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28 Cards in this Set
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Epidemiologia: objetivos |
- projetar populacionalmente o evento social e possibilitar a descoberta de seus determinantes - descrever agravos e seus determinantes, como também as associações entre eles |
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Estudos: classificação genérica |
A) descritivos: - investigam frequência e distribuição de um agravo segundo as características dessa população, auxiliam no planejamento, levantam (mas não testam) hipóteses - ex: relatos de casos, série de casos (>10), estudos transversais, ecológicos...
B) analíticos: - testam hipóteses, investigam associações, calculam medidas de associação - ex: caso-controle, coorte, ensaios clínicos *estudos transversais também podem ser considerados analíticos por alguns autores > variável independente: exposição, antecede a dependente. > variável dependente: desfecho, consequente. |
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Estudos: classificação quanto às características |
A) posição dos indivíduos investigados: - INDIVIDUADO: foca no indivíduo - AGREGADO: foca na população, não estuda indivíduos um a um
B) posição dos investigadores: - OBSERVACIONAL - EXPERIMENTAL (DE INTERVENÇÃO)
C) dimensão temporal do estudo: - LONGITUDINAL / SERIAL: prospectivos (observarei no futuro) ou retrospectivos (observo o que já aconteceu no passado) - TRANSVERSAL / SECCIONAL / INSTANTÂNEO
*Terminologia: - fator de risco/exposição/variável independente (eixo x) - doença/desfecho/variável dependente (eixo y) |
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Estudo ecológico |
- AGREGADO, OBSERVACIONAL, TRANSVERSAL *analisam população, países, cidades, etc...
Vantagens: fácil, barato e rápido
- gera hipóteses... mas não confirma!
- falácia ecológica: associação geral pode não valer para nível individual *outros agregados: - se análise contínua, longitudinal: série temporal - se intervenção, como vacinação: ensaio comunitário |
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Estudo de prevalência |
Sinonímia: corte transversal, seccional, transversal, inquérito - INDIVIDUADO, OBSERVACIONAL, TRANSVERSAL - observa fator causal e efeito ao mesmo tempo - não determina etiologia, mas produz hipóteses - não determina incidência, apenas prevalência - vulnerável a erro de seleção Vantagens: baixo custo, análise simples, alto poder descritivo, gera hipóteses Desvantagens: não testam hipóteses, baixo poder analítico |
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Estudos de coorte |
INDIVIDUADO, OBSERVACIONAL, LONGITUDINAL PROSPECTIVO (CONCORRENTE)
- abordam hipóteses etiológicas, produzem INCIDÊNCIA (RISCO) - comparam grupos com e sem fator de risco quanto a desfecho
Vantagens: definem risco, confirmam hipóteses, capaz de analisar várias doenças ao mesmo tempo
Desvantagens: caros, longos, vulneráveis a perdas, ruim para doenças longas ou raras, difícil reprodução *fator de risco pode ser raro!!
COORTE RETROSPECTIVA: - sinonímia: histórica ou não concorrente - difere da coorte prospectiva, em que a análise começa ali em direção ao futuro - desenho também caminha do fator de risco para o desfecho, mas tudo no passado, ao contrário do caso-controle em que parte-se do desfecho em busca do fator de risco |
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Estudo caso-controle |
- INDIVIDUADO, OBSERVACIONAL, LONGITUDINAL RESTROSPECTIVO - parte dos doentes (casos) e controles, buscando a exposição a um fator de risco no passado - estima o risco, mas não define como coorte Vantagens: baratos, rápidos, fáceis de serem reproduzidos, bom para doenças longas ou raras, permitem análise de vários fatores ao mesmo tempo Desvantagens: viés de controles, ruim para fatores de risco raros |
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Ensaio clínico |
INDIVIDUADO, INTERVENÇÃO, LONGITUDINAL PROSPECTIVO
- testa intervenção em um grupo, comparando desfecho com o grupo controle
Vantagens: controla fatores de confusão, o melhor para testar fármacos, o melhor para estabelecer causalidade
Desvantagens: sociais, éticas e legais; complexos, caros e demorados
Três formas: 1. Experimento não controlado: não seleciona participantes. Participa quem quer. 2. Experimento em condições naturais (acidental): a intervenção é natural num grupo (similar a coorte) 3. Experimento em condições controladas (randomizado): o que interessa!!
Características do ensaio clínico em condições controladas: - controlado: grupo controle e experimento
- randomização: evita erro de seleção. Alocação aleatória dos indivíduos nos grupos (mesma chance de cair em um dos dois). Também evita erro de confusão, por equilibrar fatores desconhecidos. - pareamento: outra forma de contituir os grupos. Para cada indivíduo de um grupo, seleciona-se outro(s) para comparar baseado nas semelhanças, que não a própria intervenção. - estratificação: compara os resultados dentro dos subgrupos baseado em estratos como sexo, etc, com probabilidade de desfechos semelhantes. Evita viés de seleção também.
- mascaramento (cegamento): evita erros de aferição. > simples-cego: só os participantes desconhecem a qual grupo pertencem > duplo-cego: nem participantes nem médicos assistentes sabem > triplo-cego: outros profissionais que analisarão os dados não sabem (ex. patologista), além dos médicos assistentes e dos participantes > aberto: todos sabem. Em geral, quando não há como mascarar. Ex: cirurgia x medicamento. *o dono do estudo sempre sabe... ____________________________
C > I
R > S > C
M > A ___________________________
Estudo tipo cross-over: todos recebem placebo e medicamentos em períodos alternados. Indivíduos servem como próprios controles. Requer menos participantes. ___________________________
#Validade interna: - depende da qualidade metodológica da pesquisa - avalia se os resultados de fato são verdadeiros para a amostra estudada
#Validade externa: - avalia se pode extrapolar para indivíduos fora da amostra ___________________________
Defeitos possíveis: - efeito Hawthorne: mudança de comportamento devido à observação externa - efeito placebo ___________________________
Fases do estudo: 1. Pré-clínica: em animais 2. Clínica: em humanos - fase 1: segurança em humanos. Poucos indivíduos. Dispensa controles. - fase 2: piloto. Determinar dose. Avalia eficácia. Já tem controles. - fase 3: ensaio em si (amplia n). - fase 4: vigilância pós-comercialização |
Eficácia - ideal Efetividade - realidade |
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Revisão sistemática e metanálise |
Avalia resultados de outros estudos
O com maior grau na hierarquia de evidência.
Se quantitativo, chamamos de metanálise. Permitem síntese estatítica da evidência. Para uma revisão ser considerada metanálise, deve ter pelo menos 2 estudos com a mesma pergunta, com pelo menos um desfecho em comum e com desenhos semelhantes.
Pode ser qualitativo, se sem análise estatística.
Viés de publicação: tende a valorizar resultados positivos. |
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Análise de estudos: frequência e associação |
A) Frequência: - incidência e prevalência - INCIDÊNCIA: estudo de coorte, ensaio clínico - PREVALÊNCIA: estudo transversal *caso-controle não mede frequência. Estima, no caso.
B) Associação: - risco relativo, odds ratio, razão de prevalências, risco atribuível ao fator, risco atribuível na população, redução do risco relativo, redução absoluta do risco, número necessário ao tratamento |
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Análise de estudos: estatística |
A) erro ao acaso (aleatório): - em todos os estudos e observações - medido por p-valor e intervalos de confiança - se minizamos erro aleatório, dizemos que é CONFIÁVEL, PRECISO. *os vieses, já vistos, seriam os erros sistemáticos.
1. p-valor: - se p-valor menor ou igual que 0,05 (5%), o estudo é confiável, estatisticamente significante. *p-valores maiores podem ser lidos com cautela em contextos apropriados
2. Hipótese nula: - afastar ausência de correlação (RR=1), isto é afastar a hipótese nula - exige IC 95% que exclui o RR=1
B) erros sistemáticos (vieses ou vícios): - erro na coleta, na análise, na interpretação ou revisão dos dados - tipos: 1. De seleção: grupos de comparação diferentes 2. De aferição: seja por viés do avaliador ou instrumentos descalibrados, etc 3. De confundimento: influência de terceira variável (café, tabaco e IAM, por ex)
C) erros tipo I e II: - tipo I ou erro alfa: conclusão FALSO-POSITIVA. Ex: dizer que novo medicamento é melhor que convencional, quando não é. - tipo II ou erro beta: é o inverso do erro tipo I, com conclusão FALSO-NEGATIVA. Ex: dizer que novo medicamento não resolveu, quando na verdade resolveu. |
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Análise e aplicação: estudo de coorte |
> incidência nos expostos (IE): 90/100, 90% > incidência nos não expostos (INE): 5/100: 5% > risco relativo (RR): IE/INE, denota quantas vezes mais risco observou-se nos expostos. 90/5=18. > risco atribuível ao fator (RAF): IE - INE. Das expostas, qual percentual teve o desfecho devido ao fator em si. 90-5=85%. > risco atribuível populacional (RAP): denota qual seria a redução esperada do desfecho caso não houvesse fator de risco. (Ipopulação -INE)/Ipopulação. 47,5 - 5 / 47,5 = 90%. |
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Análise e aplicação: estudo de caso-controle |
> odds ratio: estima, mas não define risco. Razão dos produtos cruzados. AxD/BxC (regra do peixe). |
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Análise e aplicação: estudo transversal |
Não avalia risco, apenas prevalência.
Razão de prevalências: Pexp/Pnexp (estima risco). 200/300 : 100/200 = 1,3. "Risco" de 30%.
*podemos usar OR também. Assim como na coorte. |
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Análise e aplicação: ensaio clínico |
> incidência de mortalidade nos expostos: 15/100 = 15% > incidência de morte no controle: 20%
> risco de morte nos expostos em comparação aos controles (RR): 15/20 = 0,75
> redução do risco relativo (RRR): 1 - RR. No caso, 0,25 ou 25%. *equivale à eficácia/efetividade, por ex, de uma vacina. Questão do Einstein pedia eficácia da vacina e era pra calcular o RRR.
> redução absoluta do risco (RAR): Ine - Ie. 20-15% = 5%
> número necessário ao tratamento (NNT): quantos preciso tratar para evitar uma morte. 1/RAR. 1/5% = 20. *ao calcularmos o custo de tratar X pacientes para 1 se beneficiar (a partir do NNT), estimamos a eficiência (custo x benefício).
*RR, OR ou RP = 1: sem associação *RR, OR ou RP > 1: fator de risco *RR, OR ou RP < 1: fator de proteção - se estudo incluir no IC o 1, não é confiável - estudo mais preciso: o de IC mais estreito - estudo com maior n: o de IC mais estreito, pois extremos afetam menos o resultado - entre dois estudos com significância estatística, vemos se um é superior ao outro se não houver sobreposição dos IC (o limite máximo do IC de um não supera o mínimo do outro, sendo o último melhor). Se sobreposição, não há estudo estatisticamente melhor, independente do RR de cada um. |
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Análise e aplicação: resumo |
Notar que OR pode ser usado em coorte e em tranversal. Notar que caso-controle pode ser considerado inapto para calcular prevalência também (AULA). |
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Outros conceitos da análise |
>> sobre a imagem: - Qui-Quadrado/Fisher: avaliam proporções. O teste exato de Fisher é o que pode ser usado sem restrições (serve para amostras pequenas). - Log-Rank: vínculo cerebral para quando avaliamos proporção de sobrevivência x tempo. A) ajuste multivariável: - controla efeito de muitas variáveis para determinar efeito isolado de cada uma - a randomização faz o mesmo, mas no momento do delineamento e condução. O ajuste multivariável atua no momento da análise dos dados.
B) variáveis: > variável qualitativa (categórica): sexo, profissão, bairro, cidade. Não permite cálculos. - ordinais: existe ordem. Estadiamentos, escolaridade, classe socioeconômica - nominais: sexo, tipo sanguíneo, etnia, local de residência
> quantitativa (numérica): por valores numéricos - contínua: admite valores fracionários. Temperatura, idade... - descontínua/discreta: não admite valores fracionários. Batimentos cardíacos, número de admissões hospitalares.
C) níveis de evidência: - nível I: ensaio clínico, ou revisão sistemática (RS). RS são as que embasam de fato protocolos, etc. - nível II: coorte - nível III: caso-controle - nível IV: ecológico - nível V: opinião de especialista
D) princípios da bioética: - autonomia: decisão de participar do estudo ou não - beneficência: finalidade é fazer bem - não maleficência: minimizar riscos, assistência se causar danos - justiça: benefícios devem atingir quem participa e quem precisa em geral |
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Medidas de tendência central |
Pode haver nenhuma, uma ou mais de uma moda. Se 1 modal, unimodal. Se 2, bimodal...
Distribuição simétrica: média, mediana e moda iguais.
Distribuição assimétrica positiva: média > mediana
Distribuição assimétrica negativa: mediana > média
*em distribuições assimétricas: mediana tem mais representatividade que média (menor influência de fatores esternos). |
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Validação de testes de diagnóstico |
A) sensibilidade: - verdadeiro-positivos nos indivíduos verdadeiramente doentes - quanto mais sensível, mais falso-positivos e menos falso-negativos - adequado para: triagens, doença muito grave, doença tratável, bancos de sangue, quando falso-positivos não têm maior ônus
B) especificidade: - verdadeiro-negativos nos indivíduos verdadeiramente sadios - quanto mais específico, mais falso-negativos e menos falso-positivos - úteis para: confirmar doença, doenças intratáveis, se resultados falso-positivos podem causar ônus
C) valor preditivo positivo: - proporção de indivíduos verdadeiramente positivos em relação aos diagnosticados positivos pelo teste. Probabilidade de ter a doença dado que o teste foi positivo.
D) valor preditivo negativo: - proporção de indivíduos verdadeiramente negativos em relação aos diagnosticados negativos pelo teste. Probabilidade de não ter a doença dado que o teste foi negativo.
*valores preditivos também são chamados de probabilidades pós-teste positiva e negativa, respect. *probabilidade pré-teste = prevalência da doença. - elevação da prevalência aumenta VPP e diminui VPN. Queda faz o oposto. - notar que sensibilidade e especificidade do teste são próprios do teste, VPP e VPN variam com a prevalência.
E) acurácia: - proporção de acertos de um teste, ou seja, total de verdadeiro-positivos e verdadeiro-negativos em relação à amostra. |
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Curva ROC |
Relação entre sensibilidade e especificidade de teste. O eixo X (1-especificidade, ou falsos positivos) pode ser visto com especificidade se lido da direita pra esquerda (ver dica). Já o Y pode ser lido com falsos negativos de cima para baixo.
O teste de maior acurácia é mais próximo da esquina superior esquerda, com maior área sob a curva. |
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Razões de verossimilhança |
Probabilidade: expressa sensibilidade, especificidade e valor preditivo, indicando proporção de pessoas nas quais determinada característica está presente.
Chances: é a razão de duas probabilidades. - aqui entram as razões de verossimilhança. Resumem os conceitos de especificidade e sensibilidade.
A) razão de verossimilhança positiva (RVP): - sensibilidade / (1-especificidade) OU - (a/a+c) / (b/b+d)
- quanto maior, melhor. Idealmente muito maior que 1 - indica quantas vezes um resultado positivo é mais provável de ser correto que de ser falso.
B) razão de verossimilhança negativa (RVN): - (1-sensibilidade)/(especificidade) OU - (c/a+c)/(d/d+b)
- quanto menor, mais próximo de 0, melhor o teste - indica quantas vezes um resultado falso negativo é menos provável que um verdadeiro negativo. |
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Testes múltiplos |
Em paralelo: ao mesmo tempo. Basta 1 positivo para diagnóstico. Aumenta a sensibilidade, mas diminui a especificidade.
Em série: consecutivos. Só faz o seguinte se o primeiro é positivo. Aumenta especificidade e diminui sensibilidade. |
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Extra: estudo de eficácia comparativa |
Desenho de estudo que compara eficácia de medicamentos. |
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Extra: associação causal |
Dois tipos de associações: 1. Causal: o fator é a causa. Cigarro > ca de pulmão 2. Não causal: associa-se mas não é causa.
Critérios de Hill: utilizados para definir causalidade > sequência cronológica (o mais importante): fato causal vem antes da doença > força da associação: deve haver risco relativo significativo > relação dose-resposta: quanto maior a exposição, maior a ocorrência do desfecho > consistência de associação: outros estudos corroboram > plausibilidade: coerência da história natural > analogia com outras situações: há paralelos. Por exemplo, descobrir que um vírus causa um câncer é ok, já que temos situações análogas na medicina. É evidência fraca. > especificidade: fator específico gera desfecho específico. A retirada do fator implica em menor ou não ocorrência do desfecho. > coerência: não conflita com o que se sabe. > evidência experimental: poder de experimentação na avaliação da causalidade. |
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Extra: graus de recomendação em tratamento |
Grau de recomendação A: - metanálise de ensaios clínicos - ensaios clínicos de IC estreito
Grau de recomendação B: - metanálise de coortes - ensaios clínicos piores - coortes - caso-controle (e metanálises)
Grau de recomendação C: - relatos de casos
Grau de recomendação D: - opinião baseada em material básico (fisiopatologia, etc...) |
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Extra: resumo da parte estatística |
Tentamos afastar: - acaso: erro aleatório - vieses: erro sistemático - confundimento: presença de terceira variável Análise de sensibilidade: - tentamos mensurar custo-efetividade. Ou seja, calibrar a "dose da intervenção" ideal, que nem seja pouca ou muita. Caiu no simulado... procura determinar o efeito de uma variação de um determinado item no seu valor total. Pode ser um instrumento útil em diferentes áreas para determinar a importância de uma variável sobre o resultado final de outra.
Hipóteses: - Hipótese nula ou H0: afirma que não existe diferença entre os grupos - Hipótese alternativa ou H1: afirma que os grupos são diferentes.
Quando a pesquisa for positiva (detectou diferença), devemos observar qual é o erro alfa (tipo I, falso-positivo), que revela a probabilidade do acaso ser responsável pela diferença. > erro alfa: probabilidade de se rejeitar a hipótese nula (achar diferença) quando ela é verdadeira. Fixar em 0,05 ou 5%.
Quando a pesquisa for negativa (não detectou diferença), devemos observar qual é o erro beta (tipo II, falso-negativo), que revela a probabilidade do acaso ser responsável pela não diferença. > erro beta: probabilidade de aceitar a hipótese nula (não achar diferença) quando na verdade há. Fixar em 10 ou 20% (0,10 ou 0,20).
1. Nível de significância estatística: designa o valor alfa 2. Nível de confiança: 1-alfa. É a confiança de que a diferença não se deve ao acaso. 3. Poder do teste: 1-beta. É o poder de não detectar uma diferença, quando esta for realmente falsa.
*intervalo de confiança é calculado a partir do qui-quadrado *p valor ou valor de significância estatística: indica a possibilidade de a hipótese nula ser verdadeira. Quanto menor, menor a chance de se obter aquele resultado observado num cenário em que a hipótese nula fosse verdadeira. |
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Medidas de dispersão |
Ter noção dos desvios-padrão da foto. Distribuição na curva de Gauss simétrica é dita unimodal. |
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Tipos de amostra |
Independente: grupos diferentes Dependentes: mesmo grupo avaliado em dois momentos diferentes |
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