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RESUMO EPIDEMIOLOGIA 
 
 
CONCEITOS: 
 
EPIDEMILOGIA: é a ciência que estuda o processo saúde/ doença em coletividades humanas, 
analisando a distribuição e os fatores determinantes (de risco e protetores). Tem como objetivo 
fundamental; fazer investigação sobre as populações humanas, propondo medidas específicas de 
prevenção, controlo e irradicação 
 
DÍADE EXPOSIÇÃO—DOENÇA: 
EXPOSIÇÃO: Conjunto de fatores (qualquer tipo), que um indivíduo tenha tido contacto e que sejam 
relevantes para a sua saúde. (podem ser fatores de risco--» que potenciam a doença; ou fatores 
protetores --» que protegem o indivíduo face à doença). A exposição é relativa à comunidade, 
existindo o desfecho Doença. 
DOENÇA: circunstância, evento ou resultado que embora não sendo doença tem que ser tratado 
como tal (exp; alterações climáticas, etc…) 
 
CASO-CONTROL: 
CASOS: número de pessoas afetados ou nº. de episódios de um agravo à saúde, ou conjunto de 
evidências de natureza clínica, laboratorial e epidemiológica; segundo critérios pré-definidos e 
padronizados, aceite como válidos de acordo com o objetivo do estudo. 
CONTROLOS: Nº de pessoas (grupo) semelhante ás do grupo dos casos, diferindo apenas por não 
apresentarem a referida doença. 
 
ESTUDO DE CASO CONTROL: estudo observacional que compara um grupo de pessoas que 
sofrem uma doença ou condição particular (casos) com um grupo de pessoas que não sofrem 
daquela doença ou condição (controlos). As prevalências de exposição a um determinado fator são 
então medidas nos 2 grupos e comparadas. 
 
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO: SÃO 3: 
 
1) MEDIDAS DE OCURRÊNCIA: 
Quando falamos de medidas de ocorrência, falamos em quantificar o nº de doentes num 
determinado período de tempo. Essa medida de tempo vai diferenciar as 2 seguintes 
medidas de ocorrência: 
 
 
 
 PREVALÊNCIA--» refere-se á quantidade de dados num determinado período de 
tempo no qual se contam os casos de doença existentes na população em estudo 
(englobam-se nesta categoria os indivíduos doentes, e pode abranger os doentes que 
emigraram, ou migraram de outra população, bem como indivíduos curados ou falecidos). 
 
 INCIDÊNCIA--» Refere-se à quantidade de casos novos de doença. (pega-se num 
determinado período de tempo e contam-se quantos casos novos de doença surgiram. 
 
Nota: por isso que PREVALÊNCIA e INCIDÊNCIA são conceitos muito diferentes 
 
 
2) MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO EM COORTES: (RR, RA, RAP): 
 
RISCO RELATIVO--» (RR): busca saber se há associação entre 2 variáveis 
 
 
 DOENTES NÃO DOENTES 
 (CASOS) (CONTROLOS) 
 
EXPOSTOS a b a+b 
 
NÃO EXPOSTOS c d c+d 
 
 a+c b+d n 
 
 
 
O risco relativo RR em caso de Coortes vai ser calculado mediante a divisão da incidência 
nos expostos e incidência nos não expostos: 
 a 
 
 Inc. expostos a+b 
RR= RR= 
 Inc. Não expostos c 
 c+d 
 
Então o risco relativo RR, é a comparação entre os 2 riscos: 
comparação do risco de desenvolver a doença sendo exposto a um determinado fator; 
com: o risco de desenvolver a doença não estando exposto aquele determinado fator. O 
risco relativo é uma medida de força de associação ou seja: 
 Em que medida a exposição a determinado fator aumenta a incidência da doença ou 
não; 
OU: 
 
 
 Até que ponto em que dito fator protege o individuo do aparecimento de uma 
determinada doença. 
 
O que representa o valor do RR? 
 
RR=1--> a incidência da doença nos expostos foi igual à incidência nos não expostos; o fator 
de exposição não fez diferença no desenvolvimento da doença, ou seja; 
NÃO HÁ ASSOCIAÇÃO entre as 2 variáveis (exposição – doença) 
 
RR > 1 --> A incidência entre os expostos foi maior que a incidência nos não expostos; a 
exposição a determinado fator determina o aparecimento de “novos casos”; O risco de 
desenvolver a doença aumenta quando exposto a determinado fator, ou seja; 
HÁ ASSOCIAÇÃO DE RISCO 
 
RR < 1 --> A exposição a determinado fator vai proporcionar menor aparecimento daquela 
doença; aquele fator em questão parece estar a proteger o indivíduo da doença, ou seja; HÁ 
ASSOCIAÇÃO DE PROTEÇÃO 
 
Quando se avalia um risco relativo RR, é necessário ter em conta um intervalo de confiança 
para essa medida de associação. 
 
Imaginemos que o resultado do nosso RR é = 5 
e que consideramos: 95% IC [3; 7] como o 3 é superior a 1, a associação é confiável 
………………………………(há associação) 
 
se: 95% IC [1; 9] como temos o valor 1, a validade desta 
,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,associação está compromtetida. 
………………………………(não há associação) 
 
 
RISCO ATRIBUÍVEL OU ABSOLUTO, (RA): é uma diferença de incidências/ riscos. É 
calculado pela diferença entre a incidência entre os expostos e a incidência entre os não 
expostos 
 
 
 
 DOENTES NÃO DOENTES 
 (CASOS) (CONTROLOS) 
 
EXPOSTOS a b a+b 
 
NÃO EXPOSTOS c d c+d 
 
 a+c b+d n 
 
 
RA= Inc expostos – Inc. não expostos <=> a c 
 a+b c+d 
 
 
Para que serve o risco atribuível? 
Imaginemos que estamos a associar o fumo do cigarro ao cancro do pulmão. Mesmo que os 
cigarros não existissem e os indivíduos não fumassem, algumas pessoas poderiam vir a 
desenvolver mesmo assim cancro do pulmão (fatores genéticos ou outros). No entanto se 
queremos fazer uma associação entre as 2 variáveis, temos que utilizar o risco atribuível. 
 
O risco é atribuível é o risco adicional de desenvolver a doença, devido à exposição ao 
fator em estudo 
 
Exemplo => Inc. não expostos que desenvolveram cancro……….…. x 
 Inc. expostos que desenvolveram ou não o cancro…… x + y 
 
 Então RA=> X + Y – X 
 
Seguindo o RA, podemos calcular o RA percentual (RA%) --> É a percentagem de doentes 
devido exclusivamente à exposição ao fator em estudo 
 
RA%= INC.EXPOSTOS - INC. NÃO EXPOSTOS 
 
 INC. EXPOSTOS 
 
 
RAP--> risco atribuível populacional-- > é a diferença entre a incidência total e a 
incidência dos não expostos. No risco atribuível populacional, tomamos como referencia a 
população total e não a população de expostos. 
O risco atribuível populacional, é o risco adicional de desenvolver a doença tendo como 
base a população total. 
 
 
 DOENTES NÃO DOENTES 
 (CASOS) (CONTROLOS) 
 
EXPOSTOS a b a+b 
 
NÃO EXPOSTOS c d c+d 
 
 a+c b+d n 
 
 
RAP= Inc. total – Inc. não expostos <=> a + c c 
 n c+d 
 
 
RAP% --» RISCO ATRIBUÍVEL POPULACIONAL PERCENTUAL 
 
RAP% --» INC.total - INC. NÃO EXPOSTOS RAP% --» RAP 
 
 INC. total n 
 
 
3) MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO EM CASO-CONTROL: 
 
∞ODSS-RATIO --» OR 
∞RAP 
 
Não se pode usar o risco relativo (RR) em caso control porque nos estudos 
caso control parte-se de um princípio de haver ou não doença, enquanto nos 
estudos de COORTE estamos a avaliar riscos de desenvolver aquela doença, 
(partiu-se da exposição ou não de determinado fator). Nos estudos caso 
control não se falade risco, mas sim de chances / probabilidades. 
 
OR--» Razão de chances ou razão de produtos cruzados. Serve para estimar a 
probabilidade de ocorrer uma doença levando em conta o passado de 
exposição ou nº de determinado fator. Vai estimar o risco relativo RR no estudo 
caso-control. 
 
 
 DOENTES NÃO DOENTES 
 (CASOS) (CONTROLOS) 
 
EXPOSTOS a b a+b 
 
NÃO EXPOSTOS c d c+d 
 
 a+c b+d n 
 
 
 
 a x d 
OR= ______ Tal como no RR, o OR só faz sentido se associado 
 c x b ao cálculo de intervalo de confiança. 
 
Para análise do valor OR vale a mesma avaliação feita para o RR 
(parâmetros =1 ; > 1 ; < 1) 
 
OR > 1 Associação positiva (aquele determinado fator é fator de risco) 
 
OR = 1 Não há associação 
 
OR < 1 sugere um fator de proteção 
 
 
Aqui no estudo caso-control, o RAP (risco atribuível populacional), vai ser calculado de forma 
diferente, mas tendo o mesmo significado que no estudo de COORTE. Vai sugerir a 
 
 
quantidade de risco adicional que a exposição vai dar no desenvolvimento de determinada 
doença, e é calculado pela fórmula: 
 
 
RAP= NNNOR-1NN X 100 (fração etiologia do risco em expostos) 
 OR 
 
 
 
VIESES 
 
Um viés é um erro sistemático que acontece num estudo ou análise e leva à 
interpretação equivocada dos resultados. 
 
Erro tipo I: acontece nas medidas de associação (OR e RR) o erro (margem de erro num 
intervalo de confiança exp. A 95% em que dita margem é de 5%, este erro é considerado 
como sendo fruto do acaso--» um erro de precisão; 
 
Erro tipo II: É um erro de validade--» tipo de viés sistemático (involuntário) que pode 
surgir desde o planeamento da pergunta/ formulação da questão; ou em qualquer momento 
da investigação. 
 
Validade interna: diz respeito a se os resultados do estudo são válidos para a população-
alvo, isto é, se o estudo não é afetado por erros que inviabilizem esta extrapolação. Este erro 
pode ser: 
 Aleatório: variação na medida de efeito, devida à flutuação amostral (ERRO DE 
AMOSTRAGEM). O erro aleatório reflete a precisão do estudo. 
 Sistemático: diferença entre a medida real de efeito e aquela obtida no estudo. Pode 
ser devido à existência de vieses, fatores de confusão ou erros de classificação. 
 
Validade externa diz respeito à extrapolação dos resultados do estudo para a população 
externa ao mesmo, por exemplo, para outras cidades, estados ou países. 
Não pode haver validade externa se não houver validade interna 
 
 
 
Erro sistemático (distorção dos resultados --» desvio ou deturpação involuntário) 
 
1) Viés de seleção; 
2) Viés de informação/Aferição ou má classificação; 
3) Confundimento (variável de confusão) 
 
 
1) Viés de seleção: é quando acontece um erro sistemático devido à maneira como os 
indivíduos foram selecionados (exp; indivíduos expostos ou não expostos foram incluídos 
com erro no nosso estudo, isto pode acontecer tanto no momento de recrutar como no 
momento de excluir participantes) 
Dentro do viés de seleção temos: 
a) Viés de recusa--» indivíduos que se recusam em participar num estudo 
b) Viés de auto-seleção--» quando temos indivíduos que se prestam voluntários para 
participar num estudo 
c) Viés de perdas de acompanhamento--» quando fazemos estudos longitudinais 
(exposição / doença) e certos indivíduos vão saindo do estudo por melhoria, morte ou 
desistência. 
d) Viés de Berkson--» indivíduos com uma determinada característica podem ser 
hospitalizados mais frequentemente do que indivíduos sem esta característica. Isto pode 
levar à conclusão errada de que a característica seja um fator de risco quando não o é, 
ou ainda exagerar o efeito de um verdadeiro fator de risco. Exemplo: o investigador 
pretende fazer um estudo sobre a gripe e posiciona-se num serviço de urgências de um 
hospital; se pretender retirar uma amostra (como nem todos os doentes têm gripe, esses 
indivíduos não são representativos da população que se pretende estudar (erro na 
seleção) 
e) Viés do trabalhador saudável--» Quando selecionamos uma amostra em que 
pretendemos estudar indivíduos doentes e englobamos indivíduos saudáveis (erro na 
seleção); 
f) Viés de referência--» quando por exemplo usamos uma base de dados de outro 
investigador, sem nos dar liberdade de escolher nós próprios uma amostra. 
 
 
2) Viés de informação, aferição ou má classificação--» A forma pela qual se obtém 
a informação sobre a exposição ou a doença pode distorcer os resultados do estudo. Alguns 
tipos específicos de viés de informação são: 
a) Erro diferencial--» ocorre mais no grupo de casos ou no de controles - altera a direção do 
efeito. Ex: os casos lembram-se mais da exposição ao fumo do que os controles. 
b) Erro não diferencial--» ocorre igualmente nos dois grupos - menos grave - altera a 
estimativa do efeito, tende para a hipótese de nulidade; 
c) Viés do observador--» por exemplo auscultação de um utente feita por dois 
investigadores diferentes em que cada um deles avalia e regista de forma diferente 
(subjetiva) 
d) Suspeita diagnóstica--» por exemplo o investigador querer englobar na amostra 
indivíduos com gripe e aceitar casos suspeitos de gripe como tendo a doença; 
e) Por uso do informante inadequado--» Quando o entrevistado não revela as respostas 
adequadamente; por incapacidade para responder (desconhecimento da matéria ou 
outro motivo); 
f) Instrumento da colheita de dados--» usar um instrumento num estudo, sem que tenha 
sido validado (exp: uso de escalas não credíveis em entrevistas); 
g) Viés de memória--» Em estudos transversais ou de caso- control, pessoas afetadas por 
uma doença ou condição podem recordar melhor exposições no passado do que pessoas 
não afetadas (o entrevistado, no momento da entrevista não recorda a resposta à(s) 
pergunta(s) colocada(s)); 
h) Viés de interpretação dos resultados--» ter por exemplo um questionário e introduzir 
erradamente os dados na base de dados /computador; 
i) Viés de não resposta--» quando um indivíduo da amostra não respondeu a uma ou 
várias perguntas 
3) Viés de confundimento (variável de confusão) --» Por exemplo quando se 
estudam 2 variáveis que se relacionam entre si: 
-» estudar a associação do hábito de fumar com a doença cardiovascular. Se houver 
indivíduos que tomam café; esta variável vai meter-se entre a exposição e a doença 
enviesando os resultados (Neste caso o café pode estar associado ao tabaco «quem toma 
café geralmente também fuma» e por sua vez associado também á doença cardiovascular). 
Há outras variáveis que inseridas no meio da variável em estudo podem causar confusão, 
como por exemplo; a idade, o género ou estado civil. 
Por outras palavras: Confusão é uma situação em que os efeitos de duas variáveis são 
difíceis de serem separados um do outro, por exemplo, idade materna e paridade como 
causas para baixo peso ao nascer. É a mistura de efeitos. Um pesquisador tenta mostrar 
 
 
associação de uma exposição com um desfecho, mas na realidade acaba medindo o efeito 
de um terceiro fator, chamado de “variável de confusão”. 
 
 
Como evitar os vieses? 
 
1. Randomização (Seleção aleatória). Dispor os indivíduos aleatoriamente para o grupo 
experimental ou controle. O sorteio garante uma alta probabilidade de que os dois grupos 
sejam comparáveis em termos de fatores de confusão. 
2. Restrição--» Indivíduos com o fator de confusão podem ser excluídos do estudo.Por 
exemplo, se queremos fazer um estudo sobre o cancro da mama; já que este prevalece mais 
em mulheres, vamos excluir os homens da amostra. 
3. Pareamento--» Para haver um fator de confusão, a variável tem que estar associada tanto 
com a exposição como com a doença. Se, num um estudo de caso-control, os dois grupos 
estão emparelhados quanto ao fator de confusão (idade, sexo, etc.), deixa de haver 
associação entre este fator e a presença de doença. Por isso é necessário haver equilíbrio 
entre grupos. 
4. Estratégias analíticas--» estratificar ou seja: dividir os grupos por exemplo ao meio. 
 
 
Causalidade: 
 
Causalidade é o estudo dos efeitos de determinados “fatores” na evolução da história natural de 
doença e do impacto das “intervenções” para mudar a evolução do processo saúde-doença. A 
causalidade procura fazer estudos para estabelecer a relação exposição/doença. 
 
1) Causas humanas (predisposição genética) e ambientais; Causas humanas e ambientais 
Apesar de as duas categorias serem consideradas separadamente, as causas dos agravos 
à saúde são geralmente imputadas à interação entre elas. 
 
2) Causas intermédias, proximais e distais: definições tendo como critério a distância a que 
estejam das manifestações clínicas da doença ou situação 
3) Causas predisponentes: É a causa que cria um estado de suscetibilidade ao efeito, ou seja, 
predispõe ao agravo. Exemplo: Idade avançada e género. 
 
 
4) Causas desencadeadoras: É a causa que desencadeia o efeito; Também é chamada de 
causa precipitadora. É a exposição a agentes específicos. Exemplo: Exposição ao fumo 
desencadeia um episódio de bronquite asmática. 
5) Causas agravantes: É a causa que reforça uma doença já estabelecida; Também é 
chamada de causa reforçadora; Em geral é constituída por repetidas exposições a um 
agente; Exemplo: O stress é um fator agravante de um episódio de bronquite asmática. 
6) Causa necessária: É a causa que precede sempre o efeito. Sem ela a doença INEXISTE. 
Nas doenças infetocontagiosas a causa necessária é a presença do agente biológico, 
exemplo: Sem infeção por Bacilo de Koch, o paciente não desenvolve tuberculose. Na 
maioria das doenças crónico-degenerativas, ainda se investiga quais causas são 
necessárias. Exemplo: Qual é a causa necessária das doenças psiquiátricas? 
 
7) Causa suficiente: É a causa que inevitavelmente inicia ou produz o efeito. (inevitavelmente 
inicia ou produz a doença). É Difícil de determinar; É composta por vários fatores (A 
intervenção sobre um deles altera o conjunto; só a presença do agente não é suficiente para 
o desenvolvimento da doença, que exige a contribuição de outros fatores denominados: 
causas contribuintes, co- fatores, fatores de risco, fatores coadjuvantes. Um dos seus 
componentes é obrigatoriamente uma causa necessária… Exemplos: o Hábito de fumar é 
um componente fundamental da causa suficiente para o cancro do pulmão. O Sedentarismo 
é um componente importante da causa suficiente para as doenças cardiovasculares. 
 
 
Associação estatisticamente significativa e causalidade: 
 
 
--» São Conceitos diferentes e não sinónimos!!!... 
 
Associação estatística: relação ou correlação estatística entre dois ou mais eventos. A associação 
estatística, não implica, necessariamente, que haja relação causal entre os eventos considerados. 
 
Causalidade ou relação de causa-efeito entre dois eventos, significa que a presença de um dos 
eventos contribui para a presença do outro. 
 
 
 
 
 
 
Critérios de causalidade: 
 
1. A temporalidade: efetivamente, é impossível um efeito ser anterior à sua causa... no entanto, 
é possível uma variável ser anterior a outra e não haver qualquer relação de causalidade. 
A causa precede sempre o efeito. 
2. A associação estatística: as variáveis de exposição terão de estar associadas às variáveis 
efeito de forma estatisticamente significativa, ou seja, a associação não deverá ser fortuita 
(devida ao acaso). 
 
 
3. A ausência de espuriedade, ou seja, ausência de associações "artificiais" entre variáveis, 
que não têm significado próprio (por ex.: a associação entre o estado civil e o cancro, ou 
número de telemóveis e as doenças cardíacas ...) provocadas pela interferência de 
terceiras variáveis escondidas. 
 
 
Estudos transversais: 
 
Estudo transversal, de prevalência ou de corte 
Fornece um diagnóstico instantâneo da situação de saúde de uma população, com base na 
avaliação individual do estado de saúde de cada um dos membros do grupo. Calcula-se a 
prevalência. É um tipo de estudo epidemiológico que examina as pessoas em determinado 
momento, fornecendo dados de prevalência de determinada população numa única oportunidade. 
Os participantes no estudo transversal são reunidos num momento definido pelo 
investigador, geralmente esse momento é o da colheita de dados. 
É útil no planeamento de saúde e levantamento de questões, mas não estabelece relação 
causal (não esclarece relação de causa e efeito entre os eventos). O estudo transversal faz 
apenas um exame pontual da relação exposição-doença na trajetória temporal. O estudo 
transversal é também chamado de estudo seccional, vertical ou prevalência 
 
O estudo da prevalência (estudos transversais), visam: 
1. Descrever/caraterizar um evento/doença relacionado com a saúde das populações. 
 
 
Estudar a frequência da doença/evento e a forma como se distribui na população de acordo 
com as variáveis epidemiológicas de pessoa, lugar e tempo. 
2. Analisar a existência de associação entre variáveis. Permite establecer a existência de 
relação Não causal entre duas variáveis. 
 
3. Identificar grupos na população que estão mais ou menos afetados… 
4. Determinar frequências da doença e de fatores de risco; 
5. A informação obtida na análise dos dados permite planear novos estudos com metodologias 
apropriadas para investigar as hipóteses que expliquem inter-relações de fenómenos pouco 
conhecidos; 
6. Avaliar condições de saúde com objetivos de politicas de saúde. 
 
Cálculo de prevalência (estudos transversais): 
 
 DOENTES NÃO DOENTES 
 
 
EXPOSTOS a b a+b 
 
NÃO EXPOSTOS c d c+d 
 
 a+c b+d n 
 
 
 
 
 
• E a Razão de Prevalência? 
 
 
 
 
a 
a b + 
P
E
= 
c 
c d + 
P
E
= 
P
E
 
P
E
 
RP = 
 
 
Vantagens e limitações dos estudos transversais: 
 
Vantagens: 
1. Simplicidade e baixo custo; 
2. Rapidez: todos os dados coletados num único momento 
3. Objetividade na colheita de dados; 
4. Não há necessidade de seguimento dos participantes; 
5. Facilidade para obter amostra representativa da população; 
6. Único tipo de estudo possível de realizar, em numerosas ocasiões, para obter informação 
relevante, em limitações de tempo e de recursos 
 
Limitações: 
1. Em condições de baixa prevalência exige amostras muito grandes o que em termos 
práticos dificulta; 
2. Os doentes curados ou falecidos não fazem parte da casuística de casos o que mostra 
uma visão deturpada da doença (viés da prevalência); 
3. Possibilidade de erros de classificação (exposição e doença); 
4. A relação cronológica entre os eventos pode não ser facilmente detetada, a não ser para 
as caraterísticas estáveis (sexo, grupo sanguíneo); 
5. Não determina o risco absoluto (ou seja a incidência); 
6. Interpretação dificultada pela presença de fatores de confundimento.