Bioestatística e Epidemiologia - Livro Completo para Estudantes

ACESSE AQUI O SEU LIVRO NA VERSÃO DIGITAL PROFESSORAS Dra Izabel Galhardo Demarchi Me Renata Cristina de Souza Chatalov Bioestatística e Epidemiologia FICHA CATALOGRÁFICA C397 CENTRO UNIVERSITÁRIO DE MARINGÁ Núcleo de Educação a Distância DEMARCHI Izabel Galhardo CHATALOV Renata Cristina de Souza Bioestatística e Epidemiologia Izabel Galhardo Demarchi Renata Cristina de Souza Chatalov Maringá PR Unicesumar 2021 Reimpresso em 2024 328 p Graduação EaD 1 Bioestatística 2 Epidemiologia 3 Ciências Biológicas EaD I Título CDD 22 ed 615 CIP NBR 12899 AACR2 ISBN 9786556155210 Impresso por Bibliotecário João Vivaldo de Souza CRB 91679 Pró Reitoria de Ensino EAD Unicesumar Diretoria de Design Educacional NEAD Núcleo de Educação a Distância Av Guedner 1610 Bloco 4 Jd Aclimação Cep 87050900 Maringá Paraná wwwunicesumaredubr 0800 600 6360 PRODUÇÃO DE MATERIAIS DIREÇÃO UNICESUMAR NEAD NÚCLEO DE EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA Reitor Wilson de Matos Silva ViceReitor Wilson de Matos Silva Filho PróReitor de Administração Wilson de Matos Silva Filho PróReitor Executivo de EAD William Victor Kendrick de Matos Silva PróReitor de Ensino de EAD Janes Fidélis Tomelin Presidente da Mantenedora Cláudio Ferdinandi Diretoria Executiva Chrystiano Mincoff James Prestes Tiago Stachon Diretoria de Graduação e Pósgraduação Kátia Coelho Diretoria de Cursos Híbridos Fabricio Ricardo Lazilha Diretoria de Permanência Leonardo Spaine Diretoria de Design Educacional Paula Renata dos Santos Ferreira Head de Graduação Marcia de Souza Head de Metodologias Ativas Thuinie Medeiros Vilela Daros Head de Recursos Digitais e Multimídia Fernanda Sutkus de Oliveira Mello Gerência de Planejamento Jislaine Cristina da Silva Gerência de Design Educacional Guilherme Gomes Leal Clauman Gerência de Tecnologia Educacional Marcio Alexandre Wecker Gerência de Produção Digital e Recursos Educacionais Digitais Diogo Ribeiro Garcia Supervisora de Produção Digital Daniele Correia Supervisora de Design Educacional e Curadoria Indiara Beltrame Coordenador de Conteúdo Sidney Edson Mella Junior Revisão Textual Meyre Aparecida Barbosa da Silva Editoração Matheus Silva de Souza Ilustração Bruno Cesar Pardinho Geison Odlevati Ferreira Fotos Shutterstock Tudo isso para honrarmos a nossa missão que é promover a educação de qualidade nas diferentes áreas do conhecimento formando profissionais cidadãos que contribuam para o desenvolvimento de uma sociedade justa e solidária Reitor Wilson de Matos Silva A UniCesumar celebra os seus 30 anos de história avançando a cada dia Agora enquanto Universidade ampliamos a nossa autonomia e trabalhamos diariamente para que nossa educação à distância continue como uma das melhores do Brasil Atuamos sobre quatro pilares que consolidam a visão abrangente do que é o conhecimento para nós o intelectual o profissional o emocional e o espiritual A nossa missão é a de Promover a educação de qualidade nas diferentes áreas do conhecimento formando profissionais cidadãos que contribuam para o desenvolvimento de uma sociedade justa e solidária Neste sentido a UniCesumar tem um gênio importante para o cumprimento integral desta missão o coletivo São os nossos professores e equipe que produzem a cada dia uma inovação uma transformação na forma de pensar e de aprender É assim que fazemos juntos um novo conhecimento diariamente São mais de 800 títulos de livros didáticos como este produzidos anualmente com a distribuição de mais de 2 milhões de exemplares gratuitamente para nossos acadêmicos Estamos presentes em mais de 700 polos EAD e cinco campi Maringá Curitiba Londrina Ponta Grossa e Corumbá o que nos posiciona entre os 10 maiores grupos educacionais do país Aprendemos e escrevemos juntos esta belíssima história da jornada do conhecimento Mário Quintana diz que Livros não mudam o mundo quem muda o mundo são as pessoas Os livros só mudam as pessoas Seja bemvindo à oportunidade de fazer a sua mudança Aqui você pode conhecer um pouco mais sobre mim além das informações do meu currículo Graduada em Engenharia Ambiental e Sanitária Tecnolo gia Ambiental com especialização em Gestão Ambiental e Mestrado em Engenharia Urbana Docente desde 2012 nos cursos de Engenharia Civil e Engenharia Elétrica No final de 2012 iniciou as atividades na educação à distância Tem experiência com a disciplina de estatís tica há mais de 8 anos e vasta experiência na escrita de materiais nesta área Além da área de Bioestatística tem afinidade também pela área de tratamento de efluentes resíduos sólidos e licenciamento ambiental Lattes httplattescnpqbr7312835687328748 Aqui você pode conhecer um pouco mais sobre mim além das informações do meu currículo Doutora em Ciências da Saúde pela Universidade Esta dual de Marin gáUEM 2015 e graduação em Farmácia 2005 com habilitação em Análises Clínicas 2006 pela Universidade Estadual do Oeste do Pa ranáUNIOESTE Atualmente é professora assistente na Universidade Estadual de Maringá Tem experiência em Saúde Pú blica Epidemio logia e Imunologia Clínica desde 2009 Desenvolve projetos de pes quisa extensão e de ensino nas áreas de Epidemiologia e Imunologia Clínica com ênfase em doenças infecciosas Quando identificar o ícone de QRCODE utilize o aplicativo Unicesumar Experience para ter acesso aos conteúdos online O download do aplicativo está disponível nas plataformas Google Play App Store Ao longo do livro você será convidadoa a refletir questionar e transformar Aproveite este momento PENSANDO JUNTOS EU INDICO Enquanto estuda você pode acessar conteúdos online que ampliaram a discussão sobre os assuntos de maneira interativa usando a tecnologia a seu favor Sempre que encontrar esse ícone esteja conectado à internet e inicie o aplicativo Unicesumar Experience Aproxime seu dispositivo móvel da página indicada e veja os recursos em Realidade Aumentada Explore as ferramentas do App para saber das possibilidades de interação de cada objeto REALIDADE AUMENTADA Uma dose extra de conhecimento é sempre bemvinda Posicionando seu leitor de QRCode sobre o código você terá acesso aos vídeos que complementam o assunto discutido PÍLULA DE APRENDIZAGEM Professores especialistas e convidados ampliando as discussões sobre os temas RODA DE CONVERSA EXPLORANDO IDEIAS Com este elemento você terá a oportunidade de explorar termos e palavraschave do assunto discutido de forma mais objetiva BIOESTATÍSTICA E EPIDEMIOLOGIA Você já teve a curiosidade de conhecer um pouco mais sobre o que faz um profissional da área da saúde Pensou Me diga quais áreas você irá atuar Diagnóstico Medica mentos Imagenologia Alimentos Industria Epidemiologia Área Ambiental Você sabia que as técnicas utilizadas na área de Bioestatística e Epidemiologia poderão te ajudar em seu cotidiano na maioria das tuas áreas de atuação Você sabe como Com os conhecimentos obtidos na disciplina de Bioestatística e Epidemiologia você aplicará os conceitos destas áreas no campo da biologia e da saúde sendo essencial para problematização para o planejamento coleta de dados análise crítica e principal mente como ferramenta para auxílio da tomada de decisão e gestão de saúde Na disciplina da Bioestatística muitas vezes você vai trabalhar com análise de dados certo Para isso é importante que você entenda como tratar esses dados provenien tes de uma pesquisa Assim sugerimos que você faça uma pesquisa no site do IBGE e veja quais são as regras para construir um quadro e uma tabela Depois faça uma análise dos dados populacionais e também no painel de indicadores sobre a questão de saúde e saneamento do Brasil Esta aproximação servirá de base para trabalharmos os conceitos da epidemiologia Você percebeu como é fácil construir uma tabela a partir de dados fidedignos É impor tante que você não se esqueça das regras específicas pois delas dependem um bom resultado e interpretação adequada das informações levantadas Neste estudo iniciaremos com a oportunidade de conhecer a origem da Bioestatística sua definição sua importância bem como entender que as técnicas estatísticas são essenciais para uma pesquisa Além disso você vai compreender como fazer uma coleta de dados utilizando as principais técnicas de amostragem como construir tabe las e compreender suas regras Vamos aprender também a elaborar gráficos e fazer sua leitura e interpretação É fundamental entender como ocorre a análise dos dados oriundos de uma pesquisa para que se possa analisar situações quanto à frequência incidência ocorrências dentre outras variáveis Informações de como trabalhar com as medidas de posição separatrizes variabilidade podem ajudar em experimentos em resultados e em possíveis situações que envolvam as incertezas e são imprescindíveis para futura atuação profissional Na parte de bioestatística finalizamos com um as sunto muito importante para sua formação a inferência estatística que visa por meio de testes analisar uma amostra e fazer projeções para a população Na segunda parte deste livro estudaremos os princípios básicos de epidemiologia Esta ciência traz ferramentas fundamentais para os profissionais de saúde e possui interfaces com outras disciplinas como a estatística a geografia a ecolo gia a ética a sociologia e a clínica Inicialmente apresentaremos os conceitos objetivos e perspectivas históricas da epidemiologia incluindo a compreensão do processo saúdedoença os fatores etiológicos preditores a causa lidade e as medidas preventivas Na sequência estudaremos os métodos epidemiológicos utilizados para a compreensão da distribuição das doenças a coleta de dados das populaçõesindivíduos os indicadores de saúde e a estrutura e funções da Vigilância Epidemiológica As medidas de frequência preva lência e incidência serão detalhadas na Unidade III permitindo que você compreenda a distri buição dos casos de acordo com a duração e tempo da doença Além disso também serão definidas e interpretadas nesta unidade as medidas de associação Na Unidade IV definiremos os desenhos de estudos epidemiológicos compreendendo os principais estudos descritivos e analíticos Serão apresentados os estudos do tipo transversal casocontrole coorte e ensaios clínicos humanos e não humanos os ditos experimentais Por fim na última unidade mostraremos algumas das aplicações da epidemiologia na saúde como a Epidemiologia Moderna Genética Ambiental Clínica baseada em evidências Social e Hospitalar Abordaremos também a aplicação da epidemiolo gia para o planejamento e gestão em saúde que subsidiam as tomadas de decisões das políticas públicas ou privadas para a avaliação dos serviços de saúde ofereci dos à população Na prática este conhecimento traz a você futuroa profissional de saúde um dife rencial Você pode perceber que em seu campo profissional certamente utilizará a Bioestatística e Epidemiologia de várias maneiras como por exemplo para testar uma hipótese para analisar condições determinantes a saúde da população para conduzir experimentos científicos tecnicamente na análise de fenômenos e nas aplicações no campo das ciências biológicas exatas e da saúde Como você pode ter observado os conhecimentos de Bioestatística e Epidemiologia são fundamentais na formação do profissional de saúde Você já sabia de toda sua impor tância Já conhecia suas aplicações Podemos constatar que sem uma devida analisa e trabalho dos dados somos apenas uma pessoa com opinião Vamos mergulhar juntos no universo desta disciplina para que você seja um profissional diferenciado Vamos lá APRENDIZAGEM CAMINHOS DE 1 2 4 3 5 13 71 41 117 VISÃO GERAL E PRINCÍPIOS DA BIOESTATÍSTICA 6 199 INDICADORES DE SAÚDE E A VIGILÂNCIA EPIDEMIOLÓGICA MEDIDAS DE POSIÇÃO E DISPERSÃO TABELAS E GRÁFICOS CORRELAÇÃO REGRESSÃO LINEAR E INFERÊNCIA ESTATÍSTICA EPIDEMIOLOGIA DEFINIÇÃO OBJETIVOS E PERSPECTIVAS HISTÓRICAS 155 7 225 8 255 PRINCIPAIS DESENHOS DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS MEDIDAS DE FREQUÊNCIA E DE ASSOCIAÇÃO 9 287 EPIDEMIOLOGIA APLICADA EM SAÚDE 1 Olá alunoa esta unidade será essencial para sua trajetória profis sional na área da saúde Por meio dela você terá oportunidade de conhecer a origem da Bioestatística sua definição sua importância bem como entender que as técnicas estatísticas são essenciais para uma pesquisa além disso você compreenderá como fazer uma coleta de dados utilizando as principais técnicas de amostragem Vamos lá Visão Geral e Princípios da Bioestatística Me Renata Cristina Souza Chatalov 14 UNICESUMAR Ao iniciar a leitura deste material você deve estar se perguntando por que eu futuroa profissional da saúde preciso da Bioestatística Qual a sua importância Como ela pode influenciar minha vida Será que realmente utilizarei a Bioestatística no meu dia a dia como profissional da saúde Para que possamos compreender utilizaremos um exemplo bem amplo e possível para todos os profissionais da saúde Imagine que você já graduado em Ciências Biológicas estará atuando em sala de aula como docente de disciplinas comuns à formação das futuras gerações de profissionais da saúde é provocado por seus alunos a realizar um experimento Isso mesmo um experimento no qual os alunos coloquem em prática o que estão aprendendo Você tem uma ideia bem interessante propondo aos seus alunos vamos fazer uma pesquisa de campo Rapidamente os alunos ficam todos animados com a possibilidade de fazer uma pesquisa de campo Assim você como professor da disciplina inicia uma provocação com a sua turma fazendo as seguintes perguntas Qual será o problema de pesquisa Quais serão os objetivos desta pesquisa Porque faremos essa pesquisa O que faremos com os resultados disso tudo Qual o tema Qual a relevância desse tema Quanto custará Aonde vamos Diante de tantas perguntas as respostas que devem ser apresen tadas pelos estudantes parecem simples contudo para que a sua provocação seja efetiva e a reflexões dos discentes sejam significa tivas para a aprendizagem deles será necessário que os estudantes alcancem tais respostas com base em um planejamento Logo antes de realizar o experimento com seus alunos ter um planejamento de pesquisa e um método como será feita a pesquisa fazemse neces sários Mas como a bioestatística pode me ajudar com essa questão Para isso convido você a fazer a leitura do artigo intitulado Qual a importância da Bioestatística e da Epidemiologia na área da saúde a fim de conhecer um dos exemplos para a aplicação da Bioestatística Nesse artigo você verá que a Bioestatística está presente em diversas áreas de nossa vida entre elas a Epide miologia Nessa leitura é evidenciada a relação da Bioestatística e da Epidemio logia em aspectos como quantificação e análise dos eventos em saúde Acesse o Qrcode a seguir 15 UNIDADE 1 Sabemos que a dengue ainda é uma epidemia em várias regiões do mundo Sendo assim considere que você já é um profissional da saúde e está atuando na Secretaria de Saúde de seu município e deseja realizar um experimento a respeito dos casos de dengue em um dos bairros do município Porém o bairro em questão possui 35 mil pessoas segundo dados da prefeitura Você tem o prazo de uma semana para fazer a pesquisa e dispõem de pouca mão de obra e poucos recursos financeiros Neste contexto você se questiona como será possível fazer essa pesquisa É aí que a Bioestatística pode ajudar Uti lizando técnicas de estatística como a amostragem na qual você poderá selecionar algumas pessoas que farão parte da sua amostra mas que seja representativa para toda população do bairro Considere esta situação hipotética apresentada e para que possamos nos ambientar com tal prática que tal nos apropriarmos de uma das aplicações da Bioestatística e colocarmos a mão na massa Vamos lá Faça uma pesquisa com os membros de sua família perguntando se eles têm tomado cuidado com ações preventivas contra dengue Diante de tudo isso que discutimos até o momento faça suas anotações em um Diário de Bordo Aqui neste espaço você pode anotar suas primeiras impressões até o momento Escreva os resultados de sua pesquisa com seus familiares anotando também as dificuldades para realizar a pesquisa e os pontos a melhorar Faça esta reflexão DIÁRIO DE BORDO 16 UNICESUMAR Até o momento estudamos que o futuro profissional da saúde usará a Bioestatística na prática e que ela é fundamental para sua formação Mas o que ela significa Como podemos conceituála A Bioesta tística é um ramo da estatística que traz aplicações no campo das Ciências Biológicas e da Saúde sendo fundamental para problematização planejamento coleta de dados crítica e sumarização dos dados avaliação análise e interpretação de todos os dados que resultam nas pesquisas de campo RODRI GUES LIMA BARBOSA 2017 Conhecer a Bioestatística é essencial para as áreas da Epidemiologia à Ecologia à Psicologia Social e à Medicina baseada em evidência Se a Bioestatística porém deriva da própria Estatística como definir Estatística Para Parenti Silva e Silveira 2017 p 13 Estatística é a ciência por meio da qual se faz inferências sobre um fenômeno aleatório específico com base em uma amostra relativamente limitada A área de estatística tem duas subáreas estatística matemática e estatística aplicada A estatística matemática se preocupa com o desenvolvimento de novos métodos de inferência estatística e requer conhecimento detalhado de matemática complexa para a sua execução A estatística aplicada envolve a aplicação dos métodos de estatística matemática em assuntos espe cíficos como economia psicologia e saúde pública Desde a Antiguidade a estatística está presente na vida do homem Ela é utilizada como fonte de dados que por sua vez são dados ou teorias utilizadas para explicar uma informação de alguma coisa Para Parenti 2018 p 14 17 UNIDADE 1 É a ciência que tem por objetivo orientar a coleta o resumo a apresentação a análise e a interpretação de dados Apesar de estarmos habituados à análise de informações populacionais principalmente quando tratamos de censos demográficos ela também pode ser usada como fonte em outras ciências e no nosso caso especialmente nas ciências ligadas à vida e aos seres vivos Podemos observar que a estatística está voltada para problematização de estudos coleta de dados tabulação apresentação e análise de dados No futuro o pensamento estatístico será tão necessário para a cidadania eficiente como saber ler e escrever H G Wells Depois que vimos o que significa a estatística e como ela pode ser útil em nossa vida com um va lor importante para todos nós conheceremos suas duas vertentes A estatística pode ser dividida em estatística descritiva e inferencial A estatística descritiva segundo Arango 2011 é a parte da estatística que é encarregada do levantamento organização classificação e descrição dos dados em tabelas gráficos ou outros recursos visuais além do cálculo de parâmetros representativos desses dados Enquanto a estatística inferencial trata do ramo da estatística que tem por intuito fazer afirmações a partir de dados observados ou seja fazer projeções para uma população com dados baseados em amostras Assim mais do que dados a estatística dános oportunidade de olhar as informações coletadas fazer análise de modo crítico e pode ser utilizada dentro da área das Ciências Biológicas e da Saúde em vários contextos tais como levantamento de dados diagnósticos contagem de ocorrências análise de dados pandêmicos comprovação da utilização de medicamentos entre outros PARENTI 2018 No nível da iniciação a estatística não deve ser apresentada como um ramo da Matemática A boa estatística não deve ser identificada com rigor ou pureza matemáticos mas ser mais estreitamente relacionada com pensamento cuidadoso Em particular os alunos devem apreciar como a Estatística é associada com o método científico observamos a natureza e formulamos questões cogitamos dados que lançam luz sobre essas questões analisamos os dados e comparamos os resultados com o que tínha mos pensado previamente levantamos novas questões e assim sucessivamente HOGG 2001 p 342 Geralmente um profissional da Estatística deve ter bons conhecimentos matemáticos além de interpre tação para criação de novos métodos estatísticos Por outro lado Hogg 2001 apresentanos que a eficácia no ensino de estatística para acadêmicos de áreas não exatas daráse conforme forem relacionados os 18 UNICESUMAR conteúdos com as habilidades e as competências em questão bem como a utilização de exemplos voltados à área de formação Sendo assim a Bioestatística é uma ramificação da estatística aplicada que utiliza métodos estatísticos para problemas biológicos e médicos Evidentemente estas áreas da estatística se sobrepõem de alguma maneira Em alguns casos por exemplo em razão de uma aplicação da Bioestatística os métodos padrão não se aplicam e devem ser modificados Nessas situações os bioestatísticos empenhamse para desenvolver novos métodos Nas áreas das Ciências Biológicas e da Saúde não é diferente nestas áreas cabe aos pesquisadores a avaliação dos dados a interpretação de resultados e a análise das conclusões com aplicações por exemplo em atividades desenvolvidas em determinado ambiente Além disso em tais áreas a Bioestatística oferece a possibilidade de análise e interpretação de informações sobre medicamentos equipamentos avaliação de protocolos e artigos científicos GLANTZ 2014 Uma boa maneira de aprender a Bioestatística e seu papel no processo de pesquisa é seguir o fluxo de uma pesquisa desde o início do estágio de planejamento até a conclusão momento em que geralmente a pesquisa com os resultados alcançados é publicada Assim a questão está em como direcionar o aprendizado da estatística de maneira que o profissional da área da saúde possa utilizar estes conceitos Para isso é importante que você conheça todas as etapas do método científico O método científico é um conjunto de estratégias ferramentas e ideias resultantes da expe riência humana e consequentes do acúmulo de saberes que estruturadas e sistematizadas possibilitam alcançar um objetivo que é responder a uma pergunta afinal toda pesquisa científica é baseada em uma pergunta Fonte Parenti Silva e Silveira 2017 p 25 A seguir veremos alguns exemplos da utilização do método científico com perguntas tais como Qual é a incidência de dengue na cidade de São Paulo Quantos casos da covid19 ocorreram na cidade de Curitiba Se uma pessoa consumir alimentos transgênicos ela poderá elevar o risco de doenças gástricas Uma Variável corresponde ao que estamos estudando ela pode ser dividida em qualitativa e quanti tativa Uma variável qualitativa nominal é referente a um atributo enquanto uma variável qualitativa ordinal referese a uma ordem hierarquia Por sua vez uma variável quantitativa contínua referese a medições e uma variável quantitativa discreta trata de contagem 19 UNIDADE 1 Figura 1 Variável qualitativa x Variável quantitativa Fonte o autor Descrição da Imagem a Figura 1 apresenta um fluxograma da Variável Ela está dividida em duas variáreis a qualitativa e a quantitativa A variável qualitativa está dividida em nominal e ordinal Para a variável qualitativa nominal temos uma característica única e na variável qualitativa ordinal a hierarquia Já a variável quantitativa discreta tratase de contagem e para a variável quantitativa contínua as medições Assim o método científico nos traz maneiras para respondermos as perguntas que estão presentes em nossos estudos e a estatística está presente em seus passos que são a Fazer observações nesta etapa da pesquisa é preciso olhar a todas as variáveis ao redor do pesquisador fazer anotações investigação definir o algo de sua pesquisa delimitar sua pesquisa b Definir uma questão nesta etapa do método científico o pesquisador especificará o que quer saber em relação ao que está sendo estudado É importante que a questão em si seja tangível c Formular uma hipótese nesta etapa o pesquisador irá fundamentar seu conhecimento prévio para explicar o fenômeno observado direcionando para um parâmetro a ser estudado Nesta etapa o pesquisador pode utilizar alguns testes estatísticos tais como testes de hipóteses d Coletar dados depois que são definidos e delimitados todos os critérios da pesquisa será definido como serão coletados os dados e nesta etapa a estatística ajudará o pesquisador pois na prática muitas vezes ele utilizará amostras e a estatística traz as maneiras de como fazer essas coletas e Analisar os dados nesta fase depois de coletar os dados é preciso analisar os dados coletados fazer a tabulação para apresentação em tabelas e gráficos f Conclusões depois de passar por todas as etapas anteriores o pesquisador faz sua conclusão do seu estudo é importante observar que a estatística é uma ferramenta que ajudará na tomada de decisões 20 UNICESUMAR Podemos observar com mais detalhes a seguir na Figura 2 Figura 2 Etapas para a construção de uma pesquisa científica Fonte o autor 21 UNIDADE 1 Assim quando a Estatística é apresentada a um aluno de graduação ele poderá perguntar Se a Esta tística é essencial às pesquisas ela é importante para quem quer atuar no meio científico A resposta a este questionamento é sim Em especial quando falamos em construção do conhecimento Na prática é preciso estudar sempre estar atualizado à medida que novos estudos sobretudo da sua área de in teresse ou atuação são divulgados Nesse entendimento um profissional que trabalha em sala de aula pode utilizar a pesquisa em sua área de atuação e se basear em conhecimentos estatísticos para fazer uma publicação científica por exemplo Assim a estatística também tem função de auxiliar a pesquisa científica e precisa estar alinhada aos conhecimentos e ao objeto de estudo como estudar uma dada enfermidade a ação de um medicamento entre outros Dessa maneira a Bioestatística está relacionada aos segmentos de ciências da vida como Ciências Biológicas Enfermagem Ecologia Saúde Pública Saúde Coletiva Epidemiologia Genética entre outros Dessa forma um pesquisador ao agrupar as informações de determinado estudo nor malmente ele trabalhará com os resultados provenientes de uma coleta de dados como contagens experimentos e outros PARENTI 2018 p 4 Esses dados são chamados de dados primários uma vez que o primeiro a ter acesso aos mesmos é o próprio pesquisador ou a sua equipe Considerase que o pesquisador tenha trabalhado de forma a garantir um nível adequado de qualidade de dados e que as limitações dos mesmos sejam conhecidas São usuais no entanto nos estudos os dados secundários provenientes de outras fontes tais como pu blicações de artigos em periódicos científicos artigos ou comunicações em eventos científicos ou institutos de pesquisa e estatísticas Como os dados secundários não foram obtidos diretamente pelo pesquisador e sua equipe verificase que a qualidade deles pode estar prejudicada Contudo pelo menos nos exemplos de Descrição da Imagem a Figura 2 apresenta as etapas para a construção de uma pesquisa científica Apresenta mos a fase 1 Fazer observações Nesta fase o pesquisador é motivado pela pesquisa e interessado em conhecer melhor o mundo em que vive Faz a observação dos fatos fenômenos comportamentos e atividades e percebe que muitas coisas já são conhecidas e outras ainda não Além disso define o objeto de investigação que é o alvo da sua pesquisa o que ele deseja investigar de fato Caso o objeto de estudo seja passível de mensurações o pesquisador começa a perceber que a estatística vai ser bastante útil em seu processo de construção de conheci mento Por exemplo diante dos tempos atuais um pesquisador quer saber a dinâmica do novo Corona vírus em uma cidade para isso o pesquisador deve compreender esse vírus a partir de quantificações de novos casos da doença número de internações hospitalares número de óbitos quanto foi gasto para controlar e prevenir Na fase 2 apresentamos como definir uma questão Nesta etapa o pesquisador especificará o que quer saber em relação ao que está sendo estudado O pesquisador define pontualmente sua pergunta de estudo e precisa ser bem objetiva estabelecendo quem serão os sujeitos da pesquisa e se haverá comparações entre grupos Tratase de uma etapa essencial para que se possa escolher como será utilizada a estatística de análise de dados que se será baseada principalmente na pergunta formulada e no desenho estabelecido A seguir vem a fase 3 Formular uma hipótese Aqui o pesquisador fundamentará seu conhecimento prévio para imaginar o que poderia explicar o fenômeno observado isto é o que poderia responder àquela questão que já foi definida anteriormente Caso essa hipótese seja direcionada a um parâmetro aqui os testes estatísticos poderão ajudar o pesquisador Coleta de dados está na fase 4 Nesta fase depois de definidos todos os critérios que delimitarão a população o pesqui sador deverá estabelecer como será feita a coleta de dados e tem à disposição técnicas baseadas na estatística de amostragem para que possam auxiliar o pesquisador selecionar a amostra que representará essa população A penúltima fase a quinta fase é a Análise de dados O pesquisador avalia os dados coletados na pesquisa podendo extrapolar dados amostrais Podem ser apresentados sob forma de tabelas e gráficos e técnicas estatísticas Na última fase que é a 6 temos a Conclusão A partir das informações obtidas o pesquisador pode fazer compara ções com estudos prévios fazendo reflexões sobre o estudo realizado por ele Essas técnicas estatísticas podem orientar os pesquisadores nas tomadas de decisões 22 UNICESUMAR fontes de dados secundários que foram mencionados esperase que a qualidade seja elevada No caso de periódicos científicos a qualidade está relacionada normalmente ao prestígio da publicação É importante que nesta jornada de construção e consolidação do saber e de sua trajetória acadêmica você compreenda e internalize que a qualidade das informações presentes nos periódicos e nos artigos são de extrema impor tância Não é necessário mencionar aqui o cuidado que se deve expressar com pesquisas e informações provenientes de fontes não confiáveis Cabe mencionarmos os impactos e os perigos relacionados com a propagação de informações irreais em especial no contexto da saúde Provavelmente você recebeu alguma corrente no WhatsApp no início da pandemia do novo coronavírus contendo alguma informação sem a devida indicação da fonte científica e que parecesse no mínimo duvidosa Acertei Isso aconteceu com grande parte da população e nos faz refletir sobre a problemática envolvida em tal prática Nesse contexto como profissionais da saúde devemos por obrigações éticas pautar nossas decisões mediante a consulta de pesquisas confiáveis publicadas e divulgadas em periódicos com relevância e robustez científica Para que possamos nos habituar à consulta de fontes confiáveis e de prestígio científico o uso de plataformas específicas se faz necessá rio como é o caso da plataforma Sucupira que possibilita por meio de sua ferramenta de consulta verificar o Qualis do periódico pelo qrcode Para acessar use seu leitor de QR Code Para entendermos melhor a análise estatística dois conceitos são primordiais ao entendimento da análise estatística de dados população e amostra Uma população N referese a um conjunto de elementos que têm pelo menos uma característica em comum como todos os acadêmicos dos cursos da área de saúde da UniCesumar Uma popula ção pode ser composta de um número tão grande de elementos que muitas vezes não conseguimos quantificar Nesse caso dizemos que a população é de tamanho infinito Supondo que faremos uma pesquisa para investigar hábitos alimentares dos funcionários de um hospital podemos entender que nossa população que estamos estudando é finita porque teremos o número de pessoas que trabalham neste hospital No entanto se tivermos como objetivo de pesquisa investigar os hábitos alimentares dos indivíduos adultos residentes em uma grande cidade o tamanho populacional pode ser bastante amplo Quando temos um estudo em que usamos toda a população denominamos censo Entretanto em boa parte dos estudos a obtenção de todos os dados de todos os elementos da população pode ser inviável devido às dificuldades de acesso aos indivíduos o tempo para concluir a coleta das informa ções os custos financeiros e entre outras limitações Nesse caso utilizamse informações provenientes de uma amostra ou seja de uma parte da população 23 UNIDADE 1 Assim podemos definir amostra n como sendo um subconjunto finito da população isto é uma parte representativa da população por exemplo se como população temos todos os alunos dos cursos de Saúde da UniCesumar uma amostra seriam os alunos do primeiro ano do curso Uma característica importante da amostra que não podemos esquecer é que ela seja representativa da população da qual foi retirada isto é deve ter características similares às daquela população Uma amostra representativa é uma miniatura da população como podemos observar na Figura 3 No en tanto uma amostra que não representa adequadamente a respectiva população é chamada enviesada ou tendenciosa Figura 3 Seleção de uma amostra Um Censo referese a um levantamento ou registro estatístico de certa população de acordo com alguns critérios tais como sexo idade religião estado civil e profissão No entanto esse conceito esta relacionado com a definição classica de Censo ou seja a ideia de Censo Demo grafico De acordo com a definição de população que foi dada anteriormente que população é um conjunto de elementos com pelo menos uma característica em comum a contagem populacional pode estar relacionada ao número de estabelecimentos industriais rebanhos de animais tamanho de propriedades rurais número de estabelecimentos bancarios etc Esses cen sos são denominados Censo Industrial Censo Agropecuario e Censo Comercial e de Serviços IBGE Descrição da Imagem a figura apresenta dois círculos e em cada círculo existem grupos de indivíduos com diferentes características O grupo maior é destinado à representação de uma população e está ao lado esquer do enquanto o grupo menor que se refere à amostra e se posiciona à direita Há uma seta que sai da população para a amostra representando uma parcela da população contudo nesta amostra observamse características representativas da população 24 UNICESUMAR Façamos juntos uma nova reflexão Considere o seguinte cenário hipotético Você objetiva realizar uma pesquisa para avaliar os hábitos relacionados à saúde dos habitantes adultos de uma cidade de porte médio e para tanto realizou a coleta de dados por meio de entrevistas realizadas na praça de alimentação de um shopping Center do município em questão É importante considerar que nesse caso hipotético descrito a amostra selecionada ou seja o públi co presente na praça de alimentação de um shopping pode fazer com a que pesquisa não alcance seu objetivo de verificar os hábitos alimentares de uma população direcionando você a uma conclusão errada sobre tais hábitos E por que isso aconteceu Porque não houve nenhum critério para a seleção desta amostra Uma das formas de se garantir que a amostra seja representativa quanto à população consiste na utilização de técnicas estatísticas com as quais ainda em nosso exemplo hipotético apresentado poderíamos dividir a cidade em setores em bairros e para cada setor seria selecionado determinado número de habitantes para participarem da pesquisa Dessa maneira você conseguiria uma amostra mais representativa da população É preciso observar que por mais cuidados que tenhamos na seleção dos elementos que farão parte da amostra ela jamais será perfeitamente igual à população em todas as suas características visto que ela é uma fatia da totalidade dos indivíduos Entretanto uma estratégia importante para obtermos amostras tão representativas quanto possível consiste em usar os chamados planos probabilísticos que com base em técnicas estatísticas definem como os indivíduos serão melhor selecionados para a composição da amostra Agora que já sabemos a definição de população e amostra que tal analisar um exemplo para diferenciar na prática estes termos que estudamos Vamos lá Uma médica pediatra quer fazer uma análise estatística do uso de medicamentos homeopáticos por pacientes de um a três anos de idade Ela deseja comparar os efeitos do uso destes medicamentos com os alopáticos Os medicamentos homeopáticos são produzidos de forma diferente dos fitoterápicos através de dinamização Neste tipo de terapia são também utilizados além de princípios ativos de origem vegetal outros de origem animal mineral e sintética Um tratamento homeopático não busca eliminar apenas os sintomas da doença e sim estimular o organismo a se fortalecer Logo o tratamento homeopático é eficaz para curar o doente e não apenas aliviálo Já o tra tamento alopático busca por meio de medicamentos de ação química eliminar os sintomas e manifestações da doença por meio do chamado princípio dos contrários Por exemplo uso de laxantes na prisão de ventre Fonte CRFESP 2019 25 UNIDADE 1 Para que possamos avançar considere o exemplo presente em nosso elemento Explorando Ideias apresentado anteriormente Suponha que a médica inicia sua pesquisa definindo a população para estudo todos os seus pacientes que se enquadrem na faixa etária apresentada Depois disso ela selecio nará dois tipos de amostras diferentes para oferecer a medicação ao paciente assim terá como amostras Amostra 1 que será composta pelos pacientes cujos pais optaram por medicamentos ho meopáticos Sistematicamente sua análise terá como indicador o número de vezes em que as crianças apresentaram alguma alteração na saúde no período de um ano bem como o tipo de doença que apresentaram Amostra 2 será composta pelos pacientes cujos pais não utilizam medicamentos homeopáticos nos tratamentos indicados pela pediatra Para dar continuidade em sua pesquisa a médica realiza os registros e as verificações necessárias ao longo de um ano de acordo com a proposta inicial da pesquisa e ao término deste prazo ela poderá por intermédio dos dados obtidos verificar se a sua hipótese inicial foi comprovada ou não Assim os dados poderão ser utilizados em desdobramentos da mesma pesquisa ou provocar a necessidade de uma nova coleta de dados A vantagem deste tipo de análise é que ele oportuniza ao profissional mais segurança na tomada de decisões além de melhores e mais confiáveis argumentos junto aos pacientes e aos clientes e maior sucesso nas abordagens escolhidas Você pode estar se perguntando agora mas e na prática como fica Um ganho para os profissionais das áreas de Biológicas e da Saúde consiste no conhecimento sobre diferentes experimentos de uma maneira mais clara e objetiva para obtenção de dados concretos que podem interferir na qualidade do seu trabalho Façamos uma nova reflexão com base em um novo cenário hipotético Considere que um profissional da saúde trabalhe em dois laboratórios que ficam localiza dos em regiões distintas porém em uma mesma cidade No laboratório 1 o profissional atende pacientes de baixa renda que quase não fazem consultas nem exames Já no labo ratório 2 o mesmo profissional atende pacientes que tem uma rotina elevada de consultas e exames Assim note que esse profissional consegue ainda que intrinsicamente analisar como está a frequência na procura de exames em relação aos dois laboratórios e conse quentemente em relação ás duas regiões da mesma cidade Para tanto esse profissional considera que a população será composta pelos pacientes do laboratório 1 e laboratório 2 já a amostra será composta pelos pacientes que procuraram atendimento nos últimos 6 meses Caso queira verificar com detalhamento descrição e por meio da Estatística esse profissional poderá elaborar uma tabela para cada laboratório para agrupar os dados que vão servir de parâmetro Ao finalizar sua pesquisa o profissional poderá analisar e levantar informações que lhe possibilitem concluir com propriedade estatística em qual dos laboratórios será necessário um maior estoque mais colaboradores dentre outras informações voltadas a gestão PARENTI 2018 p 1718 26 UNICESUMAR De acordo com Parenti Silva e Silveira 2017 o conceito de variáveis é referente a características individuais do que estamos estudando como unidade ou objeto de estudo como o gênero o peso a estatura Dessa maneira as variáveis representam quaisquer características que possam modificar o resultado da pesquisa Em Bioestatística assim como em Estatística como já mencionado anteriormente que as variáveis estão classificadas em quantitativas e qualitativas Assim as quantitativas são referentes a atributos que podem ser medidos ou mensurados e as qualitativas somente a atributos que não sejam numéricos Retomando estes conceitos dizemos que Variáveis quantitativas referentes a valores numéricos por exemplo peso altura número de espécies em uma floresta nú mero de nascidos vivos em uma maternidade enfim as variáveis quantitativas se adequam às necessidades da pesquisa e repre sentam valores referentes ao universo pesquisado Podem ser divididas em discretas ou contínuas As variáveis quantitativas discretas são referentes a contagens ou números inteiros como por exemplo número de nascidos vivos em uma maternidade número de óbitos de uma cidade Também podem ser classifica das em contínuas que são referentes a mensurações ou medidas tais como peso de uma pessoa estatura de um indivíduo entre outros Variáveis qualitativas referentes a atributos não mensuráveis como gênero etnia entre outros Podem ser divididas em no minais ou ordinais Uma variável é qualitativa nominal quando temos por exemplo uma espécie Já uma variável é qualitativa ordinal quando são referentes a atributos que podem ser clas sificados de acordo com uma hierarquia como a prestação de um serviço sendo do melhor ao pior As variáveis quantitativas e qualitativas são muito utilizadas em todos os tipos de pesquisas que usam dados estatísticos CRESPO 2009 A seguir vejamos alguns exemplos que podem auxiliar no entendimento da finalidade e do conceito de cada uma assim como as diferenças entre elas Vamos supor que temos que fazer uma pesquisa que tenha por objetivo analisar a relação entre o hábito de fumar e o desenvol vimento de doenças pulmonares Para essa pesquisa faráse presente uma série de variáveis diferentes com as quais poderemos trabalhar tais como Figura 4 27 UNIDADE 1 Figura 4 Análise das variáveis Fonte a autora Descrição da Imagem a figura 4 apresenta as análises das variáveis De cima pra baixo Variáveis quantitativas discretas analisar a relação entre o número de cigarros que são consumidos por dia por cada um dos pacientes com a idade de início do consumo de cigarros e a idade atual Variáveis quantitativas contínuas avaliar o peso dos pacientes bem como o estado de saúde Variáveis qualitativas nominais fazer uma relação entre o gênero dos investigados ao hábito de fumar Variáveis qualitativas ordinais fazer um registro quanto o grauestágio da doença pulmonar que os pacientes se encontram classificandoos em inicial intermediário e terminal Dessa forma é fundamental e muito importante destacar qual será a variável que o pesquisador es colherá para analisar no seu objeto de estudo Parenti Silva e Silveira 2017 trazemnos conceitos de pesquisa experimental que objetivam identificar as relações entre duas variáveis No método experimental devese provocar variações na ocorrência de uma variável e verificar se ela é a causa de algum efeito em outra por exemplo podemos utilizar diferentes medicamentos para determinada doença e observar os seus resultados Na pesquisa correlacional não tem como provocar mudanças nas variáveis assim o pesquisador observa as alterações e seus efeitos elencando as variáveis que serão observadas por exemplo avaliar os efeitos das alterações naturais de temperatura em determinado ambiente e nos seres que vivem ali A pesquisa de levantamento tem variáveis não interferentes como uma pesquisa eleitoral que terá como universo a população da cidade do estado ou do país A amostra deve ser composta por número representativo de cada segmento da sociedade por exemplo pessoas que podem votar que farão parte desta amostra Existem ainda outros tipos de pesquisa que atendem às necessidades específicas de cada objeto de estudo e que terão suas características próprias como os estudos de caso e as observações 28 UNICESUMAR Neste sentido é relevante que o pesquisador tenha em mente Qual é o meu objeto de pesquisa Qual é meu públicoalvo Quais hipóteses desejo comprovar com a minha pesquisa Que tipo de pesquisa se adéqua melhor ao meu objeto de estudo Respondidas estas questões o pesquisador pode pensar em quais metodologias poderá usar para sua investigação Com a escolha da metodologia virão as decisões sobre como tratar os dados estatísticos levantados que tipos de questões deverão ser feitas se os dados serão quantitativos ou qualitativos e assim sucessivamente Como você pôde perceber falamos bastante do conceito de amostra Mas por que esse conceito é tão importante dentro de uma pesquisa Na prática temos situações em que não se torna viável o uso de uma população e o pesquisador precisa utilizar uma amostra Mas quais são essas situações De acordo com Barbetta 2014 as técnicas de amostragem são utilizadas quando temos 1 Economia geralmente nas pesquisas é muito mais econômico trabalharmos com amostra ou seja com uma pequena parcela da população do que como um todo Supondo que você precisa fazer uma pesquisa em um bairro que tem 25 mil pessoas imagine o custo para entrevistar todas as pessoas que fazem parte da população deste bairro Fica mais econômico selecionarmos uma amostra ou seja uma parte de moradores do bairro para fazer parte da entrevista do que trabalharmos com 25 mil pessoas 2 Tempo muitas vezes o pesquisador não tem tempo suficiente para estudar toda população por exemplo ele tem por objeto de pesquisa saber se as pessoas em um bairro fazem reciclagem Nesse bairro tem 25 mil pessoas e o pesquisador tem cinco dias para fazer a pesquisa nesse caso ele deverá recorrer a uma técnica de amostragem para dar continuidade à sua pesquisa 3 Confiabilidade e operacionalidade quando o pesquisador precisa reduzir o número de elementos na qual ele poderá dar mais ênfase aos casos individuais estudados Para Barbetta 2014 entretanto existem situações em que as técnicas de amostragens não são viáveis tais como Ao decidir realizar uma pesquisa na área da saúde é imprescindível que o pesquisador conhe ça as normas estabelecidas pelo Conselho Nacional da Saúde por intermédio da Resolução Nº 0188 de 13 de junho de 1988 Essas normas referemse a questões éticas que envolvem pesquisas com seres humanos em relação à dignidade à adequação aos princípios éticos e científicos à privacidade do indivíduo e aos possíveis riscos que o estudo possa acarretar Fonte Brasil 1988 online 29 UNIDADE 1 1 Quando a população pequena nesse caso quando a população é pequena fica melhor estu dar todos os elementos do que uma parte apenas imagine a situação um professor tem quinze alunos em uma turma e quer saber quantos praticam a reciclagem em suas casas Nesse caso por se tratar de uma população pequena vale a pena o professor trabalhar com todos seus quinze alunos do que com uma parte deles apenas 2 Quando a característica é de fácil mensuração este caso ocorre por exemplo quando a po pulação é de fácil acesso e quando não compensa elaborar um plano de amostragem Considere que um professor quer saber dentre os alunos de sua escola quantos são a favor de participar da feira de ciências para isso ele pode entrevistar ou colocar urnas na escola e incentivar a participação de todos na própria escola 3 Necessidade de alta precisão por exemplo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE faz o censo demográfico a cada dez anos para conhecer as características da popula ção brasileira Nesse caso a pesquisa é feita com toda população e não com parte da amostra Segundo Arango 2011 um conceito importante que se deve ter em mente quando se trata de le vantamento de dados é o de que o sucesso nas conclusões tiradas acerca da população com base nas informações colhidas de uma ou mais amostras depende da criteriosa seleção destas Dessa forma se os dados forem mal coletados certamente carregarão suas distorções para qualquer análise que se faça deles Toda pesquisa tem suas limitações nos seus resultados decorrentes da metodologia empregada na investigação Para termos sucesso nas conclusões em uma pesquisa é preciso ter a metodologia bem descrita bem como o passo a passo do estudo Basicamente existem dois tipos de validade validade interna e validade externa A validade interna diz se as conclusões de uma pesquisa são corretas para a amostra estudada Essa va lidade é prérequisito para a validade externa A validade externa diz se as conclusões de uma pesquisa são aplicáveis à população da qual a amostra se originou ou a outras populações A limitação dos resultados de uma pesquisa científica deve ser discutida à luz dos possíveis erros metodológicos vieses que constituem ameaças à validade da pesquisa Buscase então um nível de confiança que é possível depositar nos resultados e conclusões a partir de uma análise criteriosa dos possíveis erros e suas causas Chamamos de viés um erro sistemático vício distorção e não intencional proveniente de questões metodológicas Existem dois fatores que influenciam no correto levantamento dos dados a representatividade e a fidedignidade 30 UNICESUMAR A representatividade é um fator associado à forma de amostragem Assim de uma maneira qual quando selecionamos uma amostra buscamos reproduzir as características observáveis da população Este procedimento é conhecido como critério de proporcionalidade e quando ele é considerado dizse que a amostra é representativa da população em questão No entanto para que isto seja possível as características da população devem ser previamente conhecidas Contudo a disponibilidade de in formações prévias sobre a estrutura populacional para um estudo nem sempre é a ideal de forma que normalmente a fonte de informação acaba sendo um outro estudo ou dados estatísticos secundários extraídos de institutos de pesquisa por exemplo Na falta de informações sobre a composição da população em estudo tratase de que a escolha seja a mais isenta possível adotandose algum critério de aleatoriedade escolha ao acaso como um sorteio ARANGO 2011 Todavia quando os dados necessários para o conhecimento dos atributos da população estão disponíveis e são ignorados ou manipulados a amostra resultante seria considerada tendenciosa Conclusões e estimativas efetuadas com base nessa amostra não possuiriam consistência Para entender melhor este conceito vejamos o exemplo imagine um estudo feito por biólogos e biomédicos para verificar a incidência de Escherichia coli em determinado município O exame da água é fundamental para distribuição principalmente quando destinada ao consumo humano Assim parece claro que o estudo deverá ser realizado por amostragem domiciliar da água pois seria inviável testar todos os domicílios Supondo ainda que existem outras informações como a classificação das áreas geográficas rural e urbana por exemplo a localização dos bairros a população dos bairros e a taxa de atendimento com água tratada Podemos observar o resultado com o exemplo de amostragem com as informações no Quadro 1 Quadro 1 Exemplo de amostragem com informações População N Número de Habitantes Taxa de Atendimento com Água Tratada Rural 1000 0 Urbana 9000 89 Bairro A 2000 100 Bairro B 2000 87 Bairro C 5000 80 Fonte adaptado de Arango 2011 Com essas informações uma amostra representativa da população de domicílios deveria observar que Todos os locais sejam alcançados pela pesquisa observandose a distribuição geográfica área urbana com seus três bairros e área rural Não sendo possível por simples conveniência efetuar a pesquisa somente em domicílios urbanos no bairro A Seja considerada nesse caso a população de cada setor geográfico A amostra deverá ser cons tituída de partes proporcionais idênticas às da população Assim 10 da amostra seriam cons tituídos por domicílios rurais 20 do bairro A etc Na falta das populações poderiam ser empregados pesos para a constituição da amostra de acordo com o pesquisador Exista total aleatoriedade na escolha dos domicílios 31 UNIDADE 1 Estes aspectos são importantes para evitar caracterizar a amostra como tendenciosa e consequen temente adquirir credibilidade sem espaço para gerar conclusões duvidosas Outro aspecto que deve ser levado em conta no trabalho de levantamento de dados e cons tituição das amostras é o da fidedignidade dos dados ou das informações relacionada com a precisão dos dados ou com a sua qualidade A falta de precisão pode ser ocasionada por vários motivos De uma maneira geral podemos ter as situações equipamentos que não sejam aferidos corretamente falta de calibração de equipa mentos questionário mal elaborado no caso de entrevistas com perguntas tendenciosas e falhas na hora da coleta No primeiro caso o uso de balança mal calibrada réguas com defeito coletor de amostra de água por exemplo inadequado amostras em mau estado de conservação pode causar erros nas medições Existem também alguns exames laboratoriais como os que implicam contagem e estão sujeitos à falha Nesses casos durante o levantamento dos dados da amostra é recomendado para minimizar as falhas utilizar os mesmos aparelhos Já no segundo caso existem informações que carregam grande margem de erro Por exemplo suponha que um questionário contenha a seguinte pergunta Quanto tempo faz desde que você foi ao médico pela última vez Mesmo que a pessoa entrevistada tenha boa vontade em responder e não esteja tencionando falsear a resposta ela pode encontrar dificuldades em realmente precisar o tempo solicitado pela pergunta A razão da resposta do entrevistado poder apresentar uma falha de informação é simplesmente o fato de que um conjunto de informações não é devidamente registrado e para obtêlas às vezes não existe alternativa a não ser contar com a memória do en trevistado Outro exemplo de uma questão que poderia suscitar erros seria Já dirigiu embriagado Tratandose de um tema que em boa parte dos casos cria constrangimento ao entrevistado ou ele pode falsear a sua resposta exagerando ou escondendo a verdadeira informação Pelos mais variados motivos desde a precária memória em alguns casos passando pelo medo e a própria fantasia do entrevistado é comum a falta de precisão das respostas Por este motivo os questioná rios de levantamento de dados devem ser elaborados com extremo cuidado evitando perguntas vagas ou que deem margem a respostas muito subjetivas Naturalmente seus resultados devem ser tomados com grande cautela Agora que já sabemos que a amostragem é importante nas pesquisas e que é utilizada na prática conheceremos algumas técnicas estatísticas de amostragem Já estudamos em nossa disciplina que a população N referese ao universo da pesquisa como sendo um conjunto de elementos que tenha pelo menos uma característica em comum CRESPO 2009 E a amostra n é uma parte da população Por exemplo ao utilizarmos como população todos os pacientes internados em determinado hospital podese definir que serão parte da pesquisa apenas os internados em leitos ímpares ou os que permanecerem internados por mais de dois dias O critério de escolha para a determinação da amostra seguirá as necessidades e os objetivos da pesquisa desde que sejam imparciais não tendenciosos e representativos da população Para isso devese definir a população que se busca e a característica investigada 32 UNICESUMAR As técnicas de amostragem podem ser divididas em probabilísticas e não probabilísticas A amostra gem probabilística considera que todos os elementos da população tenham a mesma probabilidade diferente de zero de compor a amostra A não probabilística é definida por elementos não aleatórios Uma amostragem probabilística é aquela em que todos os elementos da população tem a mesma chance de compor a amostra podendo ser dividida em a Amostragem casual simples ou aleatória simples referese a um evento de seleção simples como o caso de um sorteio Para compreendermos por meio de exemplos considere a população o total de pacientes que se consultam em um hospital X Com o objetivo de investigar os tipos de patologias que os pacientes apresentam um sorteio é realizado para direcionar os selecionados a um estudo clínico Ao realizar um sorteio compreendemos que a amostragem foi realizada de forma casual simples ou aleatória simples Vejamos outro exemplo a população de outro estudo é composta por pacientes de um hospital 500 pessoas considere que o pesquisador almeja desenvolver uma pesquisa com 10 desta população ou seja a amostra será composta por 50 pacientes deste hospital Para tanto ele realizará um sorteio simples dos 50 pacientes que comporão a amostra o que caracteriza uma seleção por amostragem casual simples Na Figura 5 podemos observar um exemplo de um sorteio simples de amostragem aleatória No exemplo hipotético temos doze pessoas enumeradas de um a doze considere que deste total obtere mos uma amostra composta por quatro pessoas Considere que após um sorteio simples as pessoas selecionadas foram os indivíduos com os números 2 5 8 e 11 Logo estas pessoas passam a compor a amostra A definição da amostra de uma pesquisa clínica é dividida em quatro fases Critérios de inclusão quais são as características necessárias para a participação do estu do Por exemplo no estudo de determinada patologia estarão incluídos os pacientes que apresentam os sintomas há menos de cinco anos Critérios de exclusão quais características podem eliminar os candidatos ao estudo No exemplo estarão excluídos todos os pacientes que apresentam sintomas há mais de cinco anos Escolha da técnica de amostragem o que dependerá dos objetivos a que a pesquisa se propõe Consentimento livre e esclarecido em que o paciente ou sujeito participante da pesquisa afirma conhecer as condições e o seu desejo de contribuir Fonte Pereira 2003 33 UNIDADE 1 Figura 5 Amostragem casual simples sorteio simples Descrição da Imagem a fi gura representa um sorteio simples no qual temos doze pessoas enumeradas de um a doze Uma seta indica a rea lização de um sorteio no qual as pessoas sorteadas passam a compor a amostra A nova composição da amostra se dá com os representantes da po pulação enumerados com os números 2 5 8 e 11 b Amostragem sistemática os elementos são escolhidos a partir de um fator que se repete Para que ocorra a população deve estar ordenada de forma aleatória como em uma lista ou fila Por exemplo a partir das fichas de consultas da mesma Unidade Básica de Saúde UBS retirase a 15 depois a 30 a 45 e assim sucessivamente até atingir um número de pacientes desejado que deve ser proporcional ao número da população de pacientes atendidos Ou definese que a pesquisa se dará com os pacientes que estiveram em consulta no mês de maio Para exem plificar você pode observar a Figura 6 na qual temos treze pessoas em uma fila ordenada Considere que selecionaremos uma amostra composta por cinco pessoas Para tanto podemos utilizar a equação 1 a seguir nN I Uma ferramenta importante para a realização de seleção de amostras aleatórias são os de nominados números aleatórios Estes são números compreendidos em um intervalo cuja probabilidade de serem selecionados é igual como em um sorteio Em programas como o Excel a função geradora de números aleatórios permite definir o intervalo do sorteio e por tipo de número inteiro ou real Para isto utiliza a função ALEATORIO ou ALEATORIOENTRE de pendendo da versão No último caso a função é acompanhada de um argumento que permite mudar o intervalo do sorteio Por exemplo ALEATORIOENTRE a b sorteia números entre a e b H G Arango 34 UNICESUMAR Em que I intervalo N População n amostra Para isso temos 5 13 I Portanto escolheremos ou sortearemos a primeira pessoa que comporá a amostra e contará o in tervalo de 3 em 3 Supondo que determinamos que a primeira pessoa da fila será a primeira a compor a amostra somaremos mais três a próxima pessoa será a número 4 depois somaremos mais 3 será a número 7 somamos mais 3 e teremos a pessoa na posição 10 e por último somamos mais 3 e teremos a pessoa na posição 13 Assim a amostra tornase sistemática ou seja foi definido por meio de um sis tema antes de selecionar a amostra que esta será composta pelos indivíduos nas posições 1 4 7 10 e 13 Figura 6 Amostragem Sistemática Descrição da Imagem na figura temos a amostragem Sistemática em que se observa uma imagem composta por 13 pessoas foi calculado anteriormente que o sistema será de 3 em 3 ou seja sistematizado para a seleção dos indivíduos que estão na posição 1 4 7 10 e 13 que passam a compor a amostra c Amostragem estratificada será a amostragem escolhida quando a população estiver es tratificada O tamanho dos estratos deve ser proporcional aos seus tamanhos na população de origem Como a população de um hospital é composta por 500 pessoas divididas em 200 homens e 300 mulheres supondo que o pesquisador deseja 10 de uma amostra assim a amostra será composta por 50 pessoas divididas em 20 homens e 30 mulheres Na Figura 7 temos um modelo de amostragem estratificada em que os grupos foram divididos para em seguida serem selecionados uma amostra 35 UNIDADE 1 Figura 7 Amostragem Estratificada Descrição da Imagem na figura temos a amostragem estratificada na qual temos um grupo de pessoas dividi das em dois grupos o primeiro grupo composto doze pessoas e o segundo grupo composto por nove pessoas Descrição da Imagem a figura 8 é composta por cinco grupos de três pessoas sendo destacado dois grupos compostos por três pessoas d Amostragem por conglomerados o agrupamento se dará por proximidade física indepen dentemente de outras características ou seja por um conglomerado Por exemplo a amostra será composta por um grupo de pacientes do hospital A que moram na mesma rua da unidade Na Figura 8 você pode observar um exemplo de amostragem por conglomerados supondo que há pessoas em locais diferentes e você fez um sorteio com dois locais diferentes sua amostra será composta por essas pessoas nestes locais diferentes Figura 8 Amostragem por conglomerados 36 UNICESUMAR Temos um resumo das técnicas de amostragem probabilística com suas divisões bem como suas pala vras chaves e um exemplo Podemos perceber que a amostragem probabilística Figura 9 que se trata daquela amostragem que todos os elementos podem fazer parte da amostra é dividida em amostra gem casual simples sorteio simples amostragem sistemática definição de um sistema amostragem estratificada subdivisão de grupos e amostragem por conglomerados territórios Figura 9 Resumo das técnicas de amostragem probabilística Fonte a autora Descrição da Imagem na figura temos um resumo da amostragem probabilística primeiro temos a amostragem casual que é um sorteio simples como Sortear 5 de uma população de 100 pessoas Temos a amostragem sistemática que é a definição de um sistema e como exemplo temos Amostra composta por 25 casas em um intervalo definido de cinco em cinco Temos a amostragem estratificada composta pela subdivisão de grupos e como exemplo temos População composta por 1000 pessoas 800 homens e 200 mulheres definido 10 Portanto 80 homens e 20 mulheres Por fim temos a amostragem por conglomerados que é locaiscluster como exemplo temos em uma cidade sortear um bairro dentre todos os conglomerados Além disso a amostragem também pode ser não probabilística isso significa que existe uma escolha deliberada dos elementos da amostra e dependendo dos critérios do pesquisador temos Amostragem por acessibilidade ou por Conveniência a seleção se dará a partir de elementos que estejam ao alcance do pesquisador Essa amostragem não tem verdadeiro valor estatístico e serve mais como forma de buscar dados iniciais para a pesquisa como a amostra ser composta por um grupo de dados formado com perguntas feitas a pessoas em um shopping da cidade Na Figura 10 você pode observar que as pessoas participantes da amostra são selecionadas de acordo com os critérios estabelecidos pelo pesquisador 37 UNIDADE 1 Figura 10 Amostragem por conveniência Descrição da Imagem na figura temos a amostragem por conveniência e temos um grupo de 15 pessoas e a pessoa sorteando por conveniência 5 pessoas destacadas na figura Amostragem por julgamento ou intencional neste caso a seleção ocorre a partir do julga mento do pesquisador por exemplo quando se quer fazer uma pesquisa com o intuito de se comprovar que o consumo de carne tem influência sobre a saúde das pessoas Escolhese Porto Alegre RS como base para a coleta da amostragem por se considerar que seja a capital onde mais se consome este alimento no Brasil Amostragem por cotas neste caso oferece mais rigor à coleta sendo que a fixação das cotas deve seguir critérios que caracterizam a amostra como representativa da população No exemplo da carne primeiro é feita uma análise da população de Porto Alegre e depois são definidas as proporções entre homens mulheres as faixas etárias e os estratos sociais Em seguida serão entrevistados um número de pessoas correspondente à proporcionalidade de cada um desses grupos Dessa maneira haverá uma amostragem significativa de toda a população da cidade Temos um resumo das técnicas de amostragem não probabilística Figura 11 com suas divisões bem como suas palavras chaves e um exemplo Podemos perceber que a amostragem por conveniência ou acessibilidade é aquela em que os elementos que comporão a amostra estão de fácil acesso do pesquisador a amostragem por julgamento é aquela em que há interferência ou seja julgamento do pesquisador e na amostragem por cotas as cotas são fixas pelo pesquisador em seguida é feita a coleta de dados que comporão a pesquisa 38 UNICESUMAR Amostragem não probabilística Amostragem por conveniência ou acessibilidade Amostragem por julgamento Amostragem por cotas Elementos a partir do alcance do pesquisador Julgamento do pesquisador Fixa cotas Ex Aplicação de questionários entrevistas em uma escola para levantamentos de dados iniciais Ex Defne proporções e cotas para então fazer a coleta de dados Ex Um pesquisador passa a integrar um grupo de pesquisa de um laboratório em específco por compreender que o laboratório tem condições e expertise em sua área de interesse Figura 11 Amostragem não probabilística Fonte a autora Assim podemos observar que as técnicas de amostragem podem ser muito úteis para os pesquisadores Parenti Silva e Silveira 2014 salientam que é importante que os investimentos em pesquisa possam ser ampliados aproximando a teoria do cotidiano e que o tipo de pesquisa e as ferramentas usadas em geral não requerem alto investimento mas a geração de informações adequadas a respeito de doenças e tratamentos fará a diferença na vida de cada um Dessa forma podemos citar várias linhas de investimentos necessários nos dias de hoje como o aumento da resistência bacteriana a ausência de tratamentos eficazes para doenças endêmicas em países pobres como a dengue as pesquisas em saúde mental entre outros Os diferentes tipos de amostragem podem se mostrar bastante úteis no cotidiano dos profissionais da área biológica e da saúde pois auxilia tanto na administração de consultórios e clínicas quanto na determinação de estratégias de tratamentos medicamentos e outras Dependendo dos objetivos propostos pela pesquisa o desafio é determinar que tipo de amostragem escolher para que os dados obtidos sejam um reflexo real da investigação É possível perceber que as pesquisas geralmente requerem atenção especial dos profissionais da área biológica e da saúde tanto para atualização e frequente busca por alternativas e novos procedimentos quanto para alimentar a própria necessidade de busca O médico o enfermeiro o farmacêutico o biólo go enfim todos os profissionais dessa área devem estar atentos às possibilidades e aos conhecimentos desenvolvidos em pesquisas Descrição da Imagem a Figura 11 apresentanos a amostragem não pro babilística iniciando pela Amostragem por conve niência ou acessibilidade que se trata de elemen tos a partir do alcance do pesquisador Temos por exemplo a aplicação de questionáriosentrevistas em uma escola para le vantarmos dados iniciais Depois a amostragem por julgamento que se trata de julgamento do pesquisa dor Temos como exemplo um pesquisador supõe que o departamento de Biolo gia tem mais publicações e ele pesquisa lá a partir dis so Por fim a Amostragem por cotas nas quais são fi xadas as cotas por exem plo define proporções e cotas para então fazer a coleta de dados 39 UNIDADE 1 Você percebeu que a Bioestatística será bem aplicada em seu futuro profissional Ao escolher as áreas das Ciências Biológicas e da Saúde verá que para realizar uma pesquisa será necessário entender o conceito de população N e amostra n bem como entender os meios de pesquisa e a técnica de amostragem que será utilizada Como exemplo você pode fazer uma pesquisa com seus alunos em um colégio com o objetivo de saber se eles praticam ou não a reciclagem Mas no momento em que for fazer essa pesquisa se o colégio tem 5000 alunos e você tem um tempo curto para fazêla pode recorrer a uma técnica de amostragem que estudamos aqui nesta unidade na disciplina de Bioestatística e fazer essa pesquisa com uma amostra representativa da população Além disso quando você vai a campo por exemplo fazer uma coleta de água em um rio para verificar a qualidade da água ao retirar essa amostra de água está utilizando uma técnica de amostragem e ao levala ao laboratório para estudar parâmetros físicoquímicos e microbiológicos saindo o resultado ao interpretar você estará fazendo uma projeção da qualidade da água daquele rio então você utilizou a técnica de estatística inferencial Você sabia que os professores da área das Ciências Biológicas e da Saúde podem contribuir para a conscientização e prevenção para saúde ao trabalhar educação ambiental em sala de sala de aula Tra tase de um tema muito importante e que traz engajamento entre as turmas Imagine que você fará um trabalho com seus alunos sobre caracterização de resíduos sólidos lixo e composição gravimétrica para isso existe uma norma específica a NBR 100072004 que traz vários métodos e você pode fazer com seus alunos Em nossa roda de conversa traremos uma explicação dessa norma e como fazer o mé todo de quarteamento Ouça e replique com seus alunos vamos lá O artigo Desenho da Amostra da Pesquisa Nacional de Saúde 2013 publicado pela revista científica Epidemiologia Serviços de Saúde no ano de 2015 aborda a questão da importância de um plano amostral uma população alvo e técnicas de amostragem bem como a con dução de uma pesquisa O trabalho apresenta a forma como foram elaborados os questionários propostos na pesquisa as técnicas de amostragem e a tabulação dos resultados oriundos da pesquisa Recomendo a leitura para aprofundamento por meio de um estudo científico dos aspectos que estudamos nesta unidade Boa leitura Para acessar use seu leitor de QR Code 40 MAPA MENTAL Olá aluno a chegamos à avaliação e aqui você fará um Mapa de Empatia que consiste em fazer a autoavaliação de uma forma mais divertida de tudo que foi estudado até agora nesta unidade Vamos lá Você se identificará e se perguntará como fará um mapa sobre as técnicas de estatística e amostragem Vejamos você poderá pensar em como estas informações tratadas nesta unidade como as técnicas de estatística poderão ajudar você em uma pesquisa em que se tem as etapas de planejamento coleta de dados agrupamento dos dados tabelas e gráficos análise e avaliação podem ajudar em uma pesquisa científica em sua vida profissional ou até mesmo em sala de aula Também verá como as técnicas de amostragem podem ajudar a trabalhar corretamente com uma amostra que seja representativa da população Então comece escrevendo seu nome sua idade e preencha com comentários tópicos ou perguntas sobre si mesmo dentro do quadro da empatia E no final você verá o tanto de coisas que descobrirá sobre este tema proposto Assim utilize o Mapa de Empatia para refletir e se expressar nas questões a seguir O que pensa e sente Qual a importância da Bioestatística para sua formação Como você pode aplicar isso tudo que você aprendeu em sala de aula O que vê O que você já viu em relação na prática utilizando técnicas estatísticas O que escuta O que você já tinha ouvido falar sobre Bioestatística Você já tinha ouvido falar em técnicas de amostragem Consegue entender suas importâncias nas pesquisas O que fala e faz O que você achou do conteúdo estudado até o momento Faz sentido um futuro professor da área da Saúde ou da área das Ciências Biológicas estudar técnicas de Estatística Quais são suas aplicações As dores Quais são suas dificuldades Você acha que vem coisas mais difíceis na disciplina Consegue entender como os conceitos e exemplos são essenciais para sua compreensão Os ganhos O que você ainda acha que tem que estudar para entender melhor a Bioestatística 2 Olá alunoa esta unidade será fundamental para sua futura atua ção profissional na área das Ciências Biológicas e da Saúde Aqui aprenderá a construir tabelas bem como compreenderá suas re gras Além disso aprenderá a elaborar gráficos e fará suas leitura e interpretação Tabelas e Gráficos Me Renata Cristina Souza Chatalov 42 UNICESUMAR Para começarmos a nossa jornada nesta unidade compartilharei uma experiência profissional para que possamos problematizar e consequentemente refletir A primeira vez que participei de uma pesquisa de campo foi para fazer um diagnóstico para elaboração de um Plano de Gerenciamento de Resíduos Sólidos PGRS em uma empresa de revenda de peças para automóveis Para aprovei tar ao máximo o tempo na empresa e a visita in loco elaborei um check list bem simples que trazia informações sobre tipo de resíduo quantidade gerada kgmês e como estava sendo feita a destinação final deste resíduo neste momento Depois de fazer a visita coletar os dados foi preciso trabalhar nesses dados afinal não poderia entregar à empresa o check list em que fiz a coleta de dados Assim a partir dos dados coletados elaborei uma tabela bem organizada dentro das normas da ABNT e também fiz um gráfico apontando o resíduo que era gerado em maior quantidade assim poderia indicar o que meu cliente poderia fazer para cumprir a legislação e minimizar os custos que ele tinha com a destinação final de resíduos Agora que contei uma experiência vivenciada por mim nesta situação apresentada como você acredita que eu deveria ter traba lhado com dados a partir de coletas Como eu deveria ter construí do uma tabela E os gráficos Assim os gráficos e as tabelas são as principais formas de apresentação dos resultados de uma pesquisa Conhecer as re gras e as normas específicas que regem a construção de tabe las além de aprender o passo a passo para sua construção é importante e imprescindível para a compreensão e também para orbitarmos neste universo estatístico e bioestatístico É importante também compreendermos corretamente como construir e inter pretar gráficos Podemos perceber que a Bioestatística pode ajudar com as regras e as etapas para a construção de uma tabela ou um gráfico Sabemos que muitos alunos têm a dificuldade de lidar com tabelas e gráficos 43 UNIDADE 2 Para isso convido você a fazer a leitura do artigo intitulado Análise e inter pretação de tabelas e gráficos estatísticos A fim de utilizar dados interdisci plinares Nesse artigo você verá o ensino e a aprendizagem da Estatística bem como a utilização de procedimentos e conceitos Acesse o qrcode a seguir Como apresentamos na Unidade 1 os dados sobre a dengue daremos continuidade no mesmo exemplo tudo bem Sabemos que esta nossa situação é hipotética e você graduando a na área de Biológicas e da Saúde que está atuando em sala de aula quer fazer um experimento a respeito dos casos de dengue do seu bairro Desta forma faça uma pesquisa em forma de formulário com dez pessoas que podem ser membros de sua família ou mesmo colegas de trabalho contendo a seguinte pergunta Você já teve dengue com isso as possíveis respostas do seu formulário serão Sim ou Não Organize estes dados com a quantidade de pessoas que responderam sim e a quantidade de pes soas que responderam não Em seguida construa uma tabela ou um gráfico mediante os resultados desta pesquisa e ao fazêlo você já estará utilizando mais uma técnica apresentada pela bioestatística Diante disso convido você a fazer suas anotações em um Diário de Bordo a fim de anotar suas primeiras impressões até o momento Escreva os resultados de sua pesquisa depois de fazer o gráfico ou a tabela reflita sobre como você pode trabalhar essa questão em sala de aula ou em outra ocupação dentro do seu segmento de trabalho DIÁRIO DE BORDO 44 UNICESUMAR Em nosso encontro anterior estudamos a importância da pesquisa e como a Bioestatística podenos auxiliar no planejamento na coleta de dados nas técnicas de amostragem Mas e depois o que fa zemos com os dados Eles podem ser apresentados sob forma de tabelas e gráficos Vamos começar pelas tabelas Uma apresentação tabular de dados é a representação das informações por intermédio de uma tabela Uma tabela é um meio bastante eficiente de mostrar dados levantados facilitando a sua com preensão e interpretação Além disso auxilia o entendimento global e o relacionamento entre as variáveis representadas Conheça as normas para apresentação dos dados em tabelas bem como definições termi nologia e simbologia IBGE Normas de apresentação tabular IBGE 1993 NBR 147242011 Informação e documentação Trabalhos acadêmicos Apresentação ABNT 2011 Na construção de tabelas os dados são apresentados em colunas verticais e linhas horizontais con forme a classificação dos resultados da pesquisa Algumas orientações preliminares são as seguintes ARANGO 2011 p 31 45 UNIDADE 2 1 Para construção de uma tabela é importante que ela seja simples clara e objetiva Assim é apropriado que grandes volumes de informação sejam descritos em várias tabelas ao invés de serem apresentados em uma única tabela 2 Uma tabela precisa ser autoexplicativa ou seja sua compreensão não deve ser vin culada do texto Dessa forma nenhuma casa da tabela deve ficar em branco sempre apresentando um símbolo ou número caso houver duas ou mais tabelas em um texto deverão receber um número de identificação que será referido no texto 3 As colunas externas de uma tabela não devem ser fechadas 4 Na parte superior e inferior as tabelas devem ser fechadas por linhas horizontais 5 A utilização de linhas verticais para separação de colunas no corpo da tabela é op cional 6 Ao fazer arredondamentos de números é importante que seja mantida uniformidade quanto ao número de casas decimais 7 Os totais e os subtotais devem ser destacados como por exemplo em negrito 8 A tabela deve ser maior no sentido vertical que no horizontal Contudo se uma tabela apresentar muitas linhas e poucas colunas estreita demais convém separála em uma maior quantidade de colunas Neste caso as colunas deverão ser separadas por linhas duplas Sendo assim uma tabela pode ser dividida hierarquicamente em dois componentes chamados prin cipais e secundários Os componentes principais são ARANGO 2011 p 32 1 Corpo referente ao conjunto das informações dos dados que foram coletados e que aparecem no decorrer da tabela no sentido horizontal e vertical 2 Coluna indicadora é a divisão em sentido vertical onde aparece a designação da natureza do conteúdo da linha 3 Cabeçalho indica a natureza do conteúdo de cada coluna 4 Casa referese as divisões que aparecem no corpo da tabela Segundo Arango 2011 p 32 as partes secundárias compreendem 1 Título geralmente apresentado na parte superior da tabela devendo ser sempre o mais claro e completo possível Para isso é importante que o título responda as perguntas O quê Quando Onde relativas ao fato estudado 2 Rodapé é um espaço na parte inferior da tabela utilizado para colocar informações necessá rias referentes aos dados Geralmente no rodapé são colocadas as informações sobre a fonte origem dos dados eou informações complementares que podem auxiliar na leitura na tabela para que a mesma não fique carregada de informações 3 Notas também devem ser colocadas no rodapé depois da fonte de forma sintética Normal mente as notas têm caráter geral referindose à totalidade da tabela Devem ser enumeradas em algarismos romanos quando existirem duas ou mais de duas as vezes o asterisco é utilizado 46 UNICESUMAR 4 Chamadas as chamadas têm caráter particular referindose a um item específico da tabela São enumeradas em algarismos arábicos entre parênteses podem também ser utilizados símbolos gráficos Depois de compreendidas as partes secundárias observaremos a simbologia comumente utilizada em tabelas estatísticas como mostra o exemplo do Quadro 1 e seus significados Quadro 1 Símbolos utilizados em tabelas estatísticas Símbolo Significado Função Hífen Quando o valor numérico é nulo Reticências Quando não dispõe de dado Interrogação Quando há dúvida sobre a exatidão do valor 0 00 ou 000 Zero Quando o valor for menor que 05 Parágrafo Quando o dado retifica informação anteriormente publicada X Letra x Quando o dado for omitido para evitar identificação Fonte adaptado de Arango 2011 E na tabela quanto aos números é importante observar que 1 Todo número inteiro constituído de mais de três algarismos deve ser agrupado de três em três da direita para a esquerda separando cada grupo por um ponto p ex 56342901 2 Exceto I Algarismos que representam o ano p ex 2010 II Números de telefone p ex 32222222 III Placas de veículos p ex AAA 2222 3 A parte decimal de um número deverá ser separada da parte inteira pela vírgula p ex 056 4 A unidade de medida não leva o s do plural nem o ponto final como abreviação p ex cm m kg etc 5 Os símbolos de medida aparecem depois do número sem espaço entre eles p ex 42m 3h Agora que você já viu todos os elementos que compõem uma tabela que tal vermos um exemplo Já estudamos que uma tabela tem como objetivo apresentar os dados agrupados de maneira que uma pessoa interessada pode visualizar e compreender o que querem dizer aqueles dados Você conhecerá agora os principais tipos de tabelas que podem ser Simples Dupla entrada Distribuição de frequência Uma tabela simples é aquela em que contém a variável que estamos estudando com sua respectiva con tagem ou seja com sua frequência A Tabela 1 apresenta uma tabela simples com seus elementos básicos 47 UNIDADE 2 Você sabe qual é a diferença entre Tabela e Quadro Um quadro geralmente traz informa ções qualitativas podendo trazer informações quantitativas em alguns casos e é fechado nas bordas laterais enquanto uma tabela traz informações quantitativas referentes a contagens a frequências e as bordas laterais são abertas Além disso uma tabela simples pode ser temporal geográfica ou específica categórica Uma tabela é considerada temporal quando as observações da variável ocorrem de acordo com tempo A Tabela 2 traz um exemplo de série temporal ou histórica Tabela 2 Casos de dengue no decorrer dos anos em uma cidade Ano Número de casos de dengue 2010 20 2011 30 2012 45 2013 25 2014 50 Total 170 Fonte o autor Uma tabela simples também pode ser geográfica quando a variável analisada é referente ao local ou território Um exemplo de série geográfica pode ser observado na Tabela 3 Título Coluna Casa ou célula Linhas Rodapé Corpo Topo Tabela 1 Casos de dengue nos bairros de uma cidade no mês de fevereiro de 2020 Bairro Número de casos Centro 12 Zona 01 2 Zona 02 3 Zona 03 5 Zona 04 1 Total 23 Fonte o autor Como podemos observar no exemplo da Tabela 1 há todos os elementos básicos apresentados 48 UNICESUMAR Tabela 3 Alunos matriculados em um curso de Ciências Biológicas no estado do Paraná no ano de 2010 Cidade Número de alunos matriculados Maringá 500 Londrina 450 Apucarana 300 Ponta Grossa 400 Curitiba 650 Total 2300 Fonte o autor Uma tabela simples também pode ser específica ou categórica quando a variável analisada é referente a categorias específicas Um exemplo de série geográfica pode ser analisado na Tabela 4 Tabela 4 Número de alunos de uma instituição de ensino superior EAD no ano de 2015 Curso Número de alunos matriculados Economia 150 Administração 380 Ciências Biológicas 275 Agronomia 250 Engenharia Civil 140 Total 1195 Fonte o autor Uma tabela também pode ser de dupla entrada isso significa que temos a necessidade de apresentar em uma única tabela mais dados estudados em uma variável para isso é preciso fazer uma junção de duas ou mais séries CRESPO 2009 Ao fazer esta junção dos dados para serem apresentados em uma única tabela teremos duas ordens de classificação uma vertical na coluna e uma horizontal nas linhas Para apresentar uma tabela de dupla entrada temos a Tabela 5 que trata do número de matrículas da Educação Básica do ano de 2019 e os dados estão apresentados dupla entrada a seguir 49 UNIDADE 2 Tabela 5 Número de Matrículas da Educação Básica por Etapa de Ensino segundo a Região Geográfica a Unidade da Federação e o Município 2019 Região Etapa de Ensino Educação Infantil Ensino Fundamental Ensino Médio Educação Profissional Técnica de Nível Médio Educação Profissional Formação Inicial Continuada FIC Educação de Jovens e Adultos EJA Educação Especial Norte 690631 3015573 781394 124007 2651 346815 117487 Nordeste 2349305 7889261 2112466 554150 14414 1338224 352573 Sudeste 3919235 10349288 2992471 786331 8617 985163 449539 Sul 1347509 3550498 986056 317365 12069 378387 232504 Centro Oeste 666098 2119110 593504 93121 2024 225079 98864 Brasil 8972778 26923730 7465891 1874974 39775 3273668 1250967 Fonte adaptada de Inep 2020 online Na Tabela 5 podemos observar que a região coluna é referente às regiões no Brasil já as etapas de ensino Educação Infantil Ensino Fundamental Ensino Médio Ensino Profissional Educação de Jovens e Adultos e Educação Especial são analisados também nas colunas e linhas Temos então um exemplo de tabela com a dupla entrada ou seja mais que uma variável sendo estudada na qual pode mos analisar as regiões brasileiras geográficas e etapas de ensino categorias Lembrese de que em uma tabela de dupla entrada cada uma das respostas combinadas fica agregada em uma única célula Agora que você já conhece as tabelas simples bem como os tipos de série e a dupla entrada que tal aprendermos a construir uma tabela do zero Mas antes precisamos relembrar alguns conceitos matemáticos fundamentais aqui na Bioestatística pois os cálculos das frequências precisam de duas grandezas razão e proporção Definir razão pode se tornar uma tarefa inglória se formos atrás de todos os significados para este termo ARANGO 2011 Aqui trataremos da parte que aplicaremos na disciplina de Bioestatística vejamos alguns exemplos Supondo que um corpo tem seis metros de comprimento e outro corpo três metros ao dividirmos o comprimento de um pelo outro teremos 6 3 2 Ainda podemos afirmar que o corpo é duas vezes o tamanho do menor ou ainda que tem a metade do comprimento do maior e esta divisão chamamos de razão A razão 1 2 pode ser representada como 12 o que significa que cada metro do corpo menor cor responde a 2 metros do corpo maior Outro exemplo dos 1200 pacientes que procuram a emergência hospitalar na última semana 240 eram idosos A razão de idosos que procuraram a emergência esta semana foi de 240 1200 240240 1200240 1 5 Isto é a cada cinco pacientes um deles era idoso Segundo Parenti 2017 p 49 Os conceitos de razão e proporção estão relacionados entre si Assim a razão entre o quociente divisão entre dois números e a proporção é a igualdade entre duas razões As proporções são aplicadas em situações em que as informações devem ser comparadas e são calculadas pelo uso de regra de três simples Para entender melhor a proporção vejamos o exemplo a seguir para produzir 600 pães no refeitório de um hospital são utilizados 100 kg de farinha Sendo assim quantos pães podem ser feitos com 25 kg de farinha 600 x 100 25 100x 60025 100x 1500 x 1500 100 x 150 Assim podemos dizer que é possível produzir 150 pães com 25 kg de farinha Agora que já relembramos os conceitos matemáticos necessários para construir uma tabela de frequências você aprenderá passo a passo como elaborar Vamos lá Primeiramente trabalharemos com a organização dos dados você organiza dados numéricos criando disposições ordenadas ou distribuídas Para preparar seus dados coletados com o intuito de organizálos inicialmente decidiremos se precisaremos analisar suas variáveis numéricas com base em grupos que sejam criados pelos valores de uma segunda variável categórica Esta decisão afetará o modo como você prepara os dados De acordo com Levine Stephan e Szabat 2016 caso decida analisar suas variáveis numéricas em grupos que sejam definidos pelos valores de uma segunda variável categórica você deve então decidir se utilizará um formato empilhado ou não empilhado Em um formato empilhado todos os valores de uma variável numérica aparecem em uma única coluna enquanto uma segunda coluna em separado contém os valores categorizados que identificadas a qual subgrupo pertence cada um dos valores numéricos Em um formato não empilhado os valores de uma variável numérica são divididos por subgrupos e colocados em colunas separadas 51 UNIDADE 2 Vamos ao exemplo supondo que você pretende comparar os custos em restaurantes localiza dos na cidade com os custos em restaurantes localizados em bairros Para preparar esses dados de forma não empilhada poderia ser criada uma coluna para a variável custo com alimentação e outra coluna para a variável localização uma variável categórica com os valores de cidade e bairros Observe o custo de 20 refeições no Quadro 2 a seguir Quadro 2 Disposição de dados não empilhados Custos de Refeições em Restaurantes no Centro da Cidade em R 25 21 35 50 60 50 50 50 40 60 70 50 25 29 33 35 35 35 50 50 Custos de Refeições em Restaurantes em bairros da Cidade em R 35 20 20 20 25 25 30 40 40 30 25 25 20 35 35 25 20 20 40 35 Fonte o autor Você pode observar que desta forma fica um pouco mais complexo trabalharmos com os dados Este modelo de não empilhados foi apresentado para que você tenha ciência de como trabalhar com os dados Mas se observarmos esses dados fica difícil tomarmos conclusões acerca dos custos das refeições como qual valor em R que mais aparece mais se repete certo Nem qual percentual deste valor pago dentre estas 20 refeições Podemos facilitar a análise dos nossos dados quando trabalhamos com a disposição de dados ordenados ou seja quando colocamos os dados em rol Segundo Levine Stephan e Szabat 2016 uma disposição ordenada organiza os valores de uma variável em ordem de classificação partindo do menor valor para o maior ou seja organizamos os dados em uma lista crescente Uma disposição ordenada pode ajudar a obter mais entendimento entre a amplitude dos valores em seus dados e é particularmente útil quando você tem mais do que um valor se repetindo Veja no Quadro 3 os mesmos dados apresentados anteriormente de maneira ordenada Quadro 3 Disposição de dados não empilhados em rol Custos de Refeições em Restaurantes no Centro da Cidade em R 21 25 33 35 35 50 50 50 50 60 25 29 35 35 40 50 50 50 60 70 Custos de Refeições em Restaurantes em bairros da Cidade em R 20 20 20 25 25 25 30 35 35 40 20 20 20 25 25 30 35 35 40 40 Fonte o autor 52 UNICESUMAR Analise no Quadro 3 que fica bem mais fácil trabalhar com os dados seguindo uma ordem cres cente ou seja do menor valor para o maior valor Outro exemplo clássico de rol que certamente você já viu em sala de aula é a lista de presença dos seus alunos Os nomes estão em ordem alfa bética ou seja em um rol assim fica mais fácil para localizar algum aluno porque os dados estão organizados Além disso o rol é um passo importante para construção de tabelas de frequências Mas o que são tabelas de frequências Tratase de uma distribuição de modo tabular os valores de uma variável numérica em um conjunto de classes linhas numericamente ordenadas Podemos ter uma distribuição de frequências com intervalo de classes e sem intervalo de classes Primeiro você aprenderá a construir uma distribuição de frequências sem intervalo de classes utilizando a contagem de uma variável qualitativa nominal Vejamos a situação a seguir em pro fessor do curso de Enfermagem aplicou um questionário para entender qualis disciplinas os alunos tinham como preferência em uma turma Para isso selecionou uma turma com 40 alunos e fez a seguinte pergunta Qual disciplina você mais gosta neste ano Dentre as opções dadas aos alunos eles tiveram Anatomia Humana Biologia celular e molecular Parasitologia Bioestatística Os votos dos 40 alunos podem ser verificados a seguir Quadro 4 Quadro 4 Votos dos 40 alunos de uma turma sobre a preferência de disciplinas brutos Dados Brutos Anatomia Humana Anatomia Humana Bioestatística Biologia Celular e Molecular Bioestatística Parasitologia Bioestatística Bioestatística Parasitologia Parasitologia Parasitologia Parasitologia Biologia celular e molecular Biologia celular e molecular Biologia celular e molecular Biologia Celular e Molecular Anatomia Humana Parasitologia Anatomia Humana Biologia Celular e Molecular Anatomia Humana Anatomia Humana Anatomia Humana Biologia Celular e Molecular Bioestatística Parasitologia Bioestatística Biologia Celular e Molecular Parasitologia Parasitologia Parasitologia Biologia Celular e Molecular Parasitologia Parasitologia Parasitologia Parasitologia Parasitologia Parasitologia Parasitologia Parasitologia Fonte o autor 53 UNIDADE 2 Para facilitar a construção da nossa tabela faremos um rol utilizando as disciplinas com ordem alfa bética Quadro 5 Quadro 5 Votos dos 40 alunos de uma turma sobre a preferência de disciplinas em rol Dados em rol Anatomia Humana Bioestatística Biologia celular e molecular Parasitologia Anatomia Humana Bioestatística Biologia celular e molecular Parasitologia Anatomia Humana Bioestatística Parasitologia Parasitologia Anatomia Humana Biologia celular e molecular Parasitologia Parasitologia Anatomia Humana Biologia celular e molecular Parasitologia Parasitologia Anatomia Humana Biologia celular e molecular Parasitologia Parasitologia Anatomia Humana Biologia celular e molecular Parasitologia Parasitologia Bioestatística Biologia celular e molecular Parasitologia Parasitologia Bioestatística Biologia celular e molecular Parasitologia Parasitologia Bioestatística Biologia celular e molecular Parasitologia Parasitologia Fonte o autor Agora que temos os dados em rol construiremos a tabela de frequências Fi que se trata de agrupar os dados em uma tabela contando quantas vezes cada variável nesse caso cada disciplina se repetiu isso é o que chamamos de frequência Para isso organizamos a tabela utilizando a ordem alfabética contendo todos os elementos título cabeçalho linhas entre outros Utilizando os dados em rol construiremos uma tabela de frequências com a preferência de 40 alunos de uma turma do curso de Enfermagem Tabela 6 Tabela 6 Distribuição de frequências referentes à preferência de 40 alunos de uma turma do curso de Enfermagem Disciplina Contagem Frequência Fi Anatomia Humana III III I 7 Bioestatística III III 6 Biologia Celular e Molecular III III III 9 Parasitologia III III III III III III 18 Total 40 Fonte o autor Como você pode observar inserimos a coluna contagem somente para você entender como funciona a distribuição de frequência geralmente ela não aparece mas como é a primeira vez que você está construindo essa tabela elaboramos essa coluna para melhor entendimento Observe que na disciplina Anatomia Humana a repetição ou seja a contagem foi de sete alunos portanto a frequência desta classe desta linha é igual a sete Já na segunda classe ou seja segunda linha temos a disciplina Bioestatística com votos de seis alunos portanto a frequência para esta disciplina é igual a seis Enquanto na terceira classe a contagem para disciplina de Biologia Celular e Molecular é igual a nove sendo assim na coluna frequência inserimos a informação que é igual a nove Por fim na última classe com a disciplina Parasitologia teve a preferência de 18 alunos Uma classe em uma distribuição de frequência corresponde ao número de linhas desta tabela exceto cabeçalho e total Podemos entretanto reconstruir esta tabela inserindo algumas colunas complementares que são importantes em uma distribuição de frequência tais como a Frequência Relativa FR corresponde à proporção entre a frequência da classe pelo total de números observados e a equação a seguir apresentanos como calcular a frequência relativa Fr Fin 100 Em que Fr Frequência relativa em percentual Fi Frequência da classe n número total de elementos ou somatória das frequências correspondente ao total b Frequência Acumulada Fac referente à frequência de todos os valores inferiores ao limite superior da classe ou seja repetese a primeira frequência em seguida vamos somando com as posteriores c Frequência Relativa Acumulada FRAC tratase de uma classe em que a frequência acumulada da classe dividindo pelo total da distribuição ou seja pelo total A equação referente à frequência acumulada pode ser observada a seguir Frac Facn 100 Em que Frac Frequência relativa acumulada em percentual Fi Frequência acumulada da classe n número total de elementos ou somatória das frequências correspondente ao total Agora você aprenderá a construir a tabela de distribuição de frequências com estas colunas complementares Tabela 7 Vamos lá Tabela 7 Distribuição de frequências referentes a preferência de 40 alunos de uma turma do curso de Enfermagem Disciplina Frequência Fi FR Fac FRAC Anatomia Humana 7 740 100 175 7 740 100 175 Bioestatística 6 640 100 15 7 6 13 1340 100 325 Biologia Celular e Molecular 9 940 100 225 13 9 22 2240 100 55 Parasitologia 18 1840 10045 22 18 40 4040 100 100 Total 40 100 Fonte o autor Como você pode observar apresentamos as colunas FR Fac e FRAC com todas as fórmulas e resoluções Na coluna FR utilizamos a equação a seguir Fr Fin 100 Em seguida substituímos cada valor da frequência dividimos pelo total que neste caso é igual a 40 e temos que a proporção de alunos que preferem a disciplina Anatomia Humana é de 175 Essa coluna também serve para situações em que queremos saber a proporção em percentual por exemplo qual o percentual de alunos que preferem a disciplina de Biologia Celular e Molecular Simplesmente basta olhar na coluna FR e responder que 225 dos alunos preferem a disciplina Biologia Celular e Molecular Neste momento você pode estar se questionando quando construirá tabelas de frequências e se é preciso apresentar todos os cálculos nesta tabela A resposta é não necessariamente No exemplo apresentado fizemos a resolução completa apresentando os cálculos em cada uma das classes para que você possa visualizar a equação correspondente bem como a substituição dos valores para compor a tabela 56 UNICESUMAR Na maioria das vezes quando elaboramos estas tabelas normalmente não apresentamos os cálculos Agora você verá a mesma tabela sem apresentar os cálculos Tabela 8 Tabela 8 Distribuição de frequências referentes a preferência de 40 alunos de uma turma do curso de Enfermagem sem os cálculos Disciplina Frequência Fi FR Fac FRAC Anatomia Humana 7 175 7 175 Bioestatística 6 15 13 325 Biologia Celular e Molecular 9 225 22 55 Parasitologia 18 45 40 100 Total 40 100 Fonte o autor Além disso temos como ir tirando prova real para verificar se os cálculos apresentados estão corretos Observe a seguir a Na linha Total observe que a somatória das frequências deve ser igual ao número de elemen tos coletados ou seja para este caso foram entrevistados 40 alunos do curso de Enfermagem então a somatória deve ser igual a 40 b Na coluna FR analise que a somatória das frequências relativas em percentual a somatória deve ser igual a 100 correspondente a 100 por cento Caso sua somatória dê por exemplo 98 é necessário conferir os cálculos anteriores c Na coluna Frequência Acumulada Fac aqui somamos as frequências das classes com as frequências posteriores certo Mas a prova real tratase do último valor encontrado na colu na FAC ser igual ao total de elementos analisados ou seja o valor dever ser igual ao total da somatória da coluna frequência d Na coluna Frequência Relativa Acumulada FRAC o último valor correspondente à variável analisada deve ser igual a 100 Como você pode perceber não precisamos apresentar todos os cál culos nas colunas complementares da tabela de distribuição de fre quências Neste vídeo apresentarei o passo a passo da construção das colunas complementares bem como reescreverei essa tabela sem cálculos Acesse o vídeo e fique por dentro desse conteúdo 57 UNIDADE 2 Não se esqueça o coração da sua tabela é a coluna frequência por isso é importante estes valores serem distribuídos de maneira correta Coletar dados 1º passo 2º passo Colocar os dados em rol ordem crescente 3º passo Construir a tabela e contar as frequências repetições 4º passo Construir as colunas Fr FAC e FRAC 5º passo Como garantia confra seus dados principalmente a coluna frequência Figura 1 Passo a passo para construção de uma tabela de frequências simples sem intervalo de classes Fonte o autor Em uma tabela de distribuição de frequências você sabia que po demos tirar a prova real dos cálculos nas colunas complementares Sim isso é possível e para entender como fazer essa prova real con vido você a acessar este vídeo e fazer comigo o passo a passo Você verá que não terá erro Fique por dentro deste plus aqui em nossa disciplina Descrição da Imagem na figura temos a sequência dos passos para a construção de uma distribuição de frequências sem intervalo de classes temos 1º passo coletar os dados 2º passo colocar os dados em rol 3º passo construir a tabela e contar as repetições 4º passo fazer as colunas frequência relativa FR frequência acumulada FAC e frequência relativa acumulada FRAC e o passo 5 conferir os dados Até agora vimos como trabalhar com uma distribuição de frequências sem intervalo de classes mas com uma variável quantitativa discreta Vejamos um exemplo supondo que um diretor de uma escola anotou durante 30 dias o número de atendimento aos pais e obteve o seguinte resultado Dados Brutos 3 3 2 4 5 2 2 2 4 4 2 3 3 5 2 4 2 3 2 3 1 2 3 2 2 3 4 2 3 2 1º passo colocaremos os dados em rol Dados em Rol 2 2 2 3 4 2 2 2 3 4 2 2 3 3 4 2 2 3 3 4 2 2 3 3 5 2 2 3 4 5 2º passo Construir a tabela distribuir as frequências Tabela 9 Distribuição de frequências referentes ao atendimento do diretor de uma escola durante 30 dias consecutivos Atendimentos Número de dias Fi FR FAC FRAC 2 14 1430 100 467 14 1430 100467 3 9 930 100 30 14 9 23 2330 100767 4 5 530 100 167 23 5 28 2830 100933 5 2 230 100 66 28 2 30 3030 100 100 Total 30 100 Fonte o autor 59 UNIDADE 2 3º passo construir as colunas complementares já realizado na própria tabela Agora é só conferir mais uma vez a tabela e verificar se está tudo de acordo As tabelas têm a função de condensar infor mações em alguns casos o número de dados é tão grande que dificulta a análise para estes casos são utilizadas tabelas com dados agrupados em inter valos de classes Imagine a seguinte a situação você já atuando como professor de cursos de Saúde aplica uma pro va a seus alunos Para entender o desempenho dos seus alunos nesta avaliação você pode fazer uma lista com as notas dos seus alunose colocálas or denadas A seguir temos as notas dos alunos desta turma dados brutos 30 30 60 90 100 30 95 85 65 65 30 50 70 70 70 40 70 60 65 80 90 45 95 80 85 60 70 100 75 85 Agora colocaremos os dados em rol observe a seguir 30 50 65 75 90 30 60 70 80 90 30 60 70 80 95 30 60 70 85 95 40 65 70 85 100 45 65 70 85 100 Agora construiremos a tabela de distribuição de frequências sem intervalo de classes Tabela 10 Tabela 10 Distribuição de frequências referente às notas de seus alunos sem intervalo de classes Notas Número de alunos 30 4 40 1 45 1 50 1 60 3 65 3 70 5 75 1 80 2 85 3 90 2 95 2 100 2 Total 30 Fonte o autor Você pode observar que temos uma tabela com mais de dez classes ou seja mais do que dez linhas exceto cabeçalho e total Agora imagina quando formos inserir as colunas complementares quan tos números terá nossa tabela Para melhorar essa tabela podemos cons truir uma distribuição de frequências com intervalo de classes para condensar melhor as informações da tabela Ao elaborar uma distri buição de frequências com intervalo de classes precisamos seguir os passos 1º passo colocar os dados em rol 2º passo determinar a amplitude total que se trata da diferença entre o maior valor do conjunto de dados pelo menor valor do conjunto de dados resolvido pela equação AT Xmáx Xmín Em que AT Amplitude Total Xmáx Maior valor do conjunto de dados Xmín menor valor do conjunto de dados 3º passo determinar o número de classes Para uma distribuição de frequências com intervalo de classes os números de linhas são definidos pela equação a seguir k n Em que K número de classes n número total de elementos Obs é muito importante que o número de classes seja arredondado 4º passo determinar a amplitude do intervalo ou seja a distância entre o limite inferior da classe e o limite superior da classe dado pela equação h AT k Em que h Amplitude do intervalo AT Amplitude total k número de classes O arredondamento de dados é importante em uma distribuição de frequências com intervalo de classes principalmente no item número de classes Para relembrar como se faz o arredondamento de dados assista ao vídeo a seguir Para acessar use seu leitor de QR Code 61 UNIDADE 2 5º passo construa a tabela faça as colunas complementares distribuindo corretamente as frequências A seguir temos um resumo dos passos que devem ser seguidos para construir uma distribuição de frequências com intervalo de classes Figura 2 Colocar os dados em Rol 1º passo 2º passo Calcular Amplitude Total AT XmáxXmín 3º passo Calcular nº de classes raiz n 4º passo Calcular amplitude do intervalo h ATk 5º passo Construir a tabela de frequências respeitando o intervalo encontrado respeitando os limites inferior e superior Figura 2 Passo a passo para construção de uma tabela de frequências com intervalo de classes Fonte o autor Descrição da Imagem na figura temos uma sequência dos passos para a construção de uma distribuição de fre quências com intervalo de classes 1º passo rol 2º passo cálculo da AT 3º passo cálculo do número de classes linhas 4º passo cálculo da amplitude do intervalo e o passo 5 construção da tabela respeitando o intervalo de classes entre os limites Para entender melhor a construção de uma distribuição de frequências com intervalo de classes observe os dados a seguir que são referentes às notas de alunos do curso de Ciências Biológicas 1º passo colocar os dados em rol ordenado crescente 30 50 65 75 90 30 60 70 80 90 30 60 70 80 95 30 60 70 85 95 40 65 70 85 100 45 65 70 85 100 2º passo agora determinaremos a Amplitude do Intervalo AT Xmáx Xmín AT 100 30 70 30 50 65 75 90 30 60 70 80 90 30 60 70 80 95 30 60 70 85 95 40 65 70 85 100 45 65 70 85 100 3º passo em seguida determinaremos o número de classes k k n k 30 k 547 arredondando 5 4º passo agora resolveremos a amplitude do intervalo utilizando a equação a seguir h AT k h 7 5 h 14 Sabemos até o momento que nossa tabela terá 5 linhas classes Intervalo será de 14 em 14 entre limites Antes de construir nossa tabela de frequências precisamos entender o que são limites inferiores e superiores Temos quatro maneiras de utilizar os limites inferiores e superiores 1 Nesta primeira notação incluímos o limite inferior e excluímos o limite superior 2 Nesta notação excluímos o limite inferior e incluímos o limite superior 3 Nesta notação excluímos ambos os limites 4 Nesta notação incluímos ambos os limites Qual delas usar Utilizaremos a primeira notação que inclui limite inferior e exclui limite superior mas em alguns casos somente na última classe teremos que usar a quarta notação que inclui ambos os limites isso pode ocorrer para que o maior valor do conjunto de dados seja contado Como já temos todas as informações construiremos nossa tabela Tabela 11 Tabela 11 Distribuição de frequências referente às notas de seus alunos com intervalo de classes Notas Número de alunos Fi FR FAC FRAC Ponto médio xi 30 44 5 5 30100 167 5 5 30100 167 30 44 2 37 44 58 2 2 30100 66 527 7 30100 233 44 58 2 51 58 72 11 11 30100 367 71118 11 30100 367 58 72 2 65 72 86 6 6 30100 20 18624 24 30100 80 72 86 2 79 86 100 6 6 30100 20 24630 30 30100 100 86 100 2 93 Total 30 100 Fonte o autor Agora temos a tabela resolvida observe que na última classe tivemos que utilizar a notação que inclui limite inferior e inclui limite superior isso foi feito para que a nota 100 fosse incluída na contagem Observe nesta tabela que há uma coluna complementar a mais a coluna ponto médio que é determinado pela equação Xi Li Ls 2 64 UNICESUMAR Em que Xi Ponto médio Li Limite inferir do intervalo de classe independentemente da notação Ls Limite superior do intervalo de classe independentemente da notação É importante ficar atento porque só existe ponto médio em uma distribuição de frequências com intervalo de classes O ponto médio será importante em nossa próxima unidade no cálculo da média Você sabia que um professor pode trabalhar dados da Educação Bá sica e do Ensino Superior fazendo consulta no próprio INEP E que estes dados podem ser utilizados para entender o comportamento dos alunos do país E que você pode trabalhar isso em sala de aula utilizando esses dados Nossa roda de conversa traz uma explicação do trabalho de coleta dos dados do INEP e da organização em tabe las planilhas e gráficos Assista e replique em sala de aula vamos lá Outra maneira de apresentar os dados provenientes de uma pesquisa são os gráficos Figura 3 Um gráfico tem por objetivo apresentar uma ideia visual do comportamento de um conjunto de valores tem a vantagem de facilitar a compreensão de determinada situação que queira ser descrita permitindo a interpretação rápida de suas principais características ARANGO 2011 65 UNIDADE 2 É importante frisar que um gráfico não traz tantas informações quanto a uma tabela E você vai se perguntar usarei gráfico ou tabelas em minhas pesquisas A resposta é fica a critério do pesquisador ou seja a pessoa que está fazendo a pesquisa pode utilizar gráficos ou tabelas ou fazer uma mesclagem entre eles Os gráficos estão sempre presentes em trabalhos científicos artigos congressos seminários simpósios em que é preciso comunicar um grande volume de informações com tempo limitado de forma compreensível e agradável Temos vários modelos de gráficos que veremos a seguir a Gráfico de colunas quando temos as categorias apresentadas no eixo horizontal e a frequên cia no eixo vertical BARBETTA 2014 Para construção do gráfico de colunas utilizaremos os dados referentes às matrículas na Educação Infantil retirados do INEP 2019 A Figura 3 apresenta um gráfico de colunas Figura 3 Gráfico de Colunas Fonte adaptada de Inep 2020 Descrição da Imagem a figura traz um gráfico de colunas em que as barras estão na direção vertical primeiro com a região Norte em que temos 690631 alunos seguida da região Nordeste com 2349305 alunos seguida da região Sudeste com 3919235 após com a região Sul 1347509 alunos e por fim a região CentroOeste com 666098 alunos Como você pode observar na horizontal temos as regiões do país e na vertical temos o número de matrículas na Educação Básica Caso você queira saber o número de matriculados na região Norte por exemplo basta olhar na região Norte e verificar que há pouco mais do que 500000 matrículas no ano de 2019 66 UNICESUMAR b Gráfico de barras em que cada variável é representada por uma barra de comprimento proporcional à sua ocorrência BARBETTA 2014 Temos as barras na vertical na Figura 4 Figura 4 Gráfico de Barras Fonte adaptada de Inep 2020 Descrição da Imagem a figura traz um gráfico de colunas em que as barras estão na direção horizontal de baixo para cima aparece primeiro a região Norte em que temos 690631 alunos seguida da região Nordeste com 2349305 alunos seguida da região Sudeste com 3919235 após a região Sul com 1347509 alunos e por fim a região Centro Oeste com 666098 alunos Descrição da Imagem a figura traz um gráfico de linhas com os meses de janeiro a dezembro apresentando a evo lução do índice pluviométrico no período c Gráfico de linhas são gráficos bem interessantes no uso de séries temporais ou seja a variável predominante é o fator tempo cronológico esse tipo de gráfico mostra informações da série estudada em pontos e que são marcados por segmentos de linha reta A Figura 5 apresentanos um gráfico de linhas Figura 5 Gráfico de linhas Fonte o autor 67 UNIDADE 2 Na Figura 5 com o gráfico de linhas você pode observar que o aumento no índice pluviométrico é apresentado mês a mês tempo e para interpretar esse gráfico basta visualizar que podemos concluir que o mês de julho foi que apresentou maior quantidade de chuvas d Gráfico de setores também conhecido como gráfico de pizza é um gráfico circular em que os valores são representados proporcionais às respectivas frequências Para a construção deste gráfico utilizaremos os dados referentes às preferências de alunos de uma turma do curso de Ciências Biológicas Figura 6 Figura 6 Gráfico de setores Fonte o autor Neste tipo de gráfico podemos verificar a proporção dentre as disciplinas que os alunos escolheram como preferidas Fica nítida a preferência pela disciplina Zoologia I seguida da disciplina Biologia Celular e Molecular sendo a menos preferida a disciplina Anatomia Humana para esta turma men cionada no exemplo e Histograma é a representação gráfica de uma distribuição de frequências pode ser construído a partir de uma distribuição de frequências sem intervalo de classes ou com intervalo de classes Aqui cada retângulo justaposto representa uma classe Figura 7 Descrição da Imagem a figura traz um gráfico em formato de pizza circular sendo que a proporção maior está com 45 na disciplina Zoologia I seguida de 23 na disciplina Biologia Celular e Molecular seguida da disciplina Bioesta tística com 15 e por fim a disciplina Anatomia com 7 68 UNICESUMAR 12 10 8 6 4 2 0 30 44 44 58 58 72 72 86 86 100 5 2 11 6 6 Notas de alunos de uma turma Quantidade de alunos Figura 7 Histograma Fonte o autor Na Figura 7 que representa um histograma para interpretação você deve olhar as notas bem como a quantidade de alunos observe que no primeiro retângulo temos cinco alunos com notas maiores ou iguais a 30 e menores do que 44 e assim sucessivamente Você pode também construir todos os seus gráficos em suas pesquisas com o auxílio do Microsoft Excel basta inserir todos os dados selecionar e escolher o modelo que melhor represente os dados com que está trabalhando Dessa maneira fica a critério do pesquisador a utilização de tabelas e gráficos para apresentar os resultados de uma pesquisa podendo seu uso ser intercalado Você percebeu o quanto a construção de tabelas e gráficos pode ser significativa e aplicada na sua profissão Existem muitas possibilidades Você pode trabalhar com pesquisa e apresentar os resultados em tabelas e gráficos com dados disponíveis no próprio INEP sobre a Educação Básica ou até mesmo coletar dados de seus alunos construir tabelas e gráficos para entender o comportamento de sua turma em alguns quesitos dê preferência por disciplinas notas frequências evasões entre outros Veja que tudo isso está relacionado e que a Bioestatística está presente em sua na vida diária Descrição da Imagem a figura representa um histograma em que temos gráficos na vertical juntos ou seja sem espaço entre as barras iniciando com cinco alunos com notas maiores ou iguais a 30 e menores do que 44 dois alunos com notas maiores ou iguais a 44 e menores do que 58 onze alunos com notas maiores ou iguais a 58 e menores que 72 seis alunos com notas maiores ou iguais a 72 e menores do que 86 e seis alunos com notas maiores ou iguais a 86 e menores ou iguais a 100 69 UNIDADE 2 Vimos em nossos estudos como as técnicas de estatística são fundamentais para tomada de decisões e que para organizar uma tabela precisamos seguir algumas normas específicas que foram apresentadas no decorrer dessa unidade Além disso os gráficos também podem ser utilizados para visualizar o resultado de uma pesquisa Assim ao tabular os resultados da pesquisa propostos no início de nosso estudo mais especificamente na experimentação em que colocamos uma situação hipotética que rea lizará um experimento para saber se as pessoas de um bairro ou membros da família tiveram dengue Aqui na ação após toda coleta de dados a partir de um formulário elaborado por você certamente terá resultados a serem tabulados É isso mesmo com todas as técnicas estudadas você poderá criar tabelas de frequências colunas complementares para melhorar os resultados obtidos e a partir de então tomar decisões Supondo que suas respostas sejam que dentro de um grupo de dez pessoas oito responderam que já tiveram dengue ou seja 80 dos entrevistados como profissional da área de Ciências Biológicas e Saúde o que você pode propor Com base nesse estudo pode propor palestras para sensibilização da população um dia D de combate ao foco de dengue orientar disseminar informações acerca dos cuidados que devemos ter com a dengue Aqui você pode perceber que usamos uma técnica estatística e a partir de então foram feitas ações de melhoria no combate a dengue Você sabia que como futuro da saúde e possivelmente um profissio nal da Educação faz parte do exercício de cidadania e profissional a consulta de dados básicos para articulação conscientização e tomada de decisão Para tanto uma sugestão seria iniciarmos consultando a sinopse Estatística da Educação Básica Esta sinopse tratase de dados relacionados à matrícula de acadêmicos ao estabelecimento às regiões ao rendimento escolar para as diferentes modalidades de ensino brasileiras Ensino Regular Educação Infantil e Ensino Fundamental e Médio Educação Especial e Educação de Jovens e Adultos Você pode consultar os dados dessa sinopse que serão apresentados detalhadamente por cidade estado e região e trabalhar com eles os apresentando em tabelas mais reduzidas Tudo isso pode variar de acordo com a sua necessidade como futuro professor Esses dados podem ser consultados no qrcode a seguir Para acessar use seu leitor de QR Code 70 MAPA MENTAL Caroa estudante a utilização de tabelas e gráficos são a forma de apresentar resultados oriundos de uma pesquisa como vimos em nossa unidade existem normas específicas para sua elaboração e confecção A partir desta conceitualização desenvolva um Mapa Mental que aborde os con ceitos com que trabalhamos nesta unidade Tabelas e Gráficos Procure colocar as informações pertinentes sobre cada uma das relações apresentadas na área de Biológicas e da Saúde 3 Olá alunoa esta unidade será fundamental para sua aprendiza gem e para sua futura profissão Por meio dela você terá oportuni dade de entender como ocorre a análise dos dados oriundos de uma pesquisa para que possa analisar situações quanto à frequência à incidência às ocorrências entre outras variáveis imprescindíveis para futura atuação profissional Você aprenderá nesta unidade a trabalhar com as medidas de posição separatrizes e variabilidade Medidas de Posição e Dispersão Me Renata Cristina Souza Chatalov 72 UNICESUMAR Para que possamos continuar nossas reflexões vamos nos apropriar dos conceitos e resgataremos os exemplos e a trajetória das unidades anteriores Neste momen to de sua leitura você provavelmente deve estar se perguntando agora que já coletei os dados organizei em tabelas qual a próxima etapa O que posso fazer com eles Por que estou aprendendo tudo isso Em que será útil no meu dia a dia Para que possamos problematizar e refletir compartilharei outra história que foi muito relevante em minha trajetória Vou nos transportar para a primeira vez em que entrei em uma escola como professora da disciplina Estatística Naquele momento eu tinha várias expectativas quanto à minha atuação como docente Aquele ambiente inspirava o conhecimento e o meu desejo de ensinar No entanto já em sala de aula quando fiz a primeira explicaçãoapresentação a respeito do que se tratava a disciplina de cálculo explicitei que também trabalharíamos com a interpretação de dados e informações e notei que isso foi uma surpresa para os estudantes daquela turma Na aula seguinte fiz uma revisão de conteúdos de Matemática Básica como fração multiplicação e expressão numérica quando percebi a necessidade de mais aulas relembrando este conteúdo com meus alunos Então para ter um parâmetro de como estava a turma fiz um teste sem valer nota mas para ter um diagnóstico real de como poderia trabalhar Depois que fiz as correções dos testes calculei a média a variância e o desvio padrão daquela turma e entendi que havia muita dispersão ou seja parte da turma necessitava de uma atenção especial em cálculos básicos de matemática outra parte era inter mediária e outra parte tinha gabaritado o teste Com essa turma heterogênea era preciso cuidado e atenção e isso me desafiava nesta primeira experiência como professora Com este relato de minha história desejo que nesta unidade você se atente aos conteúdos que desbravaremos e compreender juntos que tratam de formas de se calcular as medidas de posição e dispersão e sobre como perceber o quanto estas são importantes em nossa tomada de decisões Você percebeu que como professora da disciplina Estatística utilizei medidas de dispersão para mensurar o conhecimento prévio da turma em Matemática Básica e com base nos resultados fui traçando um planejamento pedagógico pensando na melhor maneira do aprendizado da minha turma Agora que en tendemos que a estatística pode nos ajudar a construir elementos para tomada de decisões você também pode se apropriar destes preceitos para a tomada de decisão em sua trajetória profissional e verá que essas medidas ajudarão você a interpretar os resultados de que precisa em um conjunto de dados 73 UNIDADE 3 Portanto peço que faça a leitura do artigo intitulado Medidas de dispersão os valores estão próximos entre si ou variam muito Nesse artigo você terá uma explicação das medidas de dispersão e o que os resultados apresentam entre si Acesse o qrcode Depois da leitura do artigo anterior vamos pôr a mão na massa Trabalharemos agora com dados coletados em uma turma Sugiro que levante as notas dos seus colegas de turma no primeiro no segundo no terceiro e no quarto módulo Em seguida determine a média para cada alunoa e analise o desempenho de sua turma Construa esta organização e faça esta análise e você já estará utilizando mais uma técnica apresentada pela Bioestatística Caso prefira pode extrapolar este contexto de nosso exemplo para outras áreas da sua vida como com as contas de luz água ou internet ao longo do último ano Sendo assim provoco você a fazer uma autoanálise sobre a sua aprendizagem de tudo que foi explicado até agora pois este processo mostrará que estas medidas o aju darão a interpretar os resultados de que precisa em um conjunto de dados O que você encontrou até aqui Todas estas informações auxiliarão você Diante disso convido você acadêmico a fazer suas anotações em um Diário de Bordo Construa uma tabela à mão com esses dados a fim de anotar suas primeiras impressões até o momento DIÁRIO DE BORDO 74 UNICESUMAR Neste momento caroa estu dante estudaremos as medi das de posição as separatrizes e a dispersão As medidas de tendência central possibilitam representar um conjunto de dados com apenas um número MARTINEZ 2015 As medi das de posição mais utilizadas e as que estudaremos são a mé dia a moda e a mediana Média Mediana Moda Figura 1 Medidas de tendência central ou medidas de posição Fonte o autor Descrição da Imagem a figura apresenta as três medidas de tendência central ou podemos dizer as medidas de posição mais utilizadas média mediana e moda Figura 1 Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipiscing elit Fonte ipsum sit amet p 00 Cada uma dessas medidas envolve fórmulas e aplicações diferentes tornando a Bioestatística ainda mais fascinante As medidas de tendência central só podem ser calculadas para variáveis quantitativas PARENTI SILVA SILVEIRA 2017 p 116 A medida de posição média é a medida de tendência central mais conhecida e mais importante para um conjunto de valores Tenho certeza de que você já a utilizou no seu dia a dia pois é bem simples de ser calculada Para o cálculo da média basta somar todos os valores e em seguida dividir pelo total de elementos A média amostral é representada por um x com uma barra em cima x e a média populacional pela letra grega μ lêse mi Mesmo sendo representadas de maneira diferente a forma de calcular é a mesma Para calcularmos a média quando temos dados desagrupados ou seja sem estarem em tabelas podendo ser brutos ou em rol é dada por f Média Populacional μ Σ Xi N Em que μ Média Populacional Σ Somatória Xi Valor de cada elemento N Total da População g Média Amostral x Σ Xi n Em que x Média Amostral Σ Somatória Xi Valor de cada elemento n Total da Amostra Como você pode observar o cálculo da média é o mesmo tanto para a população quanto para a amostra Aposto que neste momento você está se questionando mas como funciona na prática Sempre que não for mencionado que os dados são populacionais você pode considerar uma amostra e isso acontece porque geralmente o trabalho com amostras tem um custo e um tempo menor do que o trabalho com população Você pode observar que na área das Ciências Biológicas e da Saúde o uso de amostras é recorrente Para compreender melhor o que eu desejo explicar para você aqui o cálculo da média vejamos um exemplo As idades em anos de oito pessoas que estão apresentadas a seguir 38 40 49 67 33 57 54 e 64 A média amostral denotada por x lêse xis barra é dada por x Σ Xi n x Σ Xi n x1 x2 x3xn n Assim x 38 40 49 67 33 57 54 64 8 x 402 8 5025 Você pode observar que a média é apresentada na mesma unidade de medida da variável analisada E como interpretamos uma média de 50 25 anos Em primeiro lugar tendo a média como uma medida de tendência central podemos afirmar que as idades das oito pessoas de nossa amostra estão em torno de 50 25 anos A Figura 2 ajudanos a visualizar a média e os dados apresentados Figura 2 Apresentação dos dados e da média Fonte o autor Descrição da Imagem a imagem apresenta uma reta com os valores de dois em dois iniciando em 30 32 34 36 e terminando em 68 a média está representada na reta no valor de 50 25 anos os valores estão apresentados na dispersão e marcados pontos em 3338 40 49 54 57 64 e 67 Dessa forma lembrese de que a média é uma medidaresumo isto é ela visa sintetizar em um único valor todas as nossas observações amostrais Em outras palavras afirmarmos que a idade de 50 25 anos é um valor que tem por intuito representar as idades de todas as oito pessoas analisadas No entanto você pode observar que a média é um resumo incompleto de nosso conjunto de dados uma vez que ela não informa o tamanho da dispersão de nossos dados a seu redor Observe que com a média de 50 25 anos temos pessoas com 33 anos com 48 e com 67 Para explicar toda esta dispersão existe o desvio padrão que discutiremos um pouco mais à frente Supondo que agora temos uma amostra composta por oito mulheres e a variável que nos interessa é o número de filhos para isso temos 1 1 1 2 2 3 3 e 4 A variável analisada é de natureza quantitativa discreta A média amostral é x Σ Xi n x 11122334 8 x 17 8 x 2125 Se o número de filhos é uma variável discreta e não temos casas decimais seria possível ter uma média de 2125 filhos Ainda que a variável estudada não admita casas decimais a sua média pode sim ter casas decimais Entretanto neste exemplo apresentado basta uma casa decimal para a média aí podemos utilizar a regra de arredondamento e dizer que as famílias têm em média 21 filhos Também podemos ter interesse em calcular a média em dados qualitativos apresentados em tabelas Vejamos o exemplo na Tabela 1 a seguir Tabela 1 Média das estaturas em cm de 30 adolescentes conforme a classificação de seus pesos Grupo Frequência Fi Média da Estatura cm Portadores de sobrepeso 6 1455 Portadores de obesidade 14 1488 Portadores de peso adequado 10 1493 Fonte o autor Para calcular a média neste caso trabalharemos com a média ponderada dada pela equação x Σ Xifi n Em que X média Xi cada um dos valores ou ponto médio n número total de elementos ou somatória das frequências Temos X Xi fi n X 61455141488101493 30 X 8732083321493 30 X 444932 30 X 14831 Em vez de calcular dessa maneira para facilitar você pode dentro da sua tabela criar uma coluna complementar e chamála de xifi colocar os resultados em cada classe da multiplicação da frequência pelo valor da variável e depois somar com o total na Tabela 2 Vejamos a seguir Agora com o resultado da somatória das frequências pela variável utilizamos a mesma equação Veja como fica X Xi fi n X 444932 30 X 14831 Resolvendo a média temos X Xi fi n X 246 30 X 82 E se tivermos uma tabela de frequências com intervalo de classes como calculamos a média Utilizaremos a mesma equação mas precisaremos calcular o ponto médio Vejamos um exemplo as notas dos alunos do curso de Biomedicina estão apresentadas na Tabela 5 a seguir Na Tabela 6 temos as notas dos alunos do curso para calcularmos a média A fim de facilitar inseriremos uma coluna complementar determinaremos o ponto médio primeiro utilizando a equação a seguir Xi Li Ls 2 Em que Xi Ponto médio Li Limite inferior do intervalo de classe independente da notação Ls Limite superior do intervalo de classe independente da notação Agora com a coluna complementar na tabela determinaremos o ponto médio de cada classe na Tabela 6 Você também poderá encontrar situações no seu cotidiano já atuando como profissional em que você precisará calcular a média de idade de seus pacientes ou ainda calcular médias de seus alunos utilizando os dados quantitativos Vejamos um exemplo hipotético em que analisaremos as notas de uma turma do curso de Biomedicina na Tabela 3 a seguir Para que o professor saiba a média em questão ele realizará uma análise simples multiplicará a nota variável que está sendo estudada pelo número de alunos em seguida dividirá pelo total da turma que neste caso é de 30 alunos Utilizando a equação da média temos X Xi fi n X 7881296104 30 X 56965440 30 X 246 30 X 82 Outra opção para calcular como vimos anteriormente é criar a coluna complementar ficando desta forma na Tabela 4 Tabela 6 Distribuição de frequências referente às notas de alunos do Curso de Biomedicina com intervalo de classes Notas Número de alunos Fi Ponto médio xi 30 44 5 30 44 2 37 44 58 2 44 58 2 51 58 72 11 58 72 2 65 72 86 6 72 86 2 79 86 100 6 86 100 2 93 Total 30 Agora que temos o ponto médio basta inserir uma coluna complementar xifi e utilizar a equação da média que já trabalhamos anteriormente Reescrevendo na Tabela 7 temos Tabela 7 Distribuição de frequências referente às notas de alunos do Curso de Biomedicina com intervalo de classes Notas Número de alunos Fi Ponto médio xi xifi 30 44 5 30 44 2 37 537 185 44 58 2 44 58 2 51 251 102 58 72 11 58 72 2 65 1165 715 72 86 6 72 86 2 79 679 474 86 100 6 86 100 2 93 693 558 Total 30 2034 Determinando a média temos X Xifi n X 2034 30 X 678 A média da turma é 678 arredondando temos que a média da turma de Biomedicina é de 68 82 UNICESUMAR A medida de tendência central mais conhecida e mais utilizada é a média mas não é sempre que ela é a mais apropriada para representar os dados às vezes a mediana é mais adequada para representar um conjunto de dados Isso ocorre sempre que a variabilidade dos dados for alta pois a média é afetada por valores extremos e a mediana não ela apenas leva em consideração os valores centrais Fonte Parenti Silva e Silveira 2017 p 120 É importante não confundir moda com maioria A moda é a observação mais frequente mas isso não implica necessariamente que a moda corresponde à maioria das observações E Z Martines 83 UNIDADE 3 Outra medida de posição importante é a moda Você deve ter ouvido falar da expressão música que está na moda roupa que está na moda isso significa que tem muita frequência muitas pessoas ouvindo a mesma música muitas pessoas usando mesmo estilo de roupa Aqui na Bioestatística esse conceito é bem válido Assim para Martinez 2015 a moda é a observação que ocorre com maior frequência no conjunto de dados ou seja o valor que mais se repete Imagine que em uma loja de calçados femininos foram vendidos 20 pares de sapatos em um único dia Os pares tinham estas numerações 34 37 34 36 36 35 36 37 33 36 36 36 36 36 39 36 35 34 36 36 A numeração que aparece com mais frequência é o número 36 Significa que é uma informação muito importante ao gerente da loja pois indica que ele não pode deixar de ter calçados 36 em seu estoque porque vendem com mais frequência Em outro exemplo suponha que em uma turma de 1º ano de Nutrição as idades dos 20 alunos em anos completos são 30 25 19 18 18 18 18 18 18 18 19 20 23 25 27 24 22 22 18 18 Podemos descrever adequadamente as idades destes alunos dizendo que a idade mais frequente ou moda é 18 anos No entanto em alguns casos a moda pode não ser a medida mais apropriada para caracterizar os dados Como os valores a seguir são os níveis séricos de triglicérides em mgdl em uma amostra de sete pacientes 189 72 109 140 140 140 135 84 UNICESUMAR A moda neste exemplo seria 140 mgdl sendo o valor mais frequente Mas será que a moda é a medida de posição que melhor caracteriza esses dados Talvez a média ou a mediana que veremos a seguir sejam mais úteis para esta finalidade Em algumas situações a moda pode não ser única Por exemplo o tempo de aleitamento materno em meses de 8 crianças usuárias de um serviço de saúde 1 2 3 3 4 6 6 Neste exemplo temos dois valores mais frequentes 3 e 6 meses Podemos dizer que se trata de uma série bimodal ou seja dois valores de moda Novamente a média ou a mediana podem ser mais úteis para descrever os dados desse exemplo Podemos não ter moda em um conjunto de dados caso nenhum número se repita mais vezes do que outro Quando isso acontece chamamos a distribuição de amodal Se tivermos mais do que duas modas teremos uma distribuição multimodal PARENTI SILVA SILVEIRA 2017 Em alguns casos podemos ter interesse em saber a moda mas os dados estão apresentados em tabela como fazer Bem simples basta olharmos os dados e a coluna frequência assim vamos encontrar a classe modal para então sabermos a moda Observe os dados a seguir na Tabela 8 Tabela 8 Notas de alunos do Curso de Nutrição Nota Número de alunos 70 8 80 12 90 6 100 4 Total 30 Fonte o autor Para determinar a moda em tabelas primeiramente procuraremos a classe modal Para isso basta observar na coluna que tem a maior frequência Em nosso exemplo a segunda classe tem doze alunos que corresponde ao valor que aparece com mais frequência portanto esta é a classe modal Em tabelas de frequências também podemos ter mais do que uma moda Analise a seguir na Tabela 9 Tabela 9 Notas de alunos do Curso de Nutrição Nota Número de alunos 70 4 80 10 90 6 100 10 Total 30 Fonte o autor Classe modal Classe modal Classe modal Neste caso as notas que aparecem com maior frequência são 8 e 10 temos uma série bimodal ou seja com duas modas E quando temos dados em tabelas de frequências com intervalo de classes como fica Primeiro passo é localizar a classe modal ou seja a classe que tem a maior frequência e em seguida utilizar a equação a seguir Mo Li hFi Fi1 Fi Fi1 Fi Fi1 Em que Mo Moda Li Limite da classe inferior na classe modal h Amplitude do intervalo distância entre Li e Ls Fi Frequência da classe Fi1 Frequência da classe anterior Fi1 Frequência da classe posterior Para entender melhor vejamos o exemplo na Tabela 10 Tabela 10 Distribuição de frequências referente às notas de alunos do Curso de Nutrição com intervalo de classes Notas Número de alunos Fi 30 44 5 44 58 2 58 72 11 72 86 6 86 100 6 Total 30 Determine a moda Para calcular a moda procuraremos na tabela na coluna frequências a maior frequência para indicar a classe modal Podemos observar que a moda está na terceira classe da tabela mas qual a moda Determinaremos a seguir Mo Li hFi Fi1 Fi Fi1 Fi Fi1 Mo 58 1411 2 11 2 11 6 Mo 58 149 9 5 Mo 58 126 14 Mo 58 09 Mo 67 86 UNICESUMAR Encontramos que a nota que representa a moda é igual a 67 mas os dados não foram dados em rol com esta equação encontramos o valor mais aproximado observem que este valor está dentro dos valores estabelecidos nos limites inferiores e superiores Para Parenti Silva e Silveira 2017 a mediana é definida como sendo o valor central da distribuição dos dados ordenados e este divide a distribuição ao meio sendo que metade dos valores será menor ou igual à mediana e a outra metade será maior ou igual à mediana Até o momento quando calculávamos a média e a moda fazíamos diretamente sem ter que colocar os dados em rol mas para calcular a mediana obrigatoriamente devemos colocar os dados em rol Supondo que temos as idades de cinco alunos do curso de Nutrição que são dadas a seguir 25 22 18 23 24 Encontre a mediana entre as idades dos alunos Sabemos que a mediana divide o conjunto de dados em duas partes iguais não seria correto fazer simplesmente assim 25 22 18 23 24 Dessa forma está errada pois a idade de 18 anos não é o que divide o conjunto de dados em rol pois na mediana estes dados devem ser ordenados portanto 18 22 23 24 25 Agora temos a mediana que é igual à idade de 23 anos Vejamos outro exemplo idades em anos de sete pessoas estão apresentadas a seguir 38 40 49 67 33 57 54 Primeiro passo colocar os dados em rol 33 38 40 49 54 57 67 Encontrando a mediana temos 33 38 40 49 54 57 67 Mediana igual a 49 Agora representaremos na Figura 3 para que você consiga analisar os valores antes e depois da mediana Mediana Mediana Mediana 49 Figura 3 Representação na mediana Fonte o autor Descrição da Imagem a figura apresenta uma representação da mediana onde se encontra uma reta com os valores de dois em dois iniciando em 30 32 34 36 e terminando em 68 a mediana está representada no valor de 49 os valores estão apresentados na dispersão e marcados pontos em 33 38 40 49 54 57 64 e 67 Se substituirmos a maior idade de 67 para 75 anos o que aconteceria com a mediana Seu valor se modificaria O número do meio continuaria sendo 49 anos Esta é uma característica importante da mediana ela não é sensível a valores atípicos de nosso conjunto de dados e entendemos por valor atípico um número bastante grande ou pequeno em relação aos demais No cálculo da mediana temos duas situações quando temos o conjunto de dados com números pares e ímpares Quando tivermos um número ímpar de elementos a mediana será exatamente o valor central Também pode ser calculado pela equação a seguir p n 1 2 Em que P posição do elemento que está à mediana n número de elementos Por exemplo Notas de sete alunos do curso de Nutrição 70 60 50 55 90 80 90 Colocando os dados em rol 50 55 60 70 80 90 90 Utilizando a equação temos p n 1 2 p 7 1 2 p 8 2 p 4 O p encontrado igual a 4 não é a mediana mas sim o valor que ocupa a posição mediana ou seja com os dados em rol a mediana ocupa a 4ª posição 50 55 60 70 80 90 90 1ª 2ª 3ª 4ª 5ª 6ª 7ª Podemos visualizar que a mediana é a nota 70 que ocupa a 4ª posição Quando tivermos um número par de elementos a mediana será uma média simples entre os elementos que ocupam a posição central o valor central Pode ser calculado por p1 n 2 p2 n 2 1 Em que P posição do elemento que está à mediana n número de elementos Por exemplo Notas de oito alunos do curso de Nutrição 70 60 50 55 90 80 90 75 Colocando os dados em rol 50 55 60 70 75 80 90 90 Utilizando a equação temos p1 n 2 p2 n 2 1 p1 8 2 4ª posição p2 8 2 1 5ª posição Temos 50 55 60 70 75 80 90 90 1ª 2ª 3ª 4ª 5ª 6ª 7ª 8ª Agora tiraremos uma média simples entre o elemento que está na quarta e na quinta posição Md 70 75 2 Md 145 2 Md 725 Muitas vezes podemos ter o interesse em calcular a mediana em dados agrupados em tabelas para isso precisaremos que nossa Tabela 11 tenha a coluna frequência acumulada FAC Tabela 11 Notas de 30 alunos do Curso de Nutrição Nota Número de alunos FAC 70 8 8 80 12 20 90 6 26 100 4 30 Total 30 Fonte o autor Para encontrar a mediana como os dados já se encontram agrupados em uma tabela de frequências por meio da coluna frequência acumulada vamos localizar o elemento que ocupa a posição mediana como nosso conjunto de dados é par temos p1 n 2 p2 n 2 1 p1 30 2 15ª posição p2 30 2 1 16ª posição Agora com na coluna FAC vamos localizar os elementos que ocupam a 15ª e a 16ª posição Veja na tabela 12 a seguir Tabela 12 Notas de 30 alunos do Curso de Nutrição Nota Número de alunos FAC 70 8 8 ocupa até a 8ª posição 80 12 20 da 9ª até 20ª 90 6 26 da 21ª até 26ª 100 4 30 da 27ª até 30ª Total 30 Fonte o autor Classe mediana Para este caso o elemento que ocupa a 15ª e 16ª posição está na segunda classe é a nota 80 portanto a nota mediana desta turma é 80 E se tivesse uma nota em uma classe e outra na classe posterior Simples bastaria tirar a média simples entre as duas notas Também podemos ter interesse em calcular a mediana em uma distribuição de frequências com intervalo de classes Para determinar a mediana utilizamos a seguinte equação Md Li hn 2 Fac1 Fi Em que Md Mediana Li Limite da classe inferior na classe mediana h Amplitude do intervalo distância entre Li e Ls n número de elementos Fi Frequência da classe Fac1 Frequência acumulada da classe anterior Agora entenderá como calcular a mediana em dados agrupados em uma distribuição de frequências com intervalo de classes Observe na Tabela 13 a seguir Tabela 13 Distribuição de frequências referente às notas de alunos do Curso de Nutrição com intervalo de classes Notas Número de alunos Fi FAC 30 44 5 5 44 58 2 7 58 72 11 18 72 86 6 24 86 100 6 30 Total 30 Fonte o autor Para resolvermos temos primeiro que encontrar a posição mediana na coluna FAC Como nosso conjunto de dados é par temos p1 n2 p2 n2 1 p1 302 15a posição p2 302 1 16a posição Podemos observar na tabela que os dados estão na 3a classe Trabalharemos com estes dados e substituiremos na equação da mediana Md Li hn2 Fac1 Fi Md 58 14302 7 2 Md 58 1415 7 11 Md 58 148 11 Md 58 112 11 Md 58 102 Md 682 Temos que a nota mediana da turma é igual a 68 Compilaremos tudo que aprendemos em uma aplicação Em uma maternidade a enfermeira está anotando os pesos dos recémnascidos na manhã de um domingo quando cinco bebês nasceram Os dados são em kg 3850 4210 3950 4300 3850 Vamos calcular as medidas de tendência central para estes dados a Média X ΣXi n X 3850 4210 3950 4300 3850 X 2016 5 X 4032 Em média os bebês daquela manhã de domingo pesavam 4032 kg b Moda valor que mais se repete portanto é 3850 kg Assim O valor mais frequente para o peso dos recémnascidos naquela maternidade é de 3850 kg c Mediana colocar os dados em rol 3850 3850 3950 4210 4300 p n 1 2 p 5 1 2 p 6 2 p 3 A mediana será o terceiro elemento do conjunto de dados ordenados Portanto 3950 Assim metade das crianças nascidas na maternidade pesava menos de 3950kg e a outra metade pesava mais do que 3950 kg 93 UNIDADE 3 Outras medidas que você pode utilizar são as separatrizes que dividirão as séries em partes iguais e as principais são mediana que já estudamos quartis decis e percentis Os quartis dividem uma série de dados em quatro partes iguais assim temos 1º quartil 2º quartil e 3º quartil CRESPO 2009 Esta representação encontrase na Figura 4 a seguir 25 25 25 25 Q1 Q2 mediana Q3 Figura 4 Representação dos quartis Fonte o autor A medida de tendência central mais conhecida e mais utilizada é a média mas não é sempre que ela é a mais apropriada para representar os dados às vezes a mediana é mais adequada para representar um conjunto de dados Isso ocorre sempre que a variabilidade dos dados for alta pois a média é afetada por valores extremos e a mediana não ela apenas leva em consideração os valores centrais Fonte Parenti Silva e Silveira 2017 Descrição da Imagem a figura traz a representação dos quartis onde se encontram Três Quartis De cima para bai xo vem o primeiro Quartil Q1 que apresenta 25 dos dados menores e 75 maiores logo abaixo vem o segundo Quartil Q2 onde temos 50 dos dados menores e 50 maiores é a medida que coincide com a mediana e no último e terceiro Quartil Q3 temos 75 dos dados menores e 25 maiores Assim como pode observar na Figura 5 segundo Crespo 2009 temos os três quartis Primeiro Quartil Q1 temos 25 dos dados menores e 75 maiores Segundo Quartil Q2 temos 50 dos dados menores e 50 maiores é a medida que coincide com a mediana Terceiro Quartil Q3 temos 75 dos dados menores e 25 maiores Figura 5 Três Quartis Fonte Crespo 2009 Descrição da Imagem a figura apresenta os Três Quartis De cima para baixo vem o primeiro Quartil Q1 que apresenta 25 dos dados menores e 75 maiores logo abaixo vem o segundo Quartil Q2 onde temos 50 dos dados menores e 50 maiores é a medida que coincide com a mediana e no último e terceiro Quartil Q3 temos 75 dos dados menores e 25 maiores Para calcular é bem simples basta organizar a série de dados em rol e utilizar as equações a seguir 1º Quartil Q1 P 025n 1 2º Quartil Q2 P 050n 1 3º Quartil Q3 P 075n 1 Por exemplo calcularemos Q1 Q2 e Q3 para um grupo que tem idades de oito pessoas 38 40 49 67 33 57 54 e 64 Primeiro passo colocar os dados em rol 33 38 40 49 54 57 64 67 a 1º Quartil Q1 P 025n 1 P 0258 1 P 0259 P 2 25 Neste caso o Q1 será uma média simples entre 2º e 3º elemento Q1 38 40 2 Q1 78 2 Q1 39 b 2º Quartil Q2 P 050n 1 P 0508 1 P 0509 P 4 5 Neste caso o Q2 será uma média simples entre 4º e 5º elemento Q2 49 54 2 Q1 103 2 Q1 51 5 c 3º Quartil Q3 P 075n 1 P 0758 1 P 0759 P 6 75 Neste caso o Q3 será uma média simples entre 6º e 7º elemento Q3 57 64 2 Q1 121 2 Q1 60 5 Outra medida separatriz é o decil Este divide uma série em dez partes iguais CRESPO 2009 As equações para calcular estão apresentadas a seguir 1º Decil D1 P 010n 1 2º Decil Q2 P 020n 1 3º Decil Q3 P 030n 1 4º Decil Q4 P 040n 1 5º Decil Q5 P 050n 1 6º Decil Q6 P 060n 1 7º Decil Q7 P 070n 1 8º Decil Q8 P 080n 1 9º Decil Q9 P 090n 1 Por exemplo calcular D3 e D4 e para um grupo que tem idades de oito pessoas 38 40 49 67 33 57 54 e 64 Primeiro passo colocar os dados em rol 33 38 40 49 54 57 64 67 3º Decil D3 P 030n 1 P 0308 1 P 0309 P 27 O 3º decil será o elemento que ocupa a posição 27 arredondando para 3º assim nosso terceiro decil é igual a 40 4º Quartil Q4 P 040n 1 P 0408 1 P 0409 P 36 O 4º decil será o elemento que ocupa a posição 36 arredondando para 4º assim nosso quarto decil é igual a 49 Como percentil temos como definição os noventa e nove valores que separarão uma série de dados em cem partes iguais CRESPO 2009 Pode ser calculado por meio das equações a seguir 5º Percentil P5 P 005n 1 25º Percentil P25 P 025n 1 50º Percentil P50 P 050n 1 75º Percentil P75 P 075n 1 90º Percentil P90 P 090n 1 Por exemplo calcular P50 e P75 e para um grupo que tem idades de oito pessoas 38 40 49 67 33 57 54 e 64 Primeiro passo colocar os dados em rol 33 38 40 49 54 57 64 67 50º Percentil P50 P 050n 1 P 050n 1 P 050n 1 P 0508 1 P 0509 P 45 Portanto o P50 é igual ao elemento que está na 45ª posição portanto uma média simples entre 49 e 54 49 54 2 103 2 51 5 75º Percentil P75 P 075n 1 P 075n 1 P 0758 1 P 0759 P 675 Portanto o P75 é igual ao elemento que está na 675ª posição portanto uma média simples entre 57 e 64 57 64 2 121 2 605 Além das medidas separatrizes temos as medidas de dispersão que são importantes no processo decisório Com as medidas de dispersão e variabilidade é possível entender a homogeneidade ou a heterogeneidade dos dados PARENTI SILVA SILVEIRA 2017 As medidas de dispersão são avaliadas em conjunto com as medidas de tendência central Com as medidas de dispersão podemos analisar como os dados estão se comportando em torno da média da moda e da mediana É importante salientar que apesar de dois conjuntos de dados terem a mesma média eles podem não ter o mesmo comportamento e a mesma variabilidade para isso é importante analisar os dados e fazer estas comparações para entender o comportamento dos dados Não podemos interpretar as medidas de tendência central isoladamente Para verificar se as medidas de variabilidade representam bem os dados precisamos calcular e analisar as medidas de variabilidade E Z Martinez Vejamos outro exemplo Seja a estatura em cm observada em duas amostras de adolescentes saudáveis denotaremos essas amostras por A e B As estaturas dos adolescentes da amostra A são 149 156 157 158 159 160 161 164 As estaturas dos adolescentes da amostra B são 132 138 152 157 160 171 176 178 99 UNIDADE 3 Ao calcular a média da amostra A e B ambas são 158 cm As medianas de ambas as amostras A e B são iguais a 1585 Assim as amostras A e B possuem médias e medianas idênticas Mas o fato de as amostras A e B possuírem medidas de posição iguais média e mediana permitenos afirmar que adolescentes das amostras A e B são semelhantes em relação à estatura Vejamos a Figura 6 que apresenta o grupo A e B Figura 6 Grupo A e B Fonte o autor Descrição da Imagem a figura faz a representação do Grupo A e B Nestas duas imagens apresentase o grupo A com valores distribuídos na reta em 149 156 157 158 159 160 161 164 e a média representando 158 no grupo A a figura apresenta os pontos dados mais próximos da média já o grupo B com valores distribuídos na reta em 132 138 152 157 160 171 176 178 no grupo B a figura traz os pontos mais distantes ou seja mais dispersos da média que é igual a 158 Na Figura 6 podemos observar as dispersões destas observações Percebemos que embora as medidas de locação sejam iguais as amostras têm diferença quanto à dispersão dos dados Na amostra A as observações possuem uma dispersão menor em relação à média de 158 cm já na amostra B as obser vações encontramse mais dispersas em relação a mesma média amostral Se dissermos somente que a média das estaturas é de 158 cm estaremos dizendo que nossas observações amostrais flutuam em torno de 158 cm mas não temos informação do tamanho da dispersão dos dados em relação a essa média Com isso podemos evidenciar que as medidas de posição média moda e mediana muitas vezes dão um resumo incompleto do comportamento de nossos dados uma vez que elas não nos dizem nada a respeito da dispersão dos dados Assim tornase tão importante a apresentação de medidas de variabilidade dos dados Vamos conhecer estas medidas de dispersão Iniciamos pela Amplitude total de acordo com Martinez 2015 a amplitude é dada pela distância entre o maior valor do conjunto de dados pelo menor valor do conjunto de dados Assim a amplitude total só leva em consideração os extremos não chega a comparar os valores da distribuição com a média destes dados É calculada pela equação a seguir AT Xmáx Xmín Em que AT Amplitude total Xmáx Maior valor do conjunto de dados Xmín Menor valor do conjunto de dados Por exemplo temos oito pessoas cujas idades são apresentadas a seguir 38 40 49 67 33 57 54 e 64 A pessoa mais velha tem 64 anos e a mais nova 33 anos A amplitude amostral é portanto AT Xmáx Xmín AT 64 33 AT 31 Podemos interpretar a AT como sendo a maior diferença que é possível encontrar entre duas quaisquer observações de nossa amostra MARTINEZ 2015 Assim a AT deve ser utilizada com certa cautela para descrever a amplitude de nossos dados dado que ela é fortemente influenciada por valores atípicos sendo não recomendado seu uso sozinha para interpretação de variabilidade dos dados Outra medida de dispersão é a variância calculada com todos os dados da série e comparada cada um deles com a média A variância mede a distância de cada um dos valores em relação à média MARTINEZ 2015 Por uma questão matemática precisamos elevar ao quadrado cada uma dessas distâncias para podermos eliminar o sinal Depois disso fazemos a média dos quadrados destas diferenças Lembrese de que não teremos variância negativa certo Caso a variância esteja sendo calculada para os dados de uma população representaremos este valor pela letra grega sigma ao quadrado σ² Em vez de dividirmos por n1 dividimos o somatório por N sendo que n é o número de elementos da amostra e N é o número de elementos da população A variância populacional e amostral é calculada por a Variância Populacional σ² Xi μ² N Em que σ² Variância Populacional Xi Cada valorelemento μ média populacional N Número de elementos Somatória b Variância Amostral S² Xi X² n 1 Em que S² Variância Amostral Xi Cada valorelemento X média amostral n 1 Número de elementos menos 1 Somatória Como você pode observar a única diferença na prática do cálculo da variância populacional e amostral é que na variância amostral tiraremos um elemento na hora de fazer a divisão É válido lembrar que na maioria das situações utilizamos amostras por questão de custo da forma de coletar entre outros Entenderá na prática Temos oito pessoas cujas idades são apresentadas a seguir 38 40 49 67 33 57 54 e 64 Determinaremos a variância amostral Lembrando que precisaremos da média para calcular a variância a A média amostral X Xi n X 38 40 49 67 33 57 54 64 8 X 402 8 5025 Agora que relembramos a média calcularemos a variância amostral substituindo os valores na equação S²XiX²n1 S²385025²405025²495025²675025²335025²575025²545025²645025²81 S²1225²1025²125²1675²1725²675²375²1375²7 S²1500610506156280562975645561406189067 S²1083487 S²15478 Como você pode observar a variância calcula a soma dos quadrados das distâncias em relação à média Como elevamos todos os termos ao quadrado a nossa unidade de medida também fica alterada Se por exemplo estivermos calculando a variância da altura de alunos do curso de Ciências Biológicas e a medida está em cm todos os elementos determinados estarão em cm² Sendo assim nós não podemos comparar a variância diretamente com a média ou com outras medidas pois precisaremos extrair a raiz da variância e a isso denominamos desvio padrão Como desvio padrão é a raiz quadrada da variância calculamos pela equação a seguir a Desvio padrão populacional σσ² Em que σ desvio padrão Populacional σ² variância populacional b Desvio padrão amostral SS² Em que S desvio padrão amostral S2 variância amostral Determinando o desvio padrão do exercício anterior temos SS² S15478 S1244 A variabilidade entre as idades do grupo analisado é de 1244 anos Se quisermos comparar a variabilidade de duas ou mais amostras ou populações para Parenti Silva e Silveira 2017 podemos fazer esta comparação somente com o uso do desvio padrão Mas podemos comparar utilizando o coeficiente de variação que nos dará em percentual a variabilidade dos dados determinado por a Coeficiente de variação populacional CVσμ100 Em que CV Coeficiente de variação σ desvio padrão populacional μ média populacional b Coeficiente de variação amostral CVSX100 CV Coeficiente de variação S desvio padrão amostral X média amostral Determinando o CV amostral do exercício anterior temos CVSX100 CV12445025100 CV02475100 CV2475 Quando utilizado o coeficiente de variação sempre que quisermos descobrir qual grupo de dados é mais homogêneo ou seja que tem menor variabilidade em torno da média optaremos pelo grupo que tiver o menor percentual do coeficiente de variação pois se o CV for muito elevado pode ser que a média não seja melhor medida para representar os dados devido à variabilidade em torno dela MARTINEZ 2015 Supondo que no curso de Ciências Biológicas a média da turma A na disciplina de Bioestatística é 65 e o desvio padrão 12 e na turma B a média é de 68 e o desvio padrão é de 20 qual das duas turmas tem menor variabilidade dos dados Determine por meio do Coeficiente de variação Para resolução basta observar que já temos a média calculada e o desvio padrão também é simplesmente calcularmos o CV Para turma A temos CVSX100 CV1265100 CV01846100 CV1846 Já para turma B temos CVSX100 CV2068100 CV02941100 CV2941 Portanto a turma que tem uma variabilidade menor é a turma A em que o CV foi de 1846 105 UNIDADE 3 Observe um resumo dos cinco passos para o Cálculo do Coefi ciente de Variação Seguindo este passo a passo temos o exemplo na Figura 7 1 Calcular a média 2 Calcular a média 3 Calcular desvio padrão 4 Calcular coefciente de variação 5 Interpretar conjunto de dados homogêneos ou heterogêneos Figura 7 Passos para cálculo do coeficiente de variação Fonte o autor Descrição da Imagem na figura apresentamse os cinco passos para cálculo do coeficiente de variação Apresentamos uma sequência desses passos No primeiro passo temos o cálculo da média no segundo passo a determinação do cálculo da variância o terceiro passo o cálculo do desvio padrão no quarto passo temos o cálculo do coeficiente de variação e no quinto passo interpretamos o resultado conjunto de dados homogêneos ou heterogêneos Também podemos ter interesse em calcular variância desvio padrão em dados que aparecem em tabelas de frequências Vejamos a seguir a Cálculo das medidas de variabilidade em tabelas de frequências sem intervalo de classes as notas de 30 alunos do curso de Ciências Biológicas estão apresentadas na distribuição de frequências a seguir Nota Número de alunos 70 8 80 12 90 6 100 4 Total 30 O primeiro passo é sabermos a média antes de calcular a variância amostral para isso temos X Xi fi n X 78 812 96 104 30 X 56 96 54 40 30 X 246 30 X 82 Agora que já sabemos a média utilizaremos a equação a seguir S2 Xi X2 fi n 1 Em que S2 Variância Amostral Xi Cada valorelemento X média amostral n 1 Número de elementos menos 1 Somatória Fi frequência Para facilitar nosso cálculo abriremos uma coluna a mais em nossa distribuição de frequência e inseriremos o numerador da equação da variância conforme Tabela 15 Nota Número de alunos Xi X2 fi 70 8 70 822 8 1152 80 12 80 822 12 048 90 6 90 822 6 384 100 4 100 822 4 1296 Total 30 283 Com os dados da somatória de Xi X2 fi substituiremos na equação S2 Xi X2 fi n 1 Agora que temos o resultado e substituindo o valor 283 encontrado na tabela por meio da coluna Xi X2 fi temos S2 283 30 1 S2 283 29 S2 09759 Com o resultado da variância conseguimos calcular o desvio padrão S S2 S 09759 S 09878 Podemos calcular o coeficiente de variação CV S X 100 CV 09878 82 100 CV 01205 100 CV 1205 b Cálculo das medidas de variabilidade em tabelas de frequências com intervalo de classes As notas dos alunos de uma turma de Ciências Biológicas estão apresentadas na tabela a seguir Determine o CV Notas Número de alunos Fi Ponto médio xi 30 44 5 30 44 2 37 44 58 2 44 58 2 51 58 72 11 58 72 2 65 72 86 6 72 86 2 79 86 100 6 86 100 2 93 Total 30 Para isso calcularemos na sequência 1 Média amostral 2 Variância amostral 3 Desvio padrão amoral 4 Coeficiente de variação Iniciaremos calculando a variância amostral Assim para o seu cálculo a equação utilizada para tabelas sem ou com intervalo de classes é a mesma que acabamos de ver A única diferença na prática é que em uma distribuição de frequências com intervalo de classes nosso Xi será o ponto médio e não simplesmente a variável estudada Lembrese de que o ponto médio é fundamental para se calcular a média desse tipo de distribuição de frequência Calculando a média amostral temos Tabela 17 Distribuição de frequências referente às notas de alunos do Curso de Ciências Biológicas com intervalo de classes Notas Número de alunos Fi Ponto médio xi xifi 30 44 5 3044237 537185 44 58 2 4458251 251102 58 72 11 5872265 1165715 72 86 6 7286279 679474 86 100 6 86100293 693558 Total 30 2034 Fonte o autor Determinando a média temos X Σ Xifi n X 2034 30 X 678 Arredondando temos que a média da turma de Ciências Biológicas é de 68 Com o resultado da média vamos reescrever a tabela para determinar a variância amostral para utilizar a equação a seguir S2 Σ Xi X2 fi n 1 Com a tabela ajustada temos Tabela 18 Distribuição de frequências referente às notas de alunos do curso de Ciências Biológicas com intervalo de classes Notas Número de alunos Fi Ponto médio xi Xi X2 fi 30 44 5 37 37682 54805 44 58 2 51 51682 2578 58 72 11 65 65682 11099 72 86 6 79 79682 6726 86 100 6 93 93682 6375 Total 30 9958 Fonte o autor Agora que calculamos a variância na tabela é só substituir na equação S2 Σ Xi X2 fi n 1 Substituindo na equação pelos valores encontrados na Tabela 18 temos S2 9958 301 S2 9958 29 S2 3434 Logo após determinaremos o desvio padrão S S2 S 3434 S 586 Agora com o desvio padrão podemos calcular o CV CV S X 100 CV 586 68 100 CV 08671 100 CV 8671 No caso desta turma com um coeficiente de variação de 8671 podemos concluir que há uma dispersão muito grande das notas e que a média pode não ser a medida ideal para interpretar estes dados Mas quando olhamos para os dados com mais cautela temos alunos que tiraram 30 40 50 10 E o que isso quer dizer Como conclusão temos que essa turma apresenta uma grande dispersão no quesito nota porque o resultado encontrado de 8671 é superior a 50 Isso quer dizer que existem alunos que estão indo bem na disciplina mas também existem alunos que não estão aprendendo Assim podemos refletir com tanta dispersão o que posso melhorar para que todos tenham um aprendizado As medidas de dispersão podem ajudar neste caminho Agora que temos os dados em mãos podemos trabalhar para melhorar a maneira de ensinar nesta turma 111 UNIDADE 3 Caroa estudante finalizamos esta unidade compreendendo o processo pelo qual as medidas de posi ção as separatrizes e a dispersão podem ajudar a trabalhar melhor com os dados e auxiliar no processo decisório Como educadores e profissionais da saúde temos que ter a consciência da importância da Bioestatística pois como vimos ela traz a preocupação de entender como os dados podem trazer indicativos para um professor em sala de aula A partir das medidas de posição você conseguirá trabalhar com seus dados entendendo o com portamento dos mesmos e com as medidas de dispersão como você percebeu conseguimos entender se a média é representativa ou não para o conjunto de dados Dentro da Bioestatística você poderá observar os resultados de sua pesquisa sendo uma ferramenta essencial para a tomada de decisões e que estará presente no seu futuro profissional Você sabia que um profissional da área de Biológicas ou da Saúde também pode ser um pesquisador Pode pesquisar na área de meio ambiente saúde laboratorial e é vasto o campo para esse profis sional Nossa Roda de Conversa trará como as medidas de posição e dispersão podem ajudar na interpretação de resultados em uma pesquisa Assista e replique em sala de aula Vamos lá Você sabia que a área da Biologia além das questões ambientais educacionais engloba a área da saúde Assim você pode consultar periódicos com aplicação da Bioestatística e convido a fazer as lei turas dos artigos a seguir Para acessar use seu leitor de QR Code Artigo 1 Artigo 2 112 AGORA É COM VOCÊ 1 Um profissional de Ciências Biológicas que atua em um laboratório fará uma compra de um componente específico de para uma análise laboratorial para isso fez uma pesquisa com dois fornecedores diferentes Para comparar o nível de impurezas presentes nas compras feitas aos dois fornecedores o biólogo solicitou a medição de porcentagem de impurezas presentes em cada um dos grupos obtendo o que segue resultado Fornecedor A 18 25 15 12 10 Fornecedor B 16 25 12 23 15 Para saber qual dos fornecedores traz mais impurezas o biólogo utilizou uma medida que estudou na disciplina de Bioestatística o coeficiente de variação Os resultados do CV foram 37 para o fornecedor A e 30 para o fornecedor B Mediante os resultados obtidos analise as afirmativas a seguir I O fornecedor A apresenta uma maior dispersão por isso terá a preferência de compra pelo biólogo II O fornecedor B apresenta uma menor dispersão de impureza por isso é mais uni forme às impurezas III Por meio do coeficiente de variação conseguimos medir qual dos fornecedores traz uma menor impureza e isso pode influenciar na aquisição do material É correto o que se afirma em a I apenas b I e II apenas c I e III apenas d II e III apenas e I II e III 2 A tabela a seguir apresenta o tempo de duração em dias para se realizar análises de água Os laboratórios estão credenciados em uma cidade no estado do Paraná Tabela 1 Duração de análises de água Tempo dias Nº de análises Fi Fac 4 6 20 20 6 8 3 23 8 10 7 30 Total 30 Fonte o autor 113 AGORA É COM VOCÊ Considerando esta informação a mediana é igual a a 12 b 32 c 49 d 55 e 67 3 Um Biólogo fez pesquisa em site de uma revista e perguntou sobre as áreas da biologia de que os profissionais mais gostavam Os participantes eram internautas e responde ram voluntariamente a pergunta As respostas estão apresentadas na Tabela a seguir Tabela 2 Áreas da Biologia Áreas Número de respostas Educação Ambiental 24 Anatomia 23 Botânica 10 Fisiologia 7 Bioquímica 36 Total 100 Fonte o autor Com base nesta pesquisa a área da Biologia que representa a moda é a Educação Ambiental b Anatomia c Botânica d Fisiologia e Bioquímica 4 As notas obtidas por 20 alunos do curso de Ciências Biológicas na disciplina de Bioes tatística estão apresentadas na Tabela a seguir Tabela 3 Nota dos 20 estudantes na disciplina de Estatística Notas Frequência Fi 4 1 5 1 6 3 8 12 9 3 Total 20 Fonte o autor 114 AGORA É COM VOCÊ Diante destas informações a média dessa turma foi igual a a 59 b 67 c 75 d 79 e 83 5 Um professor de Ciências Biológicas está realizando um trabalho de Educação Ambien tal voltado à prevenção da dengue Depois de realizar as coletas de dados as ações preventivas foram feitas e para finalizar seu relatório o professor fez uma pesquisa com 400 moradores de um bairro com o objetivo de saber o grau de satisfação dos moradores com o resultado do trabalho dele e de seus alunos Os resultados estão apresentados na tabela a seguir Tabela 4 Satisfação dos moradores junto ao Projeto de Educação Ambiental Grau de satisfação dos moradores Frequência Fi Muito insatisfeito 12 Insatisfeito 45 Satisfeito 173 Bastante Satisfeito 170 Total 400 Fonte o autor A classe modal da pesquisa de moradores consiste na a Primeira classe b Segunda classe c Terceira classe d Quarta classe e O conjunto de dados é amodal MEU ESPAÇO MEU ESPAÇO 116 4 Olá alunoa nesta unidade trabalharemos com a correlação e a regressão linear em que duas variáveis são analisadas X e Y assim poderemos verificar se existe uma relação entre elas correlação e faremos o ajuste da reta regressão estimando valores Além disso trabalharemos com um assunto muito importante para sua forma ção a inferência estatística que visa por meio de testes analisar uma amostra e fazer projeções para a população Correlação Regressão Linear e Inferência Estatística Me Renata Cristina Souza Chatalov 118 UNICESUMAR Ao iniciar a leitura deste material você pode já se perguntar porque estudar correlação e regressão linear Terei que fazer estimações de y a partir de x conhecido Para que fazer um teste de hipóteses Quando você estuda um comportamento conhecido e pode fazer estimações ou testar uma amostra estará certamente utilizando uma técnica importante que será trabalhada aqui em Bioestatística A correlação e a regressão linear ajudarão você a mensurar a força da relação entre X e Y e a reta de regressão linear você poderá fazer estimativas para Y a partir de X conhecido e com isso poderá trabalhar dentro de um modelo matemático conhecido que ajudará em sua pesquisa Já a inferência estatística tratase de um conjunto de técnicas que tem por objetivo principal analisar uma população por meio de evidências de uma amostra para isso temos teste de hipóteses e intervalo de con fiança que estudaremos Convido a fazer a leitura do artigo acessando o qrcode Assim convido você a fazer um levantamento de artigos reportagens que tragam situações envolvendo correlação linear regressão linear e inferência estatística Faça um compilado e comece a identificar que os testes de hipóteses poderão ajudálo na tomada de decisões E aí conseguiu fazer o experimento sugerido Anote todas suas primeiras impressões até o momento escreva os resultados de sua pesquisa aqui no Diário de Bordo Este espaço é seu DIÁRIO DE BORDO 119 UNIDADE 4 Agora partindo para a conceitualização da última unidade avaliaremos se há uma associação entre duas variáveis com características quantitativas que é objetivo de inúmeros estudos em ciências bio lógicas eou da saúde Por exemplo um biomédico pode ter interesse se há relação entre a quantidade de chumbo em medida na água e no volume de efluentes despejados em certo rio um profissional da área da saúde pode querer saber se existe relação entre a pressão arterial e idade das pessoas um professor pode querer saber a relação entre peso e altura e assim por diante Quando existe a necessidade de analisar a relação entre essas duas variáveis chamamos de correlação Vejamos um exemplo um professor de enfermagem deseja saber se existe correlação entre o tempo dedicado ao estudo e o desempenho dos alunos na disciplina Bioestatística Assim ele selecionou oito alunos assim podemos observar o número de horas x e nota obtida na prova de Bioestatística y para cada alunoa Tabela 1 Relação entre as horas de estudo e nota na disciplina de Bioestatística Acadêmico Horas de Estudo x Nota em Bioestatística y A 8 10 B 8 8 C 6 4 D 5 8 E 4 6 F 7 9 G 5 7 H 1 2 Fonte o autor Descrição da Imagem a figura mostra um gráfico de dispersão em que o eixo X está na horizontal representando as horas de estudo dos alunos no eixo Y que está na vertical temos as notas distribuídas dos oitos alunos 120 UNICESUMAR Se fosse perguntado a você neste momento existe uma relação entre as horas de estudo e nota da prova Ao observar a Tabela 1 você conseguiria responder com facilidade Provavelmente não Por quê Fica difícil concluir algo somente observando a tabela pois temos grande variação nos dados Por isso o primeiro passo é tentar organizar esses dados em um gráfico para visualizar melhor a relação entre as variáveis X e Y Para analisarmos se há correlação entre as variáveis X e Y inicialmente os dados são representados em um gráfico cartesiano de pontos que chamamos de diagrama de dispersão Cada ponto do gráfico corresponde a um aluno e é marcado segundo seu valor para X e para Y Figura 1 Figura 1 Gráfico de dispersão sobre a relação entre horas de estudo X e nota na disciplina de bioestatística y Fonte o autor Analisando a Figura 1 podemos observar que os alunos que se dedicaram estudando por mais horas tiveram um desempenho melhor e os que dedicaram menos horas ao estudo a ter um desempenho pior na prova Entretanto podemos observar que temos algumas exceções como o aluno C que se dedicou horas de estudo e sua nota foi 4 Isso significa que embora pareça existir uma correlação entre estas duas variáveis ela não é perfeita Para sabermos com mais precisão existe outra maneira que é avaliar a correlação e usar um coe ficiente que tem a vantagem de ser um valor numérico Descrição da Imagem na figura temos um gráfico de dispersão em que o eixo X está na horizontal e o eixo Y está na vertical ao observar a dispersão podese visualizar uma reta no sentido crescente porque r 1 121 UNIDADE 4 O coeficiente de correlação produtomomento r é uma medida da intensidade de associação existente entre duas variáveis quantitativas e sua fórmula de cálculo foi proposta por Karl Pearson em 1896 Por essa razão é também denominado coeficiente de correlação de Pearson Por ter sido o primeiro a ser proposto vários outros foram criados depois muitas vezes r recebe simplesmente nome de coeficiente de correlação MARTINEZ 2015 p 85 O coeficiente de correlação pode variar entre 1 e 1 Quando temos valores negativos de r temos cor relação do tipo inversa ou seja à medida que X aumenta Y diminui Já quando temos valores positivos para r ocorrem quando a correlação é direta ou seja X e Y variam no mesmo sentido Por exemplo temos que as taxas sanguíneas de insulina e glicose apresentam correlação negativa enquanto a taxa do hormonio glucagonio tem correlação positiva com a glicemia MARTINEZ 2015 É importante salientar que quando temos uma correlação linear negativa não significa que é uma correlação ruim apenas o sentido do gráfico será decrescente O valor máximo tanto r 1 como r 1 é obtido quando todos os pontos do diagrama estão em uma linha reta inclinada Quando temos uma correlação linear igual a r 1 significa que temos uma correlação linear perfeita e positiva como você pode observar na Figura 2 Figura 2 Correlação quando r 1 Fonte o autor Descrição da Imagem na figura temos um gráfico de dispersão em que o eixo X está na horizontal e o eixo Y está na vertical ao observar a dispersão podese visualizar uma reta no sentido decrescente à medida que x cresce y decresce pois r 1 Descrição da Imagem na figura há um gráfico de dispersão em que o eixo X está na horizontal e o eixo Y está na vertical ao observar a dispersão podemos observar que a figura não tem uma reta crescente nem decrescente pois o r é igual a 009 122 UNICESUMAR Quando temos uma correlação linear igual r 1 significa que temos uma correlação linear perfeita e negativa como você pode observar na Figura 3 Figura 3 Correlação quando r 1 Fonte o autor Por outro lado quando não existe correlação entre X e Y os pontos se distribuem de maneira que não temos uma relação podendo ser em formato de nuvens circulares ou formatos não definidos não tendo uma tendência crescente ou decrescente Figura 4 Figura 4 Correlação quando r 009 Fonte o autor Descrição da Imagem na figura há um gráfico de dispersão em que o eixo X está na horizontal e o eixo Y está na vertical ao observar a dispersão temos que os dados estão dispersos mas tem uma tendência crescente pois o r é igual a 065 Descrição da Imagem a figura apresenta um gráfico de dispersão em que o eixo X está na horizontal e o eixo Y está na vertical ao observar a dispersão temos que os dados estão dispersos mas tem uma leve tendência crescente pois o r é igual a 055 123 UNIDADE 4 As associações X e Y de grau intermediário r entre 0 e 1 apresentamse como nuvens inclinadas de forma elíptica como podemos observar na Figura 5 Figura 5 Correlação quando r 065 Fonte o autor O que significa então esses valores de r Observe a Figura 6 a seguir que traz uma correlação igual a r 056 Figura 6 Correlação quando r 055 Fonte o autor Descrição da Imagem a figura apresenta uma reta que tem nove barras na vertical iniciando o traço em 1 8 05 02 0 02 05 08 e 1 124 UNICESUMAR O que significa então o valor 055 encontrado Assim o coeficiente de correlação nunca será maior que 1 nem menor que 1 Dessa maneira os valores de r iguais a zero evidenciam que não há asso ciação entre as variáveis X e Y Enquanto valores próximos a zero sejam eles negativos ou positivos indicam uma correlação muito fraca entre as variáveis os valores de r próximos a 1 ou a 1 indicam associações fortes entre X e Y Portanto o valor r 0588 indica uma correlação fraca ou forte Apesar de uma boa resposta a esta pergunta subjetiva para nos embasar temos autores livros textos artigos científicos para nos ajudar a interpretar a magnitude de um coeficiente de correlação Segundo Zou et al 2003 a proposta para interpretação do coeficiente de correlação linear r pode ser observada no Quadro 1 Quadro 1 Interpretação do coeficiente de correlação linear Valor do coeficiente de correlação linear r Direção e força da associação 10 Perfeita e negativa 08 Forte e negativa 05 Moderada e negativa 02 Fraca e negativa 0 Ausência de associativa 02 Fraca e positiva 05 Moderada e positiva 08 Forte e positiva 10 Perfeita e positiva Fonte adaptado de Zou et al 2003 Zou et al 2003 interpretam o sinal do coeficiente de correlação como a direção da associação Os coeficientes de correlação linear que são maiores do que zero apresentam correlações positivas quanto maior X maior Y e coeficientes menores que zero indicam correlações negativas quanto maior X menor Y Já a correlação igual a zero indica que não existe uma correlação linear É importante salientar que a interpretação de r pode variar de acordo com a experiência de au tores principalmente as intermediárias 08 05 02 03 e outros o que não muda é que 1 e 1 são correlações perfeitas e zero não há correlação linear Para facilitar nosso entendimento analise na Figura 7 que quanto mais próximo aos extremos 1 e 1 mais forte é a correlação e à medida que se aproxima de zero a correlação vai ficando mais fraca Figura 7 Correlação quando r 055 Fonte o autor A existência de uma correlação baixa entretanto não deve conduzir ao descarte das variáveis de estudo Um coeficiente de correlação linear baixo indica apenas que não há uma grande semelhança de comportamento linear entre as variáveis do estudo Assim devemse estudar outros tipos de relações entre elas E Z Martinez Então podemos concluir que uma correlação igual a 090 é mais forte do que uma correlação igual a 040 Sim porque 090 está mais próximo de 1 e 040 está mais próximo de zero Mas como encontramos o coeficiente de correlação de Pearson É representada pela letra r e determinado pela seguinte equação rxyxynx2x2ny2y2n Em que r Coeficiente de correlação de Pearson a ser encontrado x valores da somatória da variável x y valores da somatória da variável y xy valores da somatória da variável x multiplicado pela variável y x2 valores da somatória da variável x ao quadrado y2 valores da somatória da variável y ao quadrado Agora que temos a equação que determina o coeficiente de Pearson vimos que se trata de uma equação bem complexa mas fique tranquiloa queridoa alunoa resolveremos juntos o passo a passo Vejamos um exemplo um professor de ciências biológicas deseja saber se existe correlação entre o tempo dedicado ao estudo e o desempenho dos alunos na disciplina de Bioestatística Assim ele selecionou oito alunos assim podemos observar o número de horas X e a nota obtida na prova de Bioestatística Y para cada aluno 125 UNICESUMAR Tabela 2 Relação entre as horas de estudo e nota na disciplina de Bioestatística Acadêmico Horas de Estudo x Nota em Bioestatística y A 8 10 B 8 8 C 6 4 D 5 8 E 4 6 F 7 9 G 5 7 H 1 2 Fonte o autor Para facilitar nosso cálculo você deve ter percebido que vamos precisar elevar todos os valores de X ao quadrado todos os valores de Y ao quadrado e somar tudo isso então vamos reescrever a tabela com essas colunas Observe a seguir Tabela 3 Tabela 3 Relação entre as horas de estudo e nota na disciplina de Bioestatística Acadêmico Horas de Estudo x Nota em Bioestatística y x2 y2 xy A 8 10 64 100 80 B 8 8 64 64 64 C 6 4 36 16 24 D 5 8 25 64 40 E 4 6 16 36 24 F 7 9 49 81 63 G 5 7 25 49 35 H 1 2 1 4 2 TOTAL 44 54 280 414 332 Fonte o autor Agora que temos o total e já determinamos os valores que precisamos faremos a substituição na equação para determinar o coeficiente de Pearson rxyxynx2x2ny2y2n Substituindo os valores na equação temos 126 127 UNIDADE 4 r r 332 44 54 8 280 44 8 414 54 8 332 2 2 2 376 8 280 1 936 8 414 2 916 8 332 297 280 24 r 2 414 364 5 35 38 49 5 35 1 881 35 43 37 0 81 r r r r Portanto existe uma correlação linear e forte entre as horas de estudo x e a nota na prova de B0ioes tatística y uma vez que o valor encontrado de r é igual a 081 Você achou complicado utilizar esta equação Ajudaremos com uma maneira simples em que você consegue tirar a prova real utilizando o Microsoft Excel mas lembrese agora você está em processo de aprendizagem e ao fazer cálculos passo a passo da forma algébrica você estará exercitando seu raciocínio lógico isso ajudará você na tomada de decisões Utilizando o Microsoft Excel basta reescrever a tabela na planilha vá em inserir função Estatística Correl onde abrirá para você a função correl em seguida no item matriz um selecione todas as notas da variável X sem cabeçalho e total clique em matriz 2 e selecione todas as notas da variável Y sem cabeçalho e total Descrição da Imagem a figura apresenta um gráfico de dispersão em que o eixo X está na horizontal representando as horas de estudo dos alunos no eixo Y que está na vertical temos as notas distribuídas dos oitos alunos 128 UNICESUMAR Quando falamos em relações lineares entre as variáveis X e Y significa que ao utilizarmos o coeficien te de correlação de Pearson estamos nos referindo a uma situação em que uma variável é direta ou inversamente proporcional a outra CRESPO 2009 Vimos em nosso exemplo que quanto às horas dedicadas a estudos tem uma relação forte com a nota da disciplina de Bioestatística Portanto é de fundamental importância construir um gráfico de dispersão entre as variáveis antes de calcularmos o coeficiente de correlação que já fizemos anteriormente na Figura 7 e então observarmos se é realmente adequado utilizarmos essa medida de associação Figura 8 Gráfico de dispersão sobre a relação entre horas de estudo X e nota na disciplina de Bioestatística Y Fonte o autor Se a dispersão que é apresentada no gráfico permite visualizar uma reta imaginária passando pelos pontos entendemos que há a sugestão de uma relação linear ainda que essa reta tenha uma inclina ção pequena Um erro comum entre as pessoas que estão aprendendo bioestatística é pensar que o coeficiente de correlação serve para testar se há uma relação linear entre as variáveis X e Y Quando usamos o coeficiente de correlação já partimos do princípio de que a possível relação entre as variáveis se dá de forma linear por isso a importância do gráfico de dispersão assim o coeficiente de Pearson serve para medir o tamanho dessa associação linear e não para verificar se há linearidade na relação entre X e Y 129 UNIDADE 4 Depois que calculamos a correlação linear podemos ter o interesse em determinar a Regressão Linear A análise de regressão explicita em uma equação matemática a forma da relação entre uma variável chamada dependente e uma ou mais variáveis chamadas independentes ou seja quando temos o interesse estudo da regressão aplicase àquelas situações em que há razões para supor uma relação de causaefeito entre duas variáveis quantitativas e se deseja expressar matematicamente essa relação O termo regressão devese a Francis Galton que publicou em 1886 um artigo no qual tentou explicar por que pais de alta estatura tinham filhos com estatura em média mais baixa do que a deles e pais de baixa estatura tinham filhos em média mais altos Esse fenomeno foi chamado de regressão à média termo que apesar de inadequado para expressar a dependência entre duas variáveis quantitativas acabou sendo incorporado pelo uso à linguagem estatística MARTINEZ 2015 p 103 Para entender melhor em nosso estudo o professor de Enfermagem quis saber se há relação entre o tempo de estudo e nota na prova da disciplina Bioestatística A variável dependente é a nota da prova pois supostamente recebe o efeito do tempo dedicado aos estudos Por sua vez o tempo de estudo X é a variável independente dado que supostamente ela exerce algum efeito sobre a variável dependente Sendo assim os objetivos da regressão linear são segundo Martinez 2015 1 Avaliar uma possível dependência de y em relação a x 2 Expressar matematicamente está relação por meio de uma equação Também podemos ter situações em que temos valores atípicos ou seja em que podemos chamar de fora da linearidade O que fazemos com esses valores Podemos excluir ajustar A resposta a esta pergunta não é simples Em nenhuma situação podemos eliminar observa ções de nosso banco de dados com o propósito de deixar os resultados mais interessantes ou de destacar possíveis associações entre as variáveis que valorizariam nosso estudo prin cipalmente nas áreas biológica e da saúde que podem trazer dados que podem orientar o direcionamento de uma pesquisa além de não ser uma conduta ética por parte do pesquisador Para isso é importante que você vá novamente aos dados coletados faça comparação com os dados da pesquisa de campo verifique os questionários os prontuários a fonte original dos dados para então verificar a possibilidade de erros de digitação ou anotação Ainda que não fosse esse o erro encontrado não é correto eliminálo arbitrariamente É de suma importância buscar outras informações sobre aquele dado para possa entender se realmente ele pertence àquela população de interesse do estudo Vamos considerar que a variável independente Y de interesse é quantitativa contínua O modelo de regressão simples envolve uma única variável independente X A equação para determinar a regressão linear é dada por y a bx Em que ŷ valor predito da variável resposta a constante de regressão que representa o intercepto entre a linha de regressão e o eixo y b coeficiente linear de regressão da variável resposta y em função da variável explicativa x inclinação da reta taxa de mudança na variável y por unidade de mudança na variável x x valor da variável explicativa variável independente O coeficiente de regressão b fornece uma estimativa da variação esperada de y a partir da variação de uma unidade em x BARBETTA et al 2014 A partir desta equação é possível encontrar os valores preditos para y e a reta de regressão Vimos anteriormente que a relação entre x e y pode ser mostrada por um diagrama de dispersão Para calcular a regressão linear vamos determinar a e b Assim utilizaremos as equações b Σ xy Σ xΣ y n Σ x² Σ x² n Em que Σx valores da somatória da variável x Σy valores da somatória da variável y Σxy valores da somatória da variável x multiplicado pela variável y Para determinar a utilizaremos a equação a seguir a Ȳ b X Em que Ȳ média de Y X média de X b valor que é determinado por equação e encontrado valor de b Para encontrarmos as médias de Ȳ e X basta Ȳ Σ y n Em que y somatória de todos os valores de y n número total de elementos X Σ x n Em que x somatória de todos os valores de x n número total de elementos Agora que já sabemos como determinar a correlação linear relembramos nosso exemplo um professor de Enfermagem deseja saber se existe correlação entre o tempo dedicado ao estudo e o desempenho dos alunos na disciplina Bioestatística Assim ele selecionou oito alunos assim podemos observar o número de horas X e a nota obtida na prova de Bioestatística Y para cada aluno apresentaremos a tabela a seguir com as colunas necessárias para calcular a regressão linear Tabela 4 Relação entre as horas de estudo e nota na disciplina de Bioestatística Acadêmico Horas de Estudo x Nota em Bioestatística y x2 xy A 8 10 64 80 B 8 8 64 64 C 6 4 36 24 D 5 8 25 40 E 4 6 16 24 F 7 9 49 63 G 5 7 25 35 H 1 2 1 2 TOTAL 44 54 280 332 Fonte o autor Com os resultados podemos calcular o valor de b utilizando a equação b Σ xy Σ xΣ y n Σ x² Σ x² n Substituindo os valores na equação b 332 4454 8 280 44² 8 b 332 2376 8 280 1936 8 b 332 297 280 242 b 35 38 b 092 Agora determinaremos a utilizando a equação a seguir a Ȳ bX Primeiro teremos que encontrar a média de X e Y Ȳ Σ y n Ȳ 54 8 Ȳ 675 X Σ x n X 44 8 X 55 Agora que temos o valor de b 092 Ȳ 675 e X 55 determinaremos a a Ȳ bX a 675 09255 a 675 506 a 169 Agora com todos os valores necessários determinaremos a equação de regressão linear Substituindo temos y 169 092x Com a equação da reta podemos substituir dois pontos quaisquer por X para traçar a reta A Figura 9 apresentanos o gráfico de dispersão com a reta de regressão linear Figura 9 Gráfico de dispersão e reta de regressão linear sobre a relação entre horas de estudo x e nota na disciplina de bioestatística Fonte o autor Descrição da Imagem a figura apresenta um gráfico de dispersão em que o eixo X está na horizontal representando as horas de estudo dos alunos no eixo Y que está na vertical temos as notas distribuídas dos oitos alunos na qual temos a reta em sentido crescente representando a regressão linear Podemos observar como o valor de r encontrado anteriormente foi igual a 080 e o valor de bx é positivo nossa reta ajustada tem sentido crescente Caso nosso valor de r fosse negativo nossa reta ajustada teria o sentido decrescente Outro ponto importante em uma análise utilizando ferramentas estatísticas é a inferência Imagine que um profissional da saúde trabalha em um laboratório e está conduzindo um estudo cujo objetivo é analisar se um novo medicamento pode ser capaz de trazer bons resultados ao tratamento de determinada doença Para realizar essa pesquisa este profissional selecionou uma amostra de 80 pessoas portadoras da doença e estas foram divididas em dois grupos com 40 pessoas cada As pessoas do grupo A foram submetidas ao medicamento que está sendo avaliado as pessoas do grupo B receberam um placebo Os resultados estão apresentados na Tabela a seguir Tabela 5 Resultados do estudo Grupo Tamanho amostral Responderam ao tratamento A 40 20 40 50 B 40 10 40 25 Fonte o autor Podemos observar que 20 40 50 das pessoas que estão no grupo A responderam ao tratamento que está sendo avaliado já 10 40 25 das pessoas alocadas no grupo B responderam ao tratamento com o medicamento sem o princípio ativo placebo Dessa maneira a razão entre essas porcentagens é 50grupoA25grupoB 2 isto é podemos concluir que entre as 80 pessoas que tem a doença e estão participando do estudo se utilizarem o medicamento da pesquisa tem o dobro de chances de responder à doença quando comparados ao grupo B Agora temos a contribuição da Bioestatística neste estudo este resultado encontrado é válido para portadoras da doença ou somente para as 80 pessoas que participaram do estudo Inicialmente o resultado obtido descreve apenas as 80 pessoas que compuseram esta amostra No entanto nosso intuito é que os nossos resultados tragam valor para todas as pessoas que fazem parte da população e que tenham essa doença não importando se foram selecionados ou não para compor a amostra da pesquisa Para obtermos isso fazemos uso da inferência estatística ferramenta usada para extrapolar os achados de nossa amostra para todos os indivíduos que fazem parte da população MARTINEZ 2015 A Figura 10 apresentanos o processo pelo qual obtemos conclusões sobre uma população N a partir de dados obtidos por meio de uma amostra n Figura 10 Representação de uma inferência estatística Fonte o autor Descrição da Imagem a figura apresenta um círculo grande com bolinhas dentro dele e com a letra N maiúscula representando a população Dentro desse círculo grande temos um círculo menor que representa a parte que será analisada amostra seguida de uma seta e essa bolinha menor é evidenciada com a letra n minúscula 135 UNIDADE 4 Para estudarmos a inferência estatística relembraremos alguns conceitos já estudados anteriormente CRESPO 2009 a População N conjunto de elementos que tem pelo menos uma característica em comum b Amostra n subconjunto da população parte da população c Amostragem aleatória é representativa da população sendo válidos os resultados obtidos por meio do uso da inferência estatística Outro conceito importante que precisamos estudar aqui na inferência estatística é o Parâmetro essen cial para entendermos a inferência estatística Tratase de valor calculado a partir de uma população ou seja usando todos os elementos MARTINEZ 2015 Por exemplo um professor de Farmácia quer estudar a altura em cm das crianças que estão cursando a 1ª série em determinado município A população inclui todas as crianças deste município A média da altura encontrada em cm que é calculada a partir da análise do peso de todas as crianças da população é um parâmetro Pedimos que tome cuidado para não confundir Parâmetro com Variável O parâmetro como já vimos é uma característica numérica de uma população já uma variável é uma característica dos in divíduos que estamos pesquisamos Segundo Parenti Silva e Silveira 2017 o parâmetro é um número fixo já os valores de uma variável são passíveis de variação de um indivíduo a outro Por exemplo entre os alunos estudados a idade e o prato preferido são variáveis já a média da altura de todos os alunos de determinada cidade é um parâmetro Nem sempre na prática conseguiremos trabalhar com parâmetros trabalharemos com amostra Assim a média amostral que é resultante de uma amostra de tamanho n é uma estimativa da média populacional Dessa maneira as estimativas são quantidades calculadas da amostra com a finalidade de representar um parâmetro de interesse MARTINEZ 2015 A diferença entre uma média populacional parâmetro da média amostral estimativa é denotada por a média populacional representado pela letra grega µ b média amostral representado por xis barra X Quando conduzimos uma pesquisa com base em uma amostra de n indivíduos po demos calcular o valor de x com base nas observações amostrais Mas obviamente não podemos calcular o valor de n dado que não temos à nossa disposição todos os elementos da população Assim entendemos que o parâmetro é um número fixo mas geralmente não conhecemos seu valor MARTINEZ 2015 p 166 Assim as principais ferramentas da inferência estatística são os intervalos de confiança e os testes de hipóteses Podemos utilizar da seguinte forma a Intervalos de confiança utilizamos quando o objetivo do estudo é voltado à estimação de um parâmetro b Testes de hipóteses utilizados quando o objetivo do estudo envolve hipóteses sobre um parâ metro de interesse O intervalo de confiança para a média μ de uma população é construído em torno da estimativa pontual X Para construir este intervalo fixamos uma probabilidade 1 α de que o intervalo construído contenha o parâmetro populacional Desta forma c será a probabilidade de que o intervalo obtido não contenha o valor do parâmetro isto é α será a probabilidade de erro Sabendose que a média da amostra apresenta uma distribuição normal média μ e desvio padrão σn se a população de onde for extraída a amostra for normal ou se a amostra for superior a 30 e retirada de qualquer população de média μ e de desvio padrão σ podemos então utilizar a curva normal para estabelecer os limites para o intervalo de confiança BARBETTA 2014 Para entendermos melhor o intervalo de confiança temos que entender que a margem de erro é a sua peça chave ou seja no meio do intervalo de confiança é que fica a média amostral Observe na equação a seguir Limite inferior do intervalo de confiança X ME X Limite superior do intervalo de confiança X ME A distância que temos entre a média e o limite do intervalo de confiança é exatamente igual à margem de erro É importante salientar que o nível de confiança deve ser selecionado previamente pelo pesquisador e que a média populacional fica dentro do intervalo de confiança Para calcular o limite superior XLS e inferior XLI do intervalo de confiança para nível de confiança igual a 1 α usase a seguinte expressão oriunda da discussão sobre as áreas embaixo da curva normal e a distribuição normal padronizada XLS X ME X Zc Sn XLI X ME X Zc Sn Em que X média Zc Z crítico valor a ser encontrado na Tabela de Curva Normal Tabela Z S desvio padrão n número de elementos da amostra α intervalo de confiança ex 90 95 98 Você verá que é bem simples este cálculo e temos duas situações 1º caso para σ conhecido ou amostra grande n 30 para determinar utilizaremos a equação a seguir X Zc σn Em que X média Zc Z crítico encontrado na Tabela Z σ desvio padrão n número de elementos da amostra Vejamos um exemplo um professor fez uma pesquisa com 100 alunos e a média de idade deste grupo de alunos é de 24 anos Sabendose que o desvio padrão é igual a quatro anos determine o intervalo de 95 de confiança para a média Para a resolução devemos entender que o que calcularemos nessa equação é apenas Zc σn pois a média que já é dada nós somaremos e diminuiremos pelo intervalo encontrado 1º passo encontrar o Z crítico com a tabela de distribuição normal reduzida vista no nosso capítulo 4 é que encontraremos Z crítico Temos 95 para encontrar o valor na curva vamos 95100095 Só que esta tabela é reduzida então não encontraremos o valor de 095 para isso vamos 09520475 Vamos construir o intervalo na curva 09520475 valor a ser encontrado na tabela Figura 11 Curva de Gauss Fonte o autor Descrição da Imagem a figura apresenta em forma de sino na qual essa curva não toca o eixo sendo dividida em sua metade com pontilhados que indicam a média cuja área destacada é 04750 2º passo agora vamos até a Tabela Z para encontrar o valor referente a 04750 mas desta vez nós procuraremos os valores e acharemos Z Veja a seguir 138 UNICESUMAR Tabela 6 Tabela de distribuição Normal Reduzida Z 000 001 002 003 004 005 006 007 008 009 00 0000 00040 00080 00120 00160 00199 00239 00279 00319 00359 01 00398 00438 00478 00517 00557 00596 00636 00675 00714 00753 02 00793 00832 00871 00910 00948 00987 01026 01064 01103 01141 03 01179 01217 01255 01293 01331 01368 01406 01443 01480 01517 04 01554 01591 01628 01664 01700 01736 01772 01808 01844 01879 05 01915 01950 01985 02019 02054 02088 02123 02157 02190 02224 06 02257 02291 02324 02357 02389 02422 02454 02486 02517 02549 07 02580 02611 02642 02673 02704 02734 02764 02794 02823 02852 08 02881 02910 02939 02967 02995 03023 03051 03078 03106 03133 09 03159 03186 03212 03238 03264 03289 03315 03340 03365 03389 10 03413 03438 03461 03485 03508 03531 03554 03577 03599 03621 11 03643 03665 03686 03708 03729 03749 03770 03790 03810 03830 12 03849 03869 03888 03907 03925 03944 03962 03980 03997 04015 13 04032 04049 04066 04082 04099 04115 04131 04147 04162 04177 14 04192 04207 04222 04236 04251 04265 04279 04292 04306 04319 15 04332 04345 04357 04370 04382 04394 04406 04418 04429 04441 16 04452 04463 04474 04484 04495 04505 04515 04525 04535 04545 17 04454 04564 04573 04582 04591 04599 04608 04616 04625 04633 18 04641 04649 04656 04664 04671 04678 04686 04693 04699 04706 19 04713 04719 04726 04732 04738 04744 04750 04756 04764 04767 20 04772 04778 04783 04788 04793 04798 04803 04808 04812 04817 Fonte Crespo 2009 p 218 Encontramos o valor de 196 Você poderá encontrar qualquer valor utilizando somente a tabela Z Uma dica muito importante valores de Zcrítico para o grau de confiança a 90 1645 b 95 196 c 99 2575 Esses valores já foram retirados da Tabela Z e são os mais utilizados Fica a dica Agora que temos o Zcrítico desvio padrão dado no exercício e número de elementos também dado no exercício vamos resolver 3º passo resolver a equação margem de erro Zcσn 196 4100 196 410 196040784 4º passo agora que temos a margem de erro determinamos o intervalo de confiança somaremos com a média o valor da margem de erro e diminuiremos a média pela margem de erro utilizando X Zc σn 24078424784 24078423216 ou 240784 Também pode ser escrito desta maneira 23218 μ 24784 2º caso Intervalo de confiança para a média σ desconhecido quando desejamos estimar a média de uma população normal com variância desconhecida temos duas situações a Se n 30 utilizamos a distribuição normal com estimador s² de σ² visto anteriormente b Se n 30 utilizamos a distribuição t de Student Vejamos um exemplo uma amostra de dez pessoas com as idades 9 8 12 7 9 6 11 6 10 e 9 tem em média 87 um desvio padrão 2 e foi extraída de uma população Normal Construa um intervalo de confiança para média ao nível de 95 Utilizando a equação do intervalo de confiança para t de Student temos IC X tc sn Em que X média tcrítico valor a ser encontrado na Tabela t de Student S desvio padrão n número de elementos da amostra Descrição da Imagem a figura apresenta uma curva em formato de sino dividida em duas partes iguais e as pontas do eixo estão pintadas destacandose pela cor cinza com duas setas destacando esses eixos Descrição da Imagem a figura apresenta uma curva em formato de sino divididas em duas partes iguais e as pontas do eixo estão pintadas destacandose pela cor cinza com duas setas destacando esses eixos representando 25 em cada eixo O eixo do meio é igual a 95 140 UNICESUMAR Utilizaremos a Tabela t de Student em um teste bicaudal que podemos observar na Figura 12 Figura 12 Representação do teste bicaudal para Tabela t student Fonte o autor Para resolver nosso exercício temos que encontrar nosso tcrítico assim temos 95 é nosso intervalo de confiança Como nossa área interessada para trabalhar com essa tabela são as caudas devemos encontrar esse valor Se a área é 95 para termos os 100 faltam 5 certo São esses 5 que são divididos nas caudas Veja a Figura 13 Figura 13 Representação do teste bicaudal para Tabela t student Fonte o autor Como você pode perceber os 95 é o que temos em nosso exercício e os 5 foram divididos nas duas áreas do gráfico representando 25 em cada cauda Mas para utilizar a tabela t Student consideraremos que 5 teste são bicaudal e procuraremos esse valor na tabela Apenas mais um detalhe antes de ir à tabela é importante que você entenda que o grau de liberdade é igual a n 1 portanto temos 10 elementos para o grau de liberdade teremos 101 9 Assim buscaremos 9 quanto ao grau de liberdade Vamos procurar a linha 9 e a coluna 5 em nossa tabela T Student apresentada a seguir 141 UNIDADE 4 Tabela 7 Tabela t de Student Probabilidade para um teste bicaudal G liber dade 095 090 080 070 060 050 040 030 020 010 005 002 001 0001 1 00787 01584 03249 05095 07265 10000 13764 19626 30777 63138 127062 318205 63657 636619 2 00708 01421 02887 04447 06172 08165 10607 13862 18856 29200 43027 69646 99248 315991 3 00681 01366 02767 04242 05844 07649 09785 12498 16377 23534 31824 45407 58409 129240 4 00667 01338 02707 04142 05686 07407 09410 11896 15332 21318 27764 37469 46041 86103 5 00659 01322 02672 04082 05594 07267 09195 11558 14759 20150 25706 33649 40321 68688 6 00654 01311 02648 04043 05534 07176 09057 11342 14398 19432 24469 31427 37074 59588 7 00650 01303 02632 04015 05491 07111 08960 11192 14149 18946 23646 29980 34995 54079 8 00647 01297 02619 03995 05459 07064 08889 11081 13968 18595 23060 28965 33554 50413 9 00645 01293 02610 03979 05435 07027 08834 10997 13830 18331 22622 28214 32498 47809 10 00643 01289 02602 03966 05415 06998 08791 10931 13722 18125 22281 27638 31693 45869 11 00642 01286 02596 03956 05399 06974 08755 10877 13634 17959 22010 27181 31058 44370 12 00640 01283 02590 03947 05386 06955 08726 10832 13562 17823 21788 26810 30545 43178 13 00639 01281 02586 03940 05375 06938 08702 10795 13502 17709 21604 26503 30123 42208 14 00638 01280 02582 03933 05366 06924 08681 10763 13450 17613 21448 26245 29768 41405 15 00638 01278 02579 03928 05357 06912 08662 10735 13406 17531 21314 26025 29467 40728 16 00637 01277 02576 03923 05350 06901 08647 10711 13368 17459 21199 25835 29208 40150 17 00636 01276 02573 03919 05344 06892 08633 10690 13334 17396 21098 25669 28982 39651 18 00636 01274 02571 03915 05338 06884 08620 10672 13304 17341 21009 25524 28784 39216 19 00635 01274 02569 03912 05333 06876 08610 10655 13277 17291 20930 25395 28609 38834 20 00635 01273 02567 03909 05329 06870 08600 10640 13253 17247 20860 25280 28453 38495 21 00635 01272 02566 03906 05325 06864 08591 10627 13232 17207 20796 25176 28314 38193 22 00634 01271 02564 03904 05321 06858 08583 10614 13212 17171 20739 25083 28188 37921 23 00634 01271 02563 03902 05317 06853 08575 10603 13195 17139 20687 24999 28073 37676 142 UNICESUMAR G liber dade 095 090 080 070 060 050 040 030 020 010 005 002 001 0001 24 00634 01270 02562 03900 05314 06848 08569 10593 13178 17109 20639 24922 27969 37454 25 00633 01269 02561 03898 05312 06844 08562 10584 13163 17081 20595 24851 27874 37251 26 00633 01269 02560 03896 05309 06840 08557 10575 13150 17056 20555 24786 27787 37066 27 00633 01268 02559 03894 05306 06837 08551 10567 13137 17033 20518 24727 27707 36896 28 00633 01268 02558 03893 05304 06834 08546 10560 13125 17011 20484 24671 27633 36739 29 00633 01268 02557 03892 05302 06830 08542 10553 13114 16991 20452 24620 27564 36594 30 00632 01267 02556 03890 05300 06828 08538 10547 13104 16973 20423 24573 27500 36460 60 00630 01262 02545 03872 05272 06786 08477 10455 12958 16706 20003 23901 26603 34602 90 00629 01260 02541 03866 05263 06772 08456 10424 12910 16620 19867 23685 26316 34019 120 00628 01259 02539 03862 05258 06765 08446 10409 12886 16577 19799 23578 26174 33735 150 00628 01259 02538 03861 05255 06761 08440 10400 12872 16551 19759 23515 26090 33566 180 00628 01258 02537 03859 05253 06759 08436 10394 12863 16534 19732 23472 26034 33454 210 00628 01258 02537 03858 05252 06757 08433 10390 12856 16521 19713 23442 25994 33375 240 00628 01258 02536 03858 05251 06755 08431 10387 12851 16512 19699 23420 25965 33315 270 00628 01258 02536 03857 05250 06754 08430 10384 12847 16505 19688 23402 25942 33269 300 00628 01258 02536 03857 05250 06753 08428 10382 12844 16499 19679 23388 25923 33233 400 00627 01257 02535 03856 05248 06751 08425 10378 12837 16487 19659 23357 25882 33150 500 00627 01257 02535 03855 05247 06750 08423 10375 12832 16479 19647 23338 25857 33101 800 00627 01257 02534 03855 05246 06748 08421 10371 12826 16468 19629 23310 25820 33027 1000 00627 01257 02534 03854 05246 06747 08420 10370 12824 16464 19623 23301 25808 33003 Fonte Barbeta et al 2014 p 300 Obs Distribuição de tStudent segundo os graus de liberdade e uma dada probabilidade em um teste bicaudal primeira linha Para um teste monocaudal considere me tade do valor de probabilidade apontado Assim o valor encontrado é igual a 22622 agora resolveremos nosso exercício Resolvendo nosso exercício voltando a equação temos IC X tc sn IC 87 22622 210 IC 87 22622 2316 IC 87 22622063 IC 87 143 IC 87 143 1013 IC 87 143 727 Portanto IC 727 1013 Assim a probabilidade de este intervalo 727 a 1013 conter a média populacional verdadeira idade das pessoas é igual a 95 Também temos um método para fazer inferências sobre as populações os testes de hipóteses Ao admitirmos um valor hipotético para um parâmetro populacional e baseados nas informações coletadas em uma amostra podemos realizar o teste de hipóteses na qual nossa decisão poderá aceitar ou rejeitar a hipótese É importante frisar que esta decisão está sujeita a erros baseado em resultados de uma amostra muitas vezes não é possível tomar decisões que estejam totalmente corretas No entanto podemos dimensionar a chance a probabilidade o risco em aceitar ou rejeitar uma hipótese MARTINEZ 2015 Uma hipótese estatística referese à suposição do parâmetro populacional como a A altura média da população brasileira é de 165 m isto é H μ 165 m b A variância populacional dos salários vale R100000 isto é H σ2 100000 c A proporção de paulistas com a doença X é de 40 ou seja H p 040 d A distribuição de probabilidades dos pesos dos alunos de uma instituição de ensino é normal e A chegada de navios ao porto de Santos é descrita por uma distribuição de Poisson Isso significa que as hipóteses estatísticas são estabelecidas pelos critérios do pesquisador baseado no que ele está buscando ou seja com informações teóricas muitas vezes Já o teste de hipótese em si tratase de uma regra de decisão para aceitar ou rejeitar uma hipótese estatística com base nos elementos amostrais São dois os tipos de hipóteses designase H⁰ denominada hipótese nula a hipótese estatística a ser testada e H1 a hipótese alternativa A hipótese nula expressa uma igualdade enquanto a hipótese alternativa é dada por uma desigualdade 144 UNICESUMAR São exemplos de hipóteses para um teste estatístico a H0 μ 165 m H1 μ 165 m ou H0 μ 165 m H1 μ 165 m ou H0 μ 165 m H1 μ 165 m b H0 σ2 100000 H1 σ2 100000 ou H0 σ2 100000 H1 σ2 100000 ou H0 σ2 100000 H1 σ2 100000 c H0 p 040 H1 p 040 ou H0 p 040 H1 p 040 ou H0 p 040 H1 p 040 Existem dois tipos possíveis de erros quando fazemos um teste estatístico para acei tar ou rejeitar H0 Nós podemos rejeitar a hipótese H0 quando ela é verdadeira ou aceitar H0 quando ela é falsa MARTINEZ 2015 O erro de rejeitar H0 sendo H0 ver dadeira é denominado Erro tipo I e a probabilidade de se cometer o Erro tipo I é designada α Por outro lado o erro de aceitar H0 sendo H0 falsa é denominado Erro tipo II e a probabilidade de cometer o Erro tipo II é designada β Os possíveis erros e acertos de uma decisão com base em um teste de hipótese estatístico estão apresentados a seguir Erro do tipo 1 tratase do erro que se comete ao rejeitar a hipótese H0 quando ela é verdadeira O nível de significância do teste é designado por α que é a probabilidade de se cometer o erro do tipo 1 Erro do Tipo 2 é o erro que se comete ao aceitar a hipótese H0 quando ela é falsa Rejeitar H0 implica a aceitação de H1 e viceversa A probabilidade de cometer um erro do tipo 2 é dada por 1 α Dentro do teste de hipóteses temos as regiões de aceitação e rejeição a saber Região de Aceitação R A é a região na qual se aceita a hipótese nula H0 Região de Rejeição R R é a região de rejeição da hipótese nula H0 sendo complementar à região de aceitação É também chamada de Região Crítica R C Como tipos de testes de hipóteses temos Bilateral Unilateral à Esquerda Unilateral à Direita sendo a região crítica ou região de rejeição que corresponde aos valores da estatística de teste que nos levam a rejeitar a hipótese nula Dependendo da afirmativa em teste a região crítica poderia estar nas duas caudas extremas poderia estar na cauda esquerda ou poderia estar na cauda direita 145 UNIDADE 4 Teste bilateral A região crítica está nas duas regiões extremas caudas sob a curva Figura 14 Figura 14 Teste bilateral Fonte o autor Teste unilateral à direita A região crítica está na região extrema cauda direita sob a curva Figura 15 Figura 15 Teste unilateral à direita Fonte o autor Descrição da Imagem a figura apresenta uma curva em formato de sino Gauss divididas em duas partes iguais sendo a R A Região de Acei tação e nas pontas do eixo temos duas extremi dades como R R Região de Rejeição Descrição da Imagem a figura apresenta uma curva em formato de sino Gauss divididas em duas partes iguais sendo a R A Região de Acei tação na região direita dividida com um traço e na sua extremidade direita temos a R R Região de Rejeição 146 UNICESUMAR Teste unilateral à esquerda A região crítica está na região extrema cauda esquerda sob a curva Figura 16 Figura 16 Teste unilateral à esquerda Fonte o autor Depois de apresentarmos os conceitos fundamentais dentro de um teste de hipótese você verá que não é um teste complicado A seguir apresentaremos o roteiro para realização de um teste de hipóteses 1º passo estabelecer a hipótese nula H0 2º passo estabelecer a hipótese alternativa H1 3º passo fixar o nível de significância α em que definimos o nível de confiança para um intervalo de confiança como a probabilidade 1 α Escolhas comuns para α são 005 001 e 010 com 005 sendo a mais comum Os valores críticos de z relativos aos níveis de significância usados com maior frequência podem ser observados a seguir valores já retirados da Tabela Z de distribuição normal reduzida Nível de significância α 010 005 001 Valores críticos de z para testes unilaterais 128 164 233 Valores críticos de z para testes bilaterais 164 196 258 4º passo determinar a região de rejeição da hipótese nula 5º passo extrair a amostra e calcular o valor da estatística correspondente 6º passo rejeitar ou aceitar H0 conforme o valor da estatística amostral cair em R R ou R A Para entendermos este passo a passo vejamos um exemplo supondo que um professor de ciências biológicas deseja testar H0 μ 20 contra H1 μ 20 sabendo que o desvio padrão da população é igual a 4 e a amostra testada foi de 16 elementos Descrição da Imagem a figura apresenta uma curva em formato de sino Gauss dividida em duas partes iguais sendo a R A Região de Acei tação na região direita dividida com um traço e em sua extremidade esquerda temos a R R Região de Rejeição 1º passo estabelecer a hipótese nula H0 H0 μ 20 2º passo estabelecer a hipótese alternativa H1 H1 μ 20 3º passo fixar o nível de significância α Para esse exercício vamos admitir que α 005 5 4º passo determinar a região de rejeição da hipótese nula Como H1 μ 20 vamos utilizar o teste unilateral à direita que podemos observar na Figura 17 Figura 17 Teste unilateral à direita Fonte o autor unilateral à direita Descrição da Imagem a figura apresenta uma curva em formato de sino Gauss dividida em duas partes iguais sendo a RA Região de Aceitação na região direita dividida com um traço e na sua extremidade direita temos a R R Região de Rejeição 5º passo extrair a amostra e calcular o valor da estatística correspondente temos a amostra de 16 elementos desvio padrão igual a 4 e determinar o Z calculado Obs não temos a média amostral para este exercício Como estabelecemos 005 como nível de significância o z será igual a 164 zcalculado X μ0 σ n Em que Zcalculado valores da tabela Z X média da amostra μ0 é a média da população hipótese a ser testada σ desvio padrão da população n número de elementos da amostra Substituindo os valores na equação temos zcalculado X μ0 σ n 164 X 20 4 16 164 X 20 4 4 164 X 20 1 164 20 X X 2164 6º passo rejeitar ou aceitar H0 conforme o valor da estatística amostral cair em R R ou R A Nesse exercício temos Rejeitar H0 quando 2164 Não Rejeitar H0 quando 2164 Vamos a outro exemplo para sua melhor compreensão Um professor de Biomedicina fez uma pesquisa com um componente que será utilizado em laboratório tem uma vida média de 50 meses e um desvio padrão de 4 meses Ao retirar uma amostra de 36 componentes que foram obtidas a partir desta população percebeu que o componente tem em média 48 meses de vida Assim utilizando o teste de hipóteses podemos afirmar que a média desta população é diferente de 50 Considere o nível de 5 para resolução Nesse caso queremos obter o teste de hipóteses com uma média diferente de 50 certo Então utilizaremos o teste bilateral Resolvendo o exercício passo a passo temos 1º passo estabelecer a hipótese nula H0 H0 μ 50 μ0 2º passo estabelecer a hipótese alternativa H1 H1 μ 50 μ0 3º passo fixar o nível de significância α 005 4º passo determinar a região de rejeição da hipótese nula como H1 μ 50 utilizaremos o teste bilateral que podemos observar na Figura 18 Figura 18 Teste bilateral Fonte o autor bilateral Descrição da Imagem a figura apresenta uma curva em formato de sino Gauss dividida em duas partes iguais sendo a R A Região de Aceitação e nas pontas do eixo temos duas extremidades como R R Região de Rejeição 5º passo extrair a amostra e calcular o valor da estatística correspondente temos a amostra de 36 componentes com uma população de 50 componentes o tempo de vida médio amostral é de 48 meses Como estabelecemos 005 como nível de significância para teste bilateral o z será igual a 196 zcalculado X μ0 σ n zcalculado 48 50 4 36 zcalculado 2 4 6 zcalculado 2 0666 zcalculado 3 6º passo rejeitar ou aceitar H0 conforme o valor da estatística amostral cair em R R ou R A Nesse exercício temos Rejeitase H0 pois o resultado amostral afirma que a média é diferente de 50 meses ao nível de 95 de confiança 150 UNICESUMAR Você percebeu caroa estudante que a correlação e a regressão linear poderão ajudáloa como professora Você pode ter uma turma analisar duas disciplinas e fazer projeções sobre as possíveis notas de seus alunos desde que tenham uma correlação linear forte Você também identificou como as técnicas estudadas em Bioestatística sobre a inferência poderão por meio de testes construir um modelo de aceitação ou rejeição de uma hipótese Você sabia que o ajuste de retas em uma análise de regressão é im portante para a área de ciências biológicas e da saúde Muitos fenô menos biológicos podem ser expressos por equações matemáticas que podem facilitar o entendimento das relações entre grandezas conhecidas e aquelas que queremos estimar como o ajustamento de curvas que é um instrumento imprescindível quando sabemos que a medida cefálica de um animal arisco ave morcego peixe etc apre senta uma afinada relação com outras medidas entre outras aplica ções Nossa roda de conversa abordará um pouco desta aplicação Você sabia que um professor pode também analisar utilizando técnicas estatísticas a compreensão dos seus alunos quanto aos conteúdos trabalhados Para isso recomendamos a leitura do artigo a seguir em que foi avaliada a compreensão em testes de hipóteses de alunos que cursaram a disciplina Bioestatística em uma Universidade pública no estado de Minas Gerais Para tal 23 alunos responderam a um teste sobre o tema do qual foram analisadas neste texto duas questões que versam sobre o estabelecimento formulação de hipóteses Para acessar use seu leitor de QR Code 151 AGORA É COM VOCÊ 1 Um professor de Ciências Biológicas fez uma análise com 20 alunos com o objetivo de saber se existe relação entre as disciplinas Anatomia Humana e Fisiologia Humana Com isso calculou a regressão linear e o valor encontrado foi igual a r 085 Assim o professor pode concluir que a Existe uma correlação linear forte e positiva entre as disciplinas de Anatomia Humana e Fisiologia Humana b Existe uma correlação linear forte e negativa entre as disciplinas de Anatomia Humana e Fisiologia Humana c Existe uma correlação linear fraca e positiva entre as disciplinas de Anatomia Humana e Fisiologia Humana d Existe uma correlação linear fraca e negativa entre as disciplinas de Anatomia Humana e Fisiologia Humana e Não existe uma correlação linear fraca e positiva entre as disciplinas de Anatomia Humana e Fisiologia Humana 2 Um professor de Biomedicina fez a correlação de uma de suas turmas entre as disci plinas de Ecologia x e Educação Ambiental y obteve um r 083 e uma equação de regressão linear igual a y 074x 238 Se a nota de um aluno na disciplina Ecologia for 60 a nota estimada da disciplina de Educação Ambiental será igual a a 50 b 60 c 64 d 68 e 72 152 AGORA É COM VOCÊ 3 O diagrama de dispersão pode ajudar na interpretação e também a verificar se existe alguma correlação entre as variáveis X e Y Diante disso analise o gráfico Figura 19 de dispersão a seguir Fonte o autor Descrição da Imagem a figura apresenta um gráfico de dispersão no qual temos pontos x y apre sentados na ordem a seguir sempre lendo primeiro eixo x seguida de vírgula eixo y para separar o próximo ponto separamos por traço 1011 1211 132 141 151 101 91 81 Ao analisar o gráfico de dispersão podemos dizer que a Existe uma correlação linear forte b Existe uma correlação linear positiva c Existe uma correlação linear negativa d Existe uma correlação linear fraca e Não existe uma correlação linear Um professor fez um experimento com uma amostra de 100 peças com um tempo médio de vida de 5012 minutos e desvio padrão igual a 4 O intervalo de confiança para média populacional com 95 de confiança é igual a a IC 5012 0998 b IC 5012 1775 c IC 5012 375 d IC 5012 499 e IC 5012 0784 Sabemos que um intervalo de confiança é um parâmetro de interesse em uma população na qual podemos determinar a partir de amostras conhecidas Se temos uma amostra igual a 12 determinaremos o intervalo de confiança utilizando a Distribuição Normal b Distribuição Binomial c Distribuição t de Student d Correlação Linear e Regressão Linear 5 Iniciaremos uma visão geral da Epidemiologia e compreender os seus conceitos elementos fundamentais e temas básicos Vamos abordar a perspectiva histórica da Epidemiologia destacando a evolução utilização atual até a Epidemiologia moderna Apresen taremos as principais aplicações da Epidemiologia além de com preender a história natural da doença integrando os conceitos de saúde e doença Entender a Etiologia nas fases prépatológicas e patológicas E por fim compreender a correlação entre preditor e desfecho para explicar o processo de saúdedoença e classificar a prevenção em saúde Epidemiologia Definição Objetivos e Perspectivas Históricas Dra Izabel Galhardo Demarchi MEU ESPAÇO 156 UNICESUMAR Aluno a você compreenderá que a Epidemiologia é uma discipli na básica e fundamental para os cursos da área de saúde uma vez que a aplicação de seus conceitos e métodos permitem estabelecer ou hipotetizar a situação de saúde de uma população assim como define os preditores fatores de risco ou de proteção associados aos mais diversos desfechos encontrados em saúde Nesta unidade serão apresentados os principais conceitos objetivos e perspectivas históricas da Epidemiologia fornecen do informações conceituais essenciais para a compreensão das próximas unidades Aqui conceituamos a Epidemiologia e outras terminologias e descrevemos os seus objetivos e aplicações para a saúde Em perspectivas históricas contamos a base do surgimento desta disciplina até a Epidemiologia Moderna destacando a sua importância para a descoberta dos agentes causadores de doen ças óbitos ou outras consequências A Epidemiologia não só está relacionada às doenças ou outros desfechos desfavoráveis mas também com a descoberta de vacinas ou medidas preventivas que promovem a saúde do indivíduo ou do coletivo assim como explora a pesquisa de medicamentos novos métodos de diagnós tico e de recuperação da saúde Considerando que a Epidemiologia estuda a distribuição das doenças e outros desfechos em saúde em uma população é impor tante que todo o processo em que o indivíduo saudável se torna um doente seja compreendido desde a raiz Portanto aqui nesta unidade o aluno poderá compreender o processo saúdedoença também descrito como História Natural das Doenças A base das doenças ou outros desfechos como o óbito sequelas ou até a cura está na investigação dos fatores etiológicos preditores de risco ou de proteção e na causalidade que são definidos e in terpretados na Unidade I Aqui você também poderá compreender como se dá a aplicação das medidas preventivas para a promoção proteção e recuperação à saúde Tenha uma boa leitura e um bom aproveitamento da nossa disciplina 157 UNIDADE 5 CONCEITOS EPIDEMIOLÓGICOS Bemvindo a ao primeiro tópico de Epidemiologia Caro a aluno a neste tópico você aprenderá alguns conceitos teóricos da nossa disciplina para podermos dar continuidade aos próximos conteúdos Nesta Unidade nós estudaremos a definição de Epidemiologia e outros temas importantes para padro nizarmos a nossa linguagem Espero que você adquira a base teórica da Epidemiologia para avançarmos para os conteúdos mais complexos O que é Epidemiologia Primeiramente você deve estar se perguntando mas o que é Epidemiologia Atualmente Epidemio logia é a principal ciência da informação em saúde base da medicina da saúde coletiva e das outras formações profissionais de saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Pode ser considerada o eixo da saúde pública e uma disciplina essencial para todas as disciplinas clínicas ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Em termos etimológicos origem da palavra Epidemiologia significa o estudo do que afeta a população ou estudo sobre populações episobre demopopulação logosestudo Atualmen te considerando que a Epidemiologia tem uma complexidade crescente e que sua abrangência partiu do individual para um conceito de coletividade existem muitas definições para este termo PEREIRA 2002 158 UNICESUMAR O conceito original se restringia ao estudo de epidemias de doenças transmis síveis o que prevaleceu por um longo período PEREIRA 2002 No dicionário Oxford English Dictionary Epidemiologia se trata de um ramo da ciência médica que trata das epidemias E o que é epidemia A epidemia ocorre quando o número de casos de uma doença ou óbito ou ainda outro desfecho excede o número de casos esperados para aquele período e localidade GORDIS 2009 No entanto esse conceito é muito básico e atualmente não contempla a magnitude dessa disciplina de modo que o conceito evoluiu para abranger todos os eventos relacionados com a saúde das populações PEREIRA 2002 A Epidemiologia tem sido definida tradicionalmente como a ciência que estuda a distribuição das doenças e suas causas em populações humanas ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Leon Gordis 2009 define Epidemiologia como a ciência que estuda a distribuição das doenças nas populações e os fatores que determinam ou influenciam esta distribuição A Associação Internacional de Epidemiologia IEA International Epidemiological Association em 1973 definiu essa disciplina em seu Guia de Métodos de Ensino como o estudo dos fatores determinantes para a frequência número e porcentagem e a distribuição das doenças nas coletividades humanas A ciência clínica tem como foco o estudo da enfermidade no indivíduo observando caso a caso enquanto que a Epidemiologia estuda os problemas de saúde de um grupo de pessoas ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 O conceito mais completo de Epidemiologia pode ser encontrado na referência de Almeida Filho e Rouquayrol 2006 p 15 na qual ela é conceituada como ciência que estuda o processo saúdeenfermidade na sociedade ana lisando a distribuição populacional e fatores determinantes do risco de doenças agravos e eventos associados à saúde propondo medidas específicas de prevenção controle ou erradicação de enfermidades danos ou problemas de saúde e de proteção promoção ou recuperação da saúde individual ou coletiva produzindo informação e conheci mento para apoiar a tomada de decisão no planejamento adminis tração e avaliação de sistemas programas serviços e ações de saúde A Epidemiologia questiona Qual Onde Quando e Porquê alguma doença ou outro evento em saúde acomete um indivíduo ou uma população Portanto a doença a moléstia o agravo o óbito e ausência de saúde não são distribuídas ao acaso em uma população GORDIS 2009 Atualmente sabese que a Epidemiologia não estuda somente as epidemias e que as áreas temáticas se concentram no estudo de doenças infecciosas por exemplo sarampo malária infecção pelo vírus da imunodeficiência adquiridaHIV entre 159 UNIDADE 5 outras doenças não infecciosas diabetes hipertensão arterial depressão e outras e agravos à integridade física acidentes homicídios suicídios óbito ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Pode ainda ser definida como a ciência que estuda os fatores etiológicos na gênese das enfermidades JÉNICEK 1995 que quantifica os fenômenos de saúde e doença usando cálculos matemáticos e técnicas estatísticas GORDIS 2009 Podemos inferir que a Epidemiologia é uma ciência aplicada e diri gida para a solução de problemas de saúde e se trata de uma ferramenta poderosa e de grande utilidade para a área da saúde Atualmente ela ocupa cada vez mais um lugar privilegiado como fonte de desenvolvimento metodológico para todas as ciências da saúde e subsidiando as práticas de saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Resumindo a Epidemiologia é a disciplina que analisa a situação de saúde das populações a partir do levantamento da frequência e distribuição dos fenômenos associados à saúde humana animal e ambiental identifica os fatores determinantes preditores das doenças agravos ou óbito e auxilia no planejamento e gestão em saúde a partir de seus resultados e interpretações Agora que você já entendeu o conceito da Epidemiologia vamos compreender melhor os seus objetivos para a saúde coletiva e individual Objetivos da Epidemiologia Como pudemos ver anteriormente o alvo da Epidemiologia no passado era voltado para a detecção de epidemias como as de cólera pestes varíola e febre amarela que afetam a população Com o passar do tempo observouse que a epidemia era apenas uma fase aguda de uma fase do processo de morbidade doença Os estudiosos passaram a observar continuamente a ocorrência e a distribuição das doenças agudas e a buscar agentes etiológicos específicos para as doenças A par tir disso o estudo de doenças infecciosas crônicas também se tornaram alvo das pesquisas PEREIRA 2002 Ao longo dos anos os pesquisadores e epidemiologistas observaram que houve uma redução do número de óbitos e doentes por doenças infecciosas enquanto aumentaram os casos de doenças crônicas como o câncer diabetes e hipertensão arterial O estudo de doenças crônicas dirigiu as pesquisas para investigações de condições etiológicas préexistentes presentes antes do aparecimento das alterações clínicas ou anatomopatológicas como os fatores de risco e os estados fisiológicos Assim a Epidemiologia passou a estudar qualquer evento relacionado a saúde das populações não só a doença mas também os fatores de risco e de proteção aos quais os indivíduos se expõem e outros fatores que afetam os índices de morbidade e mortalidade PEREIRA 2002 160 UNICESUMAR A partir da assistência aos doentes e da prática de medidas preventivas destacouse o papel dos serviços de saúde para a detecção da distribuição e ocorrência das doenças e esses serviços passaram a ser utilizados como referência para obtenção de dados e informações para a Epidemiologia assim como a disciplina Epidemiologia passou a ser utilizada pelos serviços como um método de avaliação dos serviços prestados como por exemplo a auxiliar as instituições de saúde a verificar a cobertura populacional dos serviços a qualidade do atendimento e outros PEREIRA 2002 Os objetivos básicos da Epidemiologia são descrever as condições de saúde da população como a distribuição e a magnitude dos eventos de forma a determinar a extensão da doença na comunidade investigar os fatores determinantes preditores da situação de saúde ou seja iden tificar os fatores etiológicos na gênese das enfermidades em um contexto coletivo estudar a história natural e o prognóstico da doença a fim de desenvolver novos modelos de intervenção a partir de tratamentos ou medidas preventivas e assim comparar com os modelos de referência para verificar se foram efetivos reduzir ou eliminar a exposição aos fatores de risco a partir do desenvolvimento de uma base para programas preventivos reduzir os problemas de saúde a partir do conhecimento de sua distribuição e das medidas de intervenção proporcionar dados essenciais para o planejamento execução e avaliação das ações de prevenção controle e tratamento das doenças assim como estabelecer prioridades proporcionar bases para desenvolver as políticas públicas de saúde relacionadas aos problemas genéticos ambientais ou de outra natureza avaliar o impacto das ações dos serviços de saúde assim como tecnologias e pro cessos no campo da saúde ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 PEREIRA 2002 GORDIS 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Hoje a Epidemiologia é fundamental e a base para todas as ciências básicas clínicas e sociais da saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Mas qual é a sua história Como surgiu tão importante disciplina Quais são os princípios éticos políticos e filosóficos que tornam inegável a Epidemiologia para nossas vidas Todas essas respostas você encontrará no próximo tópico PERSPECTIVA HISTÓRICA Neste tópico você entenderá o surgimento da Epidemiologia como disciplina e base para as demais áreas da saúde e compreenderá o seu desenvolvimento até a Epide miologia Moderna 161 UNIDADE 5 Raízes Históricas da Epidemiologia As raízes da Epidemiologia estão dentro da História da Medicina e da evolução das causas das doenças e podemos traçálas desde a antiguidade clássica PEREIRA 2002 Segundo Almeida Filho e Barreto 2011 a Epidemiologia é uma ciência que busca respostas para questões transcendentes sobre a vida a saúde o sofrimento e a morte e que se modifica sem cessar No campo científico a Epidemiologia emergiu no final do século XIX e se consolidou como ciência em meados do século XX Inicialmente abordaremos os principais elementos da Epidemiologia com base na cultura ocidental moderna e as circunstâncias que que fizeram emergir os três pilares fundamentais da Epidemiologia a clínica a medicina social e a estatística ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Hipócrates de Cós Grécia antiga 400 anos aC Os primeiros relatos associados à Epidemiologia são encontrados na História Antiga em que exis tia uma tensão entre a medicina curativa e preventiva e entre a medicina individual e coletiva Esse pensamento ocidental era encontrado na Grécia antiga em 420 aC Na mitologia grega cultuavase o deus da saúde Asclépios também chamado de Esculápio concomitantemente conhecido como deus da medicina ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 BUSATO 2016 ROU QUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 162 UNICESUMAR Esse antagonismo entre a medicina curativa e a medicina preventiva é encontrado na figura das filhas e herdeiras de Asclépios Panacéia e Higéia Este paradoxo entre a medicina individualcurativa e coletivapreventiva é ainda um pensamento predominante até os dias de hoje Panacéia era conside rada a padroeira da medicina individual curativa a qual representava a prática terapêutica baseada em intervenções por manobras físicas encantamentos preces e uso de medicamentos pharmakon fármacos em indivíduos doentes ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 BUSATO 2016 A irmã Higéia que deu origem ao termo higiene era venerada por aqueles que consideravam a saúde resultante da harmonia entre os homens e o ambiente Os chamados higeus buscavam promo ver a saúde e evitar as doenças por meio de ações preventivas a partir da manutenção do equilíbrio entre os elementos fundamentais terra fogo ar e água A sobrevivência dessas crenças e práticas levou à derivação da palavra higiene e ao seu conceito no sentido de promoção da saúde principalmente em âmbito coletivo ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 O precursor da Epidemiologia também con siderado por muitos o pai da Epidemiologia foi Hipócrates de Cós O raciocínio epidemiológico foi antecipado por Hipócrates a partir de seus es tudos sobre as epidemias termo criado por ele e a distribuição das enfermidades nos ambientes No seu escrito Corpus Hippocraticus fica clara a visão racional da medicina afastando as teorias sobrena turais bem diferente da concepção mágicoreligio sa predominante na antiguidade PEREIRA 2002 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Hipócrates definiu que a saúde do homem de penderia da harmonia entre os fluidos bile amarela e negra fleugma ou linfa e sangue e do equilíbrio destes elementos naturais ou seja as doenças eram produto da relação complexa entre a constituição do indivíduo e do ambiente que o cerca Em seu texto ele orientava ao médico sempre considerar os fatores ambientais como o clima a maneira de viver os hábitos de comer e de beber durante a avaliação clínica do indivíduo Ele também defen dia o exame clínico minucioso e sistemático do pacientes que consiste em base para o diagnóstico e descrição da História Natural das Doenças Além de ser considerado o pai da medicina muitos o consideram o pai da Epidemiologia ou ainda o primeiro epidemiologista PEREIRA 2002 Figura 1 Hipócrates de Cós o iniciador da Epidemiologia que estudou as causas das doenças seguindo um raciocínio lógico e não miasmático 163 UNIDADE 5 Um dos seus trabalhos clássicos denominado como Ares águas lugares buscou apresentar ex plicações no racional e não no sobrenatural a respeito das doenças nas populações ligandoas aos fatores ambientais defendendo o conceito ecológico da saúdeenfermidade utilizado até os dias de hoje Suas observações não se limitavam apenas ao paciente em si mas sim à coletividade A partir daí surgiu a ideia do miasma emanação em que a doença era originada de situações insalubres como a má qualidade do ar Essas emanações insalubres seriam capazes de causar doenças como malária que vem do latim maus ares junção de mal e ar que se relaciona com a crença sobre o modo de transmissão da doença As emanações passariam do doente para os indivíduos suscetíveis o que explicava a origem das epidemias de doenças contagiosas da época PEREIRA 2002 ALMEI DA FILHO BARRETO 2011 A preservação dos ensinamentos de Hipócrates foi mantida principalmente por Galeno 138201 aC na Roma antiga por árabes na Idade Média e retomada por clínicos na Europa Ocidental no período da Renascença e posteriormente por toda parte Um dos médicos mais famosos naquele período foi Claudius Galeno natural de Bergama Turquia Galeno sustentou a teoria humoral de Hipócrates e a ampliou ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 BUSATO 2016 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Além de Galeno a era romana nos deixou mais um legado para a Epidemiologia pelas mãos do im perador Marco Aurélio que solicitava a realização de censos periódicos e de um registro compulsório de nascimentos e óbitos o que mais tarde seria conhecido como estatísticas vitais O império romano tinha o que podemos chamar de infraestrutura sanitária formada por aquedutos que levavam água de melhor qualidade para Roma e de esgotos que até hoje são preservados ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BUSATO 2016 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Idade Média até o Século XIX No início da idade média no Ocidente predominaram o cristianismo e as práticas de caráter mági coreligioso com o propósito da salvação da alma A prática clínica para os pobres era exercida por religiosos principalmente como caridade ou por leigos barbeiros boticários e outros Nesse contexto não havia espaço para as ações de cunho coletivo alastrandose as epidemias e as pragas e nestas situações de maior risco tornavase a se tomar as medidas coletivas ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Enquanto no mundo ocidental priorizavamse as medidas de cunho individual e práticas baseadas em magia no mundo árabe destacavamse o avanço tecnológico e o caráter coletivo da medicina O apogeu desta era deuse no século X nos califados de Bagdá e Córdoba Os médicos muçulmanos ainda preservando os princípios hipocráticos realizavam a prática da higiene precursora da saúde pública pois foram estabelecidos os registros de informações demográficas e sanitárias e até sistemas de vigilância epidemiológica 164 UNICESUMAR Neste período destacamos o médico persa Avicena 9891037 autor da obra Cânon da Medicina que trata dos princípios gerais da medicina adotando os termos Etiologia sintomas diagnose prognose e terapêutica Nessa obra foi preconizado o uso sistemático do registro da ocorrência de doenças antecipando a Epidemiologia ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 BUSATO 2016 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 O avanço no campo cultural filosófico e social articulado à emergência de um novo modo de produção resultou na constituição das ciências modernas O novo entendimento do mundo superou a metafísica religiosa medieval e entre os séculos XVI e XVIII houve um enorme e complexo esforço para a produção de dados informações e conhecimento em todos os níveis do saber e localidades em que se expandia a civilização ocidental ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 No século XVI o médico espanhol Angelério descreveu um estudo sobre as pestes denominado Epidemiologia tendo então criado o termo No final do século XVIII e início do século XIX iniciando com a Revolução Francesa as epidemias como cólera febre tifóide e febre amarela eram graves problemas de saúde nas cidades aumentando as preocupações com higiene o aprimoramento da legislação sanitária e a criação de estruturas administrativas para controle e prevenção das doenças PEREIRA 2002 Todos esses avanços e o impacto dos movimentos renascentistas na formação da Epidemiologia permitem dizer que ela surgiu da consolidação de um tripé de elementos conceituais saberes sobre a doença metodológicos diretrizes quantitativas e ideoló gicos práticas de transformação da sociedade Clínica estatística e Medicina Social respectivamente ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BUSATO 2016 A seguir você aprenderá sobre as raízes epidemiológicas em cada um dos três eixos Epidemiologia na Clínica O fundador da clínica médica foi Thomas Sydenham 16241689 segundo os anglosa xões Sydenham era um médico de Londres e um precursor da ciência epidemiológica que estabeleceu uma teoria sobre epidemias e elaborou o conceito História Natural das Enfermidades MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROU QUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Para os franceses o precursor da medicina científica moderna foi Michel Focault 1926 1984 Foucault conta que a Sociedade de Medicina de Paris fundou a clínica moderna no século XVIII e organizouse a partir da Ordem Real para que os médicos investigassem uma epizootia que dizimou rebanhos e que gerou grandes perdas para a indústria têxtil francesa Nessa investigação estava incluída a contagem do número de casos mesmo que não humanos o que contribuiu grandemente para a Epidemiologia metodológica ALMEIDA FILHO E BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 MEDRONHO 2009 165 UNIDADE 5 Com a teoria microbiana e a fisiopatologia a medicina científica passou a desem penhar um papel importante na institucionalização da prática médica contemporânea No século XVII o microscópio já era conhecido nos Países Baixos e inicialmente não era utilizado por médicos ou outro profissional das ciências biológicas mas sim por comerciantes para examinar a qualidade dos tecidos que compravam e vendiam A curiosidade do homem foi além e passou a visualizar tudo que estivesse à sua volta ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Com os aperfeiçoamentos técnicos e a vidraria foi possível a confecção de instrumentos óticos de razoável potência por tanto foi possível reconhecer os microrganismos e relacionar o seu papel na gênese das doenças PEREIRA 2002 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 A partir daí um dos clínicos mais conhecidos por explorar problemas de maior relevância clínica e de saúde pública na época foi Ignaz Semmelweis 18181865 Semmelweis comandava a maternidade do hospital geral de Viena Áustria que na época tinha duas clínicas obstétricas A clínica constituída por médicos e estudantes de medicina registrou 16 de taxa de óbito de parturientes quase dez vezes maior que no setor das parteiras 7 Após um aluno de Semmelweis ferirse acidental mente durante uma necropsia e morrer de infecção maciça detectaram lesões e pus que se assemelhavam aos encontrados nas parturientes mortas por febre puerperal Observouse que os médicos e estudantes que todos os dias realizam as necropsias nas pacientes falecidas e depois iam fazer os partos poderiam transmitir as tais partículas a partir das mãos A partir disso Semmel weis determinou que antes dos partos os profissionais deveriam lavar as mãos com uma solução de soro e escovar as unhas após as autópsias e antes de entrar em contato com qualquer paciente No ano seguinte a mortalidade da clínica médica foi semelhante a das parteiras reduzindo de 122 para 24 GORDIS 2009 ALMEIDA FILHO E BARRETO 2011 Outras contribuições foram surgindo a partir da emergência da fisiologia moderna e da microbiolo gia principalmente com Louis Pasteur 18221895 A pedido da indústrias de vinho Pasteur químico e não médico ou biólogo estudou a fermentação alcoólica evidenciando a presença de leveduras como causa do processo Ele também iniciou a teoria da pasteuriza ção na qual alguns microrganismos eram destruídos pelo aquecimento GORDIS 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 PEREIRA 2002 Figura 2 Louis Pasteur famoso pelos estudos de fer mentação alcoólica e pasteurização Fonte Wikimedia 2016 online¹ 166 UNICESUMAR Um outro exemplo importante da clínica médica é Robert Koch 18431910 que em 1882 descobriu o agente causador da tuberculose e escreveu os postulados da teoria microbiana da doença teoria do germe Koch postulou que o microrganismo deveria ser isolado em cultura de cada caso da doença Uma vez isolado deveria ser inoculado em um animal para reproduzir a doença experimentalmente Aplicandose os métodos de Koch em 1880 e 1989 foram descobertos os agentes da febre tifóide hanseníase malária cólera erisipela difteria brucelose pneumonia e outros ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Como podemos ver na segunda metade do sé culo XIX e na primeira do século XX ocorreu uma reorientação do pensamento médico e uma altera ção dos conceitos de doença e contágio A partir da comprovação de seres microscópicos e seu papel na gênese da enfermidades a clínica e a patologia tornaramse subordinadas aos laboratórios que também ditavam as normas de higiene e legislação sanitária As escolas de saúde pública passaram as formas aos sanitaristas e os ensinos passaram a se concentrar em laboratórios Foram fundados diversos institutos de pesquisas aplicadas à prática clínica como o Instituto Pasteur e consequente mente aumentouse o número de produções cien tíficas com progresso da ciência e tecnologia Não somente os avanços da bacteriologia houve uma significativa consolidação dos métodos de preven ção de doenças como as imunizações e a promoção da saúde ambiental PEREIRA 2002 Em relação às imunizações destacase Edward Jenner 1749 que teve um grande interesse na varíola considerada um problema de saúde universal para a época Sabiase que os sobreviventes à doença estariam imunes e tornouse uma prática comum infectar indivíduos saudáveis administrando um material retirado de pacientes com varíola Esse procedimento ficou conhecido como variolização e tornouse um método preventivo muito comum na prática médica No entanto muitos indivíduos foram a óbito ou alguns desenvolveram a doença ou ainda outras infecções GORDIS 2009 Com o objetivo de encontrar uma prática mais segura para prevenir a varíola Jenner passou a estudar a varíola bovina e observou que as mulheres ordenhadoras de vacas desenvolviam a varíola mais bran da e que após surtos da doença essas mulheres não desenvolviam a infecção Então Jenner decidiu testar a hipótese de que a varíola bovina poderia prevenir a doença nos homens Somente em 1967 a Organização Mundial da Saúde OMS realizou uma intensa campanha internacional para erradicar a varíola usando vacinas contendo o vírus da varíola bovina Em 1980 a OMS emitiu um certificado de erradicação da doença GORDIS 2009 Figura 3 Robert Koch o descobridor do agente etiológico da tuberculose Fonte Wikimedia 2016 online² 167 UNIDADE 5 Na saúde ambiental destacou se o meio ambiente como propa gador de doenças relacionando o seu papel na transmissão das en fermidades como a presença de vetores e reservatórios de agentes Com a saúde ambiental foi pos sível estabelecer ciclo de vida de parasitos e o papel de mosquitos na transmissão de doenças in fecciosas A partir destes conhe cimentos de transmissibilidade abandonouse a teoria centrada nos germes e passaram a aplicar a teoria da multicausalidade para a ocorrência de doenças ou seja as doenças são resultantes da in teração entre o agente o homem e o meio ambiente A doença re sultaria em qualquer perturbação dessa complexa interação de múl tiplos fatores e não só de um fator unificado PEREIRA 2002 A partir de todos os resultados clínicos a quantificação da doença passou a ser um elemento metodológico importante para avaliar a distribuição das doenças e a efetividade das medidas preventivas A quantificação das enfermidades passou a ser uma nova ciência da saúde surgindo a estatística PEREIRA 2002 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 Desta maneira a clínica contribui para a descrição das doenças diagnóstico e tratamento de doenças agravos e outros eventos de saúde que acometem pessoas ou populações sendo importante para o avanço das pesquisas e desenvolvimento da tecnologia médica BUSATO 2016 Epidemiologia na Estatística Segundo Busato 2016 p 24 a articulação entre a clínica medicina social e a estatística resulta na evolução da Epidemiologia ressaltando a sua vocação de ciência aplicada no diagnóstico e na solução de problemas de saúde A estatística é um método capaz de analisar os riscos os fatores de risco e os desfechos em saúde promovendo maior confiabilidade nos resultados obtidos pelas pesquisas Além disso com a computadorização a avaliação de causa e efeito tiveram maior precisão na análise estatística Figura 4 Edward Jenner 17491823 pioneiro da vacinação Nesta figura está o menino James Phipps de 8 anos de idade sendo imunizado contra varíola 1796 168 UNICESUMAR Os métodos numéricos já eram utilizados para o estudo da situação de saúde já no século XVII As pesquisas e os registros populacionais de John Graunt 16201674 são mencionados como precursores da demografia da estatística e da Epidemiologia Graunt foi um membro da Royal Society Londres que realizou os primeiros estudos analíticos de estatística vital utilizando dados de obituários mortalidade por sexo e região Graunt foi o pioneiro em utilizar os coeficientes óbito em relação à população e é considerado o pai das estatísticas vitais ou o pai da demografia ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Em 1747 James Lind 17161794 um médico escocês e pioneiro da higiene naval realizou o primeiro estudo de ensaio clínico experimen tação em seres humanos Lind observou que marinheiros possuíam sintomas como dentes soltos sangramento de gengivas e hemorragias Assim ele selecionou 12 homens do navio que sofriam de escorbuto e dividiu os dois grupos com seis indivíduos cada Os grupos receberam adições diferentes à sua dieta básica alguns receberam sidra fermen tado alcoólico de suco de maçã e outros água do mar uma mistura de alho mostarda e rabanete O outro grupo recebeu vinagre laranjas e limões Os indivíduos alimentados com cítricos tiveram uma recupera ção notável Lind estabeleceu definitivamente a superioridade das frutas cítricas sobre todos os outros tratamentos BBC 2017 PEREIRA 2002 O estudo de PierreCharles Alexandre Louis 17871872 inaugurou a Epidemiologia Louis foi um médico e matemático precursor da avaliação da eficácia de tratamentos clínicos utilizando métodos estatísticos que realizou estudos para investigar a mortalidade por diversas doenças Um desses estudos avaliou a letalidade da pneumonia após o tratamento com a sangria e revelou também seu poder prejudicial para o tratamento da doença ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 William Farr 18071883 criou o registro anual de mortalidade e morbidade para a Inglaterra e o País de Gales Essa criação foi o marco da institucionalização dos sistemas de informação em saúde Farr foi influenciado pelo enfoque social e analisou os dados de mortalidade com dados específicos ocupações sexo estação e outros fatores Jun tamente dos dados disponibilizados pelo escritório foi possível o acesso a um manancial de informações sobre saúde até então não disponível MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 169 UNIDADE 5 O método de aritmética médica de Louis e a estatística de Farr permitiram a integração entre a clínica e a estatística faltando ape nas o campo político para o surgimento de uma nova ciência da saúde de caráter coletivo Para isso também foi preciso atribuir a saúde aos aspectos sociais e políticos e aliar este princípio à preo cupação e ao compromisso com o processo de transformação da situação de saúde na sociedade No final do século XVIII com a burguesia já consolidada ocorreram muitas intervenções do Estado na saúde das populações MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Na França esse processo ficou conhecido como Medicina urbana com o objetivo de sanear as cidades e os seus espaços ventilar as ruas e as construções e isolar áreas consideradas miasmáticas Na Inglaterra e na Alemanha também houve intervenção do Estado para o controle e vigilância das enfermidades e havia o movimento hospitalário e o assistencialismo Com a urbanização e a formação de um proletaria do abriuse um processo de luta política por uma medicina coletiva ou medicina social dando início a um movimento de politização da saúde MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Medicina Social Também conhecida como medicina urbana ou ainda medicina social termo cunhado por Jules Guérin em 1838 A medicina social designa modos de abordar a questão da saúde de modo co letivo MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Muitos relatórios de discípulos de Louis Pasteur tanto na França como na Inglaterra demonstraram que as condições inadequadas de vida da classe trabalhadora resultaram na deterioração dos níveis de saúde Em 1842 na Alemanha Edwin Chadwick 18001890 escreveu o relatório As condições sanitárias da população traba lhadora da GrãBretanha voltado para a medicina dos pobres Essa publicação impressionou o Parlamento que ficou encarregado de propor medidas de saúde pública e de recrutamento de médi cos sanitaristas para solucionar os principais problemas de saúde coletiva ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 170 UNICESUMAR Em meados do século XIX o médico sanitarista Rudolf Ludwing Karl Virchow 18211902 destacouse como um dos principais personagens da medicina social O legislativo de Berlim enviou Virchow para a Alta Silésia onde vivia uma população de origem polonesa da mesma origem da família de Virchow para estudar um surto de tifo O seu relatório constatou que as pessoas viviam em condições deploráveis e denunciou o capitalismo pois descreveu que a prevenção das epidemias não dependia somente de remédios ou medidas de higiene mas dependia de uma ampla reforma das condições sócioeconômicas MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Em 1850 os jovens idealistas médicosociais oficiais de saúde pública e membros da Royal Me dical Society organizaram na Inglaterra a London Epidemiological Society Dentre os membros mais importantes destacouse John Snow 18131858 considerado o fundador pai da Epidemiologia Snow desenvolveu numerosos estudos para esclarecer a origem das epidemias de cólera ocorridas em Londres MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 PEREIRA 2002 BUSATO 2016 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Naquele período Londres era uma megalópole de 25 milhões de habitantes e que tinha uma precária condição de higiene e de saneamento Os dejetos eram acumulados por toda parte da cidade e jogados no rio Tâmisa cuja água era uti lizada para abastecimento por duas companhias de distribuição Para Snow a teoria do miasma não explicava a transmissão de cólera Em 1849 no segundo ano da epidemia Snow publicou o panfleto intitulado Sobre a Maneira de Trans missão da Cólera On the Mode of Communi cation of Cholera defendendo a ideia de que a doença era transmitida pela água contaminação hídrica ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BUSATO 2016 Snow observou que os casos mais frequentes estavam entre as pessoas que usavam água forne cida por empresas que a recolhiam de um poço na Broad Street A captação da água era realizada em pontos muito poluídos do rio pelas companhias Lambeth Company e Southwark and Vauxhall Company Naquela época por motivos técnicos e não de saúde a companhia Lambeth transferiu o lugar de captação da água para um local menos poluído do rio Tâmisa mas a outra companhia não moveu o local de captação da água Snow racio cinou que a transferência do lugar de captação da água deveria reduzir a taxa de mortalidade por cólera Figura 5 John Snow o pai da Epidemiologia realizou estudos sobre o cólera em Londres durante o período de 18491856 Fonte Wikimedia 2015 online³ 171 UNIDADE 5 naqueles que recebiam água pela companhia Lambeth em relação aos que recebiam água pela outra empresa Snow encontrou uma taxa de mortalidade de 315 casas por 10000 casas quando a água era distribuída pela Southwark and Vauxhall Company Naquelas abastecidas pela Lambeth Company a taxa era de apenas 38 casos de óbito a cada 10000 casas GORDIS 2009 PEREIRA 2002 BUSATO 2016 O número de casos de cólera era quase 14 vezes maior na área que recebia água da companhia Southwark and Vauxhall em relação à região abastecida pela Lambeth Company Então ele propôs ao conselho administrativo que fosse removida a bomba do poço de Broad Street e os casos de cólera começaram a diminuir A partir disso ele publicou a segunda edição de On the Mode of Communi cation of cholera acrescentando esses resultados Em 1884 Robert Kock isolou e cultivou a bactéria ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Na Inglaterra na França e na Alemanha surgiu o movimento conhecido como sanitarismo no qual a maioria dos funcionários era de agências oficiais que realizavam o controle de doenças Os sanitaristas faziam discursos e praticavam as questões de saúde baseados na aplicação de tecnologia e em atividades profiláticas como a imunização o saneamento e o controle de vetores As ações eram destinadas prin cipalmente aos pobres e a setores excluídos da sociedade Além do sanitarismo a estatística a patologia e as pesquisas microbianas aplicadas no campo social da saúde Saúde Pública contextualizaram a constituição da Epidemiologia como campo científico ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Epidemiologia Atual Dando continuidade abordaremos a consolidação da Epidemiologia como disciplina as atualidades e o seu desenvolvimento no Brasil No Mundo Em 1918 a escola pioneira de saúde pública foi inaugurada em Baltimore EUA Johns Hopkins School of Hygiene and Public Health a qual serviu de modelo de escola de saúde pública e foi difundida pelo mundo todo com o apoio da Fundação Rockefeller Wade Hampton Frost 18801938 sanitarista do National Public Health Service assumiu a nova cátedra de Epidemiologia na escola John Hopkins e foi o primeiro professor da disciplina no mundo Frost utilizou novas técnicas estatísticas para es tudar a prevalência e a incidência de doenças transmissíveis ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Em 1928 a fusão da antiga Escola da Medicina Tropical com o Departamento de Higiene da University College formou a London School of Hygiene and Tropical Medicine O primeiro pro fessor de Epidemiologia e Estatística Vital foi Major Greenwood 18801949 conhecido também como o fundador da estatística moderna Ele foi o principal responsável em introduzir a estatística na pesquisa epidemiológica ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 ROU QUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 172 UNICESUMAR Em 1929 com a crise econômica mundial e social o avanço tecnológico e a especialização da prática médica levaram à elevação dos custos e da elitização da assistência à saúde reduzindo o seu alcance social Nesse período o caráter social das doenças foi resgatado a partir da Epidemiologia Em 1936 o clínico britânico John Ryle 18891950 o primeiro diretor do Instituto de Medicina Social da Universidade de Oxford propôs a sistematização do modelo de História Natural das Doenças essencial para a crescente medicina preventiva Nesse modelo a saúde poderia ser alcançada pelas ações intervencionistas reali zadas antes do aparecimento da doença Posteriormente a noção de prevenção se estendeu em muitos países que internacionalizaram o movimento ideológico da Medicina Preventiva como prática médica ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Nas décadas de 1930 e 40 muitos países passaram a incorporar os aspectos de prevenção nos con teúdos de formação de profissionais de saúde Foram criados departamentos de medicina preventiva que abordavam os conteúdos de Epidemiologia administração em saúde e ciências da conduta que eram ministrados pelas escolas de saúde pública somente O conceito de prevenção foi ampliado para prevenção primária secundária e terciária descritos ainda nesta unidade incorporando toda a prática médica ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 Com a Segunda Guerra Mundial houve uma necessidade de desenvolver métodos eficientes para medir a saúde física e mental dos exércitos abrindo a possibilidade de aplicação dos métodos epi demiológicos à população civil No período pósguerra grandes inquéritos epidemiológicos foram realizados principalmente de doenças nãoinfecciosas como pretendia a nova ciência MEDRONHO 2009 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Em 1954 a institucionalização da disciplina levou à fundação da International Epidemiological Association IEA à transformação do tradicional American Journal of Hygiene em American Journal of Epidemiology em 1964 Na década de 1950 novos desenhos de investigação começaram a ser desenvolvidos por programas de investigação e departamentos de Epidemiologia ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 PEREIRA 2002 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Na teoria foram definidos os indicadores básicos da saúde prevalência e incidência e formalizado o conceito de risco Também foi introduzida a Bioestatística como ferramenta de análise dos estudos para a identificação das causas das enfermidades Neste campo destacouse Jerome Cornfield 1912 1979 que desenvolveu os estimadores do risco relativo risco de desenvolver uma determinada doença quando exposto a um fator de risco e introduziu as técnicas de regressão logística análise estatística na Epidemiologia ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 Na década de 1960 houve um grande avanço tecnológico e científico com o desenvolvimento e difusão da computação eletrônica Isso levou à matematização cada vez maior da disciplina Com a computação foi possível criar e utilizar os bancos de dados que aliados às ferramentas e softwares programas de estatística expandiram a investigação epidemiológica Na década de 1970 a matemática passou a validar as investigações científicas dos riscos fatores e efeitos ou seja ela passou a ser indis pensável para a confrontação da experiência clínica ou da demonstração experimental ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 173 UNIDADE 5 Na década de 80 foi consolidada a Epidemiologia clínica aquela fora do contexto coletivo com ênfase em procedimentos de identificação de caso e na avaliação da eficácia terapêutica conforme o que recentemente é conhecido como medicina baseada em evidência Nos anos de 1990 houve uma ampliação do objetivo de conhecimento da disciplina surgindo novos horizontes de pesquisa destacandose a Epidemiologia Molecular a Epidemiologia Genética a Farmacoepidemiologia e a Epidemiologia de Serviços de Saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 No Brasil No Brasil o início da Epidemio logia deuse com a Medicina Tropical e os naturalistas que des creveram a ocorrência de muitas doenças infecciosas seus agentes e vetores Em 1903 o médico Os waldo Cruz 18721917 egres so do Instituto Pasteur de Paris ocupou o cargo de diretor Geral de Saúde Pública Oswaldo Cruz tinha como tarefa sanear a capital Rio de Janeiro naquela época e combater as principais endemias da cidade como a febre amarela varíola e peste bubônica Oswaldo Cruz impôs a notificação compulsória e medidas rigorosas para controle das doenças como a aplicação de multas e vacinação nos moldes militares Em 1904 a capital sofreu uma grave epidemia de varíola e obrigou a vacinação contra a doença a partir de um projeto de lei do Congresso a qual previa sanções para quem a desobedecesse O autoritarismo da vacina levou à insatisfação popular que deu origem à Revolta das Vacinas No início do século XX em Manguinhos no Rio de Janeiro Oswaldo Cruz fundou um Instituto de pesquisa que hoje leva o seu nome e se tornou um dos laboratórios mais importantes do país PEREIRA 2002 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO 2009 Após Oswaldo Cruz destacouse Carlos Chagas 18791934 médico sanitarista e campanhista Em 1909 em Lassance Minas Gerais enquanto combatia o surto de malária Chagas descobriu o agente da tripanossomíase americana mundialmente conhecida como Doença de Chagas o protozoário Trypanosoma cruzi nome dado em homenagem ao Oswaldo Cruz MEDRONHO 2009 PEREIRA 2002 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Do Instituto Manguinhos também merece destaque o protozoologista Adolfo Lutz 18551940 que trabalhou com febre amarela e outras endemias Lutz ocupou o cargo de diretor do Instituto Bacteriológico em São Paulo e descobriu a relação do vetor Aedes aegypti como transmissor da febre amarela PEREIRA 2002 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Figura 7 Revolta das Vacinas ocorrida em 1904 no Rio de Janeiro contra o autori tarismo da vacinação comandado por Oswaldo Cruz e seu exército Fonte Wikimedia 2017 online4 174 UNICESUMAR Em meados de 1950 foram criados os departamentos de Medicina Preventiva ou Social em fa culdades de Medicina e a disciplina de Epidemiologia foi inserida nos cursos de medicina Em 1960 foram realizadas campanhas de vacinação para a erradicação da varíola e em 1970 contra a poliomielite Juntamente com a epidemia de doença meningocócica as campanhas e a epidemia contribuíram para a consolidação do Sistema Nacional de Vigilância Epidemiológica do Brasil Ainda em 1970 foram criados núcleos de saúde coletiva e em 1979 criouse a Associação Brasileira de Pósgraduação em Saúde Co letiva ABRASCO atuando também nos serviços de saúde MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 O ápice do movimento de reforma sanitária deuse na VIII Conferência Nacional de Saúde considerada o marco da criação do Sistema Único de Saúde SUS Em 1898 durante o Seminário Estratégias para o Desenvolvimento da Epidemiologia no Brasil foi elaborado o I Plano Diretor que abordava questões sobre o desenvolvimento da disciplina no Brasil para a graduação pósgra duação pesquisas e serviços de saúde MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Em 1990 foi realizado o I Congresso Brasileiro de Epidemiologia Campinas SP e criado o Centro Nacional de Epidemiologia órgão vinculado ao Ministério da Saúde criado em 1953 Esse órgão era responsável por promover e disseminar o uso de Epidemiologia para todos os níveis de atenção na saúde do SUS Posteriormente foram realizados outros congressos de Epidemiologia com cada vez mais trabalhos científico apresentados e maior número de participantes e também atualizado o Plano Diretor MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Desde 2005 a Comissão de Epidemiologia da ABRASCO lançou o IV Plano Diretor de Desenvol vimento da Epidemiologia no Brasil que afirma o uso da Epidemiologia na saúde pública refletindo um grande aumento das pesquisas epidemiológicas com impacto social e as relações com os diversos determinantes de saúde social econômico político e cultural MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO E BARRETO 2011 APLICAÇÕES DA EPIDEMIOLOGIA Tradicionalmente a Epidemiologia é utilizada como método de verificação da situação de saúde de uma população estudando a distribuição das doenças e outros problemas de saúde e as razões para que esta distribuição ocorra Além disso com essa base racional a Epidemiologia pode ser utilizada para a deci são das intervenções em saúde e empregada para avaliar o sucesso das tomadas de decisão para o bem individual e da coletividade PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 Bem como a Epidemiologia é um campo de ação tecnológica que pode ser utilizada no planejamento e gestão em saúde também é um campo de prática social que promove a saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 A seguir as aplicações da Epidemiologia serão melhor descritas complementando o tópico I desta unidade 175 UNIDADE 5 Diagnóstico da situação de saúde O diagnóstico da situação de saúde de uma população é baseada na iden tificação dos problemas de saúde que afetam um ou mais indivíduos e é uma das principais aplicações da disciplina se não a mais importante Essa investigação gera dados quantitativos que são obtidos diariamente como em laboratórios de análises clínicas diagnóstico e notifica ção de casos de dengue por exemplo ou em situações especiais como em in quéritos realizados por graduandos ou pósgraduandos Todos os dados coleta dos podem ser analisados em conjunto e fornecer um diagnóstico da população ROTHMAN et al 2011 PEREIRA 2002 GORDIS 2009 Os dados coletados podem ser a ocorrência de uma condição única como um agravo à saúde uma doença uma sequela póstraumática um efeito adverso e outros um fator de risco por exemplo exposição ao fumo ou álcool uma característica populacional como raça e condições econômicas ou outro evento de interesse grupo de condições como doenças infecciosas ou cardiovasculares por exemplo PEREIRA 2002 Com a geração de informações em saúde é possível f direcionar as ações em saúde por exemplo focar as ações saneantes para áreas com maior taxa de infecções gastrointestinais A distribuição de casos apontará as camadas da população em que o dano é dano mais frequente ou onde é raramente encontrado Com esses dados é possível acompanhar as intervenções e observar se os processos de desigualdade persistem ou foram sanados Desta forma uma das ações da Epidemiologia além de identificar os problemas de saúde é de propor medidas preventivas dos riscos e os danos a fim de evitar a ocorrência das doenças agravos ou compli cações como a vacinação do exemplo acima ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 GORDIS 2009 g formular explicações ou gerar hipóteses do porque esses eventos são mais frequentes em de terminados grupos 176 UNICESUMAR A distribuição de eventos em uma população nos leva a questionar quais são os fatores que influen ciaram ou que causaram essa distribuição Uma variável de exposição constitui um fator de risco ou não para uma determinada patologia A resposta para esta questão se torna muito importante do ponto de vista da saúde coletiva para que se possa tomar decisões para a resolução de problemas de saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 GORDIS 2009 No entanto o maior desafio da Epidemiologia consiste na correta produção de hipóteses e no processo de validação destas para a busca de soluções para os problemas identificados ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 GORDIS 2009 ROTHMAN et al 2011 Você já pensou como a Epidemiologia está relacionada com a sua rotina e suas relações indi viduais e coletivas Avalie a importância da Epidemiologia no seu cotidiano Identificação etiológica dos problemas de saúde A identificação etiológica significa identificar a causa de uma doença de um agravo ou de qualquer outro problema de saúde o que constitui um grande desafio científico Como podemos ver na história da Epidemiologia a investigação das causas das doenças tiveram início no sobrenatural Posteriormente atribuiuse aos fatores físicos e miasmas depois aos germes ou contágio e então à múltipla causalidade multifatorial a teoria utilizada até os dias de hoje Nesta fase da causalidade múltipla os eventos de saúde dependem da interação dos fatores físicos biológicos sociais e outros na coletividade PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 GORDIS 2009 ROTHMAN et al 2011 No caso das investigações epidemiológicas podemos ter abordagens unicausais ou multicausais PEREIRA 2002 unicausal relacionase uma causa a um efeito Por exemplo a incidência e mortalidade por câncer de pulmão é reduzida significativamente com a diminuição do hábito de fumar Porém esse princípio da unicausalidade não se aplica a muitas doenças como as crônicodegenerativas diabetes por exemplo 177 UNIDADE 5 ulticausal múltiplas causas estão envolvidas com um evento ou uma única causa está envol vida com muitos danos à saúde Exemplo as doenças coronarianas estão associadas a múl tiplos fatores como a obesidade nível sérico sanguíneo de coleste rol aumentado acima do considerado nor mal ao sedentarismo tabagismo estresse e outros Múltiplos fato res também requerem múltiplos esforços para controle e prevenção do evento Pulmão Saudável Pulmão de Fumante EFEITOS DO TABACO SOBRE A SAÚDE Figura 8 O hábito de fumar pode levar ao câncer de pulmão Consequentemente reduzir o consumo de cigarros diários ou adotar a medida de parar de fumar pode reduzir o risco de se ter câncer de pulmão Para se confirmar um caso uma doença ou qualquer outro evento em saúde é necessário evidenciar os fatos como um diagnóstico clínico e laboratorial que confirmem o caso Até uma nova intervenção deve ter seu efeito comprovado Esse tipo de ciência é denominada medicina baseada em evidência Essas evidências podem ser obtidas de diferentes fontes como as experiências em animais observações clínicas adquiridas com os anos achados laboratoriais análises comparativas de estatísticas e inquéritos populacionais PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Caso as evidências apontem uma relação causal gerase uma hipótese e procurase confirmar essa causa ou descartála por uma simples coincidência PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 GORDIS 2009 Não são todos os métodos epidemiológicos que permitem diferen ciar uma coincidência de uma verdadeira relação causal e os estudos mais adequados que inferem causalidade são os ensaios clínicos randomizados e controlados PEREIRA 2002 GORDIS 2009 BENSEÑOR LOTUFO 2005 178 UNICESUMAR Aprimoramento de um diagnóstico e prognóstico A Epidemiologia ao descrever a distribuição da doença na população contribui para o diagnóstico clínico realizado pelos médicos A descrição de quadro clínico iniciase a partir da observação de um caso ou de poucos casos O clínico reconhece os principais aspectos daquela afecção PEREIRA 2002 acompanhado das evidências laboratoriais e é confirmado baseado na literatura especializada e pelos estudiosos da matéria PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 Além disso a Epidemiologia contribui para a identificação de síndromes e a classificação de doenças ao reunir pessoas com os mesmos sinais e sintomas reconhecendose padrões clínicos em grupos que tenham as mesmas características PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 como ocorre na Classificação Internacional de Doenças CID PEREIRA 2002 Os valores de referência de exames laboratoriais também estão subordinados aos estudos epidemioló gicos uma vez que a precisão do valor está associada à soma dos valores individuais que geram resultados coletivos PEREIRA 2002 Para isso podem ser calculados os valores de sensibilidade e especificidade abordadas nos livros de análises clínicas Além disso podese selecionar o melhor teste de diagnóstico para uma região com alta ou baixa prevalência a partir dos cálculos e da interpretação do valor preditivo positivo e negativo GORDIS 2009 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Ao mesmo tempo em que a Epidemiologia contribui para a avaliação do curso clínico da doença des crevendo melhor suas características ela fornece elementos para quantificar o prognóstico Este por sua vez representa se o indivíduo afetado pela enfermidade terá maior probabilidade ou não de apresentar uma complicação ou um menor tempo de sobrevida Os desfechos resultantes da patologia como o tempo de sobrevida surgimento de complicações sequelas óbito e até a cura ou melhora clínica são considerados fatores de prognóstico PEREIRA 2002 MEDRONHO 2009 GORDIS 2009 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Alguns coeficientes podem ser utilizados para se calcular o prognóstico como a taxa de letalidade as taxa de mortalidade e de sobrevivência e a mediana do tempo de sobrevivência GORDIS 2009 Planejamento e organização de serviços de saúde Uma vez que a Epidemiologia dispõe de instrumentos adequados para determinar o impacto das medidas e intervenções em saúde as informações epidemiológicas deveriam ser utilizadas para as tomadas de decisão na fase de planejamento e de organização dos serviços de saúde MEDRO NHO 2009 Algumas informações epidemiológicas podem ser utilizadas para subsidiar as decisões relativas à prioridade e ao melhor destino dos recursos Dentre essas informações encontramse a magnitude e a distribuição dos problemas de saúde que são os fatores de risco e os agravos à saúde e das características da população as relações causais entre as características populacionais e os recursos humanos financeiros e materiais PEREIRA 2002 Para a adequação da oferta de serviços da orientação e da reorganização é preciso analisar a necessidade de saúde a demanda a oferta o acesso o uso e a equidade O conceito de necessidade de saúde pode ser visto do aspecto clínico necessidade individual clínica voltada para a opinião médica e a necessidade 179 UNIDADE 5 percebida pelo indivíduo Não basta o problema ser identificado como necessidade para a saúde coletiva é importante que esse problema também tenha demanda As informações de morbidade e mortalidade são os indicadores que mais refletem a necessidade populacional Ainda a Epidemiologia pode colaborar para a elaboração de novos indicadores e parâmetros de avaliação da qualidade dos serviços MEDRONHO 2009 Os serviços devem estar disponíveis acessíveis em quantidade e qualidade suficientes para atender todos aqueles que dele necessitem No entanto é comum observarmos discrepâncias na oferta de serviços de acordo com a região ou localidade muitas vezes uma prioridade da lei do mercado e não da necessida de de atenção à saúde A organização e a distribuição dos serviços dependem da forma de financiamento público privado e da demanda de necessidade tecnológica MEDRONHO 2009 A oferta do serviço é medida pelas quantidades de recursos físicos número de consultórios e leitos humanos médicos dentistas enfermeiros e etc de equipamentos ou ainda de horas semanais de dispo nibilidade e o volume de produção que se é capaz de oferecer O acesso aos serviços depende em todos os níveis de atenção à saúde não só da disponibilidade dos recursos mas também da distância das barreiras geográficas culturais econômicas e até funcionais Também depende do tempo do transporte e até mesmo das filas salas de espera horários e outras condições que viabilizam o uso do serviço por diferentes grupos populacionais MEDRONHO 2009 Assim a Epidemiologia faz o levantamento desses dados quantifi cando a frequência e a distribuição da demanda da oferta e do acesso facilitando ao gestor e à população decidirem onde os recursos devem ser mais bem aplicados Avaliação de serviços e programas assim como políticas públicas de saúde A preocupação em avaliar a assistência à saúde é mais antiga quanto a medicina mas somente no início deste século a avaliação de qualidade na área da saúde como um conjunto de conhecimentos organi zados passou a ser praticada O conceito de qualidade deve abranger os aspectos de acesso adequação efetividade equidade custos e a satisfação do paciente Inclui também o desempenho do profissional de saúde a qualidade e a utilização de insumos vacinas diagnósticos medicamentos e outros e o adequado abastecimento e desenvolvimento dos sistemas de informação MEDRONHO 2009 Os mesmos princípios utilizados para a identificação etiológica também podem ser aplicados para a avaliação epidemiológica dos serviços e programas PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 Observase se um recurso material humano ou financeiro ou um processo foi bem empregado na saúde PEREIRA 2002 Os resultados observados geralmente são os indicadores de saúde veja a Uni dade II Por exemplo observase se os índices de morbimortalidade de uma população melhoraram após o investimento financeiro destinado ao treinamento de pessoal PEREIRA 2002 A partir da obtenção dos resultados dos indicadores devese comparar aos padrões os quais são especificações numéricas precisas consideradas como grau aceitável de qualidade Essas especificações podem ser obtidas em revisões de literatura opinião de especialistas consensos e resultados de ensaios clínicos principalmente os randomizados MEDRONHO 2009 180 UNICESUMAR Os hospitais têm utilizado crescentemente os indicadores e padrões para suas bases administrati vas principalmente o indicador de mortalidade o tempo de permanência e a taxa de readmissão Em relação à taxa de mortalidade a identificação das mortes evitáveis deve ser um objetivo fundamental pois pode representar o uso inadequado de tecnologias falhas nas supervisões altas inapropriadas infecção hospitalar erros cirúrgicos e procedimentos invasivos MEDRONHO 2009 GORDIS 2009 Nesse sentido podem ser avaliados os parâmetros de eficácia efetividade e eficiência A eficácia investiga o impacto das tecnologias em condições ideais de observação em ambiente laboratorial como uma experiência epidemiológica ou uma avaliação de produtos vacinas medicamentos pro dutos de diagnóstico e outros e procedimentos cirurgias técnicas de educação em saúde etc A efetividade é utilizada para avaliar o impacto que os serviços e programas geram em condições normais reais como efeitos vacinais a implantação de programas como de farmacovigilância a avaliação da toxicidade de um produto recémlançado no mercado A eficiência leva em consideração não só o impacto mas também os recursos empregados em um programa e serviço Assim a eficiência pode comparar o resultado de diversas tecnologias para avaliar qual confere maior benefício e menor custo MEDRONHO 2009 PEREIRA 2002 GORDIS 2009 A Epidemiologia também é utilizada para verificar os benefícios de políticas de rastreamento de doenças como o rastreamento para detecção precoce de câncer mama colo do útero próstata e ou tros Por exemplo podemos utilizar estudos em seres humanos para verificar se o rastreamento de câncer de mama tem reduzido os índices de mortalidade GORDIS 2009 Avaliação de qualidade no Brasil A avaliação da qualidade dos serviços de saúde praticados no Brasil ainda é muito limitada restrin gindose à análise da estrutura física e aos aspectos quantitativos da produção de serviços Visuali zase uma avaliação precária do indicador de morbimortalidade ou o uso de padrões parâmetros e indicadores inadequados ou obsoletos É indiscutível a necessidade de avaliar o sistema e os serviços de saúde utilizando indicadores e outras ferramentas com alta qualidade e precisão para que que se tomem medidas e intervenções confiáveis e seguras assim como a utilização desses resultados para o planejamento e organização dos serviços MEDRONHO 2009 A produção hospitalar dos serviços financiados pelo sistema público de saúde é coberta por uma base de dados nacional Atualmente esse sistema é uma fonte de informação que pode ser utilizada para avaliar a assistência hospitalar O sistema de informação mais importante para os hospitais é o Sistema de Informações Hospitalares SIH pertencente ao Sistema Único de Saúde SUS O SIH é um banco de dados administrativo que fornece informações sobre morbidade consumo de recursos uso de procedi mentos de diagnóstico perfil sociodemográfico e geográfico e outros Desta maneira o SIH é um valioso instrumento para o planejamento e a avaliação da qualidade dos serviços prestados MEDRONHO 2009 181 UNIDADE 5 Qual é o papel dos hospitais públicos e particulares para a compreensão da distribuição e frequência das doenças em uma população O papel dos gestores na Epidemiologia O bom gestor planejador é aquele que considera as informações epidemiológicas para o planejamento a execução e a avaliação das ações de saúde Ele deve considerar os indicadores de saúde como a mortalidade a morbidade os fatores de risco as características da população e outros fatores que se tornam necessários ou são demandados por aquela comunidade Aplicar corretamente o conhecimento epidemiológico de acordo com a situação de saúde detectada é um grande desafio para o gestor nos tempos atuais Tudo isso porque o gestor é aquele que decide ou sugere em que aplicar os recursos Portanto a Epidemiologia fornece dados e interpretações que dão suporte para as decisões a serem tomadas sobre a alocação de recursos e a organização dos serviços As decisões a serem tomadas podem ser baseadas nas prioridades levantadas pelos estu dos epidemiológicos adequandose às necessidades e aos recursos disponíveis PEREIRA 2002 Um outro objetivo da Epidemiologia é a busca de evidências em saúde na literatura científica disponível em bancos de dados online As evidências a partir de bases online podem auxiliar o médico a tomar decisões clínicas que não puderam ser baseadas em sua intuição ou experiên cia A base de dados mais utilizada é o MEDLINE ou PubMed pertencente à Biblioteca Nacional de Medicina National Library of Medicine dos Estados Unidos da América disponível no link httpswwwncbinlmnihgovpubmed Os artigos científicos mais encorajados para a tomada de decisão são os de revisão sistemática e metanálise Os estudos podem ser selecionados por palavras em inglês citadas no título no corpo do texto no nome de autores e revistas no ano de publicação no tipo de estudo e outros filtros BENSEÑOR LOTUFO 2005 182 UNICESUMAR HISTÓRIA NATURAL DA DOENÇA Seguimos estudando o processo saúdedoença ou História Natural das Doenças como também abor daremos os conceitos de causalidade e fatores etiológicos A História Natural das Doenças HND compreende o conjunto de processos que interagem levando a algum dano na saúde do indivíduo Esses processos interativos compreendem as relações entre o agente o suscetível e o meio ambiente A HND vai desde os primeiros estímulos patológicos até os efeitos de doença como a invalidez as sequelas a recuperação ou a morte LEAVELL CLARK apud ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 A utilidade da HND é descrever as múltiplas causas e as diferentes enfermidades que acometem o indivíduo servindo de base para a compreensão de condições reais e específicas e principalmente apontando as diversas medidas de prevenção e controle ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 A HND pode ser dividida em dois estágios ou fases ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 PE REIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 Período prépatogênico aquele em que o suscetível focaremos aqui o homem é exposto aos fatores biopsicossociais Referese ao período anterior à doença à interação preliminar dos fatores potencialmente causadores da doença Período patogênico seria aquele em que ocorre a manifestação da doença propriamente dita É o período em que o indivíduo acometido pela doença manifesta sinais e sintomas O indivíduo iniciou a interação estímulohospedeiro e possui alterações fisiopatológicas Nesse período a enfermidade pode progredir para a cura a recuperação a cronicidade as sequelas a invalidez e até a morte Para compreendermos melhor esses processos faremos uma breve revisão dos conceitos de saúde e doença Conceitos de saúde e doença O termo saúde no mais simples que se possa descrever seria a ausência de doença e por isso esse 183 UNIDADE 5 conceito não é mais usado A saúde já foi considerada uma espécie de silêncio orgânico na qual existe um estado de harmonia e equilíbrio funcional em que os diferentes sistemas e aparelhos não sinalizam irregularidades FRANCO PASSOS 2011 p 2 Rotineiramente na prática clínica os indivíduos são rotulados como sadios ou doentes a partir de exames clínicos e laboratoriais que indicam a presença ou ausência de anormalidades PEREIRA 2002 e é claro que não podemos considerar como uma pessoa saudável aquela que contém uma infecção ou qualquer outra doença FRANCO PASSOS 2011 Em 1948 em sua constituição a OMS adotou a definição de que saúde é um completo estado de bemestar físico mental e social e não meramente a ausência de doença O Brasil incorporou o direito à saúde na Constituição Federal do Brasil de 1988 e ampliou o seu conceito na Lei Orgânica da Saúde 8080 de 19 de setembro de 1990 e na Lei 12864 de 24 de setembro de 2013 BRASIL 1990 2013 é direito de todos e dever do estado garantido mediante políticas sociais e econômicas que visem à redução do risco de doença e de outros agravos e ao acesso universal e igualitário às ações e serviços para sua promoção proteção e recuperação Art 196 da Constituição Federal do Brasil BRASIL 1988 A partir das leis mencionadas acima definiramse os determinantes e condicionantes de saúde alimentação moradia o saneamento básico meio ambiente transporte trabalho renda educação atividade físicas lazer e acesso aos bens e serviços essenciais BUSATO 2016 Em contrapartida a doença seria a falta ou perturbação da saúde PEREIRA 2002 ou ainda um desajustamento ou uma falha nos mecanismos de adaptação do organismo ou uma ausência de rea ção aos estímulos cuja ação está exposto JENICEK CLÉROUX apud HERZLICH 2004 Ainda a portaria n 204 de 17 de fevereiro de 2016 BUSATO 2016 p 27 descreve o agravo como qualquer dano à integridade física ou mental do indivíduo provocado por circuns tâncias nocivas tais como acidentes intoxicações por substâncias químicas abuso de drogas ou lesões decorrentes de violências interpessoais e a doença como enfermidade ou estado clínico independente de origem ou fonte que represente ou possa representar um dano significativo para os seres humanos O processo saúdedoença implica múltiplas e complexas interações O processo é definido por Jenicek e Cleroux apud HERZLICH 2004 como uma perturbação da estrutura função de um órgão sistema ou de todo um organismo podendo ainda alterar suas funções vitais De um modo geral o processo saúdedoença na coletividade humana é o processo biológico de desgaste e reprodução resultando em um funcionamento biológico diferente com consequência para o desenvolvimento regular das atividades do cotidiano Seria o surgimento da doença ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 A divisão do processo saúdedoença é útil para identificação dos riscos e dos danos à saúde mas também para pontuar as ações preventivas e curativas nos diversos momentos também preocupandose com o momento em que a doença afeta o indivíduo ou o coletivo PEREIRA 2002 A Epidemiologia não se preocupa portanto somente com o conhecimento dos problemas de saúde incapacidade doença ou morte mas também com a melhoria dos indicadores de saúde e de elevação da qualidade de vida das populações FONSECA CORBO 2007 BUSATO 2016 184 UNICESUMAR A História Natural das Doenças é dividida em período prépatogênico e patogênico Para cada período há medidas de prevenção específicas e gerais para promover o controle ou a intervenção do processo saúdedoença conforme apresentado no Quadro 1 Período prépatogênico Essa fase inicial ou de suscetibilidade é aquela em que o indivíduo ainda não manifesta a doença mas existem condições para o seu aparecimento As condições de vida características pessoais como sexo idade e outros e os hábitos podem facilitar ou dificultar os danos à saúde e são considerados fatores de risco ou de proteção PEREIRA 2002 GORDIS 2009 Quando o indivíduo é exposto aos fatores de risco tem maior probabilidade de desenvolver uma determinada enfermidade Por exemplo a exposição ao fumo predispõe ao câncer de pulmão Ao passo que os fatores de proteção indicam que quando o indivíduo é exposto ao fator ele tem uma menor chance de desenvolver aquele problema de saúde Por exemplo pessoas que praticam atividade físi ca regularmente estão mais protegidas contra doenças coronarianas PEREIRA 2002 A partir da multicausalidade constróise o modelo sistêmico que é constituído de várias causas que podem estar em diferentes níveis de organização veja a figura abaixo O círculo externo representa a sociedade que engloba os demais como as famílias que compreen dem o indivíduo que é composto por órgãos e células Poderíamos ir mais adiante com as moléculas e os átomos A partir deste círculo podemos procurar uma explicação ao dano à saúde Essa explicação incorpora o aspecto so cial à visão biomédica individualista levando a uma visão social e holística e assim cons truindo a Epidemiologia Social As soluções para o problema se darão de acordo com o nível afetado variando desde uma intervenção individual a uma coletiva PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 Na lógica multicausal a tríade ecológica é a mais utilizada em Epidemiologia para identificar fatores de risco e é representada por três aspectos o hospedeiro o agente e o meio ambiente Pereira 2002 Busato 2016 Gordis 2009 Rouquayrol e Almeida Filho 1999 Almeida Filho e Barreto 2011 Franco e Passos 2011 Figura 8 Modelo sistêmico da pesquisa epidemiológica Fonte a autora adaptado de Pereira 2002 185 UNIDADE 5 Figura 9 Tríade ecológica como modelo multicausal no processo saúdedoença Fonte a autora adaptado de Fonseca e Corbo 2007 Este modelo representa a multicausalidade dos problemas de saúde e mostra a igual importância de cada elemento que compõe a tríade Sendo assim todas as características devem ter a mesma relevân cia para o estudo de qualquer agravo à saúde A partir da identificação das características da tríade é possível analisar o processo saúdedoença e localizar racionalmente as intervenções PEREIRA 2002 BUSATO 2016 GORDIS 2009 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 Nos fatores do hospedeiro devemos levar em consideração a herança genética a anatomia a fi siologia do organismo e os hábitos e costumes por exemplo Nos fatores ambientais temos o ambiente físico químico biológico e social PEREIRA 2002 BUSATO 2016 FRANCO PASSOS 2011 ROU QUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 A pesquisa genética tem se fortalecido nas últimas décadas uma vez que muitos genes têm sido atribuídos à diferentes patologias A essa investigação podemos dar o nome de Epidemiologia Genética PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 Em relação à anatomia e à fisiologia do hospedeiro é claro e evidente que por exemplo o sexo influen cia nas patologias encontradas como é o caso de câncer colo do útero em mulheres e do de próstata nos homens Assim temos as características como idade raça sexo FRANCO PASSOS 2011 e os aspectos imunológicos do hospedeiro incluindo as imunizações naturais e artificiais vacinação GORDIS 2009 Em relação ao estilo de vida os hábitos e as condutas podem favorecer ou prevenir a ocorrência de danos à saúde Muitas doenças estão relacionadas com os hábitos diários por exemplo as doenças coronarianas estão relacionadas ao sedentarismo ao tabagismo à obesidade ao consumo elevado de gorduras e outros Assim como nas doenças infecciosas o hábito da prática sexual sem uso de preservativos pode predispor às infecções sexualmente transmissíveis PEREIRA 2002 BUSATO 2016 Em relação aos fatores ambientais que são designados como intrínsecos e extrínsecos ao hos pedeiro podemos classificálos como físico biológico e social No ambiente físico temos os aspectos do ar água e lugares assim como a constituição da flora e da fauna de um dado local Por exemplo as altitudes a umidade relativa do ar a geografia o clima os recursos hídricos e a temperatura podem influenciar a multiplicação de vetores e a sobrevivência de parasitas Ainda temos os terremotos as inundações a poluição e outras características que podem afetar a saúde ou a vida do indivíduo e da sociedade PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 186 UNICESUMAR No ambiente biológico encontramos os seres vivos agentes vetores e reservatórios das doenças As condições ecológicas determinam a concentração de doentes em uma dada região assim como a distribuição dos agentes biológicos vetores reservatórios e seres humanos infectados e os suscetíveis PEREIRA 2002 O ambiente social está relacionado com os aspectos sociais econômicos políticos e culturais É a parte humana do meio ambiente organizada em sociedade Aqui temos exemplos de fatores que afetam a saúde do indivíduo renda nível de escolaridade ocupação transporte emprego e outros A partir da quantificação dos aspectos sociais podemos encontrar desigualdades por exemplo de cobertura dos sistemas de saneamento e de serviços de saúde Essas identificações das desigualdades determinam os tipos e as intensidades das medidas preventivas e curativas utilizadas na intervenção do processo de doença PEREIRA 2002 BUSATO 2016 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Podemos concluir que o estado de saúdedoença depende da interação e do equilíbrio desses fatores ecológicos da tríade A saúde reflete o resultado homeostase e a doença é resultante do desequilíbrio desses fatores FRANCO PASSOS 2011 O período prépatológico pode evoluir ou não para a fase patológica e isso depende das ações e medidas tomadas neste período de exposição aos fatores de risco A prevenção da exposição aos fatores de risco e aos de proteção conduzirá a uma promoção da saúde do indivíduo evitando que este seja afetado por problemas de saúde Período patogênico Na fase patológica ocorrem os processos de exteriorização da afecção É o período em que ocorrem os processos no interior do corpo humano e se sucedem as respostas orgânicas PEREIRA 2002 O período de patogênese é caracterizado pelas primeiras ações do agente patogênico com perturbações bioquímicas em nível celular nas formas e nas funções do organismo evoluindo para efeitos perma nentes cronicidade morte ou cura ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 O conhecimento desses mecanismos permite a adoção de critérios de diagnóstico e tratamentos vol tados para detectar e interromper o processo já instalado no organismo Por exemplo a manifestação de dores articulares pode indicar a artrite reumatoide que é confirmada por exames laboratoriais e clínicos A partir dessa identificação podese prescrever o uso de antiinflamatórios para o tratamento da doença As medidas intervencionistas podem ou não regredir ou solucionar o problema PEREIRA 2002 O período patológico compreende as fases préclínica clínica e residual A fase préclínica em que a doença ainda não é clinicamente aparente pode evoluir para a fase clínica ou não Essa fase seria o que chamamos da base de um iceberg ou seja a ponta do iceberg aquela que emerge é a fase clínica a aparente a que se vê pelas manifestações clínicas e pode ser observada facilmente a base do iceberg é aquilo que não se vê mas se sabe que existe Na fase préclínica as medidas de rastreamento e triagem também chamadas de screening são as ferramentas mais importantes para o diagnóstico deste perío do Essas técnicas são utilizadas para a procura de indivíduos suspeitos de estarem enfermos o sob o risco de adoecer Isto pode ser realizado a partir de exames laboratoriais aplicados à população geral por exemplo PEREIRA 2002 GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 O período préclínico é a 187 UNIDADE 5 interação entre o estímulo e o suscetível ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Na fase clínica observase a doença propriamente dita é a manifestação do problema de saúde A percepção do limiar clínico é a ponta do iceberg da doença acima do mar é a doença exteriorizada Geralmente apenas os casos aparentes são notificados e utilizados para verificar a distribuição de uma doença na comunidade ficando de fora os casos subclínicos PEREIRA 2002 GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Portanto neste período as medidas protetoras são as curativas as quais irão levar à proteção do indivíduo e evitar sequelas ou o óbito Como exemplo temos o infarto agudo do miocárdio que pode requerer procedimento cirúrgico ou que para evitar de ocorrer novamente irá requerer uma dieta abstenção de fumo controle da pressão arterial e outras medidas PEREIRA 2002 GORDIS 2009 FRANCO E PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Proporção de casos clinicamente discerníveis Proporção de casos não discerníveis clinicamente Infecção inaparente Óbitos Manifestações clínicas Casos graves Linha do horizonte clínico Figura 10 Horizonte clínico da doença representado pelo iceberg Fonte autoria própria adaptado de Saúde Cidadania 2017 O iceberg representa o horizonte clínico em que acima do mar encontramse os casos clinicamente aparentes e abaixo os inaparentes No nível clínico podemos ter vários desfechos como o óbito a cronicidade do caso que pode evoluir ou não para o óbito a gravidade e a agudização invalidez os casos fatais as sequelas ou ainda a cura GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 A fase residual é aquela em que doença não progrediu para o óbito ou não houve cura completa observandose alterações anatômicas e funcionais que se estabilizam Podemos até dizer que é a pro gressão para a cronicidade Esta estabilização é alcançada por tratamentos ou pelo próprio curso natural da doença que muitas vezes deixa sequelas Neste caso tomamse medidas de recuperação à saúde com o objetivo de reabilitar o indivíduo diante o aspecto físico psicológico ou social Por exemplo a reabilitação de indivíduos que sofreram acidentes a partir da fisioterapia Pereira 2002 Franco Passos 2011 Rouquayrol Almeida Filho 1999 188 UNICESUMAR Quadro 1 Modelo de História Natural das Doenças do horizonte clínico às medidas de prevenção Susceptibilidade Fase clínica Fase pré clínica Doença precoce discernível Doença avançada complicações Morte Invalidez Pré patogênese Diagnóstico precoce Limitação do ano Prevenção secundária Cura Convalescença Reabilitação Prevenção terciária Horizonte clínico Recuperação Patogênese precoce Patogênese Fase de incapacidade residual Atenção primária Promoção Da saúde Proteção Específca Fonte Wikimedia 2011 online5 MEDIDAS PREVENTIVAS Com todo conhecimento que você já adquiriu podemos con cluir que o conhecimento dos fatores de risco e de proteção e a identificação dos grupos de risco e do processo saúdedoen ça são fundamentais para a escolha das tomadas de decisão como as ações intervencionistas e de prevenção Portanto nós abordaremos os níveis de prevenção na atenção à saúde como ferramenta para a saúde individual e coletiva As medidas preventivas são todas as ações direcionadas para evitar as doenças ou suas consequências Essas medidas podem ser periódicas esporádicas ou aplicadas e de forma endêmica ou epidêmica A saúde pública constantemente promove ações destinadas a evitar o início de doenças Por exemplo nas doenças infecciosas e parasitárias é tradição a cloração da água de abas tecimento público o controle de vetores a imunização e outras medidas Têmse também medidas específicas restritas como no caso do uso de antiretrovirais para a infecção pelo HIV e as inespecíficas gerais como o saneamento básico que promove a melhora da qualidade de vida da população PEREIRA 2002 189 UNIDADE 5 O objetivo principal da saúde pública é evitar as doenças prolongar a vida e desenvolver a saúde física e mental na sociedade Esses objetivos se sobrepõe aos da Epidemiologia a qual tem sido um instrumento fundamental para a orientação das ações de saúde pública As práticas de saúde podem se basear no conhecimento epidemiológico para o planejamento a execução e a avaliação de medidas preventivas ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Atualmente a prevenção de danos à saúde é classificada em PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 prevenção primária medidas aplicadas na fase anterior do início da doença ou seja no período prépatogênico prevenção secundária ações que interferem no curso da doença no período patogênico prevenção terciária aplicada no estágio mais avançado da doença com o objetivo de prevenir a piora do quadro clínico também aplicada no período patogênico A medidas de prevenção não são apenas responsabilidade dos profissionais de saúde mas também dos gestores e principalmente da sociedade Prevenção primária As ações de prevenção primária são dirigidas para a manutenção da saúde evitando a ocorrência da fase patológica e de novos casos de agravos à saúde É o que refere à promoção da saúde não focando apenas o individual mas sim a melhoria da qualidade de vida da coletividade humana Por exemplo práticas de educação para a saúde e saneamento ambiental prática de esportes PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 A prevenção primária também engloba as ações de proteção específica como a imunização a saúde ocupacional a higiene pessoal e do lar a proteção contra acidentes o aconselhamento genético e o controle de vetores ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Na prevenção primária a resposta às ações depende dos custos envolvidos da magnitude da evi dência unicausal multicausal da facilidade em reduzir ou eliminar a exposição ao fator específico GORDIS 2009 Prevenção secundária As medidas de prevenção secundária são voltadas para o período patológico seja em fase subclínica ou clínica Essas ações previnem a evolução do processo patológico no organismo no sentido de fazêlo regredir ou cessar como no caso do uso de antibióticos para doenças bacterianas Nesse caso há o uso da medida preventiva com o intuito de prevenir um agravo maior e não com função curativa Por exemplo a utilização de aspirina por indivíduos que já tiveram infarto do miocárdio pode prevenir um segundo infarto Portanto as ações secundárias visam a prevenir reincidências complicações sequelas e óbitos PEREIRA 2002 FRANCO E PASSOS 2011 190 UNICESUMAR A prevenção secundária também aborda o diagnóstico precoce a partir de inquéritos para a des coberta de casos na comunidade os exames periódicos individuais o isolamento do indivíduo para evitar propagação das doenças e o tratamento da doença ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Na prevenção secundária devemos considerar a gravidade da doença se há possibilidade de de tecção precoce por métodos de diagnóstico o quão onerosa e invasiva será a detecção se o indivíduo terá benefícios como o tratamento ausência ou mínimos efeitos colaterais GORDIS 2009 Prevenção terciária Neste caso as medidas preventivas se destinam à fase residual da doença visando a desenvolver a capacidade funcional do indivíduo que foi reduzida pela doença Exemplo recuperar o indivíduo que sofreu de poliomielite na infância reabilitar aquele que sofreu um acidente PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 Nesses casos englobamse as medidas de reabilitação a fisioterapia a terapia ocupacional e o emprego ao reabilitado ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Níveis de atenção em saúde Na saúde pública do Brasil desdobramse três níveis de atenção à saúde PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 GORDIS 2009 1 Atenção primária aquela voltada para a promoção da saúde ou seja aquela em que as medidas são destinadas à manutenção do bemestar coletivo sem uma doença específica Por exemplo aquela que promove uma boa qualidade nutricional de moradia de emprego e até da imuni zação As atividades são comumente realizadas pelas Unidades Básicas de Saúde UBS 2 Atenção secundária engloba medidas que impedem o aparecimento de um determinado dano à saúde voltadas para a proteção da saúde Inclui também a identificação e o tratamento de processos patológicos e a limitação do dano As medidas são geralmente realizadas nas clínicas laboratórios e hospitais 3 Atenção terciária envolve medidas que desenvolvem o potencial funcional do organismo afe tado Seria a reabilitação promovida geralmente por uma equipe multiprofissional que fornece ações integradas para dar suporte físico mental e social Geralmente as ações são realizadas nas clínicas e hospitais 191 UNIDADE 5 No Brasil os três níveis de atenção à saúde são articulados a partir das Redes de Atenção em Saú de RAS garantindo a integralidade do cuidado As diretrizes para a organização das RAS no âmbito do Sistema Único de Saúde foi oficializado por meio da Portaria GMMS nº 4279 publi cada no Diário Oficial de 31122010 As RAS possuem como eixo norteador e porta de entra da a atenção primária que se articula e integra com a secundária e terciária MENDES 2011 Chegamos ao final de mais uma Unidade agora você conheceu os conceitos básicos e a história da nossa disciplina que apesar de muito antiga é atualizada e aplicada em todos os ciclos da vida Agora você já possui a base conceitual da Epidemiologia e podemos prosseguir para os próximos conteúdos e aprofundar as práticas e os conceitos epidemiológicos CONSIDERAÇÕES FINAIS Nesta unidade estudamos os conceitos de Epidemiologia saúde doença processo saúdedoença fa tores etiológicos e prevenção Todos esses conceitos são base para que você compreenda as próximas unidades Observamos que a saúde é o bemestar físico mental e psicossocial e que deve ser estudada pela Epidemiologia para identificar os desequilíbrios que acarretam os problemas de saúde Concluí mos que a Epidemiologia é fundamental para o planejamento e orientação dos serviços de saúde uma vez que as necessidades da população são evidenciadas a partir dos estudos epidemiológicos A identificação das prioridades coletivas permite que sejam propostas medidas para os problemas de saúde encontrados como as medidas preventivas Concluímos que o estudo epidemiológico deve ser realizado rotineiramente a partir da coleta de da dos em clínicas laboratórios universidades hospitais e outras instituições como as de pesquisa ou até mesmo pelo indivíduo da comunidade Esses dados devem ser interpretados quali e quantitativamente para que se possa inferir a verdadeira situação de saúde da população Uma das maneiras de transformar os dados em informações é aplicando os cálculos dos indicadores de saúde e as medidas de ocorrência Vimos que são muitas as aplicações da Epidemiologia e que desde a Grécia Antiga os seus conceitos e práticas vêm sendo aplicados nos níveis individual e coletivo com o objetivo de compreender o pro cesso saúdedoença identificar causas dos problemas de saúde e propor medidas de prevenção a fim de melhorar a qualidade e a expectativa de vida humana e ambiental Muitas experiências de grandes estudiosos como John Snow foram descritas aqui nesta unidade para que possamos compreender que os estudos epidemiológicos não cessam ao contrário eles estão em constante transformação e alcançam cada vez mais credibilidade na área científica Os estudos mais importantes são aqueles com cunho social e que podem modificar toda a história de uma sociedade 192 AGORA É COM VOCÊ 1 Conceitue a ciência Epidemiologia 2 O objetivo principal da Epidemiologia é I Identificar fatores etiológicos dos problemas de saúde II Estudar a distribuição das doenças e outros danos à saúde III Propor medidas de prevenção em saúde e até de planejamento IV Reformar as políticas públicas de saúde e interferir nas ações dos gestores Assinale a alternativa correta a Apenas I e II estão corretas b Apenas II e III estão corretas c Apenas I está correta d Apenas I II e III estão corretas e Nenhuma das alternativas está correta 3 Assinale a alternativa CORRETA quanto à história e os personagens da Epidemiologia a John Snow médico inglês dedicou seus estudos para a medicina social destacandose pelo estudo do cólera e a transmissão hídrica b John Snow foi um médico inglês que voltou seus estudos para a medicina clínica dei xando de fora o cunho social das doenças c James Lind realizou o primeiro ensaio clínico e descobriu que o escorbuto era causado pela deficiência de vitamina D d Roberto Kock é considerado o Pai das Estatísticas Vitais e identificou causas de mor talidade como prematuridade e raquitismo e Oswaldo Cruz foi um médico sanitarista que descobriu o agente etiológico da Doença de Chagas o Trypanosoma cruzi 193 AGORA É COM VOCÊ 4 Assinale Verdadeiro V ou Falso F quanto à História Natural das Doenças HND A HND é dividida em período prépatogênico e patogênico O primeiro referese à fase que antecede a doença e o segundo à doença propriamente dita A HND estuda a tríade ecológica que envolve apenas os aspectos do hospedeiro do agente e do ambiente e não o social Na fase patológica além da doença temse a preocupação com as suas sequelas com a incapacidade e até com o óbito Assinale a alternativa correta a V V F b F F V c V F V d F F F e V V V 5 Assinale Verdadeiro V ou Falso F para as alternativas referentes às medidas preven tivas utilizadas na Epidemiologia A prevenção primária é voltada para ações que previnem o aparecimento da doença são medidas que antecedem o período patogênico Por exemplo saneamento básico e imunizações A prevenção secundária inclui medidas de proteção à saúde que interferem na fase patológica Por exemplo diagnóstico e tratamento de uma doença específica A prevenção terciária engloba ações de reabilitação durante a fase patogênica como a fisioterapia utilizada em casos de acidentes Assinale a alternativa correta a V V F b F F V c V F V d F F F e V V V 194 AGORA É COM VOCÊ Leia o texto sobre a imunização contra a varíola variolização e veja a importância do conhecimento da História Natural das Doenças a aplicação da estatística e da medicina social para se obter a eficácia de medidas preventivas como a vacinação quando aplicadas sobre as reais necessidades da população como a varíola A tentativa de imunização contra a varíola configurase como uma prática milenar an terior à constituição e divulgação do método experimental em biomedicina que marcou o final do século XIX e à elaboração das teorias e conceitos que envolvem a elucidação do processo imunitário e à fabricação de vacinas em escala industrial que só ocorreram no século XX Mesmo antes de se reconhecer a similaridade entre o cowpox doença que acometia os bovinos e a varíola e de ter sido criada a vacinação já se tinha observado que a varíola podia ser evitada a partir do contato do homem sadio com o doente Esta cons tatação impulsionou a disseminação de práticas inicialmente orientais que alcançaram a Europa no início do século XVIII conhecidas como variolização inoculação Apesar de se estabelecerem como diferenciadas tecnicamente entre si consistiam em implantar no homem sadio o vírus variólico contido na secreção retirada das pústulas de pessoas doentes na tentativa de provocar a instalação da varíola na sua forma mais branda com manifestação local tentando evitar a doença na expressão mais grave A difusão da vacina antivariólica nos países europeus a partir de fins do século XVIII veio aumentar o questionamento acerca da prática da inoculação do vírus variólico incor porandoo a um processo de discussão que extrapolava a própria técnica abrangendo as ações de saúde e higiene que já começavam a se estruturar em vários países tomando a varíola um espaço importante dada sua expressão epidemiológica e social de relevo Destacavamse questões referentes à varíola e à sua imunização na tentativa de se ex plicar as diversas variáveis da doença e a imunidade específica a partir principalmente a constatação da perda da defesa contra a doença em pessoas vacinadas detectada na primeira década após o início da disseminação da vacina no mundo Como uma das soluções na tentativa de não descartar o uso da vacinação como uma medida para o controle da varíola propôsse a revacinação que também gerou discussões angariando adeptos e críticos à sua indicação A precária base científica da microbiologia e da fisiopatologia além do desconhecimento do processo imunitário naquele século levou à realização ao longo do período de várias experiências empíricas com base na medicina clínica e na estatística envolvendo no de bate corrente além da vacinação e da revacinação preocupações com a disseminação da doença e o uso da técnica da inoculação aplicação do vírus variólico LEITURA COMPLEMENTAR 195 AGORA É COM VOCÊ LEITURA COMPLEMENTAR A Gazeta Médica da Bahia por exemplo divulgou um artigo assinado pelo médico Pacífico Pereira onde esse apoiava e elogiava a atuação de outro médico Lucien Papillaud que desde 1847 no Sul do Brasil se dedicava à prática da inoculação do vírus variólico tanto em indivíduos não vacinados como em alguns anteriormente vacinados Baseado em experiências formuladas por ele Papillaud defendia a inoculação pósvacinal através da aplicação do vírus variólico apontandoo como preservativo da varíola epidêmica indicando o vírus vacinal para o controle da varíola esporádica endêmica A estatística elaborada por ele em uma de suas experiências mostra que entre 84 pessoas inoculadas com o vírus extraído de variolosos vírus variólico 63 apresentaram erupção sendo que entre estes nove caracterizavamse segundo ele como erupções variólicas Dessa forma nesta experiência o risco de contrair a varíola através deste tipo de aplicação era de mais de 10 Aparecem na prática deste médico três questões associadas além do tipo de agente a ser inoculado vacinal ou variólico sugere também diferenciação do estado de distribuição da varíola epidêmica ou endêmica para escolha da aplicação a ser formulada distinguindo a revacinação da prática que denominou de inoculação pósvacinal Com a introdução da vacina animal e a incorporação no Brasil principalmente a partir da década de 1920 de novas técnicas de produção em escala industrial gerouse um novo perfil da questão que em termos do controle da doença culminou com sua erradicação mundial na década de 1970 Novas questões vêm surgindo no início do presente século em relação à varíola voltando a transformála em problema mundial diante da perspectiva do vírus ser utilizado como arma biológica Apesar de a vacinação se constituir como uma prática estatal esta não respondia às expectativas de controle da doença devido às extensas dimensões territoriais e à falta de serviços locais e nacionais articulados e adequados às necessidades e possibilidades das práticas sanitárias A discussão em torno da vacinação envolvia também a capacidade profissional a situação empregatícia dos vacinadores principalmente nas províncias e nas localidades distantes da Corte a qualidade da vacina empregada e da vacinação executada assim como a liberdade de opção pelo uso ou não da vacina por parte da população Fonte FERNANDES T M Imunização antivariólica no século XIX no Brasil inoculação va riolização vacina e revacinação História Ciências Saúde Manguinhos v 10 suplemento 2 p 46174 2003 196 AGORA É COM VOCÊ MATERIAL COMPLEMENTAR A História e Suas Epidemias A Convivência do Homem com os Microorganismos Stefan Cunha Ujvari Editora SENAC Rio Sinopse este livro faz o resgate abrangente e minucioso da luta travada pela humanidade contra os germes ao longo dos séculos desde a tenta tiva de compreensão das primeiras epidemias da História passando pela descoberta dos microorganismos como causadores de infecção e também dos antibióticos e vacinas que levaram ao controle ou extinção de alguns deles Descreve com riqueza de detalhes a disputa aparentemente sem fim entre homens e micróbios estes a cada avanço científico para destruílos contraatacam com mutações e tipos mais resistentes Erin Brockovich Ano 2000 Sinopse Julia Roberts é a atriz principal e interpreta Erin uma mulher divorciada com três filhos e sem um tostão no bolso que depois de so frer um acidente implora ao seu advogado para trabalhar com ele Ela descobre uma história de cair o queixo e começa a investigar a ocultação de um incidente envolvendo casos de água contaminada que causava graves doenças nos moradores das redondezas A história é baseada em fato verídico O acordo a que os advogados chegaram foi a maior indenização já paga num litígio direto na história dos Estados Unidos cerca de US 333 milhões No artigo Papel da Epidemiologia no desenvolvimento do Sistema Único de Saúde no Brasil histórico fundamentos e perspectivas você aprenderá sobre o papel da Epidemiologia e seus praticantes no desenvolvimento do Sistema Único de Saúde SUS Para acessar use seu leitor de QR Code MEU ESPAÇO MEU ESPAÇO 198 6 Olá aluno a nesta unidade vamos conceituar os métodos da ciência epi demiológica ressaltando a questão das variáveis e indicadores de saúde problematizando instrumentos e técnicas de medida de doença e saúde na pesquisa populacional e descrever o processo de coleta de dados para a geração de informações epidemiológicas para a caracterização dos eventos de saúde que ocorrem nas populações nos grupos de indivíduos e na cole tividade humana Vamos também apresentar as formas de expressão dos resultados dos indicadores de saúde conceituando a frequência absoluta e relativa os indicadores de saúde ressaltando a importância do indicador para a avaliação da situação de saúde das populações E por fim descre ver a estrutura e as funções do sistema de vigilância epidemiológica para doenças transmissíveis e não transmissíveis Identificar as fontes de dados em saúde e conhecer os sistemas de informação em saúde Indicadores de Saúde e a Vigilância Epidemiológica Dra Izabel Galhardo Demarchi 200 UNICESUMAR Olá caroa alunoa Nesta unidade você compreenderá como podemos aplicar algumas ferramentas epidemiológicas como os indicadores de saúde e a vigilância epidemiológica nas ati vidades rotineiras assim como para o planejamento e a avaliação das políticas de saúde Inicialmente são abordados os métodos epidemiológicos ou seja referenciamos as estratégias técnicas e procedimentos de pesquisa no campo da Epidemiolo gia Você terá subsídios conceituais para reconhecer e aplicar as variáveis epidemio lógicas e os indicadores de saúde Também abordaremos as técnicas para medir a doença e a saúde nas populações para em seguida apresentarmos as estratégias metodológicas para modificar os determinantes e os mecanismos do processo saú dedoença Na unidade anterior você aprendeu sobre as aplicações da Epidemiologia e a maioria delas senão todas depende de in formações em saúde para qualquer tomada de decisão Aborda remos desde a coleta de dados à transformação em informação A informação epidemiológica é produzida a partir de dados que são a base para se formular os objetivos as hipóteses e a metodologia dos estudos epidemiológicos Você aprenderá como expressar os resultados epidemioló gicos em frequências absoluta e relativa Serão abordados os principais indicadores de saúde seus cálculos e interpretações Os indicadores são utilizados para o planejamento de ações e serviços em saúde pelos gestores e para a avaliação de progra mas e serviços de saúde Por fim faremos uma breve síntese de como atua a vigilância epidemiológica desde a sua estrutura e dos objetivos até as suas ações em saúde Ainda nesse tópico você será capaz de encon trar as fontes de dados mais importantes em saúde e conhecer os principais sistemas de informação que podem ser utilizados para o conhecimento da situação de saúde de uma população 201 UNIDADE 6 MÉTODOS EPIDEMIOLÓGICOS CONCEITOS Caro a aluno a você aprenderá a utilizar algumas das ferramentas epidemio lógicas usadas para quantificar a situação de saúde de uma população assim como compreenderá o papel da Vigilância Epidemiológica para a coleta de dados e a geração de informações em saúde que podem ser utilizadas pelos gestores sanitaristas e pesquisadores para as tomadas de decisões e o planejamento das ações e dos serviços de saúde Nesta Unidade primeiramente definiremos a noção de metodologia desde o descobrimento do problema e da obtenção de soluções até a geração e a correção de hipóteses Também abordaremos como as variáveis e indicadores epidemio lógicos são utilizados no campo epidemiológico Quando analisamos a situação de saúde de populações nós nos deparamos com diversos problemas de saúde que precisam ter a ocorrência confirmada e mecanismos para sua identificação e resolução e para a geração de novas ideias Para se ter fatos reais relevantes que mereçam prioridade e maior atenção pelos gestores e comunidade a pesquisa do problema deve ser sistematizada e genera lizada ou seja de ponta ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Portanto inicialmente precisamos descobrir qual é o problema a lacuna em um conjunto de conhecimento O problema pode estar evidente e claro ou podemos sugerir um problema a partir de métodos quantitativos ou ainda re colocar um velho problema à luz dos novos conhecimentos ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Por exemplo pode mos verificar que a AIDS tem sido um problema evidente no mundo observase que as mortes por acidente de trânsito têm aumentado significativamente nos últimos anos e que casos de sarampo voltaram a ser notificados em algumas regiões do país Após a colocação do problema devemos procurar conhecimentos e instrumen tos para a solução deste problema Por exemplo encontrar técnicas que detectem precocemente indivíduos infectados pelo HIV para se evitar o desenvolvimento da AIDS propriamente dita como a detecção precoce da infecção por métodos laboratoriais Em seguida devese solucionar o problema o que é uma das etapas mais difíceis pois podemos utilizar meios empíricos e teóricos já existentes ou identificados ou ainda inventar novas ideias hipóteses teorias e técnicas AL MEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Por exemplo investigar novos medicamentos para o tratamento do HIV ou métodos de cura 202 UNICESUMAR Ao obter uma solução as suas consequências deverão ser investigadas Utilizando o exemplo acima podese investigar o prognóstico de um paciente infectado pelo HIV tratado com um novo medicamento Devemos provar que a solução para o problema é pertinente se o resultado é satisfatório e se sim dar a pesquisa como concluída Caso contrário devemos corrigir as hipóteses procedimentos teorias ou dados empregados na obtenção da solução incorreta Seria o recomeço da investigação um novo ciclo da pesquisa ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 Atualmente com a modernização dos sistemas de saúde nós temos uma crescente variedade e complexidade dos serviços prestados pelos profissionais de saúde à disposição da população assim como muitos gastos Diariamente são muitos e complexos os dados registrados pelos sistemas de saúde os quais podem ser transformados em informações que refletem além da situação de saúde a eficácia e o sucesso das ações prestadas e de programas de saúde pública bem como constituir a base para a formulação de hipóte ses e metodologias de estudo PEREIRA 2002 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Os dados coletados podem ser a ocorrência de uma condição única como um agravo à saúde uma doença uma sequela póstraumática um efeito adverso e outros um fator de risco por exemplo exposição ao fumo ou álcool uma característica populacional como raça e condições econômicas ou outro evento de interesse um grupo de condições como doenças infecciosas ou cardiovasculares por exemplo PEREIRA 2002 A coleta de informações é sistemática sobre eventos relacionados à saúde de uma po pulação definida e na quantificação desses eventos MEDRONHO 2009 Um problema epidemiológico pode ser muito evidente podemos dizer que salta aos olhos como uma grave epidemia Outras vezes o problema é latente e o tempo de aparecimento do pro blema é longo Esses fatos mais escondidos emergem quando se utilizam estratégias de investigação mais elaboradas e que requerem uma sensibilidade e percepção do investiga dor ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Um outro aspecto relevante para o diagnóstico de saúde é a abrangência populacional que esses dados representam que é importante para a utilização de técnicas de amostra gem populacional aleatória para que toda a diversidade possa ser selecionada sem vieses do pesquisador PEREIRA 2002 Outro aspecto que deve ser minuciosamente observado é a seleção dos indicadores de saúde Tópico 4 desta unidade que devem ser selecionados adequadamente e retratar muito bem a população Os principais indicadores utilizados no mundo são o de morbidade coeficiente de pessoas doentes em uma população por uma determinada doença e o de mortalidade taxa de óbito em uma população geral ou específica PEREIRA 2002 203 UNIDADE 6 Processo de seleção de amostras de elementos da população alvo para realizar um levantamento epidemiológico A ferramenta epidemiológica utilizada para descrever o estado de saúde popu lacional é o estudo epidemiológico descritivo que organiza os dados e evidencia as frequências dos eventos de saúde em diversos grupos da população permitindo comparar os resultados entre esses grupos Neste tipo de estudo o evento de saúde é descrito de acordo com características pessoais do lugar e tempo ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FI LHO 1999 Por exemplo podese estudar o número de casos de AIDS segundo o gênero município e ano de notificação A Epidemiologia também auxilia na identificação de grupos de pessoas mais vulneráveis a uma doença FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 por exemplo os profissionais manicure e pedicure são mais vulneráveis à infecção por hepatite B e C SÃO PAULO 2017 A metodologia epidemiológica parte da pesquisa e da validação de uma hipótese epidemiológica que surge a partir de enunciado que propõe uma ex plicação para um fenômeno relacionado à distribuição ou à frequência de um desfecho em populações utilizando para isso os fatores de risco e as medidas de risco Ao ser formulada a hipótese deve levar em consideração os dados da doença na população e das variações ambientais associados à exposição aos fatores de risco ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 204 UNICESUMAR DADOS EPIDEMIOLÓGICOS DA COLETA À INFORMAÇÃO Todo esse processo de geração de conhecimento científicotécnico é iniciado pela observação tomada como matériaprima As observações são transformadas em dados que podem produzir informa ções no final do processo produtivo emergindo como conhecimento científico e tecnológico Na observação temos a identificação a seleção a coleta e o registro sistemático de características pro priedades ou atributos relevantes de objetos naturais culturais pessoais e sociais Podem ser objetos de observação o homem o ambiente as condições sócioeconômicas uma célula a massa corpórea uma doença etc ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Os dados podem ser expressos como indicadores no sentido de que indicam parâmetros valor ideal de uma dada dimensão ou propriedades quantificáveis do objeto em observação Os dados não refletem nenhuma informação quando analisados isoladamente é necessário que haja um aglomerado de dados para que tenham algum valor científico ou para que sejam utilizados para tomadas de decisão A transformação do dado em informação requer uma ferramenta analítica a partir da qual o dado é organizado classificado condensado e interpretado Por exemplo o peso de um feto em particular é um dado comparálo com um parâmetro estabelecido gera a informação de desnutrição ou de um bom estado nutricional ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 OBSERVADO Observação DADO Codifcação INFORMAÇÃO Análise CONHECIMENTO Interpretação Figura 1 O ciclo da produção de conhecimento Fonte autoria própria adaptado de Almeida Filho e Barreto 2011 205 UNIDADE 6 A estrutura dos dados Quando transformamos os dados em informações estas podem ser chamadas de variáveis que quanto à sua natureza podem ser qualitativas como sexo feminino e masculino renda ocupação procedência situação conjugal presença ou ausência de uma enfermidade etc e quantitativas número de casos estatura pressão arterial temperatura corporal níveis de colesterol e outros ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 As variáveis qualitativas podem ser numeradas para facilitar a digitação em ban cos de dados ou seja podemos codificálas por exemplo se a doença for ausente podemos atribuir a ela o número zero 0 enquanto para aqueles que possuem a doença podemos a atribuir o número um 1 Ainda para as variáveis categorizadas demos como exemplo o estado civil solteiro0 casado1 divorciado2 viúvo3 As variáveis quantitativas podem ser contínuas ou descontínuas discretas classi ficadas de acordo com os limites de variação Estas referem dois valores consecutivos expressos por números inteiros não sendo possível fracionálos exemplo número de casos de uma doença 10 casos de dengue Já as contínuas são aquelas que admi tem valores fracionados independente do valor consecutivo exemplo temperatura corporal 365C ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 As variáveis ainda podem ser classificadas como dependentes e independentes em termos matemáticos As variáveis independentes são aquelas representadas no eixo x das abscissas e as ordenadas do eixo y são as dependentes A variável independente será o fator causal sendo o efeito final a variável dependente aquela que depende do fator de risco para ser desencadeada A independente antecipa a dependente ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Em alguns manuais de Epidemiologia a variável dependente também é deno minada de variável resposta em inglês outcome e seus valores dependem das variáveis independentes denominados de variáveis preditoras Em uma perspectiva geral as variáveis epidemiológicas são expressas como dados a partir de indicadores ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Os indicadores epidemiológicos sintetizam a relação entre os doentes ou outros desfechos óbito doença sujeitos portadores de uma doença e outros resultados e o conjunto de membros de uma população Os indicadores equivalem à probabilidade de adoecer e constituem uma expressão geral e simplificada do que chamamos de risco Ora os indicadores podem ser calculados por taxas razão ou proporção e como coeficientes Como já citamos anteriormente os principais indicadores utilizados para avaliar o estado de saúde das comunidades são os de mortalidade e morbidade ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 206 UNICESUMAR Fontes dos dados As fontes dos dados podem ser primárias ou secundárias e ainda cole tadas de forma contínua ou periódica As fontes primárias são aquelas em que os dados são obtidos diretamente dos indivíduos participantes das pesquisas a partir de exames ou entrevistas como nos estudos observacio nais utilizados em Epidemiologia Os registros diários e sistemáticos das atividades profissionais de saúde nos serviços suas ações e intervenções constituem fontes especiais dos dados secundários que alimentam os sistemas de informação São incluídos também como fontes especiais os registros em cartório os prontuários clínicos os arquivos de laboratórios entre outros Os dados mais coletados são a Declaração de Óbito a Decla ração de Nascido Vivo e a Ficha de Notificação de casos de doenças e agra vos à saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 MEDRONHO 2009 Os dados secundários são muitas vezes obtidos por meio eletrônico a partir dos sistemas nacionais de informação e de inquéritos popula cionais que cobrem um amplo interesse sobre os perfis de morbimor talidade os fatores de exposição e os determinantes das condições de saúde As fontes mais importantes para obtenção de dados de interesse em saúde no Brasil são pertencentes ao Ministério da Saúde MS e à Organização PanAmericana OPAS Uma das fontes mais utilizadas é a Rede Interagencial de Informações para a Saúde RIPSA que viabiliza um conjunto de dados e informações com a publicação Indicadores e Dados Básicos para a Saúde no Brasil ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 MEDRONHO 2009 Em relação ao tempo de coleta dos dados podese obtêlos de forma contínua ou episódica ou ainda com periodicidade não definida Os dados contínuos podem ser obtidos a partir do registro civil de notificações e de registros de óbitos doenças e agravos como aqueles obtidos também pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IBGE Também são contí nuos os dados obtidos e que alimentam o Sistema Nacional da Vigilância Epidemiológica o Sistema Nacional de Agravos de Notificação SINAM o Sistema de Informação de Mortalidade SIM e o Sistema de Nascido Vivos SINASC dentre muitos outros pertencentes ao MS tópico 5 desta Unida de Nesses sistemas podem ser coletados diversos dados como os relativos a óbito doença sexo idade estatura peso raça ocupação estado civil tipo de parto e outros ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 MEDRONHO 2009 207 UNIDADE 6 Os dados periódicos geralmente são aqueles obtidos por inquéritos epidemiológicos realizados nos estudos observacionais como os transversais que analisam a situação de saúde de uma população em um período limitado ou ainda são obtidos por estudos longitudinais que acompanham um grupo de populacional para verificar fatores de risco e determinantes de doenças e agravos em saúde Como exemplo de fonte de dados periódicos temos o inquérito de maior abrangência geográfica e periódico a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicí lios PNAD Uma outra base importante é o Instituto Nacional do Câncer INCA Destacase também o VIGITEL do MS que realiza inquéritos domiciliares a partir de entrevistas por telefone em todos os municípios das capitais Neste inquérito podemos obter dados como as características sóciodemográficas de alimentação de ati vidade física de tabagismo de consumo de álcool e drogas de saúde bucal de violência e outros ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 É muito importante a transparência das ações e das aplicações de recursos em saúde para uma boa gestão seja ela pública ou particular É a partir da transparência que nós cidadãos e profissionais de saúde sabemos onde e como nossos recursos estão sendo aplicados A Lei n 12527 regulamenta o direito constitucional de acesso dos cidadãos às informações públi cas Assim nasceu o portal da transparência do Ministério da Saúde MS que pode ser acessado em httpsaudegovbr O MS também conta com Sala de Apoio à Gestão Estratégica SAGE que disponibiliza as informações e análises de forma gráfica e em tabelas de modo executivo e gerencial para sub sidiar as tomadas de decisões a gestão a prática profissional e a geração de conhecimento e demonstrar a ação da gestão na saúde no âmbito do SUS Embora seja público a SAGE é uma ótima referência para as instituições de saúde demonstrarem seus indicadores de saúde de modo representativo Para ver mais acesse httpsagesaudegovbr Fonte a autora 208 UNICESUMAR Os instrumentos de coleta devem ser tão simples quanto possível e fáceis de serem organizados e analisados posteriormente Devese assegurar o correto preenchimento dos dados que tenham va riáveis suficientes para a produção de informação pois a insuficiência de dados poderá prejudicar a interpretação do estudo assim como a coleta excessiva e complexa que pode levar a erros e falhas de preenchimento Tornase também muito importante a capacitação e o treinamento dos pesquisadores ou dos indivíduos que alimentam os sistemas Os instrumentos mais utilizados são os formulários protocolos questionários e roteiros que podem ser aplicados diretamente e pessoalmente para o participante ou via internet correspondência e outros ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROU QUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 RESULTADOS EPIDEMIOLÓGICOS A maioria dos resultados ou informações em saúde são expressos como indicadores e a preparação destes envolve a contagem de unidades como o número de doentes de óbitos etc A forma mais sim ples de representar um resultado é a partir do número absoluto denominando de frequência absoluta Essa forma de expressão de um resultado é a mais utilizada pela imprensa leiga rotineiramente Por exemplo foram detectados dez casos de dengue na semana Esses resultados podem ser utilizados para comparar a situação de saúde entre regiões e em tempos diferentes veja a Tabela 1 PEREIRA 2002 GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 Outra forma de expressão é a frequência relativa mais utilizada para facilitar a comparação e inter pretação e na qual os valores absolutos são expressos em relação a outros valores absolutos calculan dose a porcentagem veja Tabela 1 PEREIRA 2002 GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 209 UNIDADE 6 Para você entender melhor a frequência absoluta e relativa vamos dar como exemplo os resultados de Pierre Louis mencionado na Unidade I que realizou estudos para investigar a mortalidade por pneumonia após tratamento com a sangria Tabela 1 O estudo revelou a partir da frequência absoluta e relativa do número de óbitos que a sangria realizada logo no início dos sintomas era extremamente prejudicial para o tratamento da doença PEREIRA 2002 Tabela 1 Letalidade da pneumonia em franceses submetidos à sangria Paris 1835 Início do tratamento sangria dias Número de pacientes Frequência absoluta número de óbitos Frequência relativa letalidade 13a 24 12 50 46b 34 12 35 79c 19 3 16 Total 77 27 35 a A sangria foi iniciada entre o primeiro e terceiro dia da doença b a sangria foi iniciada a partir do quarto dia da doença c a sangria foi iniciada a partir do sétimo dia da doença Fonte Pereira 2002 Os resultados relativos também podem ser expressos a partir do cálculos de coeficientes ou taxas nos quais o número de casos é relacionado com o tamanho da população da qual eles procedem O numerador é definido pelo nú mero de casos detectados e o de nominador é o número total da população sob o risco de adoe cer O numerador é o número de pessoas acometidas pela doença ou exposta ao fator de risco e o denominador é o número total de pessoas sob o risco PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 Veja como podemos estruturar um coeficiente número de casospopulação sob risco no período do estudo x constante A constante pode ser qualquer múltiplo de 10 10 100 1000 10000 e etc Multiplicase pela constante para facilitar a comunicação dos resultados e a comparação entre popu lações com tamanhos diferentes de amostragem PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 Demos como exemplo dados hipotéticos na cidade X ocorreram 10 casos de dengue a cada 10000 habitantes por semana epidemiológica enquanto que na cidade Y foram apenas 3 casos a cada 10000 habitantes Quando utilizamos a constante 100 fazemos a relação de porcentagem muito utilizada nos estudos observacionais e retrospectivos Figura 3 Tratamento com sanguessugas Os estudos de Pierre Louis mostraram que a sangria utilizando sanguessugas sobre a pele era prejudicial para o tratamento da pneumonia e não benéfico como se acreditava naquela época 210 UNICESUMAR Figura 4 A utilização de computadores para digitação e armazenamento de bancos de dados também permite a construção de gráficos e tabelas e a análise estatísticas dos dados Os indicadores de saúde são parâmetros utilizados internacionalmente ou nacionalmente para verificar a situação de saúde de populações sob o ponto de vista sanitário permitindo a comparação com parâmetros estabelecidos ou entre regiões e períodos assim como com o intuito de mudar uma situação presente julgada insatisfatória Também podem ser utilizados para subsidiar uma tomada de decisão de forma racional e bem fundamentada ou ainda como faceta diagnóstica uma vez que tem caráter de prognóstico pois podem presumir o que provavelmente ocorrerá no futuro tendo como base os indicadores do passado e do presente PEREIRA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 MEDRONHO 2009 A escolha de um indicador de saúde para a interpretação de uma situação de saúde requer muitos aspectos metodológicos éticos e operacionais Um indicador deve medir e representar o fenômeno considerado ou seja ele deve quantificar o fenômeno e ser capaz de discriminar corretamente o even to dos outros Além deste aspecto o indicador deve ter alta confiabilidade também conhecida como reprodutibilidade o que significa que deve permitir a obtenção de resultados semelhantes quando a mensuração é repetida PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 MEDRONHO 2009 PRINCIPAIS INDICADORES DE SAÚDE 211 UNIDADE 6 A representatividade se refere à cobertura populacional que esse indicador alcança Geralmente para que o indicador tenha esse alcance utilizase a técnica de amostragem para se obter um processo adequado de seleção das unidades componentes da amostra Devese considerar os aspectos éticos uma vez que os indicadores devem manter o sigilo e não podem acarretar malefícios ou prejuízos às pessoas investigadas Do ângulo técnicoadministrativo o indicador deve ser de fácil cálculo interpretação e obtenção baixo custo operacional e ainda o cálculo deve ser simples e flexível PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 MEDRONHO 2009 Atualmente a forma mais confiável para se obter informações válidas e de fácil transformação de dados é a utilização de computadores para a digitação de bancos de dados informatizados Os dados são arma zenados em computadores e assim são mais fáceis de serem manipulados atualizados e comparados no tempo e espaço PEREIRA 2002 A escolha do coeficiente é determinada pelos dados disponíveis e pelo propósito da análise dos dados e deve ser realizada de forma adequada para evitar vieses nas interpretações da situação de saúde GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 MEDRONHO 2009 Morbidade Os indicadores de morbidade permitem inferir os riscos de o indivíduo adoecer indicam os determinantes das doenças e a escolha das ações saneadoras adequadas Em comparação com a mortalidade a morbi dade é mais sensível para expressar mudanças a curto prazo Os registro de doença ou outros agravos são coletados rotineiramente pelos serviços de saúde e devido à sua facilidade operacional de registro este é o caminho mais simples para se verificar o estado de saúde das populações PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 MEDRONHO 2009 Os dados de doença podem ser obtidos por diagnósticos de altas hospitalares atendimentos de consultas arquivos como prontuários e laudos laboratoriais atestados e notificações compulsórias Os dados ainda podem ser obtidos por inquéritos epidemiológicos uma vez que não existe um sistema rotineiro adequado para registro ou usualmente isto não é requerido PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 O cálculo de morbidade é dado pela fórmula número de indivíduos acometidos pela doença período ano X constante número de pessoas na população Limitações as pessoas muitas vezes não percebem as anormalidades ou ainda tardam a procurar os serviços de saúde o que pode alterar as estatísticas e a variabilidade dos registros de morbidade PEREIRA 2002 212 UNICESUMAR Mortalidade Historicamente é o primeiro indicador utilizado em saúde coletiva Até hoje é o mais empregado Isso se deve à sua facilidade operacio nal à objetividade do termo óbito e à obrigatoriedade da notificação do óbito e de sua causa O seu registro compulsório permite que a base de dados seja mantida e atualizada constantemente pelos técnicos do governo e divulgada periodicamente PEREIRA 2002 FRANCO PASSOS 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 Os indicadores de mortalidade ainda podem ser específicos como Coeficiente de mortalidade por causas específicas número de óbitos por uma causa específicanúmero total de indiví duos sob o risco x múltiplo de 10 geralmente 100000 Coeficiente de mortalidade materna número de óbitos por causas ligadas à gestação parto e puerpério área ano nascidos vivos no mesmo período x múltiplo de 10 Coeficiente de mortalidade infantil número de óbitos em menores de um ano na área anonúmero de nascidos vivos na área ano x 1000 Este indicador é sempre multipli cado por mil nascidos vivos é um parâmetro universal Veja abaixo a ilustração da distribuição da taxa de mortalidade infantil no mundo 2008 Coeficiente de mortalidade neonatal infantil precoce nú mero de óbitos em recémnascido do dia zero a 6 dias de nascimento área durante o anototal de nascidos vivos área durante o ano x 1000 Geralmente as mortes são relacionadas com anormalidades congênitas e infecções intrauterinas Coeficiente de mortalidade neonatal tardia número de óbitos em recémnascidos com sete a 27 dias de nascimento área durante o anototal de nascidos vivos área durante o ano x 1000 Geralmente o óbito está relacionado a gastroen terites infecções respiratórias e má nutrição Coeficiente de mortalidade neonatal pósneonatal nú mero de óbitos em recémnascido com 28 a 364 dias de nascimento área durante o anototal de nascidos vivos área durante o ano x 1000 Estes óbitos estão relacionados com infecções respiratórias má nutrição acidentes e outros 213 UNIDADE 6 TAXAS MUNDIAIS DE MORTALIDADE INFANTIL Mortes1000 nascidos vivos 175 100 50 25 10 1 Figura 5 Taxa ou coeficiente de mortalidade infantil no mundo ano de 2008 As áreas mais vermelhas são as com maior taxa de mortalidade em menores de um ano de idade Legenda óbitosmil nascidos vivos taxa de mortalidade infantil no mundo Fonte Wikimedia 2014 online¹ Um dos maiores desafios da mortalidade é a alta taxa de mortalidade por causas evitáveis ou seja óbitos que poderiam ser evitados quando tomada alguma medida preventiva Essas mortes evitáveis geralmente estão relacionadas com os baixos níveis sanitários e sociais da popu lação Por exemplo a mortalidade materna é quase cinco vezes maior em países do Terceiro Mundo e é considerada como morte evitável Os óbitos por acidente de trânsito e outros também são considerados evitáveis PEREIRA 2002 Apesar de ser o indicador mais utilizado apresenta algumas limitações importantes que merecem destaque pois podem dimi nuir a sua qualidade Um dos maiores problemas é a subcontagem do numerador o que pode acontecer devido a mortes não infor madas registros de óbito inexistentes cemitérios clandestinos e outras causas Também ocorre a sobrecontagem do numerador por certidões duplicadas por exemplo O denominador exige uma estimativa correta da população Ainda se perde qualidade quando o número de médico é baixo para cada mil habitantes e quando se tem causas de óbito mal definidas PEREIRA 2002 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 214 UNICESUMAR Outros indicadores Abaixo citamos um dos indicadores utilizados para avaliar a situação de saúde diagnóstico e prognóstico de populações GORDIS 2009 Taxa de letalidade número de pessoas que morrem por uma doença dividido pelo número de pessoas com a doença no ano Taxa de mortalidade número de óbitos por uma doença dividido pelo número de pessoas naquela população doen tes e não doentes por ano Taxa de sobrevivência em cinco anos percentual de pes soas vivas em cinco anos após o início do tratamento ou cinco anos após o diagnóstico da doença Esse coeficiente é muito utilizado para avaliação de tratamentos para câncer Sobrevivência observada sobrevivência observada ao lon go do tempo na qual se observa o número de indivíduos vivos a cada ano após o início do tratamento ou da doença Mediana do tempo de sobrevivência extensão do tempo em que a metade da população estudada sobrevive Taxa relativa de sobrevivência é a sobrevivência esperada em pessoas com a doença dividido pela sobrevivência espe rada em pessoas sem a doença Índice de morbimortalidade este índice é chamado de multidimensional e incorpora tanto o impacto das doenças quanto o dos óbitos que incidem em uma população Além desses indicadores outros podem ser selecionados para ava liar programas e serviços de saúde como a taxa de cobertura populacional a taxa de imunização em menores de um ano o acesso a água potável o acesso a esgoto o acesso aos serviços de saúde entre outros PEREIRA 2002 Você conhece os indicadores de saúde do seu município e como eles têm sido aplicados para as tomadas de decisão 215 UNIDADE 6 VIGILÂNCIA EPIDEMIOLÓGICA Explicar a ocorrência de doenças e a distribuição dos indicadores auxi lia na identificação de causas e de seus determinantes ME DRONHO 2009 GORDIS 2009 Essas explicações fornecem subsídios para a investigação etiológica e para as tomadas de deci sões ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 PEREI RA 2002 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Assim nascem os núcleos de vigilância uma vez que o seu ob jetivo é monitorar a ocorrência de problemas de saúde e a documentação dos seus efeitos em uma população definida e caracterizar as pessoas afetadas e com maior risco Os dados da vigilância podem ser utilizados para informar e avaliar programas de saúde pública e identificar tendências futuras auxiliando os planejadores de saúde ROTHMAN et al 2011 O termo vigilância significa o ato de vigiar atenção cuidado A Vigilância em Saúde é o ato de observar e analisar permanentemente a situação de saúde da população desenvolvendo um conjunto de ações destinadas a controlar determinantes riscos e danos à saúde de populações que vivem em de terminados territórios Os componentes da vigilância são vigilância e controle das doenças transmissíveis vigilância das doenças e agravos não transmissíveis vigilância da situação de saúde vigilância da saúde do trabalhador vigilância ambiental em saúde e vigilância sanitária Todos com o objetivo de diminuir coe ficientes de morbimortalidade aumentar a qualidade de vida e garantir acesso da população aos serviços de saúde MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 No Brasil o marco da institucionalização das ações de vigilância ocorreu em 19661973 com a Campa nha de Erradicação da Varíola CEV Em 1969 o modelo da CEV inspirou a Fundação Serviços de Saúde Pública FSESP a organizar um sistema de notificação semanal de doenças selecionadas e a disseminar informações pertinentes em um boletim epidemiológico de circulação quinzenal Em 1975 ocorreu a 5ª Conferência Nacional de Saúde na qual foi instituído o Sistema Nacional de Vigilância Epidemiológica SNVE sob a Lei n 625975 e o Decreto n 7823176 A partir desta lei tornouse obrigatória a notifica ção de doenças transmissíveis Em 1988 o SUS incorporou o SNVE e definiu a Vigilância Epidemiológica VE a partir da Lei Orgânica da Saúde 8080 MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 online² 216 UNICESUMAR conjunto de ações que proporciona o conhecimento a detecção ou prevenção de qual quer mudança nos fatores determinantes e condicionantes de saúde individual ou coletiva com a finalidade de recomendar e adotar as medidas de prevenção e controle das doenças ou agravos Consequentemente a vigilância deixou de ser um setor acessório e passou a integrar o nível decisório da gestão As atividades principais da VE são a coleta e o processamento dos dados coletados a aná lise e a interpretação dos dados processados a recomendação das medidas de controle apropriadas a promoção das ações de controle indicadas a avaliação da eficácia e efetividade das medidas adotadas e a divulgação de informações pertinentes MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 A VE tem muitos desafios como a profunda mudança no perfil epidemiológico das populações mu danças sociais e demográficas o declínio das taxas de mortalidade por doenças infecciosas e parasitárias e do crescente aumento das mortes por causas externas e doenças crônicas degenerativas o que implicou na incorporação de doenças e agravos não transmissíveis ao escopo de atividades da VE Ainda a VE tem o propósito de fornecer orientação técnica permanente para os profissionais de saúde que têm a respon sabilidade de decidir sobre a execução de ações de controle de doenças e agravos tornando disponíveis para esse fim informações atualizadas sobre a ocorrência desses casos bem como dos fatores que a con dicionam numa área geográfica ou população definida MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 Os dados coletados geralmente são os dados demográficos socioeconômicos ambientais de mor bidade e mortalidade e as notificações de surtos e epidemias Esses dados são coletados a partir da observação de pessoas e de doenças e agravos em saúde A partir da observação de pessoas podem ser investigados os fatores de risco os prognósticos para a doença a eficácia de dada vacinamedicamento MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 A observação de doenças e agravos permite detectar as varia ções de tendências e a frequência dos problemas de saúde identifi cando as doenças e agravos com valores altos e baixos Também possibilita traçar o perfil das doenças priorizar problemas e agir em função do diagnóstico da situação Faz parte da VE o Centro de Controle de Zoonoses que realiza atividades dirigidas aos vetores Aedes sp fleboto míneos e outros reservatórios e hospedeiros MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 Figura 6 Centro de Controle de Zoonoses pertencente à Vigilância Epidemiológica do município de Guaratinguetá SP Essa instituição tem a função de controle de vetores e suas atividades são voltadas para os reservatórios e hospedeiros de doenças que acometem os animais Fonte Wikimedia 2015 online³ 217 UNIDADE 6 Outro desafio da VE são as doenças emergentes e reemergentes As doenças emergentes são aquelas cujos agentes até então são desconhecidos ou as que se expandem ou ameaçam expandirse para áreas consideradas indenes A infecção pelo HIV é um exemplo As doenças reemergentes são aquelas doenças bastante conhecidas que estavam controladas ou eliminadas de uma determinada região e que vieram a ser reintroduzidas como a cólera e a dengue MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 A VE alimenta muitos sistemas de informação do SUS O mais impor tante deles é o Sistema Nacional de Informação de Agravos de Notificação o SINAN que é uma base de dados que contém valiosas fontes de informação sobre a ocorrência de doenças e agravos sob vigilância epidemiológica e que se utiliza do registro rotineiro de dados sobre saúde derivado da produção de serviços ou de sistemas de informação específicos As principais fontes são os laboratórios e hospitais que emitem resultados de exames laboratoriais e na rotina da VE complementam o diagnóstico de confirmação da investigação epidemiológica MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 Com a utilização das ferramentas epidemiológicas para a determinação da situação de saúde podemos observar muitas conquistas ao longo dos anos o Brasil interrompeu transmissão da doença de Chagas pelo vetor Triatoma infestans o índice de tétano neonatal caiu abaixo do limite estabelecido a síndrome da rubéola congênita tornouse um evento raro no país os casos de óbitos por coqueluche diminuíram Corynebacterium diphtheriae o número de internações de casos por complicações de influenza decresceu após a vacinação dentre outras MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 O fortalecimento da VE se dá pela realização de cursos de longa duração como o Programa de Capacitação e Formação de Recursos Humanos os mestrados e as especializações profissionalizantes o Programa de Atualização em Epidemiologia Aplicada à Gestão os cursos de curta duração ministrados pela Funasa pela OMS pela Fiocruz pela Universidade Federal do Rio de Janeiro e outros por Cooperação internacional e pela faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo MINISTÉRIO DA SAÚDE 2009 Prezado alunoa chegamos ao final de mais uma unidade em que abor damos os indicadores de saúde e o papel da Vigilância Epidemiológica para o planejamento e a gestão em saúde Podemos a partir de agora compreender melhor a situação das populações e como acompanhar o seu desenvolvimento a partir da saúde Espero que você utilize os conhecimentos adquiridos nesta unidade para cumprir seu papel no controle social monitorando a qualidade de saúde da sua população e também cobrando dos órgãos responsáveis melhorias nos padrões de vida Até a próxima Unidade 218 UNICESUMAR CONSIDERAÇÕES FINAIS Caroa alunoa você aprendeu a aplicação de algumas ferramentas epidemiológicas como os indicadores de saúde e a Vigilância Epidemiológica VE Pode entender que a construção dos indicadores e as ações de VE ocorrem diariamente ou de forma periódica Conhecemos as estratégias metodológicas para realizar os estudos epidemiológicos desde o sur gimento da pergunta científica passando pela detecção do problema e pela formulação de hipóteses até a solução do problema e a validação da hipótese Descrevemos o conceito de dados como realizar a coleta de dados e a importância da transformação dos dados em informação Nós caracterizamos as variáveis epidemiológicas qualitativas e quantitativas contínuas e discretas dependentes e independentes resposta e preditora e citamos as fontes para coleta dos dados IBGE SINAN SIM e outras bases Você também pode compreender o papel das informações para determinar a situação de saúde planejamento e gestão em saúde Descrevemos também como expressar os resultados epidemiológicos em frequências absolu ta e relativa porcentagem coeficientes e taxas Abordamos o conceito de indicador de saúde e apresentamos os principais indicadores morbidade e mortalidade seus cálculos interpretações e limitações A partir disso você pode compreender a importância desses parâmetros para o pla nejamento de ações e serviços em saúde pelos gestores e para a avaliação de programas e serviços de saúde Finalmente fizemos uma síntese de como atua a Vigilância Epidemiológica e vimos que a observação das pessoas e das doenças e agravos em saúde rotineiramente ou de forma periódica é fundamental para se estabelecer a situação de saúde de uma população identificar fatores determinantes e condi cionantes de saúde avaliar ações e programas e subsidiar as tomadas de decisão Assim chegamos ao fim de mais uma unidade Espero que você tenha compreendido as funções e como utilizar a metodologia epidemiológica e os indicadores de saúde para o estudo da situação de saúde das populações assim como que tenha entendido a importância da Vigilância Epidemiológica nas atividades diárias dos serviços de saúde e gestão 219 AGORA É COM VOCÊ 1 Para que servem os indicadores de saúde 2 Em relação à fase que vai da coleta de dados até a geração de informação em saúde selecione a alternativa correta a Os dados epidemiológicos podem ser utilizados de forma bruta para se gerar conhe cimento sobre a situação de saúde de uma população b Os dados podem ser coletados rotineiramente nas atividades e serviços de saúde mas nunca ocasionalmente c A coleta de dados periódica realizada por inquéritos epidemiológicos não pode ser utilizada para a interpretação da situação de saúde uma vez que não possui credibi lidade científica d As variáveis qualitativas não possuem a mesma relevância epidemiológica que as variáveis quantitativas e Os dados devem ser trabalhados matemática e estatisticamente para gerar uma informação utilizável para interpretar a situação de saúde de uma população 3 Os critérios empregados para a avaliar um indicador de saúde são I O seu cálculo deve ser simples e os dados acessíveis II Deve ter uma ampla cobertura populacional e deve ser reprodutível III Não precisa manter o sigilo das informações IV Deve ter baixo custo operacional Assinale a alternativa correta a Apenas I e II estão corretas b Apenas I II e IV estão corretas c Apenas I está correta d Apenas II e III estão corretas e Todas as alternativas estão corretas 220 AGORA É COM VOCÊ 4 Em relação aos indicadores de saúde assinale verdadeiro V ou falso F Os indicadores de saúde são utilizados para subsidiar a tomada de decisão de forma racional e bem fundamentada Os indicadores podem ser expressos por frequência absoluta a mais utilizada relativa porcentagem e em menor caso por coeficientes ou taxas O indicador de morbidade é calculado pelo número de pessoas doentes dividido pelo de número de pessoas na população A morbidade pode ser obtida em base de dados de notificação compulsória e em inquéritos epidemiológicos enquanto que na mortalidade os dados são retirados apenas de declaração de óbito O indicador de mortalidade tem muitas limitações como a subcontagem ou sobre contagem do numerador e o preenchimento de declaração de óbito com causas mal definidas 5 Em relação ao papel da Vigilância Epidemiológica VE assinale verdadeiro V ou falso F A VE é responsável pela vigilância das condições sanitárias de portos restaurantes escolas e outros estabelecimentos A VE deve proporcionar o conhecimento a detecção ou a prevenção de qualquer mudança nos fatores determinantes e condicionantes de saúde individual ou coletiva Outra finalidade da VE é recomendar e adotar as medidas de prevenção e controle das doenças ou agravos Os dados utilizados pela VE são os demográficos sociais e econômicos ambientais de morbidade e mortalidade e qualquer outro que se fizer necessário Os Centros de Controle de Zoonoses e os laboratórios de análises clínicas não per tencem à VE 221 AGORA É COM VOCÊ Neste texto você poderá construir uma visão crítica sobre os dados utilizados para os resultados dos indicadores de saúde de mortalidade e morbidade Aqui são expostos os principais problemas enfrentados para a confiabilidade dos indicadores Ao avaliar a exatidão dos dados de mortalidade muitos autores consideram padrão ouro os diagnósticos obtidos nas necropsias Ainda que estes se constituam em excelente fonte de informação para o preenchimento de causas nas declarações de óbito sabese que não é bem assim De fato mesmo que 100 das mortes fossem submetidas à necropsia não se teria 100 de exatidão nas mesmas visto que nem todos os patologistas preenchem adequadamente os atestados de óbito quando a evolução para o óbito é muito rápida a proporção de erros de diagnóstico é grande como o verificado com a hemorragia cerebral e a oclusão coronária Entre nós há poucos estudos comparando as informações do atestado de óbito com dados de autópsia Por outro lado apenas os dados da necropsia não são muitas vezes suficientes para elaboração de uma sequência causal lógica e adequado preenchimento da declaração de óbito Pensase nesse caso haver necessidade também de informações clínicas razão pela qual acreditase que a melhor forma de preencher a declaração de óbito é a originada da união das informações de uma necropsia e um prontuário ambos bem elaborados O que foi aqui descrito quanto à fidedignidade dos dados de mortalidade diz respeito apenas à declaração da causa básica a qual nem sempre é feita de maneira correta pelos médicos Por outro lado as estatísticas podem apresentar falhas mesmo quando a causa da morte é declarada corretamente porque existe a possibilidade de erros na codificação da causa por conta de codificadores mal preparados No Brasil após a municipalização das ações de saúde a codificação das causas de morte passou a ser feita nas secretarias municipais de saúde o que fez com que a quantidade de codificadores crescesse assusta doramente sendo que o Brasil é hoje talvez o país com maior número de codificadores de causas de morte Esse fato fez com que se tornasse difícil o seu treinamento e parti cularmente o acompanhamento e a supervisão necessários para o bom andamento dos trabalhos Assim correse o risco de ver deterioradas as estatísticas de mortalidade caso não seja feita boa formação dos codificadores e supervisão em nível municipal A tentati va de sanar essa questão e uniformizar o trabalho desenvolvido foi feita por meio de um programa para seleção eletrônica da causa básica da morte o qual vem sendo utilizado regularmente através do programa Seletor da Causa Básica SCB desenvolvido pelo Centro Brasileiro de Classificação de Doenças em conjunto com o DatasusMinistério da Saúde Este embora ainda com algumas falhas representa a esperança de uma boa codificação LEITURA COMPLEMENTAR 222 AGORA É COM VOCÊ LEITURA COMPLEMENTAR da causa da morte além de assegurar a comparabilidade dos seus dados em todo o País Outro fator que pode afetar as estatísticas de mortalidade por causas somente para es tudos de tendências é a introdução de novas revisões da Classificação Internacional de Doenças Com o objetivo de sanar esse viés a OMS e a Rede de Centros Colaboradores da OMS para a Classificação de Doenças publicam uma equivalência dos códigos entre as revisões a qual deve ser usada nesses estudos sempre que o período estudado englobar mais do que uma revisão Um cuidado também a ser tomado para evitar distorção dos dados na análise epidemiológica referese à necessidade de selecionálos segundo local de residência do falecido ou em caso específico segundo local de ocorrência Além de todos esses aspectos é preciso introduzir no currículo das escolas médicas nos últimos anos e mesmo na residência médica temas relacionados às estatísticas de mortalidade seus usos e a importância do preenchimento do atestado de óbito e a maneira correta de fazêlo A excessiva multiplicação dos cursos de medicina é bastante preocupante visto que pode levar a uma situação em que se os alunos estão correndo o risco de serem mal preparados nas artes de diagnosticar e tratar certamente não serão melhores quanto a declarar do que morreram seus pacientes Fonte LAURENTI R JORGE M H P de M GOTLIEB S L A confiabilidade dos dados de mortalidade e morbidade por doenças crônicas nãotransmissíveis Ciência Saúde Co letiva v 9 n4 p 909920 2004 223 AGORA É COM VOCÊ MATERIAL COMPLEMENTAR Epidemiologia Indicadores de Saúde e Análises de Dados Tatiana Gabriela Brassea Galleguillos Editora Saraiva Sinopse o livro apresenta os conceitos de Epidemiologia e estatística bem como sua utilização no decorrer do tempo Discute as diferentes teorias que explicam o processo saúdedoença inclusive a que contempla os Determinantes Sociais em Saúde Mostra os indicadores mais utilizados para medir morbidade e mortalidade associandoos às metas mundiais e nacionais como os Objetivos do Milênio Aponta as características de doenças transmissíveis e não transmissíveis e os impactos que causam nas diferentes regiões do país Por fim explica a transição epidemiológica ocorrida no Brasil e o planejamento em saúde a partir do uso de indicadores epidemiológicos como ferramenta de gestão do SUS O conteúdo pode ser aplicado para os cursos técnicos em Agente Comunitário de Saúde Enfermagem Gerência em Saúde Registros e Informações em Saúde Vigilância em Saúde entre outros A Organização PanAmericana de Saúde subsidia a Rede Interagencial de Informações em Saúde RIPSA que traz as bases de dados para os Indicadores e Dados Básicos para a Saúde no Brasil Acesse o link abaixo e veja mais Para acessar use seu leitor de QR Code MEU ESPAÇO 224 7 Para começarmos nossa disciplina aluno a você irá conhecer e introduzir os conceitos e aplicações de prevalência e incidência e abordar a relação prevalência e incidência descrever os tipos de prevalência e sua interpretação os tipos de incidência e sua interpretação E por fim conceituar e interpretar as medidas de associação utilizadas para identificação de fatores de risco ou de proteção dos estudos retrospectivos além das medidas de associa ção utilizadas para identificação de fatores de risco ou de proteção dos estudos prospectivos Medidas de Frequência e de Associação Dra Izabel Galhardo Demarchi 226 UNICESUMAR Caroa alunoa nesta unidade você aprenderá o que são e como utilizar as medidas de ocorrência dos fenômenos epidemiológicos como a prevalência e a incidência Nós também abordaremos como calcular e interpretar as medidas de associação Odds ratio ou razão das proporções e risco relativo as quais possibilitam identificar fatores de risco associados aos desfechos em saúde e calcular a probabilidade da ocorrência dos problemas de saúde quando um indivíduo é exposto a esses fatores Faremos uma breve introdução dos conceitos básicos das medidas de ocorrência mais utilizadas em epidemiologia também chamadas de me didas de frequência Também mostraremos para você como representar a ocorrência das doenças nas populações utilizando tabelas mapas e gráficos Descreveremos as medidas de prevalência e de incidência seus cálculos e interpretações Nesses dois tópicos utilizaremos exemplos hipotéticos ou originais para que você compreenda a aplicação dessas medidas para verificar a situação de saúde das populações e determinar quais são as doenças ou causas das enfermidades que nelas ocorrem com maior frequência E conceituaremos as medidas de associação e suas aplicações para a identificação de fatores de risco causas ou ainda fatores de proteção que levam à ocorrência de doenças óbitos ou outros desfechos em saúde Para facilitar a compreensão das medidas de associação destaca remos as medidas de odds ratio proporção dos pares e risco relativo utilizadas quando se realizam estudos retrospectivos e prospectivos respectivamente Por isso para que você compreenda esse tema tam bém abordaremos brevemente esses tipos de estudos os quais você aprenderá melhor na próxima unidade deste livro 227 UNIDADE 7 MEDIDAS DE FREQUÊNCIA OCORRÊNCIA Figura 1 Gráfico de ocorrência do vírus HIV Fonte Wikimedia 2014 online¹ Nesta unidade conceituaremos as medidas de frequência também chamadas de ocorrência e as medidas de associação Você será capaz de compreender e até de calcular e interpretar as medidas de frequência e de associação a partir da obtenção dos conhecimentos teóricos e da prática de exercícios contidos nesta unidade Primeiramente vamos conceituar as medidas de frequência das doenças Para isso precisamos voltar ao conceito de epidemiologia contido anteriormente na qual o melhor conceito da disciplina foi descrito por Almeida Filho e Barreto 2011 online ciência que estuda o processo saúdeenfermidade na sociedade analisando a distri buição populacional e fatores determinantes do risco de doenças agravos e eventos associados à saúde propondo medidas específicas de prevenção controle ou erradicação de enfermidades danos ou problemas de saúde e de proteção promoção ou recuperação da saúde individual ou coletiva produzindo informação e conhecimento para apoiar a tomada de decisão no planejamento administração e avaliação de sistemas programas serviços e ações de saúde Podemos ver que o objetivo da Epidemiologia é verificar a distribuição dos determinantes das doenças dos agravos e de outros eventos ligados à saúde nas populações Contudo qual é a ferramenta dos epi demiologistas para verificar e analisar essa distribuição Destacamos aqui a importância e a utilização das medidas de frequência das doenças e outros desfechos nas populações 228 UNICESUMAR Para explorar melhor a ocorrência das doenças e sabendose que os riscos das doenças são afetados pelos fatores pessoais de tempo e lugar precisamos perguntar GORDIS 2009 Quem foi acometido pela doença Quando a doença ocorreu De onde surgiram os casos As medidas de frequênciaocorrência são aquelas que medem a ocorrência número porcentagem taxa ou proporção de um evento óbito doença nascimento e etc em uma população ou em grupos específicos em determinado período e local PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Essas medidas são as mais utilizadas quando realizamos os estudos do tipo observacionais e descritivos GORDIS 2009 que serão abordados na próxima unidade deste livro Em relação às populações é evidente que as características do hospedeiro humano como a raça a idade e o sexo influenciam a ocorrência das doenças GORDIS 2009 O tempo Quando nos indicará a periodicidade com que as doenças ocorrem se é contínua veja a figura a seguir sazonal de acordo com a estação climática ou cíclica ocorre sempre de tempos em tempos permitindo a identificar a tendência desta ocorrência ou seja se ocorre diminuição manutenção ou aumento do número de casos Tomemos como exemplo o gráfico em linha na figura a seguir BRASIL 2017 Percentual de casos de violência Por sexo 80 60 40 20 2009 2010 2012 Masculino Feminino 2013 2014 2015 2016 Figura 1 Frequência de casos de violência de acordo com o sexo de 2009 a 2016 no Brasil Fonte Ministério da Saúde 2018 online² 229 UNIDADE 7 Neste gráfico disponibilizado pelo Ministério da Saúde verificamos que o maior número de casos de violência ocorre no sexo feminino e que de acordo com os anos o número de casos mantém uma constância e é quase duas vezes maior nas mulheres que nos homens No exemplo acima foi utilizada representação gráfica do tipo linear para mostrar a frequência dos casos de violência Veja que a discussão do porquê o maior número de casos ocorre nas mulhe res ainda não é feita Essa análise qualitativa não será trabalhada aqui até porque são necessários muitos outros dados e informações A pergunta Onde indicará a distribuição geográfica da doença pode ser em um bairro uma cidade uma zona rural um estado um país ou ser global Destacamos aqui a variável lugar UNAIDS 2008 Prevalência de HIV em adultos 15 5 15 2 5 1 2 1 sem dados Figura 2 Prevalência global de HIVAIDS em adultos jovens 15 a 49 anos no ano de 2008 Fonte Wikimedia 2015 online³ Representação gráfica da distribuição geográfica da infecção pelo HIVAIDS no mundo As áreas mais vermelhas são aquelas de maior ocorrência de infecção pelo HIVAIDS e as áreas em cinza não há dados de distribuição da infecção Você conhece as doenças mais frequentes em seu município estado e país No Brasil as doenças mais frequentes e que mais matam são as doenças cardiovasculares e as neoplasias 230 UNICESUMAR As fontes de dados utilizadas para se obter as informações de uma pessoa doente o período e o lo cal da doença são provenientes de registros contínuos como as Declarações de óbito notificações sistemas de informação prontuários médicos e hospitalares ou ainda registros periódicos como os inquéritos epidemiológicos e estudos científicos GORDIS 2009 PEREIRA 2003 Os dados podem ser representados utilizando cartogramas distribuição dos casos de acordo com a área geográfica por exemplo a figura 2 e diagramas linear ou tabular veja a figura 1 A partir dos cartogramas podemos compreender a distribuição da doença conforme o lugar alas de um hospital bairros municípios países ou global e os diagramas podem trabalhar diversas variáveis como a frequência da doença de acordo com tempo lugar e pessoa O diagrama pode ser linear como na figura 1 utilizando linhas ou ainda barras como na figura 3 outra forma de representar os dados é utilizando tabelas FRANCO PASSOS 2011 Mas como medir os fenômenosA ocorrência das doenças pode ser medida utilizandose taxas ou proporções As taxas mostram a rapidez de ocorrência de uma doença numa população e as proporções nos mostram a fração da população que é afetada por aquele fenômeno As medidas de ocorrência de uma doença é também chamada de medida de morbidade em que estão incluídas a prevalência e in cidência também existem as medidas de mortalidade GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 que foram discutidas na unidade anterior no tópico 4 Indicadores de Saúde coeficientes de mortalidade Resumidamente a medida de prevalência é aquela utilizada para verificar a frequência de casos novos e antigos de uma doença enquanto que a incidência referese apenas aos casos novos de uma enfermidade A seguir definiremos os conceitos cálculos e interpretações das medidas de frequência de prevalência e incidência 231 UNIDADE 7 PREVALÊNCIA A prevalência é definida como o número de pessoas afetadas por um fenômeno doença ou agravo na população em um determinado momento dividido pelo número de pessoas na população no mesmo momento Podemos dizer que a pre valência é a proporção de pessoas doentes naquele período estudado O cálculo de prevalência se dá pela seguinte fórmula GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 Taxa de prevalência a cada 1000 pessoas n de casos existentes novos e antigos de uma doença ou outro fenômeno em um período de tempo dividido pelo número de pessoas da população naquele mesmo período Esse resultado deve ser multiplicado por 1000 O coeficiente de prevalência pode ser pontual com tempo determinado ou calculado para um período de estudo GORDIS 2009 Por exemplo podemos calcular a prevalência de diabetes melli tus entre os anos de 2000 a 2010 Portanto temos o número de casos existentes num período e área dividido pela população naquele mesmo período e lugar O resultado pode ser multiplicado por 100 tendo o resultado calculado como uma porcentagem por exemplo Em um município X hipotético durante os anos de 2008 a 2010 existiam 200 casos de diabetes mellitus e a população total era de 2000 habitantes Temos 200 casos existentes divididos por 2000 resultando em 01 que multiplicado por 100 mostra uma prevalência de 10 de diabetes mellitus na população do município X Podemos também calcular a prevalência multiplicando o resultado da fórmula por 1000 10000 100000 um milhão etc A escolha do 10n é arbitrária GORDIS 2009 e pode ser escolhida para fazer comparações com outros coeficientes já obtidos ou com o de outros lugares Recomendamos que se tenha bom senso na escolha da potência ou seja para um lugar em que se tem apenas 10000 pessoas o uso do milhão como fator de multiplicação dará um número muito alto e de difícil compreensão pelos leigos Veja o exemplo abaixo Dados hipotéticos 200 casos existentes de hipertensão arterial10000 pessoas 002 multiplicado por um milhão 20000 esta é a prevalência a cada um milhão de pessoas mas esse lugar estaria muito longe de ter um milhão de pessoas Ficaria mais expressivo e compreensível fazer o cálculo a cada 10000 ou 1000 pessoas veja 002 x 10000 a prevalência é de 200 casos a cada 10000 pessoas naquele período ou tempo 002 x 1000 a prevalência é de 20 casos a cada mil pessoas naquele momento ou período 232 UNICESUMAR Dizemos que a prevalência é uma medida de frequência retrospectiva uma vez que conta com o nú mero de casos antigos e do presente refletindo o passado até o momento da pesquisa GORDIS 2009 Um exemplo de retrospectivo realizase um estudo no ano de 2017 e utilizamse dados dos anos de 2000 a 2015 para verificar a prevalência de uma doença ou seja a pesquisa utiliza dados do passado e do momento da pesquisa Na prevalência não levamos em consideração a duração da doença GOR DIS 2009 isto é podemos ter pessoas com 10 a 20 anos de duração de uma doença como a artrite reumatoide Consequentemente essas pessoas sempre farão parte do numerador GORDIS 2009 Portanto a prevalência pode ser considerada uma fotografia da doença naquele lugar e tempo sendo uma medida estática É também muito útil para medir a frequência e a magnitude de proble mas crônicos como a diabetes mellitus a hipertensão arterial as neoplasias e outras doenças de longa duração ou com longo período de latência como a infecção pelo HIV e as hepatites virais GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 Na figura 3 temos a representação gráfica na forma de barra da distribuição da prevalência da infecção pelo HIV e morte nos EUA utilizando dados de 1980 a 2015 Vivos com HIV Óbito por AIDS 1200 1000 800 600 400 200 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Total milhões Figura 3 Prevalência de pessoas infectadas pelo HIV e óbitos por AIDS a cada mil pessoas nos Estados Unidos da América no período de 1980 a 2015 Fonte Wikimedia 2018 online4 Em azul temos a prevalência de pessoas vivendo com HIV e em laranja a taxa de óbito por Síndrome da Imunodeficiência Adquirida AIDS 233 UNIDADE 7 Podemos observar que a prevalên cia de HIV aumentou ao longo dos anos nos EUA e devemos lembrar que esta medida de frequência é ideal para problemas crônicos como a infecção pelo HIV em que os casos existentes acumulamse ao longo dos anos e não apenas são considerados os casos no vos Por isso ao longo dos anos so mamse os casos existentes aos novos Além disso devemos levar em consideração os casos em que houve a cura ou o óbito Nesses devemos re duzir o numerador pois não são mais considerados casos existentes GOR DIS 2009 PEREIRA 2003 Podemos representar a prevalência utilizando um tanque de água A prevalência é o número de casos existentes de uma doença conteúdo de dentro do tanque que considera o número de casos novos que enche o tanque e os antigos dentro do tanque reduzindo do total o número dos casos que evoluíram para a cura não existem mais e portanto saem do tanque e que levaram ao óbito também não existem mais e saem do tanque A prevalência é útil para avaliar o peso de uma doença na comunidade e não pode ser considerada uma medida de risco GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 PEREIRA 2003 Ela é muito utilizada e valiosa para o planejamento de serviços de saúde e como ferramenta sugestiva de fatores etiológicos pois se trata de uma medida que se refere ao passado e não a dados novos como a incidência Esta sim é considerada uma medida de risco pois explora a relação entre a exposição a um fator e o risco de desenvolver a doença No caso de planejamento em saúde podemos por exemplo estimar o número de pessoas que possuem artrite reumatoide na comunidade e a partir disso calcular o número de clínicas necessárias que tipos de serviços de reabilitação deveremos implantar quantos profissionais de saúde deverão compor o quadro de servidores e outras medidas Em relação à sugestão de fatores etiológicos podemos utilizar a prevalência quando é difícil medir a incidência de uma doença como no caso da asma em o momento exato do início da doença é de difícil definição GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 Os dados para cálculo da prevalência geralmente são obtidos por inquéritos entrevistas questioná rios e até por autorrelato Por isso devemos levar em consideração muitos vieses que podem ocorrer como GORDIS 2009 PEREIRA 2003 Figura 4 Esquema representativo da prevalência Fonte a autora 234 UNICESUMAR problemas com os numeradores muitas vezes definir quem tem a doença não é uma tarefa fácil Isso pode ocorrer quando a doença é de difícil diagnóstico como a asma a artrite reumatoide ou a neoplasia Ou ainda a pessoa pode ter a doença mas não está ciente que a possui ou não tem a atenção médica ou a informação O indivíduo pode ainda não recordar de ter tido o episódio da doença ou a exposição aos fatores investigados O entrevistador ou pesquisador pode não cadastrar corretamente a informação ou não formular corretamente a pergunta ou ainda ser tendencioso problemas com denominadores contagens seletivas de certos grupos na população deixando de adicionar todos os indivíduos que deveriam compor o denominador Outro erro é o de utilizar os dados populacionais do IBGE de um ano diferente do estudado Gordis 2009 afirma que todos do denominador devem ter o potencial para entrar no grupo representado no numerador Como exemplo em um estudo que avalia a prevalência de câncer de colo uterino mulheres histerectomi zadas histerectomia é a remoção parcial ou total do útero não devem compor o denominador pois não estão sob o risco de câncer de colo uterino Incluílas no denominador levaria a taxas incorretas problemas com dados hospitalares as admissões nos hospitais são seletivas em relação às ca racterísticas pessoais à gravidade da doença às condições associadas e às políticas de admissão os registros hospitalares não são elaborados para pesquisas e podem ser incompletos ilegíveis ou perdidos ou ainda muito variados na qualidade do diagnóstico a população do denominador não é geralmente bem definida INCIDÊNCIA A incidência é uma medida de frequência dinâmica como um filme e é prospectiva Isso significa que as frequências das doenças variam conforme se passa o tempo Sem contar os casos antigos ela mede os dados do presente e os novos que surgem prospectivamente GORDIS 2009 FRANCOPASSOS 2011 PEREIRA 2003 Um exemplo de prospectivo é quando se inicia um estudo em 2017 e os dados são coletados nesse mesmo ano e nos seguintes por exemplo até 2020 Ou ainda os dados são coletados do passado mas só se contabilizam os casos novos e não os que persistiram ao longo dos anos do estudo A incidência de uma doença é definida como o número de casos novos de uma doença ou agravo que ocorrem um período determinado de tempo em uma população que está sob o risco de desenvolver a doença O cálculo da taxa de incidência se dá pela equação GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 PEREIRA 2003 235 UNIDADE 7 Número de casos novos da doença em um período de tempo dividido pelo número de pessoas da população sob o risco de desenvolver a doença o Resultado deve ser multiplicado por 10n No denominador devemos utilizar a população exposta ao risco de desenvolver a doença ou seja aquelas que já possuem a doença não podem ser contadas para compor o denominador A potência de 10 pode ser 100 1000 10000 100000 1 milhão ou outro número O fundamental na incidência é contar apenas os casos NOVOS no numerador A incidência mede a ocorrência de um evento a iden tificação de uma pessoa que desenvolve uma doença e que não a apresentava anteriormente Como é uma medida que avalia a transição do saudável para o doente dizemos que a incidência é uma medida de risco diferentemente da prevalência GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 PEREIRA 2003 O indivíduo do denominador deve ter potencial para ser um numerador GORDIS 2009 Tomemos como exemplo a pesquisa da incidência de câncer de colo uterino Neste caso o denominador deve ser composto apenas por mulheres pois os homens não possuem potencial para ter câncer de colo uterino O mesmo se aplica para a pesquisa de câncer de próstata em homens na qual não devemos incluir as mulheres no denominador uma vez que não possuem próstata A incidência é muito útil para medir a frequência e a magnitude de problemas agudos dengue gripe infecções parasitárias alergias As doenças que os geram têm curta duração e os casos não se mantém por longo período não havendo uma prevalência significativa ao longo de um ano por exemplo Para doenças que ocorrem sazonalmente ou cuja duração dos sintomas é de semanas ou poucos meses podemos utilizar a incidência como medida de frequência GORDIS 2009 PEREIRA 2003 Também utilizamos a incidência quando pretendemos avaliar a eficácia de uma vacina estudos do tipo ensaio clínico Nestes estudos experimentais uma população sem a doença é submetida à imunização com a vacina e observase ao longo do tempo prospectivo o aparecimento da doença ou seja a frequência dos casos novos Veja o exemplo da figura abaixo Incidência de sarampo Estados Unidos 19502001 Casos milhões Vacina licenciada 900 800 700 600 500 400 300 200 100 1950 1960 1970 1980 1990 2000 0 Figura 5 Incidência de sarampo measles a cada um milhão de habitantes nos Estados Unidos de 1950 a 2001 Fonte Wikimedia 2018 online5 236 UNICESUMAR Representação gráfica linear do coeficiente de incidência número de casos a cada um milhão de pessoas eixo Y casescasos thousandsmilhão de acordo com os anos eixo X de 1950 a 2000 A linha do gráfico representa o número de casos por ano Entre 1960 e 70 foi introduzida a vacinação contra o sarampo A partir da linha de tendência observamos que houve um declínio no número de casos Vaccine licensed vacina licenciada Observamos que após a introdução da vacina houve uma redução significativa dos casos novos de sarampo ao longo dos anos Tomemos como exemplo a dengue A duração dos sintomas da doença é de uma semana assim o indivíduo é incluído como um caso novo quando se constata que está com a doença Logo após a cura esse indivíduo está novamente sob o risco de desenvolver a doença e não é considerado um caso existente veja a figura do tanque no tópico 2 desta unidade Portanto se ele for acometido novamen te ele será um caso novo Por isso a medida adequada para doenças de curta duração é a incidência Para você compreender melhor daremos um exemplo hipotético sobre a tuberculose Tabela 1 Tuberculose TB Incidência prevalência e taxa de óbito por 100000 habitantes ano de 2015 e 2016 no município X dados hipotéticos Ano População Casos novos de TB Casos registrados Incidência por 100000 Prevalência por 100000 Óbitos Taxa de mortalidade por 100000 2015 500000 320 362 640 724 20 40 2016 515000 348 373 676 724 25 49 Fonte a autora Neste exemplo podemos ver a diferença entre incidência e prevalência No ano de 2015 na cidade X ti nhamos uma população de 500 mil pessoas 320 casos novos e 42 casos antigos de tuberculose totalizando 362 casos existentes A incidência é calculada apenas com os casos novos de tuberculose 320499958 lembrese que o denominador é a população que está sob o risco de adoecer e 42 já estavam doentes a cada 100000 habitantes A prevalência se calcula a partir do total de casos somandose os antigos e os novos 362500000 Por isso a prevalência é maior que a incidência Observamos ainda que no ano de 2016 a incidência foi mais elevada mas a prevalência mantevese constante pois a prevalência ainda leva em consideração os casos curados e os óbitos e reflete a constância da doença ao longo do tempo A tuberculose geralmente é uma doença crônica com duração maior que seis meses a um ano na qual a prevalência é a medida de frequência mais utilizada mas a incidência é uma medida que nos mostra o risco de a doença acometer uma população enquanto a prevalência não GORDIS 2009 Portanto a escolha da medida de frequência deve ser adequada e determinada pela característica de duração da doença Para doenças de longa duração podemos utilizar prevalência e incidência e para as de curta duração a ideal e recomendada é a incidência Todas devem ser calculadas quando se têm os números confiáveis do numerador e do denominador GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 Em algumas situações podemos utilizar a relação entre a incidência e prevalência principalmente na quelas em que as taxas de uma doença não se alteram ou a taxa de imigração é semelhante a de emigração Podemos aplicar a seguinte equação GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 PEREIRA 2003 237 UNIDADE 7 Prevalência incidência x duração da doença A prevalência de doenças crônicas é mais facilmente estabelecida quando comparada à incidência o que se faz por inquéritos transversais Como regra geral este é o caminho mais simples determinar a prevalência e por uma estimativa da duração da doença obterse a incidência Os cálculos são aproxi mados por exigirem como premissa a estabilidade da doença na população ou seja incidência cons tante GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 Tomemos a taxa de incidência de uma determinada neoplasia maligna cujo coeficiente de prevalência é de seis casos por 100 mil habitantes e a média de evolução do caso seja de dois anos entre o diagnóstico e o óbito Utilizando a equação temos uma incidência de três casos novos a cada 100 mil habitantes MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO PARA ESTUDOS RETROSPECTIVOS Após a identificação dos principais problemas de saúde de uma população é preciso perguntar quais são as causas para que ocorram os óbitos as doenças os agravos A pesquisa dos fatores de risco ou de proteção que determinam os fenômenos de doença e saúde podem ser realizados por estudos epidemiológicos observacionais ou experimentais Brevemente os observacionais são aqueles em que o pesquisador coleta os dados retrospectivos ou prospectivos observa os fenômenos finais e os de exposição e não interfere na saúde ou na doença do indivíduo enquanto que os experimentais são aqueles em que o pesquisador interfere na saúde do indivíduo como na testagem de uma novo medicamento vacina ou método de diagnóstico por exemplo GOR DIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 238 UNICESUMAR Dentro das pesquisas epidemiológicas os principais estudos biomédicos utilizados para a identificação de fatores de risco que podem desen cadear ou favorecer o aparecimento de doenças são os estudos transversais casocontrole coorte e ensaio clínico GORDIS 2009 BENSEÑOR LOTUFO 2005 FRANCO PASSOS 2011 Os estudos observacionais retrospectivos aqueles que utilizam a prevalência de doenças e seus determi nantes são os mais realizados e os principais são os transversais e de casocontrole GORDIS 2009 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Esses estudos são retrospectivos pois utilizam dados do passado exposição e doença Por exemplo um estudo iniciou em 2017 mas os dados são referentes aos anos de 2000 a 2017 Figura 6 No âmbito do estudo observacional prospectivo temos os estu dos de coorte Gordis 2009 Benseñor e Lotufo 2005 que utilizam a incidência de doenças e seus determinantes Como exemplo um estudo iniciou em 2017 e acompanhou os pacientes até 2030 para obter todos os dados de exposição e doença Figura 6 Os estudos do tipo ensaio clínico são sempre prospectivos e experimentais intervém na saúde do indivíduo novos tratamentos teste de vacinas e outros GORDIS 2009 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Esses tipos de estudos serão abordados na próxima unidade deste livro Nesta unidade é importante que você compreenda que quando realizamos estudos retrospectivos transversais e casocontrole que utilizam dados antigos e do presente prevalência nós devemos utilizar a medida de associação de razão de chances Odds ratio e razão de prevalência GORDIS 2009 BENSEÑOR LOTUFO 2005 No caso de realizarmos um estudo prospectivo coorte e ensaio clínico devemos utilizar a medida de risco relativo ou outra medida de risco tópico V desta unidade GORDIS 2009 BUSTO 2016 FRANCO PASSOS 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 O cálculo e a interpretação dessas medidas permitem responder á pergunta qual é a associação ou o risco de ser exposto a um fator e desenvolver uma doença As medidas obtidas nos estudos re trospectivos são estimativas do risco e não o risco verdadeiro o qual é referido como o risco relativo GORDIS 2009 Portanto dizemos que quando calculamos a Odds ratio razão de chances ou a razão de prevalência RP estamos interpretando a probabilidade ou a chance de um evento ocorrer após a exposição a um fator de risco não inferindo causalidade mas sim sugerindo as hipóteses dos fatores de risco enquanto que quando realizamos os estudos prospectivos de maior credibilidade e confiabilidade científica calculamos o real risco risco relativo RR de desenvolver um fenômeno após a exposição a um fator de risco Estes tipos de estudos inferem causalidade GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 BUSATO 2016 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Figura 6 Diagrama de tempo para os estudos prospectivos e retrospectivos iniciados em 2017 Fonte a autora 239 UNIDADE 7 Mas o que seriam associação e causalidade Essas duas palavras não são sinônimos Dois eventos po dem estar associados sem que um seja a causa do outro eles podem também estar etiologicamente ligados O termo associação tem o significado de relação ou correlação estatística entre dois ou mais eventos Causalidade relação de causa e efeito entre dois eventos significa que a presença de um deles contribui para a presença do outro ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 É o que ocorre entre um fator de risco e uma doença A remoção do fator de risco por sua vez diminui a frequência da doença Exemplo a falta de higiene das mãos a presença de pessoas doentes em locais fechados a falta de imunização pela vacina da gripe são fatores que estão associados à gripe e o agente viral é a causa da doença O risco é a probabilidade de que pessoas que estão sem uma doença mas expostas a certos fatores de risco adquiram a doença Qual é o risco da pessoa não vacinada contrair o vírus influenza e adquirir uma gripe A investigação epidemiológica gera resultados que indicam os riscos de que uma pessoa exposta a um determinado desenvolva uma enfermidade ou um outro evento O risco é uma quantificação da associação entre a exposição a um fator e o surgimento de uma doença PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Por exemplo qual é o risco de desenvolver uma doença coronariana quando exposto a altos níveis de colesterol Essa resposta pode ser dada a partir de cálculos matemáticos de risco Logo o risco é a probabilidade de ocorrer um evento quando há a exposição a um fator No en tanto nem todos as pessoas têm os mesmos riscos Há pessoas que se expõem ou vivem perigosamente e que possuem maior probabilidade de morrer precocemente Há outras que não se expõem intensamente mas que estão sobre o risco de adoecer ou sofrer por algum dano e não de morrer tão precocemente No caso da doença coronariana os coeficientes mais elevados estão nos grupos de pessoas que fumam mas as pessoas que não fumam também podem ser atingidas porém com menor probabilidade MEDRONHO 2009 PEREIRA 2003 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Um dos estudos de coorte mais famosos e que inspiraram muitas pesquisas foi o estudo de Framingham EUA conhecido como Framinghan Heart Study O estudo iniciou em 1949 para identificar fatores associados com o risco aumentado de doença cardíaca coronariana DCC Uma amostra representativa de 5209 homens e mulheres com idade de 30 a 59 anos foi se lecionada de aproximadamente 10000 pessoas daquela faixa etária vivendo em Framingham Destes 5127 não tinham doença cardíaca coronariana quando do primeiro exame e estavam portanto em risco de desenvolverem DCC Essas pessoas foram reexaminadas a cada 2 anos para avaliar evidências de DCC e todas foram submetidas a eletrocardiograma e exames de sangue triglicerídeos colesterol total glicemia e outros O estudo transcorreu por mais de 30 anos e demonstrou que o risco de desenvolver DCC está associado com a pressão arterial o colesterol sérico o hábito de fumar a intolerância a glicose e a hipertrofia ventricular esquerda Fonte Lotufo 2008 240 UNICESUMAR Para verificarmos a associação entre um fator de risco e uma doença podemos utilizar as medidas de risco e de probabilidade de um evento ocorrer após a exposição a um fator de risco Para os estudos retrospectivos do tipo transversal e de casocontrole recomendamos o cálculo da razão de chances Razão de chances Odds ratio A palavra Odds ratio OR vem do inglês oddspares e ratio proporção e é a divisão entre a probabi lidade de um evento acontecer quando se está exposto ou não a um fator de risco É uma estimativa do risco relativo é a chance a probabilidade GORDIS 2009 BUSATO 2016 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Para compreendermos o cálculo e a interpretação das medidas de OR razão de prevalência RP e risco relativo RR é imprescindível construir uma tabela de contingência também chamada de tabela 2 x 2 GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 A sugestão é que você sempre construa a tabela colocando a exposição à esquerda na vertical e o evento final desfecho doença óbito agravo à direita na horizontal veja o exemplo a seguir Tabela 2 Modelo de tabela 2x2 ou de contingência exposição x desfecho Exposição ao fator de risco Doença desfechoevento final Doente Sim Não doente Não Total Exposto Sim A B A B Não Exposto Não C D C D Total A C B D A B C D Fonte Gordis 2009 A outra forma de se construir a tabela é colocando a doença ou desfecho à esquerda e a exposição à direita na horizontal como no exemplo Tabela 3 Modelo de tabela 2x2 ou de contigência desfecho x exposição Doença desfecho Exposição ao fator de risco Exposto Sim Não Exposto Não Total Doente Sim A C A C Não doente Não B D B D Total A B C D A B C D Fonte Gordis 2009 Observe que os pares concordantes as respostas Sim e Sim A e Não e Não B permanecem no mesmo local em ambas as tabelas enquanto que os pares que discordam respostas Não e Sim C Sim e Não D mudam de posição na tabela Isso pode confundílos quando forem aplicar as fórmulas das medidas de associação Por isso é sempre importante entender o cálculo da medida e não só saber aplicar fórmulas 241 UNIDADE 7 A razão de chances OR é na verdade a razão entre o produto dos pares concordantes e o produto dos pares discordantes GORDIS 2009 FRANCO PASSOS 2011 BUSATO 2016 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Razão de Chances OR A multiplicado por D dividido pelo resultado da multiplicação de C e B logo A x D C x B Veja o exemplo de um estudo de casocontrole dados hipotéticos em que a exposição ao fumo foi verificada como fator de associação com o câncer de pulmão Os casos de câncer pulmão são aqueles confirmados por exames e clínica e os controles são indivíduos que diferem apenas na ausência da doença Tabela 4 Exemplo 1 tabela de contingência de estudo de casocontrole sobre o câncer de pulmão e exposição ao fumo dados hipotéticos Exposição ao fumo Câncer de pulmão Casos Sim Controles Não Total Fumantes Sim 1292 A 1246 B 2538 A B Não fumantes Não 8 C 54 D 62 C D Total 1300 A C 1300 B D 2600 A B C D Fonte a autora Assim de 1300 pessoas com o câncer de pulmão 1296 relataram serem fumantes e de 1300 controles 1246 também eram fumantes Neste caso como se trata de um estudo retrospectivo a medida de OR é a mais apropriada para indicar uma associação entre o fumo e o câncer de pulmão Logo OR A x D C x B 1292 x 54 1246 x 8 697689968 699 7 A interpretação da OR é que os indivíduos expostos ao risco fumantes apresentaram uma pro babilidade sete vezes maior de serem atingidos pelo câncer de pulmão do que os nãoexpostos nãotabagistas Existe uma probabilidade sete vezes maior de o evento ocorrer nos expostos em relação a uma vez nos não expostos Quando a relação é maior que 1 como nesse caso 7 existe o risco de quando exposto ao fator analisado desenvolverse a doença Quando o resultado de OR RP e RR forem maior que um 1 existe riscoprobabilidade ou chance de o desfecho doença óbito o outro evento ocorrer nos indivíduos expostos ao fator de risco O resultado quantitativo significa quantas vezes o risco da doença ocorrer no grupo exposto é maior do que no grupo não exposto PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 BUSATO 2016 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Veja o mesmo exemplo mas alocando a exposição e a doença em locais diferentes da tabela 2 x 2 242 UNICESUMAR Tabela 5 Exemplo 2 tabela de contingência de estudo de casocontrole sobre o câncer de pulmão e exposição ao fumo dados hipotéticos Câncer de pulmão Exposição ao fumo Fumantes Sim Não fumantes Não Total Casos Sim 1292 A 8 C 1300 A B Controles Não 1246 B 54 D 1300 C D Total 2538 A B 62 C D 2600 A B C D Fonte a autora O resultado é o mesmo no entanto a tabela de contingência é construída diferente Outro exemplo hipotético um estudo transversal verificou o consumo de carnes gordurosas duas vezes por semana ou mais em indivíduos com dislipidemia alterações nos níveis de lipídios no san gue Veja os resultados hipotéticos Tabela 6 Exemplo 2 tabela de contingência de um estudo transversal sobre a dislipidemia e o consumo semanal de carne dados hipotéticos Exposição Dislipidemia Doentes Sim Não doentes Não Total Consumo de carne acima de 2 vezes por semana Sim 200 A 200 B 400 A B Consumo de carne menor que 2 vezes na semana Não 100 C 100 D 200 C D Total 300 A C 300 B D 600 A B C D Fonte a autora Logo OR 200 x 100 200 x 100 2000020000 1 um Neste caso não há associação entre o consumo de carne gordurosa hipoteticamente em relação às dislipidemias O consumo de carne gor durosa não interferiu no indivíduo desenvolver essa doença ou seja a probabilidade da dislipidemia ocorrer em indivíduos que consomem carne gordurosa mais de duas vezes por semana com aqueles que se alimentam com menor quantidade é a mesma Portanto quando OR RP e RR forem igual a 1 não há associação entre a exposição ao fator de risco e a ocorrência do desfecho final A chance de o aparecimento de uma doença é a mesma para o grupo exposto e o não exposto PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 BUSATO 2016 BENSEÑOR LOTUFO 2005 243 UNIDADE 7 Um outro exemplo hipotético acadêmicos de medicina realizaram um estudo transversal para verificar se as pessoas que possuíam câncer de pele utilizavam protetor solar com filtro solar maior ou igual a 15 no rosto e corpo Observe o resultado Tabela 7 Exemplo 3 tabela de contingência de um estudo transversal sobre o câncer de pele e o uso de protetor solar Exposição Uso de protetor solar Câncer de pele Doentes Sim Não doentes Não Total Sim 25 A 300 B 325 A B Não 75 C 100 D 175 C D Total 100 A C 400 B D 500 A B C D Fonte a autora Logo a OR é 25 x 100 300 x 75 250022500 011 Neste caso a OR foi menor que um ou seja a chance do evento ocorrer no grupo exposto foi menor que uma vez Este resultado mostra que o uso do protetor solar não é um fator de risco mas sim de proteção PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 Para que os clínicos entendam esse valor menor que um podemos fazer o seguinte raciocínio Se 1 é a chance nula não há associação logo 1 011 OR 089 multiplicado por 100 porcento 89 de chance a menos da doença ocorrer nos indivíduos expostos em relação ao não expostos Portanto quando OR RP e RR for menor que um isso indica a presença de um fator de proteção e não de risco Não devemos jamais descrever as medidas de associação com resultado menor que um desta maneira a chance de o indivíduo exposto desenvolver a doença é 011 vezes maior que no indivíduo não exposto Você pode observar que não faz sentido a afirmação Portanto devemos prestar muita atenção nos resultados de OR RP e RR para que se possa interpretálos de forma correta evitando a confusão e a descredibilidade do resultado Conforme exemplo anterior do câncer de pulmão podemos também expor diferentemente o resultado de OR e RR acima de 1 neste caso Outra forma de DESCREVER para melhor interpretação pelos clínicos OR 7 logo 7 1 fator de não associação 6 x 100 600 de chance a mais de desenvolver a doença quando exposto a um fator de risco em relação ao não exposto 244 UNICESUMAR Razão de prevalência RP A razão de prevalência é outra medida de associação que pode ser utilizada para verificar a proba bilidade de o evento acontecer na população Expressa uma comparação matemática da prevalência entre os grupos de expostos e nãoexpostos a um determinado fator em estudo Significa quantas vezes a prevalência é maior ou menor quando existe a exposição a determinado fator PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 O cálculo de RP é prevalência da doença nos expostos prevalência da doença nos não expostos AABCCD GORDIS 2009 Tomemos o exemplo da tabela 4 exemplo 1 Logo a prevalência do câncer de pulmão é de 1292 em 2538 pessoas expostas ao fumo e de 8 casos em 62 pessoas não fumantes Assim RP 12921292 1246 8854 12922538 862 051013 39 4 Portanto a prevalência de câncer de pulmão é quatro vezes maior em indivíduos fumantes em relação aos não fumantes Atualmente observamos que os estudos epidemiológicos retrospectivos têm utilizado mais a me dida de OR do que RP para verificar a associação de fatores de risco com doenças e outros eventos Acreditase que como RP tem o mesmo fundamento que o risco relativo mas não infere causalidade por se tratar de estudo retrospectivo e ser uma medida que estima o risco e não o confirma OR ainda é a medida mais apropriada e que evita confusão e interpretação inadequada O resultado de RP 1 1 ou 1 deve ser interpretado como OR e RR ou seja 1 indica fator de proteção 1 não há associação e 1 indica fator de risco PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BAR RETO 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Como visto anteriormente a Epidemiologia tem raízes na Bioestatística e atualmente vemos o uso universal de valores de P e a referência estatisticamente significativo nos estudos epide miológicos Utilizamos o valor de p ou o intervalo de confiança para considerar um resultado significativo ou não Esses valores são obtidos a partir da aplicação de testes estatísticos de hi póteses como o de Pearson o quiquadrado e outros O intervalo de confiança é o intervalo de valores do parâmetro analisado uma faixa ampla que leva em conta o erro aleatório da pesquisa e depende de um nível usualmente o alfa que especifique o grau de compatibilidade dos dados com os limites do intervalo O intervalo de confiança de 95 é usualmente considerado na área da saúde nível alfa como limite conhecido como valor de p Neste caso o valor de p é de 005 É fundamental aplicar corretamente a estatística para validar os resultados epidemiológicos Fonte Rothman Greenland e Lash 2011 245 UNIDADE 7 MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO PARA ESTUDOS PROSPECTIVOS Para os estudos prospectivos como de coorte e ensaios clínicos calculamos incidência como medida de frequência e risco relativo a mais indicada como medida de associação Nestes ca sos a medida de risco é verdadeira e infere causalidade ou seja indica o real fator de risco de uma doença a causa de uma doença Esses estudos afirmam as hipóteses levantadas nos estudos retrospectivos Nesses estudos o risco pode ser interpretado como PEREIRA 2003 GORDIS 2009 BUSATO 2016 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Risco absoluto ou taxa de incidência indica o número de casos novos de uma doença ou outro evento em um determinado período Utilizando a doença coronariana como exem plo teríamos 15 óbitos por coronariopatia por ano a cada mil adultos com colesterol sérico elevado e cinco óbitos a cada mil adultos com níveis baixos Essa é a forma mais adequada e simples de quantificar o risco e seu maior significado é quando comparado com resul tados obtidos anterior ou posteriormente Esta comparação é obtida pelo cálculo do risco relativo ou do risco atribuível Risco relativo RR é o cálculo que resulta em quantas vezes o risco de desenvolver uma doença é maior em um grupo comparado a outro grupo Podemos calcular quantas vezes é o risco de uma pessoa exposta a um fator desenvolver um evento em relação à não ex posta Continuando o exemplo o risco relativo é calculado pela razão entre as duas taxas de incidência 15 dividido por 5 resultando em 3 O RR indica que o risco de morrer por doença coronariana é três vezes maior em indivíduos com colesterol sérico elevado em relação aqueles que possuem colesterol sérico baixo Risco atribuível RA à exposição é a diferença entre a incidência do evento em dois grupos o do exposto a um fator de risco e do não exposto No exemplo da doença coronariana o RA é a diferença entre as incidências 15 5 10 Sendo assim ocorrem 10 óbitos anuais por coronariopatia por mil adultos com colesterol sérico elevado Seriam os óbitos em excesso O RR é a medida de associação mais utilizada atualmente e expressa uma comparação matemática do risco de adoecer entre grupos de expostos e nãoexpostos a um determinado fator em estudo PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 BUSATO 2016 Logo a equação do RR é RR incidência no grupo exposto AAB dividido pela incidência no grupo não exposto CCD Veja o modelo de tabela 2x2 para cálculo do risco relativo 246 UNICESUMAR Tabela 8 Modelo de tabela para cálculo de risco relativo População Doentes Sim Não doentes Não Total Incidência Expostos A B AB AAB Nãoexpostos C D CD CCD Total AC BD ABCD RRAAB C CD Fonte adaptado de Gordis 2009 Exemplo um estudo de coorte hipotético selecionou 11000 pessoas ao longo de 10 anos e observou o número de pessoas que adoeciam por doença cardiovascular e associou com a exposição à diabetes mellitus Tabela 9 Exemplo 1 modelo de um estudo de coorte sobre a doença cardiovascular e a exposição à diabetes mellitus População Doença cardiovas cular Sim Não doentes Não Total Incidência Diabetes mellitus expostos 20 A 980 B 1000 AB 201000 AAB Nãoexpostos 32 C 9968 D 10000 CD 3210000 CCD Total 52 AC 10948 BD 11000 ABCD RR 63 AAB C CD Fonte a autora Logo RR 6 significa que a incidência de doença cardiovascular é seis vezes maior quando a pessoa possui diabetes mellitus em relação àquelas que não possuem diabetes Outro exemplo hipotético um estudo do tipo ensaio clínico avaliou a eficácia da vacina contra pneumonia e verificou a incidência da doença ao longo de 10 anos após a vacinação Tomemos os seguintes resultados Tabela 10 Exemplo 2 tabela de contingência de um ensaio clínico para uma vacina contra a pneumonia População Pneumonia Doentes Sim Não doentes Não Total Incidência Vacina expostos 5 A 995 B 1000 AB 51000 AAB Nãoexpostos não receberam a vacina 10 C 990 D 1000 CD 101000 CCD Total 15 AC 1985 BD 2000 ABCD RR 05 AAB CCD Fonte a autora Neste caso temos um risco relativo de 05 Esse resultado mostra que a vacina teve um efeito protetor contra a pneumonia 1 05 05 x 100 50 em que o risco de se desenvolver a pneumonia é 50 menor nos vacinados em relação aos que não receberam a vacina O resultado menor que 1 é muitas vezes encontrado quando desejamos testar novos medicamentos vacinas e métodos de diagnóstico de doenças BENSEÑOR LOTUFO 2005 247 UNIDADE 7 Caso o RR apresente um resultado igual a 1 isso indica que a incidência da doença é a mesma no grupo exposto e não exposto não havendo diferença ou ainda que não há associação entre o fator pesquisado e a doença não podendo considerálo fator de risco ou de proteção PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 BUSATO 2016 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Resumindo Se RR OR e RP 1 Não há associação 1 Risco nos expostos não expostos Risco 1 Risco nos expostos não expostos proteção Chegamos ao final desta unidade uma das mais importantes da nossa disciplina Agora você pode entender melhor as medidas de ocorrência das doenças agravos e óbitos e como podemos utilizálas para a interpretação da situação de saúde das nossas populações planejamento tomadas de medida em saúde Até a próxima CONSIDERAÇÕES FINAIS Caroa alunoa chegamos ao final desta unidade Esperamos que você tenha compreendido a importância e as aplicações das medidas de frequência e de associação Vimos a importância da frequência e distribuição das doenças de acordo com o tempo pessoa e lugar e utilizamos para isso figuras e tabelas além das medidas de frequência prevalência inci dência seus cálculos e interpretações Nós utilizamos exemplos hipotéticos para que você possa compreender a aplicação dessas medidas na verificação da situação de saúde das populações e determinar quais são as doenças ou causas de enfermidades que ocorrem com maior frequência nas populações Abordamos as medidas de associação e suas aplicações para a identificação de fatores de risco causas ou ainda fatores de proteção que levam à ocorrência de doenças óbitos ou outros desfechos em saúde Destacamos as medidas de odds ratio proporção dos pares razão das chances e a razão de prevalência como medidas de associação para os estudos retrospectivos aqueles que utilizam dados do passado e presente prevalência como os transversais e de casocontrole Destacamos o risco relativo utilizado em estudos prospectivos como os de coorte e o ensaio clínico que uti lizam a incidência dos eventos Você pode aprender como interpretar o resultado das medidas de associação e a identificar fatores de risco ou de proteção para as doenças Como você pode observar existem muitos tipos de estudos retrospectivos e prospectivos que podem ser realizados para verificar a situação de saúde das populações e identificar fatores de risco e de proteção para as doenças 248 AGORA É COM VOCÊ 1 Qual é a ferramenta dos epidemiologistas para verificar a distribuição das doenças e seus determinantes nas populações Justifique 2 Entre 1000 crianças vacinadas contra o sarampo no sexto mês de vida 50 desenvol veram a doença no ano seguinte a contar da data de aplicação da vacina Que tipo de medida de frequência é esta a Taxa de mortalidade b Prevalência c Incidência d Taxa de detecção e Nenhuma das alternativas 3 No ano de 2002 dados hipotéticos foram detectados 553 casos novos de hanseníase nos serviços de saúde do Distrito Federal No final daquele ano um total de 3045 estava em tratamento incluindo os mais antigos e os que se descobriu recentemente serem portadores do bacilo de Hansen Tomandose estes números para os devidos cálculos e admitindose uma população de 1 milhão de habitantes I A taxa de incidência de hanseníase é de 553 novos casos a cada 100000 habitantes II A taxa de prevalência de hanseníase é de 3045 casos novos e antigos a cada 100000 habitantes III A incidência de hanseníase é de 3045 casos a cada 100000 habitantes IV A prevalência de hanseníase é de 3598 casos a cada 100000 habitantes Assinale a alternativa correta a Apenas I e II estão corretas b Apenas II e III estão corretas c Apenas I está correta d Apenas II III e IV estão corretas e Nenhuma das alternativas está correta 249 AGORA É COM VOCÊ 4 Estime a prevalência de diabetes mellitus em uma empresa com 2000 funcionários em que um exame médico periódico inicial mostrou 300 diabéticos O seguimento desses indivíduos mostrou o aparecimento de mais 40 casos novos de diabetes a cada ano A prevalência de diabetes mellitus no início do seguimento foi de a 10 b 15 c 20 d 25 e 30 5 Ainda em relação ao exercício anterior a incidência anual de diabetes mellitus nessa empresa supondo que a população permaneça constante foi de aproximadamente a 24 b 5 c 10 d 20 e 25 6 Assinale Verdadeiro V ou Falso F As medidas de associação de Odds ratio e razão de prevalência são medidas que estimam o risco de um evento ocorrer após a exposição a um fator O risco relativo é uma medida que infere causalidade e é a mais utilizada para o cálculo de risco e nos estudos de ensaio clínico A medida de Odds ratio indica a probabilidade ou a chance de um evento ocorrer quando o indivíduo é exposto a um fator Não infere causalidade mas levanta uma hipótese O risco relativo é utilizado para estudos prospectivos em que se utiliza a incidência como medida de frequência A Odds ratio é uma medida utilizada para estudos retrospectivos em que se utiliza a prevalência como medida de ocorrência 250 AGORA É COM VOCÊ 7 Em um estudo do tipo casocontrole retrospectivo observouse o aparecimento de hepatocarcinoma em indivíduos expostos e não expostos ao consumo de álcool Dos 120 casos de hepatocarcinoma 92 consumiam álcool enquanto que nos controles 230 pessoas apenas 20 pessoas consumiam álcool Monte uma tabela 2 x 2 de con tingência e calcule o risco relativo RR e a Odds ratio OR para verificar a associação do hepatocarcinoma quando há exposição ao álcool Assinale V para a alternativa verdadeira e F para a falsa A OR é de 68 Indica que o risco de se desenvolver hepatocarcinoma em indivíduos que consomem álcool é quase sete vezes maior em relação às pessoas que não fazem o uso de álcool O risco relativo é de 68 o que significa que as pessoas expostas ao álcool possuem um risco forte sete vezes maior de desenvolver hepatocarcinoma em relação às não expostas A OR é de aproximadamente 35 isto significa que a probabilidade do indivíduo exposto ao consumo de álcool desenvolver hepatocarcinoma é 35 vezes maior em relação aos não expostos 8 Em uma população de 1000 adultos um exame clínico inicial revelou 100 indivíduos com hipertensão arterial Durante mais cinco anos seguintes 40 pacientes adicionais desenvolveram hipertensão arterial cinco destes indivíduos morreram desde o pri meiro diagnóstico O risco de desenvolver hipertensão arterial dentro de cinco anos é a 1001000 b 100900 c 401000 d 40900 e 40100 251 AGORA É COM VOCÊ Para leitura complementar selecionamos um artigo científico publicado em 2010 na Revista LatinoAmericana de Enfermagem sobre a incidência de infecção hospitalar em unidade de tratamento intensivo UTI em um hospital universitário do Brasil Lembrese que os casos de infecção hospitalar são considerados agudos e novos e que a incidência é a melhor medida para expressar sua frequência Os pesquisadores da área de enfermagem reali zaram um estudo prospectivo medida de frequência adequada é a incidência descritivo e epidemiológico a partir de dados coletados da UTI de um hospital Observe como foi feito o estudo critérios de inclusão e exclusão dados coletados e análises estatísticas e epidemiológicas realizadas A amostra incluiu todos os pacientes admitidos no CTI no período de agosto de 2005 a janeiro de 2008 N1889 O critério de exclusão foram registros médicos incompletos N3 Antes da coleta de dados a pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética da instituição de acordo com a Resolução 19696 do Conselho Nacional de Saúde que controla pes quisas envolvendo seres humanos A coleta de dados foi feita por estudantes da gradua ção previamente capacitados nos prontuários dos pacientes e através dos resultados de exames microbiológicos dos mesmos Os dados coletados se referiam ao sexo idade procedência tipo de paciente tempo de permanência na unidade de internação infecção comunitária paciente colonizado durante a internação procedimento invasivo infecção hospitalar desfecho dos pacientes e sítios de ocorrência das infecções Os dados coletados foram compilados no programa Pacote Estatístico para as Ciências Sociais SPSS 13 analisados utilizandose o teste exato de Fisher para verificar a associa ção ou não da infecção hospitalar às características clínicas e às variáveis demográficas além do Risco Relativo Foram estabelecidos o intervalo de confiança de 95 e nível de significância de 005 Veja que para este estudo do tipo prospectivo foi aplicada corretamente a medida de associação de risco relativo E ainda foi aplicada a análise estatística sobre os dados para aumentar a confiabilidade nos resultados A seguir está o resumo da pesquisa contendo seus principais resultados LEITURA COMPLEMENTAR 252 AGORA É COM VOCÊ Este estudo prospectivo objetivou determinar a incidência da infecção hospitalar IH em uma unidade de terapia intensiva UTI sua associação com características clínicas do paciente e sítios de ocorrência Incluise 1886 pacientes de UTI de um hospital universi tário entre agosto de 2005 e janeiro de 2008 Utilizouse neste estudo o teste exato de Fisher e Risco Relativo Foram identificadas 383 203 IH 144 376 do trato urinário 98 256 pneumonia 58 151 sepses 54 141 do sítio cirúrgico e 29 77 outras A permanência média foi de 193 dias para pacientes com IH e 202 dias para colonizados com microrganismos resistentes Registrouse 395 óbitos entre pacientes com IH RR 44 3456 A IH esteve associada a pacientes provenientes de outras unidades da instituição unidade de emergência permanência superior a 4 dias de internação infecção comunitá ria à internação colonizados por microrganismos resistentes em uso de procedimentos invasivos e óbitos resultantes de IH As associações entre a exposição aos fatores de risco e o desenvolvimento da infecção hos pitalar encontradas neste estudo foram calculadas aplicandose a medida de associação de risco relativo a mais adequada para este tipo estudo Fonte OLIVEIRA A C KOVNER C T SILVA R S Infecção hospitalar em unidade de tra tamento intensivo de um hospital universitário brasileiro Revista LatinoAmericana de Enfermagem v 18 n 2 p 97104 2010 LEITURA COMPLEMENTAR 253 AGORA É COM VOCÊ MATERIAL COMPLEMENTAR Princípios de Bioestatística 7ª Edição Stanton A Glantz Editora Artmed Sinopse a 7ª edição de Princípios de Bioestatística desvenda esse assunto desafiador de maneira interessante e agradável sem a necessidade de conhecimentos prévios O autor torna o assunto divertido e prazeroso ao combinar estudos fictícios sobre seres de outros planetas com artigos reais da literatura biomédica A obra inicia com noções básicas incluindo análise de variância e o teste t e depois avança para testes de comparações múltiplas tabelas de contingência regressão e muito mais A seguir está o link para acessar um artigo científico anexado na base Scielo que aborda como aplicar a Odds ratio razão de chances e a razão de prevalência em estudos transversais Tenha uma boa leitura Para acessar use seu leitor de QR Code MEU ESPAÇO 254 8 Iniciamos a nossa unidade e aqui vamos conceituar o estudo des critivo abordando as funções das variáveis ligadas ao tempo ao espaço e à pessoa possibilitando o detalhamento do perfil epi demiológico Vamos descrever também os tipos de estudos ana líticos observacionais e intervencionais E além disso conceituar e compreender o estudo do tipo transversal os estudos do tipo casocontrole do coorte e por fim do ensaio clínico Principais Desenhos de Estudos Epidemiológicos Dra Izabel Galhardo Demarchi 256 UNICESUMAR Caroa alunoa bemvindo à mais uma unidade Chegamos em um dos conteúdos mais inte ressantes da disciplina Lembrase que a Epidemiologia é baseada em estudos observacionais sem intervenção ou experimentais intervencionistas realizados em populações Esses estudos verificam a frequência de fenômenos do processo saúdedoença como doenças agravos e óbitos ou cura e recuperação etc e identificam fatores de risco ou de proteção relacionados a esses eventos que ocorrem nas populações A partir dos estudos epidemiológicos podemos conhecer a situação de saúde de uma população e identificar grupos de risco verificar a ocorrência e causas de doenças e óbitos e ainda determinar a eficácia de medicamentos e vacinas Para isso é importantíssimo realizar um estudo bem planejado com escolha criteriosa das variáveis investigadas e utilizar uma fonte de dados de alta confiabilidade Com esses cuidados os resultados dos estudos epidemiológicos podem responder muitas perguntas Existem muitos tipos de estudos epidemiológicos aqueles que descrevem a frequência de eventos nas populações descritivos e os que verificam a associação de fatores causais com os eventos analíticos Nesta unidade descrevemos e exemplificamos os principais estudos epidemiológicos descritivos e analíticos Os estudos analíticos observacionais abordados aqui são o transversal tópico II o casocontrole e o coorte e o do tipo experimental de ensaio clínico em humanos e não humanos Todos os estudos devem ser concisos e diretos com metodologia e objetivos bem delineados Isso contribuirá para a obtenção de resultados que respondem às questões de saúde Em cada tópico desta unidade nós abordaremos um tipo de estudo epidemiológico e você conhecerá suas funções e interpretações e compreenderá a aplicação prática destes estudos para o conhecimento da saúde da população e identificação de fatores associados aos desfechos em saúde 257 UNIDADE 8 EPIDEMIOLOGIA DESCRITIVA Iniciaremos a Unidade com o tema Epidemio logia Descritiva pois os estudos descritivos são aqueles que verificam a distribuição dos eventos nas populações como a ocorrência de doenças morbidade óbitos mortalidade e outros agra vos São os primeiros estudos a serem realizados pois identificam os problemas de saúde permi tindo o planejamento e aplicação das medidas de prevenção proteção e promoção da saúde Primeiramente é preciso conhecer a frequên cia e a distribuição de uma doença ou outros problema em um determinado local e período Posteriormente questionamse as causas dessa ocorrência naquela população GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BEN SEÑOR LOTUFO 2005 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Os estudos que permitem inferir causalidade de doenças são os analíticos descritos nos próximos tópicos desta unidade Os estudos epidemiológicos podem ser classificados como descritivos e analíticos A Epide miologia Descritiva estuda a distribuição dos eventos quanto às pessoas o lugar e o tempo A epidemiologia analítica estuda a associação da exposição e o efeito específico MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 2011 Exemplos qual é a relação entre o hábito de fumar e o câncer de pulmão Ter múltiplos parceiros e partos aumenta a probabilidade ou o risco de câncer de colo uterino Tradicionalmente a Epidemiologia Descritiva é definida como o estudo da distribuição e da frequência das doenças e dos agravos da saúde coletiva em função de variáveis ligadas ao tempo dia mês ano ao lugar ambientais e populacionais e às pessoas características individuais e populacionais possibilitando à promoção da saúde GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 2011 Por exemplo podemos levantar o número de casos de doenças cardiovasculares no ano de 2017 tempo em mulheres pessoa na cidade de São Paulo lugar A função dos estudos descritivos é esclarecer para cada tipo de doença qual tipo de variação obedece Assim podemos elaborar as seguintes questões GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 2011 Como definir o evento e especificar a sua frequência em relação às características das pessoas atingidas dos lugares e do tempo Quem ou quais pessoas foram acometidas pela doença Podemos investigar o sexo a idade escolaridade estado civil etc 258 UNICESUMAR Foi atingido um grupo específico de pessoas ou uma população Onde ocorreram os casos Em que locallugar as pessoas foram atingidas Tratase de um bairro estado país restaurante Quando ou em que períodotempo as pessoas foram atingidas Ano mês semana epidemio lógica Por quê a doença ocorreu A utilização de dados populacionais ou individuais é a ferramenta epidemiológica para responder a todas essas perguntas As fontes de dados podem ser prontuários médicos declarações de óbito laudos laboratoriais inquéritos populacionais entrevistas questionários e outros etc A obtenção dos dados pode ser contínua como a notificação de doenças periódica como no caso do IBGE ou ainda ocasional como em um estudo acadêmico GORDIS 2009 Variável tempo Na variável tempo temos os estudos que investigam a ocorrência da doença em um curto prazo de tempo séries temporais e os que observam a frequência da doença ao longo de muitos anos tendência geral possibilitando verificar a diminuição o aumento ou a manutenção do número de casos Podemos ainda ter as distribuições cronológicas da doença como as variações cíclicas e variações sazonais GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 2011 Séries temporais conjunto de observações ordenadas no tempo mês ano semana dia Exemplo número mensal de nascimentos de óbitos ou de casos de uma doença notificável A frequência da doença é estudada em um curto intervalo de tempo Tendência geral história ou secular é a modificação na frequência com a qual as doen ças ocorrem num período bastante longo de anos independentemente de sua característica cíclica ou irregular Apresenta sempre uma tendência secular ao aumento à diminuição ou à constância Exemplo em mais de 20 anos de estudo observamos que a taxa de mortalidade materna reduziu em aproximadamente 70 Figura 1 Em relação à distribuição cronológica temos a seguinte classificação Variação cíclica um dado padrão de variação é repetido de intervalo a intervalo de modo recor rente alternamse valores máximos e mínimos Ciclo semanal mensal ou anual Por exemplo o pico elevação do número de casos de leishmanioses aumentam significativamente a cada cinco anos Figura 2 Variação sazonal é a propriedade segundo a qual o fenômeno considerado é periódico e se repete sempre na mesma estação do ano Por exemplo a gripe é sazonal e ocorre geralmente em estações chuvosas e frias Veja o exemplo da malária na figura 5 259 UNIDADE 8 1990 73 111 166 257 406 141 120 101 80 75 70 71 68 63 35 Hipertensão gestacional PRINCIPAIS CAUSAS DA MORTALIDADE MATERNA Óbito materno por 100 mil nascidos vivos EVOLUÇÃO DOS NÚMEROS Total de óbitos de mães por 100 mil nascidos vivos Hemorragia 1990 1994 1998 2001 2002 2004 2008 2010 2011 2015 Estimativa a partit de dados ainda preliminares Meta estabelecida nos Objetivos do Milênio Aborto Infecção pósparto Doenças circulatórias 138 79 44 42 3 2000 2010 Figura 1 Taxa de mortalidade materna no Brasil de 1990 a 2015 Fonte SAGE Secretaria de Apoio e Gestão Estratégica do Ministério da Saúde online Fonte Ministério da Saúde 2018 online¹ Nº de casos registrados e população de insetos vetores 0 5 10 15 20 25 Tempo anos Casos Vetor Figura 2 Representação gráfica da distribuição cíclica de uma doença tropical hipotético de acordo com os anos Fonte a autora Obs A partir do gráfico observase que o pico elevação no número de casos ocorre a cada cinco anos mesmo período em que ocorre um aumento na população de vetores da doença 260 UNICESUMAR Para que possamos verificar essas variações de acordo com o tempo podemos utilizar o Diagrama de Controle que é um dispositivo gráfico Figura 3 e 4 destinado ao acompanhamento no tempo semana a semana mês a mês da evolução dos coeficientes de incidência O objetivo do diagrama é estabelecer e implementar medidas profiláticas que possam manter a doença sob controle No eixo das ordenadas Y deverão ser registradas as medidas de incidência e no eixo das abscissas X a variável relacionada ao tempo PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Veja o gráfico abaixo Figura 3 Diagramação da incidência da doença eixo das ordenadas Y de acordo com o tempo eixo das abcissas X Fonte a autora Devemos distribuir o número de casos de acordo com o tempo A partir de dados obtidos anteriormente registrados em bases de dados ou obtidos pelos mesmos pesquisadores podemos calcular a média Ẋ do número de casos ao longo dos anos anteriores e aplicar um desviopadrão fixo de 196 para mais e para menos e assim traçar um canal endêmico da doença veja a figura 4 PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 O termo endêmico se refere a qualquer doença espacialmente localizada temporalmente ilimitada habitualmente presente entre os membros de uma população e cujo nível de incidência se situe sistemati camente dentro dos limites da faixa endêmica referente àquela população e época determinada Podemos dizer que uma doença é endêmica quando ela a sua distribuição ocorre dentro do esperado ou seja dentro da normalidade Ela sempre é registrada e a ocorrência é uma constante PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 A média dos casos deve utilizar dados mais próximos do período do estudo atual Por exemplo na figura 5 para construir o diagrama de controle da distribuição dos casos notificados de malária no Pará do ano de 1999 foi utilizada uma série histórica de casos notificados de malária de 1992 a 1998 que subsidiou a determina ção dos limites superior e inferior de casos esperados no diagrama de controle de 1999 PINHEIRO 2000 Quando somamos o desviopadrão na média do número de casos ocorridos anteriormente à pesquisa traçamos no gráfico o limite superior do canal endêmico e quando subtraímos o desviopadrão da média obtemos o limite inferior do canal endêmico Se no período estudado o número de casos permanecer dentro do canal endêmico podemos dizer que a frequência da doença é endêmica e ocorreu conforme o esperado para aquele momento Quando o número de casos excede o limite superior do canal endêmico podemos dizer que houve uma epidemia da doença naquele período Quando o número de casos se situa abaixo do limite inferior do canal endêmico dizemos que a doença está eliminada ou erradicada Figura 4 PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 261 UNIDADE 8 DIAGRAMA DE CONTROLE Frequência da doença Y X 196 DP X 196 DP X Média DP desviopadrão Y Frequência da doença TempoX Limite inferior do canal endêmico Limite superior do canal endêmico Epidemia Eliminação Canal endêmico Figura 4 Diagrama de controle Fonte a autora Veja o diagrama de controle da malária no Pará no ano de 1999 PINHEIRO 2000 Jan 6 5 4 3 2 1 0 Fev Limite Superior Índice parasitário anual IPA por mil habitantes Limite Inferior IPA 1999 Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Figura 5 Diagrama de controle da distribuição mensal dos casos notificados de malária de 1999 no Estado do Pará dados de 1992 a 1998 Fonte Informe Epidemiológico do SUS 2002 Secretaria Estadual de Saúde do Pará SESPA Fundação Nacional de Saúde Obs Série histórica de casos notificados de malária que subsidiou a determinação dos limites superior e inferior de casos esperados no diagrama de controle de 1999 Como podemos ver na Figura 5 o índice parasitário anual por habitante excedeu o limite superior do canal endêmico a partir do mês de junho até dezembro de 1999 baseandose nos dados dos anos anteriores 1992 a 1998 Portanto observamos um pico epidêmico da doença a partir de junho de 1999 Com a detecção de uma epidemia no ano 2000 a partir do Plano de Intensificação das Ações de Controle da Malária da Amazônia Legal PIACM foi recomendado como estratégia o fortalecimento dos serviços de atenção básica no atendimento dos paciente portadores de malária notadamente no que se refere ao diagnóstico precoce e ao tratamento correto dos casos visando reduzir a morbimortalidade 262 UNICESUMAR Antes de afirmarmos que uma doença foi eliminada erradicada ou que ocorreu uma endemicidade ou epidemia devemos rever os conceitos dessas palavras para não cometer erros graves na interpretação da ocorrência de uma doença Veja a seguir alguns conceitos de relevância PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Erradicação é a extinção por métodos artificiais do agente etiológico de um agravo ou do vetor sendo impossível sua reintrodução e totalmente desnecessária a manutenção de quaisquer medidas de prevenção Exemplo a varíola foi erradicada no mundo em 1980 e não se realiza mais nenhuma medida preventiva da doença nem a vacinação Eliminação é atingida quando se obtêm a cessação da sua transmissão em extensa área geo gráfica persistindo no entanto o risco de sua reintrodução seja por falha na utilização dos instrumentos de vigilância ou controle seja pela modificação do comportamento do agente ou vetor Exemplo No Brasil o tétano neonatal foi eliminado no ano 2003 após a introdução maciça da vacinação em mulheres em idade fértil No entanto a vacinação e as medidas de higiene ainda são preservadas para que a doença se mantenha sob controle Epidemia é toda a flutuação que excede significativamente os valores normais de incidência da doença tendo como referência uma série de casos ocorridos em anos anteriores Exemplo o número de casos de dengue excedeu o esperado para aquele mesmo período do ano tornandose uma epidemia O surto epidêmico é a ocorrência epidêmica restrita a um espaço extremamente delimitado colégio quartel edifício bairro restaurante Exemplo um surto de salmonelose em uma escola da cidade X Ocorreu um número de casos maior que o esperado em um lugar restrito e limitado Endemia qualquer doença espacialmente localizada temporalmente ilimitada habitualmente presente entre os membros de uma população e cujo nível de incidência se situe sistematica mente dentro dos limites da faixa endêmica referente àquela população e época determinada Exemplo na cidade de Maringá ocorrem anualmente 100 casos de leishmaniose Pandemia é a ocorrência epidêmica caracterizada por uma larga distribuição espacial atingindo várias nações É uma elevação não habitual da incidência de uma dada patologia Exemplo a pandemia do H1N1 ocorrida no ano de 2009 Ou ainda a pandemia da AIDS Características relativas ao lugarespaço Em relação à variável lugar podemos verificar a distribuição de um evento de saúde de acordo com a área urbana ou rural As frequências das doenças variam muito conforme o lugar e o am biente em que as pessoas vivem Em áreas urbanizadas temos uma maior concentração popu lacional logo maior produção e acúmulo de lixo poluição e outros Consequentemente há um maior número de doenças relacionadas a isso como leptospirose alergias doenças respiratórias e outras PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 263 UNIDADE 8 Veja essa situação o sudeste brasileiro está quase 90 urbanizado enquanto que o norte 62 A distribuição de doenças relacionadas à urbanização é maior no sudeste que no norte Verificamos também que a atenção primária na zona urbana é bastante superior em relação a população rural Tomemos como exemplos as doenças sexualmente transmissíveis DST elas ocorrem com maior frequência nas áreas urbanas devido ao maior contingente populacional à promiscuidade e a outros fatores As doenças ocupacionais também ocorrem nas áreas urbanas devido à maior concentração de indústrias PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Na área rural observamos uma maior ocorrência de doenças relacionadas à presença de vetores ao tipo de habitação ao saneamento ambiental e aos modos de vida Nas áreas rurais encontramos uma maior prevalência de doenças como a leishmanioses a malária Figura 6 a doença de Chagas e outras Devemos também levar em consideração a diminuta disponibilidade de assistência médica essas áreas possuem muitas vezes poucas e precárias oportunidades de trabalho caracterizamse por baixos salários Apesar de ligadas à terra as pessoas geralmente são mal alimentadas ou ainda desnutridas existe uma baixa proporção de domicílios com saneamento PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 A variável lugar também pode se referir a bairros municípios estados regiões e países Uma forma repre sentativa da distribuição de casos de eventos em saúde é o mapa veja a figura 6 Os mapas são muitos utili zados para mostrar as áreas de maior ocorrência da doença assim como as áreas protegidas GORDIS 2009 Figura 6 Mapa de risco da malária por município de infecção Brasil ano de 2011 IPA índice parasitária anual por mil habitantes Fonte MINISTÉRIO DA SAÚDE Secretária de Vigilância em Saúde Boletim Epidemiológico Situação epidemiológica da malária no Brasil 2000 a 2011 v 44 n 1 16 p 2013 264 UNICESUMAR O conhecimento do lugar em que a doença ocorre permite aos gestores e à população promover me didas de controle das doenças e dos fatores de risco de forma pontual e localizada Por isso os estudos descritivos não podem cessar devem ser contínuos pois após a tomada das medidas e as ações de saúde podemos realizar novamente o estudo para verificar a eficácia e os resultados de sua aplicação sobre a frequência dos eventos relacionados à saúde PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Você já pensou que a sua saúde reflete o ambiente em que você vive Distribuição segundo atributos da população Pessoa A ocorrência de doenças também varia conforme as características populacionais e leva em consi deração as particularidades de cada indivíduo Podemos investigar a ocorrência do evento de saúde de acordo com as características demográficas idade sexo e grupo étnico as variáveis sociais como estado civil renda ocupação as variáveis que expressam o estilo de vida hábito de fumar consumo alimentar prática de exercício físico PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Ao estudar a variável idade por exemplo podemos ter muitos desfechos interessantes em relação às doenças Veremos que na infância ou nas crianças em idade préescolar encontramos uma maior frequência de doenças como a coqueluche a varicela as disenterias e a gripe ou seja doenças mais relacionadas à higiene ao contato direto pessoapessoa ou decorrentes de objetos contaminados de uso comum e aos aglomerados de pessoas Em adultos jovens observamos uma maior ocorrência de tuberculose malária febre amarela doenças profissionais as quais estão mais relacionadas aos seus hábitos à exposição a diferentes ambientes Indivíduos de meia idade ou idosos estão mais sujeitos a doenças relacionadas à senescência envelhecimento como as doenças cardiovasculares queda depressão artrite pneumonias e etc PEREIRA 2003 FRANCO PASSOS 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Em relação ao sexo podemos discriminar as causas de óbitos de acordo com essa variável umas vez que as pessoas são acometidas por doenças específicas de sua natureza como por exemplo as mulheres desenvolvem câncer de colo uterino enquanto o homem o câncer de próstata Te mos inúmeras situações que podem estar ligadas ao sexo PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 265 UNIDADE 8 A ocupação do indivíduo pode afetar sua qualidade de vida e influenciar a prevalência das doenças Por exemplo o saturnismo intoxicação aguda ou crônica por chumbo está ligado com a tipografia impressão de jornais indústrias automobilísticas pintores a brucelose doença infecciosa causada pela bactéria Brucella a matadouros e frigoríficos o sedentarismo pode estar ligado a empresários e executivos que possuem maior taxa de doenças cardiovasculares ou depressão PEREIRA 2003 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 O estado civil também pode influenciar a saúde uma vez que em geral os coeficientes de morbi mortalidade por doenças mentais suicídios ou acidentes e DSTs são mais elevados entre não casados viúvos solteiros desquitados divorciados Acreditase que isso pode estar relacionado à solidão à instabilidade ou à maior exposição aos fatores PEREIRA 2003 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Os fatores socioeconômicos também são importantes determinantes Tomemos o estado de saúde das nações que é um dos critérios através dos quais se torna possível classificálas nas categorias de desenvolvidas em desenvolvimento ou subdesenvolvidas Sabemos que regiões mais desenvolvidas disponibilizam os melhores sistemas de saúde menores taxas de doenças transmissíveis menor nú mero de óbitos por violência e doenças infecciosas PEREIRA 2003 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 EPIDEMIOLOGIA ANALÍTICA E ESTUDO TRANSVERSAL Como mencionado os estudos analíticos são aqueles que verificam a associação de fatores de risco com os desfechos de saúde óbito doenças e outros Os estudo analíticos podem ser observacionais ou expe rimentais Os estudos observacionais não intervêm na saúde do indivíduo apenas observam a distribuição dos fenômenos doença agravos óbito cura e outros e seus preditores Os estudos experimentais são basea dos em uma ou mais intervenções na saúde do indiví duo como na testagem de um novo medicamento ou vacina de métodos de diagnóstico e outros próximo tópico desta unidade GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 Dentre os principais tipos de estudos observacionais o mais realizado é o transversal Esse tipo de estudo é capaz de medir a prevalência de desfechos em saúde e seus preditores e de gerar hipóteses dos fatores de risco associados às doenças Ele é muito utilizado para planejar ações em saúde e medir a efi cácia dos serviços e ações de saúde MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 266 UNICESUMAR O estudo transversal também é chamado de seccional e de prevalência são sinônimos muito utilizados O levantamento dos dados doença ou outro evento e fatores preditores é realizado em único momento da pesquisa e não há acompanhamento do estado de saúde do indivíduo ou seja in vestigase o que se tem naquele momento Os dados coletados refletem o presente e o passado o que o indivíduo tem naquele momento da pesquisa e o que ele acumulou em todos os anos vividos Por isso caracterizase como um estudo retrospectivo PEREIRA 2003 MEDRONHO 2009 GORDIS 2009 Para o delineamento da pesquisa primeiramente é preciso selecionar a população que será estudada o número de pessoas e a representatividade da amostra 10 a 30 da população total de um município por exemplo O ideal é sortear aleatoriamente uma amostra da população O pesquisador também deve plane jar as variáveis que serão investigadas Após a coleta de dados examinamse as distribuições das variáveis dentro dessa amostra Com a coleta de dados sobre a exposição a fatores de risco preditores e os problemas de saúde é possível sugerir a causa e o efeito GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 As variáveis são detectadas apenas naquele momento para verificar a distribuição dos desfechos e seus determinantes em uma população definindo a prevalência da doença a partir de uma amostra populacional Figura 7 e não a incidência PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 O estudo transversal é útil para estudar populações e inquéritos epidemiológicos HULLEY et al 2015 As fontes utilizadas geralmente são prontuários médicos laudos laboratoriais questionários apli cados para uma população bases de dados como a plataforma DATASUS do Sistema Único de Saúde e outros GORDIS 2009 PEREIRA 2003 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Delineamento de um estudo transversal População de risco Não tem a doença Tem a doença Figura 7 Delineamento de um estudo transversal Fonte a autora Obs Neste tipo de estudo a partir de uma população selecionada por amostragem realizase um levantamento de variáveis e desfechos em saúde simultaneamente obtendose a distribuição da doença e dos fatores investigados 267 UNIDADE 8 No estudo transversal a exposição e a ocorrência da doença são medidos no mesmo momento por isso não se pode avaliar relação causaefeito ou seja não se pode afirmar a causa daquele evento somente sugerir Não se tem certeza de que o desfecho foi atribuído à exposição a um fator preditor Isso porque não há um período de acompanhamento dos indivíduos participantes da pesquisa e nem intervenção em sua saúde O pesquisador não estava no momento da exposição e não pode afirmar que o preditor precedeu o desfecho Lembrese de que os estudos transver sais são retrospectivos e muitas vezes as fontes dos estudos transversais não são completamente confiáveis PEREIRA 2003 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Por isso dizemos que as associações verificadas no estudo transversal apenas geram a hipótese de causaefeito mas não afirmam causalidade Para isso devemos realizar estudos do tipo ensaio clínico ou de coorte Em geral os estudos transversais utilizam amostras representativas da popu lação e não o todo Por isso é importante definir com rigor os limites de sua população pois será preciso o denominador para o cálculo da prevalência Embora não represente o ideal metodoló gico da epidemiologia moderna tem sido o mais empregado na pesquisa Isto se deve às muitas vantagens de se realizar este tipo de estudo como a curta duração a avaliação preliminar de uma hipótese a simplicidade de execução a facilidade e o baixo custo Por ser um estudo retrospectivo simples e de baixo custo que verifica o resultado de ações já executadas o estudo transversal tem sido muito utilizado para acompanhar e avaliar programas de prevenção de doenças Por exem plo podemos verificar se o rastreamento do câncer de próstata foi efetivo em detectar novos casos após a Campanha Nacional Saúde do Homem Asism podemos verificar a situação de saúde após a aplicação de uma medida de controle Por exemplo podemos coletar os dados de prevalência de câncer de colo uterino após a implantação e o acesso ao diagnóstico citopatológico oncótico também conhecido como exame de Papanicolaou O estudo transversal possui problemas metodológicos de pesquisa e algumas limitações como é pouco eficiente para demonstrar relação causal não há garantias de que a exposição precedeu a doença O paciente não foi acompanhado pelo pesquisador então não sabemos se ele se expôs a um fator de risco antes ou depois de ter a doença São estudos ineficientes para avaliar a evolução clínica da doença não se acompanha Os pesquisadores podem cometer erros de classificação dos problemas ou de exposição principalmente quando os registros são incompletos ou preenchidos por diferentes pessoas Não avalia medidas de risco risco relativo risco atribuível ou outro apenas de associação Odds ratio e razão de prevalência PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Podem ainda ocorrer inúmeros vieses durante a pesquisa como o de seleção e de memória que são os mais comuns No viés de seleção podemos ter problema na amostragem como não ser representa tiva da população Podese também selecionar uma amostra por conveniência na qual o pesquisador escolhe quem participará da pesquisa de forma não aleatória mas intencional Isto pode influenciar no resultado final da pesquisa e favorecer o desfecho que se busca e não verdadeiramente o que se tem PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 268 UNICESUMAR Para analisar os resultados dos estudos transversais podemos comparar o in dicadores de saúde e de exposição de uma população ou mais e realizar os testes de significância estatística como o teste de diferença de proporções Z e T e o teste do Quiquadrado PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 As únicas conclusões legítimas derivadas da análise dos estudos de preva lência restringemse a relações de associações e não de causalidade Portanto o emprego da medida de associação de Odds ratio ou razão de prevalência é o mais indicado para gerar hipóteses dos fatores de risco associados aos desfechos investigados PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Vamos dar um exemplo de um estudo hipotético Na cidade de Santa Helena Paraná realizouse um estudo transversal para avaliar fatores associados com a doença cardiovascular Os adultos com mais de 20 anos e de ambos os sexos somavam 20000 habitantes Essa população foi submetida à dosagem de glicemia de jejum para rastreamento de diabetes mellitus DM e foram questionadas sobre a presença de doença cardiovascular Todas as variáveis preditoras e de desfecho foram coletadas simultaneamente Como resultado 2000 indivíduos tiveram diagnóstico para DM dos quais oito apresentaram doença cardiovascular DC Ao final da coleta dos dados e análise 26 pacientes manifestaram DC Lembrese que montar uma tabela de contigência 2x2 é a melhor maneira para calcularmos a Odds ratio Logo Tabela 1 Exemplo 1 estudo transversal sobre doença cardiovascular e a exposição a diabetes mellitus Dosagem da glicemia Doença cardiovascular Doentes Sim Não doentes Não Total Diabético Sim 8 A 1992 B 2000 A B Não diabético 18 C 17982 D 18000 C D Total 26 A C 19974 B D 20000 A B C D Fonte a autora A medida de associação mais indicada é a Odds ratio OR multiplicação dos pares que concordam AxD dividido pelo resultado da multiplicação dos discordantes BxC assim 8 x 17982 18x1992 401 Isso significa que os pacientes expostos a diabetes mellitus têm uma chance quatro vezes maior de desenvolver a doença cardiovascular em relação aos pacientes não expostos à diabetes mellitus 269 UNIDADE 8 ESTUDO CASOCONTROLE Outro tipo de estudo retrospectivo e observa cional é o de casocontrole em que se verifi cam fatores de risco e de prognóstico É muito caro realizar estudos de coorte próximo tópi co ou estudos transversais de amostras da po pulação geral na investigação de causalidade Cada um desses estudos exigiria milhares de sujeitos para a identificação de fatores de risco associados a uma doença rara como o câncer de estômago PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 O estudo de casocontrole é utilizado para a pesquisa de fatores de risco associados a essas doenças raras malformações cânceres raros e outras ou de longo período de latência Por que caso e controle Primeiro selecionase o grupo de pacientes com a doença rara mas também é necessário montar um grupocontrole sem a doença de referência para que a prevalência do fator de risco nos sujeitos com a doença casos possa ser comparada com a prevalência em sujeitos sem a doença controles PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Este estudo é utilizado normalmente para doenças de baixa incidência raras ou com período de latência longo como as malformações congênitas e a infecção pelo HIV AIDS respectivamente O estudo de casocontrole também podem ser indicado para a pesquisa de surtos epidêmicos ou diante de agravos desconhecidos De forma rápida e pouco dispendiosa permite a investigação de fatores de risco associados a esses problemas Comparase um grupo de indivíduos acometidos pela doença em estudo os CASOS com outro grupo de indivíduos que devem ser em tudo semelhantes aos casos pareados diferindo somente por não apresentarem a referida doença os CONTROLES PEREI RA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 Devemos sempre selecionar de forma criteriosa os casos Para isso é preciso que se tenha uma definição precisa do caso utilizandose critérios de diagnósticos exames clínicos moleculares la boratoriais que confirmem o caso e que se caracterize o estágio da doença suas variantes ou tipos clínicos Devemos também definir a fonte dos casos pacientes atendidos em um ou mais serviços médicos ou doentes encontrados na população geral Os controles devem também passar por testes de diagnóstico que excluam a doença nesses indivíduos Lembrese que os controles não podem ter a doença investigada PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 DOENÇAS RARAS CONSCIENTIZAÇÃO CONSCIENTIZAÇÃO 270 UNICESUMAR O estudo casocontrole pode ser classificado quanto à seleção dos grupos em pareados semelhantes quanto a idade sexo raça condição socioeconômi ca etc e não pareados O pareamento dos grupos é para se excluírem variáveis de confundimento e preservarem fatores realmente relevantes que possam ser atribuídos à doença Por exemplo se o grupo de casos de malformação congênita for constituído apenas de mães em idade fértil o grupo controle deverá ser for mado também de mulheres com a mesma faixa etária por exemplo evitandose o confundimento com a idade Podemos parear quanto aos aspectos sóciodemo gráficos histórico familiar e outros Estudos nãopareados não são recomenda dos PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 Outro exemplo pretendese estudar o infarto agudo do miocárdio em pacientes internados em uma unidade hospitalar e o grupo de casos foi apenas constituí do de homens e idosos Devemos selecionar um grupo controle também só de homens e idosos que não foram internados por alguma doença cardiovascular que não possuem histórico de doença cardiovascular Seria uma má escolha comparálos com pacientes que possuem os mesmos riscos cardíacos pois seria impossível encontrar um fator associado à doença O estudo casocontrole pode ser classificado também quanto à origem dos dados utilizamse os dados existentes de prevalência retrospectivo ou de in cidência casos novos prospectivo No estudo retrospectivo o mais realizado primeiramente selecionamse os casos pessoas doentes e os controles não doentes Posteriormente investigamse as variáveis às quais os indivíduos foram expostos Assim coletamse medidas atribuídas ao momento da pes quisa e ao passado Figura 8 PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 Os dados também podem ser coletados diretamente com o paciente a partir de questionário ou de fichas prontuários médicos e outros Estes estudos apresentam muitas vantagens baixo custo relativo curta duração alto poder analítico muitos fatores de risco podem ser pesquisados serem adequados para estudar doenças raras medirem o prognóstico de uma doença rara Os estudos transversais e de casocontrole não requerem uma infraestrutura complexa para a realização da pesquisa uma vez que não acompanham e não intervém na saúde do indivíduo são apenas observacionais requerendo apenas um espaço para a computação dos dados e o arquivamento dos questionários e dos termos de consentimento Muitas vezes requerem apenas uma sala com materiais de consumo como um computador papel sulfite tinta de impressora e acesso a internet PEREIRA 2003 GORDIS 2009 271 UNIDADE 8 Delineamento do estudo casocontrole expostos não expostos doentes não doentes expostos não expostos Sofreu exposição no passado Figura 8 Delineamento de um estudo do tipo casocontrole Fonte a autora No entanto esse tipo de estudo pode apresentar alguns problemas é incapaz de avaliar o risco apenas verifica associação e é vulnerável a inúmeros vieses seleção memória etc Os estudos de casocon trole não podem medir as reais taxas de incidência ou prevalência de uma doença pois a proporção de sujeitos com a doença no estudo é determinada pelo número de casos e controles que o investigador decide amostrar e não pelas suas proporções na população Assim as medidas de risco e razão de pre valência não são recomendadas GORDIS 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 HULLEY et al 2015 O que os estudos casocontrole podem fornecer são informações descritivas sobre as características dos casos e o que é mais importante uma estimativa da magnitude da associação entre cada variável preditora e a presença e ausência da doença Essas estimativas são expressas na forma de razão de chances Odds que se aproxima do risco relativo e da razão de prevalência PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 Portanto a forma de análise da associação entre um fator preditor e um desfecho é a utilização da medida de Odds ratio E como medida de significância estatística podemos utilizar o teste do QuiQuadrado ou MantelHaenszel Os testes estatísticos devem ser selecionados de acordo com a distribuição de normalidade da amostra e este conteúdo você encontrará na disciplina de estatística ou Bioestatística PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND E LASH 2011 HULLEY et al 2015 272 UNICESUMAR Agora vamos aplicar um exemplo hipotético de estudo casocontrole para que você compreenda melhor a sua utilização Um total de 30 crianças recémnascidas portadoras de anomalias congênitas do coração foram examinadas e suas mães interrogadas com respeito a exposições potencialmente teratogênicas 10 relataram que tinham tido rubéola no primeiro trimestre de gestação Entre as crianças sadias nascidas sem evidências de mal formações congênitas controles foram selecionadas 300 para o grupocontrole 20 mães afirmaram que tinham tido rubéola no primeiro trimestre da gravidez Tabela 2 Exemplo 2 estudo de casocontrole sobre a malformação cardíaca em recémnascidos e a exposição materna ao vírus da rubéola Rubéola gestante Malformação cardíaca recémnascidos Doentes Sim Não doentes Não Total Sim 10 A 20 B 30 A B Não 20 C 280 D 300 C D Total 30 A C 300 B D 330 A B C D Fonte a autora Neste estudo a estimativa da prevalência de malformação congênita foi de 9 da população de recémnascidos A pergunta é existe associação da malforma ção com a infecção por rubéola durante o primeiro trimestre gestacional Para isso calculamos a Odds ratio OR 280X10 AxD20X20 BxC 2800400 7 Assim a probabilidade de que o feto exposto ao vírus da rubéola durante o primeiro trimestre de gestação tenha malformação é sete vezes maior que os fetos não expostos Após a realização dos estudos descritivos os estudos transversais e de caso controle são os primeiros estudos analíticos a serem realizados para levantar hipóteses de fatores preditores das doenças ou outros agravos Caso não tenha sido encontrada uma associação não se perdem tempo e recursos na realização de estudos de alto custo e tempediosos como os estudos de coorte e ensaio clínico No entanto se verificada a associação é preciso investigar a real causalidade do fator preditor Para isso são indicados os estudos prospectivos observacionais como os de coorte ou experimentais como os do tipo ensaio clínico PEREIRA 2003 GORDIS 2009 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 273 UNIDADE 8 ESTUDO DE COORTE Os estudos de coorte são do tipo observacional e pros pectivo ou seja não há intervenção experimental na população selecionada apenas obser vamse os fatores preditores de desfecho É prospectivo pois selecionase uma popu lação e acompanhase o aparecimento dos desfechos e dos fatores preditores exposição durante um certo período geralmente por um ano ou mais Logo o aparecimento de um desfecho é algo novo e trabalhase com a medida de incidência Lem brese que quando estudamos incidência trabalhamos com a medida de associação de risco relativo Unidade III PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 BENSEÑOR E LOTUFO 2005 O objetivo geral deste estudo é identificar a etiologia os fatores de risco e o prognóstico de doen ças óbitos e agravos Por isso os estudos de coorte são os únicos estudos observacionais capazes de abordar hipóteses etiológicas produzindo medidas de incidência e medidas diretas de risco risco relativo PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 O termo coorte significa unidades de combate das legiões romanas unificadas pelo uniforme padronizado e descreve um grupo de pessoas que têm algo em comum ao serem reunidas e que são observadas por um período de tempo para ver o que acontece com elas Figura 9 PEREIRA 2003 Os estudos de coorte também são chamados de prospectivos de seguimento ou followup seguimento em inglês pois acompanham um grupo de pessoas durante um tempo investigando os fatores de riscoproteção e os desfechos incidentes durante e ao final do estudo GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Veja o exemplo da Figura 9 Inicialmente o pesquisador deve selecionar a população a ser estu dada por exemplo na cidade Y foram selecionados aleatoriamente 100000 habitantes que foram acompanhados por um ano Todos foram submetidos a exames laboratoriais e clínicos para a detecção de doença cardíaca desfecho e observouse também o consumo de alimentos e de bebidas ativi dade física regular e outros preditores da doença fatores de risco ou proteção exposição Ao final de um ano ocorreram 10 casos novos de doença cardíaca na cidade Y ou a incidência da doença foi de 10 casos a cada 100000 habitantes 274 UNICESUMAR Delineamento do estudo de Coorte TEMPO População sadia 100000 Incidência doentes 10 casos novos100000ano 1 ano ou mais Figura 9 Delineamento de um estudo de coorte Fonte a autora Neste outro exemplo Figura 10 o pesquisador pode dividir a população a ser estudada em dois gru pos desde o início da pesquisa em indivíduos que são expostos a fatores de risco e os que não sofrem exposição a esse determinado fator Ambos os grupos são acompanhados por um período um ano ou mais e observase o aparecimento de doenças em cada grupo GORDIS 2009 Delineamento do estudo de Coorte 2 subgrupos População Expostos Não expostos Doentes Não doentes TEMPO 1 ano ou mais Figura 10 Delineamento de um estudo de coorte utilizando dois subgrupos Fonte a autora 275 UNIDADE 8 As vantagens dos estudos de coorte é que permitem o cálculo direto das taxas de incidência pros pectivo e o do risco relativo RR podem ser bem planejados evidenciam associações de um fator de risco com uma ou mais doenças ou outro desfecho há uma menor probabilidade de conclusões falsas ou inexatas Isto é devido ao acompanhamento presencial do pesquisador e à observação direta dos fatores preditores e desfechos assim como à facilidade de análise dos resultados PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Diferentemente dos estudos observacionais a coorte é prospectiva e para acompanhar o paciente ao longo do tempo requer uma infraestrutura adequada para o atendimento dos indivíduos a realização de exames e outros procedimentos e recursos humanos que prestem serviços durante a pesquisa Por isso seu custo é elevado Para se obter bons resultados o ideal é acompanhar a população a ser estudada por um período de um ano ou mais por isso são de longa duração e dispendioso Encontramos na lite ratura estudos de 20 a 30 anos de seguimento No decorrer da pesquisa podem ocorrer modificações na composição do grupo selecionado em decorrência de perdas por diferentes motivos óbito migração e outros Podese ainda haver a dificuldade em manter a uniformidade do trabalho PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Nos estudos que acompanham subgrupos o indivíduo que estava alocado no grupo não exposto pode sofrer a exposição ao fator de risco por vontade própria ou acidentalmente uma vez que essa intervenção não pode ser feita pelo pesquisador O ideal é que este indivíduo seja excluído da pesquisa e não alocado no outro grupo o que poderia levar a erros de seleção e outros problemas metodológicos PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 No final da pesquisa podemos observar mais de um desfecho como a ocorrência da doença e de agravos Nestes casos utilizamos a medida de incidência para verificar a frequência e a distribuição dos desfechos encontrados As formas de análise são o risco relativo e o risco atribuível RA RAP Também utilizamos a estatística para validar a significância do risco GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Tomemos o exemplo hipotético uma investigação realizada em um banco de sangue de um hospital chegou aos seguintes resultados entre 2 mil pessoas que receberam transfusão sanguínea acompanha das durante um ano 200 contraíram hepatite No grupo controle de 5 mil pessoas que não receberam transfusão acompanhadas igualmente durante período idêntico apenas cinco contraíram a doença Primeiro montamos a tabela de contingência 2x2 Tabela 3 Exemplo 4 estudo de coorte sobre a hepatite e a exposição a transfusão sanguínea Hepatite Transfusão Doentes Sim Não doentes Não Total Sim 200 A 1800 B 2000 A B Não 5 C 4995 D 5000 C D Total 205 A C 6795 B D 7000 A B C D Fonte a autora 276 UNICESUMAR Por se tratar de um estudo de coorte prospectiva medemse a incidência e o risco O RR é dado pela fórmula AABCCD incidência de hepatite no grupo exposto a transfusão dividido pela incidência da doença no não exposto Logo a incidência de hepatite foi de 10 2002000 010 x 100 ou de 100 casos a cada mil pessoas O risco de se ter hepatite sem receber transfusão de sangue foi de 01 ou 1 caso a cada mil pessoas 55000 0001 Qual é o risco de se ter hepatite quando exposto à transfusão de sangue em relação aos não expostos Calculamos o RR 0100001 de 100 ou seja a o risco de ter hepatite é 100 vezes maior nos indivíduos expostos à transfusão em relação ao outro grupo Nos estudos de coorte também encontramos fatores de proteção associados aos desfechos Nestes casos o RR será menor que um e pode ser interpretado como explicado anteriormente Um RR igual a 1 mostra que não há risco de adoecer quando exposto a um fator de risco não há diferença entre ser exposto ou não Outro estudo que utiliza o RR como medida de análise da exposição e um evento em saúde é o experimental do tipo ensaio clínico ENSAIO CLÍNICOESTUDO EXPERIMENTAL HUMANOS E NÃO HUMANOS Os estudos experimentais realizam intervenção na saúde do indivíduo participante da pesquisa Eles são sempre prospectivos e não existe estudo experimental retrospectivo Os indivíduos são alocados aleatoria mente para grupos chamados de estudo ou experimental teste e controle ou testemunha de referência de modo a serem submetidos ou não a uma vacina um medicamento um diagnóstico um outro produto ou procedimento para terem seus efeitos avaliados em condições controladas de observação Figura 11 PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Os estudos experimentais em seres humanos são considerados o padrãoouro dos estudos epidemio lógicos ou seja o melhor tipo de estudo aquele que é uma referência em afirmar causa e efeito Além dos estudos experimentais em humanos podemos realizar estudos sobre microrganismos células e moléculas in vitro e em animais in vivo Os estudos com drogas vacinas e outros testes in vivo e os ensaios clínicos devem obedecer às regras e leis internacionais e nacionais das instituições de Ética em Pesquisa com Seres Vivos PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Os estudos experimentais realizados em humanos são chamados de ensaios clínicos e podem ser randomizados ou não randômicos A randomização significa a alocação aleatória de uma pessoa em um dos grupos evitando seleção de conveniência ou qualquer outro viés subjetivo dos investigadores GORDIS 2009 Os ensaios clínicos randomizados são considerados ideais para avaliar a efetividade de uma intervenção ou outro desfecho esperado Neste estudo temos um grupo de indivíduos que receberão a intervenção e outro que não O grupo controle pode receber um placebo por exemplo mas não a intervenção teste PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 277 UNIDADE 8 Os estudos do tipo ensaio clínico randomizados são considerados o padrãoouro dos es tudos epidemiológicos ou seja os de maior credibilidade e confiabilidade no campo científico Este estudo é o que possui maior evidência em avaliar as políticas públicas e clínicas em saúde GORDIS 2009 Você ainda pode ler ou ouvir falar que o ensaio clínico foi cego ou duplocego O estudo cego significa que o grupo teste e o controle não sabem se receberam a intervenção tes te ou o placebo e o duplocego é quando nem os grupos e nem o pesquisador sabem o que está sendo testado em um dado momento Somente no final da pesquisa isso é revelado e nesse caso é preciso que um membro da pesquisa não o pesquisador principal tenha conhecimento de qual grupo recebeu a intervenção PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 Para realizar um ensaio clínico é preciso consultar se as condições experimentais que se pretende testar são viáveis ou se já foram realizadas Isso evitará gastos com recursos desne cessários e plágios É possível conseguir referências de estudos do tipo ensaio clínico por meio de bases de dados internacionais como o MedlinePubmed EMBASE Cochrane e nas bases regionais LILACS e Scielo As bases de dados fornecem descritores que se referem a esse tipo de estudo Podemos utilizar o termo randomized controlled trial do MeSH PubMed Buscas com maior sensibilidade podem ser obtidas usando filtros de busca especialmente quando se buscam revisões sistemáticas da literatura Outros termos que podem ser pesquisados são controlled clinical trial randomized trial randomly trial Lembrese que nas bases internacionais você encontra artigos científicos em diferentes idiomas e que pode utilizar esse filtro para selecionar estudos em português inglês espanhol ou outros idiomas Fonte a autora A pergunta do estudo experimental é quais são os efeitos da intervenção Os resultados da inter venção podem ser analisados pela comparação das taxas de incidência dos desfechos nos grupos de estudo teste e controle Por exemplo taxas de doença óbitos reações colaterais elevação do nível de anticorpos ou outro desfecho clínico e laboratorial É particularmente indicado para a avaliação de eficácia de vacinas medicamentos procedimentos diagnósticos laboratoriais e ou tros PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 278 UNICESUMAR Delineamento de um ensaio clínico randomizado População Aleatorização Grupo teste intervenção Grupo controle Placebo Vacina Doentes Não doentes TEMPO Figura 11 Delineamento de um estudo do tipo ensaio clínico randomizado Fonte a autora Os ensaios clínicos randomizados possuem muitas vantagens como serem constituídos de grupos ho mogêneos evitando variáveis de confusão Por exemplo quanto ao sexo a alocação aleatória permitirá a distribuição homogênea de homens e mulheres nos grupos com mínimas chances de haver um grupo formado unicamente de mulheres e o outro de homens Isso poderia prejudicar os resultados da pesquisa devido ao aspecto hormonal ou a outra característica que o sexo influencie É fácil selecionar os contro les pois não receber uma intervenção e participar da pesquisa é interessante e convidativo A decisão da intervenção é do pesquisador e permite a testagem de inúmeros fatores Esses estudos possuem alta credibilidade como evidências científicas Os resultados são medidos em incidência e a interpretação é simples Assim como os estudos de coorte os experimentais podem ter muitos desfechos clínicos os quais podem ser investigados simultaneamente É o estudo que afirma causalidade dos problemas de saúde PE REIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Embora seja o melhor tipo de estudo encontramos também alguns problemas algumas situações não podem ser investigadas Por exemplo determinar que pessoas fumem e outras não fumem Questões éticas podem inviabilizar os estudos Por exemplo na testagem de um novo medicamento de HIV selecionar um grupo que não receberá terapia antiretroviral alguns participantes deixarem de receber tratamentos benéficos ou passarem a receber os maléficos tais estudos requerem estrutura administrativa e técnica de porte razoável estável bem preparada e estimulada possuem custo elevado pois necessitam de recursos humanos e financeiros são de longa duração como os testes de vacinas que podem requisitar de cinco a dez anos para se obter uma conclusão pode haver conflito de interesse entre o pesquisador e a empresa que fornece a intervenção o medicamento a vacina ou outro PEREIRA 2003 GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 HULLEY et al 2015 BENSEÑOR LOTUFO 2005 279 UNIDADE 8 Alguns países permitem que os participantes da pesquisa recebam algum tipo de pagamento até em dinheiro mas no Brasil isso não é permitido Em nosso país as pesquisas devem subsidiar todos os gastos do paciente em relação à intervenção e garantir um seguro saúde As substâncias e proce dimentos devem ser altamente seguros para experimentação em seres humanos com protocolos de experimentação aprovados pelos Comitês em Pesquisa com Seres Humanos Mesmo com todos os cuidados ainda podem ocorrer problemas durante a pesquisa como efeitos indesejados desde uma toxicidade até o óbito do indivíduo submetido à experimentação Isto tem gerado muitas indenizações às instituições Além disso existe uma burocracia para se obter um parecer favorável para a realização da pesquisa que pode demorar até anos para ser obtido ZUCHETTI MORRONE 2012 É por isso tudo que muitas pesquisas não continuam ou nem chegam a ser propostas tendo apenas resultados dos estudos transversais ou de casocontrole Os estudos clínicos são conduzidos em fases distintas préclínica e clínica e cada uma visa a responder questões específicas A fase préclínica é aquela realizada antes de iniciar as testagens em seres humanos É aquela em que os cientistas levam anos testando as substâncias in vitro nos laboratórios com células e outros organismos e em animais in vivo A fase clínica é a fase de testes em seres humanos e é composta por quatro fases sucessivas I II III e IV A fase I verifica a segurança do tratamento a Fase II verifica a eficácia do tratamento na Fase III comparase o novo tratamento com o existente de referência ou placebo e a Fase IV é realizada para se confirmar se os resultados obtidos na fase III são aplicáveis em uma grande parte da população Somente depois da conclusão de todas as fases o medicamento ou outro insumo po derá ser liberado para comercialização e disponibilizado para uso Na leitura complementar desta unidade você obterá mais informações de como conduzir um estudo clínico GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 HULLEY et al 2015 Para analisar os resultados dos ensaios clínicos podemos utilizar o cálculo de risco relativo RR GOR DIS 2009 MEDRONHO 2009 PEREIRA 2003 incidência em vacinados ou submetidos à experimen tação IV dividido pela incidência em não vacinadosnão submetidos à experimentação INV Podemos ainda calcular a eficácia da intervenção comparandoa com o placebo ou o não vacinado Seria a aplicação do risco atribuída ao grupo que não recebeu a intervenção de desenvolver o problema em saúde em relação aos que receberam Mostra a redução da doença pelo uso da intervenção GORDIS 2009 MEDRONHO 2009 PEREIRA 2003 Eficácia da vacina INV IVINV x 100 ou 1 RR Segue um exemplo hipotético de ensaio clínico No intuito de verificar o efeito protetor de uma vacina contra a rubéola 2000 voluntários que estavam em igual risco de sofrer a doença concordaram em participar de uma investigação e foram separados aleatoriamente sendo 50 para cada grupo com características semelhantes No grupo dos vacinados a doença ocorreu em 20 indivíduos enquanto que no grupo dos não vacinados controle acometeu 100 pessoas Suponha que passados 12 meses de observação constatouse que a incidência da doença foi bem menor nos indivíduos vacinados do que nos não vacinados Veja a distribuição dos casos 280 UNICESUMAR Tabela 5 Exemplo 5 ensaio clínico sobre uma vacina contra a rubéola Vacina Rubéola Doentes Sim Não doentes Não Total Sim 20 A 880 B 1000 A B Não 100C 900 D 1000 C D Total 120 A C 1780 B D 2000 A B C D Fonte a autora A incidência da doença no grupo vacinado foi de 20 casos a cada mil pessoas 002 ou 2 e no grupo não vacinado foi de 100 casos a cada mil pessoas 010 ou 10 O RR foi de 02 incidência no exposto de 002 dividido pela incidência nos não expostos de 01 Isto significa que a vacina protegeu fortemente o grupo exposto Quando RR é menor que um indica proteção A eficácia da vacina foi de 80 01 00201 x100Outra forma de interpretar é o risco de desenvolver a rubéola é 80 menor nos vacinados em relação aos que não receberam a vacina CONSIDERAÇÕES FINAIS Caroa alunoa Chegamos ao final desta unidade Espero que você tenha compreendido a importância e a aplicação dos estudos epidemiológicos para a compreensão dos problemas de saúde e seus determinantes Nesta unidade você aprendeu os conceitos e as aplicações dos principais tipos de estudos epidemiológicos os observacionais e os experimentais Dentre os estudos observacionais retrospectivos que utilizam a me dida de prevalência os mais utilizados são os descritivos transversais e de casocontrole e o observacional de coorte prospectivo medida de incidência Por último abordamos o padrãoouro da epidemiologia o estudo experimental do tipo ensaio clínico O estudo descritivo descreve a situação de saúde de uma população de acordo com tempo lugar e pessoa e é o primeiro estudo a ser realizado pois inicialmente precisamos descrever o problema de saúde e depois é necessário verificar os fatores envolvidos Os demais estudos abordados são utilizados para verificar fatores de risco associados aos problemas de saúde A partir dos estudos transversais e de casocontrole podemos sugerir hipóteses de fatores de risco relacionados às doenças ou outros desfechos Esses estudos não afirmam causalidade pois medem a esti mativa do risco da exposição Odds ratio ou razão de prevalência e não o verdadeiro risco risco relativo incidência Os estudos que afirmam causalidade são o de coorte e o ensaio clínico O estudo de coorte acompanha um grupo de pessoas e observa a incidência de desfechos e seus determinantes sem realizar qualquer pesquisa de intervenção na saúde do indivíduo Os estudos do tipo ensaio clínico são aqueles que avaliam uma intervenção novo medicamento vacina ou outro em um grupo teste e outro que não receberá a intervenção controle ou placebo Como você pode ver realizar um estudo epidemiológico ainda requer muito planejamento leitura de outros livros de estudos publicados na literatura leis e normativas referentes aos estudos em animais e em seres humanos Por isso para você melhor compreender as aplicações da Epidemiologia na área das ciências da saúde temos a última unidade da nossa disciplina 281 AGORA É COM VOCÊ 1 Para que servem e como são construídos os diagramas de controle 2 Moradores de três bairros com três diferentes tipos de abastecimento de água foram requisitados para participar de uma pesquisa para identificar cólera Como várias mortes por cólera ocorreram recentemente praticamente todos foram submetidos ao exame A proporção de moradores em cada bairro que era portadora foi computada e comparada Classifique esse estudo assinalando a alternativa correta Lembrese de que a causa e o efeito foram identificados ao mesmo tempo a Estudo de corte transversal b Estudo de casocontrole c Estudo experimental d Estudo de coorte e Ensaio clínico não randomizado 3 Um estudo epidemiológico foi desenvolvido numa cidade hipotética com 1000 mu lheres Das mulheres que faziam reposição hormonal a enxaqueca estava presente em 200 Por outro lado dentre as 600 que não usaram hormônio a enxaqueca esteve presente em 180 Os dados sobre enxaqueca e reposição hormonal foram colhidos simultaneamente I A medida de associação mais indicada para ser calculada nesse estudo é a Odds ratio II Tratase de um estudo transversal III Podemos concluir que as mulheres que fazem reposição hormonal têm maior chance de desenvolver enxaqueca IV Podemos concluir que a reposição hormonal é uma causa da enxaqueca Assinale a alternativa correta a Apenas I e II estão corretas b Apenas II e III estão corretas c Apenas I II e III estão corretas d Todas as alternativas estão corretas e Nenhuma das alternativas está correta 4 Em um estudo de casocontrole que está sendo planejado pacientes com infarto agudo do miocárdio servirão como casos Qual dos seguintes tipos de pessoas seria uma má escolha para servirem como controles a Sujeitos que não têm história de infarto do miocárdio b Sujeitos que foram admitidos no hospital por doença não cardíaca 282 AGORA É COM VOCÊ c Sujeitos cuja distribuição etária é semelhante à dos casos d Sujeitos cujos fatores de risco cardíaco são semelhantes aos dos casos e Sujeitos cujas características sociodemográficas são similares às dos casos 5 Leia o enunciado e identifique o tipo de estudo assinalando a alternativa correta foram identificadas 500 mulheres durante um período de 2 anos que apresentavam alterações nos exames de rotina de prevenção de câncer de colo uterino citologia cérvicovaginal pela técnica de Papanicolau sugestivas de infecção pelo papilomavírus humano HPV e outras 500 mulheres com exames normais Os dois grupos foram acompanhados durante dez anos sendo diagnosticados os casos de neoplasia de colo uterino O tratamento foi foi realizado nas pacientes com a doença mas os resultados dessa intervenção não foram avaliados Observouse que a ocorrência de câncer foi muito maior nas mulheres com infecção pelo HPV a Estudo transversal b Estudo casocontrole c Estudo de coorte d Ensaio clínico randomizado e Ensaio clínico nãorandomizado 6 Em um ensaio clínico randomizado duplo cego de profilaxia de enxaqueca participaram 20000 médicos Aproximadamente metade dos participantes usou baixas doses de ácido acetil salicílico Aspirina dia sim e dia não a outra metade apenas placebo Ao final de 30 meses de seguimento em que as perdas foram pequenas 05 obtiveramse os seguintes resultados 600 médicos do grupo de estudo relataram pelo menos um episódio de enxaqueca comparados com 800 no grupo controle O risco relativo foi menor que 1 aproximadamente 08 Interprete os resultados e assinale Verdadeiro V ou Falso F O ácido acetil salicílico aspirina em baixas doses não se mostrou útil como preventivo de enxaqueca A aspirina mostrou uma proteção fraca para a enxaqueca Estudos randomizados não permitem afirmar causalidade e não possuem credibili dade científica Ensaios clínicos randomizados são considerados padrãoouro e afirmam a causalidade de um problema de saúde 283 AGORA É COM VOCÊ Como dito anteriormente os ensaios clínicos são realizados em quatro fases Para que você compreenda melhor selecionamos trechos de um artigo editorial da revista Brazilian Journal of Videoendoscopic Surgery A pesquisa de drogas pela indústria envolve ensaios clínicos randomizados ECRs nas suas diferentes fases São realizadas basicamente em quatro fases Estudos Fase I O primeiro passo no desenvolvimento de uma nova droga é entender se o medicamento é bem tolerado em um pequeno número de pessoas Embora não seja um ensaio clínico estes tipos de estudos são referidos como estudos de fase I Os participantes de estudos de fase I são adultos saudáveis ou pessoas com a doença específica que a droga se destina a tratar Ocasionalmente estudos de fase I não podem ser realizados em adultos saudáveis porque a droga tem inaceitáveis efeitos adversos tais como agentes quimioterápicos Estudos de fase I procuram determinar até que dose uma droga pode ser administrada antes de ocorrer toxicidade inaceitável Esses estudos são iniciados com baixas doses em número limitado de pessoas e em seguida aumentase a dose gradualmente Estudos de Fase II São projetados para avaliar se um medicamento possui atividade biológica e para deter minar sua segurança e tolerabilidade Estudos de Fase III IV Os estudos de fase III são ensaios clínicos randomizados delineados para avaliar a eficácia e a segurança de uma intervenção Os resultados dos estudos de fase III são desfechos clínicos tais como morte ou sobrevida livre de tumor As avaliações de segurança ocorrem durante um período mais longo quando comparados com estudos de fase II Estudos de fase IV ocorrem após aprovação e avaliam os resultados associados a uma droga ou inter venção na prática clínica com o uso na população geral Na avaliação crítica de um ensaio clínico randomizado devemos fazer algumas perguntas importantes usando algumas informações já assinaladas anteriormente LEITURA COMPLEMENTAR 284 AGORA É COM VOCÊ LEITURA COMPLEMENTAR A primeira pergunta que se deve fazer é Os pacientes selecionados neste estudo são semelhantes aos pacientes que eu trato O trabalho deve dizer claramente quais foram os critérios de inclusão e exclusão idade sexo doenças anteriores etc Trabalhos com critérios muito rígidos de inclusão são mais restritivos na generalização das conclusões porém são mais específicos Deve mencionar ainda como os pacientes foram seleciona dos da população geral só entraram os pacientes que procuraram o hospital terciário São apenas voluntários remunerados ou são apenas os pacientes de uma comunidade carente próxima ao hospital Lembrar que só podemos generalizar para as populações semelhantes ao do estudo em questão Cabe ao leitor decidir se as diferenças entre a po pulação selecionada no estudo e a população que lhe interessa são importantes ou não Um dos aspectos fundamentais é o evento final de interesse Muitos trabalhos são até metodologicamente bem montados porém estudam variáveis que não são muito úteis clinicamente ou que não representam aquilo que deveriam Por exemplo no tratamento da endometriose com uma medicação antiestrogênica o pesquisador verifica somente uma diminuição estatisticamente significativa do score da AFS quantifica a extensão da doença e conclui que o tratamento é eficaz Porém o que a endometriose causa é basicamente infertilidade e dor pélvica e o estudo em questão não avaliou o que real mente interessa evento final de interesse ou seja se a paciente melhorou da dor ou se conseguiu engravidar não interessa à paciente melhorar somente o score da AFS Outro exemplo seria uma pesquisa para verificar a eficácia de um novo quimioterápico tendo como parâmetro apenas a diminuição da massa tumoral porém a diminuição do tumor pode não se correlacionar com a sobrevida variável de interesse para a paciente Fonte Oliveira MCP Parente RC Entendendo Ensaios Clínicos Randomizados Unders tanding Randomized Controlled Trials Bras J VideoSur 2010 v 3 n 4 176180 285 AGORA É COM VOCÊ Epidemiologia e Bioestatística Fundamentos Para A Leitura Crítica Petrônio Fagundes De Oliveira Filho Editora RuBio Sinopse Epidemiologia e Bioestatística Fundamentos para a Leitura Crítica é uma ferramenta útil que ajuda a compreender informações técnicas que chegam com rapidez e volume cada vez maiores e ocasionalmente com nível de evidência questionável Por isso é preciso que estudantes e profissionais das áreas biomédicas adquiram competências para julgar a validade e a importância clínica de artigos científicos Consequentemente nos últimos anos a Bioestatística e a Epidemiologia aliadas à Informática vêm se tornando fundamentais para a leitura crítica No Brasil para a realização de um estudo experimental do tipo en saio clínico devese submeter um projeto de pesquisa para o Comitê Nacional de Pesquisa com Seres Humanos Todos os estudos con duzidos no Brasil são registrados no Registro Brasileiro de Ensaios clínicos REBEC Para acessar use seu leitor de QR Code MATERIAL COMPLEMENTAR 9 Olá aluno a finalizaremos a última unidade em estudar o papel dos bio marcadores das técnicas moleculares e dos fatores genéticos na ocorrência de doenças em populações desde a descoberta de genes à aplicação na saúde Vamos discutir e definir as evidências epidemiológicas nas práticas clínicas visando ao estudo de determinantes e efeitos das decisões clínicas compreender os fatores exógenos ambientais aos seres humanos que al teram os padrões de doença e saúde os determinantes sociais no processo saúdedoença no âmbito da coletividade E por fim conhecer seus conceitos a legislação e a aplicabilidade da Epidemiologia no ambiente hospitalar para o planejamento e gestão integrando as normas de notificação compulsória de doenças e agravos estabelecidos pela Vigilância Epidemiológica Vamos aplicar a Epidemiologia para a avaliação de efeitos dos serviços de saúde com o objetivo de subsidiar as tomadas de decisões desde o planejamento gestão à eficiência dos serviços de saúde Epidemiologia Aplicada em Saúde Dra Izabel Galhardo Demarchi 288 UNICESUMAR Chegamos à última unidade da nossa disciplina Como vimos a Epidemiologia pode ser aplicada em vários âmbitos da saúde Por isso para essa unidade selecionamos as aplicações mais comuns dos estudos epidemiológicos Aqui daremos mui tos exemplos de como utilizar a Epidemiologia desde a evidência de uma molécula um gene ou outro determinante com uma enfermidade até a gestão e o planejamento da saúde das populações Abordaremos a Epidemiologia Molecular e a Genética destacando o papel dos biomarcadores das técnicas moleculares e dos fatores genéticos na ocorrência de doenças em populações Aqui descrevemos e exemplificamos algumas técnicas moleculares e genéticas que auxiliam na detectação de doenças e seus determinantes como a fenoti pagem e genotipagem Definiremos a medicina baseada em evidência conhecida como Epidemiologia Clínica a qual é praticada em clínicas por profissionais de saúde vi sando à descoberta dos determinantes das doenças e óbitos assim como verificando os efeitos de suas decisões Estudaremos o papel da Epidemiologia para as áreas ambiental e social Estudaremos os fatores exógenos aos seres humanos que alteram os padrões de doença e saúde assim como os fatores sociais associados às enfermidades Com a Epidemiologia Hospitalar compreende remos o papel do ambiente hospitalar como uma das mais importantes fontes de dados epidemio lógicos para o planejamento e gestão dos serviços de saúde notificação de doenças e agravos e outras aplicações Para encerrar abordaremos a Epidemiologia como ferramenta para a avaliação de efeitos dos serviços de saúde como fonte de dados para subsi diar as tomadas de decisões desde o planejamento e a gestão até a eficiência dos serviços de saúde 289 UNIDADE 9 EPIDEMIOLOGIA MOLECULAR E GENÉTICA Nos últimos tempos a Epidemiologia tem se tornado de grande importância nas ciências da saúde e tem se expandido entre todos que procuram entender o processo saúdedoença nas populações Como disciplina científica a Epidemiologia é capaz de responder a muitas perguntas relacionadas à saúde humana e animal e também de demonstrar associações entre diversos eventos presentes ou do passado e os determinantes relacionados com a saúde Além disso pode propor medidas de pre venção proteção e recuperação à saúde e avaliar a eficácia dessas tomadas de decisão Com essa ampla utilização da Epidemiologia muitas vezes é difícil entender como uma mesma disciplina pode receber diferentes denominações como Epidemiologia Molecular Epidemiologia Genética Epidemiologia Ambiental entre outras ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Essas diversas denominações contemplam o estudo dos determinantes de estados e eventos re lacionados com a saúde de populações Considerando a complexidade dos determinantes da saú dedoença das diversas causalidades e dos fenômenos biológicos físicos químicos e sociais é que encontramos essas diferentes definições para a Epidemiologia Nos tópicos a seguir descreveremos os mais importantes níveis de determinações reconhecidos e estudados na Epidemiologia ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 290 UNICESUMAR Com o grande avanço da Biologia Molecular foi possível identificar moléculas relacionadas com os eventos de saúde que ocorrem no organismo genericamente chamadas de biomarcadores o que levou ao rápido e intenso desenvolvimento da Epidemiologia Molecular O desenvolvimento da Biologia Molecular também abriu espaço para o estudo dos efeitos genéticos e epigenéticos poten cializando a decifração do genoma humano e desenvolvendo a Epidemiologia Genética também denominada de Epidemiologia Genômica ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 O avanço da Biologia Molecular e da Genética permitiu que novas tecnologias fossem desenvolvidas para análise de ácidos nucleicos e de seus produtos de expressão como as proteínas e que tudo isso fosse incorporado aos estudos epidemiológicos originando a Epidemiologia Molecular Essa disciplina seria uma subespecialidade da Epidemiologia que se apoia no uso de técnicas de Biologia Molecular para investigar a distribuição e os determinantes das doenças nas populações ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Por exemplo a partir da técnica molecular de reação em cadeia da polimerase PCR polymerase chain reaction associada a transcrição reversa é possível detectar o material viral do HIV RNA e proteínas retrovirais no sangue humano o que permite determinar a distribuição da infecção por HIV nas populações Além das doenças infecciosas a Epidemiologia Molecular pode ser empregada para outros agravos em saúde como as doenças neoplásicas e as nutricionais As técnicas moleculares são aplicadas na Epidemiologia Genética para estudos que investigam a interação geneambiente como determinante de doenças ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Neste tópico apresenta remos algumas técnicas de Biologia Molecular que auxiliam os epidemiologistas a identificar o padrão de ocorrência de doenças nas populações As técnicas de tipagem molecular são capazes de identificar subtipos de agentes infecciosos que muitas vezes não seriam identificados por técnicas convencionais fenotípicas de tipagem ALMEI DA FILHO BARRETO 2011 Tomemos como exemplo o HIV a técnica de genotipagem permite identificar o tipo viral com que o indivíduo está infectado como HIV1 ou HIV2 enquanto que a técnica de microscopia eletrônica permite apenas a detecção do vírus e não do subtipo viral Além do tipo viral as técnicas moleculares permitem a detecção da carga viral do HIV e também de mutações relacionadas à falha terapêutica MALE et al 2012 A maioria dos estudos de Epidemiologia Molecular são observacionais descritivos ou analíticos Nos estudos descritivos os pesquisadores constatam a ocorrência frequência de um evento em saúde utilizando técnicas moleculares Os testes analíticos podem testar hipóteses e avaliar associações entre a exposição e os desfechos Também são aplicados os estudos do tipo experimental muitos ensaios clínicos foram conduzidos para verificar a eficácia de medicamentos antivirais contra o HIV em pacientes com AIDS Nesses casos foi verificada a supressão da carga viral do indivíduo utilizando métodos moleculares para determinar a carga de RNA do vírus no sangue de cada participante AL MEIDA FILHO BARRETO 2011 291 UNIDADE 9 Numerosas técnicas moleculares são aplicadas para diagnóstico e genotipagem de doenças em estudos epidemiológicos principalmente para doenças infecciosas Por isso é importante que você entenda o que são genotipagem e fenotipagem RILEY 2004 Genotipagem processo que determina o genótipo as características genéticas de uma célula ou organismo que pode ser realizado para todo o genoma ou para regiões específicas do genoma Fenotipagem processo que determina o fenótipo características observadas e expressas por uma célula ou organismo como a morfologia a suscetibilidade antimicrobiana e a virulência Todas as técnicas de tipagem molecular são baseadas na análise de diferenças ou sequências do DNA cromossômico ou extracromossômico e de moléculas de RNA Os sistemas de genotipagem podem ser agrupados basicamente em três tipos de análise padrão de bandas de eletroforese Figura 1 hi bridização de ácidos nucleicos e sequenciamento de ácidos nucleicos Figura 2 Figura 1 Padrão de bandas moleculares de eletroforese em gel de agarose Fonte Wikimedia 2017 online¹ Obs A partir da eletroforese em gel de agarose o DNA de menor tamanho percorre maior distância no gel mais abaixo na imagem Na primeira coluna temos o DNA com tamanhos de fragmentos conhecidos que foi utilizado como referência Nas demais colunas bandas diferentes indicam diferentes tamanhos de fragmentos e diferentes intensidades indicam diferen tes concentrações quanto mais brilhante mais DNA As bandas de DNA tornamse visíveis usando brometo de etídio e luz ultravioleta 292 UNICESUMAR D Figura 2 Sequenciamento de DNA Fonte Wikimedia 2014 online² Obs A partir do cromatograma e das técnicas de sequenciamento de DNA é possível identificar o genoma de organismos Todas essas técnicas permitem o uso de equipamentos comuns e a padronização de reagentes para a análise de diferentes agentes infecciosos e outros agentes de interesse A análise do padrão de eletroforese de DNA convencional permite separar moléculas de 500 a 20 kb Dentre os métodos mais conhecidos estão polimorfismo de tamanho do fragmento de restrição RFLP restriction fragment length polymorphism e métodos baseados na PCR ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 A técnica de RFLP tem como base a digestão do DNA com endonucleases de restrição enzimas específicas que cortam o DNA em fragmentos e posterior separação dos fragmentos obtidos por eletroforese em gel de agarose Figura 1 originando padrões de eletroforese baseados no número e tamanho dos fragmentos As endonucleases reconhecem sequências únicas de DNA e cortam em posições específicas gerando diferentes fragmentos Em cada microrganismo esses fragmentos são diferentes permitindo então diferenciálos de acordo com os fragmentos expressos ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 293 UNIDADE 9 Os métodos baseados em PCR são os mais utilizados atualmente e envolvem a síntese de milhões de cópias de um segmento específico de DNA na presença da enzima DNA polimerase A técnica conhecida como RTPCR inclui uma fase anterior à PCR a qual incorpora uma enzima transcriptase reversa para caracterizar e detectar moléculas de RNA mensageiro Neste processo de transcrição reversa a partir de um RNA é formado o DNA complementar que é amplificado na reação da PCR Esta técnica permite o estudo de organismos a base de RNA como o HIV e análises de expressão gênica Nestas técnicas convencionais os produtos da PCR são revelados em gel de agarose em eletroforese ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Atualmente o PCR em tempo real real time PCR permite a detecção e a amplificação do ácido nucleico alvo em um aparelho termociclador especial com precisão óptica que monitora a emissão de fluorescência a partir de tubos contendo amostras Essa técnica tem sido utilizada por ser menos tempediosa possuir baixo risco de contaminação do laboratório com amplicons material amplificado e permitir estudos de padrão de expressão gênica sequenciamento direto de produtos amplificados estudos de diagnósticos de doenças parasitárias virais e bacterianas monitoramento de carga viral e outros ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Assim como todos os métodos laboratoriais as técnicas molecula res possuem algumas limitações Por exemplo não é possível aplicar essas técnicas se não houver um material biológico de quantidade e qualidade adequados É necessário padronizar o tipo de amostra sangue total soro fragmentos de tecido microrganismos isolados de pacientes ou outra amostra O laboratório deve ser muito bem equipa do e os reagentes e equipamentos podem ter altos custos de aquisição e manutenção Com os avanços tecnológicos e a redução dos custos dessas técnicas esperase que os métodos moleculares sejam aplicados rotineiramente nos laboratórios de análises clínicas e hospitais Muitas vezes são indispensáveis para o diagnóstico de doenças como no caso do HIV e das hepatites virais no estudo de doenças emergentes e ree mergentes na identificação de novos patógenos no estabelecimento de agentes infecciosos como causa de doenças de origem desconhecida na elucidação de mecanismos patogênicos regulatórios e de virulência de microrganismos ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 294 UNICESUMAR Na Epidemiologia Genética ou Genômica são identificados genes como fatores de risco para doenças humanas Muitas doenças comuns podem ter um componente genético por agregação familiar por apresentarem restrição étnica ou evidência em modelos animais Por exemplo doen ças do coração diabetes hipertensão e o câncer possuem complexas características genéticas em comum e têm se tornado um dos principais focos da Epidemiologia Genética moderna ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 O termo genômica é utilizado regularmente como referência ao estudo das funções e interações de todos os genes do genoma e novas disciplinas ômicas tem surgido para estudar expressões produtos e interações de genes como a Proteômica a Transcriptômica a Metabolômica a Nutrige nômica a Farmacogenômica e a Toxicogenômica As descobertas genéticas evoluíram rapidamente com os estudos casocontrole em grande escala de várias doenças crônicas comuns que forneceram resultados sobre as variações genéticas relativas às doenças ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 GORDIS 2009 O sequenciamento genético identifica a ordem dos nucleotídeos em um fragmento de DNA e permite mapear genes para a identificação de marcadores de doenças A Epidemiologia Genética é baseada no que nós aprendemos sobre o genoma humano portanto o seu alvo e as suas questões estão em constante movimento A transmissão e expressão da informação genética é mais complexa do que se acreditava há poucos anos atrás É claro que além das mutações genéticas a expressão de um gene é ainda influenciada pelo número de variantes pela conformação do DNA e pelas mo dificações químicas como a metilação Muitos métodos que detectam estes aspectos ainda estão em desenvolvimento Apesar de todos esses avanços na genotipagem muitas formas de avaliar as interações genegene e geneambiente ainda são rudimentares ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 A partir de técnicas moleculares podemos identificar genes envolvidos com neoplasias malig nas como no caso do câncer de mama O primeiro gene de predisposição ao câncer de mama BRCA1 foi mapeado no braço longo do cromossomo 17 em 1994 a partir da participação de muitas famílias No ano seguinte foi mapeado o segundo gene de susceptibilidade ao câncer de mama BRCA2 no braço curto do cromossomo 13 A prevalência de câncer de mama foi estimada em 011 para portadores de mutações em BRCA12 na população geral e entre 13 e 16 em famílias de alto risco com três ou mais casos de câncer de mama ou ovário Fonte Amendola e Vieira 2005 295 UNIDADE 9 EPIDEMIOLOGIA CLÍNICA MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIA O estado de saúde e a ocorrência dos even tos patológicos em sujeitos singulares que se expressam no nível individual de deter minação são estudados pelo que definimos como Epidemiologia Clínica ALMEIDA FI LHO BARRETO 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Para avaliar os resultados das inova ções tecnológicas voltadas para o tratamento prevenção e diagnóstico a pesquisa clínica incorporou os métodos epidemiológicos Portanto a Epidemiologia Clínica é um ramo da Epidemiologia voltado para o estudo dos determinantes e dos efeitos das decisões clínicas Com o aumento de número e complexidade das opções de diagnós tico terapêuticas e medidas preventivas aumentouse também a exigência feita ao clínico para que obtenha evidências criteriosas e assim chegue a uma decisão adequada ALMEIDA FILHO BAR RETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 A medicina baseada em evidência MBE compreende o uso conscien te explícito e judicioso das melhores evidências disponíveis para a tomada de decisão do profissional de saúde acerca do cuidado do paciente Essa prá tica exige muito mais que entender a fisiopatologia das doenças experiência clínica ou opinião de peritos A prática da saúde a partir de evidências requer a integração da experiência com a análise crítica das evidências com o objetivo final de chegar à melhor decisão em saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 FRANCO PASSOS 2011 Com a MBE pretendese buscar o melhor benefício para o paciente baseandose em estudos epidemiológicos de qualidade Inicialmente o clínico deve identificar problemas relevantes e conver têlos em questões que conduzem a respostas necessárias Depois de identificar o problema o clínico deve pesquisar eficientemente fontes de informação para localizar evidências que apoiam a resposta necessária A qualidade da evidência deve ser avaliada criteriosamente favorecendo ou negando o valor de uma determinada conduta Por último devemse aplicar conclusões da avaliação da situação levantada visando à melhoria dos cuidados em saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BEN SEÑOR LOTUFO 2005 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 296 UNICESUMAR As evidências são obtidas por diferentes fontes que vão desde estudos préclínicos aos experimentos clínicos os chamados artigos originais Mas não se espera que o profis sional de saúde tenha tempo para analisar criticamente todos os resultados de cada uma dessas pesquisas mas sim que a partir de estudos sistemáticos protocolos documentos diretrizes e outros o profissional reúna evidências de qualidade para a sua tomada de decisão A cada dia muitos artigos originais são publicados e cada vez mais necessita mos de evidências que sejam de fácil acesso e localização pelos mais diferentes usuários ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 Os artigos originais de maior credibilidade para levantamento de evidências clínicas são os grandes ensaios clínicos randomizados e os estudos observacionais que possuem boa qualidade metodológica Mesmo com a utilização de ferramentas de busca estratégicas como o PubMedMedline ainda se gasta muito tempo para a leitura dos artigos originais e perdemse muitas informações devido ao grande volume de resultados Consequentemente os estudos de revisões sistemáticas e de metanálise tornamse importantes ferramentas para reunir evidências clínicas ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Os estudos de revisão sistemática reúnem os principais estudos sobre o tema em questão utilizando técnicas específicas explícitas e reprodutíveis de identificação de pesquisas originais Os estudos de metanálise também são de grande importância clínica uma vez que incorporam as técnicas estatísticas risco relativo diferença de médias e etc sobre os resultados dos diferentes estudos originais selecionados para a revisão sistemática Ao reunir o resultado dos diferentes estudos o profissional adquire os resultados estatisticamente significativos e os mais confiáveis para apoiar as decisões clínicas ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 FRANCO PASSOS 2011 Também podemos utilizar as diretrizes guidelines inglês para obter evidências confiáveis para apoiar as tomadas de decisão Os guidelines compreendem um con junto de recomendações clínicas para o manejo de um determinado problema Em geral são elaboradas por uma agência governamental como o Ministério da Saúde a Organização Mundial da Saúde e outros ou de uma sociedade média Sociedade Americana de Pediatria por exemplo ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BEN SEÑOR LOTUFO 2005 FRANCO PASSOS 2011 Os livros ainda constituem uma fonte tradicional para orientar condutas clínicas e têm a vantagem de apresentar grande densidade de condutas de forma organizada e de fácil acesso No entanto os livros possuem a maior desvantagem a desatualização especialmente em áreas com maior dinamismo como a molecular ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Para uma boa leitura de um artigo científico para levantamento de evidências que subsidiarão as tomadas de decisão o leitor deve ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 297 UNIDADE 9 1 Examinar título autores instituição a revista e a data de publicação do estudo Quanto mais atual o estudo melhor 2 Após o profissional deve identificar o que o autor quis pesquisar a partir da leitura da intro dução e do resumo abstract resumo em inglês Nesta etapa o leitor identificará o objetivo do estudo o desfecho clínico a hipótese 3 Para verificar a validade interna do estudo devese ler o material e os métodos Nesta etapa o leitor identifica a população estudada o delineamento da pesquisa ensaio clínico randomizado ou não e outros vieses erros sistemáticos e as variáveis investigadas 4 Na leitura dos resultados o profissional deve examinar os resultados figuras tabelas e texto e verificar os achados principais e aqueles que tiveram significância estatística os quais devem ser tomados como evidências relevantes 5 Para validar externamente os resultados da pesquisa e sua aplicabilidade o leitor deve se perguntar qual é a capacidade de generalização dos resultados São válidos para o contexto de trabalho 6 Por último o leitor deve terminar a leitura do artigo a partir das conclusões e se perguntar se concorda ou não com as conclusões dos autores Os artigos originais e revisões podem ser obtidos no portal do PubMed da U S National Library of Medicine dos Estados Unidos que dá acesso gratuito ao Medline principal banco de títulos e resumos de artigos da área médica ao periódico da CAPES acesso restrito a certas instituições SciELO BIREME Centro LatinoAmericano e do Caribe de Informações em Ciências da Saúde e Cochrane Collaboration Os guidelines podem ser obtidos no National Guideline Clearinghouse UK National Electronic Library for Health e Projeto Diretrizes ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 Na BIREME quando o artigo não está disponível eletronicamente o serviço SCAD é a melhor opção para aquisição Os artigos são encomendados pagos e o recebimento se dá por correio fax ou email Os artigos do PubMed que não estão disponíveis também podem ser solicitados pelo SCAD Fonte ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 A prática de saúde com base em evidências não substitui o raciocínio integral do profissional de saúde Pelo contrário as evidências devem estimular a avaliação crítica na escolha das alternativas que irão be neficiar e minimizar os riscos para as pessoas Após identificadas e avaliadas as evidências elas precisam ser integradas à situação real do clínico Mesmo que uma determinada conduta seja definida como forte e a qualidade da evidência seja considerada alta o profissional deve sempre avaliar criticamente a ade quação para a realidade específica ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 BENSEÑOR LOTUFO 2005 298 UNICESUMAR A evidência é considerada forte quando provém de ensaios clínicos randomizados e quando o benefício medido supera o risco e o custo calculados Evidências intermediárias são aquelas obtidas por estudos randomizados ou não por estudos de casocontrole ou de coorte em que as evidências tem um benefício potencial com risco e custo aceitáveis ou ainda quando há a dificuldade de se alcançarem evidências conclusivas por razões éticas logística ou financeiras As evidências conside radas fracas são aquelas obtidas por pesquisas observacionais sem grupo controle estudos de casos dados obtidos de forma não sistemática e naqueles em que as evidências mostram risco e custo da intervenção altos ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 O grau de recomendação das evidências pode ser classificado em A B e C ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 h As evidências são suficientemente fortes para haver consenso Como no caso do uso de aspirina no infarto agudo do miocárdio i As evidências não são definitivas Em geral baseadas em pequenos ensaios clínicos sem tama nho definido da amostra para detectarem os efeitos de uma determinada terapêutica e requer mais pesquisas j As evidências são suficientemente fortes para contraindicar uma conduta Por exemplo casos de uso de albumina humana em pacientes críticos e queimados pode aumentar a mortalidade Para responder às dúvidas e questões que irão identificar as ações e intervenções que levem ao máximo de benefícios e o mínimo de riscos o profissional deve se utilizar de seus conhecimentos e experiências adquiridos e de resultados de investigações em seres humanos sob efeito de inter venções na ocorrência de eventos clinicamente relevantes ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 EPIDEMIOLOGIA AMBIENTAL E SOCIAL Na Epidemiologia ambiental to mamse como objetos a saúde e a doença nos ecossistemas com ên fase nas interfaces ambientais e noa processos evolutivos Ao tomarmos como eixo as ciências sociais e his tóricas abrimos espaço para a Epi demiologia Social ALMEIDA FI LHO BARRETO 2011 299 UNIDADE 9 Epidemiologia Ambiental Para esse tópico o ambiente será definido como o espaço ou contexto de atuação dos fatores exógenos aos seres humanos que afetam os padrões de saúde e de doença ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 p 363 Logo a Epidemiologia Ambiental estuda a distribuição dos eventos relacionados à saúde em populações de acordo com os determinantes ambientais tais como os biológicos físicos ruídos vibrações iluminação descargas elétricas e etc e químicos radiações metais pesados compostos orgânicos voláteis pesticidas hormônios adicionados à alimentação e outros ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 MEDRONHO et al 2009 A Epidemiologia Ambiental tem o papel de elucidar eventos como catástrofes queimadas guerras enchentes tsunamis furacões terremotos com os esforços de traçar os cenários futuros sobre os efeitos da mudança climática na saúde Nesta disciplina também são estudados os fatores sociais econômicos políticos e culturais que de alguma maneira facilitam ou dificultam o contato humano com os fatores am bientais ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 Um exemplo clássico da atuação da Epidemiologia Ambiental é um estudo publicado em 1938 que revelou a relação do flúor na água com a cárie dentária em crianças Este estudo mostrou a importância do uso do flúor na água como fator de proteção à cárie dentária no mundo Com o avanço tecnológico após 1960 a Epidemiologia Ambiental vem acumulando conhecimentos relevantes que estão sendo incorporados à formulação de políticas e de marcos regulatórios o que vem promovendo avanços na saúde e redução de poluentes contaminantes do ar água e solo Não é por acaso que a Epidemiologia Ambiental vem as sumindo um papel decisivo na construção da agenda global de sustentabilidade ambiental e das Metas do Milênio Nações Unidas na perspectiva da saúde e da equidade ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 No caso da Epidemiologia Ambiental os agentes causais de interesse são diversos e fazem parte de complexos compostos como pesticidas solventes partículas atmosféricas Até o comportamento e o hábito humano são capazes de alterar a exposição como a ingestão de alimentos e líquidos a inalação o contato com a pele e outros Tudo isso torna mais difícil mensurar a exposição aos fatores de risco ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Nesses casos podem ser aplicados questionários instrumentos de mensuração química ou física e outros meios Todos devem ter alto grau de precisão sensibilidade e especificidade As medidas podem ser reali zadas diretamente nos indivíduos ex dosagem de chumbo no sangue organoclorados mercúrio no seu microambiente ex concentração de monóxido de carbono no domicílio macroambiente nível de cloro em reservatórios de água saneamento dos municípios e marcadores biológicos ex cotinina medida no sangue na saliva ou urina após a exposição ambiental ao cigarro ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 MEDRONHO et al 2009 A Epidemiologia Ambiental utiliza todos os desenhos de estudos epidemiológicos do ecológico po pulacional ao ensaios clínicos randomizados ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 MEDRONHO et al 2009 Atualmente a partir dos estudos epidemiológicos realizados estimase que 25 a 33 da carga global de doenças seja atribuída aos fatores de risco ambientais e que esses riscos tendem a diminuir com o desen 300 UNICESUMAR volvimento econômico Dentre os fatores que ameaçam a vida humana estão má qualidade do ar da água e solo agentes infecciosos leptospirose doenças de transmissão vetorial malária dengue e outras alterações ambientais inundações secas terremotos incêndios etc mudanças ambientais globais aquecimento global redução da camada de ozônio acidentes industriais e nucleares derramamento de óleo e outros e perturbações sociais guerras terrorismos armas químicas e biológicas Figura 3 ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011ROUQUAYROL ALMEIDA FILHO 1999 As informações e os achados da Epidemiologia Ambiental podem contribuir para prevenir e controlar os efeitos na saúde relacionados ao ambiente Estimase que de 13 a 37 da carga global de doenças poderiam ser evitadas com as melhorias ambientais como sistemas de água e esgoto por exemplo Não podemos esquecer também de mencionar os problemas relacionados à segurança alimentar A possibilidade de transmissão de doenças pelos alimentos como a doença da vaca louca destaca o papel dos estudos epidemiológicos ambientais assim como os avanços com a biotecnologia e os alimentos transgênicos os quais são geneticamente modificados levando à resistência de plantas a insetos fungos microrganismos e outros ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Emissão de gases do efeito estufa Mudanças climáticas Temperatura Precipitação Umidade Ventos Processos naturais Vulcão Sol Órbita Eventos extremos Ondas de calor Inundações Secas Ciclones Queimadas Mudanças ecossistemas Perda da biodiversidade Invasão de espécies Alteração de ciclos geoquímicos Aumento do nível do mar Salinização Erosão da costa Degradação ambiental Contaminação Pesca Agricultura Perdas de produção agrícola Acidentes e desastres Contaminação de água e alimentos por microrganismos Mudança na distribuição de vetores hospedeiro e patógenos Insegurança alimentar Desabrigados e refugiados Morte por estresse térmico Mortes e agravos por desastres Aumento da incidência de doenças de veiculação hídrica Emergência de doenças infecciosas Espalhamento de doenças de transmissão vetorial Fome desnutrição e doenças associadas Doenças mentais Figura 3 Possíveis caminhos dos efeitos das mudanças climáticas sobre as condições de saúde Fonte adaptada de McMichael Woodruff e Hales 2006 301 UNIDADE 9 No Brasil a instituição responsável pela Epidemiologia Ambiental é o Sistema Nacional de Vigi lância em Saúde Ambiental que compreende um sistema articulado de instituições dos setores público e privado componentes do Sistema Único de Saúde Esses sistemas constituem a Vigilância em Saúde Ambiental que é responsabilidade da Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde MEDRONHO et al 2009 Epidemiologia Social Quando falamos de Epidemiologia Social nos vem a pergunta mas a Epidemiologia não é de princípio social Afinal os fenômenos estudados por essa disciplina pertencem ao âmbito coletivo e portanto remetem ao social No conceito da Epidemiologia Social incorporamos conceitos políticos na problematização da saúde como classes sociais poder justiça e desi gualdades que afetam a saúde das populações Nesta disciplina a preocupação é em estudar explicitamente os determinantes sociais do processo saúdedoença como raça etnia classe grau de escolaridade e posição socioeconômica ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 RO THMAN GREENLAND LASH 2011 A observação de como os aspectos socioeconômicos atingem as populações é bastante antiga e ao longo dos anos evidências se acumulam de que tanto o nível de pobreza como o contexto social em que ela se desenvolve são importantes para a determinação do estado de saúde dos indivíduos Sabemos que indivíduos pobres vivendo em ambientes degradados apresentam pior estado de saúde do que indivíduos pobres que vivem em ambientes melhores Essas observações dos aspectos sociais sobre as doenças se acentuaram no século XIX assim como a associação das taxas de mortalidade e morbidade com a renda e condições de moradia por exemplo ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 O mundo social é concebido em um espaço multidimensional no qual os agentes sociais ocupam posições relativas econômico social cultural As relações desses diferentes fatores de terminam os diferentes riscos de adoecer e morrer Ainda o estilo de vida as escolhas individuais os hábitos e comportamentos são potencializadores das doenças ou da saúde e os indivíduos não são independentes de seus grupos sociais na escolha de seus hábitos Isso reforça a ideia de que as forças dos hábitos são coletivas Por isso é importante conhecer os determinantes mais complexos do comportamento humano além das condições materiais para que as práticas de promoção e prevenção possam ser efetivas ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Quando estudamos o processo saúdeenfermidade levando em consideração os grupos sociais e não apenas o indivíduo elaboramos questões que envolvem as populações Por exemplo se fossemos estudar o HIV e AIDS a nível da Epidemiologia Clínica poderíamos perguntar o que coloca a pessoa em risco de adquirir a infecção No âmbito social perguntaríamos quais carac terísticas populacionais aumentam a vulnerabilidade a epidemias de HIV ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 302 UNICESUMAR No curso da vida infância à senescência a trajetória pessoal moldada no contexto social e pelas condições materiais de vida determina o estado de saúde de uma população Os efeitos cumulativos resultantes da intensidade e duração das exposições nocivas ao longo da vida também contextuali zam a Epidemiologia Social Neste caso não só os aspectos materiais são levados em consideração mas também o psicossocial que leva em conta o sucesso o fracasso ou frustração a exclusão social o racismo o desemprego que podem produzir doenças como resultado de múltiplos estressores e falta de habituação ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 ROTHMAN GREENLAND LASH 2011 Como a renda o estado civil e a desigualdade de gênero afetam a qualidade de vida da sua população O estudo dos aspectos sociais é um grande desafio do ponto de vista metodológico pois é necessário realizar estudos populacionais que permitam considerar de forma apropriada os efeitos contextuais e composi cionais daquela população Os instrumentos de mensuração de fatores de risco e os métodos de análise como questionários e outros parecem ser ineficientes para uma abordagem correta desses problemas complexos Por isso os epidemiologistas são cada vez mais estimulados a desenvolver novas ferramentas e estratégias de análise dos fatores sociais no processo saúdedoença Tudo isso tem como objetivo final a redução das desigualdades sociais a partir da elaboração de intervenções sociais no campo da saúde e da formulação de política públicas baseadas no reconhecimento dos direitos da cidadania da garantia de liberdade democrática e a da busca da felicidade humana ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 EPIDEMIOLOGIA HOSPITALAR Em 23 de novembro de 2004 foi publicada a Portaria n 2529 que instituiu o Subsistema Nacional de Vigi lância Epidemiológica em Âmbito Hospitalar integrado ao Sistema Nacional de Vigilância Epidemiológica SNVE Essa publicação fortaleceu a Epidemiologia hospitalar BUSATO 2016 A Epidemiologia pode ser amplamente empregada no ambiente hospitalar uma vez que o hospital apresenta especificidades e desafios próprios vigilância de infecção hospitalar controle de qualidade análise da utilização dos servi ços melhoramento da notificação compulsória e aprimoramento das decisões clínicas PEREIRA 2003 303 UNIDADE 9 O principal objetivo da vigilância epidemiológica no ambiente hospitalar é detectar e investigar as doenças de notifi cação compulsória fortalecendo e abastecendo o SNVE A mesma portaria mencionada acima possibilitou a criação de uma rede de núcleos hospitalares de Epidemiologia NHEs nos hospitais de referência do Brasil A Portaria n 1 de 17 de janeiro de 2005 regulamentou a implantação desse subsistema A finalidade dos NHEs é ampliar a rede de notificação e investigação de agravos em saúde principalmente de doenças transmissíveis aumentando a sensibilidade e a oportunidade de detec ção de doenças de notificação compulsória a melhoria da fonte de dados e a diminuição do tempo de notificação A notificação é a comunicação da ocorrência de um agravo em saúde feita à um autoridade de sanitária por profissionais de saúde ou por qualquer cidadão BUSATO 2016 A gestão hospitalar tem o papel de integrar as atividades dos núcleos de vigilância epidemiológica hospitalar as gerências de riscos e a Comissão de Controle de Infecção Hospitalar CCIH Essa comis são é um órgão de assessoria de autoridade máxima da instituição com poder de execução das ações de controle de infecção hospitalar Considerase infecção hospitalar aquela que foi adquirida durante a hospitalização e que não estava presente anteriormente quando o paciente foi aceito no hospital Em geral a infecção hospitalar é diagnosticada 48 h após a internação BUSATO 2016 Dentre as especificidades da Epidemiologia hospitalar temos 1 Vigilância da infecção hospitalar dada a frequência com que ocorrem as infecções hospita lares o sofrimento humano e seu alto custo as infecções são consideradas um grave problema de saúde pública exigindo implantação de programas específicos para controlálas Nestes casos o hospital deve estar atento aos rituais de profilaxia e soluções tecnológicas novos tipos de desinfetantes filtros de ar e outros aparelhos de controle ambiental O trabalho inicial do NHE do hospital é levantar os dados de infecção hospitalar doença tipo de agente local de ocorrência frequência características pessoais do indivíduo afetado e dimensionar os riscos Inicialmente podese realizar um estudo descritivo posteriormente são formuladas as ques tões para a investigação analítica Por exemplo quais são os fatores associados às infecções hospitalares Como elas vêm evoluindo e como se comparam com outros hospitais ou com as normas já estabelecidas Responder essas e outras questões pode auxiliar na identificação dos riscos dos agentes causais e das formas de prevenção PEREIRA 2003 304 UNICESUMAR 2 Controle de qualidade o epidemiologista por formação é um dos elementos necessários para dirigir ou auxiliar o controle de qualidade de uma instituição Primeiro pelo exame da estru tura do serviço Segundo pelo estudo dos serviços empregados no atendimento verificando sua compatibilidade com o que pode e o que deve ser feito não se esquecendo dos recursos disponíveis Terceiro pela verificação dos resultados observando se houve o devido impacto sobre a saúde dos indivíduos atendidos pelo hospital A insuficiência de recursos e falhas no processo de oferta dos serviços são constatações frequentes nos nossos hospitais Exageros nos investimentos também podem ser detectados devendo ser investigadas as suas causas que podem provir por exemplo da medicalização dos pacientes requisição abusiva de exames complementares A auditoria médica de prontuário e a formação de comitês para investigar óbitos representam formas de exercer o controle de qualidade PEREIRA 2003 3 Análise da utilização dos serviços neste caso observase as estatísticas de produção de serviços Por isso está ligada à questão anterior Os dados devem informar aos administradores do hospital como os serviços estão funcionando e constituem subsídios para as decisões uma vez que quando adequadamente trabalhados mostram uma visão coletiva e evolutiva dos problemas indicando os caminhos a serem seguidos para melhorar o atendimento e diminuir os custos Assim o epide miologista pode auxiliar na definição dos dados que devem ser coletados sua frequência como devem ser analisados de modo a gerar indicadores de saúde úteis para o funcionamento do hospital possibilitando a confecção de séries temporais e comparação de resultados entre instituições Como exemplo de dados taxas de cesarianas mortalidade maternoinfantil mortalidade pósoperatória uso de medicamentos reações transfusionais readmissões e outros PEREIRA 2003 Dentre os muitos softwares para digitação de banco de dados e análise dos resultados epi demiológicos temos o EPIDATA e EPI INFO O Epidata disponível emhttpwwwepidata dk é uma base da Dinamarca gratuita e muito utilizado devido a fácil digitação e análise dos bancos de dados minimização dos erros de digitação Muito útil para estudos descritivos o Epi Info é uma base de dados construída pelo Centers for Disease Control and Prevention disponível em httpswwwcdcgovepiinfoindexhtml Também é uma ferramenta gratuita para digitação de banco de dados e análise dos resultados porém com métodos estatísticos mais avançados que o Epidata Os dois softwares oferecem manuais e versões em português e podem ser utilizados por epidemiologistas estudantes e outros profissionais de saúde As plataformas são atualizadas constantemente para garantir a compatibilidade com as versões de Windows Linux e outros sistemas operacionais Fonte ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 305 UNIDADE 9 4 Melhoramento da notificação compulsória o hospital é um dos principais componentes da Vigilância Epidemiológica da região onde está inserido Em geral no hospital existe um grupo de profissionais de saúde que se dedicam às tarefas de vigilância epidemiológica e que têm relações com os Departamentos de Saúde Pública das Secretarias de Saúde A atuação hospitalar é dirigida especificamente para a saúde individual do paciente e não das populações PEREIRA 2003 As notificações são registradas no Sistema de Informação de Agravos de Notificação SINAN do SUS obedecendo às normas estabe lecidas pelo Ministério da Saúde Portaria n 204 de 17 de fevereiro de 2016 5 Aprimoramento de decisões clínicas o raciocínio clínico é uma das tendên cias recentes como foi realçado no tópico II desta unidade Epidemiologia Clínica Nesse sentido os profissionais de saúde do hospital devem estar atentos aos prognósticos e procedimentos de diagnósticos empregados para a correta interpretação das informações clínicas e no aprimoramento das de cisões dos profissionais de saúde quanto aos seus pacientes PEREIRA 2003 6 Outros participação em atividades de imunização como hepatites virais para recémnascidos atuação em campo de estágio para futuros profissionais de saúde recomendação e promoção de medidas de controle EPIDEMIOLOGIA PLANEJAMENTO EM SAÚDE GESTÃO E OS SERVIÇOS DE SAÚDE Nós temos observado que a Epidemiologia tem sido amplamente utilizada para o planejamento a gestão e a avaliação dos serviços de saúde Você poderá compreender a aplicação da Epidemiologia para cada uma dessas ações No hospital em que você trabalha ou a que tem acesso quais são os indica dores gerados pelos sistemas de informação existentes 306 UNICESUMAR Do planejamento No final da década de 1990 os desafios de implantação do SUS no Brasil motiva ram a reflexão sobre as relações da Epide miologia e o Planejamento em Saúde Mas o que é planejamento em saúde O planejamento e a gestão constituem um dos pilares disciplinares da saúde coletiva ao lado da Epidemiologia e das Ciências Sociais e Humanas em saúde Pode ser compreendido como a prática técnica e social que contribui para a transformação de uma dada situação em outra O planejamento não está livre das influências e determinações que estruturam a sociedade portanto os determinantes econômicos políticos e ideológicos modulam a utilização dessa metodologia de gestão ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 O planejamento é um compromisso de ação é prever antecipadamente a ação requer criatividade e inventividade É a oportunidade de se atuar sobre a realidade usando a liberdade de decidir Para que o planejamento surja como um processo social é necessário buscar o contexto histórico e a programação anterior da alocação de recursos Quando utilizamos a Epidemiologia para esses propósitos é possível identificar os problemas e necessidades bem como os meios para superálos A partir da Epidemiologia podemos responder o que vai ser feito quando onde como com quem e para que permitindo o controle público e democrático das políticas de saúde e o acompanhamento e a avaliação das ações do governo ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 PEREIRA 2003 Após a identificação dos problemas e necessidades de saúde o planejamento deverá estabelecer as prioridades identificar as tecnologias indicadas para enfrentálas e os recursos que deverão ser acionados facilitando a organização do trabalho e das atividades dos agentes de saúde Devese formular um plano que reunirá os objetivos e as ações que deverão ser tomadas Após a formulação do plano devese executálo e avaliar seus resultados Portanto o papel da Epidemiologia é produzir conhecimento sobre a situação de saúde e orientar as ações para modificála no sentido de melhorar a qualidade de vida da população e diminuir os riscos e a incidência de doenças e óbitos ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 PEREIRA 2003 Como citado anteriormente os Planos Diretores para o Desenvolvimento da Epidemiologia no Brasil estimularam a elaboração de planos de saúde estaduais e municipais intensificando a apro ximação da Epidemiologia com o planejamento de saúde Para o planejamento é importante que o administrador da instituição pública ou privada recorra aos sistemas de informação para obter os dados de indicadores pesquisas inquéritos e outros ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 PEREIRA 2003 307 UNIDADE 9 Os planejadores gestores públicos ou privados profissionais de saúde juntamente com a par ticipação social devem trabalhar em equipe estabelecer relações profissionais éticas e produtivas e adotar propósitos de linguagem comum para identificar facilmente o que deve e o que pode ser feito diante das informações epidemiológicas ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Da gestão O conceito de gestão remete ao de administração no que diz respeito às ações de planejar orga nizar dirigir e controlar Planejar consiste em tomar decisões sobre os objetivos a serem alcan çados as atividades que deverão ser desenvolvidas e os recursos utilizados Organizar referese a dividir a autoridade e a responsabilidade entre as pessoas para realizar as tarefas e atingir os objetivos Controlar consiste em acompanhar e fiscalizar a mobilização de recursos na realização de tarefas para assegurar o alcance dos objetivos Nesse sentido a gestão é um componente do planejamento em saúde especificamente utilizado no momento táticooperacional ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Na gestão em saúde a Epidemiologia contribui para elaborar diagnósticos e análises da si tuação de saúde necessidades e serviços definir critérios para a repartição de recursos auxiliar na elaboração de políticas públicas de saúde elaborar planos e programas organizar ações e serviços e avaliar sistemas políticas programas e serviços Portanto a Epidemiologia contribui para o desenho e implantação de processos de produção de ações de saúde auxiliando o gestor na atuação sobre o processo saúdedoençacuidado desde a identificação dos determinantes de saúde passando pelos riscos até os danos na mobilização de tecnologias médicosanitárias para atender às necessidades e demandas Quanto às intervenções sobre as relações de trabalho a Epi demiologia tem pouco a oferecer ao gestor ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Da avaliação dos serviços de saúde A avaliação dos serviços de saúde é uma das ações mais importantes para se determinar a efe tividade e impacto das atividades relacionados à saúde nas populações São inúmeros os aspectos que podem ser avaliados serviços programas políticas ou sistemas de saúde A avaliação deve ser vinculada ao processo decisório da gestão como ferramenta estratégica para o planejamento e a elaboração de intervenções como formativo com o objetivo de fornecer informação para melhorar uma intervenção no seu decorrer como somativo para determinar os efeitos de uma intervenção e decidir se ela deve ser mantida transformada ou interrompida É de fundamental contribuição para o progresso dos conhecimentos ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 GORDIS 2009 308 UNICESUMAR Uma intervenção é o conjunto de meios físicos humanos financeiros e simbólicos organizados em um contexto específico que em um dado momento produz bens e serviços com o objetivo de modificar uma situação problemática Uma intervenção pode ser uma técnica medicamentos testes de diagnós tico e outros uma prática protocolos de tratamento de uma doença uma organização unidade de tratamento um programa desinstitucionalização de pacientes psiquiátricos ou mesmo uma política promoção da saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Dentre os atributos da avaliação em saúde estão ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 GORDIS 2009 MEDRONHO et al 2009 Equidade verificar se a distribuição dos serviços está de acordo com as necessidades da popu lação sem distinção de classe social ou outra razão Cobertura identificar se a extensão de um programa alcança toda a população alvo Acessibilidade extensão na qual os arranjos estruturais e organizacionais de um programa facilitam a participação dos usuários Aceitabilidade fornecimento de serviços de acordo com as normas culturais sociais e de outra natureza e com as expectativas dos usuários em potencial Adequação suprimento de número suficiente de serviços em relação às necessidades e à de manda A demanda é a necessidade da população transformada em ação Qualidade técnicocientífica oferta de serviços em conformidade com os padrões técnicos científicos de acordo com o conhecimento e a tecnologia disponíveis Eficácia capacidade de produzir o efeito desejado quando o serviço é colocando em condições ideais de uso Efetividade capacidade de produzir o efeito desejado quando em uso rotineiro É a relação entre o impacto real e o potencial Eficiência relação entre o impacto real e o custo das ações Existem 3 perguntas básicas para avaliação de resultados de intervenção a intervenção pode alcançar os resultados pretendidos eficácia A intervenção alcança os resultados pretendidos efetividade Qual é a relação custobenefício da intervenção eficiência Todos os estudos epidemiológicos po dem responder essas questões tanto os observacionais quanto os experimentais ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 FRANCO PASSOS 2011 Podemos dar como exemplo de avaliação de programas e serviços a avaliação da efetividade de programas de rastreamento de doenças como o câncer de colo uterino realizado a partir da realização do exame de Papanicolaou Para a avaliação podemos utilizar medidas operacionais e as de desfecho Nas medidas operacionais podemos avaliar o número de pessoas rastreadas pelo exame a proporção de pessoas da populaçãoalvo mulheres e o número de vezes que foram rastreadas a prevalência de doença préclínica detectada o custo total do programa o custo por casos encontrados não conhecidos previamente a proporção de resultados positivos levados ao diagnóstico final e tratamento o valor preditivo de um teste positivo na população rastreada Dentre as medidas de desfecho podemos avaliar a redução da mortalidade na população rastreada o aumento do percentual de casos detectados em 309 UNIDADE 9 estágios iniciais a redução das complicações a prevenção ou redução de recidivas ou metástases e a melhora da qualidade de vida em indivíduos rastreados GORDIS 2009 Atualmente os estudos observacionais são os mais aplicados enquanto que os experimentais têm uma aplicação mais limitada Isso porque os problemas de saúde contemporâneos objetos de interven ções são de grande complexidade uma vez que são influenciados por questões políticas econômicas e conflitos de interesses Desta forma a avaliação pode ser insuficiente para lidar com essas comple xidades das relações entre os fatores de risco e o impacto das ações e políticas de saúde ALMEIDA FILHO BARRETO 2011 Caroa alunoa chegamos ao fim da nossa disciplina Você pode compreender melhor as diversas aplicações e contribuições da Epidemiologia para a sociedade Podemos ver que se trata de uma disci plina que pode ser aplicada pelo clínico pelo estudante pelo gestor e até pela comunidade Espero que você pratique a Epidemiologia e os seus conceitos no seu cotidiano Boa jornada e sucesso CONSIDERAÇÕES FINAIS Caroa alunoa chegamos ao fim da disciplina Na última unidade vimos como a Epidemiologia é aplicada em diferentes áreas das ciências da saúde e aqui nós destacamos apenas algumas Introduzimos a Epidemiologia Molecular e a Epidemiologia Genética destacando o papel dos bio marcadores das técnicas moleculares e dos fatores genéticos na ocorrência de doenças em populações Nós apresentamos brevemente o uso da técnica de reação em cadeia da polimerase e o sequenciamento genético como ferramentas atuais para detecção de doenças infecciosas e não infecciosas como os cânceres Descrevemos como a Epidemiologia Clínica é praticada por profissionais de saúde para a desco berta dos determinantes das doenças e óbitos assim como para tomadas de decisão Destacamos que as revisões sistemáticas de literatura e metanálise são estudos que podem ser utilizados para encon trar evidências clínicas que poderão auxiliar o clínico na tomada de decisão Ainda mostramos neste tópico como o leitor deve ler um artigo científico e utilizar seus resultados para a situação específica exigida naquele momento Você aprendeu como a Epidemiologia é utilizada para a saúde ambiental e social Destacamos para você como os fatores exógenos aos seres humanos podem alterar os padrões de doença e saúde assim como os fatores sociais e descrevemos a Epidemiologia Hospitalar destacando o papel dos hospitais para a coleta e o processamento de dados epidemiológicos e para o planejamento e gestão dos serviços de saúde notificação de doenças e agravos Por último apresentamos brevemente como a Epidemiologia é utilizada para a obtenção de dados para subsidiar as tomadas de decisões e para o planejamento e gestão em saúde assim como para avaliar os efeitos dos serviços de saúde Espero que você tenha adquirido muitos conhecimentos e que essa disciplina tenha feito a diferença para a sua formação em Gestão Hospitalar Muito obrigada pela sua dedicação Desejamos a você sucesso 310 AGORA É COM VOCÊ 1 A Epidemiologia Ambiental é capaz de mensurar os fatores a químicos físicos e biológicos relacionados ao ambiente b moleculares c clínicos d genéticos e econômicos 2 É atribuição da Epidemiologia Molecular I Aplicar técnicas moleculares para identificação de doenças infecciosas nas popula ções II Detectar doenças neoplásicas nutricionais e outros agravos III Investigar a interação geneambiente como determinante de doenças IV Identificar genes associados à herança genética das doenças Assinale a alternativa correta a Apenas I e II estão corretas b Apenas II e III estão corretas c Apenas I está correta d Apenas II III e IV estão corretas e Nenhuma das alternativas está correta 3 Em relação à medicina baseada em evidência Epidemiologia Clínica assinale Verda deiro V ou Falso F Compreende o uso das melhores evidências disponíveis para a tomada de decisão do profissional de saúde acerca do cuidado do paciente A prática da Epidemiologia Clínica não exige entender a fisiopatologia das doenças a experiência clínica ou a opinião de peritos A prática da saúde a partir de evidências requer a integração da experiência com a análise crítica das evidências com o objetivo final de chegar à melhor decisão em saúde 311 AGORA É COM VOCÊ 4 Qual é a função da Epidemiologia Social 5 A Epidemiologia pode ser aplicada para o planejamento das ações em saúde avaliar os serviços de saúde e como subsídio para a gestão Dentre os atributos da avaliação em saúde estão I Acessibilidade e cobertura II Eficácia efetividade e eficiência III Adequação e aceitabilidade IV Equidade e satisfação do paciente Assinale a alternativa correta a Apenas I e II estão corretas b Apenas II e III estão corretas c Apenas I está correta d Apenas II III e IV estão corretas e Todas as alternativas estão corretas 312 AGORA É COM VOCÊ No Brasil a partir da constante coleta de dados pelas instituições de saúde sobre o processo saúdedoença foi possível verificar uma transição epidemiológica das doenças Este tema tem sido muito relevante do ponto de vista de gestão pública uma vez que houve uma mudança no perfil de morbi e mortalidade No artigo a seguir de Pereira AlvesSouza e Vale 2015 você poderá compreender melhor o que é a transição epidemiológica ocorrida no Brasil e em outras regiões do mundo No Brasil a construção do perfil de morbidade e mortalidade tem sofrido alterações ao longo dos anos e os processos de transição demográfica e epidemiológica tem re sultado na formação de grupos populacionais com características peculiares e específicas a exemplo dos novos problemas ligados ao processo de envelhecimento Este processo foi alcançado devido à redução da mortalidade infantil e o aumento da expectativa de vida da população brasileira contribuindo para que o cenário de doenças crônicas e degenerativas fossem cada vez mais comuns As intensas mudanças de alguns indicadores de morbimortalidade da população bra sileira principalmente no aumento significativo da expectativa de vida e a evidente redução nas taxas de mortalidade infantil e de mortalidade por doenças infecciosas forta lecem a idéia de que houve mudanças significativas nos padrões de vida dos brasileiros transição epidemiológica complexas mudanças nos padrões saúdedoença e nas interações entre os mesmos com influência de outros fatores consequentes e deter minantes demográficos econômicos e sociais Essa teoria é composta de proposições centrais a saber existe uma prolongada e gradativa mudança nos padrões de mortalidade e adoecimento sendo as doenças infecciosas substituídas por doenças degenerativas e agravos produzidos pelo homem nesta transição de padrões do proces so saúdedoença as mais profundas e significativas mudanças ocorrem nas crianças e mulheres jovens as mudanças que caracterizam a transição epidemiológica estão diretamente relacionadas às transições demográficas e no também no padrão e ritmo de vida dos indivíduos nos determinantes e nas mudanças consequentes na população organizados ainda em três modelos básicos de transição epidemiológica conforme o autor modelo clássico ou ocidental o modelo acelerado e o modelo contemporâneo ou prolongado LEITURA COMPLEMENTAR 313 AGORA É COM VOCÊ Uma das principais características do processo de transição epidemiológica é o aumento na prevalência de doenças crônicas não transmissíveis surgindo com maior impacto em países desenvolvidos e a partir da década de 1960 vem se espalhando rapidamente pelo Brasil Algumas doenças são ainda mais frequentes a partir dos 60 anos destacandose as doenças osteoarticulares hipertensão arterial sistêmica HAS doenças cardiovasculares diabetes mellitus doenças respiratórias crônicas doenças transmissíveis respondem por 663 da carga da doença enquanto as doenças in fecciosas por 235 e causas externas 102 Observase uma mudança atípica nesta transição Esta é decorrente não apenas da reemergência ou presença constante dos casos de doenças infecciosas e parasitárias se não com casos elevados de mortalidade mas ainda com casos relevantes de morbidade detectada pelo sistema de vigilância epidemiológica e pelos registros ambulatoriais e hospitalares como também pelo importante crescimento das causas externas expressão da violência social em suas diferentes formas Dessa forma apresentase uma complexa diversificação na situação epidemiológica devido à distribuição irregular dos riscos e agravos em cada população onde dife rentes regiões do país apresentam taxas coeficientes e situações desiguais ou até mesmo em microrregiões do mesmo estado da mesma cidade demonstrando assim diferenças importantes nos diversos grupos populacionais em relação às condições de vida e trabalho no país Fonte Pereira R A AlvesSouza R A Vale JS O PROCESSO DE TRANSIÇÃO EPIDEMIO LÓGICA NO BRASIL UMA REVISÃO DE LITERATURA Revista Científica da Faculdade de Educação e Meio Ambiente 2015 v6 n1 p99108 LEITURA COMPLEMENTAR 314 AGORA É COM VOCÊ A História da humanidade contada pelos vírus bactérias parasitas e outros microrganismos Stefan Cunha Ujvari Editora Contexto Sinopse Malária sífilis tuberculose ebola gripe AIDS sarampo e outros males que atacam a humanidade revelam muito mais da história do que se imagina Os passos do homem ao longo das épocas a convivência com diversos animais o encontro com outros seres humanos tudo isso pode ser desvendado com o estudo microscópico de vírus bactérias e parasitas que cruzaram e cruzam seu caminho Este livro escrito por um médico infectologista traz a genética para a área das ciências do homem Comentário este livro pode auxiliar no entendimento do nascimento da Epidemiologia Moderna e da sua importância para a saúde humana animal e ambiental Decisões Extremas Ano 2010 Sinopse John é um profissional de publicidade casado com uma linda mulher com quem tem três crianças O casal descobre que as duas crian ças mais novas têm uma doença fatal e John deixa a carreira de lado para dedicarse à busca de uma cura Ele conhece o Dr Robert um brilhante cientista excêntrico que lutará com ele contra tempo para descobrir a cura para a anomalia Comentário este filme mostra a aplicação da Epidemiologia Molecular Genética e Clínica para descobertas de tratamentos para doenças raras Nesta vídeoaula disponível da Universidade de São Paulo você verá o processo de desenvolvimento da pesquisa clínica em oncologia fases de desenvolvimento protocolos fluxo regulatório e ética no estudo clínico do câncer Para acessar use seu leitor de QR Code MATERIAL COMPLEMENTAR 315 CONFIRA SUAS RESPOSTAS UNIDADE 1 1 Esta atividade busca um aprofundamento pessoal ao possibilitar ao estudante reflexões sobre as técnicas de estatística e amostragem buscando o autoconhecimento Para isso deverá responder aos questionamentos relacionados a cada campo e refletir sobre sua maneira de pensar e agir quanto ao tema proposto O estudante deverá responder as questões do Mapa da Empatia conforme for se autoavaliando UNIDADE 2 1 Nesta atividade o estudante deverá conceituar sobre as palavraschaves utilizando o instrumento já produzido e disponível gratuitamente pelo wwwgoconqrcom para realizar esta atividade ou manualmente O estudante deverá realizar dois mapas mentais semelhante a estes dois a seguir Listas ordenadas Tabelas que são construidas só com a contagem apenas Tabelas que tem que ser calculado intervalo de classes antes de sua contrução e distribuição de frequências Normas que vão reger as tabelas como título corpo rodapé além de ter as bordas laterais abertas Normas que vão reger na construção das tabelas desde 1993 Gráficos que tem barras na vertical Gráfico que tem barras na hori zontal Gráfico de pizza em que cada fatia representa propor cionalidade Gráfico feito geral mente para representar a linha do tempo deter minado fenômeno Gráfico feito a partir de uma distribuição de frequências 318 CONFIRA SUAS RESPOSTAS 4 Opção correta é VFVFV 5 Opção correta é FVVVF UNIDADE 7 1 As ferramentas epidemiológica para verificar a situação de saúde de uma população e os deter minantes das doenças e agravos são as medidas de frequência também chamadas de medidas de ocorrência Isto porque essas medidas quantificam os fenômenos de saúde e doença na população e os fatores de risco As medidas de frequência são números porcentagens pro porções ou taxas que indicam as doenças e os determinantes mais prevalentes e incidentes numa população permitindo o planejamento das tomadas de decisão e o conhecimento dos problemas de saúde que mais afligem as populações 2 A opção correta é a alternativa C pois se tratam de casos novos incidência após a vacinação estudo prospectivo do tipo ensaio clínico 3 A opção correta é a alternativa A 4 A opção correta é a alternativa B 15 porque no início havia 300 pessoas com diabetes mellitus em uma população de 2000 pessoas resultando em 300 dividido por 2000 015 multiplicado por 100 15 5 A opção correta é a alternativa A pois a incidência foi de 40 casos em 1700 pessoas que estavam sob o risco de desenvolver diabetes mellitus 2000 pessoas subtraído de 300 que já estavam doentes assim 1700 estavam sob o risco de desenvolver Lembrese que a diabetes é uma doença crônica de longa duração portanto nos anos posteriores ao estudo 300 ainda estavam doentes e não podem compor o denominador 6 A opção correta é todas as alternativas são verdadeiras 7 Tabela de contingência 2 x 2 Inicialmente monte a tabela sempre inicie com a exposição ao lado esquerdo na vertical e a doença em cima na horizontal De 120 casos 92 consumiam álcool resultando em 28 pessoas que tinham a doença mas não consumiam álcool não expostos Das 230 controles 20 consumiam álcool portanto 210 não faziam o uso do álcool Exposição Consumo de álcool Casos de hepatocarcinoma Controles ausência da doença Total Sim 92 20 112 Não 28 210 238 Total 120 230 350 O cálculo de Odds ratio são os pares que concordam divididos pelos que discordam Logo a exposição ao álcool e a presença do hepatocarcinoma 92 e o não consumo e a ausência de doença 210 são os pares que concordam e os demais os que discordam 28 e 20 Odds ratio OR 92 multiplicado por 210 dividido por 28 multiplicado por 20 19320560 345 319 CONFIRA SUAS RESPOSTAS Isso significa que a probabilidade de o indivíduo exposto ao consumo de álcool desenvolver hepatocarcinoma é quase 35 vezes maior risco forte em relação àqueles que não consomem álcool excessivamente O cálculo de risco relativo RR é a incidência no grupo exposto dividido pela incidência no grupo não exposto Logo a incidência de hepatocarcinoma é de 92 casos no grupo exposto ao consumo de álcool 112 pessoas expostas e no não exposto a incidência é de 28 casos de hepatocarcinoma em 238 pessoas RR 92112 dividido por 28238 082012 68 Isso significa que o risco de desenvolver hepatocarcinoma é quase sete vezes maior em indiví duos que consomem álcool em relação aos que não consomem O risco também é considerado de forte associação 8 A opção correta é a alternativa D pois o risco é calculado pela incidência A incidência foi de 40 casos novos em 900 pessoas que estavam sob o risco de adoecer 1000 pessoas subtraído de 100 que já possuíam a doença crônica UNIDADE 8 1 O diagrama de controle é um dispositivo gráfico destinado ao acompanhamento no tempo semana a semana mês a mês da evolução dos coeficientes de incidência com o objetivo de se estabelecerem e implementarem medidas profiláticas que possam manter a doença sob controle No eixo das ordenadas Y deverão ser registradas as medidas de incidência e no eixo das abscissas X a variável relacionada ao tempo Devemos distribuir o número de casos de acordo com o tempo A partir de dados obtidos anteriormente registrados em bases de dados ou obtidos pelos mesmos pesquisadores podemos calcular a média Ẋ do número de casos ao longo dos anos anteriores e aplicar um desviopadrão fixo de 196 para mais estabelecendo o limite superior e para menos limite inferior e assim traçar um canal endêmico da doença Os casos do ano do estudo serão distribuídos no gráfico e podemos verificar erradicação ou eliminação quando o número de casos é menor que o limite inferior do canal endêmico epi demia ou surto epidêmico quando o n de casos excede o limite superior do canal ou endemia quando o n é o esperado dentro do canal endêmico 2 A opção correta é a alternativa A 3 A opção correta é a alternativa C 4 A opção correta é a alternativa D Os sujeitos cujos fatores de risco cardíaco são semelhantes aos dos casos Os objetivos de um estudo de casos e controles é determinar diferenças nos fatores de risco observados em indivíduos com um efeito particular Entretanto se os casos e os controles forem extremamente parecidos uns com os outros haverá o risco de sobreposição com o resultado de que nenhuma diferença será detectável e o estudo se tornará inútil 5 A opção correta é a alternativa C 6 FVFV 320 CONFIRA SUAS RESPOSTAS UNIDADE 9 1 A opção correta é alternativa A 2 A opção correta é alternativa A 3 VFV 4 A Epidemiologia Social estuda os fenômenos que pertencem ao âmbito coletivo e portanto remetem ao social No conceito da Epidemiologia Social incorporamos os conceitos políticos na problematização da saúde como as classes sociais o poder a justiça e as desigualdades que afetam a saúde das populações Nesta disciplina a preocupação é a de estudar explicitamente os determinantes sociais do processo saúdedoença como raça etnia classe grau de escola ridade posição socioeconômica 5 A opção correta é a alternativa E 321 REFERÊNCIAS UNIDADE 1 ARANGO H G Bioestatística teórica e computacional com banco de dados reais em disco 3 ed Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2011 BARBETTA P A Estatística aplicada às Ciências Sociais 9 ed Florianópolis UFSC 2014 BRASIL Resolução n 0188 13 de junho de 1988 O Conselho Nacional de Saúde no uso da com petência que lhe é outorgada pelo Decreto n 93933 de 14 de janeiro de 1987 RESOLVE aprovar as normas de pesquisa em saúde Brasília CNN 1987 Disponível em httpswwwinvitarecombrarq legislacaoconepcnsmsResoluo01de1988REVOGADACNSMSpdf Acesso em 14 maio 2021 CRESPO A A Estatística 19 ed São Paulo Atlas 2009 CRFESP Homeopatia Departamento de Apoio Técnico e Educação Permanente Comissão Assessora de Homeopatia HomeopatiaCRFESP 3 ed São Paulo CRFESP 2019 GLANTZ S A Princípios de bioestatística Tradução de Fernanda Thiesen Brum Marcos Bergmann Carlucci Revisão Técnica Leandro da Silva Duarte Luciana Neves Nunes 7 ed Porto Alegre AMGH 2014 HOGG R V Statistical Education improvements are badly needed The American Statistician v 45 n 4 1991 Disponível em httpsamstattandfonlinecomdoiabs10108000031305199110475832 journalCodeutas2 0WqRK7ujwbIU Acesso em 14 maio 2021 IBGE Notas Técnicas Rio de Janeiro IBGE 1983 Disponível em httpswwwibgegovbrappssnig v1notasmetodologicashtmlloc0 Acesso em 14 maio 2021 PARENTI T M S SILVA J S F da SILVEIRA J Bioestatística Porto Alegre SAGAH 2017 PEREIRA M G Epidemiologia teoria e prática 7 ed Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2003 RODRIGUES C F S LIMA F J C de BARBOSA F T Importância do uso adequado da estatística básica nas pesquisas clínicas Rev Bras Anestesiol 2017 v 67 n 6 p 619625 Disponível em http wwwscielobrscielophp scriptsciarttextpidS003470942017000600619lngennrmiso Acesso em 14 maio 2021 UNIDADE 2 ABNT NBR 147242011 Informação e documentação Trabalhos acadêmicos Apresentação Rio de Janeiro ABNT 2011 ARANGO H G Bioestatística teórica e computacional com banco de dados reais em disco 3 ed Reimpr Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2011 BARBETTA P A Estatística aplicada às Ciências Sociais 9 ed Florianópolis UFSC 2014 CRESPO A A Estatística 19 ed São Paulo Atlas 2009 322 REFERÊNCIAS IBGE Normas de apresentação tabular 3 ed Rio de Janeiro IBGE 1993 INEP Sinopse Estatística da Educação Básica 2019 Brasília Inep 2020 Disponível em httpportal inepgovbrsinopsesestatisticasdaeducacaobasica Acesso em 17 maio 2021 LEVINE D M STEPHAN D F SZABAT K A Estatística Teoria e Aplicações Usando Microsoft Excel em Português 7 ed Rio de Janeiro LTC 2016 PARENTI T M S SILVA J S F da SILVEIRA J Bioestatística Porto Alegre SAGAH 2017 UNIDADE 3 BASTOS J L D DUQUIA R P Medidas de dispersão os valores estão próximos entre si ou variam muito Notas de Epidemiologia e Estatística Scientia Medica Porto Alegre v 17 n 1 p 4044 jan mar 2007 Disponível em httpswebcachegoogleusercontentcomsearchqcachepxyqpAQBmGY Jhttpsrevistaseletronicaspucrsbrojsindexphpscientiamedicaarticledownload16501845 cd2hlptBRctclnkglbr Acesso em 17 maio 2021 CRESPO A A Estatística 19 ed São Paulo Atlas 2009 INEP Sinopse Estatística da Educação Básica 2019 Brasília Inep 2020 Disponível em httpportal inepgovbrsinopsesestatisticasdaeducacaobasica Acesso em 18 maio 2021 MARTINEZ E Z Bioestatística para os cursos de graduação da área da saúde São Paulo Blücher 2015 Disponível em httpsptslidesharenetbookcadastro9788521209027 Acesso em 18 maio 2021 PARENTI T M S SILVA J S F da SILVEIRA J Bioestatística Porto Alegre SAGAH 2017 RODRIGUES C F S LIMA F J C de BARBOSA F T Importância do uso adequado da estatística básica nas pesquisas clínicas Artigo de Revisão Revista Brasileira de Anestesiologia n 67 v 6 p 619625 2017 Disponível em httpswwwscielobrpdfrbav67n6pt00347094rba67060619 pdf Acesso em 18 maio 2021 UNIDADE 4 ANDERSON L O et al Identification of priority areas for reducing the likelihood of burning and forest fires in South America August to October 2020 16 p São José dos Campos SEICe maden 2020 ARANGO H G Bioestatística teórica e computacional com banco de dados reais em disco 3 ed Reimpr Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2011 BARBETTA P A Estatística aplicada às Ciências Sociais 9 ed Florianópolis UFSC 2014 CRESPO A A Estatística 19 ed São Paulo Atlas 2009 MARTINEZ E Z Bioestatística para os cursos de graduação da área da saúde São Paulo Blücher 2015 323 REFERÊNCIAS PARENTI T M S SILVA J S F da SILVEIRA J Bioestatística Porto Alegre SAGAH 2017 ZOU K H TUNCALI K SILVERMAN S G Correlation and simple linear regression Ra diology v 227 n 3 p 617622 2003 UNIDADE 5 ALMEIDA FILHO N de BARRETO M L Epidemiologia saúde fundamentos métodos aplica ções Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2011 p 699 BBC British Broadcasting Corporation History Historic figures James Lind 17161794 Disponível em httpwwwbbccoukhistoryhistoricfigureslindjamesshtml Acesso em 05 maio 2017 BENSEÑOR I M LOTUFO P A Epidemiologia abordagem prática São Paulo Sarvier 2005 p 303 BUSATO I M S Epidemiologia e processo saúdedoença Curitiba InterSaberes 2016 p 244 BRASIL Lei nº 8080 de 19 de setembro de 1990 Brasília 1990 Disponível em httpswwwplanalto govbrccivil03LEISL8080htm Acesso em 19 maio 2017 Lei nº 12864 de 24 de setembro de 2013 Brasília 2013 Disponível em httpwwwplanalto govbrccivil03ato201120142013leil12864htm Acesso em 19 maio 2017 Constituição da República Federativa do Brasil de 1988 Título VIII da Ordem Social Capítulo II Seção II Artigo 196200 Brasília Senado Federal 1988 Disponível em httpswwwplanaltogovbrccivil03LEISL8080htm Acesso em 19 maio 2017 FONSECA A F CORBO A DA O território e o processo saúdedoença Rio de Janeiro EPSJV Fiocruz 2007 p 265 FRANCO L J PASSOS A D C Fundamentos de Epidemiologia 2 ed Barueri Manole 2011 p 424 GORDIS L Epidemiologia 4 ed Rio de Janeiro Revinter 2009 p 392 HERZLICH C Saúde e doença no início do século XXI entre a experiência privada e a esfera pública Physis revista de saúde coletiva v 14 n 2 2004 p 383394 MEDRONHO R de A BLOCH K V LUIZ R R WERNECK G L Epidemiologia 2 ed São Paulo Atheneu 2009 p 685 MENDES E V As redes de atenção à saúde Brasília Organização PanAmericana da Saúde 2011 p 549 PEREIRA M G Epidemiologia teoria e prática 6 ed Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2002 p 596 PREFEITURA DE SÃO PAULO Transmissão de hepatite B e C Secretaria Municipal de Saúde Disponível em httpwwwprefeituraspgovbrcidadesecretariassaudevigilanciaemsaudedoen caseagravoshepatitesindexphpp6264 Acesso em 22 maio 2017 324 REFERÊNCIAS ROTHMAN K J GREENLAND S LASH T L Epidemiologia moderna 3 ed Porto Alegre Art med 2011 p 887 ROUQUAYROL M Z ALMEIDA FILHO N de Epidemiologia Saúde 5 ed Rio de Janeiro MEDSI 1999 p 600 SAÚDE CIDADANIA Vigilância em Saúde Pública 2017 Disponível em httpportalsessaudesc govbrarquivossaladeleiturasaudeecidadaniaed07050101html Acesso em 25 maio 2017 REFERÊNCIA ONLINE 1 Em httpscommonswikimediaorgwikiFileLouisPasteurfotoavFC3A9lixNadar jpg Acesso em 27 fev 2018 2 Em httpscommonswikimediaorgwikiRobertKochmediaFileRobertKochjpg Acesso em 27 fev 2018 3 Em httpscommonswikimediaorgwikiJohnSnowphysicianmediaFileJohnSnowjpg Acesso em 27 fev 2018 4 Em httpscommonswikimediaorgwikiFileGuerraVaccinoObrigatezajpg Acesso em 27 fev 2018 5 Em httpsptmwikipediaorgwikiFicheiroHistorianaturaldadoencajpg Acesso em 27 fev 2018 UNIDADE 6 ALMEIDA FILHO N de BARRETO M L Epidemiologia saúde fundamentos métodos aplica ções Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2011 p 699 BRASIL Ministério da Saúde Secretaria de Vigilância em Saúde Departamento de Vigilância Epide miológica Guia de vigilância epidemiológica 7 ed Brasília Ministério da Saúde 2009 PEREIRA M G Epidemiologia teoria e prática 6 ed Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2002 p596 PREFEITURA DE SÃO PAULO Transmissão de hepatite B e C Secretaria Municipal de Saúde Disponível em httpwwwprefeituraspgovbrcidadesecretariassaudevigilanciaemsaudedoen caseagravoshepatitesindexphpp6264 Acesso em 22 maio 2017 ROTHMAN K J GREENLAND S LASH T L Epidemiologia moderna 3 ed Porto Alegre Art med 2011 p 887 ROUQUAYROL M Z ALMEIDA FILHO N de Epidemiologia Saúde 5 ed Rio de Janeiro MEDSI 1999 p 600 FRANCO L J PASSOS A D C Fundamentos de Epidemiologia 2 ed Barueri Manole 2011 p 424 GORDIS L Epidemiologia 4 ed Rio de Janeiro Revinter 2009 p 392 325 REFERÊNCIAS MEDRONHO R de A BLOCH K V LUIZ R R WERNECK G L Epidemiologia 2 ed São Paulo Atheneu 2009 p 685 WERNECK G L Epidemiologia 2 ed São Paulo Atheneu 2009 p 685 REFERÊNCIA ONLINE 1 Em httpscommonswikimediaorgwikiFileInfantMortalityRateWorldmappnguselan gptbr Acesso em 27 fev 2018 2 Em httpwwwplanaltogovbrccivil03leisl8080htm Acesso em 27 fev 2018 3 Em httpscommonswikimediaorgwikiFileGuaratinguetC3A1Zoonosesjpguselangp tbr Acesso em 27 fev 2018 UNIDADE 7 ALMEIDA FILHO N de BARRETO M L Epidemiologia saúde fundamentos métodos aplica ções Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2011 p 699 BENSEÑOR I M LOTUFO P A Epidemiologia abordagem prática São Paulo SARVIER 2005 p 303 BRASIL Sala de Apoio à Gestão Estratégica Ministério da Saúde Disponível em httpsagesaude govbr Acesso em 20 jul 2017 BUSATO I M S Epidemiologia e processo saúdedoença Curitiba InterSaberes 2016 p 244 FRANCO L J PASSOS A D C Fundamentos de Epidemiologia 2 ed Barueri Manole 2011 p 424 GORDIS L Epidemiologia 4 ed Rio de Janeiro Revinter 2009 p 392 LOTUFO P A O escore de risco de Framingham para doenças cardiovasculares Revista Médica São Paulo v 87 n 4 p 232237 2008 MEDRONHO R de A BLOCH K V LUIZ R R WERNECK G L Epidemiologia 2 ed São Paulo Atheneu 2009 p 685 PEREIRA M G Epidemiologia teoria e prática 6 ed Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2003 p 596 ROTHMAN K J GREENLAND S LASH T L Epidemiologia moderna 3 ed Porto Alegre Art med 2011 p 887 ROUQUAYROL M Z ALMEIDA FILHO N de Epidemiologia Saúde 5 ed Rio de Janeiro MEDSI 1999 p 600 UNAIDS Global prevalence of HIV 2009 Disponível em httpwwwunaidsorgensi tesearchkeywordsaids20report202010 Acesso em 20 de julho de 2017 326 REFERÊNCIAS REFERÊNCIA ONLINE 1 Em httpscommonswikimediaorgwikiFilePeoplelivingwithHIVAIDSworldmap PNG Acesso em 27 fev 2018 2 Em httpsagesaudegovbr Acesso em 27 fev 2018 3 Em httpscommonswikimediaorgwikiFileHIVEpidem2png Acesso em 27 fev 2018 4 Em httpscommonswikimediaorgwikiFilePrevalenceofHIVinfectionsintheUnited StatesandtotalAIDSdeathssvg Acesso em 27 fev 2018 5 Em httpscommonswikimediaorgwikiFileMeaslesincidencecdcgif Acesso em 27 fev 2018 UNIDADE 8 ALMEIDA FILHO N de BARRETO M L Epidemiologia saúde fundamentos métodos aplica ções Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2011 p 699 BENSEÑOR I M LOTUFO P A Epidemiologia abordagem práticaSão Paulo Sarvier 2005 p 303 BRASIL Centro Nacional de EpidemiologiaInforme Epidemiológico do SUS Diagrama de controle da distribuição mensal dos casos notificados de malária de 1999 no Estado do Pará dados de 1992 a 1998 Brasília Ministério da Saúde Fundação Nacional de Saúde 2002 FRANCO L J PASSOS A D C Fundamentos de Epidemiologia 2 ed Barueri Manole 2011 p 424 GORDIS L Epidemiologia 4 ed Rio de Janeiro Revinter 2009 p 392 HULLEY S B CUMMINGS S R BROWNER W S GRADY D G NEWMAN T B Delineando a pesquisa clínica 4 ed Porto Alegre Artmed 2015 p 386 MEDRONHO R de A BLOCH K V LUIZ R R WERNECK G L Epidemiologia 2 ed São Paulo Atheneu 2009 p 685 OLIVEIRA M C P PARENTE R C Entendendo Ensaios Clínicos Randomizados Understanding Randomized Controlled Trials Bras J VideoSur 2010 v 3 n 4 176180 PEREIRA M G Epidemiologia teoria e prática 6 ed Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2003 p 596 PINHEIRO A S Malária situação no Pará no período de 1994 a 1999 Informativo Epidemiológico do SUS Pará 1278 2000 ROTHMAN K J GREENLAND S LASH T L Epidemiologia moderna 3 ed Porto Alegre Art med 2011 p 887 ROUQUAYROL M Z ALMEIDA FILHO N de Epidemiologia Saúde 5 ed Rio de Janeiro MEDSI 1999 p 600 ZUCCHETTI C MORRONE F B Perfil da pesquisa clínica no Brasil Rev HCPA v 32 n 3 p 340 347 2012 327 REFERÊNCIAS REFERÊNCIA ONLINE 1 Em httpsagesaudegovbr Acesso em 28 fev 2018 UNIDADE 9 AMENDOLA LCB VIEIRA R A contribuição dos genes BRCA na predisposição hereditária ao câncer de mama Revista Brasileira de Cancerologia v 51 n 4 p 325330 2005 ALMEIDA FILHO N de BARRETO M L Epidemiologia saúde fundamentos métodos aplica ções Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2011 p 699 BENSEÑOR I M LOTUFO P A Epidemiologia abordagem prática São Paulo SARVIER 2005 p 303 BUSATO I M S Epidemiologia e processo saúdedoença Curitiba InterSaberes 2016 p 244 FRANCO L J PASSOS A D C Fundamentos de Epidemiologia 2 ed Barueri Manole 2011 p 424 GORDIS L Epidemiologia 4 ed Rio de Janeiro Revinter 2009 p 392 MALE D BROSTOFF J ROTH D ROITT I Immunology 8 ed Rio de Janeiro Elsevier 2012 MCMICHAEL AJ WOODRUFF RE HALES S Climate change and human health present and future risks Lancet v367 p859869 2006 MEDRONHO R de A BLOCH K V LUIZ R R WERNECK G L Epidemiologia 2 ed São Paulo Atheneu 2009 p 685 PEREIRA M G Epidemiologia teoria e prática 6 ed Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2003 p 596 RILEY L W Principles and approaches Molecular epidemiology of infectious diseases principles and practices Washington DC ASM press 2004 ROTHMAN K J GREENLAND S LASH T L Epidemiologia moderna 3 ed Porto Alegre Art med 2011 p 887 ROUQUAYROL M Z ALMEIDA FILHO N de Epidemiologia Saúde 5 ed Rio de Janeiro MEDSI 1999 p 600 REFERÊNCIA ONLINE 1 Em httpscommonswikimediaorgwikiFileGelelectrophoresis2jpg Acesso em 28 fev 2018 2 Em httpscommonswikimediaorgwikiFileDNAsequencinginterferogrampng Acesso em 28 fev 2018