TIPOS DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS

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EPIDEMIO
divisões básicas
formas de investigar amostra
· Agregada: Variáveis registradas em um grupo – sei quantos são, mas não sei quem é (avalia um conjunto de pessoas – todas as características analisadas são do grupo e nenhuma vai ser individual)
· Individuada: Variáveis registradas por indivíduo – sei quantos são e quem é (avalia tudo de forma individual)
Relação entre investigador e investigado
· Intervenção: ação do investigador sobre a amostra
· Observacional: análise de dados coletados de forma observacional, não tem nenhuma intervenção do investigador
Dimensão temporal
· Transversal
· Faz um corte em um determinado período de tempo
· Análise Pontual: foto -> análise em um determinado período de uma determinada população
· Ex: estudo agregado sobre HAS em uma pop -> vai pegar todos os hipertensos numa ubs e faz uma “foto” pra analisar quem é obeso dentro do grupo de has, como é tipo uma foto, não sabe quem é quem e nem como ocorreu essa evolução temporal-> naquele momento tem x pessoas hipertensas e dentro desse x, tem uma porcentagem de obesos
· Longitudinal
· Através do tempo: prospectiva ou retrospectiva: filme 
· Já permite avaliar evolução temporal
Amostra
· Amostra é uma parcela da população que seja representativa para o estudo, tomando referências para o todo
· Probabilística
· Simples (sorteio)
· Sistemáticas (ordena e retira)
· Estratificada (divide em grupos e tira partes)
· Conglomerados (sorteio de grupos)
· Não probabilística 
· Cotas (entrevistador escolhe por cotas)
· Julgamento (entrevistador escolhe todos)
· Conveniência (voluntários)
estudo transversal
· Observacional (“foto”): determina prevalência 
· Mas não consegue calcular incidência -> é um estudo pontual
· Análise de amostra
· Inquérito: individuado 
· Estudo ecológico-> agregado: não individualizar afirmação -> falácia ecológica 
· Ex: estudo transversal ecológico para avaliar se doenças cerebrovasculares tem relação com HAS-> com essa foto, dá para analisar que grande parte desses doentes são hipertensos, mas não dá pra inferir com certeza que a causa do infarto/avc foi o HAS importante para nortear futuros estudos longitudinais
· Fácil, rápido e barato
· Doença e o fator de risco ao mesmo tempo e de forma única (não define risco) -> não sabe se o avc veio antes ou depois da HAS, se o avc aumentou o risco de has ou vice-versa
estudo coorte
· Longitudinal, prospectivo, observacional e individualizado
· Fator de risco vem antes da doença-> define risco
· Pega os indivíduos hipertensos e faz um filme para analisar se aumenta ou não a obesidade 
· Desenho: grupo de expostos X grupo não expostos
· Qualidades
· Bom: história natural da doença; incidência; fator de risco raro (vai ver se esse fator tem relação com alguma doença durante um período de tempo)
· Ruim: doença rara (pode ficar analisando o filme durante anos e nunca pegar a doença); doença com longo período de incubação (tem que estender muito); caro, longo e sujeito a perdas (amostra desiste do estudo ao longo dele)
· Coorte histórica: fator de risco antes da doença (ambos no passado) -> avaliando eles em determinado tempo do passado
Estudo caso controle
· Longitudinal, retrospectivo (já aconteceu em determinado período do passado, diferente do estudo coorte), observacional e individualizado
· Doença vem antes do fator de risco: estima risco
· Desenho: grupo com doença x grupo sem doença (controle)
· Qualidades 
· Bom: doença rara (porque aqui a doença já ocorreu)
· Ruim: fator de risco raro
ensaio clínico
· Individualizados, de intervenção (amostra participa de intervenção proposta pelo pesquisador) e prospectivos 
· Define risco e relação causal: Momento da intervenção conhecido e fatores de confusão controlados
· Desenho 
· Distribuição da intervenção
· Mascaramento e randomização: garantem avaliação homogênea dos grupos (ex: se for estudo de um medicamento, se o paciente ou o médico saber pra quem ele tá dando o medicamento pode tendenciar as respostas)
· Validade
· Interna: Resultado pode ser aplicado nos que compõe o estudo
· Externa: resultados pode ser aplicado no restante da população geral
· Efeitos 
· Hawthorne: resultados mascarados pela mudança de comportamento/de hábito devido ao estudo
· Placebo: resultados mascarados por crença da intervenção 
· Precisa do mascaramento e randomização para reduzir esses efeitos
medidas
· Frequência
· Prevalência: total de doentes – estudo bom para ver é o transversal 
· Incidência: casos novos em um período – estudos longitudinais
· Associação 
· Relação entre o fator e o desfecho
· Se for = 1, não existe associação – tem uma igualdade entre os fatores
· Se for <1, é um fator protetor
· Se for>1, é um fator de risco
Quais?
· Coorte 
· Avaliar um fator de risco prospectivo – ex: avaliar se o tabagismo aumenta o não o risco de IAM
· Risco relativo (RR): Quantas vezes mais o risco o grupo exposto ao fator têm de desenvolver o agravo
· Ie: incidência dos expostos -> casos de doentes dentro da população exposta÷ por todos os expostos pelo fator de risco
· Lne: incidência dos não expostos -> casos de doença nos não expostos÷ todos não exposto ao FR
· Risco atribuível ao fator (RAF)
· Le-lne
· Daqueles com desfecho, quantos desenvolveram devido ao fator -> no exemplo, dentro daqueles que desenvolveram IAM, quantos foram devido ao tabagismo 
· Risco atribuível populacional (RAP%)
· (lpopulação-lne)/lpopulação
· Quantos desfechos sumiriam se tirássemos o fator
· Caso controle 
· Odds Ratio (OR): quantas vezes mais chance o grupo exposto ao fator tem de desenvolver o agravo
· Transversal 
· Razão de prevalência (RP): P expostos/P não expostos
· Ensaio clínico
· Risco relativo (RR)
· Redução do risco relativo (RRR)
· 1 – RR: redução do risco de desenvolver certo desfecho no grupo que recebeu intervenção
· Redução absoluta do risco (RAR)
· Igrupo controle-Igrupo experimento: redução no risco de desenvolver certo desfecho no grupo que recebeu intervenção em relação ao que não recebeu 
· Número necessário para tratamento (NNT)
· 1/RAR: quantos devem ser tratados para evitar o desfecho
· Ex: uso de estatina para proteção do risco cardiovascular-> quantas pessoas tem que tomar estatina para prevenir 1 evento cardiovascular
conceitos
· Eficácia: tratamento em condições ideais – validade interna (RRR)
· Efetividade: tratamento nas condições reais – validade externa (RRR)
· Eficiência: Relação custo benefício (NNT)
estatística
erro
· Sistemático (erro do pesquisador/da programação do est)
· Seleção: grupos diferentes, não comparáveis entre si
· Aferição: variáveis medidas de forma diferente
· Confusão: terceira variável está associada ao fator (faltou randomização dos grupos)
· Aleatório 
· Erro ao acaso: confiabilidade 
· Significativo? Intervalo de confiança: fazer o estudo 100 vezes e repetir 100 vezes -> em 95 vezes deve ser semelhante = p<5% (estatisticamente significativo)
· Confiável? RR contido no IC (confiável); RR contém o valor 1 (não é confiável)
· Comparações; 
· Tipos de estudo mais confiáveis: ensaios clínicos randomizados e sus revisões sistemáticas (mais confiáveis); opiniões de especialistas (menos confiáveis)
critérios de causalidade de hill
· Sequência cronológica: fator antes do agravo
· Força de associação: risco pelas medidas de associação
· Relação dose-resposta: quanto mais fator, mais agravo
· Consistência: outros trabalhos corroboram
· Plausibilidade: história natural fundamenta 
· Analogia: outros fatores
· Especificidade: com fator tem agravo, sem fator não há agravo
· Coerência: sem elementos conflitantes
· Evidência experimental: estudo comprova
variáveis
· Numéricas (quantitativas)
· Discretas (números inteiros)-> quantidade de filhos
· Contínuas (números quebrados)-> exemplo peso
· Categóricas (qualitativas)
· Ordinais (seguem uma ordem)
· Nominais (não existe ordem)
· Como expressar?
· Medidas de tendência central
· Média: razão entre a soma e o número de observações – distribuição simétrica
· Moda: valor que mais se repete
· Mediana: separa a metade maior da menor – distribuição assimétrica· Medidas de dispersão 
· Desvio médio: diferença entre o somatório dos desvios de cada observação e a moda ou mediana
· Variância: razão entre a soma do quadrado dos desvios e o número de observações
· Desvio padrão: raiz quadrada da variância 
tabela
· Vertical: doentes e não doentes
· Horizontal: positivos e negativos 
· A: doentes com resultado positivo-> verdadeiros positivos
· B: não doentes com resultado positivo -> falso positivo
· C: doentes com resultado negativo-> falso negativo
· D: não doentes com resultado negativo-> verdadeiro negativo
validação de testes
sensibilidade (S)
· Dentre os doentes-primeira linha da tabela- (a+c), aqueles que tiveram um resultado positivo no teste (a) -> a/a+c
· Doentes não escapam-> testes com alta sensibilidade
· Poucos falso negativos (c): bom para rastreio -> doenças tratáveis
· Pode ter falso positivos (b): ruins para confirmação
· Em paralelo: ao mesmo tempo, contar todos os positivos em todos os testes -> aumenta sensibilidade
· Inerente ao teste: não muda com prevalência
especificidade (E)
· Dentre os não doentes –segunda linha da tabela- (d+b), aqueles que tiveram um resultado negativo no teste (d)-> d/(d+b)
· Pouco positivo em não doentes
· Pouco falto positivo (b): bom para confirmar –> doenças intratáveis ou impactantes
· Pode ter falso negativo (c): ruins para rastreio
· Em série: consecutivos – contar apenas os positivos em todos os testes (especificidade aumenta)
· Inerente ao teste: não muda com prevalência
valor preditivo positivo (VPP)
· Dentre os indivíduos positivos no teste (a+b) aqueles doentes (a): a/(a+b) -> probabilidade de um resultado positivo representar um indivíduo doente (primeira linha da tabela)
· Influências 
· Se a prevalência aumenta -> mais doentes -> maior a chance de encontrar um doente positivo -> aumenta VPP
· Se o teste é mais específico -> menos falso positivo (b) – mais falso negativo (c) -> aumenta VPP
VALOR PREDITIVO NEGATIVO (vpn)
· Dentre os indivíduos negativos no teste (d+c) aqueles não doentes (d): d/(d+c)-> probabilidade de um resultado negativo representar um indivíduo não doente (segunda linha da tabela)
· Influencias 
· Se prevalência diminui-> menos doentes -> maior chance de encontrar um não doente negativo -> aumenta VPN
· Se o teste é mais sensível -> menos falso negativos (c)-mais falso positivos (b) -> aumenta VPN
acurácia
· Dentre todos os indivíduos (a+b+c+d) aqueles doentes positivos (a) e não doentes negativos (d) -> (a+d)/(a+b+c+d)
· Soma os verdadeiros positivos e os verdadeiros negativos e divide por todas as vezes que o teste foi repetido
· Probabilidade de um teste estar correto
razão de verossimilhança
· Chance de identificar um resultado comparando os doentes em relação aos não doentes
· Positiva: quantas vezes mais chance de ter um resultado positivo nos doentes (S) quando comparado aos não doentes (1-E)
· S/1-E -> Se E é negativo em não doentes, 1-E é seu inverso: positivo em não doentes 
· Negativa: quantas vezes mais chance de ter um resultado negativo nos doentes (1-S) quando comparado aos não doentes (E)
· 1-S/E -> Se S é positivo em doentes, 1-S é seu inverso: negativo em doentes 
avaliação gráfica
curva ROC
· Relações 
· Se aumentar a sensibilidade: especificidade diminui
· Se aumentar especificidade: sensibilidade diminui
· Curva com maior acurácia? Curva A -> Maior área abaixo
· Interpretando a curva (A)
· Ponto mais específico? A – mais baixo
· Ponto mais sensível? C – mais alto
· Ponto com mais acurácia? B – mais próximo do canto superior esquerdo