MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIA

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Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Dados e variáveis 
Dados – são os valores da variável em estudo, obtidos 
por meio de uma amostra. 
Variável- é uma condição ou característica das 
unidades da população. 
 
Variável quantitativa 
Discreta: Sequência. 
Só pode assumir alguns valores em um dado intervalo 
Exemplo: (número de filhos (nenhum, 1, 2, 3, 4 etc.), 
quantidade de moedas num bolso (zero, 1, 2, 3 etc.), 
número de pessoas numa sala. 
Contínua: Intervalo. 
Assume qualquer valor num dado intervalo. 
 Exemplo: peso, tempo de espera, quantidade de 
chuva etc. 
Variável qualitativa 
Nominal: 
Exemplo: (cor de cabelos (loiro, castanho, preto, 
ruivo), tipo de sangue (O, A, B, AB), gênero 
(masculino, feminino), religião (espírita, católico, 
evangélico, outras) 
Ordinal: atribui uma ordem. 
Exemplos: (escolaridade (primeiro grau, segundo grau, 
terceiro grau), classe social (A, B, C, D, E), gravidade 
de uma doença (leve, moderada, severa). 
Relação entre as variáveis 
Estudar a relação entre duas variáveis: 
 
Exemplo: 
• Idade e alturas das crianças 
• Tempo de prática de esporte e ritmo cardíaco 
 • Tempo de estudo e nota na prova 
• Taxa de desemprego e taxa de criminalidade 
 • Expectativa de vida e taxa de analfabetismo 
• Vendas e Gasto com publicidade 
 
Cada unidade da amostra fornece dois valores 
numéricos, um referente à variável X, outro 
referente à variável Y. 
a) Existe relação entre as variáveis X e Y? sim ou não 
b) Que tipo de relação existe entre elas? + ou - 
 c) Qual é o grau da relação? r 
Para isso, deve-se investigar a presença ou ausência 
de relação linear sob dois pontos de vistas. 
• Correlação - Quantificando a força dessa relação, 
• Regressão- explicitando a forma dessa relação 
Diagrama de dispersão 
Correlação positiva Correlação negativa 
Correlação nula 
 
 
 
 
 
 
 
Forte Fraca 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Coeficiente de correlação ( r ) 
 
 r = 1: correlação perfeita positiva 
 r = -1: correlação perfeita negativa. 
 r = 0: correlação nula 
 0 < r < 1: correlação positiva 
 -1 < r < 0: correlação negativa 
 
Regra prática para julgar o valor de r, embora 
rudimentar, é a seguinte: 
 
 0 < r < 0,25 ou - 0,25 < r < 0: correlação pequena ou 
nula. 
0,25 < r < 0,50 ou - 0,50 < r < -0,25: correlação fraca. 
0,50< r < 0,75 ou -0, 75 < r <-0,50: correlação 
moderada. 
 0,75 < r < 1,00 ou -1< r <-0,75: correlação forte ou 
perfeita (perfeita ser= -1 ou r =1). 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Probabilidade 
 
Frequência relativa 
É uma forma de estimar a probabilidade. 
Para calcular: 
Frequência absoluta: dado bruto informado pela 
pesquisa em questão. Soma das frequências 
Frequência relativa: frequência 
 frequência total 
O somatório da frequência relativa deve ser igual a 1 
 
Frequência absoluta = 2000 
Frequência relativa= 65/2000, 1935/2000 
Eventos 
Evento mutualmente exclusivo – assume uma coisa 
ou outra. Dois eventos são mutuamente exclusivos 
quando não podem ocorrer ao mesmo tempo (Ex. Se 
a cirurgia foi um sucesso, fica excluída a possibilidade 
de ter sido um fracasso). 
Eventos independentes- Dois eventos são 
independentes se a probabilidade de que ocorram 
juntos é igual ao produto das probabilidades de que 
ocorram em separado. 
 
Probabilidade = probabilidade de um ocorrer x 
probabilidade do outro evento ocorrer. 
Probabilidade condicional 
Estimula a probabilidade diante de uma condição. 
É um conceito da matemática que envolve dois 
eventos (A e B) num espaço amostral (S) finito e não 
vazio. 
Valor de p 
o valor-p corresponde ao menor nível de significância 
que pode ser assumido para rejeitar a hipótese nula. 
Dizemos então que há significância estatística quando 
o valor-p é menor que o nível de significância adotado 
(α). 
P>0,05 estatisticamente não significativo 
Não há evidência suficiente para rejeitar HO 
*provavelmente existe uma variação tão grande que 
que não é possível rejeitar H0. 
P<0,05 estatisticamente significativo 
Indica que H0 é falsa, ou seja, rejeita-se HO 
*se ocorrer uma variação, provavelmente ela ocorre 
ao acaso e a chance de cometer erro do tipo I vai ser 
muito pequena. 
Margem de erro 
Estima a proporção desse evento na população de 
onde a amostra foi selecionada. 
O intervalo de confiança, na forma apresentada, 
fornece a margem de erro da estimativa. 
Essa margem é dada pela amplitude do intervalo de 
confiança. 
Quando menor o intervalo de confiança, menor a 
margem erro. 
Uma das formas de diminuir a margem de erro, é 
aumentar a amostra. 
 
Desvio padrão 
• Medida de variabilidade que mede a dispersão dos 
dados. 
• Cálculo da variância -> mede o desvio de cada dado 
em relação à média. 
Desvio = dado – média 
Outra forma de calcular é através da raiz quadrada da 
variância, com sinal positivo 
 
Variância 
Variância da amostra é a soma dos quadrados dos 
desvios de cada observação em relação à média, 
dividida por (n – 1). 
Para calcular a variância: 
• Calcule o desvio de cada observação em relação à 
média; 
• Eleve cada desvio ao quadrado; 
• Some os quadrados dos desvios; 
• Divida o resultado por n-1 (n é o número de 
observações). 
Erro padrão 
• Medida de variação de uma média amostral em 
relação à média da população -> ajuda a verificar a 
confiabilidade da média amostral. 
• Permite estimar o intervalo de confiança. 
• Erro padrão da média é a raiz quadrada com sinal 
positivo da variância da média -> desvio padrão 
sobre a raiz do tamanho da amostra. 
É dada pela seguinte fórmula: em que s2 é a variância 
e n é o tamanho da amostra. 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Intervalo de confiança 
Reflete os valores com uma alta probabilidade de 
conter o parâmetro populacional. 
• É possível calcular, com base em dados de 
amostras, intervalos de confiança que contêm, 
com certa probabilidade, a média µ da população. 
Para isso, é preciso estimar a variabilidade das 
médias das amostras -> desvio padrão (medida de 
dispersão) e erro padrão (EP). 
IC = Estimador ± valor crítico × erro padrão 
IC = média +/- nível de significância (1,96) x EP. 
A maioria dos pesquisadores considera aceitável um 
intervalo de 95% de confiança. 
O Intervalo de confiança é usado para calcular o erro 
amostral: 
 Erro amostral = média – IC 
 
Coeficiente de variação (%) 
CV = desvio padrão / média -> os dados estão 
distribuídos em % em torno da média 
Amostragem 
População ou universo é o conjunto de unidades sobre 
o qual desejamos informação. 
População ou universo é qualquer conjunto grande de 
unidades que têm algo em comum. 
População-alvo: todos; população configurada: 
elegíveis para participar do estudo 
Amostra é todo subconjunto de unidades retiradas da 
população para obter a informação desejada. 
 
Importante saber distinguir entre os dados observados 
(amostra) e a vasta quantidade de dados que poderiam 
ter sido observados (população). 
 
Métodos de amostragem 
 
Amostra probabilística 
A amostra probabilística é constituída por unidades 
retiradas da população por procedimento casual ou 
aleatório. São as preferíveis. 
Amostragem casual simples ou aleatória simples -> 
seleciona ao acaso, sorteio. 
Amostra estratificada -> seleciona aleatoriamente e 
proporcionalmente de estratos/grupos similares 
definidos da população. 
Amostra semiprobabilistica 
Amostragem sistemática -> constituída por unidades 
retiradas da população seguindo um sistema 
preestabelecido. 
Você ordena as unidades, numera e retira para a 
amostra a k-ésima unidade. O número k é obtido por 
sorteio. 
Ex: se você quiser uma amostra constituída por⅓ dos 
prontuários de um hospital, deve sortear um número 
entre 1 e 3. Se sair o número 1, selecione a primeira 
unidade (número 1) para a amostra. A partir de então, 
tome, sistematicamente, a primeira unidade de cada 
três, em sequência. 
Amostra por conglomerados -> conglomerados são 
grupos de unidades que já existem na população por 
alguma razão. Nesse caso, um conglomerado é 
selecionado ao acaso da população 
Amostra por quotas -> as pessoas são selecionadas 
para a amostra porque têm uma característica bem 
específica. A ideia de quota é semelhante à de estrato, 
com uma diferença básica: a amostra estratificada é 
selecionada ao acaso da população, enquanto a 
amostra por quotas não é aleatória. 
Amostra não probabilística ou de conveniência 
A amostra não probabilística ou de conveniência é 
constituída por unidades reunidas em uma amostra 
simplesmente porque o pesquisador tem fácil acesso 
a essas unidades. 
Obs: Não confundir amostra de conveniência com 
amostra por conglomerados. Embora ambas 
envolvam grupos, são muito diferentes. Os 
conglomerados existem na população e, embora haja 
diferença dentro deles, são similares entre si, de tal 
maneira que cada um deles pode representar a 
população. Então, o pesquisador sorteia um deles. Já 
a amostra de conveniência é tomada pelo pesquisador 
porque tem acesso a essas unidades – sem considerar 
a falta de representatividade. 
Noções sobre as amostras 
Tamanho: do ponto de vista estatístico, devem ser 
grandes. No entanto, se a população for muito maior 
do que a amostra, a “qualidade” da estatística não 
depende do tamanho da população. 
Representatividade: a amostra só traz informações 
sobre a população de onde foi retirada, portanto 
devem ser representativas dessa população. 
Tendência: é a diferença entre a estimativa que se 
obteve na amostra e o parâmetro que se quer estimar. 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Como determinar o tamanho da amostra? 
Precisamos analisar: 
→ Qual tamanho da população 
→ A margem de erro (quanto menor, melhor). 
→ Nível de confiança 
→ Desvio padrão 
→ Encontrar escore z (número de desvios padrão) 
Cálculo: 
 
N = tamanho da população • e = margem de erro 
(porcentagem no formato decimal) • z = escore z 
 
Acurácia →Indica o grau de concordância que há 
entre o resultado da medição e o dito valor 
verdadeiro (aquele que é aceito, desde que 
estabelecido por uma definição ou consenso) da 
grandeza. “daquilo que você mediu, o que realmente 
é verdade “. 
Essa acurácia pode ser estimada por meio da 
comparação dos resultados de um teste, chamado de 
teste índice, com os resultados de um teste padrão de 
referência. 
 
Verdadeiros positivos + verdadeiros negativos 
Total de participantes 
 
 
Precisão → está relacionada com a variabilidade das 
medidas. É o grau de variação de um conjunto de 
medições, isto é, quanto maior a precisão menor a 
variabilidade entre as medidas. 
Trata os erros aleatórios de um conjunto de medições. 
Na análise da qualidade; acurácia de testes clínicos, 
temos que conhecer duas probabilidades 
condicionais; 
 
Sensibilidade: a probabilidade de o teste dar positivo 
em indivíduo realmente doente. 
 
 
Especificidade – a probabilidade de o teste dar 
negativo em indivíduo não doente. 
 
 
 
Valor preditivo positivo e negativo 
Valor preditivo positivo VPP – a probabilidade de o 
paciente estar realmente doente quando o resultado 
do teste é positivo, ou seja, a proporção de 
verdadeiros positivos em indivíduos com teste 
positivo. 
Verdadeiros positivos 
Total com teste positivo 
 
Valor preditivo negativo VPN – é a probabilidade de o 
paciente não estar doente quando o resultado do 
teste é negativo, ou seja, a proporção de verdadeiros 
negativos entre todos os indivíduos com teste 
negativo. 
Verdadeiro negativo 
Total com teste 
 
Medidas de associação 
Estimam a associação entre a exposição e o risco de 
desenvolver um desfecho. 
• Servem para quantificar relações exposição/doença, 
isto é, expressar a magnitude da associação entre 
exposição e o desfecho. 
• Para fazer isso comparamos dados da doença entre 
expostos com os dados da doença entre não expostos 
 
Medidas de associação, tipo razão 
 
1- Risco Relativo ou Razão de Risco (RR) 
2- Razão de taxas (com Densidade de Incidência) 
3- Razão de Prevalência (RP) 
4- Razão de Odds ou Odds ratio (OR) 
 
Medidas de Associação do Tipo Diferença 
 
 1-Risco Atribuível ou Diferença de Riscos (RA) 
 2- Risco Atribuível Proporcional (RAP) 
 
Risco relativo (para estudos de coorte) 
Razão entre a incidência em expostos e em não 
expostos. 
 RR= incidência de indivíduos expostos 
 Incidência de indivíduos não exposto. 
 
SE RR = 1 Risco nos expostos é igual aos não expostos: 
• não há associação entre exposição e doença 
SE RR > 1 Risco em expostos é maior que em não 
expostos: associação positiva. 
• risco maior entre indivíduos expostos 
 SE RR < 1 Risco em expostos é menor que em não 
expostos: associação negativa 
• risco menor entre indivíduos expostos. 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Razão de odds ou odds ratio (RR) 
Medida de associação utilizada quando não é possível 
estimar diretamente o risco (isto é, a incidência) ou a 
densidade de incidência. 
• Pode ser calculado em um estudo de coorte ou 
caso controle. 
Se a razão de odds for igual a 1 então diz-se que as 
variáveis não estão associadas. 
 
OR: Doentes expostos x não doentes não expostos 
 Não doentes expostos x doentes não expostos 
 
Prevalência 
Total de crianças com a doença/total de crianças 
avaliadas. 
Total de doentes 
Total de participantes 
 
Teste de hipóteses 
Para fazer o teste, o pesquisador deve seguir 4 passos: 
1- Construa as hipóteses 
2- Especifique o nível de significância 
3- Calcule o valor do teste 
4- Interprete o resultado. 
 
Hipóteses estatísticas 
Em experimentos comparativos, nos quais um novo 
produto ou nova técnica é comparado com o padrão, 
para determinar se sua superioridade pode ser 
corroborada pela evidência experimental, é necessário 
formular a: 
Hipótese nula (H0) Cujo termo é aplicado para a 
hipótese a ser testada Hipótese de igualdade entre o 
novo e o produto padrão, ou seja, a designação 
"hipótese nula" decorre da suposição que a diferença 
entre eles é nula ou zero. 
Hipótese alternativa (H1) Contradiz a primeira e por 
isso é chamada de hipótese alternativa. 
Em um estudo no qual o objetivo era verificar a 
relação entre o café e o câncer de pâncreas : 
HO- O café causa câncer de pâncreas 
H1- O café não causa câncer de pâncreas. 
 
Hipótese simples e composta 
Hipótese simples -especifica o valor do parâmetro e a 
diferença pode ser tanto maior quanto menor. 
H0 - peso = 25 kg 
H1 – peso ≠ 25 kg 
Hipótese composta – especifica se a diferença é maior 
ou menor. 
H0 – não há diferença entre o peso ao nascer de 
nascidos a termo de mães que fizeram uso continuado 
de drogas durante a gestação e o peso médio ao 
nascer de nascidos a termo em países desenvolvidos. 
H1- o peso ao nascer de nascidos a termo de mães 
que fizeram uso continuado de drogas durante a 
gestação é menor que o peso médio ao nascer de 
nascidos a termo em países desenvolvidos. 
Erros tipos I e II 
Erros envolvidos no processo de decisão, por meio dos 
testes de significância: 
 
 = P (erro tipo I) = P (rejeitar H0/H0 é verdadeira) 
 = P (erro tipo II) = P (não rejeitar H0/H0 é falsa) 
Questão clínica 
Uma abordagem útil para a formatação de uma 
questão clínica (ou pesquisa) é utilizar o resultado da 
rede de Comparação de Resultados na Intervenção do 
Paciente (PICO) 
Paciente/população- Em quais pacientes ou grupos de 
pacientes você está interessado? É necessário 
considerar todos os subgrupos? 
Intervenção: Que intervenção/tratamento está sendoavaliada(o)? 
Comparação/Controle – O que é/são a(s) principal(ais) 
alternativa(s) comparada(s) com a intervenção? 
Outcomes/Resultado/Desfecho – Qual é o resultado 
mais importante para o paciente? Os resultados 
podem incluir medidas de curto ou longo prazo, 
complicações da intervenção, funcionalidade social ou 
qualidade de vida, morbidade, mortalidade e custos. 
Exemplos de questões pico: 
A N-acetilcisteína previne a nefropatia induzida por 
contraste em pacientes de alto risco submetidos a 
procedimentos com contraste? 
P – Pacientes de alto risco para nefropatia induzida por 
contraste submetidos a procedimentos com contraste. 
I - N-acetilcisteína 
C- Placebo ou ausência de medicação 
O- Nefropatia induzida por contrate. 
Associação 
• Dependência estatística entre variáveis. 
Por mais forte que seja, não implica em relação de 
causa e efeito. 
Elas podem ser causais ou não causais: 
Causal 
Ex: tabagismo e câncer de pulmão. 
Ex: Vibrião do cólera e cólera. 
Não causais 
Ex: Consumo de café ou mancha amarela nos dedos e 
câncer de pulmão. 
Ex: Altitude e cólera. 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Causalidade 
Uma associação pode ocorrer porque: 
→ A “exposição” causa “desfecho”. 
→ “Exposição” e “desfecho” tem causa comum. 
→ “Desfecho” causa exposição” 
Causa suficiente 
Quando inevitavelmente produz ou inicia um desfecho. 
Causa necessária 
Desfecho não se desenvolve na sua ausência 
Critérios de Bradford-Hill 
• Critérios de causalidade 
Quanto mais critérios forem preenchidos maior a 
chance da associação em questão ser causal. 
Força Quanto mais forte uma associação, 
mais será a possibilidade de se 
tratar de uma relação causal. 
Consistência Ao repetirem os achados em 
diferentes populações, encontra-se 
resultado semelhante. 
Especificidade Efeito sessa se retirarmos a causa? 
Se a presença da causa é necessária 
para o aparecimento do efeito e se 
o efeito tem apenas uma causa. 
Temporalidade O efeito deve ser sempre posterior a 
causa. 
Melhor teste – coorte. 
Gradiente 
biológico 
Ao aumentar a causa, aumenta-se o 
efeito? 
Quanto maior a exposição, mais 
chances de adquirir a doença? 
Plausabilidade 
biológica 
Essa associação faz sentido 
biologicamente? 
Coerência Os achados devem estar dentro do 
conhecimento atual da doença. 
Evidências 
experimentais 
A teoria foi comprovada 
metodologicamente em 
laboratório? 
Relações causais são mais bem 
demostradas mediante evidências 
experimentais de aumento da 
frequência do efeito. 
Analogia Com outra doença ou com outra 
exposição. 
Ex: espera-se por analogia que 
infecções virais provoquem doença 
na infância, pois já sabemos que isso 
ocorre no caso da rubéola. E essa 
analogia fortalece a chance de a 
associação observada ser do tipo 
causal. 
 
 
 
 
Tipos de estudos 
Classificação Tipo de pesquisa 
Quanto a 
finalidade 
• Pesquisa básica ou 
fundamental. 
• Pesquisa aplicada ou 
tecnológica 
Quanto à 
natureza 
• Pesquisa observacional 
• Pesquisa experimental 
Quanto à forma 
de abordagem 
• Pesquisa qualitativa 
• Pesquisa quantitativa 
- Descritiva 
- Analítica 
Quanto aos 
objetivos 
• Pesquisa exploratória 
• Pesquisa explicativa 
Quanto aos 
procedimentos 
técnicos 
• Pesquisa bibliográfica 
• Pesquisa documental 
• Pesquisa de laboratório 
• Pesquisa de campo 
Quanto ao 
desenvolvimento 
no tempo 
• Pesquisa transversal (foto) 
ou longitudinal (ao longo 
do tempo) 
• Pesquisa prospectiva (ao 
futuro) 
• Pesquisa retrospectiva 
(para o passado). 
 
Os estudos podem se dividir em: 
Primários: pesquisas originais, em que os dados 
colhidos ou variáveis observadas e analisadas no 
estudo (por um pesquisador) estão relacionados a 
aplicação de intervenções (estudos experimentais) ou 
observacionais (estudos observacionais). 
Exemplos: Relato de casos, Estudos de prevalência, 
Ensaios clínicos, Estudos de coortes, caso controle etc. 
Secundários- geralmente utilizam os estudos que já 
existem (publicados) para selecionar as melhores 
evidências. Buscam estabelecer conclusões a partir 
dos estudos primários com um resumo ou 
sistematização dos dados encontrados, que são 
comuns à estes estudos. 
Exemplos: Revisão sistemática, Revisão narrativa, 
Revisão integrativa, Metanálises, Avaliação de 
tecnologia, Avaliação econômica, Guias de prática 
clínica etc. 
 
Estudos observacionais 
Descritivos: Relato de caso e série de casos. 
Analíticos: estudo transversal, estudo de coorte, 
estudo caso-controle e estudo ecológico. 
Pesquisa experimental 
Estudos controlados (duplo-cego, randomizado, não-
randomizado, autocontrolado e com controle 
externo). 
Estudos não controlados. 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Relato de caso 
• Descrever casos pouco conhecidos. 
• Grau C , nível 4 de evidência. 
Descrição detalhada de um ou alguns casos clínicos, 
geralmente de um evento clínico raro ou uma nova 
intervenção. 
Série de casos- um estudo com maior número de 
participantes (+10) e pode ser retrospectivo ou 
prospectivo. 
→ Importante para doenças novas ou não 
corriqueiras, manifestações raras ou associação 
de doença. 
→ Fontes de hipóteses sobre apresentação, risco, 
prognóstico e tratamento de doenças. 
Exemplo: Talidomida – Malformação. 
Desvantagens: indivíduos observados altamente 
selecionados, poucas observações, “viés do 
pesquisador” e falta de um grupo controle. 
Estudos transversais 
• Medem a prevalência de doenças 
Medidas de exposição e efeito ocorrem ao mesmo 
tempo (a exposição precede ou é consequência do 
efeito?). 
→ Determinação simultânea do fator de interesse e 
do desfecho em investigação numa população 
bem definida em um determinado momento. 
→ Avaliam as necessidades da população. 
→ Devem ter um propósito claro, com um 
questionário bem elaborado, amostra de tamanho 
apropriado e boa taxa de resposta. 
→ Não é necessário esperar o aparecimento do 
desfecho (mais rápido e mais barato). 
→ Apresenta dificuldade para estabelecer relações 
causais a partir de um ponto no tempo. Pouco 
práticos para estudar doenças raras. 
Exemplo: estudo de utilização de medicamentos, 
Análise de prevalência de determinado evento. 
Vantagens: + fácil, + barato. Gerador de hipóteses de 
associação. 
Desvantagens: não testa hipóteses, pois as variáveis 
são medidas simultaneamente. 
Estudo caso-controle 
→ Forma relativamente simples de avaliar a causa 
de doenças, particularmente as raras. 
→ Compara um grupo de pessoas doentes (casos) 
com um grupo controle, sem a doença. 
→ O investigador coleta dados sobre a doença em 
um determinado momento no tempo e busca no 
passado a presença ou ausência do fator de 
exposição. 
→ São estudo longitudinais retrospectivos. 
→ Não produzem dados de incidência ou 
prevalência. 
→ É preciso determinar o início e o fim da exposição 
de casos e controles. 
→ A resposta do informante pode ser influenciada 
pelo conhecimento das hipóteses sob 
investigação ou pela experiência que tem com a 
doença. 
→ Os dados podem ser obtidos antes do 
desenvolvimento da doença, através de sistemas 
de registros (momento em que os dados foram 
coletados). 
A associação entre uma exposição e uma doença 
(risco relativo) é definida como a razão entre a chance 
de um evento ocorrer em um grupo e a chance de 
ocorrer em outro grupo (Razão de odds). 
 
OR: Doentes expostos x não doentes não expostos 
 Não doentes expostos x doentes não expostos 
 
Vantagens: rápido, baixo custo, fácil execução, pode 
analisar vários preditores simultaneamente, estudo 
inicial para novas hipóteses, ético. 
Desvantagens: dificuldade de seleção dos controles, 
informações geralmente incompletas, vieses de 
informação e seleção, fatores de confusão, 
impossibilidade de cálculo direto da incidência entre 
expostos e não expostos, não avalia frequência dos 
eventos e a exposição pode ser difícilde ser avaliada. 
Etapas: 
1) Estabelecer população, critérios de inclusão e 
exclusão 
2) Casos – pacientes doentes 
3) Selecionar controles - pareamento conforme sexo, 
idade, nível social, etc. 
4) Medir exposições – questionário, registro médico, 
investigações, etc 
 
Estudo Coorte 
→ Importantes para avaliar a incidência de doenças, 
estabelecem etiologia e fatores de risco. 
→ É um estudo longitudinal (pode ser prospectivo 
ou retrospectivo). 
→ Iniciam com um grupo de pessoas sem a doença, 
que são classificados em subgrupos de acordo 
com uma causa potencial da doença ou desfecho 
sob investigação. 
→ Os indivíduos (coorte) escolhidos deverão 
representar a população para qual os resultados 
deverão ser generalizados. 
→ Os grupos são seguidos longitudinalmente e 
observa-se quem desenvolve ou não o desfecho. 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
→ Fornece informação sobre a etiologia das doenças 
e a medida mais direta do risco de desenvolvê-la. 
Exemplo: Acompanhamento de fumantes para avaliar 
o desenvolvimento ou não de câncer. 
Etapas do coorte: 
 1-Estabelecer a coorte de pessoas livres da doença 
(Método diagnóstico preciso) 
 2-Determinar os expostos e não expostos 
(Possibilidade de medir vários níveis de exposição) 
 3-Acompanhar evitando perdas 
 4-Diagnosticar a doença (preferência: investigador 
cego) 
→ Coorte prospectivo (clássico) 
A exposição pode (ou não) já ter ocorrido, mas o 
desfecho ainda não ocorreu. 
Vantagens: sequência temporal de risco-doença 
claramente estabelecida; ideal para incidência, 
etiologia e fator de risco; aumenta a precisão e 
diversos resultados podem ser medidos. 
Desvantagens: caro, demorado, não é útil para 
doenças raras, inclui casos subclínicos, perdas durante 
o seguimento, expostos e não expostos podem ser 
diferentes. 
→ Coorte retrospectivo (ou histórico) 
Todas as informações sobre a exposição e o desfecho 
já ocorreram antes do início do estudo. 
Vantagens: útil para doenças com longo período de 
latência, menos recursos financeiros e tempo. 
Desvantagens: controle limitado na obtenção da 
amostra e medição de variáveis, dados incompletos. 
→ No estudo de coorte , calcula- se o risco relativo 
para saber a razão entre a incidência em expostos 
e em não expostos. 
 RR= incidência de indivíduos expostos 
 Incidência de indivíduos não exposto. 
 
SE RR = 1 Risco nos expostos é igual aos não expostos: 
• não há associação entre exposição e doença 
SE RR > 1 Risco em expostos é maior que em não 
expostos: associação positiva. 
• risco maior entre indivíduos expostos 
 SE RR < 1 Risco em expostos é menor que em não 
expostos: associação negativa 
• risco menor entre indivíduos expostos. 
Estudo ecológico 
→ úteis para gerar hipóteses. 
São estudos em que a unidade de análise é uma 
população ou um grupo de pessoas, que geralmente 
pertence a uma área geográfica definida (cidade, 
estado, país). 
→ Procuram avaliar como os contextos (social e 
ambiental) podem afetar a saúde dos grupos. 
O objetivo de um estudo ecológico pode ser: 
→ Fazer inferências sobre efeitos biológicos nos 
riscos individuais. 
Por exemplo, se o objetivo de um estudo é estimar o 
efeito biológico de receber vacinas para sarampo, 
caxumba e rubéola (SCR) e o risco de contrair o 
autismo, o nível-alvo da inferência causal é biológico. 
→ Fazer inferências sobre os efeitos ecológicos 
sobre as taxas de grupo. 
Por exemplo, a inferência causal é ecológica se o 
objetivo de um estudo é investigar se as taxas de 
autismo variam entre os diferentes países, cada um 
com as suas orientações nacionais de saúde 
específicas sobre a vacinação SCR. 
→ É importante observar que a magnitude do efeito 
ecológico depende não apenas do efeito biológico 
da vacina SCR, mas também do padrão e do grau 
de cumprimento das orientações de saúde em 
cada país. 
→ Além de tudo isso, pode haver confusão no nível 
individual, como a idade do indivíduo quando a 
vacina foi administrada, o que pode afetar a 
validade da estimativa do efeito ecológico. 
→ Às vezes, estamos interessados em realizar 
inferências cruzadas. Por exemplo, a 
interpretação dos efeitos ecológicos, que são 
baseados em medidas agregadas, como efeitos 
individuais. No entanto, tais inferências são 
particularmente vulneráveis à tendência. 
Vantagens: Rápidos e baratos, podem avaliar efeitos 
contextuais, geram hipóteses, testam rapidamente 
novas hipóteses. 
Desvantagens: não é possível associar exposição e 
doença no nível individual, dificuldade de controlar 
fatores de confusão, as exposições são medidas 
médias da população e não valores individuais reais, 
estão sujeitos a falácia ecológica. 
Falácia ecológica 
→ É a falha em um efeito ecológico esperado e 
estimado para refletir o efeito biológico que existe 
no nível individual. 
Ocorre quando as correlações com base em dados 
agrupados são incorretamente assumidas para se 
manter no nível individual. 
É possível identificar graficamente. 
 
Grau de associação 
corretamente 
qualificado e 
confirma a 
associação. 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
 
 
Fatores de confusão em estudos observacionais 
Um fator de confusão é uma terceira variável que 
DISTORCE a associação entre uma exposição e um 
desfecho. 
De todos os desenhos de estudo, os estudos 
ecológicos são os mais suscetíveis à confusão, devido 
à dificuldade no controle dos fatores de confusão em 
um nível de grupo. 
Para ser fator de confusão deve: 
• Estar associado com a exposição 
• Estar associado com a doença 
Não fazer parte da cadeia causal que liga a exposição 
ao desfecho 
 
 
 
 
O fator de confusão CAUSA a exposição 
Questão da pesquisa: A hipertensão é associada às 
taxas de mortalidade independentemente dos níveis 
de exercício? 
Mecanismo biológico que liga a exposição ao 
resultado: A hipertensão aumenta a taxa de 
mortalidade devido a um aumento no risco de doença 
cardíaca isquêmica. 
Fator potencial de confusão: Inatividade física. 
O nível de atividade física de um indivíduo pode ser 
um fator de confusão na relação entre hipertensão e 
mortalidade, porque a inatividade física está 
associada tanto à exposição (hipertensão) quanto ao 
resultado da doença (alta mortalidade). Portanto, 
neste exemplo em particular, o fator de confusão 
causa tanto a exposição quanto o resultado. 
 
O fator de confusão é um RESULTADO da exposição 
 
Questão da pesquisa: A baixa classe social é associada 
a doença cardíaca isquêmica independentemente do 
hábito de fumar? 
Tendência positiva 
Tendência negativa 
Reversão de 
associação 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Mecanismo social que liga a exposição ao resultado: 
Grupos de classes sociais inferiores têm um risco 
aumentado de doença cardíaca isquêmica, devido ao 
pobre acesso à saúde. 
Fator potencial de confusão: Fumar 
O hábito de fumar de um indivíduo pode ser um fator 
de confusão na relação entre ser um membro de uma 
classe social baixa e a doença cardíaca isquêmica, 
porque o tabagismo é associado tanto à exposição 
(classe social baixa) quanto ao resultado da doença 
(doença cardíaca isquêmica). Portanto, neste exemplo 
em particular, a exposição gera o fator de confusão 
enquanto o fator de confusão causa o resultado. 
 
 O fator de confusão está RELACIONADO com a 
exposição a uma associação não causal 
 
Questão da pesquisa: O álcool é associado a câncer 
de fígado, independentemente do fumo? 
Mecanismo biológico que liga a exposição ao 
resultado: O excesso de consumo de álcool está 
associado a câncer primário do fígado por meio da 
cirrose hepática. 
Fator potencial de confusão: Fumar. 
O hábito de fumar de um indivíduo pode ser um fator 
de confusão na relação entre consumo de álcool e 
câncer de fígado, via uma relação não causal. Neste 
exemplo, condições sociais, como a pobreza, podem 
conduzir o indivíduo aovício do fumo ou do álcool. 
Fumar também tem sido demonstrado como um fator 
de risco para o câncer do fígado. Portanto, neste 
exemplo em particular, o fator de confusão e a 
exposição estão relacionados por meio de uma via 
separada não causal. Como ocorre com todos os 
fatores de confusão, o fator de confusão também 
causa o resultado. 
Como controlar os fatores de confusão? 
Tendo identificado os fatores de confusão que podem 
existir em um determinado estudo, o próximo passo é 
controlá-los em cada nível do desenho do estudo ou 
no estágio de análise do estudo (desfecho). 
No estágio de desenho de estudo: 
→ Randomização 
→ Restrição- Restringir a participação no estudo, a 
partir da população dos indivíduos que não 
tinham sido expostos a um ou mais fatores de 
confusão, irá controlar para a confusão causada 
por essas variáveis. 
→ Pareamento - O pareamento na(s) variável(is) de 
confusão é uma técnica estatística utilizada nos 
estudos observacionais, especialmente nos 
estudos de controle de caso. 
O pareamento constrange os indivíduos, tanto no 
grupo exposto quanto no grupo não exposto, a terem 
os mesmos valores potenciais de fatores de confusão, 
como sexo e idade. 
No estágio de análise 
→ Análise estratificada: empregada quando há no 
máximo 3 fatores de confusão. 
→ Modelagem matemática: é útil quando ajustamos 
simultaneamente diversos fatores de confusão 
em um estudo. 
Tipos de tendências 
Erro sistemático → qualquer valor que produza uma 
variação sistemática em um resultado de pesquisa 
O erro sistemático pode ser dividido em tendência de 
seleção e tendência de medida. 
 
Tendência de seleção 
Ocorre quando a associação entre uma exposição e a 
doença é diferente para aqueles que completam o 
estudo, em comparação com aqueles que estão na 
população-alvo. 
→ Tendência de participação: 
 tendência de não resposta. 
Fatores associados a baixas taxas de resposta incluem: 
• Idade mais jovem 
• Sexo masculino 
• Uso indevido de álcool ou drogas 
• Menor nível socioeconômico 
• Indivíduos mais indispostos. 
→ Tendência de averiguação 
Tendência de incidência e prevalência: quando os 
pacientes incluídos nos estudos não representam os 
casos surgidos na população 
Tendência de acesso a saúde – quando os membros 
que tenham sido admitidos no hospital, não 
representam os casos que surgem na comunidade. 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Tendência de migração - pode ocorrer migração 
seletiva se a doença em si, ou a ameaça de 
desenvolver a doença, for capaz de fazer com que 
alguns indivíduos deixem o ambiente sob 
investigação. Por exemplo, se a prevalência de câncer 
de pulmão em pessoas que vivem dentro de um raio 
de cinco milhas de uma usina nuclear for estudada, a 
migração seletiva das pessoas que vivem perto da 
usina irá provocar uma tendência de migração. 
 
Tendência de medida 
Ocorre quando as informações coletadas para as 
variáveis de exposição e/ou de resultado são 
imprecisas. 
→ Tendência de erro de classificação aleatório 
pode ocorrer quando qualquer exposição ou resultado 
é incorretamente classificado (com igual 
probabilidade) em diferentes grupos. 
→ Tendência não aleatória de erro de classificação 
Tendência de desempenho ou acompanhamento - Se 
um grupo de exposição for seguido mais de perto do 
que o outro grupo de exposição, o resultado poderia 
ser diagnosticado mais frequentemente no grupo 
observado mais de perto. 
Tendência de memória – pode ser 3: 
→ Tendência de ruminação - em comparação com 
sujeitos de controle, aqueles com a doença 
podem mostrar um desejo maior (devido a uma 
preocupação pessoal) para recordar todos os 
eventos anteriores de exposição. 
→ Tendência de suspeição e exposição: O 
conhecimento do status da doença dos indivíduos 
pode exercer uma influência na forma rigorosa 
com que os pesquisadores investigam um evento 
de exposição para a causa suspeita. 
Tendência do entrevistador 
Pode surgir nos estudos nos quais os indivíduos são 
entrevistados. 
→ Tendência da expectativa do entrevistador - o 
investigador do estudo (observador) pode colocar 
variadas ênfases ou usar diferentes gestos quando 
realiza diferentes perguntas. 
→ Tendência de apreensão: o entrevistado fica 
apreensivo diante da entrevista ( exemplo: 
síndrome do jaleco branco , aumento da PA ao ver 
um médico com o jaleco). 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tendências ecológicas 
Tendência intragrupo - A heterogeneidade do nível da 
exposição pode existir dentro dos grupos (alguns mais 
expostos que os outros). 
Confusão por grupo A confusão existe quando a taxa 
básica da doença na população não exposta (p. ex., a 
taxa de mortalidade de AVE na população com nível 
de colesterol normal no exemplo anterior) varia entre 
os diferentes grupos. 
− Modificação de efeito por grupo 
A modificação de efeito pode ser um problema 
quando a taxa de diferença para o efeito exposição 
(no nível individual) varia entre os grupos. 
O efeito modificador identifica subpopulações (ou 
subgrupos) que são particularmente suscetíveis à 
exposição de interesse. 
 
Ensaio clínico 
Ensaio clínico ou estudo de intervenção é um estudo 
em que se comparam o efeito e o valor de 
intervenções na saúde das pessoas. 
→ É qualquer investigação em seres humanos, 
objetivando descobrir ou verificar os efeitos 
farmacêuticos, farmacológicos, clínicos e/ou 
outros efeitos de produtos e/ou identificar 
reações adversar ao produto em investigação, 
com objetivo de averiguar sua segurança e/ou 
eficácia. 
→ Os participantes são designados para receber uma 
ou mais intervenções para que os pesquisadores 
possam avaliar os efeitos dessas intervenções. 
→ As intervenções são aplicadas aos participantes de 
maneira padronizada. 
→ Nem todos os participantes são submetidos as 
intervenções ao mesmo tempo, mas é preciso que 
todos sejam monitorados durante o mesmo 
período de tempo ou até determinado desfecho. 
→ Esses estudos tentam mudar os determinantes de 
uma doença, como exposição ou comportamento, 
ou cessar o prolongamento da doença através de 
tratamento. Compara o desfecho entre os grupos 
experimental e controle (necessidade do 
protocolo de estudo Ética). 
 
 
 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Fases de ensaios clínicos 
Exemplo: VACINA CORONAVAC 
FASE DO ESTUDO OBJETIVO 
FASE PRÉ-
CLINICA 
realização dos testes pré-clínicos 
(in vitro e/ou in vivo) que têm por 
objetivo demonstrar a segurança e 
o potencial imunogênico da vacina. 
FASE I é o primeiro estudo a ser realizado 
em seres humanos e tem por 
objetivo principal demonstrar a 
segurança da vacina. 
FASE II tem por objetivo estabelecer a sua 
imunogenicidade. 
FASE III é a última fase de estudo antes da 
obtenção do registro sanitário e 
tem por objetivo demonstrar a sua 
eficácia. Somente após a 
finalização do estudo de fase III e 
obtenção do registro sanitário é 
que a nova vacina poderá ser 
disponibilizada para a população. 
FASE IV Vacina disponibilizada para a 
população 
 
Fase pré-clínica 
Antes de iniciar os ensaios clínicos de um novo 
fármaco em humanos, o primeiro passo é demonstrar 
que alguns apresentam um potencial para ser a 
próxima grande novidade terapêutica! 
Nessa fase utilizamos técnicas in vitro (experimentos 
em tubo de ensaio) e in vivo (estudos em animais) em 
um laboratório para obter dados sobre a toxicidade 
preliminar, eficácia e informações sobre a 
farmacocinética. 
Fase I 
É o primeiro estudo em seres humanos em pequenos 
grupos de pessoas voluntárias, em geral sadias de 
um novo princípio ativo, ou nova formulação 
pesquisado geralmente em pessoas voluntárias para 
demostrar sua segurança. 
A avaliação inicial é feita em humanos (20 a 100 
voluntários saudáveis). Na oncologia, por exemplo, 
usa-se de 3 a 6 voluntários. 
Cerca de 70% dos produtos passam para a fase 
seguinte. 
Fase II 
Primeiros estudos controladosem pacientes, para 
demonstrar efetividade potencial da medicação (100 
a 200 voluntários com a patologia; na oncologia, 10 a 
50). 
Ao final desta fase, deve-se ter: indicação de eficácia, 
confirmação de segurança e dose máxima tolerada 
(MTD). 
Apenas 33% dos produtos passam à fase seguinte. 
Fase III 
Estudos internacionais, de larga escala, em múltiplos 
centros, com diferentes populações de pacientes para 
demonstrar eficácia e segurança (população mínima 
aprox. 800; 1000 a 3000 voluntários com a patologia; 
100 a 500 na oncologia). 
→ São estudos realizados em grandes e variados 
grupos de pacientes, com o objetivo de 
determinar: 
(1) O resultado do risco/benefício a curto e longo 
prazo das formulações do princípio ativo; 
(2) O valor terapêutico de maneira global (geral). 
→ Em média 27% dos produtos completam esta fase. 
→ Sendo que ao final, o registro do novo 
medicamento já pode ser solicitado. 
Fase IV 
Após aprovação para comercialização do produto: 
detectar eventos adversos pouco frequentes ou não 
esperados (vigilância pós-comercialização), estudos de 
suporte ao marketing, estudos adicionais 
comparativos com produtos competidores e novas 
formulações (palatabilidade, facilidade de ingestão). 
Voluntários com patologia >1000; oncologia, >100. 
 
No caso do ensaio clinico para a aprovação de um 
novo medicamento: 
PRÉ-CLINICA realização dos testes pré-clínicos 
(in vitro e/ou in vivo) em 
laboratório para obter dados 
sobre a toxicidade preliminar, 
eficácia e informações sobre a 
farmacocinética. 
FASE I Seres humanos 
saudáveis 
20 a 100 
Onco: 3 a 6 
FASE II Seres humanos 
com a patologia 
100 a 200 
Onco: 10 a 50 
FASE III Estudos 
internacionais 
com diferentes 
populações com 
a patologia. 
800, 100 a 
3000 
Onco: 100 a 
500 
FASE IV Produto já está 
aprovado, agora 
é a fase de 
detectar 
eventos 
adversos pouco 
frequentes, 
suporte de 
marketing etc. 
>1000 com 
patologia. 
Onco: >100 
 
 
 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Tipos de ensaios clínicos 
 
Número de centros de pesquisas 
→ Unicêntrico: estudo realizado de acordo com um 
único protocolo, e um único centro. 
→ Ensaio Clínico Multicêntrico Nacional: estudo 
realizado de acordo com um único protocolo, em 
mais de um centro de ensaio e em um único país. 
→ Ensaio Clínico Multicêntrico Internacional: 
estudo realizado de acordo com um único 
protocolo, em mais de um centro de ensaio e em 
mais de um país. 
Cegamento 
→ Ensaio Aberto: estudo em que tanto o 
investigador como o sujeito sabem qual a 
medicação que será administrada. 
→ Ensaio em Ocultação Simples ou um cego: estudo 
em que o investigador sabe qual tratamento o 
sujeito está recebendo, mas o sujeito não tem 
acesso a essa informação. 
→ Ensaio em Ocultação Dupla duplo cego: estudo 
em que nem o sujeito nem o investigador sabem 
qual o tratamento que o sujeito está recebendo. 
→ Ensaio em Ocultação Tripla ou triplo cego: estudo 
em que o sujeito, o investigador e o responsável 
pela análise estatística não sabem qual o 
tratamento que o sujeito está recebendo. 
 
Placebo controlado/controle ativo 
Neste tipo de pesquisa, os sujeitos são sorteados para 
receber a droga com seu princípio ativo ou placebo 
(apresentação química igual ao ativo sem o princípio 
ativo). 
Este tipo de estudo de experimentação fornece 
melhores resultados científicos e é requerido 
frequentemente pelo FDA para a aprovação de uma 
droga. 
 
Ensaio clínico randomizado 
É um estudo de intervenção durante o qual os 
participantes são distribuídos aleatoriamente em 
relação a diferentes opções de tratamento. 
→ Os resultados são avaliados comparando-se os 
desfechos entre os grupos. 
→ É este processo de randomização que faz dos 
ensaios randomizados controlados o método mais 
rigoroso para a determinação de uma relação de 
causa e efeito entre uma intervenção e um 
resultado, colocando assim o ERC no topo da 
hierarquia de provas. 
 
 
MÉTODOS DE RANDOMIZAÇÃO: 
Existem quatro métodos principais usados para 
randomizar os pacientes para os diferentes braços do 
estudo: 
Randomização simples: números aleatórios podem 
ser gerados por meio de um programa de 
computador. 
Randomização em bloco: os participantes são 
organizados em blocos na ordem em que se 
apresentam e depois são designados aos diferentes 
braços do ensaio por processo aleatório. 
Randomização estratificada: os participantes são 
organizados em estratos de acordo com os fatores de 
prognóstico e depois, são designados aos diferentes 
braços do ensaio por processo aleatório. 
Minimização: 
→ Ao primeiro participante é atribuído um 
tratamento ao acaso. 
→ Cada participante subsequente é vinculado ao 
braço de intervenção que conduziria a um melhor 
equilíbrio entre os grupos na variável (fator 
prognóstico) de interesse. 
 
Passos para desenvolver um ECR: 
1. Formular a hipótese. 
2. Definir os métodos de recrutamento, incluindo 
os critérios de inclusão e de exclusão. 
3. Definir a intervenção (discutido anteriormente). 
4. Definir o grupo de comparação. 
5. Determinar o tamanho da amostra. 
6. Especificar as medidas dos resultados que serão 
utilizados para avaliar a eficácia da intervenção. 
7. Obter a aprovação ética. 
8. Obter o consentimento previamente informado 
dos participantes do estudo a serem 
randomizados para intervenção ou controle. 
9. Gerar e dissimular uma sequência de localização 
para assegurar a distribuição aleatória. 
10. Indicar se os avaliadores e/ou participantes do 
estudo têm qualquer conhecimento da 
localização do tratamento (cegante). 
11. Realizar uma análise por intenção do 
tratamento. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Tipos de ensaios randomizados controlados 
→ Paralelo – Comparação de 2 ou + indivíduos entre 
grupos. 
→ Ensaio cruzado (crossover)- todos os pacientes 
recebem os dois tratamentos em sequência com 
um período de limpeza. Nesse ensaio, os 
pacientes servem como seus próprios controles, 
assim, necessita de um tamanho menor de 
amostra. 
→ Ensaio fatorial- ocorre quando duas ou mais 
intervenções são avaliadas e comparadas 
simultaneamente com um grupo-controle no 
mesmo ensaio. 
→ Ensaio de cluster - envolvem grupos de pacientes, 
clínicas ou comunidades, em oposição aos 
indivíduos. 
→ Ensaios de superioridade - o objetivo é 
determinar se uma nova intervenção é melhor do 
que o controle (ex.: placebo ou tratamento usual). 
→ Ensaios de equivalência- o objetivo é determinar 
se uma nova intervenção é similar em eficácia ao 
tratamento usual. 
Variável resposta ou desfecho clínico 
É o evento ou resultado medido objetivamente no 
decorrer de um estudo clínico para determinar se a 
intervenção em estudo é benéfica. 
Desfecho clínico primário – são os resultados mais 
importantes, buscando no objetivo primário do 
ensaio. Deve ser um evento clínico significante para o 
paciente, clinicamente relevante e diretamente 
relacionado com o objetivo principal da pesquisa. É 
com base no desfecho primário que se determina o 
tamanho do ensaio. 
Desfecho clínico secundário- são resultados obtidos 
de questões, relevantes, mas não a mais importante, 
no mesmo estudo. 
Interpretando os Resultados 
Após a randomização, os indivíduos são 
acompanhados até verificar se existe uma associação 
entre a intervenção e o resultado. 
Como os ERC são prospectivos, é possível estimar um 
número de medidas de resultados, incluindo: 
➔ Razão de chance (ou odds ratio): relação entre a 
taxa de eventos no grupo de intervenção e no 
grupo-controle; 
➔ Diferença de risco: diferença entre os grupos de 
intervenção e de controle, expressa como uma 
taxa; 
➔ Taxa de eventos de intervenção: a incidência do 
evento no braço de intervenção. O evento pode 
ser cura, morte, efeito colateral etc. 
➔ Taxa de eventos no controle:incidência do 
evento no braço de controle. 
➔ NNT (Número necessário para tratar) 
Número de sujeitos que devem ser tratados em 
controle para atingir o objetivo do estudo. 
 
 
 
 
As barras verticais na fórmula indicam que usamos o 
valor absoluto (positivo) da diferença de risco. 
No entanto, em medicina, uma intervenção também 
pode ter o potencial de causar o efeito adverso. 
Isso é expresso como o número necessário para tratar 
o dano (NNTD). 
A fórmula para o NNTD é a mesma utilizada para o 
NNTB. 
A natureza da medida do resultado determina se o 
NNTB ou o NNTD deve ser usado. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Tendências 
 
Tendência associada à randomização 
→ Tendência de geração de sequência aleatória 
Se a sequência de randomização não é 
verdadeiramente aleatória (tendência de geração de 
sequência aleatória), existe um potencial para a 
tendência de seleção. 
→ Tendência de alocação da intervenção 
O investigador pode recrutar pacientes para a 
intervenção com base no seu prognóstico. 
Um paciente pode decidir tomar parte no ensaio 
somente se for destinado a um grupo de tratamento e 
não a outro. 
Tendência durante a implementação do estudo 
→ Tendência de contaminação: A contaminação 
pode ser um problema se houver aplicação não 
intencional (ou intencional) da intervenção no 
grupo-controle. Alternativamente, pode haver 
falha acidental (ou intencional) na atribuição 
aleatória da intervenção aos participantes do 
estudo. 
→ Tendência de perda de acompanhamento 
Tendência de erro de classificação randômica 
→ Pode ocorrer quando a má classificação é a 
mesma entre os grupos comparados. 
Por exemplo, o resultado é igualmente mal 
classificado em ambos os braços de tratamento. Os 
grupos de tratamento, portanto, parecem mais 
semelhantes do que realmente são, levando a uma 
subestimação (diluição) do efeito verdadeiro da 
intervenção sobre o resultado da doença. 
Tendência de erro de classificação não randômica 
→ Tendência do entrevistador 
→ Tendência de memória 
→ Tendência de detecção: refere-se a diferenças 
sistemáticas entre os grupos na forma como os 
resultados foram medidos. 
Tendência de suspeita diagnóstica: o conhecimento 
do status da exposição inicial do indivíduo a uma 
suposta causa pode ter uma influência sobre a 
intensidade (e possivelmente o resultado) do 
processo diagnóstico. 
→ Tendência de desempenho: pode estar 
presente se os investigadores não tiverem sido 
mantidos cegos em relação à distribuição do 
tratamento. 
Se o investigador souber qual o braço de tratamento 
que foi atribuído ao paciente, isto poderá criar 
tendências nos resultados, intencionalmente ou não. 
Dependendo da alocação do tratamento, o 
investigador poderá: 
• administrar outras intervenções eficazes 
(cointervenções) 
• realizar diferentes investigações 
• prestar aconselhamento adicional. 
Revisões 
Revisão narrativa ou tradicional: um especialista 
decide quais os artigos ou informações são mais 
relevantes (análise crítica do autor). Não informa 
forte de informação, critérios de seleção. É utilizada 
como atualização (educação continuada). 
Revisão sistemática utiliza metodologia científica 
reprodutível (evidência científica forte), combina 
resultados de diferentes estudos, possui critérios de 
seleção e pesquisa bem definidos e faz-se avaliação 
crítica de cada estudo incluído. 
Etapas para desenvolver uma revisão sistemática 
1. Formular e definir uma questão apropriada sobre 
os cuidados de saúde. 
2. Identificar os estudos que abordam esta questão. 
3. Selecionar estudos relevantes e avaliar 
criticamente as evidências 
4. Combinar os resultados (e conduzir uma 
metanálise, se apropriado). 
5. Interpretar os resultados considerando a 
tendência. 
 
 
 
 
 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Síntese de evidências - A agregação dos achados dos 
resultados identificados nos estudos individuais. 
 O tipo de síntese de evidência depende dos tipos dos 
dados a serem analisados: 
→ Qualitativos: metassíntese. 
→ Quantitativos: metanálise. 
Metanálise 
É uma técnica de revisão da literatura que sintetiza, de 
maneira objetiva, os achados de vários trabalhos 
clínicos de qualidade. 
Regressão sistemática +análise de dados. 
→ Reúne todos os resultados em um único tópico, 
resolvendo controvérsias, se houver discordâncias 
nos achados individuais. 
→ Melhora as estimativas do “efeito do tamanho” da 
intervenção. 
→ Aumenta o tamanho total da amostra e, portanto, 
o poder estatístico dos resultados agrupados. 
→ Não adiciona, simplesmente, os resultados de 
diferentes estudos e calcula um resumo estatístico 
dos resultado -> ela examina os resultados dentro 
de cada estudo considerando comparável e, em 
seguida, calcula a média ponderada. 
Heterogeneidade 
A presença de uma variabilidade observada entre as 
estimativas do estudo, ou seja, além do esperado e 
devido ao acaso, indica que existe uma 
heterogeneidade estatística real. 
A heterogeneidade sugere que os efeitos de 
tratamento/exposição são dependentes do contexto. 
→ Testes para evidência de heterogeneidade: 
Teste qui-quadrado: indica a porcentagem da variação 
observada nas estimativas do efeito devido a 
diferenças real no efeito do tamanho. 
Estatística I² - ela indica a porcentagem da variação 
observada nas estimativas do efeito devido a 
diferenças reais no efeito do tamanho. É baseada na 
estatística Q e varia de 0% a 100%. Quanto maior a 
heterogeneidade, maior a estatística I². 
→ Fatores da heterogeneidade 
Pode resultar de uma diversidade clínica ou 
metodológica ou de ambas: 
Origens clínicas de heterogeneidade incluem fatores 
como: Idade e sexo dos participantes do estudo, o 
diagnóstico e a gravidade da doença dos participantes 
do estudo, diferenças no tratamento em ensaios 
clínicos randomizados (como a dose ou a intensidade 
da intervenção), a localização e configuração do estudo 
e a definição do resultado. 
Origem metodológica: 
→ Desenhos de grupos cruzados versus paralelos 
para ensaios randomizados controlados 
→ Randomizados por indivíduos ou grupos (p. ex., por 
escola ou por família) 
→ Controle de casos versus coorte para estudos 
observacionais 
→ Diferentes abordagens para análise dos resultados 
→ Diferenças na extensão pelas quais a tendência foi 
controlada, por exemplo, ocultação da alocação, 
medidas da tendência etc. 
Se uma heterogeneidade é identificada, existem 3 
principais opções disponíveis: 
→ Não realização de uma metanálise;Metanálise 
→ de efeitos aleatórios; 
→ Análise de subgrupo. 
Apresentando a metanálise 
Os resultados das metanálises são frequentemente 
apresentados em uma forma padrão conhecida como 
forest plot (gráfico de floresta). 
 
o Os resultados dos estudos individuais são 
representados por um círculo ou um quadrado 
para indicar a estimativa do estudo; 
o O tamanho do círculo ou do quadrado é 
proporcional ao peso do estudo individual na 
metanálise; 
o A linha horizontal que cruza o círculo ou quadrado 
corresponde ao intervalo de confiança de 95% 
para essa estimativa particular de estudo; 
o O centro do diamante (e das linhas verticais 
quebradas) representa o resumo da estimativa do 
efeito das metanálises; 
o O intervalo de confiança de 95% para o resumo da 
estimativa do efeito corresponde à largura do 
diamante; 
o A linha vertical é cheia no valor nulo (1); 
o Os estudos são indicados frequentemente em 
ordem cronológica. 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Se o intervalo de confiança do resumo da estimativa 
do efeito (largura do diamante) cruza o valor nulo 
(linha vertical cheia), isso equivale a dizer que não há 
qualquer diferença estatisticamente significativa nos 
efeitosdos grupos de exposição e de controle. 
Na interpretação dos resultados, é importante 
considerar as seguintes questões: 
→ Existe forte evidência para um efeito de exposição? 
→ Existe variação não explicada na exposição dos 
efeitos entre os estudos individuais? 
→ Os resultados são aplicáveis ao seu paciente? 
→ Existe alguma implicação para uma investigação 
futura? 
→ Existe alguma fonte potencial de tendência? 
Tendências nas metanálises 
Produção de evidências 
Divulgação de evidências 
→ A não inclusão de todos os estudos relevantes em 
uma metanálise pode levar a um efeito sub- ou 
superestimado da exposição. 
→ As análises relatadas em um artigo publicado são 
mais propensas a exibir um achado 
estatisticamente significativo, entre os grupos 
concorrentes, do que um achado não significativo. 
→ A super-representação de estudos, nas avaliações 
sistemáticas que apresentam resultados positivos, 
pode levar a comentários que conduzam a um 
efeito de exposição positiva. 
Viés de tempo: rápida ou demorada publicação dos 
resultados da pesquisa, dependendo da natureza e 
direção dos resultados. 
Viés de múltipla publicação: resultados da pesquisa 
publicados em várias fontes, dependendo da natureza 
e direção dos resultados, que podem ser computados 
mais de uma vez na metanálise. 
 Viés de localização: a publicação dos resultados em 
revistas de fácil acesso ou níveis de indexação em 
base de dados padrão, dependendo da natureza e 
direção dos resultados. 
Viés de citação: a citação ou não citação dos 
resultados da pesquisa, dependendo da natureza e 
direção dos resultados, com tendência a menor 
citação de estudos com resultados negativos. 
 Viés de linguagem: a publicação dos resultados da 
pesquisa em uma língua específica dependendo da 
natureza e direção dos resultados ou exclusão de 
estudos publicados em outro idioma, no processo de 
seleção de artigos. 
Viés de desfecho: o relato de resultados para alguns 
desfechos e não de outros, dependendo da natureza e 
direção dos achados 
Viés ou tendência de publicação - publicação ou não 
publicação dos resultados da pesquisa, dependendo 
da natureza e direção dos estudos. 
É explorada graficamente por meio de um modelo 
“árvore de Natal ou funil” (funnel plots). 
 
→ Se não houver tendência de publicação, a 
representação gráfica vai se assemelhar a um 
funil invertido simétrico (Fig. 4.4A); 
→ Se houver tendência de publicação, em que 
estudos menores não mostram nenhum efeito 
estatisticamente significativo, permanecendo sem 
publicação, o funil representado terá um aspecto 
assimétrico inferior direito (ou esquerdo, 
dependendo da questão pesquisada) com o canto 
esvaziado devido à ausência de dados. 
Variáveis de confusão ou covariáveis: são variáveis 
que influenciam o desfecho e que não são o foco de 
interesse ou a exposição que está sendo avaliado. Se o 
investigador controlou, através de modelos 
estatísticos, as variáveis de confusão presentes 
desproporcionalmente nos grupos e outras variáveis 
relevantes, mesmo que igualmente distribuídas nos 
dois grupos. 
 
 
 
 
 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Tamanho ou força de associação: em estudos com 
baixo risco de viés, quanto maior é a força de 
associação, mais peso damos à interpretação. Quanto 
maior for a HR, ou o RR, ou a OR, ou quanto maior for 
a medida de acurácia de um teste diagnóstico, maior 
será o impacto daquela exposição sobre aquele 
desfecho. No caso de ensaios clínicos, podemos 
estimar melhor o impacto individual de uma 
intervenção através do NNT. 
Vantagens e desvantagens da revisão sistemática 
 
 
 
 
 
 
 
Conflito de interesse 
Um conjunto de condições que tornam o julgamento 
profissional relativo a um interesse primário ou 
secundário, como o bem estar do paciente ou a 
validade de uma pesquisa, influenciado 
inapropriadamente por um interesse secundário, 
como ganho financeiro, por exemplo. 
Interesse primário 
É determinado pelos deveres profissionais de um 
médico, acadêmico ou professor. 
Embora o que esses deveres sejam às vezes 
controversos (e os deveres em si conflito), 
normalmente existe um acordo de que, sejam eles 
quais forem, eles devem ser a principal consideração 
em qualquer decisão profissional que um médico, 
acadêmico ou professor tome. 
Em sua forma mais geral, os principais interesses são a 
saúde dos pacientes, a integridade da pesquisa e a 
educação dos alunos. 
Interesse secundário 
Pode ser definido como qualquer vontade que não 
esteja diretamente conectada com o interesse 
primário para uma mesma situação. 
Sua necessidade pode ser problemática quando ele 
interfere no ideal de hierarquia, já que são 
estabelecidos novos critérios para decidir o que deve 
ser preferencial como interesse. 
O interesse secundário geralmente não é ilegítimo em 
si mesmo e, de fato, pode até ser necessário e parte 
desejável da prática profissional. 
Apenas seu peso relativo nas decisões profissionais é 
problemático. 
O objetivo não é eliminar ou necessariamente reduzir 
o ganho financeiro ou outros interesses secundários 
(como preferência por familiares e amigos ou desejo 
de prestígio e poder). 
É antes impedir fatores secundários de dominar ou 
parecer dominar o interesse primário relevante na 
tomada de decisões profissionais. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
Pesquisa qualitativa 
A pesquisa qualitativa partilha todas as características 
de uma pesquisa científica; no entanto, atualmente ela 
não assume uma posição universalmente aceita na 
hierarquia de provas. 
• Ela busca entender a questão da pesquisa ou 
tópico a partir das perspectivas da população local 
envolvida. 
• Permite a obtenção de informações sobre as 
ações, comportamentos, valores e opiniões dos 
diferentes grupos da população, por exemplo, a 
partir de diferentes culturas, classes 
socioeconômicas ou sexo. 
A pesquisa qualitativa pode ser utilizada em 
combinação com a pesquisa quantitativa para nos 
ajudar a interpretar e compreender melhor as várias 
fases de uma pesquisa quantitativa: 
Há três conceitos-chave que precisam 
ser considerados ao se avaliar um papel qualitativo: 
Validade: O grau com o qual os resultados 
representam, com precisão, o conceito específico que 
o pesquisador está tentando medir. 
Confiabilidade: Será que outro pesquisador poderia 
reproduzir os mesmos dados e interpretá-los da 
mesma forma? 
Possibilidade de transferência: Os resultados são 
aplicáveis a outros pacientes e/ou configurações? 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ana Flávia de Jesus Alves – Medicina Unisalesiano 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Nível de evidências – Oxford Centre for 
Grau de 
recomendação 
Nível de 
evidência 
Tipo de estudo 
A 
1 A 
Revisão sistemática de ensaios clínicos 
controlados e randomizados. 
1 B 
Ensaio clínico controlado e randomizado 
com intervalo de confiança estreito. 
1 C 
Resultados terapêuticos do tipo “tudo ou 
nada”. 
B 2 A Revisão sistemática de estudo coorte. 
2 B Estudo de coorte 
2 C Estudo ecológico 
3 A Revisão sistemática de caso controle. 
3 B 
Estudo 
 caso- controle 
C 4 Relato de casos 
D 
5 
Opinião desprovida de uma avaliação 
crítica ou baseada em matérias básicas.