4) Medidas de Associação e Efeito

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MEDIDAS DE RISCO 
(ASSOCIAÇÃO OU EFEITO )
Disciplina de Epidemiologia
Professor Gilmor Farenzena
Monitora Juliana da Rosa Wendt
Sinônimos
� Medidas de risco
� Medidas de associação
� Medidas de efeito
Determinação das doenças:
Fumo
Obesidade
? Profissão
Classe 
social
Sal
Sedentarismo
HAS
População
Amostra
Doentes
Sadios
Não-
Expostos 
(Ē)
Expostos
Doentes
Sadios
Medidas de ocorrência de doença?
FDE= 
Doentes expostos/
expostos
FDĒ= 
Doentes não exp/
Não expostos
O que é uma medida de efeito?
SadiosPopulação
Amostra
Doentes
Não-
Expostos 
(Ē)
Expostos
Doentes
Sadios
Diferença risco:
FDE – FDĒ
Risco Relativo:
FDE / FDĒ
Odds Ratio (Razão 
de Chances): estudos 
de caso-controle
• Medidas de efeito (ou medidas de risco) são usadas em 
estudos epidemiológicos para avaliar a “relação de 
força” entre uma ou mais exposições e um determinado 
agravo. As medidas de efeito tentam estimar o 
“tamanho” da influência dos fatores de exposição 
associados ao desfecho estudado.
a + b + c + db+da+c
c+ddc
Não 
Expostos
a+bbaExpostos
Não doentesDoentes
Tabela 2 x 2
1) Risco Relativo � O RR mede a proporção de casos 
novos (incidência) entre os expostos e relaciona aos casos 
novos entre os não expostos.
RR = Incidência da doença nos expostos
Incidência da doença nos não expostos 
2) Razão de Prevalências � a RP é a proporção entre o risco 
de casos existentes (prevalência) de doença entre os 
expostos e os não expostos. 
RP = Prevalência da doença nos expostos
Prevalência da doença nos não expostos
3) Odds Ratio (ou Razão de Chances ou Razão de Produtos 
Cruzados)� o OR é usado quando a medida de efeito no 
estudo não pode ser medida diretamente por incidência 
ou prevalência. O Odds Ratio faz uma estimativa do 
risco.
OR= odds de doença entre os expostos =
odds de doença entre os não expostos
a/(a+b) / b/(a+b) = a/b = AD
c/(c+d) / d/(c+d) c/d BC 
4) Risco Atribuível ou Diferença de Riscos � é a incidência ou 
prevalência adicional de doença relacionada à exposição; 
indica o quanto da incidência da doença é atribuível a 
exposição.
RA= IE – INE
5) Risco Atribuível na População � é a estimativa do número 
médio de casos de doença na população total estudada que 
é atribuída à exposição.
RAP = RA x Pe*
* Pe é a proporção (ou prevalência) da exposição no total da 
população. 
Eficácia � A eficácia de um tratamento é a evidência 
clínico-epidemiológica de que ele realmente funciona -
traz mais benefícios do que riscos - em pacientes com 
uma determinada doença, em condições experimentais
rigorosas.
Efetividade � A efetividade é a evidência de que a 
intervenção traz mais benefícios do que riscos, quando 
oferecida em condições usuais da prática clínica. 
Indicadores de avaliação de programas e 
serviços
Eficiência � A eficiência é analisada levando em 
consideração, além da eficácia e da efetividade, os custos 
financeiros ao paciente ou ao serviço.
Redução Relativa de Risco (RRR) � A forma básica de 
avaliar, em termos quantitativos, o efeito de uma 
intervenção é o cálculo do Risco Relativo (RR). 
Entretanto, quando esta exposição tem um efeito 
benéfico, em termos técnicos, diz-se que houve uma
Redução Relativa de Risco (RRR) devido a esta exposição. 
Redução Absoluta de Risco (RAR) � Como o risco 
básico a ser evitado em ações terapêuticas é, com 
freqüência, relativamente baixo, e varia de uma situação 
clínica para outra, argumenta-se que uma expressão do 
efeito da intervenção de maior relevância seria a RAR, ou 
seja, o número (real) de eventos evitados.
Número Necessário Tratar (NNT) � Uma maneira mais 
recente de expressar a “magnitude” de um efeito 
terapêutico em termos absolutos é o número de pacientes 
que precisam receber tratamento para evitar que um 
adoeça. 
Curva Normal � Esta é a representação gráfica do 
desvio padrão chamada curva normal
68%
34 34
95%
99%
13,5 13,52 2
-3 +3-2 -1 +10 +2Desvios-
padrão
Percentual 
da área sob 
a curva
Dois “momentos” em que podemos avaliar, ou prever, a 
probabilidade de que os resultados da pesquisa estejam 
corretos e estimar qual a probabilidade de que eles estejam 
“errados”.
O primeiro momento acontece antes da pesquisa - quando 
calculamos o tamanho da amostra necessária para que 
possamos “provar” estatisticamente os resultados. Para isto 
estimamos (ou definimos) o “tamanho” dos possíveis 
“erros”, nos resultados, que podem acontecer por acaso. 
Relação entre os resultados de uma 
pesquisa e a verdade:
Dois erros, que podem ocorrer, podem ser previstos - ou 
definidos previamente: o erro tipo I - ou alfa - e o erro tipo II 
ou beta.
1) ERROS ALFA E BETA
 Poder Estatístico (1 - beta): é a probabilidade da pesquisa 
encontrar uma diferença quando ela realmente existe.
 NÍvel de Significância (alfa): é a probabilidade da 
pesquisa encontrar uma diferença quando, na verdade, 
esta não existe.
(1 - alfa)(beta)
(erro tipo II)
Não há diferença
Não há diferença
Significância
(alfa)
(erro tipo I)
Há diferença 
Poder
(1-beta)
Há diferença
VerdadeConclusão da 
pesquisa
O segundo momento acontece depois da pesquisa - quando 
avaliamos os resultados encontrados. Para tanto fazemos 
os testes de hipóteses e avaliamos a significância estatística 
destes resultados.
2) TESTE DE HIPÓTESES E SIGNIFICÂNCIA 
ESTATÍSTICA
H 0 - hipótese nula - é a negação da diferença
H 1 - hipótese alternativa - é a comprovação da diferença
Declaramos na hipótese nula que não existe diferença nas 
proporções de pessoas com a doença entre os grupos expostos e os não 
expostos, a diferença entre as proporções observadas na 
amostra aconteceu por acaso. 
A hipótese nula é sempre a base, a partir da qual queremos 
mostrar que existe diferença entre os grupos. Na 
realidade nós queremos rejeitar a hipótese nula.
� Os testes de significância avaliam se existe associação 
estatística entre o fator de risco e a doença.
Existem vários testes de significância, que devem ser 
escolhidos de acordo com o tipo de análise e das 
variáveis que estão sendo testadas.
Habitualmente usa-se para testar variáveis categóricas o 
teste do qui-quadrado e para varáveis numéricas o teste t.