PBE e Bioestatística: Conceitos Fundamentais

Prévia do material em texto

Introduçã�
PBE
Definiçã� prática baseada em evidências
Pilare�
1.Evidência clínica de alta qualidade
2.Experiencia clima
3.Preferencias do paciente (valores)
Objetiv� melhorar atendimento evitar efeitos
adversos(melhora satisfação do paciente)
Confundidore�
1. História natural (doença melhora com o
passar do tempo)
2. Placebo (paciente melhora ao saber que
está sendo tratado)
3. Regressão à média (paciente procura em
estado avançado,tende a melhorar)
4. Viés de memória (grava em pacientes
que melhoram muito,esquecem do que não
melhorarem)
5. Efeito Hawthorne – paciente bonzinho
(paciente tenta agradar)
Bioestatistic�
Sum� estudo das principais medidas
estatísticas utilizadas nas pesquisas
científicas, subsidiando a leitura e o
trabalho científico na área da saúde.
Articulação dos conceitos metodológicos e
epidemiológicos com as medidas
estatísticas.
Objetiv�
1. Adquirir habilidade para leitura e análise
crítica da parte estatística (básica) em
artigos científicos
2.Organizar, tabular, resumir e apresentar
dados
3.Compreensão dos testes e medidas
estatísticas
Definiçã� conjunto de metodologias que
dispõe de processos apropriados para
coletar, organizar e interpretar dados,
estimar quantidades relevantes, investigar
conjecturas e fazer inferências acerca de
uma população baseando-se em uma
amostra.Estatística aplicada ao
planejamento e análise de dados da área
da saúde → bioestatística
Importânci�
1.Ler criticamente e selecionar estudos de
alta qualidade
2.Organizar e analisar dados dos seus
pacientes
3.Produzir conhecimento (pesquisas
científicas)
�p�
1.Descritiva Descrição, classificação e
apresentação dos dados
2.Inferencial Conclusões a tirar dos dados
Populaçã� � am�stra�
Populaçã� conjunto que apresenta
características específicas
Am�tr� subconjunto da população(tamanho
adequado e viabilidade similar da
população)
Porqu� estudar am�tr�? Custo,tempo,ética
inacessibilidade de informações.
Amostragem permite generalizações
(inferências)
Nomenclatur�
1.População Características numéricas:
parâmetros Ex.:média (µ)
2.Amostra Características numéricas:
estimador/estimativas Ex.:média (X)
Am�strage�
Am�trage�
1.Probabilístico seleção aleatória.Toda
pessoa tem a mesma probabilidade de ser
selecionada
2.Não probabilísticos amostra de
conveniência(mais viável)
Recrutament�
1.Inclusão quais características são
importantes para a questão estudada?
2.Exclusão quais fatores confundidores
podem interferir na interpretação?
O�:
1.Não podem ser critérios opostos
2.Maior especificidade mais difícil de
generalizar
Tamanh� am�tra�
1.Pergunta
2.Desfecho principal
3.Análise estatística a ser realizada
4.Diferença mínima a ser detectada
Cálculo amostral é uma estimativa (que
deve ser realizada)
Quant� participante� sã� necessári�?
1.Power: habilidade de detectar diferenças
significativas quando elas existem
2.Quando maior a amostra, maior o poder
estatístico
Informaçõe� importante�
1.Origem da amostra
2.Critérios de elegibilidade (inclusão e
exclusão)
3.Técnica de amostragem (probabilística ou
não)
4.Cálculo amostral (foi realizado? Como?)
Variávei�
Definiçã� características ou atributos que
são avaliados/medidos, controlados, ou
manipulados em uma pesquisa.
Característica de interesse em um estudo
Pass�
1.achar variáveis
2.construir bancos de dados (variáveis:
colunas e informação de cada participante
em uma linha)
Natur��
1.Qualitativ�(categorica�)
1.1Nominais Direita e esquerda Feminino e
masculino Sim ou não
1.2 Ordinais
Sensibilidade: normal > alterada > ausente
Concordo parcialmente > concordo >
concordo fortemente
Tamanho de roupa (p, m, g)
2 Quantitativ�
2.1.Discretas Números inteiros Filhos,
número de células
2.2 Contínuas Dados dentro de um intervalo
Peso, altura, glicemia, colesterol