base em critérios definidos, se 
existe associação entre uma exposição e um evento de saúde. É realizada com o auxílio dos 
métodos estatísticos.
O primeiro passo de um estudo é a análise e descrição dos dados. Consiste na organização e 
apresentação dos dados por meio de tabelas de distribuição de frequências, absolutas e rela-
tivas, ou gráficos ou mapas. Compreende também a estimativa das medidas que sintetizam os 
dados, como as medidas de tendência central (média ou mediana, por exemplo) e as medidas 
de dispersão, como o desvio-padrão, a amplitude dos dados e o intervalo interquartílico. A outra 
etapa da análise é a realização dos testes de hipótese, também chamados de testes de signifi-
cância estatística, para avaliação de associações estatísticas.
1.2.2 O QUE É UMA ASSOCIAÇÃO ESTATÍSTICA? 
Associação estatística é uma dependência estatística entre duas ou mais vari-
áveis. Uma associação está presente se a probabilidade de ocorrência de um 
evento ou de uma característica ou da quantidade de uma variável se altera 
com a variação da ocorrência de outro evento ou de outra característica ou da 
quantidade de outra variável. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2 1Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
ALGUNS EXEMPLOS DE ASSOCIAÇÃO: 
 m Ser fumante está associado com maior consumo de café.
 m Países com maior insolação apresentam maior incidência de câncer de pele.
 m A maior escolaridade materna está associada com menor mortalidade infantil.
Uma associação entre duas variáveis é descrita como positiva quando altos valores de uma vari-
ável estão associados com altos valores de outra variável. Uma associação negativa é aquela 
em que altos valores de uma variável estão associados a baixos valores de outra variável (Porta, 
2008). Vejamos os dois exemplos a seguir.
 m Associação positiva: quanto maior o número de cigarros fumados, maior o risco de 
infarto agudo do miocárdio.
 m Associação negativa: quanto maior a frequência de atividade física semanal, menor o 
ganho de peso corporal.
Para verificar se há uma associação estatística entre variáveis, precisamos utilizar um teste estatís-
tico adequado. Este teste irá gerar o valor de uma probabilidade, chamado de valor de p, que respon-
derá à seguinte pergunta: qual é a probabilidade de a associação observada ser devida ao acaso? 
O papel de um teste estatístico é descartar o acaso como possível explicação para a relação 
observada entre duas variáveis. Se o teste descartar o acaso como explicação para a relação 
entre duas variáveis, aceitamos que há uma associação estatística entre as duas variáveis. 
A importância de se estudar estatisticamente uma associação entre duas variáveis, ou, como usual-
mente avaliamos nos estudos epidemiológicos, entre uma variável que mensura uma exposição e uma 
variável que mensura em evento de saúde, deve-se ao fato de a existência da associação estatística ser 
uma condição inicial, o primeiro passo, para estabelecer uma relação causal. 
1.2.3 TESTE DE HIPÓTESES
Como já visto na Aula 1.1, hipóteses são respostas possíveis para um problema delimitado. Os 
testes de hipóteses são basicamente um método para tomada de decisão. A decisão refere-se 
à escolha entre duas afirmativas (hipóteses) mutuamente exclusivas (Blair e Taylor, 2013). A 
Figura 1 ilustra a sequência de um teste de hipótese.
Figura 1 – Fluxograma do teste de hipótese
Fonte: Elaborado pelos autores.
2 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Normalmente, o teste de hipótese é estruturado em torno de duas hipóteses.
Vamos estruturar duas hipóteses, considerando que estamos interessados em investigar se 
existe uma associação estatística entre uma variável de exposição e uma doença. Inicia-se por 
se estabelecer a hipótese de igualdade, ou seja, a hipótese de que não há diferença, por exem-
plo, na proporçãode doentes (p) entre expostos (p exposto) e não expostos (p não exposto). Essa 
hipótese que afirma ausência de diferença entre os dois grupos é denominada hipótese nula ou 
H0, e é representada como:
Hipótese nula (H0): proporção de doentes expostos = proporção de doentes não expostos
A segunda hipótese de um teste é uma afirmação alternativa à hipótese nula, por isso é deno-
minada hipótese alternativa ou H1. A hipótese alternativa poderá ou não explicitar a direção da 
associação esperada, a depender do problema investigado. Podemos afirmar que a proporção 
de ocorrência do evento de saúde é diferente entre expostos e não expostos, e é representada 
da seguinte forma:
Hipótese alternativa H1: proporção de doentes expostos ≠ proporção de doentes não expostos
A hipótese nula é a hipótese que será testada e poderá ser refutada ou não. Caso a hipótese 
nula seja refutada, aceitamos a hipótese alternativa, por exclusão da hipótese nula. 
Um exemplo para ilustrar um teste de hipóteses: vamos considerar o problema 
“aumento inesperado do número de casos da microcefalia observado no estado de 
Pernambuco em 2015”, que descrevemos na Aula 1.1: Desenvolvimento de perguntas e 
hipóteses epidemiológicas. Após as investigações iniciais, algumas hipóteses causais 
foram apontadas: a microcefalia poderia ser causada pelo uso de um novo larvicida nos 
reservatórios de água para controle do mosquito Aedes aegypti; poderia ser decorrência 
de alguma vacina utilizada durante a gravidez ou causada por infecção pelo Zika vírus 
durante a gestação. 
Vamos verificar se é razoável afirmar que a exposição ao larvicida poderia estar associada 
ao surto de microcefalia. 
Exposição: presença de larvicida nos reservatórios de água dos domicílios.
Evento de saúde: microcefalia em recém-nascidos.
Assim, temos duas hipóteses: 
Hipótese nula (H0): proporção de microcefalia expostos = proporção de microcefalia não expostos
Ou seja:
A proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida é igual à 
proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida. 
Hipótese alternativa (H1): proporção de microcefalia expostos ≠ proporção de microcefalia não expostos
A proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida é diferente da 
proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida. 
Definidas as hipóteses, é preciso avaliar se a hipótese nula será rejeitada ou não, com base no teste. 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2 3Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
IMPORTANTE!
O teste de hipótese utiliza um parâmetro probabilístico para definir a presença ou não de 
associação estatística. Este parâmetro é a probabilidade de a diferença na proporção do 
evento de saúde em expostos e não exposto ser apenas fruto do acaso.
O valor do parâmetro a partir do qual se define que a diferença observada não deve ser atri-
buída ao acaso é denominado nível de significância estatística. O ponto de corte utilizado na 
maioria dos estudos na área da saúde para a significância estatística é a probabilidade de se 
observar uma diferença menor que 5% (ou ppotenciais, como o uso de larvicida nos 
reservatórios de água dos domicílios para combater o mosquito Aedes Aegypti. Vamos testar as 
hipóteses que especificamos no início desta aula: 
Hipótese nula (H0): p expostos = p não expostos
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida = 
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida 
Hipótese alternativa H1: p expostos > p não expostos
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida > 
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2 5Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
A partir dos dados expostos no artigo publicado, obtivemos a tabela de contingência abaixo. 
A tabela de contingência é utilizada para apresentar o número de indivíduos classificados de 
acordo com duas variáveis, contém duas linhas (l) e duas colunas (c) de dados para uma tabela 
“l x c” ou uma tabela “2 x 2’’. Observe-se que, nesta tabela, temos:
 m 91 casos de microcefalia, dos quais 49 foram expostos ao larvicida durante a gestação;
 m 173 recém-nascidos sem microcefalia, dos quais 92 foram expostos ao larvicida 
durante a gestação
Os dados são apresentados na Tabela 1.
Tabela 1 – Associação entre microcefalia e exposição ao larvicida 
Exposição 
ao larvicida
Recém-nascidos 
com microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia Total
Sim 49 92 141
Não 42 81 123
Total 91 173 264
Fonte: Elaborado pelos autores.
Para testar a hipótese nula (H0), vamos utilizar o teste qui-quadrado de Pearson, cuja fórmula é 
apresentado abaixo: 
O teste qui-quadrado de Pearson é igual ao somatório dos valores esperados menos os valores 
observados, elevado ao quadrado e dividido pelo valor esperado. Os valores observados são os 
números já apresentados na Tabela 1. Os valores esperados correspondem ao valor que seria 
esperado encontrar em cada uma das caselas em vermelho da tabela de contingência, se não 
houvesse associação entre a exposição e a doença. 
Ou seja, no nosso exemplo, o valor esperado utilizado na fórmula do qui-quadrado de Pearson 
seria a frequência (número) de recém-nascidos com microcefalia que seria esperado encontrar 
na célula da Tabela 1, caso não houvesse associação entre a exposição ao larvicida e a ocor-
rência de microcefalia. Dito de outra forma, dado que a exposição ao larvicida não altera a pro-
babilidade de ocorrência de microcefalia, a proporção de expostos ao larvicida, entre casos e 
controles, deverá ser a mesma observada para o total da população estudada, ou seja, 34,47% 
em casos e 65,53% em controles (conforme Tabela 2). 
2 6 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Tabela 2 – Valores observados
Recém-nascidos 
com microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia Total
Expostos ao 
larvicida
49 92 141
Não expostos ao 
larvicida
42 81 123
Total 91 173 264
34,47% 65,53% 100%
Fonte: Elaborado pelos autores.
Os valores esperados em cada célula da coluna de casos podem ser calculados multiplicando-se o 
total da coluna de casos pelo total das linhas de expostos e de não expostos, e dividindo-se cada um 
pelo número total da tabela (91x141/264 = 48,6; 91x123/264 = 42,4). Os mesmos valores de cada 
célula da coluna de controles podem ser calculados multiplicando-se o total da coluna de controles 
pelo total das linhas de expostos e de não expostos, divididos pelo total da tabela (173x141/264 = 
92,4; 173x123/264 = 80,6). Assim, na Tabela 3, temos os valores esperados em cada célula, se não hou-
ver associação entre a microcefalia e a exposição ao larvicida. 
Tabela 3 – Valores esperados
Recém-nascidos 
com microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia Total
Expostos ao larvicida 48,6 92,4 141
Não expostos ao 
larvicida
42,4 80,6 123
Fonte: Elaborado pelos autores.
A próxima etapa é calcular o componente do qui-quadrado em cada célula da Tabela 3, utili-
zando-se a fórmula (E - O)2/E. Ou seja, em cada casela, calculamos o número esperado obtido 
na Tabela 3 menos o número observado mostrado na Tabela 2, dividido pelo esperado (apre-
sentado na Tabela 3). 
 
Qui-quadrado = (48,60 – 49)2/48,9 + (92,40 – 92)2/92,40 + (42,40 – 42)2/42,40 + (80,60 – 81)2/80,60 
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
2 7Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Vejamos, na Tabela 4, o resultado referente ao cálculo:
Tabela 4 – Resultados do cálculo do qui-quadrado
Recém-nascidos com 
microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia Total
Expostos ao larvicida 0,003271984 0,0017316 141
Não expostos ao 
larvicida
0,003773585 0,00198511 123
Fonte: Elaborado pelos autores. 
Portanto, temos,
Qui-quadrado = 0,003271984 + 0,0017316 + 0,003773585 + 0,00198511 = 0,0107
Uma vez calculado o qui-quadrado, é preciso interpretá-lo. O primeiro passo é verificar qual a pro-
babilidade de o valor do qui-quadrado obtido (ou seja, o valor de p) ocorrer meramente ao acaso. 
Como fizemos os cálculos manualmente, será necessário recorrer a uma tabela de probabilida-
des do qui-quadrado. Para utilizar essa tabela, são necessárias duas informações: o número de 
graus de liberdade e o nível de significância. O grau de liberdade é obtido por uma conta sim-
ples. No exemplo que utilizamos, tínhamos duas linhas para a exposição (expostos e não expos-
tos) e duas colunas para a doença (presente = casos; e ausente = controles). O número de graus 
de liberdade (Gl) é calculado usando-se a seguinte fórmula:
 
Gl = (C-1) x (L-1) = (2L – 1) x (2C – 1) = 1x1= 1 Gl 
 
A segunda informação necessária é o nível de significância estatística. Como já foi dito, geral-
mente corresponde a 0,05. Na tabela do qui-quadrado, seguimos a linha referente a 1 Gl até a 
coluna do nível de significância 0,05. Neste ponto, encontramos o valor crítico do qui-quadrado. 
Se o valor de qui-quadrado obtido for acima do valor crítico, isto indica que a probabilidade de a 
associação ser devida ao acaso é menor que 0,05 – portanto, abaixo do nível de significância esta-
tística –, apontando que há uma associação estatisticamente significante entre as duas variáveis. 
Por outro lado, se o valor de qui-quadrado encontrado for igual ou menor do que o valor crítico, 
ele será considerado não estatisticamente significante, pois a probabilidade de se observar este 
valor meramente pelo acaso é considerada grande, ou seja, maior do que 5%; dessa forma, indica 
que não há associação estatisticamente significante entre as duas variáveis testadas. 
Voltando ao nosso exemplo, ao observar a tabela do qui-quadrado, temos que, para 1 Gl e nível de 
significância estatística de 0,05, o valor crítico do qui-quadrado é 3,841. O valor calculado do qui-
-quadrado correspondeu a 0,0107, um valor muito abaixo do valor crítico do qui-quadrado para 1 Gl. 
Portanto, a hipótese nula (H0): p expostos = p não expostos não foi refutada. Dito de outra forma, o resultado 
2 8 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
do teste de significância estatística não mostrou associação estatisticamente significante entre a 
microcefalia e a exposição ao larvicida durante a gestação. Dessa forma, com base nos resultados do 
teste, podemos dizer que a exposição ao larvicida não altera a ocorrência de microcefalia. 
De fato, Araújo e colaboradores (2018) mostraram, nos resultados do artigo, que não havia 
associação estatisticamente significante entre a exposição ao larvicida e a microcefalia, descar-
tando essa hipótese como explicação para a ocorrência deste importante problema de saúde. 
Entre todas as hipóteses testadas pelos autores, a infecção congênita pelo Zika foi a única 
exposição estatisticamente associada à microcefalia. 
 
IMPORTANTE!
Podemos utilizar softwares ou aplicativos para fazer os cálculos 
para testes de significância estatística; geralmenteo valor de p é 
fornecido pelo aplicativo, não sendo necessário recorrer à tabela de distribuição de probabilidade 
do teste. Vejamos o exemplo a seguir, que utiliza um software livre, denominado OpenEpi (Dean 
et al., 2013), acessível em https://www.openepi.com/TwobyTwo/TwobyTwo.htm
Nesse exemplo, os valores observados em cada célula foram digitados na tabela 2x2 do software, 
tendo sido obtido o valor do qui-quadrado = 0,01066. A diferença em relação ao valor do qui-
-quadrado obtido no cálculo que fizemos deve-se aos arredondamentos das casas decimais. 
Os resultados apontam o valor de p = 91,78%, ou seja, a probabilidade de este resultado ser 
devido ao acaso é de 91,78%. 
Figura 3 – Análise com utilização do software OpenEpi
1.2.5 UM POUCO MAIS SOBRE ASSOCIAÇÃO ESTATÍSTICA
Frequentemente, utilizamos amostras representativas de populações para estimarmos parâ-
metros relacionados à saúde destas populações. Dessa forma, podemos estimar, por exemplo, 
a pressão arterial sistólica (PAS) média de homens com 50 anos ou mais ou a proporção de 
fumantes nesta mesma população, a partir de uma amostra.
Fonte: Dean et al. (2013).
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2 9Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
Considerando-se que obtivemos uma amostra representativa da população, podemos calcular o inter-
valo de confiança de 95% (IC95%) da média da PAS dos homens com idade de 50 anos ou mais. Isto é pos-
sível tendo como pressuposto que as médias amostrais seguem a distribuição normal.
O IC95% apresenta os limites inferior e superior do intervalo no qual, com 95% de certeza, 
encontra-se a média da PAS da população. Para calcular o IC95%, utilizamos a média obtida na 
amostra e calculamos o erro-padrão (EP) da amostra, usando a fórmula:
EP = dp ÷ √n , onde dp é o desvio-padrão da média obtido na amostra e n é o tamanho da amostra. 
Em seguida, podemos calcular o IC95%, com a fórmula apresentada abaixo: 
 
IC95% = Média da amostra ± (1,96 × EP)
Por exemplo, considere-se que foi feita uma amostra representativa de uma dada população 
igual a 100 indivíduos, e, nesta amostra, a média da PAS foi igual a 140 mmHg, e o desvio-pa-
drão da média, 15 mmHg. Utilizando a fórmula do IC95%, temos: 
IC95% = 140 ± 1,96 × (15/√100) = 140 ± 2,94 = IC95% (137,06 - 142,94)
Interpretando o IC95%, pode-se afirmar, com 95% de certeza, que a média da PAS na população 
que deu origem a esta amostra tem um valor que fica entre 137,06 e 142,94 mmHg.
1.2.6 TESTE DE HIPÓTESES E INTERVALO COM 95% DE CONFIANÇA
O IC95% das estimativas amostrais também pode ser utilizado para testar hipóteses. Podemos compa-
rar médias e proporções, tais como prevalências ou médias entre dois grupos, e testar uma hipótese 
de interesse. Para estimar o IC95% para proporções, são necessárias adequações para o cálculo do IC95%, 
considerando-se o cálculo apresentado para estimativas de médias, que não serão apresentados nesta 
aula. Vamos abordar como testar hipótese utilizando o IC95%. 
Para isso, vamos retornar ao exemplo do estudo da associação da infecção congênita por Zika 
vírus com a microcefalia congênita. Temos as hipóteses: 
Hipótese nula (H0): p expostos = p não expostos
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida = 
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida 
Hipótese alternativa H1: p expostos > p não expostos
Proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães expostas ao larvicida > 
proporção de recém-nascidos com microcefalia filhos de mães não expostas ao larvicida 
3 0 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
Tabela 5 – Associação entre Zika vírus e microcefalia congênita entre 
recém-nascidos
Recém-nascidos com 
microcefalia
Recém-nascidos sem 
microcefalia
Expostos ao larvicida 49 92
Não expostos ao larvicida 42 81
Total 91 173
Proporção de expostos 49/91 = 53,8% 92.173 = 53,2%
Fonte: Elaborado pelos autores. 
Utilizando o Open epi em proporções (https://www.openepi.com/Proportion/Proportion.htm), temos: 
Proporção de casos expostos = 53,8%; IC95% = 43,6 % – 63,9%
Proporção de controles expostos = 53,2%; IC95% = 45,7% – 60,5%
 
IMPORTANTE!
Ao comparar os IC95% das duas estimativas, verificamos que existe uma ampla sobreposição 
dos intervalos. Quando os IC95% de duas proporções são sobrepostos, ou seja, incluem 
valores semelhantes, isto indica que não há diferença estatisticamente significante entre as 
proporções estimadas na população de onde veio a amostra. Dessa forma, podemos aceitar a 
hipótese nula.
1.2.7 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Nesta aula, vimos a importância dos testes de hipótese ou significância como ponto de partida 
para a identificação de associações causais. Também destacamos o aspecto probabilístico dos 
métodos utilizados para testar hipóteses de interesse epidemiológico. 
Nenhum teste estatístico garante a certeza dos resultados, mas, nas nossas tomadas de decisão, 
podemos estimar o nível de incerteza com o qual estamos lidando. A incerteza é inerente à pes-
quisa epidemiológica, e frequente em saúde pública. Para conviver com as situações em que a 
incerteza é inevitável, devemos conhecer bem as ferramentas estatísticas que utilizamos, e ser-
mos absolutamente rigorosos na obtenção, registro e análise dos dados e informações. Nenhum 
tratamento estatístico dos dados terá qualidade superior à qualidade dos dados originais.
PROFEPI programa de fortalecimento da epidemiologia nos serviços de saúde
3 1Capítulo 1: A importância da evidência científica em saúde pública
REFERÊNCIAS
Araújo TVB, Rodrigues LC, Ximenes RAA et al. Association between microcephaly, Zika virus 
infection, and other risk factors in Brazil: final report of a case-control study. Lancet Infect Dis 
2018; 18: 328–36. 
Blair RC & Taylor RA. Bioestatística para ciências da saúde. São Paulo; PearsonEducatioondo 
Brasil. 2013. 469p. Paginas Paginas 77-82.
Dean AG, Sullivan KM, Soe MM. OpenEpi: Open Source Epidemiologic Statistics for Public Health, 
Version. www.OpenEpi.com, updated 2013/04/06, acessado em novembro de 2021
Luiz RR. Associaçào estatestica em epidemiologia: análise bivariada In: Medronho R A e cols. 
Epidemiologia. São Paulo: Atheneu, 2009, p429-436.
Siqueira, Arminda Lucia; Tibúrcio, Jacqueline Domingues Estatística na área de saúde: conceitos, 
metodologia, aplicações e prática. Belo Horizonte; Coopmed; 2011. 520 p. Paginas 443, 444 e 445. 
3 2 Curso 2: Estudos Epidemiológicos Aplicados à Vigilância em Saúde
1.3 INTRODUÇÃO À CAUSALIDADE: ASSOCIAÇÃO 
ESTATÍSTICA VERSUS CAUSA
1.3.1 INTRODUÇÃO 
O objetivo de muitos estudos epidemiológicos é identificar os fatores que causam o adoecimento em 
uma população, já que a identificação desses fatores permite orientar intervenções que podem reduzir 
o risco de adoecimento, mortes e incapacidades relacionadas. Dessa forma, a 
 
Análise da causalidade consiste em uma questão central da epidemiologia, mas também 
consiste em uma das análises mais complexas, tendo em vista que encontrar uma associação 
estatística entre um fator e uma doença não é suficiente para estabelecer a presença de uma 
relação causal. 
Além disso, a ideia determinística de que a presença de uma causa gera necessariamente um 
efeito não se adéqua à área da saúde, pois os riscos são estabelecidos para populações e não se 
aplicam a indivíduos. Sabemos, por exemplo, que o tabagismo é um fator causal estabelecido 
para o câncer de pulmão, entretanto, isto não significa que todo indivíduo que fuma irá desen-
volver esta doença. O que podemos afirmar é que, em média, a probabilidade de um indivíduo 
que fuma desenvolver câncer de pulmão ao longo da vida é cerca de oito vezes maior do que a 
de um indivíduo que não fuma (Gandini et al., 2008). 
Vimos na Aula 1.2 Testes de hipóteses: associação estatística que a análise dos estudos epidemiológi-
cos envolve a realização de diferentes testes estatísticos