Tópicos Especiais em Fisioterapia - Conteúdo Completo

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TÓPICOS ESPECIAIS EM FISIOTERAPIA – CONTEÚDO ONLINE 
Rayane Vital – Fisioterapia – UNESA 2018 
AULA 1 
 
Ciência e pesquisa: relacionadas, mas não a mesma coisa! 
Vamos imaginar a seguinte situação hipotética: 
Uma pessoa que comprou um terreno em determinada cidade vai iniciar a construção de uma 
casa com dois quartos para morar. Ela não possui dinheiro suficiente para construir toda a 
casa, então ela se planeja para construí-la por etapas. 
Inicialmente, ela decide iniciar as obras, construindo as bases da casa. Para tal, ela precisa 
seguir determinados passos: 
Etapa 1: Ela precisa ter informações sobre o terreno, como consistência, inclinação, solo etc., 
para saber como iniciará a construção do alicerce; além disso, ela precisa aprender como se 
constrói o alicerce de uma residência, e isso pode ser feito, por exemplo, consultando um 
colega ou um livro já publicado, ou até mesmo fazer um curso de obra civil. 
 
Etapa 2: Agora, a pessoa precisa definir seus objetivos. Neste caso, poderíamos dizer que seu 
objetivo é construir o alicerce de uma casa com dois quartos, com base no terreno analisado. 
 
Etapa 3: Depois de definir seus objetivos, a pessoa precisa decidir como construirá as bases, 
ou seja, quantos pedreiros irão auxiliá-lo, quantos sacos de cimento, quantos caminhões de 
pedra, quantas ferramentas, a quantidade de cimento e água para formar o concreto etc. 
Qualquer erro nesse planejamento pode possibilitar uma construção errada do alicerce, e a 
casa pode vir a cair no futuro. 
 
Etapa 4: Começa a obra. A pessoa termina a construção do alicerce para a futura casa. 
 
Etapa 5: Com o alicerce finalizado, é necessário verificar se está tudo de acordo, tendo em 
vista o objetivo proposto inicialmente ("construir o alicerce de uma casa com dois quartos, 
com base no terreno analisado"). Se o alicerce ficou satisfatório, a pessoa responsável pela 
obra dirá que o próximo passo será subir as paredes da casa; caso contrário, será necessário 
quebrar e refazer tudo em uma próxima investida. 
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O primeiro passo (construção do alicerce da casa) foi finalizado com êxito. Depois de alguns 
meses, a pessoa responsável resolve investir para construir as paredes da casa. As mesmas 
etapas deverão ser cumpridas: verificar como subir as paredes, levando em consideração o 
alicerce construído; determinar os objetivos; recursos materiais e humanos para a construção; 
observar e analisar o resultado da obra; propor a continuação para os próximos meses com 
mais investimentos. 
Vamos agora refletir um pouco... 
Podemos fazer uma correlação entre a construção desta casa e a Ciência e pesquisa em nossa 
profissão. 
A pessoa referida na história é o pesquisador, que quer produzir Ciência (a casa). Todas essas 
etapas referidas formam o que chamamos de pesquisa. 
A pesquisa, assim como a construção de uma casa, é formada por etapas. Por exemplo: se 
trouxermos a situação hipotética para a realidade da ciência, a Etapa 1 poderia ser a 
Introdução, ou Fundamentação Teórica de um estudo. A Etapa 2 seria o objetivo da pesquisa 
propriamente dito. A Etapa 3, a metodologia, ou materiais e métodos. A Etapa 4, resultados. 
Finalmente, a Etapa 5 seria a discussão e conclusão do estudo. 
Ciência (ou conhecimento científico). Trata-se de um tipo de conhecimento que possui como 
características básicas a necessidade de se conhecer, além do fenômeno, suas causas e leis. 
Sempre é metódico e sistemático, só aceitando como verdade algo comprovado com estudos, 
seguindo a metodologia científica. 
Pesquisa - Ferramenta usada para produzir conhecimento científico, voltada para a solução de 
problemas teóricos ou práticos, com o emprego de metodologia científica. 
Metodologia Científica (ou método científico) - Grupo de processos (ou um conjunto de 
passos) aplicados para se investigar e demonstrar a verdade. 
Ou seja, para produzir Ciência, precisamos realizar pesquisas, que lançam mão de metodologia 
científica para alcançar resultados o mais próximo possível da verdade (BARROS; LEHFELD, 
2008). 
O fenômeno chamado "explosão do saber" 
É sabido que o homem, desde a Antiguidade, tem sede de conhecimento. Essa vontade 
incontrolável surgiu a partir do momento em que passamos a buscar as causas dos fenômenos 
naturais que aconteciam ao nosso redor. 
Nos primórdios da humanidade, não havia ciência. O homem se contentava com explicações 
mágicas ou místicas das coisas que aconteciam com ele ou ao seu redor. Por exemplo: quando 
uma pessoa adoecia, era porque os "ancestrais estavam zangados com ela"; quando não 
chovia, "os deuses não estavam satisfeitos com o seu povo". 
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Depois de certo tempo, surge a ciência, racional e lógica, buscando sempre comprovar fatos, 
encontrar as causas de tudo o que acontece, seguindo uma metodologia própria: a 
metodologia científica. 
Na Idade Média, a Igreja detinha todo o conhecimento, e não o compartilhava com a 
sociedade. Assim, o controle das massas era algo simples, e o Teocentrismo vigorava. Nos 
séculos XVII e XVIII, a burguesia inicia um movimento chamado Iluminismo, que propõe "a luz 
da razão sobre as trevas dos dogmas religiosos". Um de seus principais pensadores, René 
Descartes, foi o pai do método científico, que surgiu para organizar o pensamento para se 
alcançar uma forma mais adequada de produção do conhecimento. 
Nas Universidades europeias, inicia-se um processo conhecido como institucionalização da 
Ciência, na qual cientistas, que antes trabalhavam sozinhos, passam a atuar em laboratórios, 
em conjunto com outros pesquisadores. O resultado disso foi o início de um aumento 
exponencial na produção científica, que se intensifica no século XX. 
Com o constante avanço tecnológico da Informática (iniciando em 1936, com o primeiro 
computador), facilitou-se muito o acesso às informações. Atualmente, um pesquisador ou 
estudante pode ter em suas mãos, em apenas alguns minutos, artigos científicos publicados no 
mês passado em uma importante revista científica, ou então entrar em contato com um 
importante pesquisador por e-mail ou por redes sociais. No passado, um pesquisador que 
quisesse se atualizar teria que frequentar por algumas semanas uma biblioteca para acessar 
revistas científicas e livros na área. 
O aluno hoje tem uma importante ferramenta, que é a internet. Através dela, o acesso às 
informações é simples e rápido. No entanto, faz-se necessário saber lidar com isso. O excesso 
de informações, ao mesmo tempo benéfico para a Ciência, pode trazer questões importantes. 
Como se atualizar hoje em dia? Como ser um bom fisioterapeuta generalista, se temos um 
crescente número de publicações anuais em diversas áreas da Fisioterapia? Quais são as 
fontes mais confiáveis para buscar material bibliográfico para a pesquisa? São essas perguntas 
e outras que vamos, aos poucos, responder nesta disciplina. 
Ciência e a eterna jornada 
Ciência é como um pequeno monte que você anseia demais escalar e chegar ao cume, para 
conhecer o que existe além dele. Quando você consegue alcançar o cume, cansado da longa 
jornada, você observa que existe outro monte logo à frente, mais alto do que o primeiro. Seu 
desejo de conhecer o que existe após o segundo monte é enorme, e você tenta escalá-lo. 
Quando chega ao pico, observa outro monte, mais alto do que o segundo. E a eterna jornada 
se prolonga. 
Enfim, Ciência é a eterna busca pela verdade. Sempre haverá algo “além daquele monte” que 
você não consegue observar hoje. Seus filhos verão além desse monte, mas outros existirão. É 
a sede do ser humano descobriras coisas, adquirir conhecimento e usá-lo para seu bem-estar. 
Nos primeiros anos da Fisioterapia no Brasil, todo o conhecimento sobre reabilitação era 
obtido em livros clássicos de Cinesioterapia recém-traduzidos para a língua portuguesa. Não 
havia muita contestação. O acadêmico estudava, através daquelas obras, as técnicas que 
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empregaria na sua futura profissão, sem muito raciocínio clínico. Os famosos "protocolos" 
embasavam a prática clínica. 
Com o passar do tempo, ficou evidente a necessidade de se acompanhar o progresso da 
Ciência. A Fisioterapia então passou a atuar mais com base nas evidências científicas (tema da 
aula 2). 
No entanto, ainda é precária a literatura em Fisioterapia, se comparada com outras áreas da 
saúde. Somente mais recentemente têm-se criado programas de pós-graduação stricto sensu 
(Mestrado e Doutorado) para fisioterapeutas, o que representa um futuro promissor para o 
conhecimento científico. 
A produção científica para a Fisioterapia é importantíssima, principalmente para que nossa 
profissão seja mais respeitada frente às outras, na área da saúde. Por exemplo: um médico 
(normalmente) prescreveria um medicamento sem que ele tivesse passado por uma pesquisa 
clínica? Ou faria uma cirurgia, sem que esta tivesse sido estudada por um médico pesquisador? 
Com certeza não. Mas reflita um pouco: um fisioterapeuta hoje usaria técnicas que ele 
inventou, sem ter um estudo mais aprofundado sobre o seu real efeito? A resposta seria, na 
maior parte das vezes, sim. 
Isto porque a cultura da pesquisa na Fisioterapia só começou a surgir nas últimas décadas. 
Lentamente, o profissional está levando em consideração as evidências científicas como 
complementação de sua prática clínica, auxiliando-o em suas tomadas de decisões frente ao 
paciente, para um adequado diagnóstico cinesiofuncional, tratamento terapêutico e 
prognóstico confiável. 
Pós-graduação stricto sensu em Fisioterapia 
A pós-graduação stricto sensu se refere aos cursos de Mestrado e Doutorado. O primeiro 
mestrado no Brasil em Fisioterapia só foi surgir em 1996. Até então, fisioterapeutas mestres 
no país vinham de cursos no exterior, ou até de mestrados brasileiros em áreas correlatas 
(engenharias, saúde coletiva, anatomia etc.). 
A partir daí, outros Mestrados e Doutorados foram surgindo no Brasil. Podemos destacar os 
cursos no Programa de Ciências da Reabilitação da Universidade Federal de Minas Gerais 
(UFMG) e da Universidade Estadual de Londrina (UEL), assim como os Programas de 
Fisioterapia da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) e da Universidade Federal do Rio 
Grande do Norte (UFRN). 
Segundo Cavalcante et al. (2011), em 2010, no Brasil, tínhamos um total de 1.145 
fisioterapeutas doutores e 4.675 mestres, enquanto que 14.435 médicos brasileiros possuíam 
o título de doutor, e 13.677 médicos mestres. Ou seja, fisioterapeutas doutores compõem 4% 
de todos os doutores da área da saúde, e 11% dos mestres são fisioterapeutas. 
O mais importante disso tudo é saber que você, futuro fisioterapeuta, pode seguir a carreira 
acadêmica. Os programas de Mestrado e Doutorado existem, alguns em áreas correlatas, 
como a Bioengenharia, Engenharia Biomédica, Saúde Coletiva, Saúde da Família etc. A 
pesquisa está em crescente aumento no Brasil. O governo apoia as instituições com bolsas e 
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auxílios periodicamente , através de agências fomentadoras de pesquisa. É o caso do Conselho 
Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), a Coordenação de 
Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e as fundações estaduais, como a 
FAPERJ (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro), FAPESP (em São Paulo) 
e FAPEMIG (em Minas Gerais). 
AULA 2 
 
Saúde baseada em evidência 
Você tem ideia do conceito de saúde baseada em evidência (SBE)? 
E de Medicina baseada em evidência (MBE), você já ouviu falar? 
Certamente você já assistiu na televisão, por exemplo, a reportagens sobre novas descobertas 
na área da saúde. Um novo medicamento, uma nova intervenção cirúrgica, ou quem sabe um 
novo tratamento. 
Sempre que aparecem essas notícias, você pode ter certeza de que alguma pesquisa foi 
desenvolvida em algum lugar no mundo, que deu origem a certas evidências, e que por 
consequência levaram os profissionais da área a acreditarem naquilo e a aplicarem em sua 
prática clínica. 
Pode-se definir SBE (ou, mais especificamente, MBE) como a integração da experiência clínica 
com as melhores evidências científicas disponíveis, sempre considerando a segurança e 
questões éticas nas intervenções. O objetivo é a tomada de decisões para o tratamento do 
paciente. 
Conforme salientaram Filippin e Wagner (2008, p. 432), as "pesquisas desenvolvidas de forma 
criteriosa fornecem indícios para auxiliar na tomada de decisão clínica, mas nunca substituem 
o raciocínio sobre a intervenção mais indicada em determinada situação clínica". Ou seja, a 
SBE não visa de forma alguma substituir a habilidade clínica do profissional da saúde, e sim 
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complementar sua prática, com o conhecimento de tudo o que se tem publicado e descoberto 
na sua área de atuação. 
 
 
Fisioterapia baseada em evidência 
Como a Fisioterapia é uma área relativamente recente na saúde, principalmente no Brasil, o 
conceito de Fisioterapia baseada em evidências (FBE) é bem atual. 
Para se ter uma ideia, quase não há evidências de nível 1 em nosso meio. Nós costumamos 
basear nossas práticas com evidências de nível 2 e nível 3. 
Caso clínico: 
Um paciente de 70 anos de idade chega ao seu consultório com fortes queixas de dores na 
região de pescoço e ombros. Ao avaliá-lo, você verifica a presença de nódulos de tensão 
(trigger-points) na região do trapézio (fibras superiores) e escalenos bem tensos. Não há 
irradiação para membros superiores. 
 Com base nesse relato de caso, vamos elaborar uma intervenção baseada em FBE, 
seguindo alguns passos: 
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Passo 1: Definição da pergunta clínica - Ainda vamos falar desse assunto em uma próxima 
aula, mas aqui começaremos a ter uma noção. A formulação da pergunta clínica é a 
transformação da necessidade de se obter uma informação clínica numa pergunta. No caso 
relatado anteriormente, uma possível pergunta clínica seria: "qual seria a origem das queixas 
de dores na região de pescoço e ombros do paciente"? Ou então, quanto ao tratamento: "qual 
seria a intervenção fisioterapêutica adequada para esse paciente"? Notem que a elaboração 
dessa pergunta é importante, uma vez que você tentará respondê-la com sua 
pesquisa/experiência clínica. 
Passo 2: Definição de estratégias para a pesquisa em literatura científica - Neste estágio, você 
já sabe qual é a pergunta e procura as respostas. Estas respostas você encontrará na busca na 
internet, biblioteca ou acervo pessoal. O objetivo é encontrar referências que lhe auxiliem no 
processo de tomada de decisões com o paciente. Por exemplo: você avaliará a confiabilidade 
de uma revista científica para a área, um banco de dados mundialmente confiável, perfil dos 
pesquisadores envolvidos na pesquisa etc. Outro fator importante é a escolha das palavras-
chave para a pesquisa na internet, assunto do qual falaremos em seguida. 
Passo 3: Avaliação da qualidade dos estudos - Agora que você selecionou potenciais artigos 
científicos, que trazem evidênciassobre seu tema, é hora de estudá-los, fazer fichamentos ou 
resumos deles, para obter o máximo de informações possíveis sobre as últimas evidências 
científicas em determinado tema. 
Passo 4: Síntese das evidências - Após atenta leitura do material, você agora deve sintetizar 
toda a informação (em forma de fichamento ou resumo, ou até resenha - resumo crítico de um 
trabalho). Isto é importante, uma vez que atualmente temos uma quantidade muito grande de 
artigos sobre diversas áreas, dificultando a elaboração de um texto usando, por exemplo, 100 
referências completas, sem nenhum tipo de resumo. 
Passo 5: Resolução do problema clínico - Nesta última fase, você tem em mãos evidências 
suficientes para responder à sua pergunta inicial. Por exemplo: sobre a origem das queixas de 
dores do paciente, ou mesmo sobre quais seriam as intervenções fisioterapêuticas mais 
indicadas para ele. 
Como saber se a evidência coletada é adequada? 
 
 
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A importância da pesquisa para a Fisioterapia 
Como já discutimos anteriormente, a Fisioterapia no Brasil é relativamente nova, e todo o 
conhecimento sobre reabilitação era encontrado em obras clássicas, a maioria traduzida do 
inglês ou francês. Por outro lado, profissões como a Medicina já possuíam uma formação mais 
voltada para a área científica, sendo profundamente embasada em evidências científicas. 
O número de mestrados ou doutorados em Fisioterapia vem crescendo a passos lentos. Ainda 
possuímos um pequeno número de doutores fisioterapeutas. Isto compromete a formação de 
novos pesquisadores e mantém diminuída a oferta por pós-graduações stricto sensu. 
A pesquisa auxilia o processo de crescimento profissional. É simples entender isso, quando 
comparamos profissões como a Fisioterapia e a Medicina hoje. 
Por exemplo: 
 
Um médico (normalmente) prescreveria um medicamento sem que ele tivesse passado por 
uma pesquisa clínica? 
Ou faria uma cirurgia sem que esta tivesse sido estudada por um médico pesquisador? 
Com certeza não. 
Mas reflita um pouco: um fisioterapeuta hoje usaria técnicas que ele inventou, sem ter um 
estudo mais aprofundado sobre o seu real efeito? 
Reflita comigo... 
Quem parece ser mais "confiável"? 
Quem parece estar mais "embasado"? 
O médico, que se apoia em pesquisas científicas desenvolvidas, muitas vezes, com controle 
rigoroso da intervenção; ou o fisioterapeuta, que por ignorância científica, ou simples 
capricho, utiliza métodos que até mesmo desconhece seus reais efeitos? 
 
Saber como buscar informação é essencial para a prática baseada em evidências. Além, é 
claro, de auxiliar muito no desenvolvimento dos trabalhos acadêmicos que seus professores 
solicitam e no trabalho de conclusão de curso, ao final da graduação. 
Para buscar artigos confiáveis, não se pode simplesmente entrar em um site de busca e "jogar" 
as palavras-chave. Você deve já saber qual é a pergunta científica, quais são os termos 
(palavras-chave) essenciais e como usá-las no processo de busca. 
Vamos exemplificar uma busca nesse site. 
Imaginemos que estamos realizando uma busca bibliográfica sobre o tema “Terapia manual na 
lombalgia em crianças”. 
Antes de mais nada, temos que buscar, em um dicionário português-inglês, as palavras em 
inglês, para inserirmos no campo de busca do site. Após uma rápida busca, poderíamos inserir 
palavras como Manual Therapy, Low-back pain, Children. 
 
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AULA 3 
 
 
Pesquisa clínica (Ensaio clínico) 
Vamos conhecer conceito e objetivo, segundo (OPAS, 2005)? 
Definida como "um estudo sistemático de medicamentos e/ou especialidades medicinais em 
voluntários humanos que seguem estritamente as diretrizes do método científico.” 
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Tem como objetivo "descobrir ou confirmar os efeitos e/ou identificar as reações adversas ao 
produto investigado e/ou estudar a farmacocinética dos ingredientes ativos, de forma a 
determinar sua eficácia e segurança." 
Na verdade, a pesquisa clínica simplesmente visa reconhecer as respostas das doenças às 
intervenções terapêuticas medicamentosas. Para que o medicamento seja comercializado, ele 
precisa passar por etapas de investigação, que demonstrem sua eficácia e segurança. 
Análise instrumental 
Fase I - Trata-se de estudos sobre a farmacologia clínica e toxicologia no homem, 
preocupando-se mais com a segurança do medicamento do que a eficácia propriamente dita. 
Nessa fase, determina-se uma dose aceitável da droga estudada, para identificar seu 
metabolismo e biodisponibilidade no organismo; 
Fase II - É um estudo-piloto da eficácia do medicamento, onde cada paciente é 
cuidadosamente monitorado com ensaios iniciais; 
Fase III - Nesta fase já se realiza uma intervenção em larga escala do medicamento. Os ensaios 
clínicos randomizados (ou seja, grupos definidos aleatoriamente, que estudaremos em uma 
próxima aula com mais detalhes) são os tipos de estudo de escolha, com amostras de 
pacientes grandes o suficiente; 
Fase IV - Esta última fase também é conhecida como "fase de vigilância pós-comercialização", 
ou seja, após a distribuição do medicamento para o comércio nas farmácias, os usuários são 
monitorados em busca de efeitos adversos e eficácia do produto. No Brasil, a agência 
responsável pela fase é a ANVISA . Nos Estados Unidos, a FDA . 
Estudo controlado randomizado (ECR) 
Um dos mais confiáveis estudos em ciência, e que é amplamente usado na pesquisa clínica, é o 
chamado estudo controlado randomizado (ECR). O termo "randomização" vem do inglês 
random, que significa "aleatório", e tornou-se um verbo muito usado na área de pesquisa 
clínica e epidemiológica. 
O ECR se inicia com a definição da população de estudo, que é um grupo de interesse sobre o 
qual se deseja tirar conclusões. A amostra provém da população, e é um subconjunto de um 
universo, devendo ser obtida de uma população homogênea por um processo aleatório 
(randomização). 
Divisão do ECR 
O ECR geralmente envolve a divisão de grupos experimentais de intervenção. Por exemplo: se 
quisermos avaliar o efeito de um medicamento A sobre uma patologia, dividimos 
aleatoriamente os indivíduos em basicamente três grupos: 
 Grupo controle 
 Grupo placebo 
 Grupo experimental 
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 Grupo controle 
 Os indivíduos não recebem nenhuma intervenção e são avaliados no mesmo período 
em relação aos outros grupos, servindo como grupo-referência para comparação com 
o grupo experimental; 
 Grupo placebo 
Geralmente trata-se de um fármaco ou intervenção inerte, e que pode gerar efeitos no 
paciente devido a algum processo psicológico. Na Fisioterapia, utiliza-se muito um 
equipamento de eletroterapia desligado para se criar esse efeito (um ultrassom 
desligado, por exemplo). Os voluntários desse grupo recebem a intervenção placebo 
(sem saber que é um placebo, claro!). 
 Grupo experimental 
É composto pelos indivíduos que receberão o tratamento/medicamento/intervenção 
que está sendo estudado. 
Estudos cegos ou duplos-cegos 
O mascaramento (ou blinding) também é uma ação comum nesse tipo de estudo. Talvez você 
já deva ter ouvido falar dos estudos “cegos” ou “duplos-cegos”. 
Você deve estar se perguntando: "por que eu, aluno de Fisioterapia, devo saber o que é 
pesquisa clínica"? 
Para saber a resposta, relembre o conceito de Pesquisa Clínica, e em vez de "medicamento", 
insira "intervenção fisioterapêutica".Da mesma forma que precisamos ter cuidado com grupos controle, devemos ter a mesma 
atenção quando estamos analisando os efeitos da Fisioterapia em pacientes com determinada 
patologia. 
Logo, não é difícil perceber que, também na nossa área (Fisioterapia), os ECR's são de extrema 
importância para se identificar os reais efeitos de nossa prática clínica. 
Sempre que você pesquisar por artigos científicos, dê preferência aos ECR's, pois eles irão 
fornecer dados mais confiáveis sobre determinada intervenção terapêutica. 
Boas Práticas Clínicas (BPC) 
As BPC são diretrizes para a obtenção de resultados confiáveis e sempre permeados pela ética, 
em ensaios clínicos. 
A Organização Pan-Americana de Saúde (OPAS, 2005) elaborou o Documento das Américas na 
IV Conferência Pan-Americana para Harmonização da Regulamentação Farmacêutica, ocorrida 
na República Dominicana. 
O documento apresentou os seguintes princípios de BPC, no capítulo 2: 
1. Os ensaios clínicos devem ser conduzidos apenas se os benefícios antecipados para o 
indivíduo sujeito da pesquisa e para a sociedade ultrapassarem claramente os riscos 
envolvidos; 
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2. Embora o benefício dos resultados do ensaio clínico para a ciência e a sociedade seja 
importante e deva ser considerado, as considerações mais importantes são as relativas 
aos direitos, segurança e bem-estar dos sujeitos de pesquisa; 
3. Um ensaio clínico deve ser conduzido em consonância com o protocolo que recebeu 
aprovação/opinião favorável anteriormente por parte da comissão de revisão 
institucional (CRI)/Comitê Independente de Ética (CEI); 
4. A aprovação de ensaios clínicos depende de informações não clínicas adequadas e, 
quando aplicável, de informações clínicas dos produtos em investigação; 
5. Os ensaios clínicos devem ser cientificamente sólidos e descritos protocolos claros e 
detalhados; 
6. Deve-se obter o consentimento informado dado livremente por cada sujeito antes da 
participação nos ensaios clínicos; 
7. Médicos qualificados (ou, se apropriado, dentistas qualificados) devem ser 
responsáveis pelo atendimento médico dos sujeitos da pesquisa, bem como para 
qualquer decisão médica tomada em seu nome; 
8. Esses profissionais devem ser qualificados adequadamente por meio de educação, 
treinamento e experiência para desempenhar suas tarefas relativas ao ensaio clínico e 
aos sujeitos da pesquisa; 
9. O registro, o manuseio e o armazenamento de todas as informações do ensaio clínico 
devem ser apropriados para permitir o relato, a interpretação e a verificação precisos 
do ensaio; 
10. A privacidade dos registros que poderiam identificar os sujeitos deve ser protegida, 
respeitando a privacidade e as regras de privacidade, em consonância com a(s) 
exigência(s) regulatória(s) aplicável(is); 
11. Os produtos em investigação devem ser manufaturados, manejados e armazenados de 
acordo com as boas práticas de fabricação (BPF) aplicáveis e devem ser usados em 
consonância com o protocolo aprovado; 
12. Devem ser implementados sistemas com procedimentos que assegurem a qualidade 
de cada aspecto do ensaio clínico. 
Fonte: http://bit.ly/ODKJj8. 
Agora, reflita... 
Pense se a maioria dos princípios de BPC podem servir para nós, fisioterapeutas, durante um 
trabalho de investigação científica. 
A única diferença é que não trabalhamos com medicamentos, e sim com intervenções 
fisioterapêuticas. Por isso, é importante para o fisioterapeuta o conhecimento desses 
princípios. 
Se você pensa em realizar um estudo com seres humanos no seu trabalho de conclusão de 
curso, você e seu orientador terão que levar em consideração essas questões. 
 
 
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AULA 3 
 
Bioestatística e sua importância para a pesquisa em Fisioterapia 
Segundo Triola (2005, p. 2), ela pode ser definida como “uma coleção de métodos para o 
planejamento de experimentos, obtenção de dados e consequente organização, resumo, 
apresentação, análise, interpretação e elaboração de conclusões baseadas nos dados”. 
Política de segurança operacional 
A Bioestatística seria o conhecimento da Estatística voltado para as Ciências Biológicas. 
 
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Dados estatísticos são quaisquer observações coletadas em uma pesquisa. 
Se Estatística consiste em métodos para se planejar a obtenção e análise desses dados, e se 
trabalhamos com esses dados em nossa prática, então há de se convir que essa área de estudo 
pode ser nossa aliada, não só nas pesquisas, mas também quando formos atender os pacientes 
em nosso consultório. 
 
 
A estatística divide-se em: 
Descritiva 
Ramo da Estatística que visa descrever e sumariar os dados coletados em uma pesquisa; 
Inferencial 
Ramo da Estatística que objetiva encontrar relações entre as variáveis estudadas. Nela, os 
métodos estatísticos são usados para se elaborar conclusões, predições e/ou generalizações 
sobre um conjunto de dados. Vamos falar com mais detalhes sobre o tema em outras aulas. 
Interpretação de gráficos (sem complicações) 
Diversos alunos têm grande dificuldade em interpretar gráficos. 
Ao olhar aquelas linhas de vários tipos e cores, ou barras de todos os formatos possíveis, você 
sente uma angústia imensa e não consegue tirar dali informações importantes sobre um 
estudo? 
 Para começar a entender os gráficos, temos que trazer à tona alguns conceitos. 
 Primeiro de tudo: o que é uma variável de estudo? 
 É qualquer dado que coletamos em nossa pesquisa, que pode assumir um valor ou 
categoria. 
 Quando aplicamos um questionário, cada uma das perguntas é uma variável no 
estudo. 
 Quando medimos pressão arterial, força, altura, peso etc., são também variáveis. 
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Estas variáveis podem ser classificadas em qualitativas e quantitativas. 
QUALITATIVAS 
 
VARIÁVEIS QUALITATIVAS NOMINAIS VARIÁVEIS QUALITATIVAS ORDINAIS 
QUANTITATIVAS 
 
VARIÁVEIS QUANTITATIVAS CONTÍNUAS DISCRETAS VARIÁVEIS QUANTITATIVAS 
Variáveis qualitativas nominais: não podem ser hierarquizadas ou ordenadas. Exemplo: sexo 
(“masculino” ou “feminino”); pratica atividade física? (“sim”, “não”). 
Variáveis qualitativas ordinais: podem ser hierarquizadas ou ordenadas. Exemplo: intensidade 
da dor (“forte”, “moderada”, “leve”); avaliação do professor (“excelente”, “regular”, 
“deficiente”). 
Variáveis quantitativas contínuas: assumem quaisquer valores dentro de um conjunto 
contínuo. Geralmente as medidas são variáveis contínuas. Por exemplo: quando medimos a 
pressão arterial, o valor pode ser 120 x 80 mmHg, 120,1 x 80,1 mmHg ou 121 x 81 mmHg, 
dependendo, claro, da precisão do aparelho. 
Variáveis quantitativas discretas: quando se referem a contagens, ou seja, geralmente 
números inteiros. Exemplos: número de sessões por semana, idade (em anos), número de 
filhos na família etc. 
Vamos praticar alguns exercícios para aprender a analisar alguns tipos de gráficos? 
Por que se faz necessário o estudo dos tipos de variáveis para entendermos os gráficos? 
É simples: temos muitos tipos de gráficos, um para cada tipo de variável. 
Vamos verificar isso? 
A figura ao lado é um gráfico de 
barras. Note que as barras estão 
separadas uma da outra. Esse tipo de 
gráfico é usado para variáveis 
nominais ou ordinais. 
 
 
 
 
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Agora vamos analisar o gráfico sem a indicação dos eixos? 
 
Pois bem, o passo inicial para a interpretação de 
gráficos é analisar os eixos. 
Se olharmos apenas as linhas, caixas ou barras 
na figura, e não atentarmos para os eixos, nunca 
saberemos extrair dali informações. 
 
Agora, veja com os eixos indicados. Que 
conclusão você tira? 
Que a maioria das pessoas que foram avaliadas sente dor lombar, não é isso? 
 
 
Se você concluiu que a maioria das 
pessoas que possuem dor lombar não 
praticam atividade física, você acertou! 
 
 
 
Observe agora o gráfico seguinte... 
 
Ele se trata de um histograma, com 
resultados de "peso ao nascer (kg)" 
provenientes de uma coleta de dados de 141 
mães de bebês entre 0 a 2 anos de idade. 
Você pode perguntar: 
"Mas esse gráfico não tem barras? Por que 
tem outro nome?" 
 
 
 
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Ao analisar um histograma, siga as mesmas instruções: analise os eixos primeiro. 
Mesmo sem fazer cálculo algum, você diria que a média de peso ao nascer nessa amostra seria 
de quantos quilos? 
 
Se você disse algum número entre 3 e 4kg, você 
acertou! Observa-se no histograma que a 
maioria dos bebês nasceu com pesos entre esses 
valores. Ao se calcular a média, obtém-se 
3,33kg . 
 
 
 
 
E o histograma ao lado, o que você acha? 
Que conclusão você tira dele? 
 
Se você disse que a maior parte dos voluntários 
possuía angulação coxofemoral entre 100 e 110 
graus, você acertou! 
Essa amostra tinha 73 medidas, e a média foi de 
106,19 graus. 
 
 
 
 
Outro gráfico muito usado em 
ciência é o gráfico de linhas. O 
objetivo dele é mostrar os 
resultados de uma variável ao 
longo de uma escala de valores, 
ou então para demonstrar uma 
série temporal. 
 
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Caso tenha atentado primeiramente aos eixos, você deve ter concluído que, ao longo do 
tratamento, o grupo Fisio ganhou maior amplitude de movimento na articulação coxofemoral 
em relação ao grupo Controle, no qual praticamente não houve alteração. 
Trata-se de uma série temporal, ou seja, os dados foram coletados em pontos diferentes no 
tempo (neste exemplo, meses de tratamento). 
Observe agora o gráfico abaixo, também de uma pesquisa fictícia. Sem os eixos, você não 
consegue entender nada, correto? 
 
E agora, melhorou? 
Reparem que esse gráfico possui no eixo x a variável tempo, e no eixo y a frequência cardíaca 
(FC) em batimentos por minuto (BPM). 
 
Outro gráfico muito usado, principalmente quando queremos mostrar a relação entre duas 
variáveis (até calculando depois o chamado coeficiente de correlação - vamos falar disso em 
aulas posteriores), é o gráfico de espalhamento (scatter plot), também para variáveis 
contínuas (quantitativas). O que este gráfico faz é plotar resultados de duas variáveis, uma em 
cada eixo. 
 
Veja o exemplo ao lado. 
Novamente, se retirarmos os eixos, você entende algo? 
Provavelmente não. 
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E agora, com os eixos ? 
Se você concluiu que quanto maior o tempo no teste de levantar e caminhar, menor a 
qualidade de vida, acertou! 
Quer saber o contexto desse gráfico? 
Esses resultados provêm de um trabalho de 
conclusão de curso de Fisioterapia. Nele, os 
alunos mediram a qualidade de vida de 
idosos através do famoso questionário SF-
36, que dá uma pontuação quanto à 
qualidade de vida, e avaliaram os mesmos 
idosos com o teste de levantar e caminhar 
(cronometra-se o tempo que o idoso leva 
para se levantar da cadeira, percorrer uma 
distância e retornar à cadeira). 
Cada ponto no gráfico se refere a um idoso. 
No caso específico dessa pesquisa, percebem-se "bolinhas" e "cruzes", devido à divisão de 
grupos "Idosos de asilo" e "Grupo de terceira idade". 
Vamos entender o boxplot 
Por que usar caixas? Para 
entender, observe a figura ao 
lado. 
Cada caixa destas dá informações 
diversas, conforme indicado: 
mediana (ou segundo quartil), o 
primeiro e o terceiro quartis, o 
valor máximo e mínimo dentro 
de 1,5 vezes o intervalo 
interquartil e o chamado outlier 
("ponto fora da curva"). 
Vamos também discutir essas medidas estatísticas na próxima aula. 
O boxplot é um gráfico que a princípio assusta, mas que também não é difícil de interpretar 
para variáveis contínuas (quantitativas). 
No mesmo estudo com idosos, os alunos usaram os boxplots para comparar os idosos do asilo 
com os do grupo de terceira idade, quanto à capacidade de alcance funcional. 
Sem entender de boxplot, você pode concluir que o alcance funcional dos idosos no asilo foi 
bem menor do que o do grupo de terceira idade, não concorda? Basta olhar as caixas (boxes). 
 
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Você deve estar pensando: "por que usar uma caixinha"? 
Para você entender, considere um exemplo simples: imagine que você entra em uma sala A na 
Universidade e coleta a seguinte variável: idade dos alunos da sala A. Depois, coleta a idade 
dos alunos da sala B. 
Você obtém os seguintes dados: 
Idades da sala A: 23 24 25 24 21 20 23 24 25 19 25 24 23 25 21 22 22 22 23 24 25 21 
Idades da sala B: 23 18 30 29 27 18 17 31 25 24 23 26 30 18 31 17 22 26 27 20 21 22 
Agora, reflita, usando o bom senso, e responda: 
Se eu fizer um boxplot das duas salas para compará-las, qual dessas salas terá a "caixinha" 
mais larga, e qual terá a "caixinha" mais curta ou estreita? 
Se você respondeu que a sala B terá a caixa mais larga, você acertou! O boxplot nos dá a 
informação de espalhamento, ou variabilidade, dos dados. 
Verifique que na sala B temos idades desde 17 até 31 anos de idade, ou seja, uma variação 
muito grande em relação à sala A, que tem idades entre 20 e 25 anos. Talvez a média seja a 
mesma entre as duas salas, mas quando analisamos o todo da distribuição, podemos 
identificar características importantes. Vamos falar mais de distribuição de dados em breve. 
Esse é um dos gráficos mais 
simples de se interpretar e muito 
usado para variáveis nominais, 
para indicar frequências (em 
porcentagens). 
Após essa aula, não pense que 
seu aprendizado acabou! Sua 
rapidez e fluência na 
interpretação de gráficos 
dependerão do seu estudo. 
Quanto mais gráficos você interpretar, quanto mais resultados de artigos científicos analisar, 
melhor e mais rápido será sua compreensão dessas ferramentas importantes na análise 
estatística. 
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AULA 5 
 
A estatística descritiva 
Como vimos em aulas anteriores, é importante sabermos como resumir ou descrever um 
conjunto de dados coletados em pesquisas. É muito complicado tirarmos conclusões sobre 
variáveis sem antes fazer uso de ferramentas que nos mostrem uma ideia geral do que está 
acontecendo com aquele dado. 
Esse tipo de análise se chama análise exploratória de dados. 
Algumas características importantes devem sempre ser analisadas em um conjunto de dados 
(TRIOLA, 2005): 
 
 
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Medidas de centro 
Uma medida de centro é um valor no centro do conjunto dedados. 
O mais comum de se encontrar nas análises estatísticas é a média. Em nosso dia a dia, falamos 
frequentemente de média, mas não nos damos conta de sua importância. 
Tenho certeza que você sabe de cabeça calcular sua média após uma AV2 ou AV3, não é? 
Clique nos exemplos abaixo para ficar visualizarmos. 
 
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Exemplo 1: 
Uma medida de centro é um valor no centro do conjunto de dados. 
O mais comum de se encontrar nas análises estatísticas é a média. Em nosso dia a dia, falamos 
frequentemente de média, mas não nos damos conta de sua importância. 
Tenho certeza que você sabe de cabeça calcular sua média após uma AV2 ou AV3, não é? 
Clique nos exemplos abaixo para ficar visualizarmos. 
Exemplo 2: 
Se você tem 400 valores de pressão arterial coletados em um posto de saúde, se quiser saber a 
média é só somar todos os valores e dividir o total por 400. 
A desvantagem da média é que ela é muito sensível a qualquer valor. Um outlier pode mudar a 
média drasticamente e acabar não representando a real característica do conjunto de dados. 
Vamos ver mais exemplos. 
Exemplo 3: 
Imagine que você mediu a glicemia de 90 adolescentes em um laboratório, e obteve os dados 
abaixo, em mg/dl: 
88 79 80 89 85 81 83 83 84 82 82 85 86 82 85 88 79 80 89 85 81 83 83 84 82 82 85 86 82 85 
88 79 80 89 85 81 83 83 84 82 82 85 86 82 85 88 79 80 89 85 81 83 83 84 82 81 79 78 79 79 
88 79 80 89 85 81 83 83 84 82 85 81 83 83 84 82 82 85 86 82 81 83 83 84 82 82 85 86 82 85 
Se calcularmos a média dos valores, obteremos 83,24 mg/dl. Agora, vamos supor que você 
mudou um desses valores para 200 mg/dl (um outlier). 
Neste caso, a média passa a ser 84,52 mg/dl. Se adicionarmos mais um valor de 200, a média 
sobe ainda mais para 85,83 mg/dl. 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Medidas de variação (ou de dispersão dos dados) 
Agora, vamos comparar variabilidade dos conjuntos de dados, X e Y: 
X: 10 12 14 12 10 14 12 10 14 12 10 14 14 12 12 10 10 
Y: 8 12 14 18 14 12 8 20 6 20 6 8 12 18 14 12 8 
Qual desses conjuntos possui maior variabilidade? Se você respondeu intuitivamente o 
conjunto Y, acertou! 
Note que os números em Y variam mais (o valor mínimo foi 6 e o valor máximo foi 20). 
A seguir veremos as formas de medir a variação. 
 
Amplitude 
Outra forma de medir a variabilidade dos dados é a amplitude. Bem mais fácil de calcular, ela é 
a diferença entre o maior e o menor valor do conjunto de dados. 
Por exemplo: 
X: 10 12 14 12 10 14 12 10 14 12 10 14 14 12 12 10 10 
Y: 8 12 14 18 14 12 8 20 6 20 6 8 12 18 14 12 8 
A amplitude do conjunto X que vimos anteriormente será 14 - 10 = 4, e a amplitude de Y será 
20 – 6 = 14. 
Note que, novamente, vemos a maior variabilidade no conjunto Y. 
Às vezes, é necessário usar a variância como uma medida da dispersão dos dados. Ela nada 
mais é do que o quadrado do desvio padrão. Não vamos, nesta disciplina, nos aprofundar 
neste assunto. 
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Métodos: 
Primeiramente, não vamos aqui esgotar o assunto probabilidade. Isto será realizado na 
disciplina Fundamentos da Estatística. 
A ideia é dar a você, aluno, informações para poder interpretar resultados estatísticos 
provenientes de estudos científicos. 
A probabilidade é a base para qualquer análise estatística inferencial. Vamos a alguns 
conceitos (TRIOLA, 2005): 
Evento: Qualquer conjunto de resultados ou saídas de um experimento. 
Espaço amostral: Em um experimento, consiste em todos os eventos simples (eventos que não 
podem ser decompostos em outros) possíveis. 
A probabilidade é geralmente definida pela letra "P". 
As letras A, B e C denotam eventos específicos. P(A) representa a probabilidade de o evento A 
ocorrer. 
Na abordagem clássica de probabilidade, podemos estimar a probabilidade de um evento A, 
P(A), dividindo o número de vezes em que A ocorreu, pelo número de vezes em que o 
experimento foi repetido. 
Exemplo 1 
Você saiu em campo para coletar dados de frequência cardíaca em repouso de estudantes, e 
obteve os valores 89 87 68 79 68 79 89 89 79 68 78 89 79 80 bpm. 
Você quer saber qual é a probabilidade de se obter valores de frequência cardíaca menor que 
70 bpm (este é seu evento A). 
 
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Simplesmente você vai dividir o número de vezes que obteve frequências abaixo de 70 (3 
vezes) pelo número total de amostras (14 amostras). 
Isso dará 3/14 = 0,21 (ou seja, 21% de toda a sua amostra possui frequência cardíaca abaixo de 
70 bpm). 
Exemplo 2 
Suponha que você fez uma pesquisa na universidade, querendo saber qual é a probabilidade 
de pessoas que tenham dor lombar procurarem um fisioterapeuta para tratamento. 
Você entrevistou um total de 200 pessoas, sendo que 80 já procuraram fisioterapeuta. 
Sendo assim: P(A) = 80/200 = 0,40. 
Ou seja, na amostra estudada, existe uma probabilidade de 40% das pessoas com dor lombar 
terem procurado serviço fisioterapêutico. 
Distribuições de probabilidade 
Distribuições de probabilidade são gráficos, tabelas ou fórmulas que dão a probabilidade para 
cada valor da variável aleatória. Já a variável aleatória tem um único valor numérico, 
determinado ao acaso, para cada resultado de um experimento. 
Podemos ter variável aleatória contínua ou discreta. Você já sabe qual é a diferença, não? 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Distribuição normal ou gaussiana 
Uma distribuição muito importante para a Estatística é a chamada distribuição normal ou 
gaussiana (Carl Friedrich Gauss - 1777-1855). A forma do gráfico se assemelha a um sino. 
 
Imagine que você mediu a altura dos alunos de Educação Física e de Fisioterapia do seu 
campus, e obteve as curvas de densidade ao lado (lembre-se que essas curvas são originárias 
de distribuições de probabilidade, como vimos há pouco). 
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A curva azul é referente ao curso de Fisioterapia, e a vermelha de Educação Física. O que 
concluímos? 
Bom, fica claro que a média de altura dos alunos de Fisioterapia foi de 171 cm, e dos alunos de 
Educação Física foi de 188 cm. 
Ou seja, em média, os alunos de Educação Física são mais altos do que os de Fisioterapia. 
Mas podemos tirar outras conclusões, não acha? 
Lembrando que a curva azul é referente ao curso de Fisioterapia, e a vermelha de Educação 
Física. 
O que você diria sobre a variabilidade dos dados ao lado? 
 
Note que a dispersão dos dados para os alunos de Fisioterapia é menor do que a dispersão 
para alunos de Educação Física. 
Ou seja, apesar da média de altura da Educação Física ser 188 cm, temos alunos com 180, 175, 
até 170 cm de altura, enquanto o curso de Fisioterapia possui menor variabilidade (é só 
observar que o "sino" azul é mais estreito do que o vermelho). 
Esse tipo de análise é essencial para avaliarmos o conjunto de dados como um todo. 
Podemos perceber várias nuances, como por exemplo, como está a variabilidade dos dados, 
tendências até a existência de distribuições que possuem mais de uma moda (bimodais e 
multimodais),como mostra a figura a seguir (as setas indicam as duas modas em um mesmo 
histograma). 
 
 
 
 
 
 
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Teorema do limite central 
Finalmente, existe o chamado Teorema do Limite Central. Ele diz o seguinte: 
"Quanto mais o tamanho de uma amostra aumenta, mais a distribuição amostral da sua média 
aproxima-se de uma distribuição normal". 
Esse teorema é essencial para a Estatística Inferencial (próxima aula). Vamos para um exemplo 
fácil, para você entender. 
Imagine que eu jogue e calcule a média dos resultados. 
Sabemos que um dado pode assumir valores 1, 2, 3, 5 ou 6, não é mesmo? 
Logo, o valor esperado (ou média) que podemos obter jogando o dado é (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 
6)/6 = 3,5. 
Ou seja, o resultado médio esperado, se eu jogar o dado, é de 3,5. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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AULA 6 
 
 
 
 
 
 
 
 
Estatística inferencials 
CONCEITO - Segundo o dicionário, a palavra inferência significa "dedução, conclusão". A 
Estatística Inferencial é o ramo da Estatística que tem como objetivo encontrar relações entre 
as variáveis de um estudo. 
APLICAÇÃO - Sempre que queremos tirar conclusões sobre uma amostra, devemos realizar 
uma análise estatística, para podermos responder à pergunta: "há evidência amostral 
suficiente para suportar minha hipótese?”. Por exemplo: se você quer provar na sua pesquisa 
que um método de Fisioterapia é melhor que o outro, deve se perguntar: "dado o número 
amostral usado, posso dizer que há uma diferença estatisticamente significativa"? 
PROCEDIMENTOS - Na inferência estatística, são dois os procedimentos principais: a estimação 
de parâmetros populacionais (probabilidades, médias, desvios padrões etc.) e o teste de 
hipótese. Uma hipótese é uma afirmativa sobre uma propriedade da população. Um teste de 
hipótese é um procedimento utilizado para testar uma afirmativa sobre uma propriedade da 
população. 
Existe uma regra importante que devemos levar sempre em consideração: a chamada "regra 
do evento raro" (TRIOLA, 2005, p. 284): 
Se, sob uma dada suposição, a probabilidade de um evento observado particular é 
excepcionalmente pequena, concluímos que a suposição provavelmente não é correta. 
Com essa regra, vamos elaborar os testes de hipótese, na tentativa de distinguir os resultados 
que podem facilmente ocorrer por acaso dos altamente improváveis de ocorrer por acaso. 
Fundamentos dos testes de hipótese 
Guiados pelos testes de hipótese, podemos decidir se devemos rejeitar H0 ou deixar de 
rejeitar H0. 
Achou difícil? 
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Então, vamos ver exemplos. 
Vamos supor que você desenvolverá uma pesquisa para verificar se a prevalência de lombalgia 
em crianças ultrapassa os 20% da população. Logo, você lança as hipóteses a serem testadas: 
 H0: a lombalgia em crianças não ultrapassa os 20% da população. 
 H1 : a lombalgia em crianças ultrapassa os 20% da população. 
Após o teste de hipótese, vamos decidir se rejeitamos a hipótese nula, ou se não rejeitamos a 
hipótese nula. Note que, se decidimos "rejeitar" H0, ficamos com H1! 
Hipótese nula (H0) é uma afirmativa, colocando que o valor de algum parâmetro populacional 
(média, desvio-padrão, proporção) é igual a um valor especificado. H0 é uma frase que afirma 
não haver diferença significativa entre o valor assumido e a média populacional. 
Hipótese alternativa (H1) é a afirmativa de que o parâmetro em questão tem um valor que 
difere da H0. H1 discorda em relação à H0 (há diferença significativa). 
Valor P e nível de significância 
O valor p é um parâmetro frequentemente usado em artigos científicos na área da saúde. Ele 
está estritamente relacionado com a significância estatística dos resultados de uma pesquisa e 
com o teste de hipótese. 
O valor p é a probabilidade de se obter um resultado extremo ou muito extremo do observado 
na pesquisa, caso a hipótese nula seja verdadeira. De forma mais simples, podemos dizer que 
o valor p é a probabilidade de se observar um resultado ao acaso. 
Antes de mais nada, é importante lembrar que sempre que realizamos um teste de hipótese, 
também escolhemos um nível de significância, que chamamos de valor alfa (valor α). Ele dá a 
probabilidade de incorretamente rejeitarmos a hipótese nula quando ela é verdadeira. 
Devemos escolher um valor pequeno de α, pois é claro que não queremos rejeitar a hipótese 
nula se ela for verdadeira, correto? Nas pesquisas em saúde, o valor mais usado é 0,05. Muitos 
artigos colocam o α como sendo 95%. Na verdade, esta tem o significado oposto: nesse caso, 
estamos dizendo que temos 95% de chance de rejeitar a hipótese nula acertadamente. 
Os testes de hipótese vão lhe apresentar um valor p. Sempre que o valor p for maior que 0,05 
(o valor α a princípio assumido na maioria dos estudos em nossa área), então não rejeitamos 
nossa hipótese nula. Caso o valor p seja menor do que 0,05, podemos rejeitar a hipótese nula 
e ficar com a hipótese alternativa. 
Para entender melhor, vamos aos exemplos: 
Um estudo visa demonstrar o efeito do método de terapia manual Maitland no ganho de 
amplitude de movimento. 
Logo, os pesquisadores lançam as hipóteses: 
 
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 H0: não há efeito do Maitland na amplitude do movimento. 
 H1: há efeito do Maitland na amplitude do movimento. 
Um teste estatístico é realizado, com valor α = 0,05. O valor p obtido foi de 0,07. 
Decisão: não rejeitamos a hipótese nula, ou seja, 
ficamos ainda com a hipótese de que não há efeito do 
Maitland na amplitude de movimento. Isto significa 
que 7% do resultado obtido pode ter acontecido ao 
acaso. Se assumirmos anteriormente que só 
rejeitaríamos a hipótese nula com menos que 5%, 
claro que ficamos com a hipótese nula. 
 
Decisão: rejeitamos a hipótese nula, ou seja, 
ficamos ainda com a hipótese alternativa de 
que há diferença na qualidade de vida entre 
idosos que caminham de dia e idosos que 
caminham à noite. O valor de p obtido foi de 
0,01, ou seja, 1% do resultado obtido pode ter 
ocorrido ao acaso. Por isso, podemos rejeitar a 
hipótese nula e ficar com a alternativa. 
 
Alguns testes estatísticos (de hipóteses) 
Um pesquisador deve ter uma noção de qual teste estatístico deve utilizar para verificar suas 
hipóteses, mesmo que não seja um expert em Estatística. 
Da mesma forma, você que é aluno deve entender pelo menos o básico desse processo, para 
saber interpretar bem os resultados de uma pesquisa. 
Paramétricos 
Têm como base parâmetros da amostra, como média e desvio padrão. Esse tipo de teste exige 
que nossa amostra tenha distribuição normal (lembra a nossa aula anterior?). Principalmente 
quando nossa amostra possui menos do que 30 indivíduos, temos que primeiramente verificar 
sua normalidade, para depois aplicar um teste paramétrico. 
Quando nossa amostra ultrapassa 30, podemos assumir, pelo Teorema do Limite Central, que 
ela se aproxima de uma normal, e aí sim, aplicamos um teste paramétrico. Existem testes 
estatísticos que verificam se nossa amostra possui uma distribuição normal. É o caso de uma 
versão do teste Kolmogorov-Smirnov e do teste de Shapiro-Wilks. 
 
 
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Não Paramétricos 
Não usam parâmetros da amostra. Eles sãoos testes de escolha quando não podemos assumir 
normalidade de nossa amostra. Por exemplo: quando N < 30. 
Também temos que definir o tipo de variável com que estamos trabalhando: se nominal, 
ordinal ou numérica (como vimos na aula 4). 
Quando estamos comparando dois grupos, também temos que saber se estamos lidando com 
amostras pareadas (dependentes) ou não pareadas (independentes). 
PAREADA 
Dizemos que nossa amostra é pareada quando estamos comparando o mesmo grupo de 
pessoas, em dois ou mais períodos de tempo diferentes, usualmente quando estamos 
avaliando o efeito de alguma intervenção no antes e no depois. 
NÃO PAREADA 
Já quando estamos comparando dois ou mais grupos diferentes (independentes), estamos 
frente a uma amostra não pareada (independente). Clique para ver testes. 
Correlação e regressão linear 
Duas importantes análises estatísticas são a correlação e a regressão linear. Muitas vezes, 
queremos saber o quanto duas ou mais variáveis se correlacionam. 
Por exemplo: sabemos que quanto maior a intensidade de uma atividade física, maior será a 
frequência cardíaca da pessoa, correto? mas se perguntarmos qual seria a intensidade dessa 
correlação, você diria o quê? 
Para isso, existem os chamados coeficientes de correlação. 
Coeficiente de Pearson 
Para analisar a relação entre duas variáveis de uma mesma amostra, usamos o gráfico de 
espalhamento (conforme visto na aula 4). Após uma análise desse gráfico, se a relação entre as 
variáveis for linear, podemos estimar o Coeficiente de Pearson (r) para verificar o quão forte é 
essa relação. 
 Quando r = -1, isto significa uma correlação perfeita negativa. 
 Quando r = 0, significa que não há nenhuma correlação entre as variáveis. 
 Quando r = 1, temos uma correlação perfeita positiva. Vamos ver alguns exemplos. 
Vamos ver alguns exemplos? 
 
 
 
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Análise de regressão linear 
Para os dois exemplos vistos, podemos fazer uma análise de regressão linear, que é a descrição 
matemática da relação entre duas variáveis. A equação de regressão pode ser calculada, e é 
expressa uma relação entre: 
X - Chamada de variável independente ou variável preditora. 
Y - Conhecida como variável dependente ou variável resposta. 
Tipicamente, uma equação de regressão linear tem a forma y = mx + b, ou seja, é uma reta. 
Note que os gráficos possuem uma reta que demonstra a relação linear entre as duas variáveis 
estudadas. Essas retas são desenhadas a partir de equações de regressão. Essa análise 
estatística também gera um parâmetro que é o coeficiente de determinação. Este nada mais é 
do que o Coeficiente de Pearson ao quadrado R². 
 
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AULA 7 
 
Pergunta clínica: 
Como vimos na aula 2, a pergunta clínica é a transformação da necessidade de se obter uma 
informação clínica numa pergunta que possa ser respondida. 
Ela é muito importante, pois guiará você na escolha do melhor tipo de estudo para ser 
desenvolvido. São quatro os componentes principais de uma pergunta clínica, conhecidos 
como PICO: 
1) Paciente ou problema; 
2) Intervenção; 
3) Comparação de intervenção (opcional); 
4) Resultados (desfecho clínico). 
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Podemos dizer que esta foi uma pergunta PICO, porque temos... 
 
"Em universitários saudáveis, uma rotina de educação em saúde pode reduzir a incidência de 
cervicalgia?" 
Essa pergunta também é PICO 
 
Delineamento de estudos clínicos 
Geralmente, existem três enfoques principais para o desenvolvimento de estudos na área da 
saúde. São eles (PEREIRA, 1995): 
Estudo ou relato de casos: 
Geralmente usado para uma avaliação inicial de problemas ainda mal conhecidos, o estudo de 
caso acompanha um ou poucos indivíduos para descrever o perfil de suas principais 
características. 
Na Fisioterapia, é muito comum, uma vez que cada paciente, mesmo com patologia similar, 
pode apresentar quadros clínicos diferentes, e responder diferentemente a uma estratégia 
terapêutica, o que torna o relato desse caso muito atraente para a comunidade científica. 
 
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Apesar de ser fácil e de baixo custo, possui diversas limitações, dentre elas a quantidade e 
seleção da amostra (é o pesquisador que escolhe o paciente do estudo), certa dose de 
subjetividade na apreciação dos fatos e falta de indivíduos-controle. 
Investigação laboratorial: 
Nas investigações em laboratório, reduzimos o grau de subjetividade com as aferições sob 
constante controle. Muitas vezes focamos essas pesquisas com animais, por questões éticas. 
As hipóteses podem ser facilmente testadas. O único problema é a questão da extrapolação 
dos resultados de animais para seres humanos. 
Para comprovar o efeito de uma intervenção no ser humano, não podemos realizar pesquisas 
apenas em animais. 
Pesquisa populacional: 
A epidemiologia (assunto da aula 8) e diversas áreas da saúde trabalham muito com esse tipo 
de enfoque, que pode ser dividido em estudos descritivos, analíticos e ecológicos. 
População de estudo é a totalidade de pessoas das quais se podem coletar os dados, e deve 
representar o grupo de interesse do qual se deseja inferir algo (ou tirar conclusões). Já a 
amostra é um subconjunto dessa população, uma vez que não é viável coletar dados com 
todos os indivíduos de determinado universo. A amostra deve, portanto, ser representativa da 
população de estudo. 
Estudos descritivos 
O estudo descritivo tem como objetivo único e exclusivo informar quantitativamente sobre a 
distribuição de um evento na população. Não se tem um grupo controle, daí serem conhecidos 
como sendo estudos não controlados. 
Estudos analíticos 
O estudo analítico tenta verificar hipóteses e encontrar relações de causa e efeito, ou, no caso 
da epidemiologia, relações de exposição e doença. Nesses estudos, temos a presença do grupo 
controle, que serve como comparação dos resultados. 
As investigações analíticas podem ser divididas em quatro tipos de estudos. Vamos abordar 
cada um deles a seguir. 
Estudo experimental do tipo ECR 
Já falamos anteriormente sobre os ECRs. Nesse tipo de estudo, parte-se da causa para saber o 
efeito. Os voluntários são aleatoriamente designados para grupos específicos: grupo de estudo 
e grupo controle. Após a intervenção, os voluntários são avaliados para comparar os 
resultados dos grupos. 
Por exemplo: se queremos saber se o alongamento irá reduzir queixas álgicas na região 
lombar, o que podemos fazer? 
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Primeiramente, vamos recrutar voluntários com dores na região lombar para compor uma 
amostra. A seguir, dividiremos em grupo alongamento e grupo controle (através de sorteio, ou 
seja, aleatoriamente). Avaliaremos as dores antes e depois da intervenção em ambos os 
grupos, e compararemos os desfechos dos dois grupos. 
Ou seja, os ECRs nos respondem se uma intervenção tem efeito em determinada situação. É o 
estudo de maior confiabilidade e importância na ciência, pois é capaz de responder as 
questões sobre causa-efeito. 
Algumas vantagens: alta credibilidade; possibilidade de planejamento anterior da pesquisa; 
possibilidade de intervenção dissimulada (placebo); interpretação simples dos resultados. 
Algumas desvantagens:questões éticas; os pacientes podem deixar de receber tratamento 
potencialmente benéfico ou são expostos a um procedimento que pode ser maléfico; requer 
estrutura técnica razoável. 
Estudo de coorte 
No estudo de coorte, também se parte de uma causa para definir o efeito. A diferença está na 
alocação dos voluntários nos grupos, que não é feita de forma aleatória. Basicamente, trata-se 
de acompanhar dois grupos ("expostos" e "não expostos"), durante determinado tempo, e 
comparar os desfechos clínicos. 
O estudo coorte pode ser prospectivo e retrospectivo ou histórico. 
EXPOSTOS (Fumante) X NÃO EXPOSTOS (Não fumantes) 
Um exemplo seria verificarmos o fato de fumantes desenvolverem câncer de pulmão em 
determinada cidade. O pesquisador selecionaria um grupo de pessoas que fumam ("expostos") 
e um grupo de não fumantes ("não expostos"), e assim os acompanharia com avaliações 
periódicas, para saber se o fato de fumar (causa) levaria ao desenvolvimento de câncer 
(efeito). 
Algumas vantagens: sem problemas éticos; seleção dos controles relativamente simples; 
muitos desfechos clínicos podem ser investigados ao mesmo tempo; fácil planejamento. 
Algumas desvantagens: alto custo (especialmente nos estudos de longa duração); perda de 
segmento pode ser grande (voluntários que abandonam a pesquisa); possibilidade de 
mudança de hábitos dos voluntários durante o período da pesquisa; presença de vieses 
(abordaremos o assunto em breve). 
Estudo de caso-controle 
EFEITO  CAUSA 
Quando um investigador quer partir do efeito para saber a causa, ele opta pelo estudo de 
caso-controle. É uma pesquisa etiológica retrospectiva, feita de trás para frente, só podendo 
ser realizada após a consumação do fato. 
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Nessas pesquisas, pessoas escolhidas por ter uma doença (casos) são comparadas com pessoas 
escolhidas por não terem a doença (controles), para investigar os possíveis fatores de risco que 
contribuem para o aparecimento da doença. 
Geralmente usado para responder a pergunta: "Quais são causas da doença"? 
COM ESCOLIOSE X SEM ESCOLIOSE 
Vamos supor que queremos saber quais são os fatores de risco para o desenvolvimento de 
escoliose em adolescentes. 
O investigador seleciona um grupo de adolescentes com escoliose e outro grupo sem escoliose 
significativa; em seguida, avalia os dois grupos, e tira conclusões sobre as possíveis causas 
(fatores de risco). 
Algumas vantagens: os resultados são obtidos rapidamente; baixo custo; possibilidade de 
investigar diversos fatores de risco ao mesmo tempo; sem necessidade de acompanhamento; 
método prático. 
Algumas desvantagens: somente os casos novos devem ser incluídos na investigação (para 
evitar vieses); a seleção do grupo controle é difícil; os dados de exposição do passado podem 
ser inadequados (anamneses mal elaboradas, avaliações inadequadas, dados questionáveis); 
presença de vieses. 
Estudo transversal 
Também conhecido como estudo seccional, corte ou corte-transversal, representa a pesquisa 
populacional mais simples. Com esse estudo, a relação exposição-doença (causa-efeito) é 
examinada em uma dada população, em um momento particular. É como se fornecesse um 
retrato da atual situação estudada. Assim, é um método de escolha quando se quer detectar a 
frequência da doença e de fatores de risco, ou mesmo identificar grupos mais ou menos 
afetados em uma população. 
Um pesquisador gostaria de saber se o fato de trabalhadores terem desenvolvido alguma 
doença osteoarticular tem relação com a intensidade de trabalho manual em postura 
inadequada em uma fábrica. Logo, ele seleciona um grupo de trabalhadores de uma fábrica, 
levanta dados sobre o aparecimento de doenças osteoarticulares, juntamente com dados 
sobre a intensidade do trabalho manual em postura inadequada, e verifica se há relação. 
Note que o pesquisador está fazendo um "retrato" da situação da fábrica naquele momento, 
não tendo nenhum tipo de acompanhamento. 
Estudos ecológicos 
Os estudos que aprendemos até aqui utilizam o indivíduo como unidade de observação. 
Quando temos um grupo de indivíduos como unidade de observação, estamos lidando com os 
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chamados estudos ecológicos. Esses estudos são pesquisas que trabalham com dados 
estatísticos. 
Por exemplo: pesquisas internacionais que mostram correlação entre dois fatores de risco, 
fazendo uso de dados estatísticos de diversos países. 
Apesar de serem de baixo custo, simples e rápidos, e de fornecerem conclusões mais 
generalizáveis para uma população, não se pode ter acesso a dados individuais. Os dados são 
provenientes de diferentes fontes, sem controle nenhum da metodologia aplicada. Há a 
possibilidade da presença de vieses, e uma dificuldade de gerar uma análise estatística com os 
dados. 
Vieses na ciência 
Lembre-se sempre: não há nenhuma metodologia, nenhum estudo sequer, 100% livre de 
falhas ou desvantagens. Sempre existirá algo que põe os resultados obtidos à prova de 
questionamentos e críticas. Por isso, é importante que você saiba quais são as principais fontes 
de erro em pesquisas, para ter uma leitura mais crítica de um artigo, ou mesmo para elaborar 
adequadamente seu projeto de pesquisa. 
Nesse contexto, um viés é um erro sistemático, vício ou tendenciosidade, também conhecido 
pelo termo em inglês: bias. Esse viés pode ser introduzido na pesquisa em qualquer etapa do 
estudo. 
Viés de seleção 
É alguma distorção devida a diferenças sistemáticas entre as características dos indivíduos 
incluídos no estudo e daqueles que não o são. Isso ocorre muito, por exemplo, quando usamos 
uma amostra muito pequena, pois ela pode não representar adequadamente a população de 
estudo. Também é considerada viés de seleção alguma falha no método de seleção da 
amostra, perdas na amostra durante o estudo, não resposta de alguns voluntários ou não 
equivalência de características entre grupos. 
Viés de aferição 
Também chamado de viés da informação ou da observação, consiste no erro sistemático de 
diagnóstico de um evento (relacionado a erros nas medidas ou na coleta de dados). 
Viés de confundimento 
Erro sistemático que acontece quando os resultados de uma associação entre dois fatores 
podem ser imputados a um terceiro fator (variável de confundimento) que não foi levado em 
consideração no estudo. Esse viés ocorre quando nos esquecemos de considerar algum 
parâmetro que age sobre o desfecho clínico, ou quando temos uma análise estatística 
inadequada ou ausente. 
 
 
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AULA 8 
 
Noções de Epidemiologia Clínica 
Epidemiologia pode ser simplesmente definida como o estudo daquilo que afeta a população. 
No entanto, um conceito mais abrangente é dado por Pereira (1995, p. 3) como o "ramo das 
ciências da saúde que estuda, na população, a ocorrência, a distribuição e os fatores 
determinantes dos eventos relacionados com a saúde". 
1. Geralmente, a Epidemiologia é aplicada para descrever as condições de saúde de 
determinada população, investigar os fatores que influenciam estas condições e 
avaliar o impacto de ações em saúde. 
2. Essas investigações serão confiáveis se realizarem uma correta seleção da 
população/amostra, se aferirem adequadamente as variáveis de estudoe, 
principalmente, se controlarem os vieses. 
3. Como profissional da saúde, o fisioterapeuta deve conhecer as bases dessa área do 
conhecimento. A Epidemiologia proporciona um aprimoramento do raciocínio clínico e 
desenvolve o senso crítico. 
4. Uma vez que representa uma figura importante nesse contexto, o fisioterapeuta tem 
preocupação e responsabilidade pela saúde pública, além de poder, no futuro, ser um 
pesquisador em Epidemiologia. 
Centro médico Estácio de Sá 
Quando falamos de Epidemiologia Clínica, estamos nos referindo a uma das aplicações da 
Epidemiologia, que consiste no uso de princípios e métodos para solucionar problemas 
encontrados na Medicina Clínica. 
Suas abordagens passam pela análise do processo saúde x doença, diagnóstico, frequência da 
doença, fatores de risco, análise etiológica, prognóstico e tratamento de doenças.. 
Saúde x doença 
Saúde e doença vêm sendo erroneamente conceituadas através dos tempos. 
 
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Por exemplo: quem nunca ouviu falar no senso comum que "saúde é a ausência de doença", e 
"doença é a ausência de saúde"? 
Pois bem, a Organização Mundial de Saúde (OMS), em 1948, definiu saúde como "um 
completo estado de bem-estar físico, mental e social, e não meramente ausência de doença" 
(PEREIRA, 1995, p. 30). 
Uma doença seria algo que altere esse bem-estar completo do indivíduo, de alguma forma. Ela 
pode progredir segundo cinco categorias, a chamada história natural da doença (PEREIRA, 
1995). 
 Evolução aguda, rapidamente fatal; 
 Evolução aguda, clinicamente evidente e com rápida recuperação (na maioria dos 
casos); 
 Evolução sem alcançar o limiar clínico, ou seja, o indivíduo não demonstra sintomas; 
 Evolução crônica, que progride com êxito fatal; 
 Evolução crônica, com períodos assintomáticos. 
Estágios da doença 
Além disso, toda doença pode passar por estágios bem definidos. São eles: 
 
Agentes da doença 
Uma doença é causada por algum agente, dos quais Pereira (1995) descreve a classificação: 
Biológicos - Como bactérias e vírus. 
Genéticos - Alterações no DNA. 
Químicos - Toxinas, drogas. 
Físicos - Impacto, radiação. 
Psíquicos
Diversos modelos têm sido propostos para representar os fatores etiológicos (relacionados à 
causa) da doença. 
Um modelo bastante usado é a chamada "tríade ecológica": hospedeiro, agente e meio 
ambiente, para descrever o processo etiológico de doenças infecciosas. 
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Ou seja, toda doença infecciosa teria um agente (mosquito, ar contaminado), um hospedeiro 
(homem, animal) e um meio ambiente propício para o desenvolvimento do patógeno (bairro, 
cidade). 
Essa classificação é importante, pois auxilia no processo de análise da doença e na localização 
racional das intervenções. 
Indicadores de saúde mais usados 
 Mortalidade: todos os óbitos ocorridos em um dado período, dividido pelo total da 
população; 
 Morbidade: todos os doentes em um dado período, dividido pelo total da população; 
 Indicadores nutricionais: mortalidade pré-escolar, mortalidade infantil, avaliações 
dietéticas, clínicas e laboratoriais; 
 Indicadores demográficos: esperança de vida ao nascer, mortalidade, fecundidade e 
natalidade; 
 Indicadores sociais: renda per capita, distribuição de renda, taxa de analfabetismo. 
 Indicadores ambientais: indicadores sanitários, como abastecimento de água, de 
esgotos, de coleta de lixo; 
 Serviços de saúde: recursos disponibilizados, processos, resultados; 
 Indicadores positivos de saúde: qualidade de vida, epidemiologia da saúde. 
Prevalência e incidência 
Quando se fala em morbidade, devemos saber diferenciar outros dois importantes conceitos: 
prevalência e incidência. 
Muitos profissionais ainda utilizam os dois alternadamente, pensando que ambos são 
similares. 
Incidência - Refere-se aos casos existentes no período observado. 
Prevalência - Refere-se aos casos existentes no período observado. 
Causalidade 
Causalidade é um conceito muito usado em Epidemiologia. 
Refere-se ao relacionamento das "causas" com os "efeitos" que produzem. 
E isso é o que geralmente as pesquisas fazem: tentar avaliar ou identificar relações entre os 
aspectos que podem ser "causas" e os que podem ser "efeitos". 
Causalidade não é o mesmo que associação. 
Duas variáveis podem estar associadas, mas não ter nenhuma relação de causalidade. 
Se um agravo à saúde é afetado por diversos fatores (diversas causas contribuintes), para se examinar a 
influência de um destes fatores (isto é, de uma única das causas contribuintes), é necessário neutralizar 
a influência dos demais fatores (ou seja, das demais causas contribuintes). 
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NÃO CAUSAL 
Existe uma associação entre bronquite crônica e mancha nos dedos, pois quem fuma muito 
desenvolve essa característica. 
Mas essa associação entre as características é não causal 
CAUSAL 
Já a associação que existe entre o hábito de fumar e a bronquite é causal. 
Para uma associação ser causal, a alteração na frequência (ou intensidade) de um dos eventos 
leva também a mudanças no outro. 
Já uma associação não causal pode ser explicada por um terceiro fator, ou mesmo ocorrer 
devido ao acaso. 
Análise crítica 
Para se elucidar uma relação causal, algumas diretrizes devem ser seguidas, como a análise 
estatística da associação causal (com testes estatísticos), identificação de vieses no estudo e, 
finalmente, julgamento acerca da possível associação. 
Isto é, mesmo que encontremos uma boa significância estatística em uma análise de 
associação, não podemos concluir que se trata de uma relação de causalidade. 
Faz-se necessária uma análise crítica do resultado. 
Critério de Causalidade de Hill 
Para realizar essa análise, diversos critérios já foram propostos. Um deles, bastante usado 
atualmente, é conhecido como Critério de Causalidade de Hill: 
 Sequência cronológica: a exposição ao fator de risco deve ter ocorrido antes da 
doença; 
 Força de associação: medida através das medidas de associação (vamos estudar sobre 
elas); 
 Relação dose-resposta: aumentando o tempo ou intensidade de exposição, aumenta a 
resposta (efeito); 
 Consistência: os resultados devem ser verificados por diversos pesquisadores, com 
diferentes tipos de estudos, em locais diferentes; 
 Plausibilidade: deve haver outras evidências da possibilidade da relação causal. Ou 
seja, procura-se verificar se a associação pode ser explicada com o conhecimento 
biológico e fisiopatológico da época; 
 Analogia: deve haver situações semelhantes, já expostas na literatura, da relação 
causal estudada. Por exemplo: se um medicamento é eficaz para um vírus X1, ele 
talvez possa ser eficaz para uma versão modificada X2; 
 Especificidade: o quanto da presença da exposição pode prever a ocorrência da 
doença. 
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Principais medidas de associação em epidemiologia 
Risco Absoluto (RA) - Primeiramente, temos o chamado risco absoluto (RA), ou simplesmente 
taxa de incidência, que é calculado através do número de casos novos da doença (ou óbito) 
por total da população estudada. 
Por exemplo: se em um colégio com 200 crianças, 20 desenvolveram gripe H1N1, então 
calculamos: RA = 20/200 = 0,1 (10%). 
Ou seja, existe um risco absoluto de 10% de uma criança que estuda naquele colégio se 
infectar com o vírus H1N1. 
Risco Relativo (RR) - Outra