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Valor de P O p-valor diz quão provável seria obter uma amostra tal qual a que foi obtida quando a hipótese da nulidade for verdadeira. A probabilidade de que a diferença entre os dois grupos seja tão grande ou maior do que a observada no presente estudo se a hipótese nula for verdadeira. O p-valor (valor de probabilidade) permite decidir se existe evidência suficiente para rejeitar a hipótese de nulidade, embora o teste de hipóteses não elimine a probabilidade de erro. De qualquer modo, os pesquisadores se sentem seguros para rejeitar a hipótese de nulidade (assumir que existe a diferença procurada) quando o p-valor é pequeno. Quando p < 0,05, dizemos que os resultados são significantes e, quando p < 0,01, dizemos que os resultados são altamente significantes. Isso porque seria muito pouco provável chegar ao resultado obtido se a diferença entre médias não existisse. Um total de 0,05 ou 5% é tradicionalmente utilizado como ponto de corte. Assim, se o valor P observado é inferior a 0,05 (P < 0,05), há boas evidências de que a hipótese nula não seja verdadeira. Isso está relacionado com a taxa de erro tipo 1. − P < 0,05 é descrito como estatisticamente significativo. − P ³ 0,05 é descrito como estatisticamente não significativo. Por exemplo, vamos supor que você comparou duas médias e obteve um valor P de 0,02. Isso significa que: − Existe uma chance de 2% de observar uma diferença entre os dois grupos, pelo menos tão grande quanto aquela observada, ainda que a hipótese nula seja verdadeira (i.e., mesmo que as duas médias da população sejam idênticas). − A amostragem randômica de populações semelhantes conduziria a uma diferença menor entre os dois grupos do que a observada em 98% das ocasiões e, pelo menos, tão grande quanto a observada em 2% das ocasiões. Ao comparar dois grupos, você deseja calcular um valor P unicaudal ou bicaudal. Ambos os tipos de valores P são baseados na mesma hipótese nula. O valor P bicaudal responde à seguinte questão: − Assumindo que a hipótese nula seja verdadeira, qual a chance de que as amostras randômicas da mesma população apresentem as médias (ou proporções) tão distantes das observadas no presente estudo, com um grupo especificado apresentando uma média maior (ou proporção)? O valor P unicaudal responde à seguinte questão: − Assumindo que a hipótese nula seja verdadeira, qual seria a chance de que amostras aleatórias de uma mesma população apresentariam médias (ou proporções) pelo menos tão distantes como observado no presente estudo, com o grupo especificado tendo a maior média (ou proporção)? Um valor P unicaudal é usado quando podemos prever que um dos grupos terá uma média maior (ou proporção), mesmo antes de coletar os dados. O senso comum ou dados anteriores podem nos informar que uma diferença potencial só poderá ir em uma única direção. Portanto, se o outro grupo termina com uma média maior (ou proporção), devemos atribuir esse resultado ao acaso, mesmo que a diferença seja relativamente grande. Se você não tem certeza se escolhe um valor P uni ou bicaudal, é aconselhável escolher o último. Intervalo de confiança Inferência: usa a informação obtida de uma amostra para estabelecer conclusões (inferência) sobre a população da qual a amostra foi retirada. O intervalo de confiança mostra um intervalo de valores do verdadeiro parâmetro da população compatíveis com os dados da amostra, com certo nível de confiança, seja o parâmetro a média de uma determinada distribuição, o risco relativo, a razão de chances, a variância, etc. O termo aleatório nesta interpretação indica que, antes de realizarmos a amostragem e calcularmos o intervalo de confiança de acordo com o procedimento apropriado, haverá uma probabilidade de (100 − α) % de o intervalo vir a conter o real valor do parâmetro de interesse. Tipos de estudos Tipos de estudos Podem ser classificados em observacionais ou experimentais (de intervenção). Ambos os estudos analisam se existem associações entre um determinado fator, comparando grupos, contudo... Coorte Estudo longitudinal, prospectivo e observacional no qual um grupo de pessoas é acompanhada por determinado tempo. Os desfechos são comparados a partir da exploração ou não de uma intervenção ou outro fator de interesse para análise posterior de incidência da doença. Fatores Positivos: calcula o Risco Relativo(RR) e estabelece etiologia e fatores de risco, sendo apropriado para descobrir a incidência e a história natural de uma condição de saúde. Atenção: São demorados e podem ser caros. Ensaio clínico randomizado Relato de caso Descrição detalhada de um ou alguns casos clínicos, geralmente de um evento clínico raro ou uma nova intervenção. A série de casos é um estudo com maior número de participantes (mais de 10) e pode ser retrospectivo ou prospectivo. Fatores Positivos: Colaboram com o delineamento de casos clínicos. Atenção: Possuem limitações importantes e podem levar a conclusões equivocadas, uma vez que frequentemente avaliam acontecimentos passados, não possuem grupos de comparação e apresentam resultados que se aplicam somente àquele paciente ou grupo de participantes específicos. Estudos ecológicos Descrevem as diferenças entre a população em um determinado espaço e tempo ou em um mesmo tempo, comparando a ocorrência da doença entre grupos de pessoas (população de países, regiões ou municípios). Fatores Positivos: A unidade de estudo não é a pessoa mas o grupo. Atenção: É dependente de bons sistemas de informação (dados estatísticos). Caso controle Estudos de grupos semelhantes, selecionados a partir de uma população de risco que compara doentes versus não doentes, retrospectivamente, considerando a exposição e os possível fatores de risco a que a amostra de doentes foi exposta (no passado). Fatores Positivos: Útil para identificação de fatores de risco e doenças raras ou novas e, para a exposição de fatores prognósticos de doenças com longo período de latência. Níveis de evidência Nível de evidência representa a confiança na informação utilizada em apoio a uma determinada recomendação. O ensaio clínico randomizado é o delineamento de estudo mais adequado para questões relacionadas à intervenção, e quando esses são considerados. Quando apenas estudos observacionais são incluídos, a qualidade da evidência se inicia como baixa. Os fatores responsáveis pela redução no nível de evidência são: limitações metodológicas (risco de viés), inconsistência, evidência indireta, imprecisão, viés de publicação. Adicionalmente, caso o nível não tenha sido rebaixado devido aos fatores acima apresentados, a evidência procedente de estudos observacionais pode ser elevada considerando três fatores: grande magnitude de efeito, gradiente dose-resposta, fatores de confusão residuais, os quais aumentam a confiança na estimativa. Força da recomendação A força da recomendação expressa a ênfase para que seja adotada ou rejeitada uma determinada conduta, considerando potenciais vantagens e desvantagens. São consideradas vantagens os efeitos benéficos na melhoria na qualidade de vida, aumento da sobrevida e redução dos custos. São consideradas desvantagens os riscos de efeitos adversos, a carga psicológica para o paciente e seus familiares e os custos para a sociedade. O balanço na relação entre vantagens e desvantagens determina a força da recomendação. SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA x SIGNIFICÂNCIA CLÍNICA Significância estatística: determinada pelo valor p e indica que a alteração na qualidade de vida provavelmente não foi causada pelo acaso. Significância clínica: refere-se à alteração na qualidade de vida suficiente para se detectar uma mudança no curso do tratamento do doente.