1 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Graduação em Administração - ESAG/UDESC Graduação em...
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Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.Graduação em Administração - ESAG/UDESC
Graduação em Odontologia - UFSCPós-graduação em Periodontia - ABO/SC
Especialização em Saúde Coletiva - ABO/SCDoutorado e Mestrado em Engenharia de Produção/Bioestatística - UFSC
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- SUMÁRIO -
Noções de Epidemiologia
Estudos Epidemiológicos
Historicidade do Conceito de Causa das Doenças
Causalidade em Epidemiologia
Princípios de Administração
Correlação
Testes de Hipóteses
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
O que é uma Ilha?
É mesmo um pedaço de terra cercado de água por todos os lados?
Construção de um ConceitoConstrução de um Conceito
Momento 1 Momento 2
2 ilhas
Momento 3
1 ilha
Momento 4
Nenhuma ilha
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
“Estudo da distribuição e dos determinantes de estados ou eventos relacionados à saúde em populações específicas, e sua aplicação no controle de problemas de saúde” (LAST, 1988)
- Distribuição desigual dos agravos à saúde;
- Conhecimento dos determinantes dos agravos à saúde.
EPIDEMIOLOGIAEPIDEMIOLOGIA
Premissas Básicas
BEAGLEHOLE, R.; BONITA, R.; KJELLSTROM, T. EPIDEMIOLOGIA BÁSICA. 2.ed. São Paulo: Santos, 2001. 176p.
World Health Organization (WHO)
Organização Mundial de Saúde (OMS)
BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIABASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA
Sociedade Epidemiológica de Londres (1850)Sociedade Epidemiológica de Londres (1850)
Primeira associação epidemiológica conhecidaPrimeira associação epidemiológica conhecida
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
John Snow, 1857John Snow, 1857John Snow, 1847John Snow, 1847
Estudo do Cólera em Londres (1849/1854)
BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIABASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
John Snow (1813-1858)
Southwark and Vauxhall Water Company
Lambeth Waterworks Company
População1851
MAP OF LONDON WATERWORKS, 1856MAP OF LONDON WATERWORKS, 1856
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Retirada da Manivela da Bomba de Água na Broad Street
BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIABASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Estudo do Cólera em Londres
BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIABASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA
John Snow
Evidencia a força da estatística Evidencia a força da estatística (bombas de água x teoria dos miasmas)(bombas de água x teoria dos miasmas)
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
A Bomba de Água na Broad StreetA Bomba de Água na Broad Street
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Broad Street (Google Earth)Broad Street (Google Earth)
Broad Street (era vitoriana)Broad Street (era vitoriana)
BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIABASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
John Snow
BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIABASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
O Mapa FantasmaSteve JohnsonEditora Zahar, 2008
Tradução de Sérgio Lopes276 páginas
ISBN: 978-85-378-0055-3
John Snow; Reverendo Henry Whitehead; uma Bactéria e uma Grande Cidade
BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA - BRASILBASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA - BRASIL
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Carlos Chagas
Nascido em 1878, em Oliveira, Minas Gerais, CARLOS RIBEIRO JUSTINIANO DAS CHAGAS constitui-se numa das
maiores expressões da ciência brasileira e mundial. Contemporâneo de OSWALDO CRUZ, em 1903 já se
destacava em fundamentais trabalhos sobre a epidemiologia e o controle da malária, vindo a descobrir
praticamente sozinho, em 1909, uma nova e terrível doença, a tripanossomíase americana, que ficou internacionalmente conhecida como "Doença de Chagas" (Chagas Filho 1968,
Coura 1997, Stepan 1976).
BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA - BRASILBASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA - BRASIL
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Oswaldo Cruz
Em 1904, com o recrudescimento dos surtos de varíola no Rio de Janeiro, o sanitarista tentou promover a vacinação
em massa da população. Os jornais lançaram uma campanha contra a medida. O congresso protestou e foi organizada a Liga contra a vacinação obrigatória. No dia
13 de novembro estourou a rebelião popular (A Revolta da Vacina) e, no dia 14, a Escola Militar da Praia Vermelha se levantou. O Governo derrotou a rebelião, mas suspendeu
a obrigatoriedade da vacina.
Medalha de Ouro no XIV Congresso Internacional de Higiene e Demografia de Berlim (1907)
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Epidemiologia Social Epidemiologia Social Sistemas de Informações
Epidemiologia ClínicaEpidemiologia Clínica Medicina Baseada em Evidências
Bases da Epidemiologia Atual:
Ciências Biológicas, Ciências Sociais e a EstatísticaCiências Biológicas, Ciências Sociais e a Estatística
Objetivos:Determinar as condições de saúde das populaçõesDeterminar as condições de saúde das populaçõesRealizar investigações etiológicasRealizar investigações etiológicasAvaliar a utilidade e a segurança das intervenções propostasAvaliar a utilidade e a segurança das intervenções propostas
EPIDEMIOLOGIA MODERNAEPIDEMIOLOGIA MODERNA
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Epidemiologia Clínica Epidemiologia Clínica Epidemiologia Epidemiologia Social Social
EPIDEMIOLOGIA MODERNAEPIDEMIOLOGIA MODERNA
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Termos Clássicos em EpidemiologiaTermos Clássicos em Epidemiologia
ENDEMIA: Doença que existe constantemente (habitualmente) em um lugar e que ataca determinado número de indivíduos.
EPIDEMIA: Surgimento rápido de uma doença num lugar e que acomete simultaneamente grande número de pessoas.
PANDEMIA: É uma epidemia generalizada
PREVALÊNCIA: Número de casos (novos e antigos) de uma doença num momento e local determinado.
INCIDÊNCIA: Número de casos novos de uma doença num momento e local determinado.
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
PATOGENICIDADE: Capacidade do agente etiológico de produzir doença.
Alta = Sarampo, Raiva, VarícelaMédia = Caxumba, RubéolaBaixa = Poliomielite, DifteriaBaixíssima = Hanseníase
INFECTIVIDADE: Capacidade do agente em alojar-se e multiplicar-se no hospedeiro.
VIRULÊNCIA: Capacidade do agente etiológico de produzir casos graves ou fatais.
RISCO: Probabilidade de membros de uma determinada população desenvolverem uma doença.
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
1) CAUSALIDADE
2) HISTÓRIA NATURAL
USOS DA EPIDEMIOLOGIAUSOS DA EPIDEMIOLOGIA
Indivíduo Sadio Indivíduo Doente
Fatores Genéticos
Fatores Ambientais (incluindo estilo de vida)
Indivíduo Sadio Alterações Subclínicas
Doença Clínica
Morte
Cura
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
3) DESCRIÇÃO DO ESTADO DE SAÚDE DAS POPULAÇÕES
4) AVALIAÇÃO DE INTERVENÇÕES
USOS DA EPIDEMIOLOGIAUSOS DA EPIDEMIOLOGIA
Proporção de pessoas doentes, mudancas com a idade, etc.
Indivíduo Sadio
sadios doentes
f
tempo
Indivíduo Doente
Promoção de SaúdeMedidas Preventivas
Serviços Públicos de Saúde
Tratamentos e cuidados Médicos
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
FREQÜÊNCIAS DE AGRAVOS E/OU DOENÇASFREQÜÊNCIAS DE AGRAVOS E/OU DOENÇAS
INCIDÊNCIA mede os casos novos da doença durante um período de tempo. Expressa por números absolutos ou taxas, para comparar a freqüência de uma doença entre os grupos de risco.
TI= Casos novos ocorridos em um período de tempo específico x Fator População total em risco
PREVALÊNCIA mede o número total de casos, episódios ou eventos em um determinado ponto do tempo. Casos já existentes e novos.
TP= Casos existentes em um determinado ponto no tempo x Fator População total em risco
Curas
Óbitos
Casos Novos(Incidência)
Fatores que influenciam a prevalência de um agravo à saúde (excluída a migração)
Casos Existentes(Prevalência)
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
FREQUÊNCIAS DE AGRAVOS E/OU DOENÇASFREQUÊNCIAS DE AGRAVOS E/OU DOENÇAS
FATORES QUE INFLUENCIAM A PREVALÊNCIA
• Maior duração da doença
• Aumento da sobrevida
• Aumento da incidência
• Imigração de casos
• Emigração de sadios
• Imigração de suscetíveis
• Melhora dos recursos diagnósticos e sistemas de informações
• Menor duração da doença
• Maior letalidade
• Diminuição da incidência
• Imigração de sadios
• Emigração de casos
• Aumento da taxa de cura da doença
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
COEFICIENTESCOEFICIENTES
Coeficiente de Mortalidade MaternaNúmero de óbitos por causas relacionadas à gravidez, parto e puerpério x 1000
Número de nascidos vivos no período
Coeficiente de Mortalidade InfantilNúmero de óbitos de crianças < 1 ano no período x 1000
Número de nascidos vivos no período
Coeficiente de NatimortalidadeNúmero de natimortos no período x 1000
Número de nascidos vivos e natimortos no período
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
COEFICIENTESCOEFICIENTES
Coeficiente de Mortalidade Proporcional, por causasNúmero de óbitos por determinada causa no período x 100
Todos os óbitos no período
Coeficiente de Mortalidade Proporcional de 50 anos ou MaisNúmero de óbitos de >50 anos no período x 100
Todos os óbitos no período
Coeficiente de Letalidade (ou Fatalidade)Número de óbitos por determinada doença no período x 1000 (ou 100)
Número de casos da mesma doença no período
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
EXERCÍCIOSEXERCÍCIOS
1) Como você acha que estes coeficientes (mortalidade infantil, 1) Como você acha que estes coeficientes (mortalidade infantil, mortalidade materna, letalidade) se comportam em um país onde mortalidade materna, letalidade) se comportam em um país onde os investimentos em saúde não são prioritários e a condição os investimentos em saúde não são prioritários e a condição socioeconômica é desfavorável?socioeconômica é desfavorável?
Resposta:Resposta:
Os coeficientes tendem a apresentar valores mais altos quando Os coeficientes tendem a apresentar valores mais altos quando comparados a países socialmente mais justos.comparados a países socialmente mais justos.
Noções de EpidemiologiaNoções de Epidemiologia
2) Qual é o coeficiente de mortalidade infantil de uma cidade que 2) Qual é o coeficiente de mortalidade infantil de uma cidade que no ano de 2007 apresentou 1800 nascimentos e 137 mortes de no ano de 2007 apresentou 1800 nascimentos e 137 mortes de crianças com menos de 1 ano?crianças com menos de 1 ano?
Resposta:Resposta:
O coeficiente de mortalidade infantil é de 76,11 mortes por mil O coeficiente de mortalidade infantil é de 76,11 mortes por mil nascimentos (137000/1800).nascimentos (137000/1800).
Estudos EpidemiológicosEstudos Epidemiológicos
ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS OBSERVACIONAISESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS OBSERVACIONAIS
1) ESTUDO DE CASO CONTROLE (O que aconteceu?)
2) ESTUDO TRANSVERSAL (O que está acontecendo?)
3) ESTUDO DE COORTE (O que irá acontecer?)
CasosCasosExpostosExpostos
Não expostosNão expostos
ExpostosExpostos
Não expostosNão expostosControlesControles
DoentesDoentes
SadiosSadios
ExpostosExpostos
Não Expostos Não Expostos ou controlesou controles
DoentesDoentes
DoentesDoentesSadiosSadios
SadiosSadios
ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS EXPERIMENTAISESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS EXPERIMENTAIS
1) ENSAIO CLÍNICO RANDOMIZADO
SeleçãoSeleção Não Não ParticipantesParticipantes
Participantes Participantes PotenciaisPotenciais
Convidados a Convidados a participarparticipar
Não Não ParticipantesParticipantes
SorteadosSorteados
ParticipantesParticipantes
ControleControle
TratamentoTratamento
População de Estudo (Casos)População de Estudo (Casos)
Estudos EpidemiológicosEstudos Epidemiológicos
ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS EXPERIMENTAISESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS EXPERIMENTAIS
2) ENSAIO DE CAMPO
ExcluídosExcluídos
ParticipantesParticipantes
ControleControleTratamentoTratamento
SorteioSorteio
População de Estudo (Risco)População de Estudo (Risco)
Estudos EpidemiológicosEstudos Epidemiológicos
Erros mais Comuns em Erros mais Comuns em Estudos EpidemiológicosEstudos Epidemiológicos
- Erro no tamanho da amostra;Erro no tamanho da amostra;
- Viés de seleção Viés de seleção (auto-seleção);(auto-seleção);
- Viés de mensuração Viés de mensuração (imprecisão das medidas fisiológicas e bioquímicas);(imprecisão das medidas fisiológicas e bioquímicas);
- Fator de confusão Fator de confusão (fumo x câncer de pulmão x idade);(fumo x câncer de pulmão x idade);
ExposiçãoExposição DoençaDoença
Fator de ConfusãoFator de Confusão
Ingestão de café Doença cardíaca
Hábito de fumar
Estudos EpidemiológicosEstudos Epidemiológicos
Estudos EpidemiológicosEstudos Epidemiológicos
www.bireme.brwww.bireme.br
BASE DE DADOS EM SAÚDE
www.scielo.brwww.scielo.br
Estudos EpidemiológicosEstudos Epidemiológicos
www.pubmed.govwww.pubmed.gov
BASE DE DADOS: MEDLINE
MEDLINE é uma base de dados da literatura internacional da
área médica e biomédica, produzida pela NLM
(National Library of Medicine, USA)
Idioma preponderante: Inglês
Estudos EpidemiológicosEstudos Epidemiológicos
www.pubmed.gov
Passo 1 - Palavra Chave Passo 2 - Iniciar a busca
BASE DE DADOS: MEDLINE
Egípcios, Caldeus, Hebreus: Religiosidade Causa externa
Hindus e Chineses: Naturalismo (clima, astros) Causa externa
ANTIGUIDADEANTIGUIDADE
GRÉCIAGRÉCIA
Seguem correntes chineses:
Terra, Ar, Fogo e Água (devem estar em harmonia)
Hipócrates: dos ares, das águas e dos lugares
Desenvolveram as primeiras hipóteses sobre o contágio
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Retorno ao caráter religioso: Cristianismo
Período de grandes epidemias
Ao final do período há um retorno à causalidade:
conjugação de planetas
envenenamento de poços por leprosos,
judeus ou bruxas (noção de contágio)
IDADE MÉDIAIDADE MÉDIA
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
RENASCIMENTORENASCIMENTO
Movimento cultural (século XVII), com enriquecimento do pensamento, aliado a uma transformação profunda da atitude espiritual do homem.
Experimentos clínicos e observações anatômicas
Elaboração da teoria do contágio
Descoberta da circulação do sangue, da química da respiração e, através do aperfeiçoamento do microscópio simples, os agentes microbianos causadores de algumas doenças.
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Preocupação: funcionamento do organismo com a causalidade
Hegemonia da Teoria Miasmática (partículas da atmosfera)
Origem dos miasmas:
“misteriosas e inexplicáveis alterações nas entranhas da terra”
Após a Revolução Industrial: Surge a concepção de causa social
“A ciência médica é intrínseca e essencialmente uma ciência social” (NEUMANN) “Se a doença é uma expressão da vida individual sob condições desfavoráveis, a epidemia deve ser indicativa de distúrbios, em maior escala, da vida das massas.”
(VIRCHOW)
SÉCULO XVIIISÉCULO XVIII
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
SÉCULO XVIIISÉCULO XVIII
TEORIA DOS MIASMAS
Gravura de A. Colombina (1656) mostrando a roupagem destinada a
proteção contra a peste, utilizada por alguns médicos da época.
O "bico" contém substâncias aromáticas, para proteger contra os
miasmas transportados pelo ar.
A vara serve para tocar objetos a distância, evitando o contágio.
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Teoria dos Miasmas x Teoria dos Germes x Teoria Social
Bacteriologia (causa externa) = UNICAUSALIDADE
SÉCULO XIXSÉCULO XIX
SÉCULO XXSÉCULO XX
MULTICAUSALIDADE
Determinação social no processo saúde-doença
Estrutura social como determinante: Países subdesenvolvidos
Responsabilidade do indivíduo: Países do 1o mundo
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
• Inglaterra: Revolução Industrial
– Movimento hospitalário e o assistencialismo geraram a Medicina da “Força de Trabalho”
• Alemanha: Polícia Médica
– Medidas compulsórias de controle e vigilância das doenças: Medicina de Estado (Policial)
• França: Revolução Sanitarista
– Necessidade de sanear as cidades, ventilar ruas e construções isolando os miasmas: Medicina Sanitarista (Urbana)
Início da Medicina SocialInício da Medicina Social
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
“Por processo saúde doença da coletividade entendemos o modo específico pelo qual ocorre no grupo o processo biológico de desgaste e reprodução ...
... o processo saúde é determinado pelo modo como o homem se apropria da natureza em dado momento, apropriação que se realiza por meio de processo de trabalho baseado em determinado desenvolvimento das forças produtivas e relações sociais de produção.”
(LAURELL, 1983)
Processo Saúde DoençaProcesso Saúde Doença
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
“A doença é o produto direto ou indireto das condições gerais em que se desenvolve a sociedade e das condições particulares em que se desenvolve determinada classe social...
... a síntese do conjunto de determinações que operam numa sociedade concreta, produzindo nos diferentes grupos sociais o aparecimento de riscos ou potencialidades características, por sua vez manifestos na forma de perfis ou padrões de doença ou saúde.”
(BREILH, 1986)
Determinação SocialDeterminação Social
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
(THISTED, 2003)(THISTED, 2003)
Determinação Social no Processo Saúde-DoençaDeterminação Social no Processo Saúde-Doença
““The Inverse Care Law”The Inverse Care Law”(HART, 1971)(HART, 1971)
““The Inverse Equity Hipothesis”The Inverse Equity Hipothesis”(VICTORIA et al., 2000)(VICTORIA et al., 2000)
Equidade = Igualdade de recursos para igual necessidade(MOONEY, 1983)
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
A DENGUEA DENGUE
Exemplificando a Causa Social Exemplificando a Causa Social
em Epidemiologiaem Epidemiologia
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
DENGUEDENGUECausa Biológica x Causa SocialCausa Biológica x Causa Social
Aedes aegyptiAedes aegypti
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
2,5 bilhões de pessoas vivem nas áreas de risco (OMS)
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Flaviviridae
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Ainda não há vacinas disponíveis para a Dengue.
Larvas e pupa do mosquito Aedes aegypti
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Mosquito
Aglomeração Urbana
Abastecimento de Água
Coleta de LixoConhecimentos sobre Doenças e PrevençãoConhecimentos sobre Doenças e Prevenção
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
• Fatores Físicos, Biológicos e Psicossociais– Tornou-se claro que os agentes microbiológicos e
físicos não explicavam totalmente as questões de etiologia e prognóstico.
• Necessidade de incorporar conceitos e técnicas de outras áreas, como sociologia e psicologia.
Multicausalidade em EpidemiologiaMulticausalidade em Epidemiologia
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
• Descrever a distribuição e a magnitude dos problemas de saúde nas populações humanas
• Identificar fatores etiológicos das enfermidades
• Proporcionar dados essenciais para o planejamento, execução e avaliação das ações de prevenção, controle e tratamento das doenças, bem como para estabelecer prioridades
Utilidade da EpidemiologiaUtilidade da Epidemiologia
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
• Epidemiologia Clínica
Medicina Baseada em Evidências: aplicação da epidemiologia no diagnóstico clínico e no cuidado direto do paciente, com maior rigor científico na prática médica.
• Epidemiologia Social
Renascer do estudo da determinação social da doença, busca melhorar o atendimento à saúde da população, especialmente as mais subdesenvolvidas, de maneira multidisciplinar, procurando trabalhar na diminuição das desigualdades sociais e prevenção de doenças evitáveis.
Tendências em EpidemiologiaTendências em Epidemiologia
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Determinação Social - Quadro ComparativoDeterminação Social - Quadro Comparativo
Países Expectativa de Vida Renda/capita Mortalidade Infantil
Bolívia 59 – 64 U$ 630 82
Brasil 62 – 69 U$ 2350 67
Cuba 74 – 79 U$ 1580 9
Canadá 74 – 81 U$ 19400 7
EUA 72 – 79 U$ 22740 8
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Termos Clássicos em EpidemiologiaTermos Clássicos em Epidemiologia
ENDEMIA: Doença que existe constantemente (habitualmente) em um lugar e que ataca determinado número de indivíduos.
EPIDEMIA: Surgimento rápido de uma doença num lugar e que acomete simultaneamente grande número de pessoas.
PANDEMIA: É uma epidemia generalizada
PREVALÊNCIA: Número de casos (novos e antigos) de uma doença num momento e local determinado.
INCIDÊNCIA: Número de casos novos de uma doença num momento e local determinado.
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
PATOGENICIDADE: Capacidade do agente etiológico de produzir doença.
Alta = Sarampo, Raiva, VarícelaMédia = Caxumba, RubéolaBaixa = Poliomielite, DifteriaBaixíssima = Hanseníase
INFECTIVIDADE: Capacidade do agente em alojar-se e multiplicar-se no hospedeiro.
VIRULÊNCIA: Capacidade do agente etiológico de produzir casos graves ou fatais.
RISCO: Probabilidade de membros de uma determinada população desenvolverem uma doença.
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Câncer de Mama no Brasil
(sub-notificação)
Historicidade do Conceito de Causa das DoençasHistoricidade do Conceito de Causa das Doenças
Evolução % das Pesquisas Epidemiológicas
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
Etimologia: EPI = sobre; DEMOS = povo; LOGOS = estudo
Estudo de todas as ocorrências que podem afetar a população como um todo.
EPIDEMIOLOGIAEPIDEMIOLOGIA
“O estudo dos fatores que determinam a frequência e a distribuição das doenças nas coletividades humanas.”
(IEA, 1973)
Exemplo: estudo da leucemia em crianças c/ raio x na gestação
D i s t r i b u i ç ã o C a u s a s
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
É um evento, uma condição, uma característica ou uma combinação destes fatores que desempenham um papel importante na sua determinação.
CAUSA DE UMA DOENÇACAUSA DE UMA DOENÇA
Hospedeiro Suscetível
Fatores genéticos
Desnutrição
Aglomeramento domiciliar
Pobreza
Infecção Tuberculose
Exposição a bactérias
Invasão do tecido
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
Determina se um microorganismo vivo específico causa uma doença em particular.
POSTULADOS
POSTULADOS DE KOCHPOSTULADOS DE KOCH
O organismo deve estar presente em todos os casos da doença;
O organismo deve ser capaz de ser isolado e crescer em cultura pura;
O organismo deve, quando inoculado em animal suscetível, causar a doença específica;
O organismo deve então ser recuperado do animal e identificado.
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
Fatores predisponentes: idade, gênero e doenças prévias;
Fatores facilitadores: baixa renda, nutrição insuficiente, más condições de moradia, cuidados médicos inadequados;
Fatores precipitantes: exposição a um agente específico ou a um agente nocivo podem estar associados ao início de uma doença;
Fatores reforçadores: exposição repetida e atividades inadequadas podem agravar uma doença ou estado já estabelecido.
FATORES NA CAUSALIDADEFATORES NA CAUSALIDADE
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
O efeito da ação de duas ou mais causas juntas é frequentemente maior do que seria esperado com base na soma de seus efeitos individuais.
Exemplo: Fumante e Exposto à poeira do asbesto
INTERAÇÃOINTERAÇÃO
Exposição ao asbesto Hábito de fumar Mortes por câncer de pulmão/100000
Não Não 11
Sim Não 58
Não Sim 123
Sim Sim 602
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
EPIDEMIA OCULTAEPIDEMIA OCULTA
500000 casos de AIDS registrados em adultos
Estima-se que haja 1,2 milhão de casos de AIDS
não registrados
Cerca de 8 a 10 milhões de adultos contaminados que não
desenvolveram a doença
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
Segue as etapas do método científico:
- Observação;
- Formulação de hipóteses e Predição de fatos novos;
- Verificação das hipóteses e suas conseqüências.
MÉTODO EPIDEMIOLÓGICOMÉTODO EPIDEMIOLÓGICO
Epidemiologia
Descritiva
Epidemiologia
Analítica
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
(Observação e Formulação de hipóteses)
O quê? Definição precisa do fenômeno sob investigação
Quem? Pessoas envolvidas na ocorrência do fenômeno.
Quando? Período de tempo da ocorrência do fenômeno.
Onde? Local de ocorrência do fenômeno.
Epidemiologia DescritivaEpidemiologia Descritiva
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
Análise Comparativa da Expectativa de Vida no Mundo
ano 2000 e projeção para 2025
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
(Formulação e Comprovação de hipóteses)
Busca explicar um fenômeno novo.
Aprofunda e/ou especifica um fenômeno estudado:
- permite predições mais precisas;
- explica maior número de observações prévias;
- explica com detalhes observações anteriores;
- sugere novas observações;
- relaciona fenômenos que antes não estavam conectados.
Epidemiologia AnalíticaEpidemiologia Analítica
Causalidade em EpidemiologiaCausalidade em Epidemiologia
Faz a análise gráfica da mortalidade proporcional por grupos etários:
- menores de 1 ano
- de 1 a 4 anos completos;
- de 5 a 19 anos completos;
- de 20 a 49 anos completos;
- 50 ou mais anos de idade.
Permite uma visualização rápida do nível de saúde da população:
Forma de U menor desenvolvimento
Forma de J maior desenvolvimento
Curva Nelson de MoraesCurva Nelson de Moraes
ADMINISTRAÇÃOADMINISTRAÇÃO
“AD” Prefixo latino = Junto de
“MINISTRATIO” Radical = Prestação de serviço
É a ciência social que estuda todas as atividades de um empreendimento, objetivando que seus propósitos sejam alcançados da maneira desejada.
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Conceito de AdministraçãoConceito de Administração
“A administração é o processo de planejar, organizar, liderar e controlar os esforços realizados pelos membros da organização e o uso de todos os recursos organizacionais (humanos, materiais e financeiros) para alcançar os objetivos estabelecidos.”
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Planejar
Significa que os administradores pensam antecipadamente nos seus objetivos e ações, e que seus atos são baseados em algum método, plano, ou lógica, e não em palpites.
São os planos que dão à organização seus objetivos e que definem o melhor procedimento para alcançá-los.
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Planejar as Ações em Saúde
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Estabelecer possíveis estratégias para redução da prevalência e da incidência das doenças
Organizar
É o processo de arrumar e alocar o trabalho, a autoridade e os recursos entre os membros da organização de modo que eles possam alcançar eficientemente os objetivos da mesma.
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Organizar as Ações em Saúde
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Alocar recursos financeiros, materiais e humanos, conforme as necessidades em saúde.
Liderar
Significa dirigir, influenciar e “motivar” os empregados a realizar tarefas essenciais.
Enquanto planejar e organizar lidam com os aspectos mais abstratos do processo administrativo, a atividade de liderar é muito concreta: ela envolve o trabalho com pessoas.
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Exercer Liderança nas Ações em Saúde
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Significa dirigir as ações das equipes de saúde, focando nos resultados a serem alcançados.
ControlarCertificar-se de que os atos dos membros da
organização rumam aos objetivos estabelecidos. Envolve três elementos principais:
(1) estabelecer padrões de desempenho; (2) medir o desempenho atual; (3) comparar esse desempenho com os padrões estabelecidos.
Caso sejam detectados desvios, executar ações corretivas.
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Controlar as Ações em Saúde
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Verificar se os resultados estão sendo atingidos. Análise de gráficos, índices e relatórios de saúde.
Sequência Ideal das AtividadesSequência Ideal das Atividades
PLANEJAR
ORGANIZAR
LIDERAR
CONTROLAR
Lógica e Métodos
Distribuir Autoridade e Recursos
Motivação
Rumo
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Habilidades dos AdministradoresHabilidades dos Administradores
Técnica, Humana e Conceitual
Habilidade técnica é a capacidade de usar os procedimentos, técnicas e conhecimento em um campo de especialização.
Habilidade humana é a capacidade de trabalhar com outras pessoas, de entendê-las e motivá-las como indivíduos ou membros de grupos.
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Habilidades dos AdministradoresHabilidades dos Administradores
Técnica, Humana e Conceitual
Habilidade conceitual é a capacidade de coordenar e integrar todos os interesses e atividades de uma organização.
Implica em ver a organização como um todo, compreendendo como suas partes dependem uma das outras e prevendo como uma mudança em qualquer uma das partes afetará o todo.
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Habilidades dos AdministradoresHabilidades dos Administradores
Técnica, Humana e Conceitual
Habilidade Técnica é mais importante nos níveis mais baixos.
Habilidade Humana, ao contrário é importante em todos os níveis.
Habilidade Conceitual aumenta à medida que os indivíduos galgam os níveis do sistema administrativo, com base em princípios hierárquicos de autoridade e responsabilidade.
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Habilidades dos AdministradoresHabilidades dos Administradores
Técnica conhecimentos, métodos para as tarefas
Humana pessoas compreender e motivar liderar
Conceitual compreender a organização globalmente
e orientar comportamentos
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Habilidades Necessárias
ConceituaisConceituais
Humanas Humanas
TécnicasTécnicas
Níveis Administrativos
Alta direção
Nível médio
Nível de supervisão
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Autocrática – o líder fixa as diretrizes, as formas de execução das tarefas e as atribuições de cada um no grupo.
Subordinados
Líder
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Estilos de Liderança
Democrática – as diretrizes, as formas de execução e as tarefas de cada um são debatidas e decididas pelo grupo, com o apoio e estímulo do líder.
Subordinados
Líder
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Estilos de Liderança
Liberal – as formas de execução e as tarefas de cada um são decididas exclusivamente pelo grupo, sem a participação do líder, que não interfere no curso dos acontecimentos.
Subordinados
Líder
Estilos de Liderança
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
A insatisfação, a desmotivação ou necessidades não atendidas dão origem aos
CONFLITOS ORGANIZACIONAIS
Entre pessoas (líder e liderado)
Entre Setores (gerência de saúde x setor financeiro)
Iniquidades em SaúdeIniquidades em Saúde
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Um processo de tomada de decisões é tomado com base em informações.
Dado
Informação
Conhecimento
Princípios de AdministraçãoPrincípios de Administração
Dado
Informação
Conhecimento
Os Estudos Epidemiológicos
transformam os dados em conhecimento.
O conhecimento orienta as políticas de saúde.
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
DIAGRAMA DE DISPERSÃODIAGRAMA DE DISPERSÃO
Mostra o comportamento de duas variáveis quantitativas Mostra o comportamento de duas variáveis quantitativas (com dados numéricos).(com dados numéricos).
aa aaaa
bb bbbb
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
CORRELAÇÃO LINEAR POSITIVACORRELAÇÃO LINEAR POSITIVA
Quando valores pequenos da variável Quando valores pequenos da variável aa tendem a estar relacionados tendem a estar relacionados com valores pequenos de com valores pequenos de bb, enquanto que valores grandes de , enquanto que valores grandes de aa tendem a estar relacionados com valores grandes de tendem a estar relacionados com valores grandes de bb..
aa
bb
Exemplos:Exemplos:
Peso x AlturaPeso x AlturaConsumo de Álcool x Preval. Cirrose HepáticaConsumo de Álcool x Preval. Cirrose Hepática
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
CORRELAÇÃO LINEAR NEGATIVACORRELAÇÃO LINEAR NEGATIVA
Quando valores pequenos da variável Quando valores pequenos da variável aa tendem a estar relacionados tendem a estar relacionados com valores grandes de com valores grandes de bb, enquanto que valores grandes de , enquanto que valores grandes de aa tendem a estar relacionados com valores pequenos de tendem a estar relacionados com valores pequenos de bb..
aa
bb
Exemplos:Exemplos:
Renda Familiar x Número de FilhosRenda Familiar x Número de FilhosEscolaridade x AbsenteísmoEscolaridade x AbsenteísmoConsumo de Fibras x Prevalência do Câncer de IntestinoConsumo de Fibras x Prevalência do Câncer de Intestino
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
CORRELAÇÃO NÃO LINEARCORRELAÇÃO NÃO LINEAR
O diagrama de dispersão mostra um conjunto de pontos O diagrama de dispersão mostra um conjunto de pontos aproximando-se mais de uma parábola do que de uma reta.aproximando-se mais de uma parábola do que de uma reta.
aa
Exemplo:Exemplo:
Coef. de Letalidade (a) x Dose do Medicamento (b)Coef. de Letalidade (a) x Dose do Medicamento (b)
bb
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO DE PEARSONCOEFICIENTE DE CORRELAÇÃO DE PEARSON
r = n . r = n . (X.Y) - (X.Y) - X . X . Y Y
n . n . X X22 - ( - ( X) X)22 . n . . n . Y Y22 - ( - ( Y) Y)22
(X.Y) = Fazem-se os produtos X.Y p/ cada par e depois se efetua a soma(X.Y) = Fazem-se os produtos X.Y p/ cada par e depois se efetua a somaX = Somatório dos valores da variável XX = Somatório dos valores da variável XY = Somatório dos valores da variável YY = Somatório dos valores da variável YXX22 = Elevam-se ao quadrado cada valor de X e depois se efetua a soma = Elevam-se ao quadrado cada valor de X e depois se efetua a somaYY22 = Elevam-se ao quadrado cada valor de Y e depois se efetua a soma = Elevam-se ao quadrado cada valor de Y e depois se efetua a soma
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
Cálculo do coeficiente de correlação para os dados das variáveisCálculo do coeficiente de correlação para os dados das variáveis X = população residente e Y = taxa de cresc. populacional, em 12 vilarejos.X = população residente e Y = taxa de cresc. populacional, em 12 vilarejos.
XX Y Y X X22 YY22 X . YX . Y
101101 3,23,2 10201 10201 10,2410,24 323,2323,2193193 4,64,6 3724937249 21,1621,16 887,8887,8 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.. . . . . . . . .
4242 2,82,8 1764 1764 7,84 7,84 117,6117,6
1452 39,3 251538 153,55 5706,2 1452 39,3 251538 153,55 5706,2
EXEMPLOEXEMPLO
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
r = n . r = n . (X.Y) - (X.Y) - X . X . Y Y
n . n . X X22 - ( - ( X) X)22 . n . . n . Y Y22 - ( - ( Y) Y)22
r = 12 . 5706,2 - 1452 . 39,3r = 12 . 5706,2 - 1452 . 39,3
12 . 251538 - (1452)12 . 251538 - (1452)22 . 12 . 153,55 - (39,3) . 12 . 153,55 - (39,3)22
r = 0,69 r = 0,69 (Correlação Linear Positiva r > 0)(Correlação Linear Positiva r > 0)
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
INTERPRETAÇÃOINTERPRETAÇÃO
• O Valor de r (Correlação Linear de Pearson) varia de -1 a +1.O Valor de r (Correlação Linear de Pearson) varia de -1 a +1.• O sinal indica o sentido (correlação positiva ou negativa).O sinal indica o sentido (correlação positiva ou negativa).• O valor indica a força da correlação (Fraca, Moderada ou Forte)O valor indica a força da correlação (Fraca, Moderada ou Forte)
valor de rvalor de r
00- 1- 1 + 1+ 1
AusênciaAusênciaFracaFraca FracaFracaModeradaModeradaForteForte ForteForteModeradaModerada
- 0,7- 0,7 - 0,3- 0,3 + 0,3+ 0,3 + 0,7+ 0,7
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
1)1) Coloque V (Verdadeiro) ou F (Falso):Coloque V (Verdadeiro) ou F (Falso):
( ( ) Quando o valor de r for maior que 0,7 ou menor do que -0,7 a ) Quando o valor de r for maior que 0,7 ou menor do que -0,7 a correlação entre as duas variáveis em estudo é fortecorrelação entre as duas variáveis em estudo é forte
( ( ) O sinal negativo de r indica que as variáveis em estudo são ) O sinal negativo de r indica que as variáveis em estudo são inversamente proporcionaisinversamente proporcionais
( ( ) Ao se encontrar um valor de r = 0,6 não se pode afirmar que as ) Ao se encontrar um valor de r = 0,6 não se pode afirmar que as variáveis sejam diretamente proporcionais.variáveis sejam diretamente proporcionais.
( ( ) O coeficiente de correlação de Pearson pode ser aplicado em dados ) O coeficiente de correlação de Pearson pode ser aplicado em dados nominaisnominais
EXERCÍCIOEXERCÍCIO
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
TESTES DE ASSOCIAÇÃOTESTES DE ASSOCIAÇÃO
São São Testes de HipótesesTestes de Hipóteses para dados nominaispara dados nominais
HH00 (Hipótese Nula): (Hipótese Nula): Não existe associação entre as variáveis estudadasNão existe associação entre as variáveis estudadas
HH11 (Hipótese Alternativa): (Hipótese Alternativa): existe associação entre as variáveis estudadasexiste associação entre as variáveis estudadas
Respondem um problema:Respondem um problema:
(1) Um hábito está associado a uma doença?(1) Um hábito está associado a uma doença? (2) Um método de treinamento está associado a produtividade?(2) Um método de treinamento está associado a produtividade? (3) O número de horas de trabalho está associado ao estresse?(3) O número de horas de trabalho está associado ao estresse?
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
TESTE DE ASSOCIAÇÃO QUI-QUADRADOTESTE DE ASSOCIAÇÃO QUI-QUADRADO
É um teste não paramétrico. Símbolo: É um teste não paramétrico. Símbolo: 22 É muito empregado em pesquisas sociais e de saúde.É muito empregado em pesquisas sociais e de saúde.A interpretação dos resultados é mais favorável quando são baseados A interpretação dos resultados é mais favorável quando são baseados em tabelas de contingência 2 x 2 (1 grau de liberdade).em tabelas de contingência 2 x 2 (1 grau de liberdade).
Exemplo de uma tabela de contingência 2 x 2:Exemplo de uma tabela de contingência 2 x 2:
Com Bronquite Sem BronquiteCom Bronquite Sem Bronquite
Fumantes Fumantes 70 ( a ) 70 ( a ) 21 ( b ) 21 ( b ) Não Fumantes Não Fumantes 35 ( c ) 35 ( c ) 24 ( d ) 24 ( d )
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
TESTE DE ASSOCIAÇÃO QUI-QUADRADOTESTE DE ASSOCIAÇÃO QUI-QUADRADO
Cálculo do Cálculo do 22 em tabelas 2 x 2 com Correção de Continuidade. em tabelas 2 x 2 com Correção de Continuidade.
22 = n . ( a . d - b . c - ( n / 2 ) ) = n . ( a . d - b . c - ( n / 2 ) )22
( a + b ) . ( c + d ) . ( a + c ) . ( b + d )( a + b ) . ( c + d ) . ( a + c ) . ( b + d ) O valor de O valor de 22 encontrado é transferido para uma tabela que encontrado é transferido para uma tabela que fornecerá o valor de p (probabilidade de significância).fornecerá o valor de p (probabilidade de significância).
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
Cálculo do exemplo: Hábito de Fumar x BronquiteCálculo do exemplo: Hábito de Fumar x Bronquite
22 = n . ( a . d - b . c - ( n / 2 ) ) = n . ( a . d - b . c - ( n / 2 ) )22
( a + b ) . ( c + d ) . ( a + c ) . ( b + d )( a + b ) . ( c + d ) . ( a + c ) . ( b + d )
22 = 150 . ( 70 . 24 - 21 . 35 - ( 150 / 2 ) ) = 150 . ( 70 . 24 - 21 . 35 - ( 150 / 2 ) )22
( 70 + 21 ) . ( 35 + 24 ) . ( 70 + 35 ) . ( 21 + 24 )( 70 + 21 ) . ( 35 + 24 ) . ( 70 + 35 ) . ( 21 + 24 )
22 = 4,475 = 4,475 p < 0,05 Há associação entre as variáveisp < 0,05 Há associação entre as variáveis
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
TESTE DE ASSOCIAÇÃO QUI-QUADRADOTESTE DE ASSOCIAÇÃO QUI-QUADRADO
Valores de p com 1 grau de liberdade (tabelas 2 x 2)Valores de p com 1 grau de liberdade (tabelas 2 x 2)
p p 0,2500,250 0,1000,100 0,0500,050 0,0250,025 0,0100,010 0,0050,005 0,0010,001 22 1,321,32 2,712,71 3,843,84 5,025,02 6,636,63 7,887,88 10,810,8
Exemplos:Exemplos: Se for encontrado um valor de Se for encontrado um valor de 22 = 6,63 o valor de p será 0,01 = 6,63 o valor de p será 0,01 Se for encontrado um valor de Se for encontrado um valor de 2 = 2 = 2,54 então 0,10 > p > 0,052,54 então 0,10 > p > 0,05
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
INTERPRETAÇÃOINTERPRETAÇÃO
QuandoQuando p > 0,05 p > 0,05 Aceita-se HAceita-se H00 (Hipótese Nula) (Hipótese Nula) Não há associaçãoNão há associação
Quando Quando p < 0,05 p < 0,05 Aceita-se HAceita-se H11 (Hipótese Alternativa) (Hipótese Alternativa) Há associaçãoHá associação
Observações:Observações: Comumente se adota 0,05 como nível de significânciaComumente se adota 0,05 como nível de significância O Teste Exato de Fisher substitui o O Teste Exato de Fisher substitui o 22 em amostras muito pequenas em amostras muito pequenas A associação não deve ser confundida com relação causalA associação não deve ser confundida com relação causal
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
EXERCÍCIOSEXERCÍCIOS
1) Uma pesquisa que tinha como objetivo verificar a existência 1) Uma pesquisa que tinha como objetivo verificar a existência de associação de algumas variáveis com a prevalência de uma de associação de algumas variáveis com a prevalência de uma determinada doença encontrou os seguintes valores de determinada doença encontrou os seguintes valores de 22 ::22 = 9,88 para o índice de escolaridade = 9,88 para o índice de escolaridade22 = 6,22 para o renda familiar = 6,22 para o renda familiar22 = 1,42 para o hábito de fumar = 1,42 para o hábito de fumar
Qual destas 3 variáveis mostrou-se mais fortemente associada Qual destas 3 variáveis mostrou-se mais fortemente associada com a prevalência da doença e qual é o valor do seu p com a prevalência da doença e qual é o valor do seu p (probabilidade de significância)?(probabilidade de significância)?
ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
2) Está se tentando descobrir se um novo tipo de tratamento 2) Está se tentando descobrir se um novo tipo de tratamento está associado a cura de uma determinada doença. Observe a está associado a cura de uma determinada doença. Observe a seguinte tabela de contingência e tente responder essa dúvida.seguinte tabela de contingência e tente responder essa dúvida.
Cura Não CuraCura Não Cura
Tratamento NovoTratamento Novo 41 41 37 37Tratamento ClássicoTratamento Clássico 103 103 106 106