S3-Epidemiologia-Parte 2

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Profa. D.Sc. Elaine Ibrahim de 
Freitas 
INDICADORES DE SAÚDE I 
A L M E I D A F I L H O, N . ; R O U Q U AY R O L , M . Z . C A P. 7 – I N D I C A D O R E S 
E P I D E M I O L Ó G I C O S . I N T R O D U Ç Ã O À E P I D E M I O L O G I A . R I O D E J A N E I R O : 
G U A N A B A R A KO O G A N , 2 0 1 7 . 
P E R E I R A , M . G . C A P. 6 – M O R TA L I D A D E . E P I D E M I O L O G I A : T E O R I A E P R ÁT I C A . R I O 
D E J A N E I R O : G U A N A B A R A KO O G A N , 2 0 1 3 . 
1. FONTES OFICIAIS 
 
Os Sistemas de Informações Nacionais 
• SIM 
• SISVAN 
• SINASC 
• SIABS 
• DATASUS 
 
2. ESTATÍSTICAS ROTINEIRAS (contínuas ou permanentes) - sistemas permanentes de registro 
são as fontes principais da maior do conhecimento acumulado sobre saúde. 
 
3. LEVANTAMENTO EM PRONTUÁRIOS E FICHAS - podem ser realizados por meio de um censo 
ou mediante amostragem. 
 
4. INQUÉRITOS - inquirição direta das pessoas por meio de um protocolo previamente 
estabelecido. 
 
• INSTITUCIONAIS - a base de dados é uma instituição 
 
• EXTRA-INSTITUCIONAIS ou POPULACIONAIS - a base de dados é a população 
PRINCIPAIS FONTES DE DADOS 
Diagrama dos sistemas de informações para doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) 
INDICADORES DE SAÚDE 
•Paradoxalmente a avaliação do nível de vida é efetuada através da quantificação de óbitos ou 
denominados “indicadores de saúde”, medida indireta da saúde coletiva pelo uso de 
coeficientes e índices de mortalidade. 
 
•São parâmetros usados internacionalmente. 
 
•São medidas que descrevem as características de uma população. São usados para: 
• Avaliar as condições de saúde em uma área geográfica 
e em períodos delimitados. 
 
• Alguns indicadores demográficos são também 
considerados indicadores de saúde. Os principais são 
aqueles relacionados com as condições de reprodução das 
populações. 
• Disponibilidade de dados (representatividade e cobertura). 
 
• Definição e procedimentos de cálculo (confiabilidade). 
 
• Facilidade para construção e simplicidade de interpretação (simplicidade). 
 
• Sensibilidade ao maior número de fatores que influem no estado de saúde 
(sinteticidade). 
 
• Bom poder discriminatório. 
Requisitos para os indicadores de saúde 
Indicadores de saúde baseados em medidas de mortalidade 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE GERAL: 
 
Número total de óbitos no período / população total, na metade do período* X 1.000 
Sinonímia: Taxa bruta de mortalidade, taxa de mortalidade geral 
• Mede o risco de morte para o total da população, independente de sexo, idade ou causa 
de óbito. 
 
• É um indicador muito influenciado pela distribuição etária da população. 
• Populações muito envelhecidas podem ter altas taxas de mortalidade, pois espera-se que os indivíduos morram 
em idades avançadas. 
• Por outro lado, populações muito jovens também apresentam alta mortalidade geral devido a uma mortalidade 
infantil muito alta. 
*O ideal seria usar a exata população sob risco, mas ela é difícil de 
ser conhecida com precisão. Adota-se como aproximação a existente 
na metade do período, em 1º de julho, supondo-se que os óbitos 
ocorram uniformemente durante o ano. 
Indicadores de saúde baseados em medidas de mortalidade 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE ESPECÍFICA: 
• Mede o risco de morte para uma fração da população. 
• As TME mais comumente são as por sexo, faixa etária e causa de óbito. 
• Usualmente referido a períodos de 1 ano. 
• Pode ser calculado excluindo do denominador os 
óbitos por causas mal definidas. 
Indicadores de saúde baseados em medidas de mortalidade 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE POR SEXO: 
 
Número de óbitos de um dado sexo, no período/ população do mesmo sexo, na metade do período 
X 1.000 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE POR IDADE: 
 
Número de óbitos NO GRUPO ETÁRIO, no período/ população do mesmo grupo etário, na metade 
do período X 100 mil 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE POR CAUSA: 
 
Número de óbitos POR DETERMINADA CAUSA (ou grupo de causas), no período/ população na 
metade do período X 100 mil 
Indicadores de saúde baseados em medidas de mortalidade 
fetal, perinatal e infantil 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE INFANTIL: 
 
Número de óbitos DE CRIANÇAS MENORES DE 1 ANO, no período/ número de nascidos vivos, no 
período X 1.000 
• Mede o risco de morte no primeiro ano de vida. 
É um dos indicadores mais sensíveis das condições 
de vida e saúde de uma população. 
 
• Utiliza-se o número de nascidos vivos como 
denominador, pois ele produz uma estimativa mais 
acurada do total de pessoas-tempo do que o a 
população menor de um ano no meio do período. 
Fonte de dados: 
• Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) 
• Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) 
• Nos locais onde a cobertura do SIM e/ou do SINASC são insuficientes, o CMG é estimado por 
métodos indiretos. 
 
Espera-se que: 
Nenhuma criança morra no primeiro ano de vida. 
 
Porém, é possível reduzir a TMI a zero? Por que? 
Não, pois algumas crianças nascem com doenças tão graves que a atual tecnologia médica 
disponível ainda não pode salvar essas vidas (ex.: anencefalia). 
 
Todos os demais casos são em decorrência de que? 
• Más condições socioeconômicas que tragam prejuízo à nutrição, higiene e cuidados gerais; 
• Falta de acesso a serviços de saúde infantil: imunização, puericultura, reidratação oral, etc.; 
• Falta de acesso correto à assistência perinatal: pré-natal, parto e atenção neonatal. 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE INFANTIL: 
Subdivisões do Período Infantil 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE NEONATAL: 
 
Número de óbitos DE CRIANÇAS NAS 1as QUATRO SEMANAS DE VIDA, no período/ número de 
nascidos vivos, no período X 1.000 
Causas - Neonatal (início da vida extrauterina): 
• Agressões sofridas no útero. 
• Condições do parto. 
• Condições de assistência ao recém-nato. 
• Fatores relacionados à assistência pré-natal, ao parto e ao recém-nascido. 
• Predomina em áreas de alto nível de saúde (mortalidade infantil baixa). 
• Subdividido nos componentes neonatal precoce (0 a 6 dias) e neonatal tardio (7 a 27 
dias). 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE NEONATAL PRECOCE: 
 
Número de óbitos DE CRIANÇAS NA PRIMEIRA SEMANA DE VIDA, no período/ número de 
nascidos vivos, no período X 1.000 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE NEONATAL TARDIA: 
 
Número de óbitos DE CRIANÇAS NA SEGUNDA, TERCEIRA E QUARTA SEMANA DE VIDA, no 
período/ número de nascidos vivos, no período X 1.000 
COEFICIENTE DE NATIMORTALIDADE: 
 
Número de NATIMORTOS,, no período/ número de nascidos vivos E DE NATIMORTOS, no 
período X 1.000 
Causas - Pós-neonatal 
• Predominam os determinantes socioeconômicos. 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE PÓS-NEONATAL: 
 
Número de óbitos DE CRIANÇAS DE 28 DIAS ATÉ 1 ANO DE IDADE, no período/ número de 
nascidos vivos, no período X 1.000 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE PERINATAL: 
 
Número de óbitos FETAIS (com 22 semanas ou mais de gestação) acrescido de óbitos na primeira 
semana de vida, no período/ número de nascidos vivos E DE NATIMORTOS, no período X 1.000 
Fonte de dados: - Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) 
 
• Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) 
• Óbitos fetais: perdas fetais com idade igual ou superior a 20 semanas de gestação ou o feto tiver peso 
corporal igual ou superior a 500 gramas e/ou comprimento igual ou superior a 25 cm. 
O que vimos nesta aula? 
Profa. D.Sc. Elaine Ibrahim de 
Freitas 
INDICADORES DE SAÚDE II 
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COEFICIENTE DE MORTALIDADE MATERNA: 
 
Númerode óbitos POR CAUSAS LIGADAS À GRAVIDEZ, PARTO E PUERPÉRIO no período/ 
número de nascidos vivos, no período X 100 mil 
“É a morte de uma mulher durante a 
gestação ou dentro de um período de 42 dias 
após o término da gestação, independente da 
duração ou da localização da gravidez, 
devida a qualquer causa relacionada com ou 
agravada pela gravidez ou por medidas em 
relação a ela, porém não devidas a causas 
acidentais ou incidentais”. 
O cálculo da TMM 
Qual seria o denominador ideal para a TMM?? 
A população de mulheres gestantes, pois essas estão sob risco de morrer por 
causas maternas. 
 
Entretanto, é difícil de obter uma estimativa deste número para a população. 
 
O cálculo da TMM 
 
Então, utiliza-se: o número de nascidos vivos na área e no período de 
interesse (partindo do pressuposto que o número de natimortos é 
desprezível comparado ano número de nascidos vivos). 
• CAUSAS OBSTÉTRICAS 
DIRETAS - aquelas próprias 
ou específicas do ciclo 
gravídico-puerperal, como a 
toxemia gravídica e o 
descolamento prematuro de 
placenta. 
 
• CAUSAS OBSTÉTRICAS 
INDIRETAS - não 
específicas da gravidez, 
parto ou puerpério, mas 
agravadas ou complicadas 
nesses períodos, como o 
diabetes ou doenças 
cardíacas. 
 
95% das mortes por causas 
maternas são consideradas 
evitáveis pela OMS. 
Indicadores de Mortalidade Proporcional 
É a distribuição proporcional dos óbitos em relação a algumas 
variáveis de interesse, principalmente idade e causa do óbito. 
 
1. Índice de Swaroop-Uemura 
2. Mortalidade proporcional por causa 
3. Curva de Nelson Moraes 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE PROPORCIONAL POR CAUSAS: 
 
Número de óbitos DE DETERMINADA CAUSA (ou grupo de causas), no período/ total de óbitos, 
no período X 1.000 
COEFICIENTE DE MORTALIDADE PROPORCIONAL DE MENORES DE UM ANO: 
 
Número de óbitos DE CRIANÇAS MENORES DE UM ANO, no período/ total de óbitos, no período 
X 1.000 
Indicadores de Mortalidade Proporcional 
Gráfico 2 – Distribuição proporcional das principais causas de morte segundo capítulos da Classificação 
Internacional de Doenças (CID-10), no Brasil, 2006 Fonte: Brasil, 2009a. 
 
 
Índice de Swaroop-Uemura 
• É a mortalidade proporcional de 50 anos ou mais, ou seja, a proporção de óbitos ocorridos 
em indivíduos de 50 anos ou mais. 
• Óbitos abaixo de 50 anos são considerados evitáveis (grosseiramente); dessa forma, 
quanto a maior proporção de óbitos de adultos maduros e idosos, melhor é a 
condição de vida e saúde da população. 
Curvas de mortalidade proporcional - de Nelson Moraes 
É uma representação gráfica da 
mortalidade proporcional por idade. 
 
A CNM pode assumir as seguintes formas: 
 
• 1 -N invertido – predomínio de óbitos 
de adultos jovens (20 a 49 anos). 
• 2 - L (ou J invertido) – predomínio 
óbitos nas faixas infantil e pré-escolar 
• 3 - V (ou U) – óbitos de 50 anos ou + 
• 4 – J – predomínio óbitos pessoas mais 
velhas 
 
Essas formas correspondem, 
respectivamente, a condições de vida e 
saúde muito baixas, baixas, regulares 
e elevadas. 
Expectativa de vida 
Também denominada ESPERANÇA DE VIDA OU VIDA MÉDIA 
 
Fonte de dados: 
• Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) 
• Censos ou estimativas populacionais 
 
• Representa o número esperado de anos a serem vividos a partir de uma determinada 
idade, em média, pelos indivíduos integrantes de uma coorte. 
 
• Se referida ao nascimento é denominada expectativa de vida ao nascer. 
 
• Estimada por meio de modelos de tábua de vida ou de sobrevivência. 
 
• Pode ser utilizada diretamente e, comparações sem necessidade de padronização. 
O que vimos nesta aula? 
MEDIDAS DE EFEITO E 
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO 
M E D R O N H O , R . A . ; P E R E Z , M . A . C A P . 8 – M E D I D A S D E E F E I T O E M E D I D A S D E 
A S S O C I A Ç Ã O . I N : M E D R O N H O , R . A . E P I D E M I O L O G I A . S Ã O P A U L O : E D I T O R A 
A T H E N E U , 2 0 0 3 
Profa. D.Sc. Elaine Ibrahim de 
Freitas 
Fonte: Da associação à causa. Quijano, F. A. D. FSP. 2017. 
Uma associação real implica uma diferença entre populações 
Fonte: Da associação à causa. Quijano, F. A. D. FSP. 2017. 
• Pesquisa epidemiológica: identificação de relações 
causais entre exposições (fatores de risco ou proteção) 
e desfechos (doenças ou medidas clínicas). 
 
• Efeito e associação: 
• efeito = ideia de causa 
• associação = ideia de concomitância 
 
• Greenland & Rothman (1998) baseiam-se na 
abordagem contrafactual Teoricamente não seria 
possível observar diretamente o efeito de uma 
exposição porque o mesmo indivíduo não pode, 
simultaneamente, ser exposto e não exposto. 
• A quantificação da diferença é feita através de 
medidas de associação. 
 
• As medidas da associação entre exposição e desfecho 
mais utilizadas são para desfechos discretos 
(doente, não doente). Também podem ser usadas 
para escalas contínuas (pressão arterial diastólica, 
peso ao nascer, peso) – estatística examina as 
relações de causa e efeito. 
 
Efeito e associação 
Ex.: toda uma população é exposta a um agente 
químico. Ao final de um determinado período de tempo 
esta população apresenta incidência alta de câncer. 
 
Poderíamos atribuir este resultado ao efeito da 
exposição? 
 
• Não, sem antes responder qual seria a incidência de 
câncer nesta mesma população caso ela não tivesse 
sido submetida ao agente químico. 
 
• Isto é, só faz sentido falarmos do efeito da 
exposição se conhecermos a condição contrária à 
exposição (não exposição) = condição contrafactual. 
 
Medidas de efeito e 
associação: 
 
• Relativas – tipo razão 
• Absolutas – tipo diferença 
Medidas relativas e absolutas 
Relativas – tipo razão 
 
• Medem a magnitude (força) da associação entre 
um determinado fator de exposição e a ocorrência 
da doença - quantas vezes a ocorrência da doença é 
maior no grupo de expostos em relação ao grupo de 
não expostos. 
 
• Podem variai de 0 a ∞ . 
 
• Quando as medidas relativas apresentam valor 
igual a 1 (valor nulo) = as frequências de doenças 
entre expostos e não expostos são iguais, ou seja, 
não existe associação. 
 
Valores são maiores que 1: 
 
• frequência de doença maior nos 
expostos em relação aos não 
expostos) 
 
• a exposição pode ser um fator 
de risco para doença. 
Medidas relativas 
Valores entre 0 e 1: 
 
• frequência de doença menor 
nos expostos em relação aos 
não expostos. 
 
• A exposição pode ser um 
fator de proteção. 
 
As medidas de associação relativas são mais 
utilizadas na pesquisa etiológica, enquanto as 
medidas absolutas são mais utilizadas para o 
planejamento de ações em Saúde Pública. 
Absolutas – tipo diferença 
 
• Medem o quanto a frequência de 
uma doença no grupo dos expostos 
excede em relação ao grupo de não 
expostos = número absoluto de 
casos atribuíveis à exposição. 
 
• Quando as medidas absolutas 
apresentam diferença igual a 0 (valor 
nulo) = as frequências de doenças 
entre expostos e não expostos são 
iguais, ou seja, não existe associação. 
Se for diferente de zero, sugere 
associação. 
 
• Valores de medidas absolutas variam 
de -1 a +1 e entre taxas, de - ∞ a + ∞. 
Medidas absolutas 
• Forte associação negativa – poucos 
expostos adoecem e muitos não expostos 
adoecem. 
 
• Forte associação positiva – muitos 
expostos adoecem, e poucos não expostos 
adoecem. 
• As 4 situações (segundo eventos de exposição e doença) estão na tabela de contingência – 
linhas (categorias de exposição) e colunas (categorias de doença). 
Tabela de contingência (2x2) 
• a = doentes expostos 
• b = não doentes expostos 
• c = doentes não expostos 
• d = não doentes não expostos 
• a + b = expostos 
• c + d = não expostos 
• a + c = doentes 
• b + d = não doentes 
Fonte: Da associação à causa. Quijano, F. A. D. FSP. 2017. 
Fonte: Da associação à causa. Quijano, F. A. D. FSP. 2017. 
Medidas de associação em estudos de coorte 
 
Coorte: a condição de exposiçãodos indivíduos é 
conhecida no início do período de observação e 
após o seu término, calcula-se a incidência (risco, 
ou taxa) da doença. 
 
• Responde quantas vezes é maior o risco de 
desenvolver a doença entre os indivíduos 
expostos em relação aos não expostos. 
Risco Relativo ou Razão de Risco (RR) – estudos de coorte 
• I E = risco médio de adoecer dado que as pessoas 
são expostas (probabilidade de adoecer 
condicionada a ser exposto: Pr(D/E). 
 
• = risco médio de adoecer dado que as pessoas 
não são expostas (probabilidade de adoecer 
condicionada a não ser exposto). 
Fonte: Da associação à causa. Quijano, F. A. D. FSP. 2017. 
Ex. 1: numa coorte de nascidos vivos deseja-se saber 
se o aleitamento materno exclusivo e a escolaridade 
da mãe (exposições) estão associados com o risco de 
ter diarreia (desfecho) nos primeiros três meses de 
vida. 
 
a. Quantas vezes o risco de diarreia é maior entre os 
bebês de mães com baixa escolaridade (fator de 
risco) em relação aos de mães com maior 
escolaridade? 
 
b. Suponhamos que o risco relativo (RR) estimado 
para responder esta pergunta seja igual a 2 
(RR=2). Como o valor do RR é diferente e 
“distante” da unidade, diz-se que há uma 
associação entre exposição e a doença. 
 
Como interpretar: o risco de ter diarreia entre os 
bebês de mães com baixa escolaridade é 2 vezes maior 
do que entre os bebês de mães com maior 
escolaridade. Escolaridade está associada a um risco 2 
vezes maior de desenvolver diarreia. 
Risco Relativo ou Razão de Risco (RR) 
Ex. 2: quantas vezes o risco de diarreia é menor entre os 
bebês que amamentam exclusivamente de leite materno 
(fator de proteção) em relação aos que não o fazem? 
 
a. Suponhamos que o risco relativo (RR) estimado 
para responder esta pergunta seja igual a 0.2 
(RR=0.2). Como o valor do RR é diferente e 
“distante” da unidade, diz-se que há uma 
associação entre exposição e a doença. 
 
b. Um RR=0,2 indica que o risco entre os expostos é 
menor do que entre os não expostos. Então, pode-
se dizer que o fator de risco para diarreia é não 
aleitar exclusivamente de leite materno. 
 
Resposta: aleitar exclusivamente no peito diminui o risco 
de desenvolver diarreia em 5x (1/RR) ou em 80%, 
quando comparado aos que não o fazem. 
• Responde se a chance de desenvolver a 
doença no grupo de expostos é maior 
(ou menor) do que no grupo de não 
expostos. 
 
• Chance de adoecer é uma medida do 
tipo razão, onde o numerador 
(probabilidade de adoecer) não está 
contido no denominador (1-
probabilidade de adoecer). 
 
≠ 
 
• Risco é uma medida de frequência tipo 
proporção, onde o numerador está 
contido no denominador 
(probabilidade). 
Risco de Chances ou Odds Ratio (OR) 
Fonte: Da associação à causa. Quijano, F. A. D. FSP. 2017. 
Vantagens da OR: 
 
• Pode ser estimado diretamente em 
estudos caso-controle onde a razão de 
risco não é, em geral, possível. 
 
• OR tem propriedades estatísticas mais 
gerais que permitem a aplicação de 
técnicas estatísticas multivariadas. 
 
• Quando a doença não é comum, o OR 
calculado de um estudo de coorte ou 
caso-controle provê uma boa estimativa 
para a razão de taxa. 
Risco de Chances ou Odds Ratio (OR) 
• O risco de desenvolver a 
doença foi seis vezes 
maior entre os expostos 
em relação a não expostos 
nos dois exemplos. 
 
• No exemplo 2, OR e RR se 
aproximam, porém o 
mesmo não ocorre no 
exemplo 1, onde o OR é 
maior que o RR (8,14), 
devido à alta frequência 
da doença. 
Risco de Chances ou Odds Ratio (OR) num estudo Caso-controle 
Caso Controle Total 
E 15 67 82 
E- 102 804 906 
Total 117 871 988 
OR = 15/102 
 67/804 
OR = 1,76 
A estimativa de OR foi de 1,76, isto é, nos indivíduos doentes a chance de exposição é 
aproximadamente 1,8 vezes maior do que naqueles não doentes. 
• Imagine um estudo caso-controle tradicional, de base hospitalar, onde o pesquisador tem um grupo de 
casos (todos os casos ou uma amostra dos casos internados pela doença de interesse) e seleciona um 
grupo de pacientes internados por outra causa (amostra de pacientes sem a doença de interesse) para 
mensurar a frequência de exposição em cada grupo e contrastá-las. 
 
• Ex.: estudo caso-controle onde foram selecionados 117 casos e 871 controles e buscou-se informação sobre 
a frequência de exposição. A estimativa do OR foi de 1,76, isto é, nos indivíduos expostos a chance de 
desenvolver a doença é aproximadamente 1,8 vezes maior do que naqueles que não foram expostos. 
Razão de taxa, razão de densidade de incidência, taxa relativa (RT) 
Se o tempo livre de doença que cada indivíduo “contribuiu” é conhecido, então pode-se estimar a taxa de 
incidência da doença (densidade de incidência). 
 
• Então, poderíamos perguntar: quantas vezes a taxa de incidência foi maior no grupo de expostos em 
relação ao grupo de não expostos? 
 
• Neste caso, é utilizada uma variação da tabela 2 x 2, onde a unidade de medida das marginais de 
exposição é pessoa-tempo (PT). 
Razão de taxa, razão de densidade de incidência, taxa relativa (RT) 
• A taxa de incidência entre expostos é: 
• A taxa de incidência entre não expostos é: 
• A razão de taxas é: 
Se a doença de interesse é de baixa frequência, as estimativas da RT, RR e OR serão bem próximas. 
Razão de prevalência (RP) - Estudo seccional 
Razão de Prevalência (RP): 
• 2 fatores que diferenciam a razão de prevalência do risco relativo são: 
• o a razão da duração da doença e 
• o a razão dos complementos da prevalência (1 – prevalência) da doença entre expostos e não 
expostos. 
 
• Razão de chances de prevalência ou prevalence odds ratio (OR): 
 
• Não há qualquer diferença entre o cálculo do OR de casos prevalentes e o OR apresentado nos 
estudos anteriores. 
Razão de prevalência (RP) - Estudo seccional 
• Interpretação do OR de prevalência: quantas vezes maior é a chance de estar doente entre os expostos 
em relação aos não expostos. 
Diferença entre prevalências (DP): 
 
• O excesso de casos prevalentes entre os expostos e não expostos pode também ser calculado 
nos estudos seccionais através da diferença entre as prevalências: 
Medidas de Associação do tipo Diferença 
Risco atribuível ou diferença de riscos (RA): 
O risco atribuível informa qual o efeito da exposição no excesso de risco de adoecer no grupo de 
expostos em relação ao grupo de não expostos. 
 
• O RA é a diferença entre a proporção de incidência do grupo de expostos em relação ao grupo não 
exposto. 
 
• A proporção de incidência no grupo de não expostos estaria representando o risco de adoecer por 
outras causas que não a exposição em questão. 
O nome ATRIBUÍVEL expressa a ideia de que, se a exposição fosse eliminada, o risco observado nesta 
população seria aquele que observamos nos não-expostos. Portanto, este excesso de risco é dito atribuível 
à exposição. 
Risco atribuível ou diferença de riscos (RA): 
• O risco de adoecer no grupo de expostos é de 0,30. 
• Entre os não expostos de 0,05. 
• RA= 0,30 – 0,05 = 0,25. 
• Ou seja, para cada 100 expostos em média 30 adoecem e 
em 25 o adoecimento é atribuível à exposição. 
 
• Caso eliminássemos o fator de exposição no grupo de 
expostos (e o excesso de incidência fosse 
completamente reversível), o risco diminuiria de 0,3 para 
0,05. 
• Evitaríamos 25 dos 30 casos que ocorreram em 100 
pessoas na presença de exposição. 
• Como a maioria dos efeitos de exposição é cumulativa e, 
portanto, cessar a exposição dificilmente reduziria o risco 
de adoecer ao nível dos nunca expostos. 
• Prevenção máxima do risco somente com a sua 
prevenção, e não com a sua interrupção. 
 
• RA somente em desenhos de estudo que permitem 
estimar a incidência. 
Fonte: Da associação à causa. Quijano, F. A. D. FSP. 2017. 
TIPOS DE ESTUDOS 
EPIDEMIOLÓGICOS 
Profa. D.Sc. Elaine Ibrahim de 
Freitas 
Epidemiologia básica / R. Bonita, R. Beaglehole, T. Kjellström; [tradução e revisão científica Juraci 
A. Cesar]. - 2.ed. - SãoPaulo, Santos. 2010. 
Tipos de Estudos 
Tipos de Estudos 
Bernardo Hochman, Fabio Xerfan Nahas, Renato Santos de Oliveira Filho, Lydia Masako Ferreira. Desenhos de 
pesquisa. Acta Cir. Bras. vol.20 suppl.2 São Paulo, 2005. 
ESTUDOS DESCRITIVOS 
Estudos Descritivos 
“Descrevem as características gerais da 
distribuição das doenças, particularmente, com 
relação a pessoa (idade, sexo, raça, estado civil, 
ocupação, estilo de vida e de consumo alimentar 
e de medicamentos), lugar (distribuição 
geográfica da doença inclusive de variações 
regionais e de países) e de tempo (padrões 
sazonais e comparando frequências atuais com 
as passadas). Comparação implícita”. 
 
Estatísticas rotineiras; 
Levantamentos de prontuários; 
Inquéritos; 
Estudos de casos. 
 
ESTUDOS ANALÍTICOS 
Estudos Analíticos - Observacionais 
“Nessa perspectiva o pesquisador avalia grupos de 
indivíduos com o objetivo específico de, 
sistematicamente, determinar se o risco da doença é 
diferente ou não entre indivíduos expostos e não 
expostos a um fator de interesse. Comparação 
explícita”. 
 
Estudos observacionais: 
• Caso-controle 
• Coorte retrospectiva ou prospectiva 
• Transversal 
• Ecológico 
 
 
Estudos Experimentais 
Ensaio Clínico Randomizado 
 
 Pragmáticos – mais 
próximos a realidade 
 Explanatórios - 
laboratórios 
 
 O pesquisador controla a 
exposição. 
 
 A alocação do indivíduos é 
controlada, de preferência, 
aleatória. 
 
 Tratamento das doenças. 
 
 
Ensaio Clínico 
Epidemiologia básica / R. Bonita, R. Beaglehole, T. 
Kjellström; [tradução e revisão científica Juraci A. 
Cesar]. - 2.ed. - São Paulo, Santos. 2010. 
FORMAS DE CLASSIFICAÇÃO 
Quanto a Unidade de Análise: 
 
 Indivíduo 
 Grupo 
Estudos Ecológicos 
Os estudos ecológicos (ou de correlação) são úteis para gerar 
hipóteses. Em um estudo 
ecológico, as unidades de análise são grupos de pessoas ao invés 
de indivíduos. 
Estudos Ecológicos 
ATENÇÃO! 
 
• Fáceis de realizar, porém são frequentemente difíceis de 
interpretar, uma vez que raramente é possível encontrar 
explicações para os resultados obtidos. 
 
• Baseiam-se em dados coletados com outros propósitos 
(dados de rotina ou secundários). Dados de diferentes 
exposições e de fatores socioeconômicos podem não 
estar disponíveis. 
 
•Uma vez que a unidade de análise é uma população ou 
um grupo populacional, a relação entre exposição e efeito no 
nível individual não pode ser estabelecida. 
É BOM!!! 
 
• Podem ser utilizados dados de diferentes 
populações com características muito diferentes ou 
extraídos de diversas fontes de dados. 
Falácia Ecológica ou Viés ecológico 
A falácia ecológica ou viés ocorre quando são tiradas conclusões impróprias com base 
em estudos ecológicos. O viés ocorre porque a associação observada entre as variáveis 
no nível de grupo não representa, necessariamente, a associação existente no 
nível individual. 
FORMAS DE CLASSIFICAÇÃO 
Quanto a Estratégia de Observação: 
 
• Seccional ou Transversal (uma 
única observação). 
Maria Mércia dos Santos Barros; Saulo Pereira de Almeida; 
Ana Luíza Pinheiro Barreto; Soraya Ramalho Santos Faro; 
Marley Rosana Melo de Araújo; André Faro. Síndrome de 
Burnout em médicos intensivistas: estudo em UTIs de 
Sergipe. Temas psicol. vol.24 no.1 Ribeirão Preto mar. 2016. 
Estudos Seccionais, Transversais ou Inquéritos 
• Ideais para obter informações sobre a 
prevalência de determinada condição de 
saúde. 
 
• Mas necessitam ser realizadas na forma de 
censo, ou de uma amostra representativa. 
 
• Estudo epidemiológico observacional, 
descritivo, caracterizado pela observação direta 
de indivíduos em uma única oportunidade. 
 
• Caracteriza-se pela observação de exposição e 
desfecho simultaneamente de uma amostra 
de uma população bem definida. 
Características: 
 
•Todas as medidas são feitas em um único 
momento do tempo, sem período de seguimento. 
 
•Classificação simultânea dos participantes para 
exposição e desfecho. 
 
•População definida geograficamente ou segundo 
algumas características específica. 
 
•Caracterização da época do estudo. 
 
Porta M (2008) A dictionary of Epidemiology. 5th ed. International Epidemiological Association. Oxford University 
Press. 
Estudos Seccionais, Transversais ou Inquéritos 
Objetivos: 
 
•Observar a magnitude de doenças ou agravos à 
saúde e de características da população. 
 
•Descrever seus padrões de distribuições. 
 
•Estimar a prevalência de doenças ou agravos à 
saúde em subgrupos populacionais com 
características distintas dentro da mesma 
população investigada. 
 
•Úteis para doenças comuns e razoavelmente 
longas. 
Porta M (2008) A dictionary of Epidemiology. 5th ed. International 
Epidemiological Association. Oxford University Press. 
FORMAS DE CLASSIFICAÇÃO 
Quanto a Estratégia de 
Observação: 
 
• Longitudinal (pelo 
menos duas observações). 
Estudos Longitudinais 
 
• Coorte 
 
• Caso-controle 
COORTE 
1. Para avaliar a relação entre 
um fator de risco e o 
subsequente 
desenvolvimento de uma 
doença. 
2. A exposição precede a 
doença. Epidemiologia básica / R. Bonita, R. Beaglehole, T. 
Kjellström; [tradução e revisão científica Juraci A. 
Cesar]. - 2.ed. - São Paulo, Santos. 2010. 
•Bom desenho para estudo de 
exposições raras; 
 
•Pode avaliar múltiplos efeitos de 
uma única exposição; 
 
•|Avalia a incidência de doença 
entre expostos e não expostos pois 
capta de forma completa a 
experiência da base populacional. 
 
•Doenças rapidamente fatais não 
são adequadas para coorte. 
 
•Doenças que demoram a aparecer 
são difíceis pelo custo e tempo de 
acompanhamento dos pacientes. 
 
COORTE 
Caso-controle 
Epidemiologia básica / R. Bonita, R. Beaglehole, T. 
Kjellström; [tradução e revisão científica Juraci A. 
Cesar]. - 2.ed. - São Paulo, Santos. 2010. 
Caso-controle 
•Os grupos são formados com 
base na presença ou ausência da 
doença de interesse. 
•Mais adequado para doenças de 
longo período de latência 
• Mais eficiente para doenças 
raras; 
• Pode examinar múltiplas 
exposições para a mesma 
doença. 
 
Epidemiologia básica / R. Bonita, R. Beaglehole, T. 
Kjellström; [tradução e revisão científica Juraci A. 
Cesar]. - 2.ed. - São Paulo, Santos. 2010. 
• A associação entre uma exposição e uma 
doença (risco relativo) em um estudo de 
caso. 
• O controle é uma medida calculada pela 
razão de odds (RO ou de produtos 
cruzados), que é a razão do odds de 
exposição entre os casos dividido pelo odds 
de exposição entre os controles. Para os 
dados da Tabela 3.2, a razão de odds é dada 
por: 
Caso-controle 
Epidemiologia básica / R. Bonita, R. Beaglehole, T. Kjellström; [tradução e revisão científica Juraci A. Cesar]. - 2.ed. - São Paulo, Santos. 
2010. 
DESVANTAGENS 
• Não se pode estimar a incidência ou a 
prevalência (risco relativo é indiretamente 
avaliado). 
• Risco de viés de seleção e informação. 
• Relação temporal entre exposição e doença 
pode ser difícil de determinar. 
• Geralmente não se pode estudar exposições 
raras. 
 
 
Epidemiologia básica / R. Bonita, R. Beaglehole, T. 
Kjellström; [tradução e revisão científica Juraci A. 
Cesar]. - 2.ed. - São Paulo, Santos. 2010. 
HIERARQUIA DOS ESTUDOS 
 Revisões sistemáticas 
 Ensaios clínicos 
 Coorte 
 Caso-controle 
 Seccionais 
= melhor qualidade da evidência 
 
REVISÃO SISTEMÁTICA E 
METANÁLISE 
Profa. D.Sc. Elaine Ibrahim de 
Freitas 
Revisões sistemáticas e Metanálise 
http://www.cochrane.org/resources/handbook/handbook.pdf 
 É a revisão de uma questão claramente formulada: 
 (1) através de métodos sistemáticos explícitos para identificar 
 (2) selecionar 
 (3) avaliar criticamente 
 (4) coletar 
 (5) analisar estudos. 
 Metanálise pode ou não ser usada. 
 Para limitar erros sistemáticos (viés) e reduzir a chance de acaso – possibilitando resultados 
mais confiáveis. 
 
 
Revisões sistemáticas 
Revisõessistemáticas 
1. Formular com precisão a pergunta. 
2. Elaborar o protocolo da revisão sistemática. 
3. Identificar os estudos primários relevantes. 
4. Selecionar os estudos. 
5. Extrair os dados dos estudos primários. 
6. Avaliar criticamente os estudos. 
7. Sintetizar os dados. 
8. Analisar os dados. 
9. Discutir os dados. 
Revisões sistemáticas - Etapas 
COMPARAR 
•Fazer uma determinada comparação 
entre 2 opções de tratamento (ex., 
corticóides inalados x placebo na 
bronquiectasia). 
 
•Foco mais amplo, como identificar 
todos os estudos em determinada área 
(ex., tratamentos tópicos para infecções 
fúngicas da pele e unhas do pé). Em 
seguida, identificar o melhor 
tratamento. 
•Foco amplo demais, o uso da MA pode 
ser problemático = heterogeneidade 
 
Objetivos de uma revisão sistemática 
SUMARIZAR OS RESULTADOS 
Soluções inadequadas: 
“vote-counting” 
=“a maioria dos estudos encontrou uma 
associação entre.....”. 
 
O tamanho amostral dos estudos não é 
levado em conta. 
 A magnitude do efeito dos estudos não é 
levada em conta. 
SÍNTESE DOS ESTUDOS 
1. Qual a direção de efeito? 
2. Qual o tamanho do efeito? 
3. O efeito é consistente entre os estudos? 
4. Qual a força da evidência que deste efeito? 
5. Metanálise responde 1, 2 e 3. 
6. 4 depende da avaliação da qualidade dos estudos e 
das medidas estatísticas de incerteza. 
METANÁLISE 
 Análise estatística que combina e integra 
os resultados de estudos independentes, 
considerados combináveis, com o 
propósito de extrair uma conclusão sobre 
o conjunto da pesquisa. 
 
 O efeito do tratamento/intervenção é 
calculado como uma média ponderada 
dos efeitos de cada estudo. 
 
 O peso de cada estudo deve refletir a 
quantidade de informação que ele fornece 
e está associado ao tamanho da amostra. 
 
 
RAZÕES PARA FAZER UMA METANÁLISE 
 Aumentar o poder (= chance de 
detectar um efeito como 
estatisticamente significativo, se ele 
existir). 
 Melhorar a precisão 
 Resolver controvérsias advindas de 
estudos aparentemente conflitivos 
 Gerar novas hipóteses. 
QUANDO NÃO FAZER METANÁLISE 
1. Se há diversidade nas comparações feitas ou 
nos desfechos que estão sendo avaliados. 
2. Decisões são inevitavelmente subjetivas e não 
cabem soluções estatísticas, mas sim 
julgamentos clínicos. 
3. Se os estudos são todos de qualidade 
duvidosa...metanálise dos erros? 
4. Se há obviamente viés de publicação... 
METANÁLISE 
1. Which trial showed the most beneficial 
effect? trial F 
2. Which trial showed the smallest effect? 
trial B 
3. Which trial showed the greatest harm? 
trial D 
4. Which trial’s results are the most certain 
(or precise)? trial B (it has the narrowest 
confidence intervals) 
5. Which trial’s results are the most 
uncertain (or imprecise)? trial D (it has the 
widest confidence intervals) 
6. Which trials have statistically significant 
results? trials A,C and F (their confidence 
intervals do not cross the line of no effect). 
Fases de um estudo epidemiológico 
1. Planejamento 
2. Protocolo 
3. Instrumentos - questionários, medidas objetivas, 
1. Técnicas de medidas 
2. Seleção e treinamento de pesquisadores de campo 
4. Execução 
1. Estudo piloto 
2. Coleta de dados 
3. Controle de qualidade 
4. Análise e divulgação dos resultados 
COLETA DE DADOS = MEDIR A EXPOSIÇÃO E O DESFECHO 
Exposição a possíveis fatores de risco 
Exposição a possíveis variáveis de confundimento. 
Ocorrência da doença/evento de interesse. 
 
Principais considerações: 
•Validade – mede aquilo que se propõe a medir 
•Confiabilidade – produz o mesmo resultado quando 
aplicado repetidamente à mesma pessoa nas mesmas 
circunstâncias 
 
ROTHMAN, Kenneth J.; GRENNLAND, Sander.; LASH, 
Timothy L. Epidemiologia moderna [recurso eletrônico]. 
3 ed. Porto Alegre: Artmed, 2011. 
 
FRANCO, Laércio Joel. PASSOS, Afonso Costas Dinis. 
Fundamentos de epidemiologia. [recurso eletrônico]. 2. 
ed. Barueri, SP: Manole, 2011. 
TESTES DIAGNÓSTICOS 
M E D R O N H O , R . A . ; P E R E Z , M . A . C A P . 1 8 – T E S T E S D I A G N Ó S T I C O S . I N : M E D R O N H O , R . A . 
E P I D E M I O L O G I A . S Ã O P A U L O : E D I T O R A A T H E N E U , 2 0 0 3 
Profa. D.Sc. Elaine Ibrahim de 
Freitas 
Testes Diagnósticos 
Medidas de validade: é a comparação da capacidade de um novo teste ou técnica, 
identificar os casos positivos e negativos comparado a um teste ou técnica 
considerada como padrão. 
 
Ex. desenvolve-se nova técnica para medir a concentração de glicose no sangue ou 
para detectar a presença de HIV. Os resultados obtidos com a aplicação do novo 
teste deverá ser comparado aos resultados obtidos no uso de técnica já existente que 
será considerada como padrão. 
Testes Diagnósticos 
a b (a + b)‏ 
c d (c + d)‏ 
(a + c)‏ (b + d)‏ n 
Padrão 
Teste 
+ 
- 
+ - 
(testes positivos)‏ 
(testes negativos)‏ 
(casos)‏ (não-casos)‏ 
SENSIBILIDADE acurácia na classificação de doentes = a/(a+c)‏ 
ESPECIFICIDADE acurácia na classificação de não-doentes = d/(b+d)‏ 
Testes Diagnósticos - Modelo para avaliação da validade de um teste 
diagnóstico 
. 
Doentes Sadios Total 
Verdadeiro 
positivo 
 (a)‏ 
Falso positivo 
(b)‏ 
a+b 
Falso negativo 
(c)‏ 
Verdadeiro 
negativo 
(d)‏ 
c+d 
a+c b+d N 
Teste 
+ 
- 
(Total de positivos 
do teste)‏ 
(Total de negativos 
do teste )‏ 
Padrão 
+ - 
a+c= total de positivos teste padrão 
b+d= total de negativos do teste padrão 
a+b=total de positivos do teste avaliado 
c+d= total de negativos do teste avaliado 
N = número total de examinados = a+b+c+d 
Sensibilidade é a capacidade que o teste apresenta de detectar 
os indivíduos verdadeiramente positivos, ou seja, a capacidade 
de detectar os doentes. 
Sensibilidade = 
a 
a+c 
Especificidade é a capacidade do teste para detectar os 
verdadeiros negativos. 
Especificidade = 
d 
b+d 
Testes Diagnósticos 
Situação ideal: teste com 100% de sensibilidade e especificidade, quando 
comparado ao padrão. 
 
ALTA SENSIBILIDADE: 
 
• Em condições com conseqüências graves que se não tratadas precocemente 
tragam prejuízo. Mas que podem ser tratadas com sucesso, ou seja reduz falsos 
negativos. 
 
ALTA ESPECIFICIDADE: 
• Em condições que implicam em procedimentos invasivos, delicados, caros para 
confirmar o diagnóstico ou para tratar (evitar) falsos positivos. 
Testes Diagnósticos 
• SENSIBILIDADE = 80/100 = 80% 
• ESPECIFICIDADE = 800/900 = 89% 
80 100 180 
20 800 820 
100 900 1000 
Verdade 
Teste 
+ 
- 
+ - 
Exemplo: uma população de 1000 indivíduos dos quais 100 possuem 
 uma doença e 900 não a possuem 
Valor Preditivo Positivo é a proporção de verdadeiros doentes entre os testes que 
apresentaram resultado positivo. 
verdadeiros positivos 
verdadeiros positivos + falsos positivos 
= a 
a+b 
Doentes Não doentes Total 
Verdadeiro 
positivo 
 (a)‏ 
Falso positivo 
(b)‏ 
a+b 
 
Falso negativo 
(c)‏ 
Verdadeiro negativo 
(d)‏ 
c+d 
 (a+c)‏ (b+d)‏ N 
(Total Doentes)‏ (Total Não Doentes)‏ 
Teste 
+ 
- 
(Total testes positivos)‏ 
(Total testes negativos)‏ 
Padrão 
+ - 
Valor Preditivo Negativo é a proporção de não doentes entre os testes com 
resultado negativo 
verdadeiros negativos 
verdadeiros negativos + falsos negativos 
= 
d 
c+d 
Doentes Não Doente Total 
Verdadeiro positivo 
 (a)‏ 
Falso positivo 
(b)‏ 
(a+b)‏ 
 
Falso negativo 
(c)‏ 
Verdadeiro negativo 
(d)‏ 
(c+d)‏ 
(a+c )‏ (b+d )‏ N 
Teste 
+ 
- 
(Total testes positivos)‏ 
(Total testes negativos)‏ 
Padrão 
(Total Doentes)‏ (Total Não Doente)‏ 
 Quanto mais sensível um teste, maior seu valor preditivo negativo (maior a 
segurança de que a pessoa com teste negativo não tem a doença). 
 
 Quanto mais específico um teste, maior seu valor preditivo positivo (maior asegurança de que a pessoa com teste positivo tenha a doença). 
 
 A interpretação de um teste, negativo ou positivo, pode variar de um local para 
outro, de acordo com a prevalência local da doença. 
 
 tem a doença) 
 
 
 
Teste com 90% de sensibilidade e de especificidade. População X com prevalência de 
5%: 
 Verdadeiro diagnóstico 
Resultado do 
teste: 
Doente Não doente Total 
Positivo 45 95 140 
Negativo 5 855 860 
Total 50 950 1000 
 
VPP: 45/140=32% 
VPN::855/860=99% 
TESTE COM 90% DE SENSIBILIDADE E DE ESPECIFICIDADE. 
POPULAÇÃO Y E COM PREVALÊNCIA DE 30%: 
 
 Verdadeiro Diagnóstico 
Resultado do 
teste: 
Doente Não doente Total 
Positivo 270 70 340 
Negativo 30 630 660 
Total 300 700 1000 
 
VPP: 270/340 = 79%↑ 
VPN: 630/660 = 95%↓ 
500 
500 
250 250 
250 250 
+ Doença - 
+ 
Teste 
_ 
500 500 1000 
Prevalência = 50% 
Sensibilidade = 50% 
Especificidade = 50% 
250 
500 
VPP= = 50% C 
100 
100 
400 
400 500 
500 
+ Doença - 
+ 
Teste 
_ 
200 800 1000 
Prevalência = 20% 
Sensibilidade = 50% 
Especificidade = 50% 
100 
500 
VPP= = 20% D 
Figura C e D, relação da prevalência com os valores preditivos 
P=50% 
S=50% 
E=50% 
VPP=50% 
C 
P=20% 
S=50% 
E=50% 
VPP=20% 
D 
 A curva ROC auxilia a decidir onde se localiza o melhor ponto de corte. 
 A não ser que exista uma razão clínica para minimizar resultados falso-
negativos ou falso-positivos, o melhor ponto de corte fica no "ombro" da 
curva. 
 A escolha entre um ponto de corte alto ou baixo depende da importância 
que nós damos aos falsos positivos e falsos negativos para a doença em 
questão. 
Curva ROC 
CAUSALIDADE DE 
BRADFORD HILL 
Profa. D.Sc. Elaine Ibrahim de 
Freitas 
Causalidade 
• A finalidade da epidemiologia é 
orientar na prevenção e controle de 
doenças, e a promoção da saúde, 
identificando as causas e as formas 
de evitar a doença. – 
 
• Identificar as causas também é 
importante para o diagnóstico e o 
tratamento. 
• Religião 
• Elementos da natureza Antiguidade 
• Teoria dos miasmas 
Idade Média 
• Causação social 
Fim de séc. XVIII 
• Bacteriologia Metade do séc. 
IX 
Postulados de Henle-Koch (1882) 
1. Fruto da revolução microbiológica: anos 1880’s : 
predomínio de doenças infecciosas e da explicação 
unicausal das doenças. 
 
2. O agente tem que ocorrer em todos os casos da doença em 
questão e sob circunstâncias que podem dar uma 
explicação satisfatória para as alterações patológicas no 
hospedeiro. (causa necessária) 
 
3. Não ocorre em outras doenças como agente fortuito ou 
não patogênico. (especificidade do efeito). 
 
4. Após ter sido isolado do organismo e crescido em meio de 
cultura, ele é capaz de induzir a doença novamente. 
(causa suficiente) 
 
(Adaptado de Kelsey et al. 1996.) 
MODELO UNICAUSAL 
Causalidade – Modelo Contemporâneo 
1. Modelo contemporâneo: 
 
 
“A causa de uma doença específica é o evento, 
condição ou característica que precede o evento 
doença e sem o qual a doença não teria ocorrido 
ou teria ocorrido mais tardiamente.” 
 
(Rothman & Greenland, 1998) 
MODELO MULTICAUSAL 
MODELO ECOLÓGICO DAS DOENÇAS 
FATORES DE RISCO 
• A doença só se desenvolve na 
presença da causa. 
CAUSA NECESSÁRIA 
• Conjunto de condições ou 
eventos mínimos que 
produzem ou iniciam uma 
doença. 
CAUSA SUFICIENTE 
Causalidade 
1. Uma causa suficiente geralmente é 
composta por diversos componentes. 
 
2. Dificilmente se conhecem todos esses 
componentes. 
 
3. Uma causa suficiente contém causa(s) 
necessária(s) como seu(s) 
componente(s). 
 
4. Nas doenças infecciosas sempre há 
uma causa necessária. Ex.: Bacilo de 
Koch na Tuberculose. 
Nas doenças crônico-degenerativas a questão 
é mais complexa: 
 
• diferentes causas suficientes para uma 
mesma doença. 
Ex.: 
 IAM decorrente de Diabetes + Hipertensão + Tabagismo 
+ Dislipidemia 
 
OU 
 
Sedentarismo + Hipertensão + Obesidade + Menopausa 
Causalidade 
• um mesmo fator causal para diferentes 
doenças. 
Ex.: 
 
Obesidade Diabetes, Hipertensão, Osteoartrose 
Critérios de Austin Bradford Hill 
Força da associação Associações mais fortes representam evidências mais robustas de 
causalidade 
Consistência da associação Associações consistentes através de estudos utilizando diversos métodos 
em populações distintas. 
Especificidade da associação Uma causa leva a um desfecho problemático (multicausalidade) 
Temporalidade da associação a exposição deve preceder o efeito no tempo 
Gradiente biológico Efeito dose-resposta – o aumento da exposição implica em aumento do 
desfecho 
Plausibilidade biológica As associações causais devem ser plausíveis com os conhecimentos 
biológicos conhecidos 
Coerência as associações causais não devem estar em conflito ou contradizer os 
dados derivados de fontes experimentais, laboratoriais e 
epidemiológicas. 
Experimentos A relação causal será mais forte se for comprovada em modelos 
experimentais 
Analogia Linhas distintas de investigação levam à mesma conclusão. Por 
exemplo: sarampo – por analogia outras doenças da infância podem ser 
causadas por vírus. 
Adaptado de Hill AB. Proc R Soc Med 1965; 58:295-300. 
Critérios de Austin Bradford Hill (1882) 
ROTHMAN, Kenneth J.; GRENNLAND, Sander.; LASH, 
Timothy L. Epidemiologia moderna [recurso eletrônico]. 
3 ed. Porto Alegre: Artmed, 2011. 
 
FRANCO, Laércio Joel. PASSOS, Afonso Costas Dinis. 
Fundamentos de epidemiologia. [recurso eletrônico]. 2. 
ed. Barueri, SP: Manole, 2011. 
 
Hill AB. Proc R Soc Med 1965; 58:295-300. 
 
VALIDADE E ERROS EM 
ESTUDOS 
EPIDEMIOLÓGICOS 
Profa. D.Sc. Elaine Ibrahim de 
Freitas 
Validade 
• A validade expressa a capacidade de 
um teste de medir aquilo que se 
propõe a medir. 
 
• Um estudo é válido se os seus 
resultados correspondem à verdade; 
quando isso ocorre, não existe erro 
sistemático e o erro aleatório é o 
menor possível. 
Validade interna x Validade externa 
 
• A validade interna de um estudo diz 
respeito ao grau no qual os resultados de 
uma observação estão corretos em 
relação a um grupo particular de pessoas 
que estão sendo estudadas. 
 
• Por exemplo, a medida da hemoglobina 
deve distinguir com precisão indivíduos 
com anemia conforme critério definido 
no estudo. 
• A validade externa ou generalização é a 
extensão na qual os resultados de um 
estudo são aplicados para pessoas que 
não participam dele (ou, por exemplo, 
para laboratórios não envolvidos). 
 
• Por exemplo, evidências de que o efeito 
de baixo nível de colesterol no sangue 
em homens é também relevante para 
mulheres requer um julgamento sobre a 
validade externa dos estudos entre 
homens. 
• Erro sistemático 
• Viés 
VALIDADE 
• Variação amostral 
• Erro aleatório 
PRECISÃO 
Validade x Precisão 
Validade x Precisão 
Erros aleatórios 
1. O erro aleatório ocorre quando o valor medido na amostra do estudo diverge, devido ao acaso, 
do verdadeiro valor da população. 
 
2. O erro aleatório decorre de medida imprecisa da associação. As três principais causas de erro 
aleatório são: 
 
• variação biológica individual; 
• erro de amostragem; 
• erros de medida. 
 
Um erro aleatório nunca pode ser completamente eliminado porque quase sempre o estudo é 
conduzido em uma pequena amostra da população. 
 
O erro de amostragem decorre, geralmente, da falta de representatividade da amostra, que não 
contempla toda a variabilidade da população. A melhor forma de reduzir o erro de amostragem é 
aumentar o tamanho amostral. 
Erros sistemáticos 
1. O erro sistemático (ou viés) ocorre em 
epidemiologia quando os resultados 
diferem de uma maneira sistemática dos 
verdadeiros valores. 
 
2. Um estudo com um pequeno erro 
sistemático é dito ter uma alta precisão 
(acurácia). A precisão não é afetada pelo 
tamanho da amostra. 
 
3. As possíveis fontes de erros sistemáticos 
em epidemiologia são muitas e variadas. 
Mais de30 tipos específicos de vieses já 
foram identificados, sendo estes os 
principais: 
 
• viés de seleção; 
• viés de mensuração (classificação). 
 
• O viés de seleção ocorre 
quando há uma diferença 
sistemática entre as 
características das pessoas 
selecionadas para o estudo em 
relação àquelas que não foram 
selecionadas. 
• Autosseleção. 
VIÉS DE SELEÇÃO 
• O viés de mensuração ocorre 
quando a medida individual ou 
a classificação da doença ou 
exposição são imprecisas, isto 
é, não medem corretamente o 
que se propõem a medir. Por 
exemplo, as medidas 
bioquímicas ou fisiológicas 
nunca são completamente 
precisas. 
VIÉS DE 
MENSURAÇÃO 
VIÉS: 3 PILARES 
• Viés de seleção: a medida de associação estimada no estudo está distorcida devido ao modo pelo qual os 
indivíduos são selecionados para compor a população de estudo. 
 
• Viés de informação: a medida de associação estimada no estudo está distorcida devido a erros de na forma 
como a informação sobre a exposição e/ou doença é obtida. 
 
• Confundimento ou situação de confusão: parte da associação observada decorre da existência de uma ou 
mais variáveis, denominadas variáveis de confundimento, confundidoras, ou de confusão. 
 
• Perdas de seguimento: morte, não-cooperação, migração, dificuldades de manter o seguimento, falta de 
registros adequados. 
COMO LIDAR COM CONFUNDIMENTO 
1. Estratégias preventivas: 
 
• Randomização: alocação aleatória dos participantes às categorias de exposição. 
 
• Restrição: restrição da admissão no estudo a participantes que têm características 
comuns (p.ex. mesmo sexo, idade). 
 
• Pareamento: estratégia de seleção de participantes de forma a garantir que a 
distribuição da potencial variável de confundimento tenha distribuição similar nos 
grupos de comparação. 
 
 
2.Estratégias analíticas 
 
• Estratificação 
• Análise multivariada 
• A medicina baseada em evidências (MBE) é definida como o elo entre a boa pesquisa científica e a prática 
clínica. 
 
• Em outras palavras, a MBE utiliza provas científicas existentes e disponíveis no momento, com boa 
validade interna e externa, para a aplicação de seus resultados na prática clínica. 
 
• Quando abordamos o tratamento e falamos em evidências, referimo-nos a efetividade, eficiência, eficácia e 
segurança. 
 
• Efetividade diz respeito ao tratamento que funciona em condições do mundo real. 
 
• Eficiência diz respeito ao tratamento barato e acessível para que os pacientes possam dele usufruir. 
Referimo-nos à eficácia quando o tratamento funciona em condições de mundo ideal. 
 
• Segurança significa que uma intervenção possui características confiáveis que tornam improvável a 
ocorrência de algum efeito indesejável para o paciente. Portanto, um estudo com boa validade interna 
deverá apresentar os componentes descritos acima. 
MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIAS 
A MBE incorpora 3 elementos 
igualmente importantes: 
 
• A melhor evidência científica 
disponível 
• A experiência clínica do 
profissional da saúde 
• Os valores e preferências do 
paciente 
 
Estes elementos podem ser 
sintetizados para dar suporte à 
tomada de decisão médica e a uma 
metodologia centralizada no 
paciente. 
MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIAS 
Fonte: http://www.jjmii.com.br/bibliotecavirtual/introducao-medicina-baseada-em-evidencia 
ROTHMAN, Kenneth J.; GRENNLAND, Sander.; LASH, Timothy L. 
Epidemiologia moderna [recurso eletrônico]. 3 ed. Porto Alegre: 
Artmed, 2011. 
 
FRANCO, Laércio Joel. PASSOS, Afonso Costas Dinis. Fundamentos de 
epidemiologia. [recurso eletrônico]. 2. ed. Barueri, SP: Manole, 2011. 
 
• Jadad AR, Moore A, Carroll D, et al. Assessing the quality of 
randomized clinical trials: Is blinding necessary? Controlled Clin Trials 
1996;17:1-12. 
 
• Wells GA, Shea B, O´Connell, et al. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for 
assessing the quality of nonrandomized studies 
/ http://www.ohri.ca/programs/clinical_epidemiology/oxford.htm 
http://www.ohri.ca/programs/clinical_epidemiology/oxford.htm
http://www.ohri.ca/programs/clinical_epidemiology/oxford.htm
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