Epidemiologia-Metodos-Estudo-de-Casos-e-Pesquisa-Populacional

Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 1 Universidade Federal de Mato Grosso do Sul Instituto Integrado de Saúde Inisa Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury Texto de apoio Nome do aluno Agosto 2020 Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 2 ÍNDICE Bloco I Métodos empregados em Epidemiologia 3 Estudo de casos 3 Pesquisa populacional 4 Objetivo do estudo 4 Tipo de estudo epidemiológico 5 Informações adicionais 10 Exercícios 12 Bloco II População Amostra Amostragem População 16 Amostra 16 Amostragem 16 Técnicas de amostragem probabilísticas 16 Técnicas de amostragem não probabilísticas 18 Exercícios do bloco I e II 19 Bloco III Análise exploratória de dados 23 Variáveis 23 Exercícios 24 Análise univariada 24 Medidas de posição central 24 Medidas de dispersão 26 Intervalo de confiança 27 Exercícios 30 Tabelas quadros e gráficos 32 Análise bivariada 34 Testes estatísticos 34 Escolha Hipóteses 34 Tipos 35 Relação entre duas variáveis categóricas 36 Relação entre variável quantitativa intervalar e categórica 38 Relação entre variáveis quantitativa tendência central e dispersão e categórica 38 Relação entre duas variáveis quantitativas 40 Análise multivariada 41 Testes diagnósticos 42 Exercício 44 Bibliografia 45 Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 3 Bloco I MÉTODOS EMPREGADOS EM EPIDEMIOLOGIA Dois enfoques para pesquisar um tema Enfoques Tipo de estudo Unidade de observação Análise Individual Estudo de casos Indivíduo Medidas individuais Coletivo Pesquisa populacional Estudo ecológico Indivíduo Grupo de indivíduos Medidas individuais Medidas agrupadas 1 Estudo de casos Observação de um ou poucos indivíduos com uma mesma doença ou evento e para a partir da descrição dos respectivos casos traçar um perfil das suas principais características É um enfoque qualitativo e exploratório embora muitas facetas possam ser quantificadas Exemplo Schellini Silvana Artioli et al Canaliculites apresentação de série de casos atendidos na Faculdade de Medicina de BotucatuUNESP com ênfase no tratamento realizado Rev brasoftalmol Dez 2011 vol70 no6 p400403 A canaliculite é uma afecção rara da via lacrimal Os autores apresentam uma série de cinco casos tratados na Faculdade de Medicina de BotucatuUNESP comentam os achados à luz da literatura pertinente e tecem considerações sobre o tratamento efetuado ressaltando que a canaliculotomia pode ter bons resultados mesmo que o canalículo não receba suturas ou moldes Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 4 2 Pesquisa populacional 21 Qual o objetivo do estudo Descritivo Informam sobre a distribuição de um evento em termos quantitativos na população Analítico subordinação a uma ou mais questões científicas Busca por fatores associados com o aparecimento das doenças Hipóteses exposição doença efeito Obesidade Diabetes Fumo Câncer Toxoplasmose Anomalia Congênita Vacina Prevenção Medicamento Cura Figura 1 Modelo com ilustrações da relação investigada em estudos epidemiológicos analíticos Tabela padrão Exposição ao fator Doença Total Sim Não Sim a b a b Não c d c d Total a c b d N a número de indivíduos expostos e doentes b número de indivíduos expostos e sadios c número de indivíduos nãoexpostos e doentes d número de indivíduos nãoexpostos e sadios N número total de pessoas a b c d Exposição Doença o efeito conhecer a freqüência de algum evento ou doença Exemplo identificar a prevalência de Hepatite B entre os cirurgiõesdentistas responder a um questionamento científico Exemplo quais são os fatores de risco associados à ocorrência de Hepatite B em cirurgiõesdentistas será que há maior prevalência de casos dentre os profissionais que têm maior contato com sangue ou Sem grupo controle Descritivo Com grupo controle Analítico Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 5 22 Tipo de estudo epidemiológico O tipo de estudo varia conforme são estudadas a exposição e a doença Tipo Exposição X Doença Características principais Transversal ou seccional Ao mesmo tempo Descritivo ou analítico Os dados podem ser do passado presente ou futuro mas serão observados apenas uma vez como se fosse uma fotografia Estimam prevalência casos existentes medida estática Exceção quando houver certeza que se trata da ocorrência do primeiro episódio da doença estimase a incidência como por exemplo no casos de doenças infecciosas que conferem imunidade ou de notificação compulsória Casocontrole Já conhece o efeito busca a exposição Analítico Há pareamento entre casos e controles Retrospectivos há a utilização de dados do passado sobre o evento a ser estudado Coorte Conhece a exposição espera pelo efeito Analítico Há pareamento entre expostos e não expostos Os elementos são analisados em mais de uma ocasião como se fosse um filme Prospectivos há a conotação de seguimento do presente ao futuro exceção coorte retrospectivo também há seguimento só que do passado para o presente Estimam incidência casos novos medida dinâmica Investigação de situações que ocorrem naturalmente Experimental Provoca a exposição espera pelo efeito Analítico Os elementos são analisados em mais de uma ocasião como se fosse um filme Prospectivos há a conotação de seguimento do presente ao futuro Estimam incidência Há intervenção do pesquisador Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 6 221 Estudo transversal ou seccional 2211 Descritivo investigações epidemiológicas Informam sobre a distribuição de um evento em termos quantitativos na população Traçar perfil de um tema através da determinação de freqüências tabelas e gráficos Exemplos 1 Prevalência de hepatite B entre os voluntários a doação de sangue 2 Características demográficas e socioeconômicas de pessoas que fumam 3 Tendência do coeficiente de mortalidade por tuberculose de uma cidade nos últimos anos 2212 Analítico Há uma dúvida um questionamento científico exposição e efeito são detectados simultaneamente Exemplo associação entre migração e doença mental Migração Doença mental Total Sim Não No No No Migrante 18 60 282 940 300 300 Nãomigrante 21 30 679 970 700 700 Total 39 39 961 961 1000 1000 RP razão de prevalências 63 2 Intervalo de confiança 95 para a RP 108 370 realmente é mais prevalente nos migrantes pois o intervalo de confiança para a RP não inclui o 1 isto é o limite inferior 108 é que 1 Interpretação a prevalência de doença mental é duas vezes maior entre os migrantes em relação aos nãomigrantes Como no exemplo é um estudo transversal ou seccional seguindo a tabela padrão da epidemiologia que na 1a coluna tem a exposição e nas seguintes o desfecho doença ou resultado a porcentagem é feita por linha dá 100 60 940 e 30 970 Raciocínio errado de 39 pessoas com doença mental 18 462 eram migrantes e 21 538 eram nãomigrantes Raciocínio certo de 300 migrantes 18 60 tinham doença mental e de 700 não migrantes 21 30 tinham doença mental Se 18 está para 300 quanto está para 100 R 1800300 60 e assim por diante Prevalência nos expostos RP Prevalência nos não expostos Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 7 222 Coorte analítico Parte das exposições para chegar ao efeito Sem intervenção do pesquisador que só observa Exemplo associação entre exercício físico e coronariopatia Atividade física Óbitos Total Sim Não No No No Sedentário 400 80 4600 920 5000 714 Nãosedentário 80 40 1920 960 2000 286 Total 480 69 6520 931 7000 1000 RR risco relativo 84 2 Intervalo de confiança 95 para a RR 158 253 intervalo não inclui o 1 isto é 158 que é o limite inferior 1 Interpretação o risco de ocorrer óbito por coronariopatia é duas vezes maior entre os sedentários em relação aos nãosedentários Obs 1 é a mesma fórmula da razão de prevalência no entanto usa taxas de incidência Obs 2 As porcentagens também são por linha 80 920 e 40 960 seguindo a tabela padrão da epidemiologia que na 1a coluna tem a exposição e nas seguintes o desfecho doença ou resultado Raciocínio errado de 480 óbitos por coronariopatia 400 833 eram sedentários e 80 167 eram não sedentários Raciocínio certo de 5000 sedentários 400 80 morreram por coronariopatia e de 2000 não sedentários 80 40 morreram por coronariopatia 223 Estudo experimental analítico Parte das exposições para chegar ao efeito Com intervenção do pesquisador Em muitos casos tem que ser realizado primeiramente em animais Vários tipos por exemplo o Ensaio clínico randomizado duplo cego Exemplo comparação do efeito de uma vacina e um placebo Se 400 está para 5000 quanto está para 100 R 400005000 8 e assim por diante Incidência nos expostos RR Incidência nos não expostos Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 8 Grupos Doença Total Sim Não No No No Vacinados 20 20 980 980 1000 500 Nãovacinados 100 100 900 900 1000 500 Total 120 60 1880 940 2000 1000 RR risco relativo 210 02 quando é menor do que 1 quer dizer que o fator é de proteção isto é ser vacinado protege Intervalo de confiança 95 para a RR 01 03 intervalo não inclui o 1 Interpretação o grupo vacinado apresenta um risco relativo de contrair doença de 02 em relação ao controle Eficácia da vacina 1 RR X 100 1 02 X 100 08 X 100 80 Obs 1 usa RR como no estudo de coorte Obs 2 As porcentagens também são por linha 20 980 e 100 900 seguindo a tabela padrão da epidemiologia que na 1a coluna tem a exposição e nas seguintes o desfecho doença ou resultado Raciocínio errado de 120 doentes 20 167 eram vacinados e 100 833 eram não vacinados Raciocínio certo de 1000 vacinados 20 20 eram doentes e de 1000 não vacinados 100 100 eram doentes 224 Estudo casocontrole analítico Parte do efeito para chegar às exposições Exemplo associação entre toxoplasmose e debilidade mental Sorologia positiva para toxoplasmose Doença mental Sim casos Não controles No No Sim 45 150 15 50 Não 255 850 285 950 OR odds ratio razão de produtos cruzados mede a razão entre o produto das caselas concordantes com o produto das caselas discordantes 45 x 285 15 X 255 335 Se 20 está para 1000 quanto está para 100 R 20001000 2 e assim por diante Incidência nos expostos RR Incidência nos não expostos Esperado OR Inesperado Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 9 Intervalo de confiança 95 para a OR 176 646 intervalo não inclui o 1 Interpretação a chance de ocorrência de doença mental é três vezes maior entre as crianças de mães com sorologia positiva para toxoplasmose em relação às com sorologia negativa Obs As porcentagens são por coluna 150 850 e 50 950 seguindo a tabela padrão da epidemiologia que na 1a coluna tem a exposição e nas seguintes o desfecho doença ou resultado Não é necessário incluir uma linha ou coluna de total Raciocínio errado de 60 com sorologia positiva 45 750 eram casos e de 540 com sorologia negativa 255 472 eram casos Raciocínio certo de 300 casos 45 150 tinham sorologia positiva e de 300 controles 15 5 tinham sorologia positiva Cuidado com as denominações Risco grau de probabilidade de ocorrência de um determinado evento Probabilidade compara o número de casos favoráveis com o de casos possíveis Sair cara ½ Sair 6 no dado 16 Chance compara o número de casos favoráveis com o de casos desfavoráveis Sair cara 11 Sair 6 no dado 15 225 Estudos ecológicos A unidade de observação é um grupo de indivíduos ou população que geralmente pertence a uma área geográfica definida como por exemplo um país um estado um município ou um setor censitário Todas as variáveis são medidas agrupadas Podese saber quantas pessoas foram expostas dentro de cada grupo e quantas apresentavam o efeito mas não quantas das expostas o apresentavam Exemplos a relação entre a venda de álcool líquido 96o e a incidência de queimaduras graves em diversos países b relação entre a venda de bebidas alcoólicas e incidência de acidentes de trânsito nas regiões brasileiras Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 10 Informações adicionais 1 Interpretação do Intervalo de confiança para as medidas epidemiológicas Tipo de estudo por ordem hierárquica Questão central Análise dos dados Experimental Quais são os efeitos da intervenção Incidência do efeito em expostos x nãoexpostos Coorte Quais são os efeitos da exposição ao fator de risco Incidência do efeito em expostos x nãoexpostos Casocontrole Quais são as causas do agravo à saúde Proporção de expostos em casos x controles Transversal ou seccional Quais são as freqüências dos eventos Estão a exposição e a doença associadas Prevalência do efeito em expostos x nãoexpostos Esta interpretação também se aplica à razão de prevalência e odds ratio Toda vez que o intervalo de confiança incluir o 1 há ausência de associação Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 11 Tipo ALGUMAS técnicas bioestatísticas utilizadas há uma infinidade de possibilidades olhar artigos similares ao seu estudo Caso ou série de casos Tabelas e figuras quadros fotografias etc Transversal ou seccional Tabelas Razão de prevalência Teste Quiquadrado ou teste de Fisher Regressão de Poisson ou Cox modelo de risco proporcional Casocontrole Tabelas Odds ratio Teste Quiquadrado ou teste de Fisher Regressão logística Coorte Tabelas e Figuras Risco Relativo Teste Quiquadrado ou teste de Fisher Regressão de Poisson ou Cox modelo de risco proporcional KaplanMeier Atuarial ou tábua de vida Teste de logrank Experimental Tabelas e figuras Comparação entre médias ou medianas 2 grupos pareados Teste t pareado Wilcoxon Comparação entre médias ou medianas 2 grupos não pareados Teste t Mann Whitney Comparação entre médias ou medianas 3 ou mais grupos pareados ANOVA com dados repetidos Friedman Comparação entre médias ou medianas 3 ou mais grupos não pareados ANOVA Kruskal Wallis Ecológico Tabelas e gráficos Séries temporais Taxas de prevalência e de incidência Regressão linear simples Regressão linear múltipla Análise espacial dos dados geoprocessamento Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 12 Exercícios 1 Em um hospital universitário foi feito um estudo para verificar a associação entre o trauma mamilar e variáveis relacionadas ao puerpério Foram incluídas na investigação 40 mulheres com trauma mamilar grupo 1 e 40 sem este trauma grupo 2 No grupo 1 5 mulheres fizeram preparação prévia do mamilo durante a gestação e no grupo 2 33 fizeram a preparação prévia do mamilo Como pode ser classificado este estudo Arme uma tabela 2 X 2 e calcule a medida epidemiológica apropriada 2 Uma investigação realizada em um hospital universitário observouse o seguinte de 100 pacientes submetidos à cirurgia e que utilizaram cateter central 43 apresentaram infecção hospitalar e de 200 pacientes que não utilizaram cateter central póscirurgia 17 apresentaram infecção hospitalar Os pacientes foram acompanhados pelo período de 50 dias a partir da internação Como pode ser classificado este estudo Arme uma tabela 2 X 2 e calcule a medida epidemiológica apropriada Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 13 3 Uma investigação foi realizada para verificar a eficácia de um complemento nutricional para recémnascidos RN de baixo peso Foram selecionados 60 recémnascidos com peso 1500g e 34 semanas de gestação que foram aleatorizados em dois grupos G1leite humano puro e G2 leite humano com aditivo nutricional Após 30 dias de acompanhamento de 30 RN do G1 21 tiveram um ganho ponderal de a 700gmês e no G2 isto foi observado em 23 RN Como pode ser classificado este estudo Arme uma tabela 2 X 2 e calcule a medida epidemiológica apropriada 4 Foi realizado um levantamento sobre a composição corporal e fatores associados à obesidade em uma aldeia indígena composta de 256 adultos De 131 indígenas do sexo feminino 67 apresentavam circunferência abdominal aumentada e de 125 indígenas do sexo masculino 49 apresentavam circunferência abdominal aumentada Como pode ser classificado este estudo Arme uma tabela 2 X 2 e calcule a medida epidemiológica apropriada Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 14 5 O objetivo do presente estudo foi investigar os efeitos do treinamento combinado TC sobre os níveis de grelina total em indivíduos obesos de meiaidade O TC consistiu em treinamento aeróbico 5085 do VO2pico e resistência 610 RM realizado três vezes por semana 60 min por sessão por 24 semanas Quarenta e dois homens obesos de meia idade 4932 574 anos índice de massa corporal 3088 164 kg m² foram aleatoriamente designados para um grupo de treinamento combinado GTC n 22 ou um grupo controle GC n 20 No GTC 4 indivíduos apresentaram diminuição do nível de grelina e no GC 3 indivíduos apresentaram diminuição do nível de grelina 6 Foi realizado um estudo a fim de comparar o desenvolvimento neuropsicomotor de recémnascidos RN prematuros com e sem displasia broncopulmonar pareados por sexo e idade gestacional Os recémnascidos foram acompanhados pelo período de um ano e observouse o seguinte de 20 RNs com displasia broncopulmonar 9 RNs apresentaram maior atraso no desenvolvimento neuropsicomotor e no grupo controle sem displasia broncopulmonar n20 apenas 2 RNs apresentaram maior atraso no desenvolvimento neuropsicomotor Como pode ser classificado este estudo Arme uma tabela 2 X 2 e calcule a medida epidemiológica apropriada Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 15 7 Foi realizado um estudo com o objetivo de estimar a prevalência de aumento dos níveis pressóricos em préadolescentes e adolescentes e relacionar esses níveis pressóricos com a presença de história familiar de hipertensão Foram examinados 157 estudantes com idade entre dez e dezenove anos De 90 adolescentes sem antecedente familiar de hipertensão 5 apresentaram pressão arterial elevada e de 67 adolescentes com antecedente familiar 14 apresentaram pressão arterial elevada Como pode ser classificado este estudo Arme uma tabela 2 X 2 e calcule a medida epidemiológica apropriada 8 Foi realizada uma investigação em um hospital universitário com o objetivo de estudar os fatores associados à ocorrência de retinopatia de prematuridade ROP Foram selecionados 40 prétermos com ROP e 40 sem ROP Todos os recémnascidos RN com peso de nascimento PN de 1500 gramas eou idade gestacional IG de 32 semanas De 40 RNs com ROP 17 foram submetidos à ventilação mecânica e de 40 RNs sem ROP 5 utilizaram ventilação mecânica Como pode ser classificado este estudo Arme uma tabela 2 X 2 e calcule a medida epidemiológica apropriada Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 16 BLOCO II População Amostra 1 População ou universo no sentido geral é um conjunto de elementos com pelo menos uma característica comum Características da escolha da população a característica comum deve delimitar claramente quais os elementos que pertencem à população e quais os que não pertencem a escolha da população irá depender da finalidade principal do estudo que se tem em vista A população pode ser finita ou infinita toda população que apresenta um número muito grande de elementos 2 Amostra é um subconjunto de uma população necessariamente finito que mantém as características da população O seu tamanho é habitualmente expresso pela letra n minúscula População n1 verdade n2 ni FIGURA 1 Extração de amostras de uma população 21 Amostragem Pode ser probabilística nãoprobabilística 211 Técnicas de amostragem probabilística 2111 Amostra casual simples é composta por elementos retirados ao acaso da população Então todo elemento da população tem igual probabilidade de ser escolhido para a amostra Todos os elementos da população devem ser listados e numerados a fim de se sortear aqueles que farão parte da amostra Tal sorteio pode ser feito com urnas com a utilização de tabelas com números aleatórios ou com programas de computação específicos Exemplo sorteio de alunos de uma escola Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 17 Propriedades Não há repetição de nenhum elemento na amostra sorteada Isto significa que um dado elemento será sorteado apenas uma vez não ocorrendo amostras do tipo F F ou A B F A A ordem dos elementos na amostra não é considerada Logo a amostra composta dos elementos A B é igual à amostra composta de elementos B A 2112 Amostra sistemática os elementos são escolhidos não por acaso mas por um sistema Exemplo em um fichário de um hospital de cada dez fichas clínicas retirase a décima Precaução o início tem que ser aleatório então sorteiase um prontuário dentre os dez primeiros e a partir deste primeiro selecionado aplicase o sistema estabelecido 2113 Amostra estratificada é composta por elementos provenientes de todos os estratos da população Dentro de cada estrato os elementos são bastante homogêneos entre si e os estratos são heterogêneos entre si em relação à variável de estudo Exemplo suponha um levantamento para estimar o número médio de dentes cariados em uma população de escolares de primeiro grau Lembrando que a distribuição do número de dentes cariados é diferente quando se considera a idade e o sexo das crianças é recomendável que esta população seja estratificada segundo estas características antes da aplicação do processo de sorteio da amostra Pode ser proporcional e uniforme Uniforme amostragem do mesmo número de elementos em cada estrato Proporcional depende do tamanho de cada estrato Razões para estratificar Desejase aumentar a precisão da estimativa global partindose do conhecimento de que a variabilidade da característica estudada é grande Quanto maior a variabilidade maior tem que ser o número de elementos amostrados Desejase controlar o efeito de alguma característica na distribuição da variável que está sendo avaliada O efeito da escolaridade sobre o estado nutricional de crianças menores de cinco anos pode ser controlado pela composição de uma amostra que contenha os diversos níveis de escolaridade dos chefes de família da população estudada 2114 Amostra por conglomerados quando a população está dividida em pequenas unidades as quais reúnem todas as características a serem amostradas amostraremos várias unidades conglomerados Os elementos dentro de um mesmo conglomerado são heterogêneos entre si e os conglomerados são homogêneos entre si em relação à variável em estudo Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 18 Exemplo no exemplo anterior levantamento de cárie dentária seriam as escolas de um determinado bairro os bairros de um determinado distrito sanitário os distritos sanitários de uma determinada cidade e cidades num determinado país 212 Técnicas de amostragem nãoprobabilística 2121 Amostra de conveniência seleção de um determinado grupo de estudo quando o objetivo é descrever as características principais do mesmo não sendo possível generalizar conclusões Exemplos pessoas voluntárias em participar de determinada pesquisa usuários de determinada unidade de saúde pacientes de determinado hospital respondentes a um questionário de revista ou qualquer outro meio de comunicação etc 2122 Amostra por julgamento os elementos são selecionados segundo critérios de inclusãoexclusão estabelecidos pelo pesquisador de modo a formar um grupo representativo da população que se deseja estudar Exemplo num estudo de casocontrole a seleção de mulheres de 14 a 44 anos de idade com artrite reumatóide como casos e como controles mulheres da mesma faixa etária sem a doença em questão 2123 Amostra por cotas neste tipo de amostragem o tamanho da amostra é pré determinado por cálculo amostral no entanto os elementos da pesquisa não são selecionados através de sorteio mas pela disponibilidade no momento da pesquisa São formados diversos estratos geralmente baseados em características como sexo idade classe social etc A cota de elementos geralmente é proporcional ao tamanho do estrato Uma vantagem neste tipo de amostragem é que sempre pode entrevistar outra pessoa em caso de recusa e também não há o problema de não achar um determinado elemento amostral selecionado como acontece nas amostras probabilísticas No entanto há limitação na credibilidade dos resultados pois não é possível avaliar os vieses de seleção e de nãoresposta nem a precisão das estimativas Exemplo pesquisas de opinião pública e de mercado o pesquisador vai a campo e tem que entrevistar por exemplo dez mulheres brancas de 20 anos dez mulheres negras de 20 anos dez homens brancos de 20 anos etc PARA SER PROBABILÍSTICA população for finita e totalmente acessível elementos enumeráveis sorteio dos elementos regras bem definidas todos os elementos da população tiverem probabilidade conhecida e diferente de zero de pertencer à amostra sorteio em todos os estágios da amostragem Apresenta fórmula matemática Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 19 EXERCÍCIOS 1 Classifique os seguintes resumos de artigos em relação a Tipo de estudo epidemiológico transversal ou seccional caso controle coorte experimental e ecológico Amostra probabilística casual simples sistemática estratificada por conglomerados e não probabilística por conveniência por julgamento por cotas Quando não se tratar de amostra é um censo 11 Conhecimento sobre nutrição e qualidade de vida em universitários da UFMS Objetivo levantar aspectos do conhecimento sobre nutrição e qualidade de vida dos universitários da UFMS Metodologia a amostra foi composta de aproximadamente 1789 estudantes matriculados na UFMS no ano letivo de 2016 que aceitaram participar voluntariamente do estudo Tipo de estudo Amostra 12 Levantamento dos pacientes com hanseníase atendidos pelo Hospital São Julião no período de 2013 a 2016 Objetivo avaliar as características pessoais físicas e clínicas de pacientes com hanseníase Metodologia foram estudados descritivamente 836 pacientes atendidos pelo Hospital São Julião de janeiro de 2013 a dezembro de 2016 Foram estudados todos os pacientes com diagnóstico de hanseníase estabelecido a partir de critérios clínicos e laboratoriais Tipo de estudo Amostra 13 Traumatismo dental em escolares de 6 a 12 anos de Campo Grande MS 2015 Objetivo estimar a prevalência de traumatismo dental em escolares de 6 a 12 anos de idade em Campo Grande MS em 2015 Metodologia Para o cálculo da amostra utilizouse dos dados disponíveis do município com um nível de significância de 5 e um erro de 15 Foram considerados os distritos da cidade de onde foram sorteadas 52 escolas obedecendo a proporcionalidade entre escolas públicas e particulares levandose em conta a idade e sexo Obtevese uma amostra total de 1600 escolares Os escolares foram selecionados através de sorteio sistemático tomandose a precaução de atingir a quantidade determinada segundo idade e sexo Tipo de estudo Amostra Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 20 14 Hipertensão em usuários do Programa Saúde da Família DouradosMS 2015 Objetivo estimar a prevalência de hipertensão em usuários do programa Saúde da Família em DouradosMS em 2015 Metodologia Para o cálculo da amostra utilizouse dos dados disponíveis de hipertensão para o município com um nível de significância de 5 e um erro de 10 Foram considerados os distritos da cidade de onde foram sorteadas 8 áreas cobertas pelas equipes do referido Programa Obtevese uma amostra total de 1234 pessoas Fizeram parte da amostra as pessoas que estavam nos domicílios por ocasião das visitas de rotina efetuadas pelas equipes tomandose a precaução de atingir a quantidade determinada segundo idade e sexo Tipo de estudo Amostra 15 Fatores associados à prematuridade do recémnascido Objetivo avaliar retrospectivamente recémnascidos a fim de identificar possíveis fatores associados à ocorrência de prematuridade Metodologia foi realizada uma triagem de recémnascidos de uma instituição hospitalar de ensino durante o ano de 2016 tendo sido selecionados 120 recémnascidos prematuros e a mesma quantidade de bebês não prematuros a fim de possibilitar comparações entre os grupos Tipo de estudo Amostra 16 Remoção de placa dentária com uso de dentifrício à base de própolis Objetivo o presente trabalho propôs avaliar a eficácia do dentifrício à base de própolis na remoção de placa dentária Metodologia dois grupos pareados pelo sexo e idade foram comparados após a utilização de um dentifrício com própolis e outro sem esta substância Foram avaliadas as seguintes variáveis quantidade de placa dentária localização na superfície dentária dentre outras Tipo de estudo Amostra 17 Desidratação em crianças após quadro de diarréia Objetivo verificar a associação entre diarréia e desidratação Metodologia crianças atendidas com diarréia em um hospital foram colocadas em categorias em função da presença no início do episódio de determinados sinais e sintomas A subsequente vigilância dos prontuários dos pacientes Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 21 complementada com visitas domiciliares permitiu estimar a incidência de desidratação nas diversas categorias Tipo de estudo Amostra 18 Mortalidade por câncer de estômago no Estado do Rio Grande do Sul no período de 2014 a 2017 Objetivo verificar a associação entre consumo de carne vermelha e ocorrência de câncer de estômago Metodologia usando dados secundários constatouse que no período citado houve aumento na mortalidade por câncer de estômago Esta elevação manteve relação direta com o aumento do consumo per capita de carne vermelha e inversamente proporcional ao preço da arroba de bovinos que decresceu no mesmo período Tipo de estudo Amostra 19 Efeitos tardios da desnutrição aguda intrauterina Objetivo verificar a associação entre desnutrição aguda intrauterina e os indicadores de saúde física e mental pesquisados entre os sobreviventes ao episódio de fome Metodologia durante a Segunda Guerra Mundial uma parte da população passou privações Tal episódio ficou delimitado no tempo 1945 e espaço Roterdam Holanda Os pesquisadores conseguiram colher dados referentes a consumo alimentar estatísticas vitais e serviços de saúde para épocas imediatamente anterior e posterior ao episódio Puderam assim compor grupos de pessoas geradas antes durante e após o episódio de fome A circunstância de que aos 18 anos na época de alistamento militar o holandês é submetido a exame médico padronizado fez com que fosse possível obter os resultados destes exames referentes a cerca de 120 mil jovens do sexo masculino dos quais um terço tinha sido exposto à desnutrição durante a fase intra uterina Desta maneira os pesquisadores conseguiram obter vasculhando arquivos informações sobre a exposição ao fator de risco a fome e sobre diversos efeitos objetos de exames clínico e laboratorial de rotina A análise dos dados comparandose expostos e não expostos à fome mostrou que não havia diferença de agravos à saúde Tipo de estudo Amostra Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 22 2 Desejase realizar um estudo que tenha com objetivo principal estimar numa população de 5000 pessoas o grau de satisfação no tocante a um produto lançado no mercado Tendose a priori o conhecimento de que sexo e o grau de instrução são variáveis influentes neste nível de satisfação como você distribuiria uma amostra de 200 entrevistas Tabela 2 levando em consideração as informações constantes na Tabela 1 Tabela 1 Moradores do Bairro X segundo o sexo e o grau de instrução Campo Grande 2016 Grau de instrução Masculino Feminino Total Alfabetizado 2000 1000 3000 Primeiro Grau 500 500 1000 Segundo Grau 300 400 700 Superior 100 200 300 Total 2900 2100 5000 Tabela 2 Moradores do Bairro X distribuição da amostra segundo o sexo e o grau de instrução Campo Grande 2016 Grau de instrução Masculino Feminino Total Alfabetizado Primeiro Grau Segundo Grau Superior Total Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 23 Bloco III Análise exploratória dos dados 1 Variáveis características dados que serão estudados em uma população ou amostra Nominal Qualitativa Ordinal Variável Discreta Quantitativa Contínua FIGURA 2 Classificação de variáveis Variável qualitativa quando possíveis valores que assume representam atributos eou qualidades Pode ser ordinal ou nominal Qualitativa ordinal quando as variáveis têm uma ordenação natural indicando intensidades crescentes de realização Exemplos População luvas cirúrgicas de certas marcas e tipos Variável tamanho pequeno médio grande População pessoas residentes em uma cidade Variável classe social baixa média alta Qualitativa nominal quando não é possível estabelecer uma ordem natural entre os valores da variável Exemplos População freqüência de cárie dentária numa determinada cidade Variável sexo feminino e masculino População óbitos em um hospital nos últimos cinco anos Variável causa mortis moléstias cardiovasculares cânceres moléstias do aparelho digestivo etc Variável quantitativa quando seus valores forem expressos em números Pode ser discreta ou contínua Quantitativa discreta quando assume valores em pontos da reta real o conjunto de valores é finito ou enumerável é tudo que pode ser contado assume em geral valores inteiros Exemplo População casais residentes em uma cidade Variável número de filhos População freqüência de cárie dentária numa determinada região Variável número de dentes cariados perdidos e obturados Quantitativa contínua quando pode assumir teoricamente qualquer valor num certo intervalo da reta real é tudo que pode ser medido assume em geral valores decimais Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 24 Exemplo População casais residentes em uma cidade Variável peso e estatura População escolares de uma determinada região Variável volume de saliva em ml min EXERCÍCIO Classifique cada uma das variáveis abaixo em qualitativa nominal ordinal ou quantitativa discreta contínua a Ocorrência de hipertensão prénatal em grávidas com mais de 35 anos sim ou não são as possíveis respostas para esta variável b Intenção de voto para presidente possíveis respostas são os nomes dos candidatos além de não sei c Perda de peso em gramas de maratonistas na Corrida São Silvestre d Intensidade da perda de peso de maratonistas na Corrida São Silvestre leve moderada forte e Grau de satisfação da população brasileira com relação ao trabalho de seu Presidente valores de 0 a 5 com 0 indicando totalmente insatisfeito e 5 totalmente satisfeito 2 Análise Univariada é um dos primeiros passos para análise de um conjunto de dados Consiste na exploração da informação existente em cada variável separadamente através da síntese de cada variável Utilizase dentre outros recursos medidas de tendência central medidas de dispersão intervalos de confiança tabelas quadros e gráficos 21 Medidas de tendência central dão uma idéia de onde se localiza o centro o ponto médio de determinado conjunto de dados Média aritmética é a soma de cada um dos valores de uma determinada variável dividido pelo total de valores Exemplo notas 7 8 8 9 média 7 8 8 9 4 8 Moda é o valor de maior freqüência Exemplo 3457779 e 9 a moda é 7 pois ocorre maior número de vezes 34577799 e 9 tem duas modas 7 e 9 3344779 e 9 não tem moda pois ocorrem igual número de vezes Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 25 Mediana é uma medida de centro de um conjunto de dados que divide este conjunto em duas partes de igual número de observações É o valor que fica no centro dos dados ordenados quando a distribuição é ímpar Quando a distribuição é par é a média aritmética dos dois valores que ficam na posição central dos dados ordenados Olhar gráfico pg 33 Exemplo 1 2 3 5 e 9 a mediana é o 3 1 2 3 4 7 e 9 a mediana é 35 média aritmética dos números 3 e 4 A mediana é conhecida como 2o quartil pois 50 das observações do conjunto terão valores abaixo da mediana e os outros 50 terão valores acima da mediana Abaixo da mediana tem o 1o quartil que separa 25 das observações abaixo dele e 75 acima Acima da mediana tem o 3o quartil que separa 75 das observações abaixo dele e 25 acima Exemplo Amostra 6 47 49 15 42 41 7 39 43 40 36 Amostra ordenada 6 7 15 36 39 40 41 42 43 47 49 Q1 15 Q2 mediana 40 Q3 43 Média ou mediana Distribuição normal média Distribuição não normal mediana Altura de alunos universitários 0 10 20 30 40 50 140 148 152 156 160 164 168 172 200 altura m Número de alunos Renda per capita em salários mínimos 0 100 200 300 400 500 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 Renda em SM Número de habitantes Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 26 22 Medidas de dispersão como os dados se posicionam ao redor do ponto central Uma população é dita homogênea quando a dispersão é pequena TABELA 1 Notas de quatro alunos em cinco provas Aluno Notas Média Antônio 5 5 5 5 5 5 João 6 4 5 4 6 5 José 10 5 5 5 0 5 Pedro 10 10 5 0 0 5 Amplitude é a diferença entre o maior e menor valor do conjunto de dado Antônio 5 5 0 João 6 4 2 José 10 0 10 Pedro 10 0 10 Variância Notas da Maria 0 4 6 8 7 Média 5 0 5 5 4 5 1 6 5 1 8 5 3 7 5 2 0 dá sempre zero isto é chamado de desvio médio Dados x x Média x Média2 0 5 25 4 1 1 6 1 1 8 3 9 7 2 4 n 5 Σ x X 0 Σ x X2 40 Fórmula da variância Variância Σ x Média2 n 1 Variância 40 4 10 Desvio padrão DP ou standard deviation SD ou s é a raiz quadrada da variância DP 10 316 Por que usa n1 É um ajuste matemático no qual diminuindo 1 do denominador calculase um valor mais adequado do desviopadrão tornandoo mais próximo do seu valor real na população Isto porque a dispersão dos dados na amostra é menor que a dispersão dos mesmos na população onde o aparecimento de valores extremos é muito mais fácil de ocorrer A influência deste decréscimo tornase desprezível à medida que cresce o tamanho da amostra Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 27 Coeficiente de variação mede a dispersão em relação à média Quanto menor for o CV mais homogênea a amostra corte teórico CV 20 distribuição normal DP CV 100 Média CV 100 o que significa DP Média CV 100 DP Média CV 100 DP Média Vamos supor dois grupos de pessoas No grupo A as pessoas têm idades 3 1 5 No grupo B as pessoas têm idades 55 57 53 Média 3 anos Desvio padrão 2 anos CVA 2 x 100 667 3 Média 55 anos Desvio padrão 2 anos CVB 2 x 100 36 55 Um DP2 é maior para uma média 3 ou para uma média 55 É maior para uma média 3 Quanto CV o DP em relação à média 23 Intervalo de confiança Quando trabalhamos com uma amostra e calculamos por exemplo a média da altura 160cm numa amostra de 300 acadêmicos Será que esta estimativa a média amostral representa bem a altura da população estudada 15000 acadêmicos Resposta a média calculada para uma amostra dificilmente será igual à média real da população estaremos mais seguros se dissermos que na população a altura vai de 155cm a 165cm estimativa por intervalo do que dizer que é 160cm estimativa pontual Um intervalo de confiança muito grande sugere que a média da amostra encontrada é pouco representativa da média verdadeira da população Estimativa por intervalo para uma média Intervalo de confiança IC X erro IC X Z S n Erro padrão da média EPM S n Uma variável quantitativa Distribuição normal Distribuição não normal Média desvio padrão Mediana e quartis Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 28 Erro padrão da média mede a dispersão das médias das diferentes amostras de mesmo tamanho extraídas de uma mesma população em torno da média das médias isto é em torno da média verdadeira da população estudada População N FIGURA 1 Extração de amostras de uma população n1 n2 ni Verdade X 160 cm X 159 cm X 161 cm Estatística Z baseiase na curva normal Mede quanto um determinado resultado valor afastase da média em unidades de desviopadrão Mostra uma curva normal e a porcentagem de dados envolvidos à medida que são incluídos um dois ou três desviospadrão para os ambos lados da média Três desvios padrão para mais ou para menos incluem 997 praticamente 100 da amostra estudada Qual seria o valor de Z que concentra 95 dos dados referentes à amostra estudada 95 095 para curva toda 095 dividido por 2 0475 para metade da curva Olhar a tabela normal reduzida a seguir Os números centrais 00000 a 04990 representam a metade da porcentagem que se deseja convertida em número com quatro casas decimais A primeira coluna 00 a 30 mais o último dígito 0 a 9 formam o valor de Z Então de 196 a 196 concentra 95 do total da amostra estudada Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 29 Podese calcular intervalo de confiança IC para várias medidas por exemplo média prevalência Razão de prevalência incidência Risco relativo Odds ratio etc Então o IC demonstrará o limite mínimo e máximo da medida em questão considerando que o verdadeiro valor está dentro desse intervalo e essa afirmação será feita com 95 ou 99 de certeza confiança portanto podemos estar errando 5 ou 1 erros adotados na bioestatística Na tabela normal reduzida para cálculo do IC com 95 de confiança usamos Z 196 e para 99 de confiança Z 257 Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 30 Exemplo 1 Seja x a variável aleatória que representa a pressão sangüínea sistólica em indivíduos com idade entre 20 e 25 anos Essa variável tem distribuição aproximadamente normal Suponha que com base em uma amostra de 100 indivíduos foi obtida a média X 123 mm de mercúrio e o desvio padrão DP 8 milímetros de mercúrio Determine o intervalo de 95 de confiança para IC X Z S IC 123 196 08 n IC 123 1568 IC 123 16 IC 123 196 8 100 1214 mmHg µ 1246 mmHg Vamos supor duas situações 1214 mmHg µ 1246 mmHg homens 1217 mmHg µ 1279 mmHg mulheres Exercícios 1 Pacientes foram examinados em relação à perda de peso utilizando dois tipos diferentes de tratamento para emagrecer e foram encontrados os seguintes valores Sexo Feminino n80 Masculino n80 Média de perda de peso DP 4 37 65 39 Mediana 35 5 1o quartil 25 3 3o quartil 45 6 Moda 2 4 Coeficiente de variação 925 600 Intervalo de confiança para µ 31 49 56 74 Responda as perguntas abaixo a Qual o sexo que apresenta maior perda de peso para metade dos pacientes Por quê b Compare os sexos e faça uma análise em relação à perda de peso Quando há intersecção dos intervalos de confiança as médias são semelhantes 1214 mmHg µ 1246 mmHg homens 1250 mmHg µ 1270 mmHg mulheres Quando não há intersecção dos intervalos de confiança as médias são diferentes Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 31 c Complete com V ou F Os valores da perda de peso tem uma distribuição normal para ambos os sexos O intervalo de confiança demonstra que a média da perda de peso para o sexo masculino com 95 de certeza pode variar para mais ou para menos 37 Os valores da perda de peso para o sexo masculino podem variar em média para mais ou para menos 37 A média de perda de peso não é representativa para ambos os sexos No sexo masculino 75 perderam 6 quilos ou mais 2 Pacientes foram examinados em relação à perda de peso utilizando dois tipos diferentes de tratamento para emagrecer e foram encontrados os seguintes valores Sexo Feminino n80 Masculino n80 Média de perda de peso DP 7 13 65 09 Mediana 55 5 1o quartil 35 3 3o quartil 65 6 Moda 5 4 Coeficiente de variação 186 138 Intervalo de confiança para µ 67 73 63 67 a Compare os sexos e faça uma análise em relação à perda de peso 3 Doença periodontal e fatores de risco associados Objetivo analisar os fatores de risco associados à ocorrência de doença periodontal Metodologia Foram estudados dois grupos de pacientes adultos doença periodontal presente e ausente Resultado No sexo masculino a média do índice CPI DP foi de 2 1 15 25 95IC CV 18 e para o sexo feminino 15 06 05 20 IC 95 CV 14 Há diferença entre as médias do índice CPI entre homens e mulheres sim ou não Por que 4 Em Botucatu município de São Paulo foi encontrada uma prevalência de tracoma de 119 103 138 IC95 em préescolares e escolares de escolas públicas e privadas Em Guaraci outro município há relatos na literatura de uma prevalência de 105 Compare os dois municípios em relação à prevalência de tracoma 5 Em estudo longitudinal observouse que o risco relativo RR de nascimento de prematuros era de 54 40 68 IC95 de gestantes fumantes em relação a gestantes nãofumantes Interprete esse resultado Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 32 23 Tabelas quadros e gráficos As tabelas apresentam dados submetidos a tratamento matemático ou estatístico dispostos sob a forma de uma distribuição de freqüências absoluta e percentual Devem ser usadas quando é importante a apresentação dos valores já os gráficos são úteis para a apresentação de distribuições tendências ou relacionamento entre variáveis O quadro diferentemente da tabela contem elementos numéricos ou nominais não tratados estatisticamente apresentados de modo discursivo As tabelas não possuem margens laterais ao contrário dos quadros que são fechados Ao invés de fazer uma tabela para cada variável podemos juntar várias tabelas numa só Exemplo a seguir Tabela 2 Número e porcentagem de mulheres segundo variáveis referentes à cirurgia plástica Campo Grande 2017 n128 Cirurgia plástica No Faria no futuro Sem informação 18 141 Sim 65 508 Não 45 351 Parte do corpo 1 Não se aplica 63 492 Abdômen 47 367 Seios 39 305 Nariz 26 203 Orelhas 9 70 1 cada entrevistada podia citar uma ou mais partes do corpo Obs neste caso o não se aplica na variável parte do corpo é a soma das categorias sem informação e não da variável faria no futuro As porcentagens de cada variável são relativas ao total da amostra 128 Ou poderia ser de outro jeito como a seguir Tabela 2 Número e porcentagem de mulheres segundo variáveis referentes à cirurgia plástica Campo Grande 2009 Cirurgia plástica n No Faria no futuro 128 Sem informação 18 141 Sim 65 508 Não 45 351 Parte do corpo 1 65 Abdômen 47 723 Seios 39 600 Nariz 26 400 Orelhas 9 138 1 cada entrevistada podia citar uma ou mais partes do corpo Obs neste caso foi acrescentada uma coluna com o número de entrevistadas para cada pergunta n assim a porcentagem para cada variável foi feita em relação a cada n Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 33 Gráficos Dentre os principais tipos de gráficos utilizados na análise univariada destacase Setores ou pizza permite a visualização da participação de cada categoria em relação ao todo pois a soma dos percentuais de cada categoria é 100 não pode ser utilizado quando é possível uma ou mais respostas o que faz que a soma dos percentuais ultrapasse 100 neste caso podese usar gráfico de colunas Linha apresenta observações feitas ao longo do tempo séries temporais em intervalos iguais ou não mostrando movimento no tempo como tendência ou periodicidade Box Plot apresenta a posição da mediana 1o e 3o quartis além da posição de valores discrepantes em relação ao conjunto de dados Pode ser feito também com a média e desvio padrão Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 34 Fonte RIBEIRO Andressa F et al Associação entre incidência de dengue e variáveis climáticas Rev Saúde Pública São Paulo v 40 n 4 ago 2006 3 Análise bivariada estuda a relação entre as variáveis de estudo estatística analítica uso de testes estatísticos Testes estatísticos 1 Escolha do teste depende 11 tipo de variável categórica nominal ordinal ou quantitativa 12 distribuição normal gaussiana ou não normal não gaussiana 13 amostras pareadas emparelhadas ou não pareadas independentes Exemplo amostras pareadas antes e depois no mesmo paciente amostras independentes masculino e feminino 2 Em todo teste há a formação de duas hipóteses Ho nula não há diferença entre os grupos estudados Ha alternativa há diferença entre os grupos estudados Decisão tomada com base em evidências amostrais Situação verdadeira desconhecida Ho falsa Ho verdadeira Rejeitar Ho Decisão correta 1 ß Poder do teste Erro tipo I α Nível de significância do teste Não rejeitar Ho Erro tipo II ß Decisão correta 1 α Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 35 Nível de significância probabilidade de rejeitar a hipótese de que os grupos são iguais quando são iguais Poder do teste probabilidade de rejeitar a hipótese de que os grupos são iguais quando são diferentes O que se quer do teste Baixo nível de significância e Poder elevado Quanto dispersão dos dados e tamanho da amostra poder do estudo Tamanho das amostras Amostras grandes n 100 Amostras médias n 30 Amostras pequenas n 30 Amostras muito pequenas n 12 Valor de p p 005 aceito Ho Diferença não significativa Não há associação entre variáveis Independência p 005 rejeito Ho Diferença significativa Há associação entre variáveis Dependência 3 Testes estatísticos mais usados Duas variáveis categóricas amostras independentes Uma quantitativa intervalar e uma categórica Verificar associação entre as variáveis Quiquadrado ou Fisher Uso de medidas da epidemiologia Razão de Prevalência Risco Relativo Odds ratio Duas variáveis categóricas amostras pareadas Teste do sinal ou Teste de McNemar Kappa Aceito HO Rejeito HO p05 Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 36 31 Relação entre duas variáveis categóricas Variável independente fator de exposição por exemplo rubéola na gestação Dependente desfecho efeito por ex recémnascido normal ou defeituoso Tabela de dupla entrada Tabela 3 Número e porcentagem de recémnascidos segundo a época do ataque de rubéola na gestante e a ocorrência de malformações fetais Hospital X 2017 Rubéola Malformações fetais Total p RP IC 95 Sim Não No No No Até o 3o mês 14 280 36 720 50 481 0005 50 15 165 Depois do 3o mês 3 56 51 944 54 519 Total 17 163 87 837 104 1000 Nota se p 005 diferença estatisticamente significativa Teste Quiquadrado corrigido por Yates Raciocínio errado de 17 recémnascidos com malformações fetais 14 824 tinham mães que tiveram rubéola até o 3o mês da gestação e 3 176 depois do 3o mês Raciocínio certo foram identificados 14 280 recémnascidos com malformações fetais de 50 mães que tiveram rubéola até o 3o mês de gestação e 3 56 de 54 mães que tiveram rubéola depois do 3o mês Gráfico de colunas Variável independente fator de exposição na abscissa rubéola na gestação Dependente desfecho efeito na legenda recémnascido com ou sem malformações fetais Tipo de variáveis Distribuição normal Distribuição não normal Independentes Pareado Independentes Pareado Uma quantitativa e uma categórica dois grupos Teste t Teste t pareado MannWhitney Wilcoxon Uma quantitativa e uma categórica três grupos ou mais ANOVA ANOVA com dados repetidos Kruskall Wallis Friedman Duas quantitativas Correlação de Pearson Regressão Correlação intraclasse Correlação de Spearman Regressão Kappa ponderado Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 37 Figura 3 Número de recémnascidos segundo a época do ataque de rubéola na gestante e a ocorrência de malformações fetais Hospital X 2017 n104 Teste Quiquadrado 2 compara a frequência observada com a esperada Só pode ser utilizado quando a amostra tem mais de 20 elementos e quando a amostra tem 20 n 40 somente quando todas as freqüências esperadas 1 e freqüências esperadas 5 em menos do que 20 do total das caselas p ex na tabela 2 x 2 que tem 4 caselas não pode ocorrer freqüência esperada 5 em nenhuma casela pois 1 casela corresponde a 25 100 dividido por 4 na tabela 3 X 2 tem 6 caselas pode ocorrer freqüência esperada 5 em 1 casela pois corresponde a 167 100 dividido por 6 e não pode ocorrer em 2 caselas pois corresponderia a 334 Quando não são preenchidos os requisitos para o cálculo do 2 é utilizado o Teste de Fisher quando a tabela é 2 x 2 Quando a tabela não é 2 X 2 podese agrupar categorias Numa tabela 2 x 2 quando a amostra é pequena 20 n 40 mas preenche os requisitos para o cálculo do 2 recomendase o 2 corrigido por Yates Um bom programa para o cálculo do 2 é o Statcalc EpiInfo pois apresenta na mesma janela o Teste de Fisher e as medidas de associação RP RR e OR com os respectivos intervalos de confiança Cálculo da freqüência esperada multiplicação dos totais marginais dividido pelo total geral da tabela Na tabela 4 seria a175010482 b8750104418 c175410488 d8754104452 Freqüência observada 14 36 3 e 51 Rubéola Malformações fetais Total Sim Não No No No Até o 3o mês a 14 280 b 36 720 50 481 Depois do 3o mês c 3 56 d 51 944 54 519 Total 17 163 87 837 104 1000 Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 38 32 Relação entre variáveis quantitativa intervalar e categórica 321 através de tabela de dupla entrada apresentando a variável quantitativa em intervalos de classes por exemplo faixa etária Tabela 4 Número e porcentagem de recémnascidos segundo a faixa etária em anos das gestantes e a ocorrência de malformações fetais Hospital X 2017 Faixa etária Malformações fetais Total p RP IC 95 Sim Não No No No De 41 a 50 7 389 11 611 18 173 0003 1 De 31 a 40 8 157 43 843 51 490 25 11 59 De 21 a 30 2 57 33 943 35 337 68 16 295 Total 17 163 87 837 104 1000 Nota se p 005 diferença estatisticamente significativa Teste Quiquadrado de tendência Raciocínio errado de 17 recémnascidos com malformações fetais 7 412 tinham mães na faixa etária de 41 a 50 anos 8 470 de 31 a 40 anos e 2 118 de 21 a 30 anos Raciocínio certo foram identificados 7 389 recémnascidos com malformações fetais de 18 mães na faixa etária de 41 a 50 anos 8 157 de 51 mães na faixa etária de 31 a 40 anos e 2 57 de 35 mães na faixa etária de 21 a 30 anos Obs1 gráfico de colunas similar ao da figura 3 Obs2 quando uma das variáveis está em intervalos faixa etária usase o 2 de tendência cálculo no Bio Estat Na tabela 4 a medida que diminuiu a faixa etária materna houve uma tendência decrescente da prevalência de recémnascidos com malformações fetais 322 Relação entre variáveis quantitativa demonstrada através de medidas de tendência central e dispersão e categórica Tabela 5 Estatística descritiva da idade materna em anos e número de consultas no prénatal e a ocorrência de malformações fetais Hospital X 2017 Variáveis Malformações fetais p Sim n17 Não n87 Média DP Mediana Média DP Mediana Idade materna em anos 445 28 44 296 55 30 10001 Número de consultas no prénatal 31 14 2 92 21 8 20001 Notase p 005 diferença estatisticamente significativa 1 Teste t 2 Teste Mann Whitney Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 39 Figura 4 Média e desvio padrão da idade materna em anos segundo a ocorrência de malformações fetais Hospital X 2017 n107 Figura 5 Mediana e quartis do número de consultas de prénatal segundo a ocorrência de malformações fetais Hospital X 2017 n107 Obs quando se deseja comparar três ou mais médias de amostras independentes o teste indicado é a Análise de Variância ANOVA para distribuições normais e Kruskal Wallis para distribuições não normais Obs quando a distribuição é normal CV 20 usase Teste t para comparação entre médias de amostras independentes e Box plot usando a média e o desvio padrão Obs quando a distribuição não é normal CV 20 usase Teste Mann Whitney para comparação entre médias de amostras independentes e Box plot usando a mediana e quartis Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 40 33 Relação entre duas variáveis quantitativas 331 Correlação estuda o comportamento conjunto de duas variáveis com relação de dependência ou não Procedimentos Diagrama de dispersão e Coeficiente de correlação Coeficiente de correlação de Pearson 1 r 1 Valor 1 correlação perfeita positiva Valor 0 correlação nula Valor 1 correlação perfeita negativa Figura 6 Correlação linear de Spearman entre a idade materna em anos e número de consultas de prénatal Hospital X 2007 n107 Interpretação houve correlação negativa de 33 estatisticamente significativa isto é idade materna e número de consultas apresentaramse inversamente proporcionais a medida que aumentou a idade diminuiu o número de consultas 332 Regressão estuda o comportamento conjunto de duas variáveis com relação de dependência entre elas quando se deseja prever o valor de uma variável em função da outra No cálculo da Regressão obtémse o coeficiente de determinação ajustado R2 que expressa o quanto da variável dependente é explicada pela variável preditiva Por exemplo podese estudar a quantidade de procaína hidrolisada no plasma humano em função do tempo decorrido após sua administração Neste caso o tempo seria a variável independente x e a quantidade de procaína hidrolisada a variável dependente y r 033 p 0001 Se pelo menos uma das variáveis envolvidas for ordinal ou mesmo para variáveis numéricas quando a distribuição não é normal recomendase a utilização da Correlação de Spearman A interpretação do r é a mesma Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 41 Procedimentos Coeficiente de determinação r2 ajustado Gráfico de linhas e Reta de regressão Coeficiente de determinação ajustado O R² varia entre 0 e 1 indicando em percentagem o quanto o modelo consegue explicar os valores observados Neste exemplo R2 ajustado09929 o que significa que 9929 da quantidade de procaína hidrolisada variável dependente pode ser explicada pelo tempo variável independente Gráfico de linhas Variáveis Indenpendente na abscissa x Dependente na ordenada y Reta de regressão reta que prevê y em função de x Para traçar a reta é necessário calcular dois coeficientes Coeficiente linear a dá o ponto em que a reta corta o eixo das ordenadas Coeficiente angular b dá inclinação da reta Para obter o valor de Y dentro do intervalo estudado pode olhar no gráfico e também calcular pela fórmula Y a bx Exemplo Y procaína hidrolisada a bx 7 minutos Y procaína hidrolisada 09850 21606 7 141392 141 4 Análise Multivariada realizada para analisar a interação de inúmeras variáveis com o propósito de ajustar os dados Por exemplo na análise bivariada é calculado o valor do OR levando em conta duas variáveis sexo x obesidade essa medida será ajustada na análise multivariada na qual são analisadas várias variáveis sexo idade atividade física alimentação etc ao mesmo tempo e apresentará um valor ajustado para cada variável incluída nessa análise a fim de estimar a contribuição de cada variável em relação ao desfecho obesidade Algumas técnicas utilizadas análise estratificada regressão linear múltipla análise de variância com múltiplos fatores regressão logística análise de componentes principais análise fatorial análise discriminante dentre outras Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 42 5 Testes diagnósticos Até o item 5 foi feita a análise estatística envolvendo um fator de exposição e a ocorrência de uma doença ou condição Quando essa relação for entre um teste diagnóstico e uma doença ou condição a análise é diferente conforme descrição a seguir Avaliação de testes diagnósticos 1 Reprodutibilidade ou confiabilidade Repetibilidade 2 Validade ou acurácia 1 Reprodutibilidade ou repetibilidade concordância ou consistência de resultados quando o exame se repete Exemplo dois radiologistas que lêem independentemente as mesmas radiografias e chegam ao mesmo diagnóstico 2 Validade ou acurácia capacidade do exame em determinar o verdadeiro valor do que está sendo medido Exemplo o ECG é mais válido comparado a auscultação cardíaca feita com estetoscópio na detecção de certas alterações cardiovasculares 3 Medidas de validade de um teste Sensibilidade diagnosticar corretamente os doentes Especificidade diagnosticar corretamente os indivíduos sadios Valor preditivo positivo é a proporção de doentes entre os positivos pelo teste Valor preditivo negativo é a proporção de sadios entre os negativos pelo teste Teste Doença Total Sim Não Positivo a Verdadeiro positivo b Falsopositivo a b Negativo c Falsonegativo d Verdadeiro negativo c d Total a c b d a b c d Sensibilidade a a c Especificidade d b d Valor preditivo positivo a a b Valor preditivo negativo d c d 31 Curva ROC receiver operator characteristic curve Expressa graficamente a relação entre a sensibilidade e a especificidade Serve para determinar o melhor ponto de corte cut off point de um teste diagnóstico Dessa forma é possível comparar vários testes diagnósticos mediante a análise das curvas resultantes áreas e pontos de corte Os valores da sensibilidade proporção de verdadeiros positivos são colocados na ordenada eixo Y e o complemento da especificidade 1 Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 43 especificidade ou seja a proporção de falsospositivos na abscissa eixo x para diferentes pontos de corte O ponto mais elevado da curva corresponde a 100 de sensibilidade e 0 de falsos positivos sendo neste caso o valor ideal de um teste diagnóstico chamado padrão ouro ausência de erro com identificação perfeita de todos os indivíduos doentes e sadios A área total seria igual a um pois a curva seria coincidente com o lado esquerdo e o topo do gráfico d0 Isso na prática não ocorre pois quando o teste ganha sensibilidade perde a especificidade e viceversa então se escolhe o ponto de corte onde exista o menor erro possível tanto de falsos positivos quanto de falsos negativos Para um teste sem nenhuma utilidade a curva seria uma linha reta diagonal partindo do canto inferior esquerdo até o canto superior direito Neste caso o teste diagnóstico não possuiria nenhum poder para discriminar doentes de nãodoentes Resumindo 4 Medidas de reprodutibilidade de um teste Estatística Kappa A estatística Kappa corrige a concordância que pode ter ocorrido por acaso Geralmente é expressa em porcentagem Pode ser feita para verificar a concordância de dois ou mais testes diagnósticos em relação a uma doença ou o diagnóstico efetuado por vários examinadores interexaminador ou do examinador com ele mesmo intra examinador quanto área quanto mais próxima estiver a curva do canto superior esquerdo do gráfico quanto for o d Melhor será o poder discriminatório do teste diagnóstico Neste exemplo estão sendo comparados os testes A e B O teste B tem maior poder discriminatório que o teste A mediante os seguintes resultados d testeB 032 d testeA 045 área teste B 08 área teste A 07 Ponto de corte Senbibilidade e Especificidade Teste B 090 e 070 Teste A 080 e 060 O ponto de corte do teste B apresenta menor erro Senbibilidade e Especificidade em comparação ao Teste A Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 44 Exercício Vamos supor que 20 pacientes foram submetidos a dois testes para avaliar risco de cárie dental e classificados em três categorias baixo médio e alto risco Obtevese o seguinte resultado Número do paciente Teste A Teste B 1 baixo baixo 2 baixo médio 3 médio médio 4 baixo alto 5 alto alto 6 médio médio 7 alto alto 8 médio alto 9 alto alto 10 médio médio 11 médio médio 12 baixo baixo 13 baixo baixo 14 alto alto 15 alto alto 16 alto alto 17 médio médio 18 alto alto 19 alto alto 20 baixo baixo Calculamos a concordância através de tabela de dupla entrada Concordância esperada Ce baixo x baixo médio x médio alto x alto N K Co Ce n Ce n 20 Teste b baixo médio alto Teste a Baixo Médio Alto Concordância observada Co soma das concordâncias Texto de apoio 2020 Profa Dra Elenir Rose Jardim Cury InisaUFMS 45 BIBLIOGRAFIA Antunes JLF Peres MA editores Crivello Junior O coordenador da série Fundamentos de Odontologia Epidemiologia da Saúde Bucal Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2006 Costa Neto PL de O Estatística São Paulo Editora Edgard Blücher 1977 Doria Filho U Introdução à Bioestatística Para simples mortais São Paulo Negócio Editora 1999 Luiz RR Costa AJL Nadanovsky P Epidemiologia e Bioestatística na Pesquisa Odontológica São Paulo Atheneu 2005 Medronho RA DM Bloch KV Luiz RR Werneck G L Epidemiologia 2a ed São Paulo Atheneu 2009 Pereira MG Epidemiologia teoria e prática Rio de Janeiro Guanabara Koogan 1995 Vieira S Introdução à Bioestatística 6a tiragem revista e ampliada em 1998 Rio de Janeiro Editora Campus 1998 Vieira S Estatística Experimental 2a ed São Paulo Editora Atlas 1999 Volpato GL Ciência da filosofia à publicação 6a ed São Paulo Cultura Acadêmica 2013