Análise de Dados em Pesquisa

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CENTRO UNIVERSITÁRIO FAVENI ... PRÁTICAS EM TERAPIA OCUPACIONAL ICENTRO UNIVERSITÁRIO FAVENI AULA 6 ANÁLISE DOS DADOS Abertura Olá! Depois de coletar os dados por meio da observação e extraí-los, o pesquisador deve analisar e verificar se existe coerência com o estudo em questão, a presença ou não de viés para, assim, descrever o impacto de todos esses aspectos para a pesquisa. Em seguida, os dados não satisfatórios devem ser excluídos, enquanto satisfatórios devem ser organizados e interpretados corretamente para montar uma pesquisa coerente. Nesta aula, serão abordados os processos de extração e de análise dos dados obtidos a partir de uma observação. Bons estudos!6 ANÁLISE DOS DADOS Normalmente, os estudos na área da saúde passam por um processo de revisão sistemática por meio de Ensaios Clínicos Randomizados (ECR) para responder às questões de intervenção, mas, em alguns casos, tais ensaios não são considerados ou viáveis para responder algumas das perguntas da pesquisa, como fatores de risco e associações com o quadro de saúde do paciente. Nesse contexto, justifica-se o uso de evidências em estudos observacionais, uma vez que não é adequado randomizar pacientes para potenciais fatores de risco por questões éticas. Além disso, esses casos podem exigir uma amostra populacional grande ou um monitoramento longitudinal, isso inviabiliza ECR. Com isso, estudos observacionais do tipo caso-controle, coorte e transversais surgem como uma boa alternativa. Para avaliar a qualidade metodológica de estudos observacionais, principalmente do tipo coorte e caso-controle, pode-se usar a ferramenta Newcastle- Ottawa Scale (NOS), um produto originado pela colaboração entre as Universidades de Newcastle, na Austrália, e de Ottawa, no Canadá. Seu desenvolvimento teve o intuito de incorporar a avaliação da qualidade metodológica na interpretação dos resultados de meta-análise. Pode-se organizar a NOS em três dimensões principais dos estudos observacionais: a seleção de participantes, a comparabilidade dos resultados e desfecho de interesse. Seleção de participantes: a dimensão que analisa como os participantes foram selecionados para o estudo, a fim de considerar se a amostra é representativa da população-alvo e se critérios de inclusão/exclusão foram apropriados para evitar viés de seleção. Comparabilidade dos resultados: diz respeito à análise das diferenças entre os grupos incluídos no estudo (como os expostos e os não expostos a um fator) e se foram tomadas medidas para controlar fatores de confusão, para assegurar a comparabilidade entre grupos investigados. Desfecho de interesse: inclui a mensuração, a definição e a adequação do desfecho principal do estudo, além de considerar como e quando o desfecho foi analisado, a suficiência do tempo de acompanhamento e a precisão dasmedidas usadas para definir o desfecho. 6.1 Aplicação A escala para os estudos de coorte se divide nas três dimensões supracitadas (seleção, comparabilidade e análise do desfecho). Por sua vez, os estudos de caso- controle têm a escala organizada em seleção de casos e controles, comparabilidade de casos e controles e determinação de exposição. Essas escalas serão discutidas nos subtópicos seguintes. 6.1.1 Uso da ferramenta em estudos de coorte Nos estudos de coorte, existem dois grupos ou mais (denominados coortes) que compartilham alguns fatores comuns de exposição, como fumantes e não fumantes, por exemplo, eles são acompanhados no decorrer de um tempo predeterminado e periodicamente analisados por pesquisadores que coletam e agrupam prospectivamente inúmeros dados sobre as pessoas destes grupos. São três dimensões que contribuem para a pontuação de qualidade geral, que incluem análise da seleção de coorte exposta e não exposta, comparabilidade das duas coortes e análise dos resultados. A NOS atribui uma pontuação mais alta aos estudos com representatividade da comunidade de coorte exposta. A título de exemplo, os estudos de coorte prospectivos, como British Doctors Study (Doll et al., 2000), teriam uma pontuação menor em comparação com Framingham Heart Study (Schnabel et al., 2009), já que as coortes do primeiro não são representativas da população geral. Teoricamente, a representatividade da comunidade em uma coorte exposta tem a vantagem de melhor generalização dos resultados de estudo em comparação com uma coorte exposta não representativa. Todavia, caso o objetivo do estudo de coorte seja montar uma coorte exposta representativa, ele correrá um risco considerável de sofrer baixa resposta de baseline, isso resulta em uma generalização questionável dos resultados do estudo. As vantagens das coortes expostas não representativas podem ser a resposta de baseline mais alta, a melhor análise de exposição e a melhor resposta de acompanhamento dos membros da coorte, que podem gerar maior validade internados resultados do estudo quando comparados com uma coorte exposta representativa. 6.1.2 Orientações para uso da ferramenta em estudos de caso-controle Os estudos caso-controle são pesquisas observacionais retrospectivas, ou seja, os dados são coletados, com base em informações do passado, por meio de registros, entrevistas e outros documentos. O objetivo desse estudo é identificar a frequência com que ocorrem as exposições nos diferentes grupos, divididos em caso e controle. Os indivíduos de uma mesma população são escolhidos para estudo devido à presença ou não da característica de interesse, portanto, são alocados para os grupos de casos (que possuem a característica de interesse) e de controle (que não possuem a característica de interesse). Normalmente, ele é usado para analisar doenças, mas não necessariamente a característica deve ser uma doença. Os estudos de caso-controle partem da doença e estudam a exposição, em vista a buscar por fatores de risco. Eles podem ser divididos em dois subtipos: Não-pareado: os grupos de caso e de controle são formados de modo independente, todavia, ambos os grupos apresentam características comparáveis em sua totalidade. Pareado: grupos possuem emparelhamento em que há um controle específico bem definido atribuído para cada caso, semelhante em relação às características que poderiam influenciar no resultado, como idade, sexo, entre outros. A pontuação do NOS será maior quando controles de base populacional são adotados em relação a controles provenientes de hospitais, por exemplo. A NOS também atribui uma pontuação mais alta aos estudos que tiveram uma avaliação cega da exposição. Em certos casos, cegamento é impraticável devido ao status do caso ou do controle poder ser confundido facilmente com os sinais visuais ou acústicos da doença. Dentre os exemplos desses casos, pode-se citar pesquisas com pacientescom câncer de laringe ou faringite com rouquidão. Daí vem a importância de entrevistas padronizadas aplicadas por pesquisadores treinados, com monitoração frequente durante os estudos. Além disso, a NOS atribui pontuação mais alta para estudos caso-controle com taxa de não-resposta comparável entre casos e controles, em comparação com estudos caso-controle com diferentes proporções de resposta. Esse item entra em conflito com o conceito de seleção válida, já que as proporções de uma resposta devem ser idênticas pelo status de exposição dentro de subgrupos de casos e controles, para diminuir o viés de não resposta. 6.2 Interpretação primeiro tópico a se pensar é que pesquisar não significa apenas coletar dados, mas sim coletar e analisá-los à luz de uma teoria ou método. A análise de dados observacionais foca na fidelidade do universo de vida cotidiana e se baseia nos mesmos pressupostos de uma pesquisa qualitativa. A pesquisa qualitativa procura compreender o caráter multidimensional dos fenômenos em sua manifestação natural, além de captar os diversos significados de uma experiência vivida, a fim de auxiliar no entendimento do indivíduo em seu contexto. No caso da NOS, a ferramenta usa alguns itens para realizar a análise. Existem oito itens para análise de qualidade metodológica na ferramenta NOS, que incluem os estudos de coorte e os estudos caso-controle, divididos em três dimensões conforme o tipo de estudo (para estudos de coorte, considera-se o desfecho, enquanto a exposição é considerada nos estudos caso-controle). Para cada dimensão, são fornecidos itens com diferentes opções de respostas, aqueles que indicam alta qualidade metodológica atribuem estrelas. A dimensão da seleção apresenta quatro itens, enquanto a de exposição/desfecho possui três. Cada item pode receber, no máximo, uma estrela cada. Por sua vez, a dimensão de comparabilidade possui somente um item e pode receber até duas estrelas. sistema de estrelas varia entre zero e nove para os estudos de coorte e de caso-controle, ele pode ser usado para possibilitar uma avaliação semiquantitativa da qualidade metodológica do estudo, de modo que os estudos com melhor qualidade metodológica somam mais estrelas.Depois da avaliação de qualidade metodológica, pode-se classificar a qualidade geral de cada geral por meio das seguintes categorias: boa, razoável ou ruim (Good, Fair ou Poor), conforme o número de estrelas atribuídas. Segundo Sharmin et al. (2017), para um estudo alcançar uma pontuação boa (Good), deve ter três ou quatro estrelas na dimensão seleção, uma ou duas na comparabilidade e duas ou três na exposição/desfecho. Por sua vez, a pontuação razoável (Fair) deve alcançar a pontuação de duas estrelas na seleção, uma ou duas em comparabilidade e duas ou três em exposição/desfecho. Por fim, a pontuação de qualidade ruim (Poor) reflete zero ou uma estrela em seleção, zero estrela em comparabilidade e zero ou uma estrela em exposição/desfecho. A literatura também recomenda pontos de corte nessa análise. A sugestão de Veronese et al. (2015) é que estudos com menos de cinco estrelas podem se enquadrar na categoria "ruim", enquanto McPheeters et al. (2012) recomendam que a pontuação do NOS de sete estrelas ou mais pode ser considerada de qualidade boa. Vale salientar que a classificação conforme o número de estrelas, assim como uso de pontos de corte, não foi endossada ou sugerida pelos desenvolvedores da ferramenta, ainda que a qualificação dos resultados esteja prevista. 6.3 Apresentação dos resultados Os resultados da análise da qualidade metodológica por meio da ferramenta NOS podem ser apresentados de forma descritiva, ou seja, no texto do artigo, ou na forma de tabela ou imagem, ambos na seção de resultados. Deve-se ressaltar que, até momento, não existe uma recomendação única dos desenvolvedores em relação à representação dos resultados. Um exemplo de apresentação está apresentado no Quadro 1. Quadro 1 Exemplo de apresentação dos resultados da ferramenta NOS Itens Estudos Seleção Comparabilidade Exposição Pontos 1 2 3 4 1 1 2 3 Benoliel et * * * * * * 6/9al. Dubrovsky * * * ** - - - - 5/9 et al. Park and * * * ** - - - - 5/9 Chung Schmitter * * * * * * - - 6/9 et al. Selaimen * * * ** * - - - 6/9 et al. Sener and * * * * ** - - - 5/9 Guler Silva et al. * * ** - - - - - 5/9 Rener- * * * * * - - - 5/9 Sitar et al. Fonte: Adaptado de Dreweck et al., 2020. Como exemplo de imagem, observe como foi apresentada a avaliação no estudo de Kapadia et al. (2015) na Imagem 1, cuja ilustração demonstra uma meta- análise por meio de um gráfico floresta.Imagem 1 Exemplo de apresentação gráfica dos resultados Odds Ratio Odds Ratio Study or Subgroup NOS Score IV, Random, 95% CI IV, Random, 95% CI Obesity Overall Durie 2011 1.86 Kominiarek 2013 1.89 Park 2011 1.47 Vesco 2011 5.12 12.46] Hinkle 2010 1.56 Subtotal (95% CI) 1.76 [1.45, 2.14] = 0.03; 9.08, df 4 (P 56% Test for overall effect Z 5.71 (P 0.00001) Obesity Class Durie 2011 Kominiarek 2013 1.80 Park 2011 1.58 1.93] Hinkle 2010 1.79 2.19] Subtotal (95% CI) Heterogeneity: = 0.00; 2.34, 3 (P 0% Test for overall Z 8.56 (P 0.00001) Obesity Class Durie 2011 1.76 3.10] Kominiarek 2013 2.20 3.21] Park 2011 1.60 Hinkle 2010 1.52 1.84] Subtotal (95% CI) 1.63 [1.44, 1.85] Tau* = 0.00; 3.04, 3 (P 1% Test for overall effect 7.62 (P 0.00001) Obesity Class III Durie 2011 1.42 2.56] Kominiarek 2013 1.70 Park 2011 1.35 1.82] Hinkle 2010 1.31 Subtotal (95% CI) 1.39 1.66] Heterogeneity 0.00; 3 (P 0% Test for overall 3.70 = 0.0002) 0.1 0.2 0.5 2 5 10 GWG within guidelines Weight loss Fonte: Adaptado de Kapadia et al., 2015. Para melhorar o resultado da análise, deve-se considerar a importância da pesquisa qualiquantitativa, pois usar elementos da análise quantitativa pode melhorar os indicadores ou os resultados obtidos. Em suma, a qualidade e a quantidade não estão totalmente dissociadas na pesquisa. Por um lado, a quantidade consiste em uma tradução, um significado atribuído à grandeza com que um fenômeno se apresenta, por outro, ela deve ser interpretada qualitativamente, já que um valor sem relação a algum referencial não tem significado em si. Para sistematizar o uso da pesquisa qualiquantitativa, Creswell (2007) define desenhos metodológicos da abordagem mista, como os exemplos a seguir:Triangulação: procura comparar e contrastar dados estatísticos com dados qualitativos obtidos ao mesmo tempo. Desenho embutido: um conjunto de dados quantitativos apoia dados qualitativos e vice-versa, ambos são obtidos simultaneamente. Desenho explanatório: dados qualitativos são usados para justificar os dados quantitativos ou vice-versa. Desenho exploratório: resultados qualitativos contribuem para o desenvolvimento subsequente do método quantitativo. Por meio das pesquisas observacionais, é possível investigar, observar, aprofundar e analisar experiências individuais e grupais, bem como práticas do cotidiano, relações sociais, comunicações de programas e planos e diferenças regionais nos resultados das políticas. Portanto, é essencial que o pesquisador use técnicas e métodos de pesquisa existentes de forma coerente com o objetivo da pesquisa, além de adotar uma conduta ética com os seus pesquisados, isso inclui escolher métodos e técnicas que mais combinam com os objetivos investigativos sem desconsiderar os aspectos éticos.REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS CRESWELL, J. W. Projeto de pesquisa: métodos qualitativo, quantitativo e misto. Porto Alegre: Artmed, 2007. DOLL, R. et al. Smoking and dementia in male British doctors: prospective study. British Medical Journal. 5, n. 72, 1097-1102, 2000. DREWECK, F. D. S. et al. Association between painful temporomandibular disorders and sleep quality: A systematic review. Journal of Oral Rehabilitation. 20, n. 8, 1041-1051, 2020. KAPADIA, M.Z. et al. Weight loss instead of weight gain within the guidelines in obese women during pregnancy: a systematic review and meta-analyses of maternal and infant outcomes. PLOS One. 10, n. 7, 2015. MCPHEETERS, M. L. et al. Quality improvement interventions to address health disparities: closing the quality gap - revisiting the state of the science. New York: DARE, 2012. SHARMIN, S. et al. Parental supply of alcohol in childhood and risky drinking in adolescence: systematic review and meta-analysis. International Journal of Research and Public Health. V. 14, n. 3, 287, 2017. SCHNABEL, R. B. et al. Development of a risk score for atrial fibrillation (Framingham Heart Study): a community-based cohort study. Lancet. 373, n. 96, p. 739-745, 2009. VERONESE, N. et al. Prognostic impact of extra-nodal extension in thyroid cancer: A meta-analysis. Journal of Surgical Oncology. 112, n. 8, 828-833, 2015.CENTRO UNIVERSITÁRIO FAVENI Anotações CENTRO UNIVERSITÁRIO FAVENI 00000000