ANÁLISE BÁSICA DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS

SEMINÁRIO

RAFAEL BEZERRA

ANÁLISE BÁSICA DE ESTUDOS

CIENTÍFICOS

ANÁLISE BÁSICA DE ESTUDOS CIENTÍFICOS

DEFINICÕES BÁSICAS

Variável: Trata-se da propriedade que determina a maneira pela qual os elementos de qualquer conjunto são diferentes entre si.


CLASSIFICAÇÃO QUALITATIVAS OU CATEGÓRICAS

1. Variáveis nominais

2. Variáveis ordinais QUANTITATIVAS OU NUMÉRICAS

1. Variáveis discretas

2. Variáveis contínuas INDEPENDENTE DEPENDENTE


VARIÁVEIS QUALITATIVAS OU CATEGÓRICAS Descrevem características e qualidades bastante distintas.

1. V. Nominais: a ordem entre as categorias não é importante. Ex.: estado civil (solteiro, casado, em união, viúvo, divorciado); sexo ( masculino ou feminino).

2. V. Ordinais: a ordem entre as categorias é importante. Ex.: hipertensão leve, moderada ou grave.


ATENÇÃO!!!!!

Em programas estatísticos costuma-se atribuir códigos numéricos às variáveis. Assim, nas variáveis nominais a magnitude e a ordem dos números não é valorizada.

Ex.: sexo masculino = 0 e sexo feminino = 1

Já nas variáveis ordinais a ordem é importante.

Ex.: hipertensão leve = 1, hipertensão moderada = 2 e hipertensão grave = 3


VARIÁVEIS QUANTITATIVAS OU NUMÉRICAS V. Discretas: representam contagens ou números inteiros.

Nestes casos, os números não são apenas rótulos, pois expressam realmente quantidades. Assim, ordenação e magnitudes são importantes.

Ex.: número de partos. V. contínuas: medidas numa escala contínua. Inclui números

inteiros e frações.

Ex.: peso, glicemia.


VARIÁVEIS INDEPENDENTES E DEPENDENTES V. Independente: é aquela que afeta outra variável.

V. Dependente: pode ser definida como aquela que é afetada ou explicada pela variável independente, isto é, variará de acordo com a mudança na variável independente.


OBSERVAÇÕES GERAIS Quando a pesquisa trata de uma investigação de

causalidade/etiologia, a variável independente será o fator de exposição, ou seja, a causa presumida. O efeito resultante da variável independente, ou seja, a doença, será a variável dependente.

Nos estudos observacionais (coorte e caso-controle), não é possível manipular variáveis. Assim, a escolha de qual será a variável dependente e qual será a independente é determinada pela hipótese inicial do estudo, na qual uma condição (v. independente) produz mudanças no estado de saúde (v. dependente).


QUESTÕES IMPORTANTES NA ANÁLISE DE UM ESTUDO CIENTÍFICO

1. Em que medida ocorre a doença X?

2. Na presença de que condições/fatores a doença X se manifesta?

3. Qual a chance de que a associação entre a doença X e o Fator Y se deva ao acaso?


MEDIDAS DE OCORRÊNCIA Exploram a informação existente em cada variável (análise

univariada). Para variáveis qualitativas é possível contar as observações

encontradas em cada categoria. Elas podem ser resumidas em freqüências absolutas (simples contagem) ou freqüências relativas (proporção de elementos que pertence a uma categoria em relação ao conjunto total).

No tratamento de variáveis quantitativas, além do cálculo de freqüência é possível obter medidas de tendência central e seus correspondentes de dispersão.


MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL

Visam condensar em um único valor o conjunto de dados observados. As mais usadas são:

Moda: valor que aparece mais freqüentemente em um conjunto de dados.

Média: soma dos valores dividido pelo número total da amostra






Média = soma dos valores da amostra tamanho da amostra






Mediana: valor do meio de uma seqüência ordenada de dados, dividindo um conjunto ordenado de dados em duas partes iguais. Traduz o ponto de coorte onde estão 50% das ocorrências.






Mediana: valor do meio de uma seqüência ordenada de dados, dividindo um conjunto ordenado de dados em duas partes iguais. Traduz o ponto de coorte onde estão 50% das ocorrências.

Ponto de posicionamento (PP) da mediana = tamanho da amostra + 1

2


Em 11 residências investigadas, o número de moradores por domicílio foram: 3, 2, 6, 8, 4, 3, 5, 4, 1, 3, 5.



1º passo: colocar os valores em ordem crescente: 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 8



1º passo: colocar os valores em ordem crescente: 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 8Moda = 3 (aparece 3 vezes)




Média = 4 (44/11)




Média = 4 (44/11)

Mediana = 4




Média = 4 (44/11)

Mediana = 4

PP = 11 + 1 / 2 = 6 (mediana é o sexto valor da amostra = 4). 50% das residências tem 4 ou mais moadores.


MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO Têm por finalidade avaliar a contribuição da presença de uma

condição para a ocorrência de um determinado desfecho relacionado a saúde.

TIPOS

1. Medidas tipo proporcionalidade: incluem as razões calculadas com as medidas de ocorrência. Estimam o risco de adoecer do grupo exposto comparado ao grupo não-exposto. Ex.: risco relativo (RR), odds ratio (OR) e razão de prevalência (RP)

2. Medidas do tipo diferença: resultam da subtração entre duas medidas de ocorrência, fornecendo o excesso de uma das medidas sobre as outras. Ex.: risco atribuível (RA)


OBSERVAÇÕES GERAIS RR: expressa a força ou a magnitude de uma associação. RA: sinaliza a parcela de risco a que está exposto um grupo da

população, que pode ser atribuído somente ao fator estudado, excluindo outros fatores. É um indicador usado no planejamento dos programas de controle de doenças bem como na avaliação de impacto destes programas.

RAP: mensura o excesso de morbidade que se pode atribuir à presença de um fator de risco específico.

RAP%: estima a queda percentual no número de casos da doença ou desfecho, caso seja eliminado (ou neutralizado) o fator de exposição estudado.

OR: trata-se da razão de produtos cruzados.


CÁLCULOS MATEMÁTICOS Incidência = nº de casos novos / população com risco RR = Ie / Ine RA = Ie – Ine RAP = In – Ine RAP% = (In – Ine) / In OR = (a x d) / (b x c)


DOENÇA OU AGRAVO

FATOR DOENTE NÃO DOENTE TOTAL

EXPOSTO A B A + B

NÃO EXPOSTO C D C + D

TOTAL A + C B + D N = A + B + C + D


CÁLCULOS MATEMÁTICOS Incidência = nº de casos novos / população com risco RR = Ie / Ine ou (a/(a+b))/(c/(c+d)) RA = Ie – Ine ou (a/(a+b))-(c/(c+d)) RAP = In – Ine ou ((a+c)/N)-(c/(c+d)) RAP% = (In – Ine) / In ou (((a+c)/N)-(c/(c+d)))/((a+c)/N) OR = (a x d) / (b x c)


FATORES DE RISCO PARA MORTALIDADE NEONATAL EM BLUMENAL, SANTA CATARINA: LINKAGE ENTRE BANCO DE DADOS. (Helena

et al, 2005)Para investigar os fatores de risco para

mortalidade neonatal no município de Blumenal, Santa Catarina, empregando como possíveis fatores de risco as variáveis apresentadas nas “Declarações de Nascidos Vivos”. Trata-se de um estudo de coorte com apresentação de 3.812 nascidos vivos, entre os quais ocorreram 31 óbitos neonatais. As variáveis de exposição foram agrupadas por quatro blocos de risco, sócio-demográfico, assistência ambulatorial, assistência hospitalar e risco biológico. Para a discussão do RR transcreveremos o resultado relacionado à variável sócio-demográfica (idade da mãe).




mortalidade neonatal no município de Blumenal, Santa Catarina, empregando como possíveis fatores de risco as variáveis apresentadas nas “Declarações de Nascidos Vivos”. Trata-se de um estudo de coorte com apresentação de 3.812 nascidos vivos, entre os quais ocorreram 31 óbitos neonatais. As variáveis de exposição foram agrupadas por quatro blocos de risco, sócio-demográfico, assistência ambulatorial, assistência hospitalar e risco biológico. Para a discussão do RR transcreveremos o resultado relacionado à variável sócio-demográfica (idade da mãe).

IDADE MAETERNA COMO FATOR DE RISCO PARA MORTALIDADE NEONATAL

Óbitos Nascidos

Menos de 20 anos 7 485

20 anos ou mais 24 3309


Incidência de óbitos entre os expostos (mães com menos de 20 anos) = 7/(7+485)=0,0142

Incidência de óbitos entre os não-expostos (mães com 20 anos ou mais) = 24/3333=0,0072

RR= Ie/Ine= 0,0142/0,0072=1,97 Interpretação: nascidos vivos de mães com menos de 20 anos

têm 1,97 vez a chance de morrer comparado com os recém-nascidos de mães com 20 anos ou mais.




mortalidade neonatal no município de Blumenal, Santa Catarina, empregando como possíveis fatores de risco as variáveis apresentadas nas “Declarações de Nascidos Vivos”. Trata-se de um estudo de coorte com apresentação de 3.812 nascidos vivos, entre os quais ocorreram 31 óbitos neonatais. As variáveis de exposição foram agrupadas por quatro blocos de risco, sócio-demográfico, assistência ambulatorial, assistência hospitalar e risco biológico. A análise de outra variável, relacionada a assistência pré-natal, mostra que:




mortalidade neonatal no município de Blumenal, Santa Catarina, empregando como possíveis fatores de risco as variáveis apresentadas nas “Declarações de Nascidos Vivos”. Trata-se de um estudo de coorte com apresentação de 3.812 nascidos vivos, entre os quais ocorreram 31 óbitos neonatais. As variáveis de exposição foram agrupadas por quatro blocos de risco, sócio-demográfico, assistência ambulatorial, assistência hospitalar e risco biológico. A análise de outra variável, relacionada a assistência pré-natal, mostra que:

Número de consultas pré-natal como fator de risco para mortalidade neonatal

Nº de consultas pré-natal

Óbitos Nascidos Total

3 ou menos 6 100 106

Mais de 3 25 3689 3714

Total 31 3789 3820


Incidência de óbitos entre os expostos (mães com 3 consultas ou menos) = 6/(6+100)= 0,056

Incidência de óbitos entre os não-expostos (mães com 3 consultas ou mais) = 25/(25+3689)=0,006

Incidência de óbitos na amostra (In)= 31/3820=0,008 RA=Ie-Ine=0,056-0,006=0,05 RAP= In-Ine=0,008-0,006=0,002 RAP%= (In-Ine)/In= (0,008-0,006)/0,008=0,25 Interpretação: o excesso de risco atribuível (RA) à escassez de

consultas pré-natal foi estimada em 50%, o que equivale a dizer que a realização de mais de 3 consultas de pré-natal preveniria 25% dos casos de óbito.


RISCO DE CÂNCER DE PULMÃO, LARINGE E ESÔFAGO ATRIBUÍVEL AO FUMO. (Menezes

et al, 2002)A pesquisa baseou-se em três estudos de caso-controle em cidade de médio porte do Brasil. Analisaram-se casos incidentes hospitalares de câncer de pulmão, de laringe e de esôfago diagnosticados por biópsias; os controles foram pacientes hospitalizados por outros motivos, sem ser câncer ou doenças altamente relacionadas ao fumo. O fator de exposição foi o tabagismo medido em três níveis: não-fumantes, ex-fumantes e fumantes atuais, definidos por meio de questionários aplicados por entrevistadores treinados. Para medida de efeito, foi utilizado odds ratio. Apresentamos aqui os resultados relacionados ao câncer de pulmão.


RISCO DE CÂNCER DE PULMÃO, LARINGE E ESÔFAGO ATRIBUÍVEL AO FUMO. (Menezes

et al, 2002)A pesquisa baseou-se em três estudos de caso-controle em cidade de médio porte do Brasil. Analisaram-se casos incidentes hospitalares de câncer de pulmão, de laringe e de esôfago diagnosticados por biópsias; os controles foram pacientes hospitalizados por outros motivos, sem ser câncer ou doenças altamente relacionadas ao fumo. O fator de exposição foi o tabagismo medido em três níveis: não-fumantes, ex-fumantes e fumantes atuais, definidos por meio de questionários aplicados por entrevistadores treinados. Para medida de efeito, foi utilizado odds ratio. Apresentamos aqui os resultados relacionados ao câncer de pulmão.

DISTRIBUIÇÃO DO TABAGISMO ENTRE OS CASOS E CONTROLES

Casos Controles

Não-fumante 5 70

Ex-fumante 42 85

Fumante atual 75 88


OR (ex-fumante x não-fumante)=(42x70)/(5x85)=6,9 OR (fumante x não-fumante)=(75x70)/(5x88)=11,9 Interpretação: ex-fumantes têm 6,9 vezes a chance de

desenvolver câncer de pulmão comparado aos não fumantes.

SEMINÁRIO

RAFAEL BEZERRA

ANÁLISE BÁSICA DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS

Documents

Transcript of ANÁLISE BÁSICA DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS