Métodos Científicos em Medicina (Pesquisa e Científico), Resumos de Estatísticas Médicas

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MCM III

AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA TIPOS DE ENSAIOS CLÍNICOS ENSAIOS CONTROLADOS RANDOMIZADOS Considerados o padrão-ouro dos ensaios clínicos. Distribuição aleatória entre grupos (intervenção e controle). Vantagens

• Minimiza viés
• Aumenta validade dos estudos Desvantagens
• Demandam tempo e recursos
• O estudo é feito com um grupo muito específico, por isso os resultados podem não servir para todo mundo ELEMENTOS IMPORTANTES ● Randomização : reduz viés ● Cegamento : ○ Simples cego: participantes desconhecem a alocação ○ Duplo cego: participantes e pesquisadores desconhecem a alocação ○ Triplo cego: participantes, pesquisadores e analistas de dados desconhecem a alocação ● Tamanho da amostra : deve garantir poder estatístico adequado ● Desfechos primários e secundários : definem os principais resultados avaliados ● Critérios de inclusão e exclusão : determinam a elegibilidade dos participantes TIPOS DE RANDOMIZAÇÃO Randomização simples
• Sorteio puro entre os grupos
• Fácil de implementar
• Desequilíbrio possível com amostras pequenas Randomização em blocos
• Equilibra número de participantes
• Pode comprometer o cegamento se o tamanho do bloco for conhecido Exemplo: se um estudo tem quatro pacientes por bloco, dentro de cada bloco sempre haverá dois participantes no grupo de intervenção e dois no grupo de controle Randomização estratificada
• Equilibra fatores importantes (idade, sexo)
• Reduz desequilíbrio entre grupos
• Complexidade no planejamento Randomização por cluster (grupos)
• Grupos (hospitais, escolas) são randomizados
• Útil para intervenções coletivas e evita contaminação
• Requer maior amostra e pode haver variabilidade entre os clusters Randomização adaptativa
• Ajustes durante o estudo com base em novos dados
• Mais eficiente e ético
• Pode introduzir viés, planejamento complexo ENSAIOS CRUZADOS (CROSSOVER) Cada participante recebe tratamento experimental e controle em momentos diferentes. ● Reduz variabilidade entre participantes ● Pode haver efeito residual do primeiro tratamento

● Desfecho secundário : resultados adicionais que fornecem mais informações sobre o efeito do tratamento ● Desfecho substituto : usado quando o desfecho primário é difícil de medir, como no caso de monitoramento da aterosclerose no lugar de eventos cardíacos diretos ● Desfecho clínico : evento específico que ocorre no participante durante o estudo, como a mortalidade Ensaio exploratório : feito em ambiente ideal, como laboratório. Ensaio pragmático : feito no dia-a-dia. ANÁLISE DE DADOS E FOLLOW-UP ● LOCF (Last Observation Carried Forward) : técnica utilizada quando os participantes não seguem o protocolo até o final, utilizando os últimos dados coletados para substituir as ausências posteriores ● Run-in : período inicial antes da randomização, onde os participantes são monitorados ● Follow-up : acompanhamento da saúde do participante durante e após o ensaio ● Washout : período entre tratamentos para eliminar os efeitos residuais de uma droga, evitando interferências no próximo tratamento ● CONSORT : checklist para elaborar e relatar ensaios clínicos randomizados

REVISÃO NARRATIVA E INTEGRATIVA

REVISÃO NARRATIVA

A revisão narrativa foca na interpretação crítica e contextualização do tema abordado. Ela não segue um protocolo rigidamente estruturado e pode ter viés do autor devido à seleção subjetiva dos estudos. O objetivo principal é discutir teoricamente sobre o tema, oferecendo uma visão ampla, mas sem uma sistematização exata. Etapas da revisão narrativa

1. Definição do tema e da pergunta de pesquisa
2. Busca bibliográfica exploratória
3. Seleção e análise crítica dos estudos
4. Organização dos achados e discussão
5. Redação do artigo e conclusões REVISÃO INTEGRATIVA A revisão integrativa combina estudos de diferentes metodologias (quantitativos e qualitativos) e busca ampliar a compreensão do tema com uma abordagem mais sistemática. Para realizar uma revisão integrativa, é necessário seguir uma metodologia bem definida e transparente, permitindo uma maior generalização dos achados. Quando escolher uma revisão integrativa Ela deve ser escolhida quando se deseja realizar a síntese e análise do conhecimento científico já produzido sobre o tema investigado ou quando o objetivo é fornecer informações que permitam aos leitores avaliar a pertinência dos procedimentos empregados na elaboração da revisão. Etapas da revisão integrativa
6. Formulação da pergunta de pesquisa

2. Definição dos critérios de inclusão/exclusão
3. Busca sistemática nas bases de dados
4. Seleção e avaliação crítica dos estudos, analisando a amostra, a metodologia, os resultados e as conclusões de cada estudo
5. Extração e análise dos dados
6. Discussão e síntese dos achados, comparando os resultados com o conhecimento teórico existente FERRAMENTAS E CHECKLISTS Diversas ferramentas e checklists são utilizados para melhorar a qualidade das revisões, como: ● PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses): um guia que auxilia na elaboração de revisões sistemáticas e meta-análises, com uma lista de 27 itens que garantem a clareza e a completude dos relatórios. ● Joanna Briggs Institute (JBI): oferece diretrizes e metodologias específicas para revisões integrativas. ● Critical Appraisal Skills Programme (CASP): fornece ferramentas para a avaliação crítica de diferentes tipos de estudo, como ensaios clínicos e estudos de coorte. ● Plataformas de apoio : como Rayyan, Covidence e Zotero, que ajudam na triagem, organização, extração de dados e gerenciamento de referências bibliográficas. ● Sistema GRADE : um sistema que assegura a transparência na classificação da qualidade da evidência, categorizando-a como alta, moderada, baixa ou muito baixa, influenciando a tomada de decisões em saúde. ONDE DEPOSITAR PROJETOS DE REVISÃO? Os projetos de revisão podem ser depositados em repositórios como PROSPERO , que registra revisões sistemáticas, e Open Science Framework (OSF), que oferece suporte para revisões narrativas e integrativas. PICO, PICOT, PO E PCC PICO Modelo para perguntas de pesquisa clínica. “O aumento da cobertura vacinal da tríplice viral (O) na comunidade de baixa renda Grota do Rafael (P) pode ser alcançado por meio da implementação de campanhas de vacinação em massa (l) em comparação à ausência dessas políticas (C)?” P (População): População de baixa renda na comunidade da Grota São Rafael. I (Intervenção): Implementação de campanhas de vacinação em massa. C (Comparação): Em comparação à ausência dessas políticas. O (Desfecho/Outcome): Aumento da cobertura da vacina tríplice viral. PICOT Modelo para perguntas de pesquisa clínica. “O aumento da cobertura vacinal da tríplice viral (O) na comunidade de baixa renda da Grota do Rafael (P) pode ser alcançado por meio da implementação de campanhas de vacinação em massa (l) em comparação à ausência dessas políticas (C) no período de 6 meses (T)?” P (População): População de baixa renda na comunidade da Grota do Rafael. I (Intervenção): Implementação de campanhas de vacinação em massa. C (Comparação): Em comparação à ausência dessas políticas.

● A precisão aumenta com o poder estatístico do estudo (ex: mais participantes) ● Se incluir 1, não é significativo Exemplo: Pessoas que fazem cirurgia laparoscópica têm menos chance de sentir dor crônica do que quem faz cirurgia aberta. ● O risco relativo (RR) foi de 0,62 → isso quer dizer que o risco foi 38% menor no grupo da laparoscopia ● O intervalo de confiança (IC 95%) foi de 0,47 a 0,82 → ou seja, o risco real pode ser de 18% até 53% menor. O intervalo de confiança de 95% significa que se fizermos muitos estudos iguais a esse, 95% dos intervalos calculados conteriam o valor real do risco ESTUDOS DE CASO-CONTROLE ● Seleção de casos (doentes) e controles (não doentes) ● Observa-se retrospectivamente a exposição ao fator de risco ● Não é possível calcular a incidência, portanto, não se calcula diretamente o RR ● Usa-se a odds ratio (OR) como estimativa do risco relativo RAZÃO DE CHANCES (ODDS RATIO) É uma medida usada para comparar as chances (odds) de um evento acontecer entre dois grupos. OR = (chance de ocorrer no grupo exposto) ÷ (chance de ocorrer no grupo não exposto) ● Interpretação : ○ OR = 1: Sem associação ○ OR > 1: Associação positiva (maior chance) ○ OR < 1: Associação negativa (menor chance) ● Pode ser usada em estudos de caso-controle Exemplo: você quer saber se fumantes têm mais chance de desenvolver doença pulmonar do que não fumantes. ● Entre 100 fumantes: 40 têm a doença → chance = 40/60 = 0, ● Entre 100 não fumantes: 10 têm a doença → chance = 10/90 = 0, ● OR = 0,67 / 0,11 = 6, RAZÃO DE PREVALÊNCIA (RP) ● Mede a proporção de prevalência em expostos vs. não expostos ● Usada em estudos transversais ● Deve ser sempre interpretada com o IC Exemplo: Um estudo avaliou a prevalência de infecção em ex-atletas que usaram estimulantes injetáveis e comparou com os que nunca usaram. ● Prevalência entre os que usaram: 27,5% (0,275) ● Prevalência entre os que não usaram: 0,6% (0,006) ● Razão de Prevalência (RP) = 0,275 / 0, = 45, ASSOCIAÇÃO CAUSAL E ASSOCIAÇÃO ESPÚRIA ● Associação causal : existe uma relação real entre exposição e desfecho ● Associação espúria : ocorre por viés, confusão ou erro aleatório REVISÃO SISTEMÁTICA E DE ESCOPO REVISÃO SISTEMÁTICA ● Objetivo : responder a uma pergunta de pesquisa específica com base em evidências rigorosas.

● Características : foca em estudos primários de alta qualidade e tem um processo transparente e reprodutível. ● Etapas : definir a pergunta, desenvolver protocolo, buscar e selecionar estudos, avaliar a qualidade, extrair dados e sintetizar os resultados (qualitativa ou quantitativa). ● Exemplo : eficácia de inibidores da ECA vs. diuréticos no controle da hipertensão. ● Ferramentas : Rayyan, Covidence, Zotero. REVISÃO DE ESCOPO ● Objetivo : mapear a literatura existente sobre um tema amplo e identificar lacunas e tendências na pesquisa. ● Características : explora amplamente o estado atual da literatura sem uma pergunta de pesquisa específica. Foca em uma visão geral e não na qualidade dos estudos. ● Etapas : definir objetivo, desenvolver protocolo, selecionar estudos, extrair dados e apresentar resultados ● Exemplo : modelos de intervenção para promover saúde mental em adolescentes em contexto escolar. TIPOS DE ERRO ● Erro tipo I (falso positivo): rejeita a hipótese nula quando ela é verdadeira.

● Erro tipo II (falso negativo): não rejeita a

hipótese nula quando ela é falsa Aumentar o tamanho da amostra reduz o erro tipo II. TESTES DE HIPÓTESES TESTE QUI-QUADRADO O teste do qui-quadrado é usado para verificar se há associação entre duas variáveis categóricas (como exposição e doença, por exemplo). A interpretação básica é a seguinte: Hipóteses ● H0 (hipótese nula) : não há associação entre as variáveis (são independentes). ● H1 (hipótese alternativa) : há associação entre as variáveis. Valor de p ● Mede probabilidade de erro do tipo I ● p > 0,05 : Não rejeita H0 → sem associação significativa. ● p ≤ 0,05 : Rejeita H0 → há associação significativa entre as variáveis. TESTE T STUDENT ● Homogeneidade (sem outliner) ● Variável numérica (contínua) ● Grupos independentes - compara médias ● Grupos dependentes - comparação ● Duplas TESTE Z Para que serve: ● Comparar médias (variável contínua) ou proporções quando a amostra é grande (normalmente n > 30) e/ou quando a variância populacional é conhecida. Quando usar: ● Testar média de uma amostra contra um valor padrão ● Comparar duas médias de amostras grandes independentes ● Testar proporções Características: Usa a distribuição normal (curva z). O valor-z indica quantos desvios padrão a amostra está longe da média hipotética. ANOVA (Análise de Variância)

● Não implica causalidade. ● Representada pelo coeficiente de correlação de Pearson (r). ● Varia de +1 a -1, sendo o 0, o ponto de referência Tipos ● Positiva: X↑ → Y↑ (exemplo: sal e pressão arterial). ● Negativa: X↑ → Y↓ (exemplo: atividade física e glicemia). ● Ausente: Sem padrão (exemplo: número de irmãos e colesterol). Interpretação de r Valor de r (positivo ou negativo) Força da correlação 0,00 a 0,19 Muito fraca 0,20 a 0,39 Fraca 0,40 a 0,69 Moderada 0,70 a 0,89 Forte 0,90 a 1,00 Muito forte Exemplo: r = +0,85 → forte e positiva (altura e peso) r = -0,65 → moderada e negativa (atividade física e HbA1c) r = 0,05 → muito fraca (tipo sanguíneo e PA) REGRESSÃO LINEAR SIMPLES ● Método para prever Y a partir de X com uma linha reta ajustada aos dados. ● Estuda a influência de uma variável independente (X) sobre uma dependente (Y). Usos ● Estimar efeitos de exposições (exemplo: idade sobre PA). ● Prever resultados clínicos (exemplo: glicemia). ● Controlar variáveis de confusão (em modelos múltiplos). Fórmula geral Y = β₀ + β₁X (ou y = a + b.x) ● β ₀ (intercepto) : valor de Y quando X = 0. ● β ₁ (coeficiente angular) : quanto Y muda a cada unidade de X. ● p-valor : significância estatística da associação. ● R² (coeficiente de determinação) : percentual da variação de Y explicada por X. Interpretação de R² Valor de R² Qualidade do ajuste 0,75 a 1,00 Excelente 0,50 a 0,74 Bom 0,30 a 0,49 Moderado Abaixo de 0,30 Fraco Nota: Em estudos clínicos, mesmo um R² de 0, pode ser considerado bom, devido à complexidade dos fatores biológicos. EXEMPLOS PRÁTICOS

1. Idade e PA Sistólica Equação: PAS = 90 + 0,5 × Idade → A cada 1 ano a mais, PA↑ 0,5 mmHg → R² = 0,52 → 52% da variação explicada pela idade → p < 0,001 → associação significativa 2. Atividade Física e Glicemia Equação: Glicemia = 120 − 2 × Tempo de prática (anos) → Cada ano adicional reduz glicemia em 2 mg/dL → Exemplo: 5 anos → Glicemia = 110 mg/dL 3. Sódio e PA Sistólica Equação: PAS = 110 + 1,5 × Consumo de sódio (centenas de mg) → 500 mg extra (5 × 100) → Aumento de 7, mmHg 4. Exercício e Açúcar Glicemia = 100 − 1,2 × Exercício (h/sem) Colesterol = 160 + 5 × Açúcar (colheres/dia) → Ex: 4h exercício = 95,2 mg/dL de glicemia → Ex: 3 colheres de açúcar = 175 mg/dL de colesterol TESTES DIAGNÓSTICOS SENSIBILIDADE (SE) - POSITIVOS ● Definição : Capacidade do teste de identificar corretamente os indivíduos doentes. ● Fórmula : ● Alta sensibilidade : poucos falsos negativos. ● Útil para triagem (não perder nenhum caso). ESPECIFICIDADE (SP) - NEGATIVOS ● Definição : Capacidade do teste de identificar corretamente os indivíduos saudáveis. ● Fórmula : ● Alta especificidade : poucos falsos positivos. ● Útil para confirmação diagnóstica (evitar erros no diagnóstico). VALORES PREDITIVOS Valor Preditivo Positivo (VPP) ● Definição : Probabilidade de que alguém com teste positivo realmente tenha a doença. ● Fórmula : VPP = VP / (VP + FP) ● Aumenta se a prevalência da doença aumentar. VALOR PREDITIVO NEGATIVO (VPN) ● Definição : Probabilidade de que alguém com teste negativo realmente não tenha a doença. ● Fórmula VPN = VN / (VN + FN)

associação. Indicada quando a heterogeneidade é baixa ou média. VANTAGENS ● Aumenta o poder estatístico. ● Reduz incertezas. ● Permite identificar padrões e inconsistências. ● Possibilita análises de subgrupos e sensibilidade. ETAPAS

1. Formulação da pergunta (PICO)
2. Busca sistemática
3. Critérios de inclusão/exclusão
4. Extração dos dados
5. Avaliação da qualidade
6. Cálculo do efeito combinado
7. Análise de heterogeneidade
8. Elaboração do forest plot FOREST PLOT ● Cada linha representa um estudo individual. ● Quadrado : estimativa do efeito do estudo (maior = mais peso). ● Linha horizontal : intervalo de confiança. ● Linha vertical : linha do “nenhum efeito” (exemplo: RR = 1). ● Diamante na base : efeito combinado da metanálise. HETEROGENEIDADE ● Mede quanto da variação entre estudos é real e não aleatória. ● Indicada como porcentagem (%). ○ Alta heterogeneidade (>75%) pode indicar diferenças metodológicas ou populacionais entre os estudos. ○ Exemplo: ■ OR = 0,52 (IC 95%: 0,34–0,78), p = 0, ■ Heterogeneidade: 78% ■ Sensibilidade (estudos brasileiros): RR = 0,40; IC 95%: 0,30–0,54; heterogeneidade: 57%