BIOESTATÍSTICA-E-ESTATÍSTICA-NA-EPIDEMIOLOGIA

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SUMÁRIO 
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................ 3 
2 Introdução a Epidemiologia ......................................................................... 4 
3 Noções de bioestatística na aplicação de um estudo epidemiológico ...... 10 
3.1 Tabelas e gráficos .............................................................................. 11 
3.2 Gráfico de pizza e de barras empilhadas ........................................... 12 
3.3 Mapas de taxas .................................................................................. 13 
3.4 Gráficos de barras .............................................................................. 13 
3.5 Gráfico de linhas ................................................................................ 13 
3.6 Conceitos básicos de inferência estatística ........................................ 16 
4 Indicadores de saúde-doença ................................................................... 21 
Indicadores .................................................................................................. 22 
4.1 Sistemas de informações em saúde .................................................. 28 
5 Causalidade em epidemiologia ................................................................. 30 
6 Tipos de estudos epidemiológicos ............................................................ 37 
7 Epidemiologia e prevenção ....................................................................... 42 
8 Leitura, interpretação e apresentação de estudos epidemiológicos ......... 45 
9 REFERÊNCIAS ........................................................................................ 51 
 
 
 
 
 
 
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1 INTRODUÇÃO 
Prezado aluno! 
 
O Grupo Educacional FAVENI, esclarece que o material virtual é semelhante 
ao da sala de aula presencial. Em uma sala de aula, é raro – quase improvável - um 
aluno se levantar, interromper a exposição, dirigir-se ao professor e fazer uma 
pergunta, para que seja esclarecida uma dúvida sobre o tema tratado. O comum é 
que esse aluno faça a pergunta em voz alta para todos ouvirem e todos ouvirão a 
resposta. No espaço virtual, é a mesma coisa. Não hesite em perguntar, as perguntas 
poderão ser direcionadas ao protocolo de atendimento que serão respondidas em 
tempo hábil. 
Os cursos à distância exigem do aluno tempo e organização. No caso da nossa 
disciplina é preciso ter um horário destinado à leitura do texto base e à execução das 
avaliações propostas. A vantagem é que poderá reservar o dia da semana e a hora 
que lhe convier para isso. 
A organização é o quesito indispensável, porque há uma sequência a ser 
seguida e prazos definidos para as atividades. 
 
Bons estudos! 
 
 
 
 
 
 
 
 
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2 INTRODUÇÃO A EPIDEMIOLOGIA 
 
 Fonte: brasiltelemedicina.com.br 
 
A epidemiologia é definida como “o estudo da frequência, da distribuição e dos 
determinantes dos estados ou eventos relacionados à saúde em específicas 
populações e a aplicação desses estudos no controle dos problemas de saúde” 
(LAST, 1998). Assim, trata-se de uma disciplina fundamental no campo da saúde 
pública voltada para a compreensão do processo saúde-doença no âmbito de 
populações (sociedades, coletividades, comunidades, classes sociais, grupos 
específicos etc.). Sua abordagem voltada a populações a difere da clínica, que estuda 
o mesmo processo, entretanto, em indivíduos (CARVALHO, PINHO, GARCIA, 2017). 
O conceito de epidemiologia evidencia sua abrangência e possibilidades de uso 
na saúde pública, sobretudo, no que se refere ao seu papel no desenvolvimento de 
estratégias de promoção e proteção à saúde, sendo fundamental para a formulação 
de políticas de saúde. Nesse contexto, a epidemiologia não é apenas uma disciplina 
teórica, mas também essencialmente prática. Sobre essas duas fases da 
epidemiologia e suas consequências, Barreto (2002) comenta: 
“Temos uma epidemiologia simultaneamente como disciplina científica (que 
estuda a saúde, a doença e os seus determinantes) e como campo profissional da 
saúde coletiva (que produz e analisa informações, desenvolve tecnologias e 
estratégias de prevenção). No primeiro espaço, elaboram-se teorias, desenham-se 
estudos, dados são coletados e analisados, produzem-se conhecimentos. No 
 
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segundo espaço, a partir do anterior, produzem-se informações e redefinem-se os 
conhecimentos, delineiam-se estratégias, concretizam-se ações. No primeiro, os erros 
são de ordem teórica e metodológica e a sua correção faz parte do processo normal 
da ciência. No segundo, os erros significam vidas, doenças, sofrimentos, ou ainda 
custos sociais, econômicos ou políticos” (MARIN, 2010). 
Por meio dos indicadores de saúde a epidemiologia estuda e monitora aspectos 
relacionados à saúde, sobretudo, a partir da ausência de saúde na forma de doenças 
e agravos. Os sistemas de informação em saúde reúnem um conjunto de dados e 
informações que serão fundamentais ao planejamento, aperfeiçoamento e tomada de 
decisão em toda a extensão do sistema de saúde (MARIN, 2010). 
Por tudo que comentamos nesse primeiro momento, fica claro a ampla 
aplicabilidade da epidemiologia no contexto do Sistema Único de Saúde 
brasileiro, entretanto, isto será determinado pelo modelo de saúde 
predominante no país. Dessa forma iniciaremos nossos estudos sobre a 
epidemiologia explorando os modelos de atenção à saúde vigentes no Brasil 
(CARVALHO, PINHO, GARCIA, 2017. Apud MARIN, 2010). 
É sabido que o interesse no reconhecimento, em escala populacional, das 
desigualdades no adoecer humano emergiu no final do século XVIII e início do XIX, 
tornando-se potente instrumento da construção das sociedades modernas 1. Em 
conformidade com todo o amplo movimento iluminista, passou-se, desde então, a 
buscar as "leis" socionaturais do adoecimento, objetivando conhecer e dominar, por 
meios racionais, as condições de vida e saúde das populações humanas e construir 
a utopia da sociedade plenamente saudável (PALMEIRA, 2000). 
Foi com base nesses saberes, ainda identificados como Higiene Social ou 
Pública, que a Epidemiologia iniciou seu processo de conformação científica. Na 
segunda metade do século XIX, desenvolveram-se procedimentos sistemáticos para 
conhecer a mecânica de interdição ou facilitação que o meio produzia sobre os 
eventos fisiopatológicos, progressivamente identificados pelas ciências médicas da 
época. Este processo permitiu à incipiente ciência epidemiológica relacionar 
causalmente os fenômenos do organismo humano às condições de vida das 
populações nos termos das ciências positivas modernas (PALMEIRA, 2000). 
Ao longo do século XX, observa-se importante inflexão nessa trajetória. A 
Epidemiologia, que buscava identificar exaustivamente os determinantes externos do 
adoecimento, integrando-os nas totalidades sintéticas designadas como meio externo, 
 
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passou a delimitar relações causais analíticas e abstratas, na forma de associações 
de caráter probabilístico. Traduzidas no conceito de risco epidemiológico, este 
construto torna-se elemento central para as práticas de saúde atuais. O objetivo do 
presente artigo é recuperar as principais etapas históricas desse processo, 
demonstrando como, pela formalização do conceito de risco, o caráter probabilístico 
passou a instruir o raciocínio causal em epidemiologia, com repercussões nas ciências 
biomédicas em geral (PALMEIRA, 2000). 
 
 
 Fonte: enfermeria.uc.cm 
 
A Epidemiologia estuda o processo saúde-doença em populações humanas, 
com o objetivo de prevenção e controle. Cabe à Epidemiologia encontrar respostas 
para as seguintes questões: 
 Como a doença se distribui segundo as características das pessoas, dos 
lugares que elas habitam e da época considerada? 
 Que fatores determinam a ocorrênciada doença e sua distribuição na 
população? 
 Que medidas devem ser tomadas a fim de prevenir e controlar a 
doença? Como devem ser conduzidas? 
 Qual o impacto das ações de prevenção e controle sobre a distribuição 
da doença? 
A referência à população caracteriza a Epidemiologia, e a distingue da clínica 
(cujo interesse é a doença nos indivíduos). Essa característica aproxima a 
 
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Epidemiologia de outras disciplinas cujo objeto também tem caráter coletivo. O termo 
população designa, originalmente, o conjunto de habitantes de um território (região, 
país, cidade, bairro) e, por extensão, qualquer fração - subpopulação - desta (a 
população feminina de uma cidade, a de crianças de um país, a de doentes de uma 
região, etc) (PALMEIRA, 2000). 
As características das populações - tamanho, dinâmica de entrada e saída de 
indivíduos (nascimentos, mortes, movimentos migratórios), estrutura (distribuição dos 
indivíduos segundo idade e sexo), densidade (distribuição espacial dos indivíduos) - 
são objeto da demografia. Do ponto de vista da demografia, as populações são 
entidades reais, com organização e dinâmicas próprias, não se confundem com o 
simples soma tório de indivíduos independentes, e estão em constante movimento, 
em evolução permanente (PALMEIRA, 2000). 
O termo "população" tem sido empregado, em biologia, para designar um 
conjunto de indivíduos da mesma espécie, que vivem em um determinado território 
(população de anofelinos em um bairro, de roedores em uma cidade). Embora os 
estudos epidemiológicos possam, eventualmente, envolver outras populações 
(vetores, reservatórios), o objeto central da Epidemiologia diz respeito às populações 
humanas. Desde que as populações humanas estão constituídas como sociedades, 
e que os costumes, as normas e a estrutura das sociedades afetam tanto a dinâmica 
populacional quanto a distribuição das doenças, é necessário o epidemiologista levar 
em consideração o conhecimento produzido no campo das ciências sociais 
(sociologia, antropologia, economia, etc) (PALMEIRA, 2000). 
Os elementos das populações humanas (os indivíduos) não são idênticos, mas 
ao contrário, admitem uma ampla variação quanto a diversas características. Também 
não é necessário haver continuidade territorial para caracterizar uma população (a 
população de brasileiros inclui os que estão fora do país, e não se confunde com a 
população das pessoas que residem no Brasil, que inclui os imigrantes estrangeiros). 
O que define uma população é uma característica comum, compartilhada por todos 
os seus elementos (o fato de ser brasileiro, o fato de morar no Brasil, etc) (PALMEIRA, 
2000). 
 
 
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 Fonte: moodle.urse.edu.mx 
 
Para estudar as características de uma população, tanto a demografia quanto 
a Epidemiologia recorrem à estatística. Do ponto de vista da estatística, qualquer 
conjunto definido por um predicado comum pode ser tratado como uma população, 
independente da natureza dos elementos (pessoas, animais, objetos, instituições, 
documentos, acontecimentos). Além de orientar a análise de dados populacionais, os 
métodos estatísticos permitem o estudo de populações muito grandes e de 
populações infinitas (todos os possíveis lançamentos de uma moeda) a partir de uma 
amostra, um subconjunto "representativo" do conjunto inteiro (PALMEIRA, 2000). 
O processo saúde-doença e o objetivo de prevenção e controle completam a 
caracterização de Epidemiologia. Para prevenir e controlar a doença é necessário 
conhecer, tanto quanto possível, os elementos que participam do processo de 
adoecimento e os fatores que determinam a distribuição da doença segundo o tempo, 
o lugar e as pessoas que adoecem. O modelo genérico da "História Natural da 
Doença" relaciona as diversas ações de prevenção e controle a diferentes momentos 
do processo de adoecimento (PALMEIRA, 2000). 
A interação entre vários fatores de natureza diversa (climáticos, biológicos, 
ecológicos, fisiológicos, imunológicos, sociais, culturais, econômicos, etc.), sob 
condições que se modificam segundo o lugar, o momento e a população considerada 
(as pessoas), e que resulta num "estímulo à doença", corresponde ao período de pré-
patogênese (anterior ao adoecimento do homem) (PALMEIRA, 2000). 
 
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O período de patogênese tem início com a primeira interação do estímulo 
patogênico com o organismo do homem, antes de qualquer manifestação perceptível 
da doença (patogênese precoce). O horizonte clínico marca o aparecimento de 
distúrbios de forma e função, produtores dos sinais e sintomas que permitem perceber 
a doença; seguem-se os momentos de doença manifesta e de convalescença. O 
processo de patogênese pode resultar em recuperação (restabelecimento do 
equilíbrio), cronificação, invalidez ou morte (PALMEIRA, 2000). 
O objetivo da prevenção é interromper o processo de adoecimento. No período 
de pré-patogênese cabem as ações de promoção e proteção da saúde (prevenção 
primária). No início do período de patogênese a prevenção consiste no diagnóstico 
precoce, no pronto atendimento e na limitação dos danos e sequelas, através do 
tratamento adequado (prevenção secundária). Durante a convalescença, e na 
eventualidade de cronificação ou invalidez, têm lugar as medidas de reabilitação 
(prevenção terciária) (PALMEIRA, 2000). 
Uma das atividades tradicionais da Epidemiologia é a investigação dos 
elementos que participam da pré-patogênese, e de suas inter-relações. Em alguns 
casos (doenças infecciosas, intoxicações) é possível identificar um agente etiológico 
específico (causa necessária), em outros se procura estabelecer a probabilidade de 
adoecer associada a determinados fatores de risco. Dada a multiplicidade e a 
diversidade de elementos envolvidos na pré-patogênese de qualquer doença, e a 
complexidade das relações entre eles, mesmo quando existe um agente etiológico 
específico e conhecido, será sempre necessário compreender a doença como 
resultante de um processo "multicausal" (PALMEIRA, 2000). 
Observe-se que, freqüentemente, os fatores envolvidos na ocorrência da 
doença nos indivíduos tomados isoladamente (os determinantes do adoecimento de 
um paciente específico, em um momento determinado) não se confundem com os 
determinantes da distribuição da doença na população. Uma segunda tarefa 
reservada à Epidemiologia é a descrição das condições de saúde de populações 
reais, com vistas à orientação das ações de prevenção primária, à identificação de 
grupos especialmente suscetíveis e de circunstâncias que favorecem a disseminação 
da doença; nessa tarefa se incluem o monitoramento dos riscos (Vigilância Sanitária 
 
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e Ambiental) e da ocorrência da doença (Vigilância Epidemiológica) (PALMEIRA, 
2000). 
Finalmente, a Epidemiologia tem sido empregada na avaliação de técnicas e 
procedimentos de prevenção secundária e terciária: avaliação do impacto das 
medidas preventivas e da qualidade dos serviços (assistenciais) prestados; testagem 
da eficácia e da segurança de medicamentos, produtos e procedimentos terapêuticos; 
avaliação da validade e da confiabilidade de procedimentos de diagnóstico (que 
permitem reduzir o período de patogênese precoce) (PALMEIRA, 2000). 
3 NOÇÕES DE BIOESTATÍSTICA NA APLICAÇÃO DE UM ESTUDO 
EPIDEMIOLÓGICO 
 
 Fonte: sindjus.com.br 
Os conceitos e ferramentas da bioestatística são necessários para a síntese e 
análise dos dados. A realização de estudos epidemiológicos requer o uso de amostras 
para que sejam feitas inferências sobre uma população. (BONITA, BEAGLEHOLE, 
KJELLSTRÖM, 2010). Os dados podem ser apresentados como variáveis numéricas 
ou categóricas: 
 A variável numérica inclui contagens, como o número de crianças com 
certa idade e medidas, tais como peso e altura. 
 As variáveis categóricas resultam de classificações. Por exemplo, os 
indivíduos podemser classificados em categorias de acordo com o seu 
 
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grupo sanguíneo: A, B, O, ou AB. Variáveis ordinais –expressam uma 
ordem– são um tipo de variável categórica. 
Tabelas e gráficos podem ser usados para resumir dados. Média, mediana, 
amplitude, desvio padrão, erro padrão e variância são medidas que também podem 
ser usadas para resumir dados. Essas medidas serão explicadas a seguir, junto com 
sugestões e recomendações referentes ao seu uso apropriado (BONITA, 
BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
3.1 Tabelas e gráficos 
 
 Fonte: novaescola.org.br 
 
Tabelas e gráficos são extremamente úteis para resumir e apresentar dados, 
mas raramente são preparados com o devido cuidado. O objetivo é apresentar os 
dados de uma forma que possam ser compreendidos de maneira fácil e rápida. Cada 
tabela ou gráfico deve conter informações suficientes que permitam sua compreensão 
sem a necessidade de leitura do texto. O título é essencial para a compreensão de 
uma tabela ou gráfico, devendo descrever os números incluídos nas células da tabela 
ou representados no gráfico. Para as tabelas, o título deveria informar claramente o 
que os números nas células representam, como as células são classificadas e onde e 
quando os dados foram coletados (BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
 Um problema comum é o título informar o propósito da tabela ou gráfico ao 
invés de descrever o seu conteúdo. Frequentemente, os epidemiologistas têm que 
decidir como apresentar um dado e se devem usar uma tabela ou gráfico. Ambos têm 
 
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características em comum, mas um é mais apropriado que o outro dependendo da 
situação. Existem várias opções para preparar gráficos. Abaixo serão apresentados 
os mais populares, além de algumas orientações sobre o seu uso (BONITA, 
BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
As vantagens dos gráficos sobre as tabelas 
O gráfico tem como vantagens: 
 Simplicidade e clareza; 
 Facilidade de memorização; 
 Capacidade de mostrar relações complexas. 
Os gráficos também dão ênfase aos números e tendem a ser populares, como 
pode ser evidenciado pelo seu uso em publicações comuns, onde as tabelas são 
raramente usadas. 
A tabela tem como vantagens: 
 Apresentar dados mais complexos com precisão e flexibilidade; 
 Necessitar de menores habilidades técnicas para o seu preparo; 
 Usar menos espaço para dada quantidade de informação. 
3.2 Gráfico de pizza e de barras empilhadas 
 
 Fonte: depositphotos.com 
O gráfico de pizza apresenta essa informação em um círculo e o gráfico de 
barras empilhadas, em uma coluna – ambos os gráficos são divididos em seções que 
 
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representam os diferentes componentes. Para o gráfico de pizza, uma dica útil é 
colocar as partes da pizza em ordem, de acordo com o seu tamanho, começando do 
ponto equivalente às 12 horas e a seguir avançar em sentido horário. Quando se 
deseja comparar dois ou mais grupos, lado a lado, geralmente, é melhor usar os 
gráficos de barras empilhadas ao invés de gráficos de pizza (BONITA, BEAGLEHOLE, 
KJELLSTRÖM, 2010). 
3.3 Mapas de taxas 
Mapas de taxas mostram a localização geográfica de casos ou a distribuição 
das taxas de acordo com áreas geográficas. John Snow utilizou um mapa para mostrar 
onde os casos de cólera estavam ocorrendo em relação à famosa bomba d’agua. 
Mapas de taxas são levemente diferentes, pois as áreas geográficas são coloridas de 
acordo com as diferenças nos valores. Prevalência, incidência ou coeficientes de 
mortalidade são geralmente mostrados em mapas de taxas. Áreas com as maiores 
taxas costumam ser marcadas com tons mais escuros ou cores mais brilhantes 
(BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
3.4 Gráficos de barras 
Os gráficos de barras são mais apropriados quando se deseja comparar duas 
ou mais categorias em relação a valores numéricos ou proporções. Por exemplo, a 
proporção de fumantes entre homens e mulheres. A altura da barra é a essência dessa 
comparação. Por esse motivo, alterações ou distorções na altura da barra – tais como 
quebras na escala – não são apropriadas (BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 
2010). 
3.5 Gráfico de linhas 
O gráfico de linhas é mais apropriado para mostrar diferenças ou mudanças em 
uma variável contínua, que é geralmente mostrada no eixo vertical. Por exemplo, os 
níveis de colesterol total – no eixo vertical – podem ser apresentados ao longo do 
 
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tempo no eixo horizontal. Ao ler um gráfico de linhas, é importante conferir a escala 
do eixo vertical. Se a escala logarítmica é utilizada, a interpretação das diferenças 
deve mudar de valores absolutos para taxas ou proporção de variação. Para esse tipo 
de gráfico, a quebra na escala pode ser usada no eixo vertical, mas isso deve estar 
claramente indicado (BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
Distribuição de frequências e histograma 
A distribuição de frequência é a organização dos dados em intervalos contíguos 
e mutuamente exclusivos, de modo que o número ou proporção de observações que 
se encontram em um intervalo esteja aparente. As distribuições de frequência são 
geralmente apresentadas na forma de histogramas, que é similar a um gráfico de 
barras onde todas as barras são apresentadas conjuntamente, sem nenhum espaço 
entre elas. A altura das barras representa o número ou percentual de observações 
dentro de cada intervalo. A forma dessa distribuição pode ser altamente informativa. 
O polígono de frequência, que é essencialmente uma linha que conecta o meio de 
cada barra do histograma, tem sido também muito utilizado. A curva da distribuição 
normal em forma de sino é um exemplo desse tipo de gráfico (BONITA, 
BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
 
 Fonte: brasilescola.uol.com.br 
Resumindo os números Média, mediana e moda 
Entre as medidas utilizadas para sintetizar dados encontram-se as medidas de 
tendência central, que indicam o centro de uma distribuição, em geral, de uma 
amostra. 
Média 
 
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A medida de tendência central mais importante e conhecida, e frequentemente 
a mais apropriada, é a média, que para uma amostra com n observações para a 
variável xi = peso corporal, seria: 
 
Mediana 
A mediana é o ponto central da distribuição, que é obtido após todas as 
observações serem colocadas em ordem crescente (ou decrescente), de acordo com 
o seu valor. A mediana é útil em situações onde alguns valores são muito maiores que 
os demais. Por esse motivo, a renda individual tende a ser apresentada como renda 
mediana ao invés de renda média, pois a mediana não é afetada pelos valores 
extremos da renda de poucos membros da amostra. Observe que, muitas vezes, a 
renda para um país é apresentada na forma de renda per capita. A renda per capita 
pode ser bem diferente da renda mediana, que é o centro da distribuição das rendas 
individuais, e representa a renda que sustenta uma família inteira, enquanto a renda 
per capita representa a média dessa renda dividida pelo número de habitantes do país 
(BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
Moda 
A moda é outra importante medida, e indica o valor que aparece com maior 
frequência na amostra. 
Variância, desvio padrão e erro padrão 
 
As medidas de dispersão pertencem a outro grupo de medidas que são 
utilizadas para resumir dados. As três medidas de variabilidade mais utilizadas são: 
 Variância; 
 Desvio padrão; 
 Erro padrão. 
Estas medidas têm por objetivo indicar quão diferentes são os indivíduos em 
uma amostra. As medidas de dispersão podem ser calculadas sobre: 
 As diferenças entre as observações para todos os possíveis pares de 
medidas na amostra; 
 
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 A diferença entre cada observação na amostra e a média da amostra, 
ou seja, (X – X), que representa o quadrado do desvio da média. 
Tais cálculos, apesar de serem atraentes, são trabalhosos.Um equivalente 
algébrico é frequentemente utilizado; a fórmula abaixo é usada para calcular a 
variância da amostra – os subscritos foram removidos para simplificar (BONITA, 
BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
 
O numerador da equação acima pode ser escrito da seguinte maneira: 
 
Este termo é frequentemente chamado de soma dos quadrados dos desvios da 
média, ou simplesmente 
 Soma dos quadrados = SS (x) 
A variância é similar à média dos desvios quadrados da média. O desvio padrão 
é simplesmente a raiz quadrada da variância s = √s2 e o erro padrão é: 
 
Ele normalmente é chamado de erro padrão da média. O erro padrão da média 
reflete a probabilidade de diferentes médias serem observadas, se forem obtidas 
amostras aleatórias da mesma população (BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 
2010). 
3.6 Conceitos básicos de inferência estatística 
O uso de uma amostra para fazer inferências sobre a população é vital para a 
pesquisa epidemiológica. As bases conceituais do processo de inferência estatística 
pressupõem amostra aleatória de certo tamanho e na utilização dessa amostra para 
fazer inferências sobre a população como um todo. Normalmente, a inferência é feita 
em termos de médias, variância ou outra medida usada para sintetizar os dados. Os 
números que resumem a distribuição de uma variável na população são chamados de 
 
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parâmetros e são representados por letras gregas, tais como (BONITA, 
BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010): 
 μ = média 
 σ = desvio padrão 
 β = coeficiente de regressão.3 
As estimativas desses parâmetros, quando obtidas a partir de amostras, são 
representadas por x, s e b, respectivamente. 
Usando amostras para conhecer populações 
Amostra aleatória 
A forma como é feita a seleção de uma amostra da população é essencial para 
inferência estatística. O primeiro passo é a seleção de uma amostra aleatória, onde 
cada membro da população tem a mesma chance de ser incluído na amostra (Capítulo 
3). Existem inúmeras estratégias de amostragem e textos que podem auxiliar nesse 
processo. Exemplo de cálculo da média da amostra: 10 indivíduos foram selecionados 
e seu peso foi medido em quilogramas. Os seguintes valores foram obtidos: 82,3; 
67,3; 68,6; 57,7; 67,3; 60,5; 61,8; 54,5; 73,2; e 85,9 (BONITA, BEAGLEHOLE, 
KJELLSTRÖM, 2010). 
 
 
Que é uma estimativa de μ = média do peso na população 
Se outra amostra aleatória fosse obtida dessa mesma população e fosse 
medido o peso da nova amostra, provavelmente, uma média amostral diferente seria 
obtida; digamos, x= 68,2 kg, como uma estimativa da mesma média da população, μ. 
Nenhuma das médias das amostras é melhor do que a outra, mas isso levanta a 
questão sobre o uso da média da amostra como estimativa da média populacional, 
quando uma nova amostra forneceria um valor diferente de x (BONITA, 
BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
Se esse processo for repetido inúmeras vezes, será obtida uma lista de médias 
da amostra. O grau em que uma média da amostra estima a média da população pode 
ser avaliado através de um exame da lista de médias da amostra. Se for obtida a 
média de todas as médias da amostra, a média das médias terá a média da 
 
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população. Assim, a média da amostra é uma estimativa não enviesada da média da 
população. Normalmente, ela fornece a resposta correta (BONITA, BEAGLEHOLE, 
KJELLSTRÖM, 2010). 
Intervalo de confiança 
O intervalo de confiança é uma ferramenta muito útil para a epidemiologia. A 
partir de informações da amostra, o intervalo de confiança cria limites onde é provável 
que se encontre o valor da população estudada. Ele é fácil de calcular e de interpretar. 
Calculando o intervalo de confiança 
Na construção do intervalo de confiança, deve-se calcular os limites inferior e 
superior. Para a amostra de pesos, com n = 10 e x = 67,9, o desvio padrão desta 
amostra é s = 10,2 kg. 
Os limites inferiores e superiores são: 
 
 
O intervalo de confiança pode ser escrito da seguinte maneira: 
 
Indicando que esse é um intervalo com 95% de confiança da média 
populacional. A largura do intervalo de confiança é 17,30 kg (78,35 – 61,05), o qual é 
maior do que o desejado. Quanto menor (mais estreito) o intervalo de confiança, 
melhor. Um tamanho de amostra maior produzirá um intervalo mais estreito. Note que 
a média da amostra x deverá estar sempre dentro desse intervalo. Nesse exemplo, 
ela encontra-se exatamente no meio do intervalo; enquanto a média da população – 
que pode estar incluída –, não se tem garantia de que esteja dentro do intervalo 
(BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
Graus de liberdade 
O número 2,68 usado no cálculo do intervalo de confiança é oriundo da 
distribuição t com n – 1 = 9 graus de liberdade. Entretanto, se o tamanho da amostra 
for maior do que 30, então o número 2 estará muito próximo do valor na tabela. Para 
tamanhos de amostra muito grandes, o número será 1,96 (BONITA, BEAGLEHOLE, 
KJELLSTRÖM, 2010). 
 
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Tabelas para essa distribuição estão disponíveis na maioria dos livros sobre 
estatística e em fontes online. Esse exemplo é baseado em um intervalo de confiança 
para μ; entretanto, esse conceito é amplamente usado para outros parâmetros, 
incluindo aqueles de análises de regressão e de razão de chances, entre outros. A 
interpretação é similar à descrita a seguir para médias. A interpretação de um intervalo 
de confiança pode ser, às vezes, um pouco confusa (BONITA, BEAGLEHOLE, 
KJELLSTRÖM, 2010). 
Interpretando medidas fora do intervalo de confiança ao interpretar o intervalo 
de confiança, é importante ter em mente o que fazer com medidas que se encontram 
fora dos seus limites. No exemplo dado, as medidas de peso variaram entre 61,05 e 
78,35 kg. É razoável acreditar que a média da população poderia ser 80,0 kg? Espera-
se que 95% dos intervalos de confiança incluam a média da população. Parece pouco 
provável que a estimativa da população seja μ=80, embora isso possa acontecer. 
Neste caso, esse intervalo é um dos 5% ao invés dos 95%. Apesar de existir algum 
risco em afirmar que μ≠80,0 kg, ele é pequeno, além disso, quando se estabeleceu 
ser menor quando α=0,05 isso foi usado para criar um intervalo de confiança de 95% 
(BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
É importante entender que o risco de dizer que μ≠80,0 (quando na verdade é 
80,0 kg) é estabelecido pelo investigador, que calcula o intervalo de confiança. Valores 
diferentes de α=0,05 podem ser usados, com α=0,01 sendo, talvez, o outro valor mais 
utilizado. Entretanto, α=0,05 é o mais comum e mais aceito. A Figura 5.2 mostra um 
exemplo de intervalo de confiança. O intervalo de confiança pode ser usado como 
teste de hipótese, por exemplo, a hipótese de que μ=80,0 kg. Neste caso, a hipótese 
foi testada e rejeitada com base nos limites inferiores e superiores do intervalo de 
confiança. Geralmente, intervalos de confiança podem ser usados dessa maneira para 
testar hipóteses, entretanto, existe uma maneira mais formal (BONITA, 
BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
Teste de hipóteses, valor de p e poder estatístico 
O teste de hipótese é relativamente simples e fácil de ser entendido. É 
necessário ter uma hipótese estatística que será testada, um valor de p relacionado a 
esse teste e o poder estatístico que o teste tem para detectar uma diferença de certa 
magnitude (BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
 
20 
 
O valor de p 
Na situação anteriormente descrita, a hipótese nula foi rejeitada porque se 
considerou que o desfecho observado era pouco provável ou raro, supondo que a 
hipótese nula é verdadeira. O ponto de corte para essa situação de raridade foi 
definido como sendo α=0,05. Uma medida mais precisa da raridade do desfecho 
observado, de novo supondo que a hipótese nula seja verdadeira, pode ser obtida 
prontamente. Ela refere-se simplesmenteà área abaixo de -3,19 mais a área acima 
de +3,19 em uma distribuição t com 9 graus de liberdade (BONITA, BEAGLEHOLE, 
KJELLSTRÖM, 2010). 
 A área abaixo de -3,19 é 0,011, a área acima de +3,19 também é 0,011, então 
o valor de p é 0,022. Essa área é chamada de valor de p e representa a probabilidade 
de que a média de uma amostra aleatória dessa população estaria igualmente distante 
dos 67,9 kg ou mais distante dos 80 kg. O desfecho observado é tão raro, portanto, é 
difícil de acreditar que μ=80,0 kg. O valor de p e o nível de significância estão 
relacionados de tal forma que se α=0,05, então a hipótese nula será rejeitada quando 
p<0,05 (BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
Poder estatístico 
Na descrição do teste t para duas amostras a seguir, existe referência à 
hipótese nula: 
 H0: μ1 – μ2= 0, vs 
 H1: μ1– μ2≠ 0 
Que compara as diferenças entre médias de duas populações. Se essas são 
duas populações com medidas de peso, então, claramente, quanto maior a diferença 
entre as médias das duas populações, mais fácil será a rejeição da hipótese nula a 
partir das médias da amostra (BONITA, BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
Um ponto importante é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula se a diferença 
é igual ou maior do que, por exemplo, 4,0 kg, pois, qual é a probabilidade de que uma 
diferença tão grande quanto 4,0 kg seja “detectada”? Essa probabilidade é conhecida 
como poder. Quanto maior o poder de um estudo, melhor, desde que os custos sejam 
razoáveis. O poder depende do tamanho da amostra (quanto maior, melhor) e da 
variância das observações (quanto menor, melhor). Além disso, ao mudar o α de 0,05 
para 0,01 o poder é reduzido. Claramente, quando hipóteses são testadas, podem 
 
21 
 
ocorrer erros. Se a hipótese nula é rejeitada quando ela é de fato verdadeira, ocorre 
um erro chamado de erro α, e a probabilidade de ocorrência desse tipo de erro é 
estabelecida quando o nível α é definido antes da realização do teste. Geralmente, se 
usa α=0,05, a menos que existam boas razões para o uso de outro nível α (BONITA, 
BEAGLEHOLE, KJELLSTRÖM, 2010). 
Por outro lado, quando a hipótese nula é aceita, também se pode cometer um 
erro, que é chamado de erro β. Esse erro será descrito em maiores detalhes na seção 
sobre tamanho da amostra. A probabilidade de que a hipótese nula seja rejeitada 
quando ela deveria ser rejeitada é conhecida como poder e é representada por P=I-. 
Os possíveis desfechos para um teste de hipóteses (BONITA, BEAGLEHOLE, 
KJELLSTRÖM, 2010). 
4 INDICADORES DE SAÚDE-DOENÇA 
 
 Fonte: julia.pt 
 
A vigilância da situação de saúde desenvolve ações de monitoramento 
contínuo do país/estado/região/município/território por meio de estudos e análises que 
traduzam o comportamento dos principais indicadores de saúde, priorizando questões 
relevantes e contribuindo para um planejamento de saúde mais abrangente e 
adequado (BRASIL, 2010). 
Um indicador consiste em uma medida que reflete uma característica ou 
aspecto particular, em geral não sujeito a observação direta (MEDRONHO, 2009). Os 
 
22 
 
indicadores de saúde têm como propósito principal elucidar a situação de saúde de 
um indivíduo ou de uma população. A qualidade de um indicador depende das 
propriedades dos componentes utilizados em sua formulação e da precisão dos 
sistemas de informação empregados. O grau de excelência de um indicador deve ser 
definido por: 
Validade: Capacidade de medir o que se pretende. 
Confiabilidade Capacidade de reproduzir os mesmos resultados quando 
aplicado em condições similares. 
Em geral, a validade de um indicador é determinada por sua sensibilidade 
(capacidade de detectar o fenômeno analisado) e especificidade (capacidade de 
detectar somente o fenômeno analisado). Outros atributos de um indicador são: 
mensurabilidade (basear-se em dados disponíveis ou fáceis de conseguir), relevância 
(responder a prioridades de saúde), e custo-efetividade (os resultados justificam o 
investimento de tempo e recursos) (RIPSA, 2016). 
Indicadores sociais, econômicos e demográficos 
Podemos citar, como exemplos de indicadores que se referem diretamente à 
saúde de indivíduos ou de populações (ou à sua falta), as medidas de mortalidade e 
morbidade, do estado nutricional, demográficas, de exposição a fatores de risco e de 
satisfação com o próprio estado de saúde. As medidas utilizadas para medir o nível 
de saúde e avaliar a situação de saúde devem permitir comparações entre populações 
de diferentes regiões ou países e, ao mesmo tempo, refletir o resultado dos 
determinantes e condicionantes do estado de saúde (LAURENTI et al., 2005). 
Ainda que a obtenção de dados sociais, demográficos e econômicos não seja 
uma especificidade do setor de saúde, são de extrema importância para avaliar a 
situação de saúde de uma população e na previsão de recursos e estratégias para a 
manutenção das ações. Ainda que existem muitas especificidades, tendo por base os 
parâmetros sugeridos pela OMS, agrupam os indicadores em três categorias 
(LAURENTI et al., 2005). 
1. Indicadores que traduzem diretamente a saúde. 
2. Indicadores que se referem às condições do meio. 
3. Indicadores que medem os recursos materiais e humanos relacionados às 
atividades de saúde. 
 
23 
 
Em publicação da Organização Pan-Americana de Saúde sobre indicadores 
básicos de saúde para o Brasil, produzidos pela Rede Interagencial de Informações 
para a Saúde (RIPSA), são utilizados os seguintes agrupamentos: 
 Indicadores demográficos: medem a distribuição de fatores 
determinantes da situação de saúde relacionados à dinâmica 
populacional na área geográfica referida. 
 Indicadores socioeconômicos: medem a distribuição dos fatores 
determinantes da situação de saúde relacionados ao perfil econômico e 
social da população residente na área geográfica referida. 
 Indicadores de fatores de risco/fatores de proteção: medem os fatores 
de risco (ex.: tabaco, álcool) e/ou proteção (ex.: alimentação saudável, 
atividade física, aleitamento) que predispõem a doenças e agravos ou 
protegem das doenças e agravos. 
 Indicadores de recursos: medem a oferta e a demanda de recursos 
humanos, físicos e financeiros para atendimento às necessidades 
básicas de saúde da população na área geográfica referida. 
 Indicadores de cobertura: medem o grau de utilização dos meios 
oferecidos pelo setor público e pelo setor privado para atender às 
necessidades de saúde da população na área geográfica referida. 
 Indicadores de mortalidade: informam a ocorrência e distribuição das 
causas de óbito no perfil da mortalidade da população residente na área 
geográfica referida. 
 Indicadores de morbidade: informam a ocorrência e distribuição de 
doenças e agravos à saúde na população residente na área geográfica 
referida. 
O IBGE traz uma abordagem estatística de âmbito social e demográfico a partir 
de levantamentos com base na coleta de informações dos domicílios, entre as fontes 
de dados, sobre uma determinada área. Nesse tocante, podemos destacar o Censo 
Demográfico (que se constitui como núcleo das estatísticas sociodemográficas) e a 
Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), que levanta, anualmente, 
informações sobre a habitação, rendimento e mão de obra, associadas a algumas 
características demográficas e de educação. Encontram-se, ainda, como fonte de 
 
24 
 
informações sociodemográficas, as pesquisas fundamentadas em registros 
administrativos, como o Registro Civil, a Pesquisa de Assistência Médico-Sanitária e 
a Pesquisa Nacional de Saneamento Básico (IBGE, 2016). 
Uma publicação extremamente relevante que pode apoiar os estudos sobre 
dados sociodemográficas refere-se à Síntese de Indicadores Sociais (IBGE, 2015), 
publicada pelo IBGE, que reúne múltiplas informações sobre a ampla realidade social 
brasileira, acompanhadas decomentários que destacam, em cada uma das 
dimensões temáticas de análise, algumas das principais características observadas 
nos diferentes estratos populacionais. 
Medidas de morbidade 
A morbidade é um dos importantes indicadores de saúde. É um termo genérico 
usado para designar o conjunto de casos de uma dada doença ou a soma de agravos 
à saúde que atingem um grupo de indivíduos. Medir morbidade nem sempre é uma 
tarefa fácil, pois são muitas as limitações que contribuem para essa dificuldade, como 
a subnotificação. Para fazer essas mensurações, utilizam-se principalmente as 
medidas de incidência e prevalência. A incidência representa a frequência com que 
surgem novos casos de uma determinada doença em um intervalo de tempo. Por 
exemplo, os novos casos diagnosticados por dengue no município de São Luís (MA) 
durante o ano de 2015 (IBGE, 2015). 
A prevalência representa a proporção de indivíduos de uma população que é 
acometida por uma determinada doença ou agravo em um determinado momento, 
sendo análoga a uma fotografia. Ela engloba tanto os casos novos que ocorreram no 
período quanto os casos pré-existentes. É considerada uma medida estática. É 
importante frisar que as taxas de prevalência apresentarão comportamento diferente 
quando estiverem tratando de doenças crônicas. No geral, haverá variação nessas 
taxas, por exemplo, a depender do tempo necessário para o doente se curar, devendo 
haver cautela também na análise das condições sem cura. Além disso, influenciam as 
taxas de prevalência: novos episódios de uma doença, óbitos, mudança de 
localização (doentes que migram e emigram para um determinado local) (IBGE, 2015). 
Portanto, a prevalência de hipertensão arterial na comunidade coberta pela 
ESF do exemplo anterior é de 2,54 indivíduos a cada cem moradores. Diante dessas 
informações, pode-se afirmar que a prevalência é útil: na análise da demanda por 
 
25 
 
assistência à saúde e no planejamento de ações e administração de serviços de 
saúde. A prevalência e a incidência estão relacionadas, uma vez que a prevalência é 
uma função da incidência mediada pelo tempo de duração da doença (IBGE, 2015). 
Medidas de mortalidade 
Outro indicador de saúde tradicional na saúde coletiva é o coeficiente de 
mortalidade, determinado de forma genérica pelo número de óbitos dividido pela 
população exposta (total da população em questão). Podem-se destacar as principais 
medidas de mortalidade (IBGE, 2015). 
Coeficiente de mortalidade geral 
Número de óbitos totais em todas as faixas etárias, na população residente em 
determinado espaço geográfico, no ano considerado (RIPSA, 2008). 
Coeficiente de mortalidade infantil 
Número de óbitos de menores de 1 ano de idade, por mil nascidos vivos, na 
população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado (RIPSA, 
2008). 
Coeficiente de mortalidade neonatal precoce 
Número de óbitos de 0 a 6 dias de vida completos, por mil nascidos vivos, na 
população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado (RIPSA, 
2008). 
Coeficiente de mortalidade neonatal tardia 
Número de óbitos de 7 a 27 dias de vida completos, por mil nascidos vivos, na 
população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado (RIPSA, 
2008). 
Coeficiente de mortalidade pós-natal 
Número de óbitos de 28 a 364 dias de vida completos, por mil nascidos vivos, 
na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado 
(RIPSA, 2008). 
Coeficiente de mortalidade materna 
Número de óbitos maternos, por 100 mil nascidos vivos de mães residentes em 
determinado espaço geográfico, no ano considerado (RIPSA, 2008). 
Coeficientes de mortalidade específicos 
 
26 
 
Distribuição percentual de óbitos por grupos de causas definidas, na população 
residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado (RIPSA, 2008). 
A seguir descreveremos os conceitos e aplicações de alguns indicadores de 
mortalidade, segundo a (RIPSA, 2008). 
Mortalidade infantil 
A taxa de mortalidade infantil é um dos mais sensíveis indicadores de 
condições de vida e saúde de uma população. Taxas elevadas de mortalidade infantil 
podem refletir condições de baixo desenvolvimento socioeconômico, precária 
infraestrutura ambiental, bem como o acesso e a qualidade dos recursos disponíveis 
para atenção à saúde materna e da população infantil. A maior parte dos óbitos infantis 
é evitável, pois por ações efetivas dos serviços de saúde poderia ter sido redutível 
(NASCIMENTO et al., 2014). 
A mortalidade infantil pode ser classificada da seguinte maneira: 
 ALTA (50 óbitos por mil ou mais nascidos vivos); 
 MODERADA (20 a 49 óbitos por mil ou mais nascidos vivos); 
 BAIXA (menos de 20 óbitos por mil ou mais nascidos vivos). 
No Brasil, os óbitos infantis são registrados no Sistema de Informação sobre 
Mortalidade (SIM). Em alguns casos pode haver distorção da medida de mortalidade 
infantil, a saber (SANTOS, TEJADA, EWERLING, 2012): 
 Problemas de registros de óbitos infantis. 
 Registro de óbitos por local de ocorrência e não de residência, pois 
existem locais de ocorrência que recebem muitos casos não residentes, 
os quais possuem melhores condições de atendimento, hospitais de 
referência etc. 
 Erros nos registros de causas de mortes e da idade da criança na 
Declaração de Óbitos RIPSA, 2008, LANSKY et al., 2014). 
Mortalidade neonatal 
A mortalidade neonatal estima o risco de um nascido vivo morrer até os 27 dias 
de vida. Reflete, de maneira geral, as condições socioeconômicas e de saúde da mãe, 
bem como a inadequada assistência pré-natal, ao parto e ao recém-nascido. 
Atualmente, o principal componente da mortalidade infantil no Brasil é a mortalidade 
 
27 
 
neonatal precoce (de 0 a 6 dias), sendo que 25% das mortes ocorrem nas primeiras 
24h (RIPSA, 2008, LANSKY et al., 2014). 
Mortalidade pós-neonatal 
A taxa de mortalidade pós-neonatal estima o risco de um nascido vivo morrer 
dos 28 aos 364 dias de vida. De maneira geral, denota o desenvolvimento 
socioeconômico e a infraestrutura ambiental, que condicionam a desnutrição infantil e 
as infecções a ela associadas. O acesso e a qualidade dos recursos disponíveis para 
atenção à saúde materno-infantil são também determinantes da mortalidade nesse 
grupo etário. Quando a taxa de mortalidade infantil é alta, a mortalidade pós neonatal 
é, frequentemente, o componente mais elevado (RIPSA, 2008). 
Mortalidade perinatal 
A mortalidade perinatal refere-se ao número de óbitos ocorridos no período 
perinatal por mil nascimentos totais na população residente em determinado espaço 
geográfico, no ano considerado. O período perinatal começa em 22 semanas 
completas (ou 154 dias) de gestação e termina aos sete dias completos após o 
nascimento, ou seja, de 0 a 6 dias de vida (período neonatal precoce). Portanto, os 
nascimentos totais incluem os nascidos vivos e os óbitos fetais (RIPSA, 2008). 
A taxa de mortalidade perinatal estima o risco de morte de um feto nascer sem 
qualquer sinal de vida ou morrer na primeira semana. De maneira geral, reflete a 
ocorrência de fatores vinculados à gestação e ao parto, entre eles o peso ao nascer, 
bem como as condições de acesso a serviços de saúde e a qualidade da assistência 
pré-natal, ao parto e ao recém-nascido (RIPSA, 2008). 
Mortalidade materna 
A razão de mortalidade materna estima a frequência de óbitos femininos, 
ocorridos até 42 dias após o término da gravidez, atribuídos a causas ligadas à 
gravidez, ao parto e ao puerpério, em relação ao total de nascidos vivos. O número 
de nascidos vivos é adotado como uma aproximação do total de mulheres grávidas. 
Esse indicador reflete a qualidade da atenção à saúde da mulher, dessa forma taxas 
elevadas de mortalidade materna estão associadas à insatisfatória prestação de 
serviços de saúde a esse grupo, desde o planejamento familiar e assistência pré-natal, 
até a assistênciaao parto e ao puerpério (RIPSA, 2008). 
Mortalidade por causas específicas 
 
28 
 
A mortalidade por causas específicas mede a participação relativa dos 
principais grupos de causas de morte no total de óbitos com causa definida. De modo 
geral, é influenciado pela participação de fatores que contribuem para aumentar ou 
diminuir determinadas causas, alterando a distribuição proporcional das demais: 
condições socioeconômicas, perfil demográfico, infraestrutura de serviços públicos, 
acesso e qualidade dos serviços de saúde (RIPSA, 2008). 
4.1 Sistemas de informações em saúde 
Em termos conceituais, “sistema” é definido como um conjunto de elementos 
conectados ou todo organizado; “dado”, como um valor quantitativo referente a um 
fato ou circunstância; e “informação”, como conhecimento obtido a partir dos dados. 
Um Sistema de Informação em Saúde (SIS) deve ser organizado enquanto um 
instrumento de apoio à gestão do Sistema Único de Saúde (SUS). Deve produzir 
informações que possibilitem (RIPSA, 2008): 
 A avaliação de uma determinada situação de saúde; a tomada de 
decisões sobre as respostas (ações) a serem implementadas; 
 O acompanhamento ou controle da execução (eficiência e eficácia) das 
ações propostas; 
 A avaliação do impacto (efetividade) alcançado sobre a situação de 
saúde inicial. 
Segundo a OMS, os SIS constituem-se em um conjunto de componentes que 
atuam de forma integrada, por meio de mecanismos de coleta, processamento, 
análise e transmissão da informação necessária e oportuna para implementar 
processos de decisões no Sistema de Saúde. O propósito dos SIS é selecionar dados 
pertinentes e transformá-los em informações para aqueles que planejam, financiam, 
provêm e avaliam os serviços de saúde. Em síntese, devem disponibilizar o suporte 
necessário para que o planejamento, decisões e ações dos gestores, em determinado 
nível decisório (municipal, estadual e federal), seja baseado em evidências 
(MEDRONHO, 2009). 
Para tal, incluem-se desde os materiais de registro (como prontuários, 
formulários) a tabelas e gráficos de resumo, passando por todos os recursos utilizados 
 
29 
 
para transformá-los e analisá-los, contemplando (mas não se limitando a) o uso de 
computadores e demais ferramentas de tecnologia da informação. A finalidade 
principal refere-se à disponibilização de informação de qualidade onde e quando 
necessárias (MEDRONHO, 2009). 
Vale ressaltar que os Sistemas de Informação em Saúde devem produzir 
indicadores capazes de medir a eficiência, eficácia e efetividade (PEREIRA, 1995). 
Sobre esses aspectos temos: 
 Efetividade: obter transformações concretas na situação de saúde, 
coerentes com os objetivos propostos pela gestão; 
 Eficácia: por meio das ações produzidas, alcançar os melhores 
resultados possíveis, principalmente em relação à cobertura (número 
de pessoas atendidas) e à concentração (número de ações oferecidas 
a cada pessoa); 
 Eficiência: utilização dos recursos disponíveis da melhor maneira 
possível, no menor tempo possível e com menor custo, evitando 
“desperdícios”. 
Principais funções dos SIS: 
 Analisar a situação atual de saúde; 
 Realizar planejamento com vistas ao estabelecimento de prioridades; 
 Fazer comparações de indicadores, metas e objetivos; 
 Documentar a qualidade da assistência prestada; 
 Avaliar mudanças ao longo do tempo; 
 Subsidiar tomada de decisões; 
 Demonstrar a confiabilidade e transparência dos serviços prestados, 
frente à sociedade; 
Informação em saúde consiste na descrição ou representação limitada de um 
evento, agravo, atributo ou dimensão da situação de saúde-doença-cuidado de 
indivíduos ou população, no tempo e espaço definidos, que foi (foram) tratado (s) e 
organizado (s) por profissionais ou gestores ou instituições, a partir de determinados 
interesses e objetivos (MORAES, 2014). 
Os Sistemas de Informação em Saúde (SIS) alimentam os fluxos correntes de 
informação e repositórios de registros. Descrevem facetas ou dimensões do fato, 
 
30 
 
evento ou situação de saúde-doença-cuidado de acordo o ponto de vista, o grau de 
conhecimento e tecnologia de que dispõe os responsáveis por desenvolvê-lo e o 
alcance do compromisso de quem (profissional/instituição) define, em determinado 
tempo e lugar, o que e como descartar, ocultar, ignorar, desde a coleta até sua 
disponibilização e uso (MEDRONHO, 2009). 
Nas últimas décadas foram implementadas no Brasil uma série de ações, 
planos e projetos visando a estruturação e a organização das informações em saúde 
no âmbito nacional. Apesar de iniciativas importantes terem ocorrido antes da década 
de 90 (como a implantação do SIM em 1975 e a criação do grupo técnico de 
informação em saúde em 1986), maiores avanços só foram destacados a partir dos 
anos 1990 (MEDRONHO, 2009). 
5 CAUSALIDADE EM EPIDEMIOLOGIA 
 
 Fonte: abrasco.org.br 
 
A epidemiologia, como ciência preocupada com a frequência, a distribuição e 
os ‘determinantes’ das doenças que acometem a população, tem desenvolvido 
procedimentos metodológicos baseados em modelos estatísticos que buscam 
identificar a etiologia das doenças. Esses modelos são, entretanto, dependentes de 
pressupostos que muitas vezes não podem ser checados com base em dados 
observados. O conceito de validade tem, portanto, um papel-chave na avaliação dos 
efeitos causais. Por sua vez, a validade sobre a existência de uma relação de causa 
 
31 
 
e efeito entre uma doença e um fator de risco é dependente das características de 
cada desenho de estudo que a epidemiologia utiliza (LUIZ, STRUCHINER, 2002). 
Segundo Rothman & Greenland (1998), uma causa pode ser entendida como 
qualquer evento, condição ou característica que desempenhe uma função essencial 
na ocorrência da doença. Observa-se, ainda, que causalidade é um conceito relativo, 
devendo ser compreendido em relação a alternativas concebíveis. Isto é, o efeito de 
uma causa é sempre relativo a uma outra causa. A expressão ‘A causa B’ significa 
que A é a causa de B relativa a alguma outra causa que, frequentemente, se refere à 
condição ‘não A’. 
 Por exemplo, ao se falar que história de tabagismo inveterado é uma causa 
para câncer de pulmão, é necessário especificar a causa alternativa, que pode ser, 
por exemplo, tabagismo recente ou não tabagismo. Ainda em relação à questão 
conceitual de causa, a epidemiologia tem trilhado um caminho que passa pela filosofia 
da ciência. São vários os autores que seguem essa linha. O trabalho de Rothman 
(1988) agrega ensaios e comentários de diversos autores sobre causalidade sob a 
ótica filosófica, discutindo questões ligadas à lógica da causalidade e à teoria da 
refutação de Popper (LUIZ, STRUCHINER, 2002). 
 Entretanto, o processo de identificação de um suposto agente causal pode ser 
simplificado utilizando-se uma abordagem mais pragmática, sem a necessidade de 
um aprofundamento na questão teórico-conceitual intrínseca à noção de causa. Além 
disso, enquanto os cientistas em geral consideram associações causais como etapas 
do processo de conhecimento da epidemiologia e da história natural da doença, 
profissionais envolvidos diretamente com a prevenção das doenças necessitam, para 
suas ações, de conclusões rápidas, tão logo alguma evidência tenha sido atingida 
(LUIZ, STRUCHINER, 2002). 
A questão causal no ambiente epidemiológico tem sido apresentada também 
de uma forma determinística, observando-se, entretanto, que a ocorrência de uma 
doença em geral não está associada exclusivamente a uma única causa. Para 
ocorrência da doença, é necessário um conjunto de causas componentes. Rothman 
& Greenland (1998) definem causa suficiente como um conjunto de eventos e 
condições mínimos que inevitavelmente acarreta a ocorrência de doença, no qual 
 
32 
 
‘mínimo’ implica que não se pode prescindir de nenhum dos eventos ou condições 
componentes(LUIZ, STRUCHINER, 2002). 
 Nota-se ainda que, para a ocorrência de uma determinada doença, pode 
haver diversos conjuntos de causas suficientes. Algumas causas 
componentes, quando presentes em todas as causas suficientes alternativas, 
são chamadas causas necessárias. Outras, para serem identificadas, 
dependem da interação com outras causas componentes. Um modelo de 
causalidade com essas características, isto é, fundamentado na classificação 
dos mecanismos que precedem a resposta, diferentemente do modelo a ser 
discutido, que se baseia na classificação de respostas individuais à 
exposição, tem sido conhecido como modelo de Rothman ou modelo de 
causas suficiente/componente (GREENLAND, 1995. Apud LUIZ, 
STRUCHINER, 2002). 
Muitas causas que são de interesse da epidemiologia, embora não sejam 
suficientes, são componentes de causas suficientes. Dispor de água não tratada não 
é suficiente para o surgimento de doenças diarreicas e fumar não é suficiente para 
produzir câncer de pulmão, mas ambas são causas componentes de causas 
suficientes. Observa-se, ainda, que a identificação completa de todas as causas 
componentes de uma determinada causa suficiente, mesmo que seja possível e 
viável, não é fundamental se o objetivo é a prevenção da doença (LUIZ, 
STRUCHINER, 2002). 
Por exemplo, mesmo não sendo capaz de identificar todas as causas 
componentes de uma dada causa suficiente para câncer de pulmão, entre as 
quais está o hábito de fumar, é possível prevenir aqueles casos que 
resultariam desta causa suficiente pela remoção do fumo da constelação de 
causas componentes (ROTHMAN, 1976. Apud LUIZ, STRUCHINER, 2002). 
 
 Fonte: ebserh.gov.br 
 
33 
 
 
O fato é que a maioria ou mesmo todos os componentes de uma causa 
suficiente são desconhecidos. Exigem-se, portanto, hipóteses específicas e modelos 
apropriados para que a avaliação dos efeitos observados possa ser atribuída a uma 
causa estabelecida. Além disso, o conhecimento biológico sobre uma proposição 
epidemiológica é frequentemente raro, tornando-a, na maioria das vezes, uma mera 
afirmação de associação entre a exposição e a doença. Averiguar a existência de 
associação é tarefa bem familiar à estatística. A passagem da atribuição de 
associação entre a exposição (suposto agente causal) e a doença para atribuição de 
causa tem sido a tônica da discussão sobre causalidade (LUIZ, STRUCHINER, 2002). 
A partir da incorporação das ideias de Rubin, traduzidas no chamado Modelo 
de Rubin, uma nova lógica pode ser desenvolvida. Historicamente, a primeira tentativa 
formal para identificação das causas de uma doença se deu com a formulação, em 
1890, do que foi chamado de Postulados de Henle-Koch. Tais postulados satisfaziam 
a necessidade de se estabelecer regras que guiassem a investigação de bactérias 
como possíveis agentes causais. Basicamente, estabeleciam os seguintes critérios 
para o organismo patogênico (LUIZ, STRUCHINER, 2002): 
 Deve estar presente em todos os casos da doença em questão; 
 Não deve ocorrer nem de forma casual nem de forma patogênica em 
outra doença; 
 Isolado do corpo e crescido em cultura pura, deve induzir a doença 
quando inoculado em suscetíveis. 
Foi observado, inclusive por Koch, que para a identificação de um suposto 
agente causal não era necessário que todos os critérios fossem satisfeitos e que 
apenas os dois primeiros já eram suficientes. Ou seja, o cumprimento dos postulados 
fornecia razoáveis elementos para aceitar a hipótese de causalidade do suposto 
agente, enquanto o seu descumprimento não deveria excluir tal hipótese. Apesar de 
suas limitações, que os tornavam não aplicáveis a todas as doenças bacterianas e 
eventualmente não aplicáveis às doenças viróticas e parasitárias, esses postulados 
serviram de base para que a discussão sobre a etiologia das doenças, considerando-
se suas especificidades, fosse ampliada (LUIZ, STRUCHINER, 2002). 
 
34 
 
 Assim, à medida que o conhecimento sobre as doenças crescia, como, por 
exemplo, identificando-se novos vírus e suas respectivas características biológicas, 
tempo de incubação e possibilidade de imunidade, os postulados de Henle-Koch 
foram sendo testados e modificados. As modificações consistiam, basicamente, na 
incorporação de novas restrições para que a atribuição de causalidade servisse a 
todas as doenças, inclusive as crônicas. As modificações culminaram com os critérios 
estabelecidos por Hill em 1965. Identificada uma associação entre exposição e 
doença, ele sugeriu que os seguintes aspectos fossem considerados na tentativa de 
se distinguir uma associação causal de uma não-causal (LUIZ, STRUCHINER, 2002): 
 
 
 Fonte: saudebusiness.com 
 Força da associação – uma associação será tão mais forte quanto mais 
distante do valor de nulidade estiver a medida de efeito de interesse 
calculada. O argumento é que uma associação forte tem mais chance 
de ser causal do que uma associação fraca. Isso porque se ela se deveu 
a algum viés; então, muito provavelmente, este viés seria evidente. 
Associações fracas, contudo, são mais prováveis de serem explicadas 
por vieses não detectados. Entretanto, uma associação fraca não 
descarta a hipótese de causalidade. Outra característica importante é 
que a força de uma associação não é um aspecto compatível 
biologicamente, e sim uma característica que depende da prevalência 
das outras causas componentes. Uma forte associação de determinada 
causa pode indicar simplesmente que esta causa é pouco prevalente em 
 
35 
 
relação às outras e não possuir, assim, significado biológico importante 
(ROTHMAN, GREENLAND, 1998); 
 Consistência – a consistência se refere à repetição dos achados para 
diferentes populações. Resultados similares reforçam a hipótese de 
causalidade; 
 Especificidade – uma causa é específica para um determinado efeito 
se a introdução de um suposto fator causal é seguida da ocorrência do 
efeito e sua remoção implica que tal efeito não ocorra. Em razão do fato 
de que muitos fatores implicam muitos efeitos e praticamente todas as 
doenças têm múltiplas causas, a especificidade de uma associação 
respalda uma interpretação causal, mas sua falta não deve ser indicação 
de não-causalidade; 
 Temporalidade – a causa deve necessariamente preceder o efeito. Os 
estudos transversais e retrospectivos muitas vezes carecem dessa 
evidência, dificultando uma atribuição de causalidade. 
 Gradiente biológico – este aspecto refere-se à presença de uma curva 
dose-resposta. Observar uma frequência crescente de ocorrência de 
doença à medida que se aumenta a dose ou o nível da exposição reforça 
a hipótese de causalidade. Entretanto, a observação de um efeito dose-
resposta pode ser devida completamente a algum viés; 
 Plausibilidade – se o efeito hipotetizado é plausível diante do 
conhecimento biológico vigente, a interpretação causal é fortalecida. No 
entanto, plausibilidade biológica não pode ser exigida, uma vez que 
depende do conhecimento disponível à época da investigação. Em geral, 
quanto menos se conhece a respeito da etiologia da doença e doenças 
similares, menos segurança se tem para rejeitar uma interpretação 
causal com base neste critério; 
 Coerência – o critério de coerência é satisfeito quando a associação 
encontrada não entra em conflito com o que é conhecido sobre a história 
natural e a biologia da doença. Nota-se que este critério combina 
aspectos dos critérios de consistência e plausibilidade biológica. Ele 
 
36 
 
mereceu especial atenção em recente trabalho, no qual se buscou 
quantificar a evidência fornecida por uma associação coerente. 
 Evidência experimental – é conhecido o poder da experimentação na 
avaliação de causalidade. Entretanto, a obtenção de tal evidência é 
raramente disponível em estudos envolvendo populações humanas 
devido, principalmente,a questões éticas. 
 Analogia – uma analogia simples pode aumentar a credibilidade para 
uma atribuição de causalidade. Por exemplo, se é conhecido que certa 
droga causa má-formação congênita, talvez uma outra similar que se 
está estudando também poderia, por analogia, apresentar o mesmo 
efeito 
De modo diferente, a abordagem estatística sobre causalidade baseia-se na 
formulação de um modelo construído sob uma ótica contrafactual, na qual são 
estabelecidas hipóteses que procuram viabilizar a inferência causal. A dificuldade 
está, pois, na verificação de tais hipóteses, nem sempre passíveis de serem testadas 
por meio dos dados observados. A validade de algumas hipóteses não testáveis, por 
sua vez, depende do nível de convencimento que o analista consegue obter, para si 
próprio e para os outros, com base em uma cuidadosa análise de cada situação em 
particular. Sendo assim, é de grande valia que as hipóteses não testáveis adjacentes 
ao modelo estejam explicitadas, para que possam ser analisadas criticamente (LUIZ, 
STRUCHINER, 2002). 
 
37 
 
6 TIPOS DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS 
 
 Fonte: tecnoarte.com.br 
 
A Epidemiologia tem em suas bases a clínica, a estatística e a medicina social. 
Essas origens múltiplas levam a ser a metodologia empregada em estudos 
comunitários, mas, também, clínicos. Esses últimos nos remetem à Medicina Baseada 
em Evidências (MBE) que se baseia no tripé das propensões dos pacientes, 
experiência clínica e evidências externas. Essa abordagem se propõe a reduzir as 
incertezas na decisão clínica em prol do paciente que depende das circunstâncias, 
evidências e valores. Conclui-se que a Epidemiologia associada à Medicina Social se 
envolve mais com o comunitário e a MBE, ao individual. A primeira prática é mais 
voltada a programas em saúde pública e a outra, indiretamente também, pois pode 
promover a qualificação dos clínicos e de suas práticas através da educação 
continuada oferecida principalmente pelas diretrizes clínicas e outras revisões 
sistemáticas (GOMES, LI, CARVALHO, 2005). 
Alguns aspectos epidemiológicos sobre as pessoas com epilepsia (PCE) são 
fundamentais para delinearmos estudos comunitários da área, tais como:1. 
as populações mais sujeitas a ela encontram-se na infância e na terceira 
idade; 2. As PCE predominantemente são controladas clinicamente em 
unidades ambulatoriais; 3. Em unidades de cuidados primários, a prevalência 
de epilepsia é de apenas 0,72%, 0,49-1,38%; 4. Mas, 15% dos pacientes dos 
mais refratários perfazem ≥ 50% do custo total da doença, (BEGLEY et al., 
1994, Apud PLATT, SPERLING, 2002). 
 
38 
 
Esses aspectos se associam à particularidade de as pessoas com epilepsia 
necessitarem de tratar não somente da sua epilepsia e comorbidades, mas também 
de superar a sua baixa estima e o estigma, além de usar adequadamente as DAE e 
ter estilo de vida adequado. No nosso meio, necessitamos de melhores definições 
sobre causas, frequência e tipos/gravidade da condição entre faixas etárias, etnias e 
comunidades bem como dos recursos utilizados e sua adequação. Isso representa 
grande impasse, pelas diversidades geográficas e socioeconômicas no Brasil 
(GOMES, LI, CARVALHO, 2005). 
 No entanto, esses dados podem ser inferidos de outras avaliações. Com esse 
preâmbulo, podemos conduzir alguns tipos de estudos: primários, pela facilidade de 
execução, mais os que avaliam prevalência do que incidência (os ideais), relacionados 
a taxas mortalidade/morbidade, avaliação de fatores de risco/comorbidades/qualidade 
de vida ou qualidade de atendimento e análise econômica. Nesses estudos primários, 
se incluem os de intervenções amplas, principalmente os de natureza psicossocial e 
de autocontrole. Os estudos também podem ser derivados de dados secundários a 
partir de registros regulares. Tendo em vista a importância das revisões sistemáticas, 
os epileptologistas podem se envolver na realização dessas revisões sobre questões 
da área. A seguir, vamos procurar desdobrar esses estudos epidemiológicos com 
maior impacto populacional (GOMES, LI, CARVALHO, 2005). 
 
 
 Fonte: iclinic.com.br 
 
Estudos seccionais 
 
39 
 
Os estudos de prevalência de epilepsia se desdobram na literatura médica. As 
taxas encontradas não se dissociam muito de padrão básico encontrado. Acreditamos 
que não se deva despender muito mais capital para gerá-los em nosso meio, a menos 
que se considere que a população a ser estudada divirja da média por estar mais 
sujeita a alguns fatores de risco ou devido a peculiaridades socioculturais. Vários 
estudos já foram realizados em nosso meio, a mencionar dois que redundaram em 
outros estudos secundários que podem contribuir com as características da 
distribuição das PCE na população: um estudo porta-a-porta, de uma pequena 
comunidade de baixa renda e outro de amostra de uma população grande (GOMES, 
LI, CARVALHO, 2005). 
No primeiro, ressaltamos a abordagem dos seus resultados falso-positivos e, 
assim, o perfil dos casos de eventos não epilépticos na população. Isso é de especial 
valia, pois, os clínicos usualmente vão lidar mais com eles e muito menos com os 
eventos propriamente epilépticos. Outra possibilidade é a partir da prevalência da 
epilepsia na população se estimar o hiato entre os tratados e os não tratados com 
DAE, e assim, a deficiência da cobertura de tratamento na população (GOMES, LI, 
CARVALHO, 2005). 
Nos casos prevalentes, podemos fazer um estudo transversal ao se estimar a 
associação com comorbidades psicopatológica ou carga da baixa qualidade de vida 
entre pessoas com epilepsia com particularidades para faixas etárias, como crianças, 
adolescentes e idosos, por exemplo. Assim, se identifica disparidades de saúde e 
necessidades não atendidas com sugestão para mais cuidados com os grupos 
desfavorecidos. Outra questão importante é a da qualidade de atendimento em 
populações específicas (GOMES, LI, CARVALHO, 2005). 
 Lembra-se que nessa avaliação há coleção sistemática, análise e 
interpretação de dados de saúde necessários para projetar, implementar e avaliar 
programas de saúde pública relacionados à epilepsia. Os resultados desses estudos 
podem favorecer políticas públicas desenhadas para melhorar as características do 
atendimento. Em todos os níveis de atendimento podem ser realizadas auditorias 
(retrospectivas e/ou prospectivas) para serem reconhecidas a estrutura (recursos 
existentes), processo (como se diagnostica e trata, por exemplo) e resultados dos 
 
40 
 
atendimentos (quantos PCE controlados, por exemplo) (GOMES, LI, CARVALHO, 
2005). 
Estudos de intervenção e modelos de atendimento integral 
A carência de especialistas e de equipe multiprofissional faz ainda mais 
necessária a implementação de autocuidados das PCE para aumento do autocontrole 
e auto eficácia, principalmente com estratégias cognitivo comportamental, objetivando 
a redução de problemas psicossociais e melhor uso de DAE. Os estudos 
metodologicamente consistentes são ainda limitados, havendo perspectiva de 
geração de melhores modelos para esses propósitos (GOMES, LI, CARVALHO, 
2005). 
A ressaltar no contexto do atendimento integral ao paciente, a Campanha 
Global “Epilepsia fora das Sombras” que é uma ação conjunta da Organização 
Mundial da Saúde, International League Against Epilepsy International Bureau of 
Epilepsy lançada em 1997(18). Em 2001, a Campanha adentrou na segunda fase com 
os Projetos Demonstrativos, onde uma série de ações eram colocadas em prática para 
demonstrar a viabilidade de um modelo de atendimento integral aos pacientes com 
epilepsia. Nesse sentido, os aspectos epidemiológicos são muito enfatizados 
(GOMES, LI, CARVALHO, 2005). 
 O Brasil participa da Campanha através do Projeto Demonstrativo executada 
pela ASPE (Assistência à Saúde de Pacientes com Epilepsia).O Projeto 
Demonstrativo Brasileiro também contempla estudos secionais para avaliar 
prevalência da epilepsia e lacuna de tratamento, qualidade de assistência à saúde na 
rede básica, magnitude de estigma na comunidade e estudos longitudinais sobre a 
intervenção na atenção básica do SUS na modificação da qualidade de atendimento, 
satisfação do cliente e redução de estigma associado (GOMES, LI, CARVALHO, 
2005). 
 
41 
 
 
 Fonte: biocam.com.br 
 
Registros regulares 
A existência de registros regulares constitui o ideal de uma rede de saúde 
organizada. Isso é exemplarmente, reconhecido no sediado na clínica Mayo e advindo 
da população de Rochester. Os do Reino Unido da prática dos clínicos gerais também 
favorecem estudos epidemiológicos. No nosso meio, os registros e sua cobertura são 
mais limitados. No entanto, alguns existem e podem ser utilizados para inferências 
epidemiológicas, tais como os da: Vigilância Sanitária que nos podem sugerir efeitos 
adversos das drogas antiepilépticas; Datasus, com dados sobre internações e 
mortalidade por causa básica, por exemplo, e os da DATAPREV, sobre os benefícios 
previdenciários a esses pacientes. A se ressaltar, a existência de rede de Serviços de 
Reabilitação profissional ligada à Previdência Social a ser melhor 
estudada/incrementada para o seu adequado aproveitamento em relação às PCE. 
Lembra-se que os dados sobre mortalidade mais adequados são os advindos de 
registros por causa múltipla, disponíveis em alguns municípios do país (GOMES, LI, 
CARVALHO, 2005). 
Revisões sistemáticas 
Quando existentes, as revisões sistemáticas são as mais úteis para mais fácil 
e consistentemente orientar as nossas práticas. Elas podem oferecer síntese da 
literatura científica publicada relativa ao diagnóstico, controle e tratamento das 
pessoas com epilepsia. O acesso ao The Cochrane Epilepsy Review Group pode 
ajudar nessa busca (via acesso autorizado do trabalho na íntegra) e websites de 
 
42 
 
diretrizes clínicas. Para os interessados, novos títulos estão sendo cogitados para 
estudo e sujeitos à adesão por parte de novos pesquisadores. Dentro dessas 
propostas, é útil a elaboração de diretrizes clínicas atentas a critérios consistentes de 
construção (revisão adequada de literatura – com definição de graus e níveis das 
recomendações, opinião de peritos e idealmente também de usuários) (GOMES, LI, 
CARVALHO, 2005). 
7 EPIDEMIOLOGIA E PREVENÇÃO 
 
 Fonte: hrportugal.sapo.pt 
 
A promoção da saúde está ligada com a vigilância à saúde e a medicalização 
do setor, não apenas a ausência da doença, entretanto é capaz de determinar os 
aspectos que sucedem aos indivíduos: a educação, moradia, salário, alimentação, 
meio ambiente, lazer e o acesso aos bens e serviços de saúde. O conceito de saúde 
é abordado largamente como à noção da vida e envolve diversas dimensões a nível 
do estado geral e da subjetividade de cada indivíduo (SÍCOLI, NASCIMENTO, 2003). 
A definição de saúde como aspecto central para a vida tem seu início nas 
últimas décadas, por meio de conquistas sociais e o aumento da expectativa de vida 
da população, essas conquistas contribuíram para os contextos de qualidade de vida 
e bem-estar, desarticulando-se para as preocupações centrais de tratamento e 
prevenção de doenças, a fim de delimitar a intensidade entre doença e saúde. Existem 
três níveis distintos de prevenção com ações preventivas, o nível primário; o nível 
 
43 
 
secundário com as promoções de saúde e proteção especifica e o nível terciário com 
ações de reabilitação (VERDI, CAPONI, 2005). 
Promover à saúde é mediar através de estratégias a “mudança das condições 
de vida das pessoas e de trabalho” (CZERSNIA, 1999 s/p). O objetivo da promoção 
está relacionado com o fortalecimento das capacidades individuais e de trabalho, que 
vai além das técnicas e normas até o reconhecimento da fisiologia e os mecanismos 
das doenças. Em conjunto com a ação de educadores e profissionais da saúde, a 
meta de alcançar uma saúde plena e global a todos os indivíduos é priorizar com 
responsabilidade os estímulos subjetivos na transformação dos comportamentos 
como o tabagismo, o uso de bebidas alcoólicas, o sedentarismo e a desnutrição. 
Assim, as decisões não são apenas individuais, mas precisam de mudanças nos 
valores sociais para contribuir com as novas políticas que transformem os padrões de 
comportamentos da sociedade (CHOR, FAERSTEIN, 2000). 
Verifica-se que a promoção da saúde auxilia a saúde pública, a participação 
da sociedade para incorporar as premissas e estratégias que o Sistema Único 
de Saúde (SUS) e outras seguradoras privadas apresentam. Com isso, 
auxiliam a igualdade de gênero na saúde, os bens de serviço, o acesso e 
produção de indivíduos autônomos e responsáveis socialmente, para 
contribuir com o poder político democratizado. Observa-se que quando o 
termo “promoção de saúde” é abordado, a prevenção de doenças está 
diretamente interligada neste contexto, pois para promover a saúde é 
necessário usufruir de medidas preventivas para garantir e promover o 
aumento da qualidade de vida do sujeito (CARVALHO, 2004. Apud GOMES 
et al, 2008). 
Prevenção de Doenças 
As mudanças na vida e as relações interpessoais e mundiais dos indivíduos 
promovem transformações sociais, culturais e econômicas no mundo pessoal e no 
trabalho, que são fatores predominantes no processo de saúde e doença e nas 
empresas para as práticas de saúde. A globalização propõe um ritmo rápido de 
produção tecnológica e transforma as relações ligadas ao trabalho e assim provoca a 
queda crescente na qualidade de vida e saúde da população trabalhadora (ROCHA, 
FERNANDES, 2008). 
A saúde do indivíduo não é mais caracterizada especificamente pelo seu fator 
orgânico, mas está inserida ao ambiente social e político. Os efeitos individuais do 
comportamento humano para a saúde são gerados e pesquisados largamente nas 
últimas décadas, entretanto apesar das justificativas positivas ligadas à atividade 
 
44 
 
física e o estilo de vida, uma parte da sociedade não alcança o estilo de vida esperado 
e o sedentarismo ainda é o fator principal nas causas de morte por doenças crônicas 
degenerativas (AÑES, REIS, PETROSKI, 2008). 
As medidas saudáveis promovem além da prevenção de doenças 
cardiovasculares, o tratamento precoce destas (SANTOS, ABREU-LIMA, 2009). 
Diante disso, muitos órgãos e empresas iniciaram seus programas para gerenciar a 
prevenção de doença como forma de melhorar a qualidade de vida de seus 
beneficiários e clientes. O comportamento preventivo, atualmente vinculado como a 
saúde primária nos inúmeros planos de assistência à saúde, é responsável pela 
promoção da saúde e demonstra que uma vida saudável é o aspecto principal para 
alcançar a longevidade ou a sobrevida e para diminuir as complicações que podem 
limitar futuramente (GIORDANI, 2011). 
Segundo a ANS (2011) e Curci et al (2013) algumas intervenções para controlar 
e evitar as doenças crônicas não transmissíveis inclui o aumento nos impostos e 
valores nos produtos de tabaco, a proteção dos não usuários de tabagismo e a 
proibição em ambientes públicos, as ameaças, a regulamentação da propaganda e 
promoção quanto ao uso de cigarros, a restrição de vendas de bebidas alcoólicas, a 
diminuição do consumo de sal e o esclarecimento para toda a sociedade quanto ao 
estilo de vida adequado com atividade física, alimentação equilibrada, comportamento 
preventivo e diminuição nos níveis de estresse. 
A promoção da saúde e a prevenção de doenças são termos discutidos no 
âmbito da saúde pública, para que não ocorram prejuízos para os serviços e políticas 
de saúde em todos os níveis de atenção, observa-se a necessidade de 
regulamentação dos planos públicos e privados para assistência a saúde em todos os 
níveis, especialmente no nível de