Apostila Curso Met 1sem09

7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09

http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 1/472

UNIFESP – PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EMORL E CCP 2009.

Coordenador: Prof. Dr. Luc WeckxPró-coordenadora: Profa. Dra. Norma Penido

METODOLOGIA CIENTÍFICA – FUNDAMENTOS E CONCEITOS BÁSICOS.Professores responsáveis:

Prof. Dr. Mauricio Ganança

Prof. Dr. Paulo Pontes



UNIFESP – PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ORL E CCP 2009.

METODOLOGIA CIENTÍFICA – FUNDAMENTOS E CONCEITOS BÁSICOS.

AULA 01 – A REDAÇÃO DO TRABALHO CIENTÍFICO (DELIMITAÇÃO DO TEMA E FORMULAÇÃDATA – 17/02/09.ALUNOS – ANTONIO PONTES E DENISE CALUTA.ORIENTADOR – PROF. LUC WECKX.

AULA 02 – COMITÊ DE ÉTICA EM PESQUISA.

DATA – 03/03/09.ALUNOS – FERNANDO DANELON LEONHARDT.ORIENTADOR – PROF. MARCIO ABRAHÃO.

AULA 03 – DESENHO DE ESTUDO I – (ESTUDO OBSERVACIONAL).DATA – 10/03/09.ALUNOS – LUIZ CESAR NAKAO IHA.ORIENTADOR – PROF. OSWALDO LAÉRCIO MENDONÇA CRUZ.

AULA 04 – DESENHO DE ESTUDO II – (ESTUDO EXPERIMENTAL).DATA – 17/03/09.ALUNOS – LEONARDO BOMEDIANO SOUZA GARCIA.ORIENTADOR – PROF. LUIZ CARLOS GREGÓRIO.

AULA 05 – DESENHO DE ESTUDO III – (METANÁLISE E REVISÃO SISTEMÁTICA).DATA – 24/03/09.

ALUNOS – GUSTAVO POLACOW KORN.ORIENTADOR – Prof.ª NOEMI GRIGOLETTO DE BIASE.



AULA 07 – COMPREENDENDO AS ASSOCIAÇÕES ESPÚRIAS (ERRO ALEATÓRIO E VIÉS).DATA – 07/04/09.ALUNOS – ANTONIO CARLOS CEDINORIENTADOR – Prof.ª SHIRLEY SHIZUE NAGATA PIGNATARI.

AULA 08 – COMPREENDENDO AS ASSOCIAÇÕES REAIS (RELAÇÃO CAUSA-EFEITO, EFEITO-CDATA – 14/04/09.ALUNOS – CRISTINA MARTINS NAHASORIENTADOR – RICARDO TESTA.

AULA 09 – AMOSTRA (RECRUTAMENTO, DIMENSIONAMENTO, PODER ESTATÍSTICO). DATA – 28/04/09.

ALUNOS – JULIANA SATO.ORIENTADOR – Prof.ª SHIRLEY PIGNATARI.

AULA 10 – COLETA DE DADOS (ELABORAÇÃO DO PROTOCOLO, GERENCIAMENTO DOS DADDATA – 05/05/09.ALUNOS – JULIANA MARIA GAZZOLA.ORIENTADOR – PROF. FERNANDO FREITAS GANANÇA.

AULA 11 – MÉTODOS DE CEGAMENTO E RANDOMIZAÇÃO.DATA – 12/05/09.ALUNOS – HUGO VALTER LISBOA RAMOSORIENTADOR – PROF. LUC LOUIS MAURICE WECKX

AULA 12 – PLANEJANDO AS MEDIÇÕES (ESCALAS DE MEDIDA, PRECISÃO E ACURÁCIA).DATA – 19/05/09.ALUNOS – SABRINA CHIOGNA LOPES.

ORIENTADOR – Prof.ª HELOISA HELENA CAOVILLA.

AULA 13 - TESTES MÉDICOS (UTILIDADE, REPRODUTIBILIDADE, SENSIBILIDADE E ESPECIFIC



AULA 14 – INDICADORES EM SAÚDE.DATA – 09/06/09.ALUNOS – YEDA GABILANORIENTADOR – PROF. MARIO SÉRGIO LEI MUNHOZ.

AULA 15 – ESTATÍSTICA PARA O NÃO-ESTATÍSTICO I.DATA – 16/06/09.ALUNOS – MARIA CLAUDIA MATTOS SOARES.ORIENTADOR – PROFESSOR LIA RITA AZEREDO BITTENCOURT.

AULA 16 – ESTATÍSTICA PARA O NÃO-ESTATÍSTICO II.DATA – 23/06/09.

ALUNOS – PAULO SERGIO LINS PERAZZO.ORIENTADOR – PROF. PAULO AUGUSTO DE LIMA PONTES.

AULA 18 – ONDE PUBLICAR? (HIERARQUIA DA PUBLICAÇÃO, FATOR DE IMPACTO).DATA – 30/06/09.ALUNOS – GILBERTO ULSON PIZARRO.ORIENTADOR – PROF. REGINALDO RAIMUNDO FUJITA.

AULA 19 – ARTIGOS REJEITADOS PARA PUBLICAÇÃO.DATA – 07/07/09.ALUNOS – LUCIANO RODRIGUES NEVES.ORIENTADOR – PROF. PAULO AUGUSTO DE LIMA PONTES.



Metodologia CientProblema, hipótese e redação



PesquisaFormulação do

problemaConstrução de

hipótesesDeterminação

do plano

Seleção daamostra

Coleta dedados

Operacionalizaçãodas variáveis

Análise e Redação do

Elaboração dos






do plano

Seleção daamostra

Coleta dedados

Operacionalizaçãodas variáveis

Análise e Redação doElaboração dos



Problema“Assunto controverso, ainda não satisfatóriarespondido, em qualquer campo do conhec

pode ser objeto de pesquisas cientí fi

cas ou dacadêmicas”Dicionário Houaiss da

Ordem Prática



Problema

“... a maneira mais prática para entender oproblema cientí fico, consiste em primeiramindetificar que não é.”



ProblemaComo Formular um problema?

Complexidade da questão

Processo criativo

imersão sistemática no objeto

Estudo da literatura




O problema deve ser formulado como per

O problema deve ser claro e preciso

O problema deve ser empírico

O problema deve ser suscetível de solução































Hipótese

É a proposição testável que pode vir a ser aproblema.



HipóteseHipóteses casuísticas

Hipóteses que se referem à frequencia de a

Hipóteses que estabelecem relação de assocvariáveis

Hipóteses que estabelecem relação de depe



Hipótese

Hipóteses casuísticas

Afirmam uma característica

“Moisés era egípcio, e não judeu” Fre



Hipótese

Hipóteses que se referem à frequencia de

acontecimentos

“A crença em horóscopo é muito difund

habitantes de certa cidade.”



Hipótese

Hipóteses que estabelecem relação de assoc

variáveis

“Alunos de medicina são mais conserva

alunos de ciências-sociais”



Hipótese

Hipóteses que estabelecem relação de depeentre duas ou mais variáveis

“A classe social da mãe influencia namamentação dos filhos”

Classe social(x) (y)Tempo de a



HipóteseComo chegar a uma hipótese

“Gênio”

Observação

Resultado de outras pesquisas

Teorias



HipóteseCaracterísticas da hipótese aplicável

Deve ser conceitualmente clara

Deve ser especí fica

Deve ter referências empíricas

Deve ser parcimoniosa






do plano

Pré -teste dosinstrumentos

Seleção daamostra

Coleta dedados

Análise e Redação do



Redação do relatório da pesPartes do trabalho

1. Folha de rosto

2. Sumário/índice

3. Partes obrigatórias

1. Introdução

2. Desenvolvimento

3. Conclusão4 Parte referencial



Redação do relatório da pes

Folha de rosto

Sumário/índice




IntroduçãoEsclarecer, de maneira sucinta, o assunto

Delimitar a extensão e profundidade que seenfoque do tema

Dar idéia, de forma sintética, do que se pretd l d




Desenvolvimento

Método

Resultado

Discussão ou comentário




Conclusão

Apêndices e anexos

Bibliografia




Proposição de extensão das partes de um tpesquisa. (Cervo e Bervian, 1983 p. 100)

20% conjunto de introdução40% idéias principais

30% desenvolvimento



Redação do relatório da pesAspectos exteriores

Seriedade, ordem e empenho

NBR 14724:2005, válida a partir de 30-1-2006

Papel branco, A4, impresso com tinta preta, apenasexceto página de aprovação. Todas as folhas devem

Margens:




Títulos e subtítulostítulos e páginas iniciais de capítulos: 5 cm damaiúsculas e centralizados

Numeração dos tópicos

As partes poderão ser indicadas por letras ou

C í l d l




Fonte legível, tamanho 12, sem erros

ABNT: Bibliografia

espaços simples

separadas entre si por espaços duplos



7/20/09

Pesquisa BibliográfcaPrincípios Básicos

Programa de Pós-Graduação emOtorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e

Pescoço

Denise Abranches



7/20/09

TemaDefnido


Pescoço



7/20/09


Pescoço

Identifcar os conceitos da pesquisa

DeCSDescritores em Ciências da Saúde Vocabulário Controlado



Clique para editar o estilo do subtítulo mestre

7/20/09




7/20/09




7/20/09




7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09

PRINCIPAISBASES DE DADOS


Pescoço



7/20/09



7/20/09



7/20/09




7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09

ESPAÇO PERSONALIZADODENTRO DO PUBMED




7/20/09



7/20/09

Análise de citações/Fator de impacto JCR

d ó G d



7/20/09

PERIÓDICOS CAPES12.365 revistas internacionais e nacionais


Pescoço




7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09

DICAS



7/20/09

CONFIGURAR O PROXY



7/20/09

Gerenciador de Reerências



7/20/09



Clique para editar o estilo do

subtítulo mestre

7/20/09

Fernando Danelon Leonhardt

Ética em Pesquisa

UNIFESP



7/20/09

Etimologia

l Ética é uma palavra de origem grega, com duas origenspossíveis. A primeira é a palavra grega éthos, com e curto, que pode ser traduzida por costume, a segundatambém se escreve éthos, porém com e longo, quesignifica propriedade do caráter. A primeira é a queserviu de base para a tradução latina Moral, enquantoque a segunda é a que, de alguma forma, orienta autilização atual que damos a palavra Ética.

l Ética é a investigação geral sobre aquilo que é bom.

Moore GE. Princípios Éticos. São Paulo: Abril Cultural, 1975:4

http://www.ufrgs.br/bioetica/moral.htm

http://www.ufrgs.br/bioetica/moral.htm



7/20/09

Ética X Moral

Alguns diferenciam ética e moral de váriosmodos:

1. Ética é princípio, moral são aspectos decondutas específicas;

2. Ética é permanente, moral é temporal;

3. Ética é universal, moral é cultural;4. Ética é regra, moral é conduta da regra;5. Ética é teoria, moral é prática.



7/20/09

Dicionário Michaelis-UOL

l éticaé.ti.ca

sf (gr ethiké) 1 Parte da Filosofia que estuda os valoresmorais e os princípios ideais da conduta humana. Éciência normativa que serve de base à filosofia prática. 2 Conjunto de princípios morais que se devemobservar no exercício de uma profissão; deontologia. 3

Med Febre lenta e contínua que acompanha doençascrônicas. É. social: parte prática da filosofia social, queindica as normas a que devem ajustar-se as relaçõesentre os diversos membros da sociedade.



7/20/09

Diretrizes éticas da pesquisa

Marcos do Desenvolvimento Mundial

l 1947- Código de Nurembergue

l 1948- Declaração Universal dos Direitos Humanos, das Nações Unidas

l 1964 - Assembléia Médica Mundial :Declaração de Helsinque

l 1979 – Comunicado Belmont

l 1993 – Diretrizes Éticas Internacionais para a pesquisa biomédica, do Conselho

Internacional de Organização de Ciências Médicas (CIOMS), atualizada em 2002

l 1996- Code of Federal Regulations, Estados Unidos

l 1997- Conferência International de Harmonia de Requerimentos Técnicos para o registro deprodutos farmacêuticos para seres humanos (ICH)

Fonte:Macrae D J. The Council for International Organizations and Medical Sciences (CIOMS) Guidelines on Ethics of Clinical Trials. Proc Am Thorac Soc 2007; 4:176-179 Disponível em : http://pats.atsjournals.org/cgi/reprint/4/2/176



7/20/09

Ética e Dignidade Humana

l Autonomial Beneficêncial Não maleficêncial Justiça e Equidade



7/20/09

Declaração de Helsinque

l Associação Médica MundialDeclaração para orientação de médicos quanto a pesquisabiomédica envolvendo seres humanos.

l Adotada pela 18ª Assembléia Médica Mundial, Helsinque,Finlândia, em junho de 1964, e corrigida pelas 29ª AssembléiaMédica, Tóquio, Japão, em outubro de 1975; 35ª AssembléiaMédica Mundial Veneza, Itália, em outubro de 1983; 41ª

Assembléia Médica Mundial Hong Kong, em setembro de 1989; 48ª Sommerset West/África do Sul (1996) e 52ªEdimburgo/Escócia (out/2000)



7/20/09

Declaração de Helsinque (2000)

l Art.21:”Sempre deve respeitar-se o direitodos participantes da pesquisa em proteger sua integridade.Devem ser adotadas todasas medidas de precaução para resguardar aintimidade dos indivíduos,aconfidencialidade da informação do

mesmo para reduzir ao mínimo asconsequências da investigação sobre suaintegridade física, mental e suapersonalidade.”



7/20/09

Ética e Pesquisa no Brasil

l Portaria 16/81- Divisão de Vigilância Sanitáriade Medicamentos MS (DIMED)

l Resolução 01/88 – Conselho Nacional deSaúde MS

l Resolução 196/96 – Conselho Nacional deSaúde MS



7/20/09


l Portaria 16/81- MS (DIMED)Termo de Conhecimento de Risco“ O médico que aplica esta medicação ou novométodo é responsável e o laboratório é co-responsável pela medicação, estando a União isentade responsabilidade por danos que possam ocorrer

ao paciente decorrente do uso do produto ou métodoterapêutico aplicado”



7/20/09


l Resolução 01/88 – Conselho Nacional deSaúde -MS

Termo de Consentimento Informado. Conceito de informação e respeito ao voluntário eênfase em grupos específicos como : populaçãoindígena, memores de 18 anos e cárceres.



7/20/09

RESOLUÇÃO Nº 196 DE 10 DE

OUTUBRO DE 1996 (CONEP/CEPs)l III.1 - A eticidade da pesquisa implica em:l a) consentimento livre e esclarecido dos indivíduos-alvo e a proteção a grupos

vulneráveis e aos legalmente incapazes (autonomia). Neste sentido, a pesquisa

envolvendo seres humanos deverá sempre tratá-los em sua dignidade, respeitá-los em sua autonomia e defendê-los em sua vulnerabilidade;l b) ponderação entre riscos e benefícios, tanto atuais como potenciais, individuais

ou coletivos (beneficência), comprometendo-se com o máximo de benefícios e omínimo de danos e riscos;

l c) garantia de que danos previsíveis serão evitados (não maleficência);l d) relevância social da pesquisa com vantagens significativas para os sujeitos da

pesquisa e minimização do ônus para os sujeitos vulneráveis, o que garante aigual consideração dos interesses envolvidos, não perdendo o sentido de suadestinação sócio-humanitária ( justiça e eqüidade).



7/20/09

RESOLUÇÃO Nº 292, DE 08 DE JULHO DE1999 (Pesquisas Coordenadas do Exterior)

VII – Na elaboração do protocolo deve-se zelar de modo especial pela apresentaçãodos seguintes itens:

VII.1 – Documento de aprovação emitido por Comitê de Ética em Pesquisa ou

equivalente de instituição do país de origem, que promoverá ou que tambémexecutará o projeto.

VII.2 – Quando não estiver previsto o desenvolvimento do projeto no país deorigem, a justificativa deve ser colocada no protocolo para apreciação do CEP dainstituição brasileira.

VII.3 – Detalhamento dos recursos financeiros envolvidos: fontes (seinternacional e estrangeira e se há contrapartida nacional/institucional), forma e valor

de remuneração do pesquisador e outros recursos humanos, gastos com infra-estrutura e impacto na rotina do serviço de saúde da instituição onde se realizará. Deve-se evitar, na medida do possível, que o aporte de recursos financeiros criesituações de discriminação entre profissionais e/ou entre usuários, uma vez queesses recursos podem conduzir a benefícios extraordinários para os participantes esujeitos da pesquisa.



7/20/09

RESOLUÇÃO No 340, DE 8 DE JULHODE 2004 (Pesquisa Genética)

l III.2 - Devem ser previstos mecanismos de proteção dos dadosvisando evitar a estigmatização e a discriminação de indivíduos,famílias ou grupos.

l III.3 - As pesquisas envolvendo testes preditivos deverão ser precedidas, antes da coleta do material, de esclarecimentos sobreo significado e o possível uso dos resultados previstos.

l III.4 - Aos sujeitos de pesquisa deve ser oferecida a opção deescolher entre serem informados ou não sobre resultados de

seus exames.l III.16 - As pesquisas com intervenção para modificação do

genoma humano só poderão ser realizadas em células somáticas.



7/20/09

RESOLUÇÃO Nº 400, DE 17 DE ABRILDE 2008 (Células-Tronco)

l Art. 1º Posicionar-se favorável à continuidade das pesquisas comcélulas-tronco embrionárias.

l Art 2º Apoiar a manutenção do disposto no artigo 5º, da Lei nº 11.105, de

24 de março de 2005, que diz: “É permitida, para fins de pesquisa eterapia, a utilização de células-tronco embrionárias obtidas de embriõeshumanos produzidos por fertilização in vitro e não utilizados norespectivo procedimento, atendidas as seguintes condições:

l I - sejam embriões inviáveis; oul II - sejam embriões congelados há 3 (três) anos ou mais, na data da

publicação desta Lei, ou que, já congelados na data da publicação destaLei, depois de completarem 3 (três) anos, contados a partir da data decongelamento.

l § 1º Em qualquer caso, é necessário o consentimento dos genitores.



7/20/09

RESOLUÇÃO CNS Nº 404 , DE 1º DEAGOSTO DE 2008 (Equidade e Placebo)

l a) Sobre o acesso aos cuidados de saúde: No final do estudo,todos os pacientes participantes devem ter assegurados o acessoaos melhores métodos comprovados profiláticos, diagnósticos e

terapêuticos identificados pelo estudo;

l b) Utilização de placebo: Os benefícios, riscos, dificuldades eefetividade de um novo método devem ser testados comparando-os com os melhores métodos profiláticos, diagnósticos e

terapêuticos atuais. Isto não exclui o uso de placebo ou nenhumtratamento em estudos onde não existam métodos provados deprofilaxia, diagnóstico ou tratamento.



7/20/09

Precisamos de um sistema deformação em ética em pesquisaque atinja:Profissionais que irão se dedicar a estudos em

Bioética (mestrado e doutorado)

Profissionais de saúde –graduação e pessoal de serviço

Usuários, sujeitos de

pesquisa

Alunos de pós-graduação, pesquisadores emembros atuais e potenciais de CEP, membros

de Conselhos

“Basepopulacional”



7/20/09

Comitê de Ética em Pesquisa

l Os riscos minimizados aos participantesl Os riscos se justifiquem pelo benefícios e

pelos conhecimentos adquiridosl Seleção equitativa dos participantesl Termo de consentimento livre e

esclarecido(TCLE)l Confidencialidade



7/20/09

Termo Consentimento Livre e

Esclarecido1. Natureza do Projeto2. Procedimentos do Estudo3. Riscos e Benefícios4. Confidencialidade5. Participação voluntária

6. Formulário de Consentimento



7/20/09

Conflitos Éticos em Pesquisa

l Conflitos de Interesse – Médico Assistencial X Investigador

– Interesses Financeirosl Má Conduta Científica

– Fabricação Resultados – Falsificação/Omissão Resultados – Plágio

l Autoria – Autoria Honorária X Autoria Fantasma



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09



7/20/09

Roteiro de Checagem CEP



7/20/09




7/20/09




7/20/09




7/20/09

lObrigado!



Pesquisa Clínica

Ensaio Clínico

Disciplina de Otoneurologia /

UNIFESP-EPM

Ricardo Schaffeln Dorigueto

Ensaio Clínico



Ensaio Clínico

James Lind (1716-94) demonstrou por meio de umensaio clínico que as frutascítricas curam o escorbuto.

Ensaios clínicos controlados

testar eficácia clínica de uma

nova intervenção – século

passado.

Processo aleatório / randômico(MRC, 1948) – revolução na

pratica clínica / padrão-ouro

(WHO, 1996)

Delineamento da Pesquisa

http://en.wikipedia.org/wiki/James_Lind


http://en.wikipedia.org/wiki/Image:James_lind.jpg





Delineamento da Pesquisa

Estudo

Observacional

Coorte

Transversal

Caso-controle

Estudo Experimental

Ou Ensaio Clínico

Não Cego / Cego

Descritivo e Analítico

Séries Temporais

Randomizado / não randomizado

Controlado / Não controlado

As vantagens do ECR são:

O melhor tipo de estudo para fatores;

Pouco viés.

As desvantagens do ECR são:

Preço elevado; liberdade ética; rigor

metodológico.



1. Problema – Erro aleatório.

Solução – Aumentar tamanho da amostra = aumenta precisão daestimativa.

100%

50%

11,1%



Problema – Erro Sistemático.

Viés = fonte de variação que distorce os achados do estudo para

uma determinada direção.

Solução – melhorar a acurácia da estimativa (grau que se

aproxima do valor real).

83,3%

1,6%

42,8%

População alvo = conjunto completo de pessoas que apresentam um determinado conjunto de características.

Amostra = subconjunto da população.

Verdade no Universo = Verdade no Estudo.



Preciso = livre do erro aleatório. Reprodutível.(reprodutibilidade, confiabilidade, consistência)

+ balança e peso corporal

- questionário e qualidade de vida (variabilidade do observador,

instrumento e do sujeito)Acurado = livre do erro sistemático.

.

..

.. ......

..

....

Preciso

Baixa acurácia

Acurado

Baixa precisão

Baixa precisão

Baixa acurácia

Alta Precisão

Alta acurácia

Amostra de conveniência X Amostras Probabilísticas



VV

Comunidade

HSP

diagnóstico

tratamento

prognóstico

padrão usual da doença

prognóstico

Amostra de conveniência X Amostras Probabilísticas

• Menores custos

• Viés de Seleção Amostra consecutiva



Critérios de Seleção: – Inclusão

• Características» Demográficas» Clínicas

» Temporais

– Exclusão – subconjunto de indivíduos que seriam adequados para aquestão da pesquisa se não fosse por características que poderiaminterferir na qualidade dos dados, na aceitabilidade da randomização

ou na interpretação dos achados.

Capacidade de Generalização X Eficiência no Estudo



Princípios da randomização



Princípios da randomização

– Os participantes de umdeterminado estudo tenham amesma probabilidade dereceber tanto a intervençãotestada quanto o seu controle(Yusuf, 1984). Alocação

aleatória.

– Reduz erros sistemáticos –produzindo um equilíbrio entre os diversos fatores derisco que podem influenciar odesfecho a ser medido

(Collins, 1996)

Critérios de seleção X alocação aleatória



Controlado / Não controlado

– Em estudos longitudinais quando há formação de grupo para

comparação - grupo controle - um estudo é classificado comocontrolado. Quando não há grupo para comparação a análise

não existe, como nos relatos de caso, inquéritos populacionais,

estudos de intervenção não controlados e estudos de incidência.



Eles também permitem o uso de técnicas extras como o

mascaramento

– O mascaramento do paciente - impede que os pacientes saibam

se fazem ou não parte de um ou outro grupo de intervenção.

– O mascaramento da intervenção - impede que a pessoa que

está fazendo a intervenção saiba qual ela é.

– O mascaramento da análise - impede que o responsável pela

análise estatística crie tendências.

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=O_mascaramento_do_paciente&action=edit

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=O_mascaramento_da_interven%C3%A7%C3%A3o&action=edit

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=O_mascaramento_da_an%C3%A1lise&action=edit

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=O_mascaramento_da_an%C3%A1lise&action=edit

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=O_mascaramento_da_interven%C3%A7%C3%A3o&action=edit

http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=O_mascaramento_do_paciente&action=edit



A intervenção pode ser paralela ou cruzada:

• Na paralela cada grupo é analisado duas vezes, uma

antes e outra após a intervenção.

• Na cruzada é feita uma intervenção paralela seguida

de um tempo de clareamento e depois de outra

intervenção paralela com os grupos trocados.

Experimento – ensaio clínicod d

http://pt.wikipedia.org/wiki/Paralela

http://pt.wikipedia.org/wiki/Cruzada

http://pt.wikipedia.org/wiki/Cruzada

http://pt.wikipedia.org/wiki/Paralela



randomizado

R

Tratamento 1

placebo

doente sadio

doente sadio

amostra

população

presente futuropresente

Ensaio Randomizado Fatorial



Ensaio Randomizado Fatorial

população

amostra

Tratamento A e B

Tratamento A e

Placebo B

Placebo A e

Tratamento B

Placebo A e B

futuropresente

sadiodoente

Baixo custo / Melhor para estudar duas questões de pesquisa não relacionadas

Limitação – possibilidade de interação entre tratamentos

Delineamento intragrupos – ensaiolí d d



Estudo de série temporal

clínico não randomizado

tratamentoSem

tratamentotratamento

população

amostra

futuropresente

Medem-se os desfechos

etc

Grupo único / reduz o número de pacientes

Desvantagem = falte de grupo controle paralelo. / efeito do aprendizado

Delineamento cruzado (cross-over)



Delineamento cruzado (cross over)

R

Tratamento

placebo placebo

Tratamentowashout

washout

amostra

população

presente futuropresente

Minimiza o potencial de confundimento e aumenta o poder estatístico do ensaio/ menor numero de participantes

Duplicação da duração do estudo e aumento da complexidade da analise estatística

Efeito Residual





Etapas no Teste de Novas Terapias

• Fase 1 – Não cegos e não controlados. Ensaios de farmacologia clínicae toxicidade no homem, primariamente relacionados à segurança e dosedo medicamento.

• Fase 2 – Randomizados de pequeno porte. 100 a 300 indivíduos. Ensaiosiniciais de investigação clínica do efeito do tratamento e segurança. • Fase 3 – Randomizados, controlados e cegos. Avaliação em larga

escala. Essencial compará-la em larga escala (1000 a 3000) com otratamento padrão disponível para a mesma condição médica.

• Fase 4 – Vigilância pós comercial.

http://clinicaltrials.gov/ct/show/NCT00000359?order=1











Estudos de baixa qualidade metodológica tendem asuperestimar os resultados benéficos da intervenção

testada (Shulz, 1995; Khan, 1996)

X

Diferentemente de outras ciências as investigações

são feitas sobre a saúde das próprias pessoas, o quelimita muito a aplicação dos tipos de estudopreferidos pelas demais áreas correlatas.



Metodologia Científica

Estudo Experimental

Leonardo Bomediano Sousa Garcia

Experimento



Experimento

Objeto de estudo

Variáveis

Controle

Efeito

Determinadas condições

Experimento



Experimento

Experimento

Aleatorização

Controle

Ensaio Clínico



Ensaio Clínico

James Lind (1716-94)

ensaio clínico demonstrando que frutas cítricas curavamo escorbuto

Ensaios Clínicos

http://en.wikipedia.org/wiki/Image:James_lind.jpg



Ensaios Clínicos

Efeito Clínica

Intervenção Sanitária

Valor Cirúrgica

Ensaios Clínicos



Ensaios Clínicos

Observacionais

Crédito filosófico-científico

Metanálises

Ensaios Clínicos



Ensaios Clínicos

Configuração do estudo (doença, intervenção, população)

Variáveis (desfechos, end-points)

Controle (controlados, não-controlados)

Uniformização dos grupos (Fischer, 1924)

Mascaramento (aberto, único, duplo, triplo)

Ensaio Clínico



Ensaio Clínico

Intervenção

Aleatorização Mascaramentos Efeito

Ramdomização “Cego”

Controle

Estudo experimental



Estudo experimental

Efeito do ácido trans-retinóico na inibição decolesteatoma em cobaias

Autor(es): Marcos Luiz Antunes 1, Yotaka Fukuda 2, Normade Oliveira Penido 3, Rimarcs Ferreira 4

Rev Bras Otorrinolaringol, jan 2008

Ensaio Clínico



Ensaio Clínico

O uso da acupuntura para alívio imediato do zumbido

Autor(es): Daniel Mochida Okada1, Ektor Tsuneo Onishi2,Fernando Chami Baú3, Andrei Borin4, Nicolle Cassola5,Viviane Maria Guerreiro6

Rev Bras Otorriolaringol, 2006

Ensaio Clínico



Ensaio Clínico

Desvio caudal do septo nasal: avaliação de nova técnicacirúrgica

Projeto de tese mestrado

Muito Obrigado



Muito Obrigado

Melke, Austria



Metodologia científicaFundamentos e Conceitos

Básicos

Desenho de estudo III-Metanálise e Revisão Sistemática

Aluno: Gustavo Polacow KornOrientadora: Dra. Noemi Grigoletto de Biase

Revisão sistemática



●

Conceito:● "É uma revisão de uma questão claramente

formulada, que usa métodos sistemáticos eexplícitos para identificar, selecionar e avaliar de maneira crítica pesquisas relevantes ecoletar e analisar dados de estudos incluídosnessa revisão. Métodos estatísticos podem ou

não ser usados para analisar e sumarizar osresultados dos estudos clínicos.”Cochrane Library

Revisão sistemática



●

Características :● Grande esforço para localizar todos os

relatos originais●

Avaliação crítica dos resultados● Conclusões estabelecidas com base em

uma síntese dos estudosHeneghan, Badenoch, 2007.

Metanálise



●

Conceito● “O uso de técnicas estatísticas em uma

revisão sistemática para integrar os

resultados dos estudos incluídos”Cochrane Library.

Metanálise



●

“Síntese estatística dos resultadosnuméricos de diversos estudos queavaliam a mesma questão”

Greenhalgh, 2005.

Metanálise



●

Tarefas- Escolher o melhor desfecho

- Tabular informações relevantes

Tamanho da amostra, características dospacientes, taxa de perda, resultados

- Apresentação de forma padronizada

(software)Greenhalgh, 2005.

Metanálise



●

Sintetizar os diferentes resultados emuma estatística global ou estimativaagregada do efeito.

● Melhor fonte: Cochrane

Critérios

http://www.cochrane.org/



●

Pacientes● Estado patológico● Intervenção● Avaliação dos desfechos

idealCritérios de inclusão

mais estreitos

Heneghan, Badenoch, 2007 Heneghan, Badenoch, 2007

Quais estudos são

relevantes?



relevantes?●

Questão definida claramente relevante● Revisão inclui estudos que também

abordam essa questão●

Estudos de delineamento adequado paracontemplar essa questão.

Greenhalgh, 2005.

Heneghan, Badenoch, 2007.

Qualidade dos estudos



●

Estudos de baixa qualidadeMisturam os problemas de estudos

individuais de baixa qualidade

Heneghan, Badenoch, 2007.Heneghan, Badenoch, 2007.

Método – ensaios relevantes



●

Lista das fontes consultadas● Estratégia de busca para encontrá-los● Critérios de qualidade e relevância

utilizadosMoher et al, 1999


Método



●

Revisor:● Contar de onde veio a informação● Como a informação foi processada

Greenhalgh, 2005.

● Pode ser necessário pedir informação aosautores sobre dados não inclusos na

publicação. Greenhalgh, 2005.

Peso aos ensaios clínicos



●

Qualidade metodológica – delineamento econdução

● Precisão – medida de probabilidade de

erros aleatórios ( exemplo: intervalo deconfiança)

● Validade externa Greenhalgh, 2005.

Estratégia de busca



●

Literatura não publicada ou busca manual● Banco de dados omitido● Verificar as listas de referências dos

artigos e livros● Contatado especialista● Busca apropriada – nenhum tópico

importante omitidoGreenhalgh, 2005 .


Outras fontes



●

Literatura cinzenta – teses, relatóriosinternos, periódicos sem corpo derevisores, arquivos da indústria

farmacêutica● Literatura em língua estrangeira

Greenhalgh, 2005 .

Viés de publicação



●

Tendência de resultados negativos seremrelatados de forma desigual

● Relato claro dos critérios de inclusão –

seleção baseada nesse critério

Seleção baseadanos resultados

qualquer estudo que preenchaqualquer estudo que preencha

o critério é selecionado.o critério é selecionado.

Heneghan, Badenoch, 2007Heneghan, Badenoch, 2007..

Estudo consistente



Resultados similares - merecer combinaçãodos resultados

● Heterogeneidade clínica – invalida a

revisão● Heterogeneidade estatística - conclusão


Vantagens das revisões

sistemáticas



sistemáticas●

Limitam o viés● Conclusões confiáveis e acuradas● Rápida assimilação das informações●

Redução de tempo entre a descoberta e aimplementação de estratégias● Comparabilidade e consistência●

Razões para heterogeneidadeidentificadasGreenhalgh, 2005

Vantagens das metanálises



●

Além da revisão sistemática● Aumentam a precisão do resultado global

Greenhalgh, 2005.

Metanálise



● Odds (Chances) – descrever riscos

- Probabilidade de ocorrência em comparaçãocom a não ocorrência


Metanálise

http://www.cochrane.org/



Lewis, Clarke, 2001.

Forest plot

Metanálise



● Alguns exemplos

Metanálise



.Farrar J, Ryan J, Oliver E, Gillespie MB.

Laryngoscope 2008;118(10):1878-83

Radiofrequency ablation for the treatment of obstructive sleep apnea: a meta-

analysis

ESS

Epworth

SleepinessScale

OR – 0,69

Metanálise

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18806478?ordinalpos=5&itool=EntrezSystem2.PEntrez.Pubmed.Pubmed_ResultsPanel.Pubmed_DefaultReportPanel.Pubmed_RVDocSum





Radiofrequency ablation for the treatment of obstructive sleep apnea: a meta-

analysis.Farrar J, Ryan J, Oliver E, Gillespie MB.

Laryngoscope 2008;118(10):1878-83

RDI

Respiratory

DisturnaceIndex

OR – 0,69

Metanálise






Adenoidectomy outcomes in pediatric rhinosinusitis: a meta-analysis.

Brietzke SE, Brigger MT.

Int J Pediatr Otorhinolaryngol 2008;72(10):1541 5

69,3%69,3%

Meta-analysis of steroids vs placebo

Metanálise



Copyright restrictions may apply.

Conlin, A. E. et al. Arch Otolaryngol Head Neck Surg 2007;133:582-586.

y

Treatment of sudden sensorineural hearing loss: II. A Meta-analysis

Meta-analysis of steroids vs antivirals plus steroids

Metanálise



Copyright restrictions may apply.

Conlin, A. E. et al. Arch Otolaryngol Head Neck Surg 2007;133:582-586.

.

Treatment of sudden sensorineural hearing loss: II. A Meta-analysis

MetanáliseCh dh W i 2008





Fig. 2. Forest plot of vascular loop prevalence in contact with CN VIIIin symptomatic ears versus asymptomatic ears, in subjects with unilateralsensorineural hearing loss only

Chadha, Weiner, 2008 .

Vascular loops causing otological symptoms: a systematic review and meta-analysis.

Bibliografia consultada



● Heneghan C, Badenoch D. Avaliando revisões sistemáticas.

Em: Heneghan C, Badenoch D, editores. Ferramentas paramedicina baseada em evidências. 2nd. Porto Alegre: Artmed,2007. p.35-41.

● Greenhalgh T. Artigos que resumem outros artigos (revisões sistemáticas emetanálises). Em: Como ler artigos científicos. Fundamentos da medicinabaseada em evidências. 2 nd. Porto Alegre: Artmed. 2005, 131-147.

● Farrar J, Ryan J, Oliver E, Gillespie MB. Radiofrequency ablation for the

treatment of obstructive sleep apnea: a meta-analysis. Laryngoscope.2008;118(10):1878-83.● Brietzke SE, Brigger MT. Adenoidectomy outcomes in pediatric

rhinosinusitis: a meta-analysis. Int J Pediatr Otorhinolaryngol.2008;72(10):1541-5.

● Conlin AE, Parnes LS. Treatment of sudden sensorineural hearing loss: II.A Meta-analysis. Arch Otolaryngol Head Neck Surg. 2007;133(6):582-6.

● Chadha NK, Weiner GM. Vascular loops causing otological symptoms: asystematic review and meta-analysis. Clin Otolaryngol. 2008;33(1):5-11.

● Lewis S, Clarke M. Forest plots: trying to see the wood and the trees. BMJ.2001;322(7300):1479-80.



Francisco Amorim


Fundamentos e Conceitos Básicos

Medicina Baseada em Evidências




• Termo médico utilizado recentemente

• MBE ajuda a definir novas estratégias e métodos

didático-pedagógico.

Medicina Baseada em Evidência?




Evidência : “Qualidade do queé evidente,certeza manifesta”.

Evidência: “São dados einformações que comprovamo achado e suportamopiniões”.




Conceito: É a aplicação das evidências baseadas empesquisas e experiências clínicas para decidir quanto ao tratamento ideal para o paciente.

“Integração entre a expertise clínica individual com a

melhor evidência clínica externa”.

LOTUFO




Aumento exponencial de informações na literaturamédica.

Novo Método

Médicos

Conhecimento X Tempo




Necessidade de sistematizar o acesso aestas informações

Análise da qualidade

Síntese de informação

Grupo de pesquisadores e médicos

Leitura crítica da literatura médica


(1980)


http://www.math.mcmaster.ca/bala/mcmaster.jpg



MBE :É um processo contínuo em busca de novosconhecimentos que solucionem problemas denossos pacientes

Informação de qualidade reduzir controvérsias econflitos

MBE poderosa ferramenta na formação e atualização

de médicos




Vantagens da MBE

1-Habilita o médico a aumentar sua base deconhecimento,tornando-o mais crítico.

2-Aumenta a confiança do profissional na tomada de decisões.

3-Aperfeiçoa sua técnica de pesquisa computadorizada

4-Melhora a comunicação entre médicos e pacientes sobre omanejo das decisões

5-Orientar as políticas de saúde (financiamento e organização

do setor)




Requisitos para aplicação da MBE

1-Identificar os problemas relevantes do paciente

2-Converter os problemas em questões que conduzam asrespostas necessárias.

3-Pesquisar efetivamente as fontes de informação

4-Avaliar a qualidade de informação e a força da evidência

5-Chegar uma conclusão correta

6-Aplicar as conclusões na melhora dos cuidados aos pacientes.




Como aplicar a MBE ‘a prática clínica

Enquadra a

pergunta

Mapeia a

pergunta

Seleciona

as fontes

Pesquisa as

fontes

Avalia aEvidência

Sintetiza a

Evidência

Resolução

DefineProblema Escolhe a

pergunta




1a. Etapa- Definir o perfil do problema

O que levou a buscar cuidados médicos?

Quais são os dados relevantes da história clínica e

do exame físico?

2a. Etapa – Enquadramento da questão clínica

Problemas do paciente X Opções de solução




3a. Etapa- Busca da EvidênciaIdentificar entre milhares de artigos científicos

ARTIGO

Evidência Cientificamente Sólida

Potencial de modificar a prática clínica

Medicina Baseada em Evidências3a. Etapa- Busca da Evidência



Bancos de dados

MEDLINE,LILACS,EMBASE,SCIELO




3a. Etapa- Busca da Evidência


https://images.ebsco.com/jc/images/0000285790002.1.jpg



4a Etapa - Avaliação críticaObjetivo permite concluir se o artigo tem relação

com a questão clínica.

Análise da Metodologia Credibilidade que merece

os resultados.Para cada tipo de questão clínica critérios para

que um estudo seja aprovado.

Tratamento ECR / Metanálises / Revisões

sistemáticasInstrumentos seguros intervenção médica




5a Etapa – Sintetizar a Evidência

Tomar decisão clínica formulada

6a.Etapa - RESOLUÇÂO Aplicabilidade da evidencia




VER, QUESTIONAR, JULGAR e PRATICAR

Caso clínicoUm homem de 43 anos,sem antecedentes importantes,apresentou

convulsões tônico clônicas generalizadas,testemunhada por outros. Nunca

teve episódio semelhante,nem sofreu traumatismo craniano recente. Fazuso de bebida alcoólica de modera intensidade,porem não havia ingerido

bebida alcoolica no dia das convulsões. Tanto o exame físico como a TC

crânio e o eletroencefalograma não revelaram qualquer achado específico.

O mesmo recebeu dose de ataque habitual de fenitoína IV e continuada com

dose de manutenção por via oral.




VER, QUESTIONAR, JULGAR e PRATICAR

Caso clínicopaciente encontra-se estável,sem queixas no momento ,porem

preocupado com os riscos de recorrência. Indaga ao residente:

Qual o risco de novas recidivas?




Como atuará o residente?





1-Corre

2-Recorre a experiência do preceptor 3-Consulta livro texto consagrado





Residentes da UNIFESP

BIREMEPesquisa - Palavras chaves: Epilepsia

Prognóstico

Recorrência

Encontra 25 artigos relevantesAvalia a aplicabilidade 2 a 3 artigos


http://www.calp.unifesp.br/biossintetase/imagens/unifesp.gif



Residente apto a responder a ansiedade do paciente

Risco de recorrência das convulsões:

Dentro de 1 ano 43% a 52%

Prazo de 3 anos51% a 60%

18 meses sem convulsões menor 20%

O residente tranquiliza o paciente com informações seguras.




Contexto geral a MBE

Estratégia que tem por objetivo a aplicação dos resultados das pesquisasclínicas para orientar no processo de tomada de decisões em saúde.

A integração das evidências,as vivência,a competência e a ética é o quedeve prevalecer na medicina baseada em evidências.

“Nunca um médico é tão inexperiente,que não possa adquirir oconhecimento clínico,como tambem nunca é tão experiente que nãotenha dúvidas básica”.

(NOBRE 2003)



Muito Obrigado

Disciplina de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço

Escola Paulista de Medicina – EPM/UNIFESP



Antonio C. Cedin


Associações Espúrias



Pesquisa



Pesquisa

(associação de variáveis)

Resultado

Associação nãoverdadeira

Espúria

Associação verdadeira





Erro Sistemático (Viés)

• Desvia resultado sempre para uma determinada direção.

•

Previsível• Evitável

• Detectável

• Independe do tamanho da amostra.

• Ocorre nas diferentes fases da pesquisa.





Erro Sistemático (Viés)

• Seleção

• Aferição• Confusão





Erro Aleatório (Acaso)

• Desvia resultado ao acaso para qualquer direção.

• Dependente do tamanho da amostra.• Não pode ser evitado.

• Pode ser estimado.






Erro

TipoI

α

TipoIIβ

Droga nova + eficaz

Droga nova - eficaz

Resultado falso

+

Resultado falso

-






Erro tipo I (α)

A estimativa da possibilidade de resultado falso + é maisrelevante.



ó




Valor “p”calculado

Refere-se ao erro tipo I (α), portanto, estima a probabilidadede resultado falso + .



E Al ó i (A )




Valor Fixado de α - Nível de significância

α < 0,05 possibilidade de 1 falso + (erro tipo I) em 20

α < 0,01 possibilidade de 1 falso + (erro tipo II) em 100





• Fletcher, Robert H. Epidemiologia clínica: elementosessenciais/ Robert H. Fletcher, Suzanne W. Fletcher; 4.ed.-Porto Alegre: Artmed,2006.

• Hulley, Stephen B. Delineando a pesquisa clínica: uma

abordagem epidemiológica/ Stephen B. Hulley, Steven R.Cummings, Warren S. Browner, Deborah Grady, NormanHearst, Thomas B. Newman; trad. Michael Schimdt Duncane Ana Rita Peres. - 2.ed.- Porto Alegre: Artmed,2003.



COMPREENDENDO AS

ASSOCIAÇÕES REAISCristina Nahas Martin

Questão depesquisa

Plano deestudo



pesquisa estudoPopulação-alvo

Todos os adultos

Fenômenos de

interesse

Causa

Consumoreal de café

Efeito

Infarto real

do miocárdio

Amostra pretendidapacientes no

ambulatório doinvestigador que

consentem o estudo

Variáveis

pretendidasPreditor

Consumorelatado de

café

Desfecho

Diag de infarto

nos registrosmédicos

delineamento

err os

inferên

cias

As 5 explicações possíveis quanto umaassociação entre consumo de café einfarto

explicação Tipo de associação O que real/ esta Modelo causal



explicação Tipo de associação O que real/ esta

ocorrendo napopulação

Modelo causal

Acaso (erroaleatório) – erro tipo I

espúria Consumo de café einfarto não estãorelacionados

Viés (errosistemático) espúria Consumo de café einfarto não estãorelacionados

Efeito-causa real Infarto é causa doconsumo de café

Consumo de caféinfarto

Confundimento real Consumo de caféesta associado a umterceiro fator, quecausa infarto

Fator XConsumo infartocafé

Causa-efeito real Consumo de café é acausa do infarto

Consumo de caféinfarto

Problema – Erro a le atório, a c a s o, e rro tipo I

Solução – Aumentar tamanho da amostra = aumenta precisão da



Solução – Aumentar tamanho da amostra = aumenta precisão da

estimativa.

100

%

50%

11,1

%

Problema – Erro Sistemático, viés

Viés = fonte de variação que distorce os achados do estudopara uma determinada direção.



Solução – melhorar a acurácia da estimativa (grau que seaproxima do valor real).

83,3%

1,6%

42,8

%

População alvo = conjunto completo de pessoas que apresentam um determinado conjunto de características.

Amostra = subconjunto da população.

Verdade no Universo = Verdade no Estudo.

Hábito de lavar as mãos e ocorrência de febre puerperal (Oliver WendellHolmes, 1843):Vetter & Matthews (1999)



Foram observadas 1000 parturientes atendidas por obstetras:

v ocorreram casos de febre puerperal mesmo tendo o obstetra lavadoas mãos (doentes entre os não expostos);

v

entre as parturientes que não desenvolveram febre puerperal, nãoforam todos os obstetras que haviam lavado as mãos (não doentesentre os expostos)

Vetter & Matthews (1999)

Hábito de lavar as mãos e ocorrência de febre puerperal (Oliver WendellHolmes, 1843):



Febre puerperal Sem febrepuerperal

Lavou as mãos 60 620

Não lavou 140 180

•

Não lavar as mãos não é causa de febrepuerperal.Concorda?Vetter & Matthews (1999)

Conc lus ã o do a utor: A doença



ç

conhecida como Febre Puerperal estálonge de ser contagiosa e transmitidapara as parturientes pelos obstetras.

Ainda não se conhecia a causa masexistia uma forte associação entre a

doença e a prática de lavar as mãos

Causa X Associação

A existência de uma associação não implica em



Causais

•Tabagismo e CA de pulmão

•Vibrião do cólera e cólera

Não causais

• Consumo de café ou manchaamarela nos dedos e CA depulmão

• Altitude e cólera

• Lavar as mãos e a febrepuerperal.

ç p

relação causal.Associações :

Ca us a lidade e m Me dic ina Qual a relevância da causalidade em medicina? É este



Qual a relevância da causalidade em medicina? É este

princípio que dá resposta a questões como:

Porque não dar antibióticos na gripe? Aspirina no cancro docólon? Ou ainda, porque não dar citostáticos para o tratamentode cefaléias?

A resposta é simples – não há evidência da existência de umarelação causa-efeito, ou seja, não existe nenhum Trial quemostre, sem qualquer dúvida, que os antibióticos são eficazesno tratamento da gripe (por exemplo).

Obviamente, quando observamos os resultados deum trial esperamos que eles estejam devidamente



um trial, esperamos que eles estejam devidamentefundamentados, ou seja, que exista umac aus alidade re a l

No entanto, temos que estar alerta para vários

fatores que podem interferir nos resultados,nomeadamente: fatores de confundimento, o acasoe os vários vieses na realização de um trabalho

Critério de causalidade (Critériosde Hill)



v Forç a da as s oc iaç ão : quanto mais forte uma associação, maior será a possibilidade de se tratar de uma relação causal;

v Cons is tênc ia ou re plic aç ão: se o mesmo resultado é obtido emdiferentes circunstâncias, a hipótese causal seria fortalecida

v Gra die nte biológic o: curva de dose-resposta

v Temporalidade: a causa deve sempre preceder o efeito

v Especicidade: causa levando a um só efeito e o efeito ter apenas uma causa

v



v

Coerência: ausência de conflitos entre os achados e oconhecimento sobre a história natural da doença

v Ev idê nc ia ex pe rime ntal: estudos experimentais são dedifícil realização em populações humanas...

v Analogia: efeitos de exposições análogas existem?

v Plausibilidade: existe plausibilidade biológica para o efeitoexistir?

Procura das conexões causais que ligamvariáveis



Método da concordância

Situação 1 fenômeno

A + B + C Y

Situação 2D + E + C Y

Situação 3

F + G + C YConclusão :

C Y

produz

produz

produz

produz

Método da diferença ou plano clássico



Situação 1 FenômenoA + B + C Y

Situação 2

A + B não

Conclusão:

C Y

produz

produz

produz

Método conjunto concordância e diferença

Situação 1 Fenômeno

A + B + C Y



A + B + C Y

Situação 2

D + E + C Y

Situação 3

F + G não

Situação 4

H + I não

Conclusão:

C Y

produz

produz

produz

produz

produz

Método de resíduos




A Z

Situação 2

A + B Z + L

Situação 3

A + B +C Z + L + Y

Conclusão:

C Y

produz

produz

produz

produz

Método da variação concomitante




C YSituação 2

C + A Y + L

Situação 3

C – B Y - M

Conclusão:

C e Y estão casualmente ligados

produz

produz

produz



obrigada



AULA 9AMOSTRA -recrutamento, dimensionamento e poder estatístico-

Aluna: Juliana Sato

Orientadora: Profª. Shirley Pignatari

UNIFESP – Programa de Pós-Graduação em ORL e CCP – 2009

Metodologia Científica – Fundamentos e Conceitos Básicos

Características

Definição



POPULAÇÃO

AMOSTRA

clínicas/demográficas/temporais

Sujeitos da pesquisa

SELEÇÃO DA AMOSTRA



Critérios de inclusão?

Critérios de exclusão?

Como recrutar os sujeitos do estudo?

Qual o número suficiente de pessoas?

A amostra representa a população?

PROBLEMAS•custo

Amostra final ≠ Amostra inicial



POPULAÇÃO

AMOSTRA

Tamanho

da

Amostra

•tempo

•representatividade

•erro aleatório

•Registro incompleto prontuário•Recusa a participar

•Abandono

SOLUÇÕES



CRITÉRIOS INCLUSÃO

CRITÉRIOS EXCLUSÃO

PRAZO ARROLAMENTO

FONTES ADICIONAIS DE SUJEITOS

CONVIDAR NOVOS COLABORADORES

TIPOS DE AMOSTRAGEM-Amostragem de conveniência



g

• Indivíduos fácil acesso ao investigador • Ex.: estudar a prevalência de rinite alérgica em respiradores

orais < 10 anos atendidos no ambulatório de ORL pediátrica

-Amostragem probabilística

• Padrão-ouro

• Processo aleatório

• Subtipos •Aleatória simples

•Sistemática•Aleatória estratificada

•Por conglomerados

EXEMPLO DE AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES

96301 04146



10480

22368

24130

42167

37570

77921

99562

96301

42618

09998

47070

38055

84673

25940

04146

16513

52267

30163

40027

25940

84673

Ex.: população de crianças submetidas a adenoamigdalectomia em 2008

EXEMPLO DE AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA



10480

22368

24130

42167

37570

77921

99562

96301

42698

09998

47070

38055

84673

25940

04146

16513

52267

30163

40227

25940

84673

EXEMPLO DE AMOSTRAGEM ALEATÓRIAESTRATIFICADA



FEMININO

10480

24130

42167

99562

47070

38005

MASCULINO

84673

04146

16513

84673

87200

77274

22368

37570

77921

96301

42698

09998

25940

52267

30163

40027

25940

04213

EXEMPLO DE AMOSTRAGEM PORCONGLOMERADOS



RECRUTAMENTO



Início = fase de delineamento do estudo Fim = fase de implementação

Taxa de resposta = proporção de sujeitos elegíveis

que concordam em participar do estudo

Tentar minimizar a taxa de não-resposta:

Métodos alternativos para contato (correio, e-mail, telefone)

Folhetos explicativos

Reembolso de transporte e alimentação

COMO ESTIMAR O TAMANHO DAAMOSTRA?



CÁLCULOS DE TAMANHO DE AMOSTRA

RELEMBRAR CONCEITOS...

HIPÓTESEQuestão da pesquisa



Hipótese simples X complexa

• A acupuntura é efcaz no alívio sintomático de ormaaguda de zumbido?

• A cirurgia endoscópica sinusal é efcaz no alívio dossintomas e na melhora da qualidade de vida?

Ex.: a acupuntura é efcaz no alívio sintomático deorma aguda de zumbido?

Hipótese Nula (H0): não há associação entre as variáveis preditoras e de

H0 e HI



desfecho.

Hipótese alternativa (HI): há associação entre as variáveis preditoras e de

desfecho.

Ex.: corticosteroids for the prevention of post-extubation stridor inneonates.

H0 = o corticóide não é efetivo na prevenção de estridor pós-extubação emneonatos.

HI = o corticóide é efetivo na prevenção de estridor pós-extubação emneonatos.

ERROS EM TESTES DEHIPÓTESESVerdade



H0 verdadeira H0 falsa

Rejeita H0 Erro tipo I

(falso positivo)

Aceita H0 Erro tipo II

(falso negativo)

• Os erros não podem ser totalmente evitados (acaso e viés)

• Amostra erro

MAGNITUDE DE EFEITO



“Grau de associação entr e a variável pr editora e a de desf e cho” emuma amostra.

Ex.: um e s tudo s obre s e home ns de me ia idade tê m maior probabilidade de apre s e ntar pe rda auditivaque mulhere s de me ia idade. O inves tigadorde s cobre que 20% das mulhe re s e 30% dos

homens de meia idade têm perda auditiva.

Interpretação(Magnitude de Efeito):



Homens de meia idade têm probabilidade 10% maior de apresentar problemas auditivos que mulheres.

Magnitude de Efeito: Previamente conhecida (estudos anteriores)

Desconhecida (nunca foi estimada antes)

Estudos pilotos

α, β e poder estatístico




Rejeita H0

Verdade

Erro tipo I

(falso positivo)

Aceita H0 Erro tipo II

(falso negativo)

4 situações possíveis:

Verdade

α eβ




Rejeita H0α ou

nível significância

Aceita H0 β

Poder (1 – β)

•α e β são determinados antes de realizar o estudo

•Ideal = α e β zero

•Prática = α e β menores possíveis

• erro amostra

TÉCNICAS PARA CALCULAR OTAMANHO DA AMOSTRA



Passos em comum:

1. Definir H0 e HI

2. Selecionar o teste estatístico apropriado de acordo

com os tipos de variáveis3. Definir a magnitude de efeito

4. Estabelecer α e β

5. Escolher a fórmula adequada

EXEMPLO 1



“ Há dif er e nça na ecácia do salbutamol edo brometo de ipr atrópio notratamento da asma?”

O investigador planeja um ensaio clínico sobre o efeito

desses medicamentos no VEF1 após 2 semanas de

tratamento. Um estudo anterior apontou que o VEF1

médio em indivíduos com asma foi de 2L com um desvio

padrão de 1L. O investigador gostaria de detectar uma

diferença de 10% ou mais no VEF1 médio entre os 2grupos. Quantos pacientes seriam necessário em cada

grupo considerando-se α = 0,05 e poder = 0,80?

PASSOS

0 I



1. Defnir H e H•H0 = VEF1 médio após 2 semanas de tratamento é o

mesmo em pacientes asmáticos tratados com salbutamol e

nos tratados com ipratróprio.

•HI

= VEF1

médio após 2 semanas de tratamento comsalbutamol é diferente do de pacientes tratados com

ipratróprio

2. Selecionar o teste estatístico apropriado

Va riá ve l de s fe c ho



categórica numérica

categóricax²

numérica r

teste T

Va riá ve l preditora

teste T

Variável preditora = tipo de tratamento

Variável desfecho = VEF1 (em litros)

3. Defnir a magnitude de eeito

Exemplo 1



Magnitude efeito = 0,2L = 0,2

Desvio padrão 1L

•α = 0,05•poder = 1 – β

0,80 = 1 – ββ = 0,20

•Magnitude efeito = 2Lx 10% = 0,2L•Desvio padrão = 1L•Magnitude padronizada de efeito =

4. Estabelecer α e β

5. Escolher a órmula adequada

Exemplo 1



EXEMPLO 2



“Idosos fumantes têmuma incidência maior decâncer depe le queos nãofumantes?”

Uma revisão da literatura sugere que a incidência de

câncer de pele em 5 anos está em torno de 0,20 em

idosos não fumantes. Para um α = 0,05 e poder = 0,80,

quantos fumantes e não fumantes devem ser estudados

para se determinar se a incidência de câncer de pele em

5 anos em idosos fumantes é de pelo menos 0,30?

1. Defnir H0 e HI

Exemplo 2



• H0 = a incidência de câncer de pele em idosos é a mesma

em fumantes e não fumantes

• HI = a incidência de câncer de pele em idosos é diferente

em fumantes e não fumantes

2. Selecionar o teste estatístico apropriado

Va riá ve l de s fe c ho



categórica numérica

categóricax²

numérica r

teste T

Va riá ve l preditora

teste T

Variável preditora = fumante ou não fumante

Variável desfecho = presença ou ausência de câncer de pele

3. Magnitude de eeito

Exemplo 2



• p1 = incidência em fumantes = 0,30• p2 = incidência em não fumantes = 0,20•magnitude efeito = p1 – p2 = 0,10

4. α e β

•α = 0,05•β = 0,20

5. Escolher a órmula adequadaExemplo 2



Considerações Especiais

A áli b i ê i X² t i ã d iá l d



Análise sobrevivência: X² com categorização da variável de

desfecho

Múltiplas variáveis confundidoras: regressão linear, regressão

logística, Cox

Estudo descritivos: intervalos de confiança

Variáveis numéricas: coeficiente correlação de Pearson (r)

Informações insuficientes: estudo piloto



Obrigada pe la atenção

C l t d D d El b ã d



Aluno: Juliana M. GazzolaOrientador: Prof. Dr. Fernando F. Ganança

Co-orientador: Profa. Dra. Heloisa H. Caovilla

Coleta de Dados, Elaboração deProtocolo, Escolha das Variáveis,

Tabulação e Organização dosDados, Softwares

PESQUISASPerguntasMedidas

ObservaçõesVARIÁVEIS



VARIÁVEL: é um atributo mensurável que

tipicamente varia entre indivíduos.

- QUANTITATIVAS DISCRETAS

CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS

- QUALITATIVAS ORDINAIS

- QUALITATIVAS NOMINAIS

- QUANTITATIVAS CONTÍNUAS

Vieira (1980)

VARIÁVEIS QUANTITATIVAS

DISCRETAS CONTÍNUAS

E ú i t i E l f i á i

São expressas por números



Vieira (1980)

Expressas em números inteiros.Exs: idade, número de filhos.

Expressas em valores fracionários.Exs: peso, estatura.

Precisa de unidade de medida (Kg, m)

Idade Estatura

Caso 1 65 1,54

Caso 2 26 1,65Caso 3 49 1,80

Caso 4 51 1,76

Caso 5 74 1,68

discreta contínua

(Não se pode ter 2,5 filhos)

VARIÁVEIS QUALITATIVAS



VARIÁVEIS QUALITATIVAS

- QUALITATIVAS ORDINAIS: têm ordenação natural.

- QUALITATIVAS NOMINAIS: não têm ordem definida.

Determinam a quantidade de informação que uma variável

pode prover, os dados são distribuídos em categoriasexclusivas, para verificar a freqüência em que ocorrem.

Vieira (1980)

QUALITATIVAS ORDINAIS

Os dados são classificados em termos de qual tem menos equal tem mais da qualidade representada pela variável.

F i tá i



Silva (2005)

QUALITATIVAS NOMINAIS

Gênero: feminino / masculino (dicotômica ou binária).Grupo sangüíneo: A / B / O /AB.

Os dados não são hierarquizados.

Faixa etária:até 20 anos / 21–40 anos / 41–60 anos / 61 anos e mais.

Percepção subjetiva de saúde: péssima ou ruim / boa ouexcelente (dicotômica ou binária).

CONSTRUÇÃO DOCONSTRUÇÃO DO



BANCO DE DADOSBANCO DE DADOS

ANTES DA COLETA DE DADOS:

- As variáveis devem ser estabelecidas;- O banco de dados deve ser elaborado.

O que é um banco de dados?

Planilha de programa computacional

té t / d d



que contém as respostas / dados

(variáveis) de todos os indivíduos,

avaliados em formato numérico.

É somente por meio deste banco que

se calculam os testes da estatísticaindutiva ou analítica.

Tomar cuidado como se coleta os dados, poisinterfere na construção do banco de dados!!!

Id d (anos completos)



A informação bruta permite maior flexibilidadena construção das variáveis.

Faixa etária: 1) 65 – 69 anos

2) 70 – 74 anos

3) 75 – 79 anos

4) 80 anos e mais

ou

Idade: _____ (anos completos)

1º passo: Elaboração do Protocolo de Pesquisa

Como fazer um code book?





Construção doCODE BOOK

Quadro 1 - Variáveis segundo tipo e códigosdas categorias.

2º passo:



Quadro 1 - Variáveis segundo tipo e códigos das

categorias.

continua...

Qualitativa



Qualitativa

Ordinal

Qualitativa

Ordinal

Microsoft Excel



• Banco mais simples;

• Não permite todos os testes;

• Usado para repassar (exportar) osdados para os bancos mais complexos.

Erros mais comuns:

gênero

Indivíduo Indivíduo Indivíduo Indivíduo Indivíduo Indivíduo



Lembre-se:

• Cada indivíduo - uma linha (dados na horizontal);• Cada variável - uma coluna;

• Colocar códigos (número arábico) para asvariáveis qualitativas.

Planilha correta do Excel



Statistical Package for

Social Sciences (SPSS)



Social Sciences (SPSS)• Banco mais avançado (licenciamento para uso);

• Idioma: inglês;

• Permite testes complexos;

• Permite transportar dados do Excel;

• Usa duas planilhas:

- 1ª code book

- 2º inserir dados.

SPSS- planilha 1



SPSS- planilha 2



SPSS- planilha 2



Value labels SPSS- planilha 2



Avaliação e Reavaliação



BIOESTAT



• Planilha semelhante ao Excel,porém permite testes avançados;

• Programa brasileiro.

Prevenção da crise vertiginosa na doença de MénièreGanança et al (2008)



Tabela 1. Efeito da associação Betaistina 24 mg + Meclizina 50 mg +Domperidona 20 mg na prevenção das crises vertiginosas da doença deMénière com aura, em 120 dias de observação.

Prevenção Pacientes com Doença de Ménière

Número %

Efetiva 101 80,2

Sem efetividade 25 19,8

Total 126 100,0

p> 0,05: não há diferença entre os grupos

p< 0,05: há diferença entre os gruposHipótese:



Teste: Qui-Quadrado corrigido (Yates)

Significância: p < 0,001





ANÁLISES UNIVARIADAS:

A natureza da variável também influenciana escolha dos testes estatísticos

(exemplos)



- Coeficiente de Correlação Pearson / Spearman: comparação entreduas variáveis QUANTITATIVAS.

- Teste T-Student / Teste de Mann-Whitney : comparação entre umavariável QUANTITATIVA com outra QUALITATIVA (com duas categorias).

- ANOVA / Kruskal-Wallis: comparação entre uma variávelQUANTITATIVA com outra QUALITATIVA (com três ou mais categorias).

- Teste T-Pareado / Teste de Wilcoxon: comparação da mesma medida(VARIÁVEL QUANTITATIVA) de amostras relacionadas.

ANÁLISES MULTIVARIADAS:

- Análise de regressão linear (VARIÁVEL QUANTITATIVA).

- Análise de regressão logística (VARIÁVEL QUALITATIVA).



Obrigada pela atenção!

MÉTODOS DE CEGAMENTO E



MÉTODOS DE CEGAMENTO ERANDOMIZAÇÃO

Metodologia Científica – Fundamentos e Conceitos Básicos

Aluno: Hugo Valter Lisboa RamosOrientador: Prof. Paulo Pontes

Ensaio Clínico

Aplica uma intervenção e observa os seusefeitos sobre os desfechos



efeitos sobre os desfechos

Amostra

População

Tratamento

Placebo

Presente Futuro

Comdoença

Comdoença

Semdoença

Semdoença

R

Randomização

Alocação aleatória dos participantes – base dasignificância estatística



significância estatística Elimina o confundimento por variáveis basais

distribuindo-as igualmente entre os grupos

Idade, sexo, fatores desconhecidos, fatores nãoaferidos

Características Alocar tratamentos aleatoriamente Alocações devem ser invioláveis

Randomização

Usa-se Algoritmo computadorizado



Algoritmo computadorizado Série de números aleatórios

Técnicas especiais – ensaios de pequeno/médioporte Randomização em blocos Randomização em blocos e estratificada Randomização pareada

Randomização em blocos

Balancear grupos – número de participantes



Balancear grupos número de participantes Garante que o número de participantes seja

igualmente distribuído entre os grupos de estudo

Feita em “blocos” de tamanhos predeterminados

Ex: bloco de 6 pessoas - randomiza-se até que um

grupo tenha 3 pessoas e as demais são alocadas em

outro grupo

Randomização em blocos eestratificada

Balancear grupos – distribuição das variáveis



Balancear grupos distribuição das variáveisbasais sabidamente preditoras do desfecho Ex: medicamento para prevenção de fraturas

Variável basal preditora – fratura vertebral prévia Alocar números semelhantes de pessoas com fraturas

prévias em cada grupo Divide-se a coorte em participantes com e sem fraturas

vertebrais prévia e faz-se a radomização em bloco emcada grupo

Randomização pareada

Balancear variáveis confundidoras no início do



Balancear variáveis confundidoras no início doensaio Seleciona-se pares de sujeitos com fatores

importantes - sexo, idade... Primeiro forma-se o par de sujeitos para depois

randomizar Pode-se utilizar pareamento de orgãos pares em um

mesmo paciente Ex: Fotocoagulação em pacientes com retinopatia diabética

Cegamento (mascaramento)

Pacientes, membros da equipe, responsáveis



Pacientes, membros da equipe, responsáveispela medidas laboratoriais...

Usado para aumentar a acurácia das medidas

Acurácia: grau em que uma variável realmente

representa o que deveria representar. Aumento da

validade das conclusões

Ensaio Clínico

Aplica uma intervenção e observa os seusefeitos sobre os desfechos



efeitos sobre os desfechos

Amostra

População

Tratamento

Placebo

Presente Futuro

Comdoença

Com

doença

Semdoença

Sem

doença

R C

Cegamento

Elimina a influência de variáveis confundidoras



El m na a nfluênc a de var áve s confund dorasdevido a co-intervenções

atenção extra do investigador aos pacientes com

tratamento ativo, co-intervenção

Atividade física na prevenção do IAM – parar de fumar

Grupo-controle - outros tratamentos

Cegamento

Protege o estudo de erros por avaliação



rot g o stu o rros por a a açãoenviesada dos desfechos

investigador pode buscar desfechos com maior

atenção em um dos grupos

Cegamento

Difícil ou impossível



p Motivos técnicos

Intervenções educacionais, nutricionais ou de atividade

física Motivos éticos

Intervenções cirúrgicas

Cegar a equipe responsável pela avaliação dos

desfechos



Obrigado

Planejando asPlanejando as

Aferições: Precisão eAferições: Precisão e



Aferições: Precisão eAferições: Precisão e

AcuráciaAcurácia

Pós graduando: Daniel Paganini InouePós graduando: Daniel Paganini Inoue

Orientadora: Prof Orientadora: Prof ª ª. Dr . Dr ª. Norma de Oliveira Penido ª. Norma de Oliveira Penido

IntroduçãoIntrodução

Aferições descrevem fenômenos em termosAferições descrevem fenômenos em termosque podem ser analisados estatisticamenteque podem ser analisados estatisticamente



que podem ser analisados estatisticamenteque podem ser analisados estatisticamente(medidas)(medidas)Medidas +

informativas↑ Poder estudo

↓ Tamanho daamostra

Escalas de medidaEscalas de medida

Variáveis contínuas: quantificada numaVariáveis contínuas: quantificada numa

escala infinita de valores; muito informativasescala infinita de valores; muito informativasC i



;;(peso, altura)(peso, altura)

- discreta: valores limitados a números- discreta: valores limitados a númerosinteirosinteiros (cigarros)(cigarros)

Variáveis categóricas:Variáveis categóricas:

- ordinal: categorias ordenadas- ordinal: categorias ordenadas (escala dor,(escala dor,zumbido)zumbido)

- nominal: categorias não-ordenadas- nominal: categorias não-ordenadas (sim/não)(sim/não)

C

o

n

t

e

ú

d

o

i

n

f

o

r

m

a

t

i

v

o

Precisão X AcuráciaPrecisão X Acurácia



PrecisãoPrecisão

Reprodutilidade, confiança e consistênciaReprodutilidade, confiança e consistência Valores semelhantes a cada aferiçãoValores semelhantes a cada aferição



Valores semelhantes a cada aferiçãoValores semelhantes a cada aferição É afetada pelo erroÉ afetada pelo erro aleatórioaleatório (Variabilidade)(Variabilidade)

-

do observador do observador (AEM)(AEM)- do instrumentodo instrumento (alt. temperatura, desgaste)(alt. temperatura, desgaste)

- do sujeitodo sujeito (variação humor no uso CE)(variação humor no uso CE)

PrecisãoPrecisão

PadronizaçãoPadronização

dos métodos dedos métodos de

Treinamento eTreinamento e

certificaçãocertificação

RepetiçãRepetiçã

oo

PadronizaçãoPadronização

dos métodos dedos métodos de↑

cust

o



↑

Precisão

aferiçãoaferiçãoçç

dosdosobservadoresobservadores

OtimizaçãoOtimização

dosdosinstrumentosinstrumentos

AutomatizaçãoAutomatização

de instrumentosde instrumentos

↑

Precisão

aferiçãoaferiçãoRepouso 14 horas

na PAIR

RX cavum X Nasofibro

Ficha de avaliação ↑ Poderestatístico

MT monomérica

AcuráciaAcurácia

É a capacidade de representar realmente o queÉ a capacidade de representar realmente o quedeveria representar deveria representar



deve a ep ese tadeve a ep ese ta Afetada pelo erroAfetada pelo erro sistemáticosistemático (viés)(viés)

- do observador - do observador (não realizar mascaramento)(não realizar mascaramento)

- de instrumento- de instrumento (audiômetro descalibrado)(audiômetro descalibrado)

- do sujeitodo sujeito (simulador)(simulador)

AcuráciaAcuráciaPadronização dos métodos de aferição

Treinamento e certificação dosobservadores

Otimização dos instrumentos

RealizaçãoRealizaçãode aferiçõesde aferiçõesnão-não-



Automatização de instrumentos

↑ Acurácia

intrusivasintrusivas

CalibraçãoCalibraçãododoinstrumentoinstrumento

CegamentoCegamento

↑ Validadedas conclusões

Calibração anualaudiômetro

Elimina viesesdiferenciais

Embalagem dosmedicamentos

ConclusãoConclusão

↑ Poder

estatístico↑

Validadedas conclusões



Validade

do estudo

estatístico das conclusões

BibliografiaBibliografia

Hulley SB, Martin JN, Cummings SR. Planejando asHulley SB, Martin JN, Cummings SR. Planejando as

Aferições: Precisão e Acurácia. In: Hulley SB, Cummings SR,Aferições: Precisão e Acurácia. In: Hulley SB, Cummings SR,Browner WS et al Delineando a Pesquisa Clínica: umaBrowner WS et al Delineando a Pesquisa Clínica: uma



Browner WS, et al. Delineando a Pesquisa Clínica: umaBrowner WS, et al. Delineando a Pesquisa Clínica: umaabordagem epidemiológica, 3abordagem epidemiológica, 3 ª ed, Artmed. Porto Alegre, 2008. ª ed, Artmed. Porto Alegre, 2008.

Delineamento de

Pesquisas queenvolvem Avaliações




esqu sas queenvolvem AvaliaçõesMédicas/Testes

Médicos

Aluna: Ana Paula SerraOrientador: Profº Dr. Fernando F. Ganança

Delineando Estudos de Avaliações Médicas

Avaliações Médicas/Testes Médicos:-Rastreamento de Fator de Risco;



;-Diagnóstico de doenças;-Estimativa de prognóstico de pacientes;

- Na maioria, são estudos descritivos;-Buscam determinar se o teste é útil na prática

clínica;-Significância estatística: estatísticas descritivas

(Sensibilidade, Especificidade e outros)

Determinantes da utilidade de um teste:

n Qual sua reprodutibilidade?




Q pn Qual a acurácia?n Com que frequência os resultados do teste

afetam as decisões clínicas?n Quais os custos, riscos, aceitabilidade do teste?n A realização do teste melhora o desfecho

clínico ou produz efeitos adversos?

Tipos:

n Estudos sobre a reprodutibilidade de testes;




p ;n Estudos sobre a acurácia de testes;n Estudos sobre o efeito dos resultados do teste

nas decisões clínicas;n Estudos sobre factibilidade, custos e riscos de

testes;

n Estudo sobre efeito do teste nos desfechos.

Reprodutibilidade (Confiabilidade): propriedade

de um instrumento de fornecer a mesma medidad f li d

Estudos sobre a reprodutibilidade de testes



toda vez que for aplicado;-Resultados dos testes podem variar:

Local / quando / por quem foram feitos;-Estudos sobre a Reprodutibilidade:

importantes para identificar testes ou

observadores que requerem aprimoramento;

n Delineamento:n Estudos de variabilidade inter ou intra observador

Estudos sobre a Reprodutibilidade de testes



n Estudos de variabilidade inter ou intra laboratório

n Estatísticas para o resultado:n Coeficiente de concordância kappa

n Coeficiente de variação

n

Coeficiente de correlação

1) Variabilidade intra-observador: falta de

reprodutibilidade dos resultados realizados pelomesmo observador ou laboratório




Ex. se um radiologista avaliar um RxSF em doismomentos diferentes, qual proporção de exames queele concordará?

2) Variabilidade inter-observador: falta dereprodutibilidade entre dois ou mais observadoresEx. se dois radiologistas avaliarem um mesmo RxSF,

qual proporção de exames eles irão concordar?

Análise estatística :

Índice kappa: variáveis com respostas categóricas:




pp p g- presente/ausente, positivo/duvidoso/negativo, sim/não;

- desconta a concordância do acaso.

Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI):variáveis com resposta numéricas (contínuas):

- comprimento, altura, peso, pressão arterial

Exemplo:

“Concordância inter-observador no estadiamento docâncer retal usando US endoscópica” Endoscopy, 1997




Método: 37 pacientes com câncer retal submetidos à USem 2 centros para estadiamento pré-tratamento (estádio,linfonodos, acometimento da gordura retal em T3).Após 6 meses, os mesmos exames foram revistos por outros 4 observadores, que avaliaram os exames de formamascarada.

Concordância: estimada pelo índice kappa (k) e coeficientede correlação interclasse (CCI)Classificou em fraca (k<0,4)/ razoável para boa (0,4 – 0,75) / excelente (k>0,75)

Resultados: Concordância Conclusão:




Razoável p/ tu T1 (k 0,4)

Fraca p/ T2 (k 0,2)

Boa p/ T3 (k 0,58 e CCI 0,65)

Boa p/ linfonodos (k 0,54 e0,61)

Concordância inter-observador é fraca

para T2. A avaliaçãode tumores de mal prognóstico mostra boa concordância

Acurácia: capacidade de representar realmente o

que deveria representar

Estudos sobre acurácia



Estudos sobre a Acurácia:

“até que ponto este teste

fornece a resposta correta?”Comparação com padrão-ouro

Delineamento:

1. Amostragem:Testes diagnósticos: caso-controle / transversal




es es d g ós cos: c so co o e / sve sTestes prognósticos: coorte prospectiva ou retrospectiva

Teste diagnósticoEx: Objetivo: determinar o valor da troponina I sérica nodiagnóstico do IAM

Amostragem transversal : Pacientes consecutivos que

procuraram PS para avaliação de IAM

Teste prognóstico

Ex. Objetivo: avaliar se novo teste de carga virali fl i ó ti d i t HIV +




influencia o prognóstico de pacientes com HIV +

Amostragem coorte retrospectivo:sangue armazenado de pacientes HIV +

(coorte previamente disponível)

2. Variáveis Preditoras:Resultados dos testes:




- categóricos (qualitativos): positivo / negativo

- contínuos (quantitativos): o teste é mais indicativo

de doença se for muito anormal do que se forapenas levemente anormal

exemplo: escala analógica de tontura

0 1 2 3 4 5 6 7 8 910

3. Variáveis de Desfecho: a variável de desfecho numestudo de teste diagnóstico é presença ou ausência de




estudo de teste diagnóstico é presença ou ausência dedoença, melhor determinada pelo padrão-ouro.

“Cegamento” na avaliação dos testes aplicados

Análise estatística:




n Sensibilidade (S)n Especificidade (E)n Valor preditivo positivon Valor preditivo negativon Curvas ROC

n Razões de probabilidade

Exame padrão-ouro

Sim Não


Sensibilidade:proporção de



Exame positivo

V + F + total positivo

Examenegativo

F - V- totalnegativo

Doentes Não-

doentes

proporção deverdadeiros + entre

os doentes

Quanto maior a S

Menor a proporção

de falsos –

Exame padrão-ouro

Sim Não


Especificidade:proporção de



Exame positivo


Examenegativo


Doentes Não-

doentes

proporção deverdadeiros - entre

os não-doentes

Quanto maior a E

Menor a proporçãode falsos +

Valor preditivo positivo:Probabilidade de existir

Doença padrão-ouro

Sim Não




doença se exame positivo

V+

Total positivo

Exame positivo

V + F + total

positivo

Examenegativo


DoentesNão-

doentes

VPP=

Valor preditivo negativo:Probabilidade de

Doença padrão-ouro

Sim Não




não existir doença

se exame negativo

V-

Total negativo

Exame positivo


Examenegativo

F - V- total

negativo

DoentesNão-

doentes

VP

N =

Curvas ROC: utilizada quando os testes

diagnósticos produzem resultados ordinais oucontínuos com vários valores de S e E




contínuos com vários valores de S e E,dependendo do ponto de corte escolhido;

ROC: receiver operator characteristic;É um método gráfico eletrônico

1, 00,80,60,40,20,0

1 - Esp ecif icidade

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

S

e n s i b i l i d a d e

Teste ideal:

alcança o canto superioresquerdo

100% V+ e nenhum F-

Teste inútil:

qualquer ponto decorte V+ = F+

Ex.: Ecog – hidropisia




1. Estudos sobre o rendimento diagnóstico

Estudos sobre o efeito dos resultados do testenas decisões clínicas



1. Estudos do tipo antes/depois sobre tomada dedecisões clínicas

Estimam a proporção de testes positivos nospacientes com indicação para reali ar o teste

Estudos sobre o rendimento diagnóstico



pacientes com indicação para realizar o teste.Exemplo: estudar rendimento de cultura de fezes em

doentes internados por diarréia.Resultado: 2% das culturas foram positivas,

portanto a cultura tem pouca utilidade parapacientes internados com diarréia

Abordam o efeito direto do teste na decisãolí i

Estudos do tipo antes/depois sobre tomada dedecisões clínicas



clínicaExemplo: estudar valor US abdome em crianças com

dor abdominal aguda.Resultado: 46% dos clínicos mudaram a conduta apóso US, portanto o teste altera a decisão clínica

Fim

n Bibliografia consultada:1. Hulley SB, Cummings SR, Browner WS,

Grady D Hearst N Newman TB Delineando



Grady D, Hearst N, Newman TB. Delineandoa Pesquisa Clínica.

2. Marcopito LF, Santos FRGS. Um guia para oLeitor de Artigos Científicos na Área deSaúde.

CURSO DE METODOLOGIA



TEMA: INDICADORES EM SAÚDE

Aluna: Ft. Ms. Yeda Gabilan

Orientador: Prof. Dr. Mário Sérgio LeiMunhoz



A OMS e a Qualidade de Vida

1946 (pós-guerra) preocupação maisacentuada com a qualidade de vida



ace tuada co a qua dade de daprincipalmente das populações atingidaspelos conflitos.

Enfoque nas áreas física, social, mental eexistencial, ou seja, uma preocupação com

outras dimensões da saúde. (Vermelho et al, 2004)

Qualidade de vida

A expressão qualidade de vida assume aosolhos de cada observador, os contornos de



sua sensibilidade, sua cultura, seus meioseconômicos e frustrações

(Moreira, 2001).

Envolve pelo menos quatro áreas deabrangência: social, afetiva, profissional e quese refere à saúde

(Lipp, 2001).

Estudos de qualidade de vida

Enfoque objetivo: necessidades básicase determinantes sociais e econômicos



e determinantes sociais e econômicos.

Enfoque subjetivo: enfoques individuale coletivo de bem-estar, amor,felicidade, prazer e realização pessoal.

Definição Saúde OMS

Além da visão reducionista baseada noconceito negativo de ausência de doença oul b



agravo. Envolve economia e meio ambiente.

Reformulado o conceito de Saúde como nãosendo somente a ausência de doença, mastambém a presença de um bem estar físico,mental e social.

(Pinheiro, Escosteguy,2004)

QUALIDADE DE VIDA

A Organização Mundial de Saúde, em 1948,define saúde não apenas como a ausência de



doença, mas como a situação de perfeitobem-estar físico, mental e social.

(Segre, 1997)

Necessidade de saúde

Dois aspectos:



p Necessidade clínica (opinião médica) Necessidade percebida (pelo indivíduo)

Epidemiologia

Dispõe de instrumental apropriado para adeterminação dos resultados e do impactod did i t õ úd



das medidas e intervenções em saúde.

Colabora na elaboração de indicadores eparâmetros de avaliação de qualidade dosserviços e sua adequação à estruturaheterogênea da sociedade brasileira.

(Carvalho, 2004)

Variáveis Epidemiológicas

Planejar e avaliar os serviços da saúde. Identificar os fatores determinantes das



Identificar os fatores determinantes dasdoenças, permitindo a sua prevenção.

Avaliar os métodos usados no controle dasdoenças. Descrever a história das doenças e classificá-

las. Dispor o conhecimento e a tecnologia para

promover a saúde coletiva.(Costa, Kale, 2004)

Indicadores em Saúde

Procedimentos de avaliação da situação desaúde e bem estar.

b l d d d d



Sensibilidade para as mudanças de curtoprazo.

Mudanças específicas na saúde e qualidadede vida das populações. (Vermelho et al, 2004)

Objetivos

Utilizados internacionalmente com osseguintes objetivos:



Avaliar, sob o ponto de vista sanitário, asaúde de uma população.

Fornecer subsídios ao planejamento desaúde.

Permitir o acompanhamento das flutuações etendências históricas do padrão sanitário dediferentes coletividades.

(Vermelho et al, 2004)

Indicadores em Saúde

Revelam a situação de saúde de um indivíduoou de uma população.



Subsídios para a tomada de decisões.

Planejamento das ações em saúde. Tem caráter diagnóstico e prognóstico. São expressos através de proporções,

coeficientes ou taxas.(Vermelho et al, 2004)

Na Saúde Pública iniciou-se o registrosistemático de dados de mortalidade e de

sobrevivência.



Com os avanços obtidos no controle dasdoenças infecciosas e a melhor compreensãodo conceito de saúde, a análise sanitáriapassou a incorporar outras dimensões doestado de saúde.


Cobertura

Estruturas governamentais nos três níveis de

gestão do Sistema Único de Saúde (SUS). IBGE.



IBGE. Outros setores da administração pública que

produzem dados e informações de interessepara a saúde.

Instituições de ensino e pesquisa. Associações técnico-científicas e as que

congregam categorias profissionais oufuncionais. Organizações não governamentais.

Indicadores positivos Alimentação e nutrição. Educação (alfabetização/ensino técnico). Condições de trabalho. Emprego



Emprego. Consumo.

Transporte. Habitação (saneamento básico). Vestuário. Lazer. Liberdade social.

Mortalidade

Indicador de fácil obtenção, dada àdisponibilidade de registros oficiais de



p góbito, facilitando o cálculo das taxas de

mortalidade geral e por causaespecífica.

Indicadores globais

Coeficiente de mortalidade geral.



Razão da mortalidade proporcional.

Esperança de vida.

Indicadores específicos

Mortalidade infantil. Mortalidade materna.



Mortalidade por doenças transmissíveis.

Mortalidade segundo faixa etária. Mortalidade segundo sexo. Mortalidade por causas específicas. Mortalidade materna.





Morbidade

Representa a necessidade da população ou ademanda atendida em serviços de saúde.



Permite inferir os riscos de adoecer a que aspessoas estão sujeitas.

Prevalência

Expressa o número de casos existentes



Expressa o número de casos existentesde uma doença, em uma determinada

população, em um dado momento.(Costa, Kale, 2004)

Incidência

Frequência com que surgem novos casos deuma doença, num intervalo de tempo.



Ex: a mortalidade pode ser entendida comoum caso do conceito de incidência, quando oevento de interesse é a morte e não oadoecimento.

(Costa, Kale, 2004)

Doenças infecciosas agudas, cujos pacientesevoluem para óbito ou cura, em curto espaçode tempo Nos perídos endêmicos: alto nível



de tempo. Nos perídos endêmicos: alto nívelde incidência (dengue) mas baixo nível de

prevalência.

HAS: elevadas proporções de prevalência combaixo nível de incidência.

Sistema especial de registro de morbidade

HAS. Neoplasias.



Neoplasias. Tuberculose. Hanseníase. DM. AIDS.

Evento-sentinela

Avaliação da qualidade da assistência.



Óbitos infantis em filas de espera em

emergência. Mortalidade cirúrgica elevada emdeterminado hospital.

Morte materna.(Pinheiro, Escosteguy,2004)

Condições marcadoras

Doenças frequentes que possuemtécnicas de atenção estabelecidas x



atenção da saúde em geral.

TB/HAS.


Morbidade

Morbidade: indica a necessidade desaúde de um grupo populacional:



ponto de vista clínico (exame físico,

anamnese). auto-avaliação do indivíduo através

de questionários (morbidade referida).





Instrumentos avaliação saúde

Inclusão da percepção de saúde.



p pç

Impacto na sua qualidade de vida.

WHOQOL OMS cria o grupo WHOQOL (World

Health Organization Quality of Life)

Instrumento para verificar a qualidade



Instrumento para verificar a qualidadede vida em âmbito internacional.

(WHOQOL GROUP, 1994).

WHOQOL completo

Seis domínios: Físico.



Psicológico.

Relação Social. Nível de dependência. Ambiente.

Aspectos espirituais e crenças.

WHOQOL reduzido

Quatro domínios: Físico.



Psicológico. Relação social. Ambiente.





Outros instrumentos

Instrumentos genéricos: SF-36.



Instrumentos específicos: DHI.



Departamento de Otorrinolaringologia eCirurgia de Cabeça e Pescoço – UNIFESP

UNIFESP

n t o s e c o n c e i t o s b á s i c o s

Aula 15- Estatística para o não estatístico IAula 15- Estatística para o não estatístico I



M e t o d o l o g i a C i e n t í f i c a – f u

n d a m e n

Maria Claudia Mattos Soares

Doutoranda do Departamento de Otorrinolaringologia e Cirurgiade Cabeça e Pescoço – Setor de Rinologia

Orientador: Prof. Dra. Lia Rita de Azeredo BittencourtCo- orientador: Prof. Dr. Luis Carlos Gregório

UNIFESP

s e f u n d a m e n t o s b á s i c o s

UNIFESP

Departamento de Otorrinolaringologia eCirurgia de Cabeça e Pescoço - UNIFESP

UNIFESP

Sumário• Como os não estatísticos podem avaliar os testes estatisticos ?

• Os autores descreveram o cenário corretamente?

• Conceitos básicos

• Tipos de variáveis



M e t o d o l o g i a C i e n t í f i c a – c o n c e i t o s

MCMS 16/06/2009

• Amostras pareadas e não pareadas

• Testes paramétricos e não-paramétricos

• Testes estatísticos

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

1. COMO OS NÃO ESTATÍSTICOS PODEM AVALIAR OS TESTESESTATÍSTICOS ?

• “... nenhum médico pode se permitir deixar osaspectos estatísticos de um artigo inteiramente

para os especialistas.....”




MCMS 16/06/2009

• “ ... não necessita ser capaz de construir umcarro para guiar um.”

Grennhalgh, 2005

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

1. COMO OS NÃO ESTATÍSTICOS PODEM AVALIAR OS TESTESESTATÍSTICOS ?

• Descrever em palavras o que o teste faz;

• Em que circunstâncias ele é inapropriado ou não éálido




MCMS 16/06/2009

válido;

• Os autores usaram algum teste estatístico?

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

2. OS AUTORES DESCREVERAM O CENÁRIO CORRETAMENTE ?

2.1 Os grupos são comparáveis?

• Parágrafo ou tabela mostrando as

características basais dos grupos;




MCMS 16/06/2009

• Grupo controle e grupo intervenção sãosimilares, em termos de idade, sexo e outras

variáveis prognósticas relevantes.

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

2. OS AUTORES DESCREVERAM O CENÁRIO CORRETAMENTE ?2.1 Os grupos são comparáveis?




MCMS 16/06/2009

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

2. OS AUTORES DESCREVERAM O CENÁRIO CORRETAMENTE ?2.2 Que tipo de dados eles obtiveram? Usaram testes adequados ?

Conceitos básicos

• População: qualquer conjunto de informação que tenha

entre si uma característica comum que delimite os

l t t t l



M e t o d o l o g i a C i e n t í f i c a – c o n c e i t o

MCMS 16/06/2009

elementos pertencentes a ela.

• Amostra: é um subconjunto de elementos pertencentesa uma população.

• Variável: Dados referentes a uma característica de

interesse, coletados a partir de uma amostra.

UNIFESP

o s e f u n d a m e n t o s b á s i c o s

UNIFESP


UNIFESP

População, amostra, variável




MCMS 16/06/2009

População

Amostra

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

População, amostra, variável

VARIÁVEL




MCMS 16/06/2009

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP




MCMS 16/06/2009

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

Classificação das Variáveis

Nominais

Medidas em escala nominal – ex: sexo, cor de olhos,presença ou ausência de uma doença

Medidas em escala ordinal – ex: grau de instrução( i á i dá i i ) P i l (I II III IV)




MCMS 16/06/2009

Ordinais (primário, secundário, superior), Papanicolau (I, II, III, IV)

Quantitativas

Medidas em escala numérica – ex: idade, altura, peso,número de dentes irrompidos

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

Amostras pareadas / Não pareadas

Amostras pareadas (dependentes) – Duas ou mais medidas na mesma unidade amostral, onde a

unidade é o seu próprio controle.Exemplo: PA deitado e em pé no mesmo indivíduo.

A t ã d




MCMS 16/06/2009

Amostras não pareadas – Unidades amostrais são independentes

Exemplo: Comparar a estatura de meninos de 9 anos de idade,com meninas da mesma idade, na cidade de São Paulo.

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

Testes paramétricos e não-paramétricos

Testes paramétricos – Distribuição Normal

– Parâmetros: média e desvio padrão




MCMS 16/06/2009

Testes não-paramétricos – Distribuição dos dados não é normal

– Menor poder de impacto, menos vigorosos

UNIFESP


UNIFESP


UNIFESP

Teste Estatístico

• A aplicação de um Teste Estatístico segue um raciocínio lógico

que se baseia em 4 questões que orientam o pesquisador emsuas decisões




MCMS 16/06/2009

1. Qual o tipo de variável será estudada?

2. Quantos conjunto de dados (amostras) estão sendo avaliados?

3. As amostras são dependentes ou independentes?

4. Qual o tipo de inferência que se quer obter a partir do estudo?

UNIFESP

o s e f u n d a

m e n t o s b á s i c o s

UNIFESP


UNIFESP

Teste Estatístico - ExemploCritérios para escolha do Teste Estatístico

“Estudo comparativo entre a análise cefalométrica computadorizada e manual emdiferentes centros radiológicos de São Paulo”

1. Qual o tipo de variável estudada? Quantitativa

2 Quantos conjuntos de dados




MCMS 16/06/2009

2. Quantos conjuntos de dados(amostras) estão sendo avaliados? Análises Cefalométricas

Computadorizadas e manuais(2 amostras)

3. As amostras são dependentes ouindependentes? Dependentes - Pareados

4. Qual o tipo de inferência que se quer obter a partir do estudo? Medir a variabilidade na

obtenção dos dados

UNIFESP

o s e f u n d a


UNIFESP


UNIFESP

Testes estatísticos – variáveis quantitativas

Paramétricos Não-Paramétricos

Independentes Pareadas

2 amostras 2 amostras



Mann-Withney

S

Wilcoxon

S



M e t o d o l o

g i a C i e n t í f i c a – c o n c e i t o

MCMS 16/06/2009

Teste t (Student)

Pearson

Teste t (Student)

Pearson

Spearman

T. da Mediana

ProporçõesExato (Fisher)

Spearman

T. dos Sinais

Mac Nemar Binomial

Mais de 2 Mais de 2 Mais de 2 Mais de 2

ANOVA ANOVAKruscal Wallis

Mediana (mxn)

Nemenyi

Cochram

Friedman

UNIFESP

o s e f u n d a


UNIFESP


UNIFESP

Testes estatísticos – variáveis qualitativas



X 2

T t t d Fi h Teste de McNemar



M e t o d o l o

g i a C i e n t í f i c a – c o n c e i t o

MCMS 16/06/2009

Teste exato de Fisher

Teste das proporções

Teste de McNemar

Mais de 2 Mais de 2

X 2 Q de Cochran

UNIFESP

o s e f u n d a


UNIFESP


UNIFESP

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

• Campos, GM. Estatística Prática para Docentes e Pós-Graduandos. 14. A escolha do teste mais adequado.2000 . Disponível em:

http://www.forp.usp.br/restauradora/gmc/gmc_livro/gmc_li

http://www.forp.usp.br/restauradora/gmc/gmc_livro/gmc_livro_cap14.html

http://www.forp.usp.br/restauradora/gmc/gmc_livro/gmc_livro_cap14.html



M e t o d o l o

g i a C i e n t í f i c a – c

o n c e i t o

MCMS 16/06/2009

• Greennhalgh, T. Como ler artigos científicos:

fundamentos da medicina baseada em evidências. 2 ed.Porto Alegre: Artmed, 2005.

• Fletcher RH, Fletcher SW. Epidemiologia clínica:elementos essenciais. 4 ed. Porto Alegre: Artmed, 2006

UNIFESP

o s e f u n d a


UNIFESP


UNIFESP

OBRIGADA



M e t o d o l o

g i a C i e n t í f i c a – c

o n c e i t o

MCMS 16/06/2009

OBRIGADA

AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARAAULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA

O NÃO E O NÃO E STATÍSTICO II STATÍSTICO II

DOUTORANDO



PAULO S. L. PERAZZ0ORIENTADOR-

PROF. PAULO PONTESCO-ORIENTADOR

DR. MARCOS SARVATSetor Interdisciplinar de Laringologia e Voz

Julho/2009

RELEVÂNCIA DARELEVÂNCIA DAESTATÍSTICAESTATÍSTICA

Os autores usaram algum testeOs autores usaram algum teste

i ???t ti ???



estatisco???estatisco???

...“Números apresentados, sem estudos...“Números apresentados, sem estudos

estatísticos, certamente estarãoestatísticos, certamente estarão

esquiando em gelo fino”.esquiando em gelo fino”.

AULA-15 ESTATISTÍSTICAAULA-15 ESTATISTÍSTICAPARA O NÃO ESTATÍSTICO PARA O NÃO ESTATÍSTICO II PARTEII PARTE

I Co elação Reg essão eI Correlação Regressão e

SUMÁRIO



I- Correlação, Regressão eI- Correlação, Regressão e

CausalidadeCausalidade II- Probabilidade e ConfiançaII- Probabilidade e Confiança

III – Efeitos FundamentaisIII – Efeitos Fundamentais

(Quantificando o risco de benefício e(Quantificando o risco de benefício edano)dano)

CORRELAÇÃO EREGRESSÃO

Para muitos estatísticos , os termos correlaçãoe regressão são sinônimos e referem-sevagamente a uma imagem mental de um gráfico

ULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO I ULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO I



-Porém a regressão e a correlação são

CORRELAÇÃO E

REGRESSÃO




-Porém, a regressão e a correlação são

termos estatísticos precisos, que servema funções bastante diferentes

CorrelaçãoCorrelação

Envolve a consideração de duas ou maisEnvolve a consideração de duas ou maisvariáveis, que são estudadosvariáveis, que são estudadossimultaneamente isto é quer-se sabersimultaneamente isto é quer-se saber

Definindo...



simultaneamente, isto é, quer-se sabersimultaneamente, isto é, quer se saber

se as alterações sofridas por uma dasse as alterações sofridas por uma dasvariáveis são acompanhadas porvariáveis são acompanhadas poralterações nas outras.alterações nas outras.

DEFINIÇÕESDEFINIÇÕES

Ou seja…Ou seja…

C l ãCorrelação: l i t tl i t t



CorrelaçãoCorrelação:: relacionamento entrerelacionamento entre

duas variaveisduas variaveis

P.S.: se duas variáveis não estão correlacionadas

não tem sentido fazer regressão

AULA-15 ESTATISTÍSTICAAULA-15 ESTATISTÍSTICAPARA O NÃO ESTATÍSTICO IIPARA O NÃO ESTATÍSTICO II

1* Questão:1* Que

stão:



-A CORREL-A CORREL AÇÃO foi diferenciada AÇÃO foi diferenciadada REGRESSÃO, e o coeficienteda REGRESSÃO, e o coeficiente

de correlaçãode correlação(r)(r) foi calculado efoi calculado einterpretado corretamente??interpretado corretamente??

- Os dados( a população), devem ter distribuição normal

. O valor de r (coeficiente de correlação dePearson) só é valido quando :




distribuição normal.

- As duas variáveis devem ser estruturalmente independentes.- Somente um único par de medidas deveser feito em um sujeito.- Cada valor de r deve ser acompanhado por um valor de p

RegressãoRegressão

Definição:Definição:



Procedimento(s) para encontrar funçãoProcedimento(s) para encontrar funçãomatemática que melhor descreve a relaçãomatemática que melhor descreve a relaçãoentre uma variável dependente.entre uma variável dependente.

REGRESSÃO

O t f ã




O termo refere-se a uma equação

matemática que permite que uma variável (desfecho) seja predita a partir de outra (a variável independente)

DEFINIÇÃODEFINIÇÃO

Ou ainda…Ou ainda…



RegressãoRegressão:: influência de umainfluência de uma

varíavel em outravaríavel em outra

Regressão Linear

Regressão Múltipla

Regressão LinearRegressão Linear

O termo regressão é usado pelosO termo regressão é usado pelosestatísticos com o significado que osestatísticos com o significado que os

t áti t à lt áti t à l



matemáticos emprestam à palavramatemáticos emprestam à palavra

funçãofunção. Assim, quando uma variável Y . Assim, quando uma variável Y depende de outra X, consideradadepende de outra X, consideradaindependente, o matemático diz que Y independente, o matemático diz que Y

é função de X, enquanto o estatísticoé função de X, enquanto o estatísticofala em regressão de Y sobre X.fala em regressão de Y sobre X.

A equação de regressão mais simples:

Y= a+bxY,é a variavel dependente




Não são muitas as variáveis biológicasque possam ser preditas nesta equação.

X, é a variavel independentea e b, são constantes

Regressão múltipla permite que a

PESO X ALTURA




Regressão múltipla, permite que a

variável desfecho , seja predita, a partir de duas ou mais variáveis independentes(covariadas).

CausalidadeCausalidade

A causalização é feita para que A causalização é feita para queoutras variáveis independentes,outras variáveis independentes,possam ter seus valores distribuídospossam ter seus valores distribuídos



possam ter seus valores distribuídospossam ter seus valores distribuídos

de forma não intencional entre osde forma não intencional entre osgrupos submetidos ao experimento.grupos submetidos ao experimento.

FORAM FEITAS PRESSUPOSIÇÕES Questão


CAUSALIDADE



SOBRE A NATUREZA E A DIREÇÃODA CAUSALIDADE??.

A d i ã t A B

Lembrando...


CAUSALIDADE



...A presença de uma associação entre A e B

não lhe diz nada sobre a presença ou adireção da causalidade.

U id d t d ú d

Exemplo...


CAUSALIDADE



...Uma cidade tem um grande número de

desempregados e uma taxa de crimes muitoalta, não necessariamente significa que osdesempregados estão cometendo muitos

crimes.

• Há evidencias originarias de experimentosverdadeiros desenvolvidos em seres

CRITÉRIOS PARA CAUSALIDADE




humanos?

• A associação é forte?

• A relação temporal é apropriada?

• Há um gradiente de dose resposta?Etc..

AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO

ESTATÍSTICO ESTATÍSTICO II PARTEII PARTE

I- Correlação, regressão eI- Correlação, regressão eSUMÁRIO



ç , gç , g

causalidadecausalidade

II- Probabilidade e ConfiançaII- Probabilidade e Confiança


(quantificando o risco de(quantificando o risco debenefício e dano)benefício e dano)

II-PROBABILIDADE

-Probabilidade -refere-se a um desfecho qualquer ter ocorrido




q q

ao acasoPodemos assumir o risco do acaso que denominamos

de” p”, exemplo p =5%

PROBABILIDADE

Quando falamos que a probabilidadeQuando falamos que a probabilidade



Quando falamos que a probabilidadeQuando falamos que a probabilidade

ouou pp é de 5% (0,05) significa que oé de 5% (0,05) significa que odesfecho encontrado tem apenas 5%desfecho encontrado tem apenas 5%ou menos de ter ocorrido ao acaso.ou menos de ter ocorrido ao acaso.

Inversamente ele tem 95% de chanceInversamente ele tem 95% de chancede estar relacionada ou não a umde estar relacionada ou não a umoutro evento.outro evento.

PROBABILIDADE E

CONFIANÇA- Os “valores de p”foram calculados einterpretados apropriadamente??




Parecerá altamente significativa (1 em 100),quando na verdade poderá ser falsa!!!!

- Os “valores de p”foramcalculados e interpretados

PROBABILIDADE ECONFIANÇA




Portanto ao se analisar multiplos desfechosclinicos em seu banco de dados, deve-se fazer

uma correção para essa situação- Método deBonferroni (método para efetuar comparaçõesmúltiplas)

p

apropriadamente??

PROBABILIDADEPROBABILIDADE

O resultado estatisticamenteO resultado estatisticamente significantesignificante sugere quesugere queos autores devem rejeitar a hipotese nula- hipoteseos autores devem rejeitar a hipotese nula- hipotesede que não ha diferença real entre A e B.de que não ha diferença real entre A e B.



O resultato estatisticamenteO resultato estatisticamente NÃONÃO significante indicasignificante indicaque não ha diferença entre A e B ( aceita-se aque não ha diferença entre A e B ( aceita-se ahipotese nula). Isto é verdadeiro, ou a amostra nãohipotese nula). Isto é verdadeiro, ou a amostra nãofoi suficiente para detectar a diferença?foi suficiente para detectar a diferença?

Neste caso necessitamosNeste caso necessitamos intervalo de confiança!!intervalo de confiança!!

Intervalo de ConfiançaIntervalo de Confiança

Um intervalo na qual se possaUm intervalo na qual se possadepositar certo grau dedepositar certo grau de



p gp g

confiança, de que contenha oconfiança, de que contenha overdadeiro parâmetroverdadeiro parâmetrodesconhecido.desconhecido.

Os intervalos de confiança foram


Questão:

INTERVALO DE CONFIANÇA



Os intervalos de confiança foram

calculados, e as conclusões dosautores os refletem???

INTERVALOS DE

CONFIANÇA




Permitem fazer uma estimativa tanto dosestudos “positivos”, quanto nos“negativos”, quer a força de evidência seja

forte ou fraca

NTERVALOS DE CONFIANÇ

# Se você repetir o mesmo ensaio clinico centenas de vezes,poderá não obter exatamente os mesmos resultados cadavez.(em valor único ou media)




(em valor único ou media)

# A variação destes resultados pode ser expressa numintervalo de confiança arbitrariamente definido, masgeralmente utiliza-se 95%.

Realiza-se na maioria dos estudos,

somente um estudo randomizado.

NTERVALOS DE CONFIANÇ




Como você sabe quão próximo o resultadoesta na diferença “real” entre os grupos?

RESPOSTA é… você não sabe!!!Porém calculando o intervalo de confiança para

NTERVALOS DE CONFIANÇULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO I ULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO I



seus resultados, você será capaz de dizer que há

uma probablidade de 95% de que a diferença

“real” está entre dois limites.

.

AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O

NÃO ESTATÍSTICO NÃO ESTATÍSTICO II PARTEII PARTE

I- Correlação, regressão eI- Correlação, regressão eSUMÁRIO



causalidadecausalidade

II- Probabilidade e ConfiançaII- Probabilidade e Confiança


(quantificando o risco de(quantificando o risco debeneficio e dano)beneficio e dano)

-EFEITOS FUNDAMENTAIS

antificando o risco de beneficio e da

AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO II AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO II



Os autores expressam os efeitos de umaintervenção

em termos de beneficio ou dano provavel

que um pacienteindividual pode esperar?

EITOS FUNDAMENTAIS



Exemplo



…Quando se usa um remédio novo, seráinteressantesaber o quanto ele melhoraria minhaschances em termos de evolução!!

Quatro cálculos:

EITOS FUNDAMENTAIS





1- redução do risco relativo

2- redução do risco absoluto

3- numero necessario para tratar 4- odds ratio

EITOS FUNDAMENTAIS



Exemplo



EFEITOS FUNDAMENTAISEFEITOS FUNDAMENTAIS

(quantificando o risco de beneficio(quantificando o risco de beneficioe dano)e dano)

AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA OAULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA ONÃO ESTATÍSTICO IINÃO ESTATÍSTICO II

Probabilidade de estarem mortos de 26,4%, porém...



Redução do risco relativo de MORRERCABG , é :

( TEC-TEE)/TEC = (0,305-0,264)/0,305=0,041 / 0,305= 13%

TEC, Taxa de eventos no grupo controle

TEE, Taxa de eventos no grupo experimental

REFLEXÃOREFLEXÃO “ “O pensamento cientifico se da ao nível deO pensamento cientifico se da ao nível de

uma linguagem teórica sobre conceitos euma linguagem teórica sobre conceitos ehipóteses cientificas, para cujahipóteses cientificas, para cuja “comprovação” quase sempre se fez “comprovação” quase sempre se fez



necessária a passagem a outro nível, ou seja,necessária a passagem a outro nível, ou seja,o da linguagem estatística” o da linguagem estatística” Fonte: BERQUÓ, Elza. Bioestatística. 1991Fonte: BERQUÓ, Elza. Bioestatística. 1991

IndicaçãoIndicação



ReferênciasReferências Greennhalgh, T. Como ler artigosGreennhalgh, T. Como ler artigos

científicos: fundamentos da medicinacientíficos: fundamentos da medicinabaseada em evidências. 2 ed. Portobaseada em evidências. 2 ed. Porto

Alegre: Artmed, 2005. Alegre: Artmed, 2005.

Fletcher RH Fletcher SW EpidemiologiaFletcher RH Fletcher SW Epidemiologia



Fletcher RH, Fletcher SW. EpidemiologiaFletcher RH, Fletcher SW. Epidemiologia

clínica: elementos essenciais. 4 ed. Portoclínica: elementos essenciais. 4 ed. Porto Alegre: Artmed, 2006 Alegre: Artmed, 2006

Beiguelman, Bernardo. Curso prático deBeiguelman, Bernardo. Curso prático debioestatística. 3 ed. Revista Brasileira debioestatística. 3 ed. Revista Brasileira deGenética, 1994.Genética, 1994.

Obrigado a ORL-UNIFESP!!!!Obrigado a ORL-UNIFESP!!!!

Grato por sua atenção



[email protected]

Regressão LinearRegressão Linear

O termo regressão é usado pelosO termo regressão é usado pelosestatísticos com o significado que osestatísticos com o significado que osmatemáticos emprestam à palavramatemáticos emprestam à palavra



matemáticos emprestam à palavramatemáticos emprestam à palavra

função. Assim, quando uma variável Y função. Assim, quando uma variável Y depende de outra X, consideradadepende de outra X, consideradaindependente, o matemático diz que Y independente, o matemático diz que Y

é função de X, enquanto o estatísticoé função de X, enquanto o estatísticofala em regressão de Y sobre X.fala em regressão de Y sobre X.

CausalidadeCausalidade

A causalização é feita para que A causalização é feita para queoutras variáveis independentes,outras variáveis independentes,possam ter seus valores distribuídospossam ter seus valores distribuídos



de forma não intencional entre osde forma não intencional entre osgrupos submetidos ao experimento.grupos submetidos ao experimento.

Intervalo de ConfiançaIntervalo de Confiança

Um intervalo na qual seUm intervalo na qual sepossa depositar certo graupossa depositar certo graude confiança de quede confiança de que



de confiança, de quede confiança, de quecontenha o verdadeirocontenha o verdadeiroparâmetro desconhecidoparâmetro desconhecido

(conjunto de valores)(conjunto de valores)

CorrelaçãoCorrelação

Envolve a consideração de duas ou maisEnvolve a consideração de duas ou maisvariáveis, então são estudados tambémvariáveis, então são estudados tambémsimultaneamente, isto é, quer-se sabersimultaneamente, isto é, quer-se saber



se as alterações sofridas por uma dasse as alterações sofridas por uma dasvariáveis são acompanhadas porvariáveis são acompanhadas poralterações nas outras.alterações nas outras.

“ “O pensamento cientifico se da ao nível deO pensamento cientifico se da ao nível de

uma linguagem teórica sobre conceitos euma linguagem teórica sobre conceitos ehipóteses cientificas, para cujahipóteses cientificas, para cuja “comprovação” quase sempre se fez “comprovação” quase sempre se fez



necessária a passagem a outro nível, ou seja,necessária a passagem a outro nível, ou seja,o da linguagem estatística” o da linguagem estatística” Fonte: BERQUÓ, Elza. Bioestatística. 1991Fonte: BERQUÓ, Elza. Bioestatística. 1991

Impacto das revistas científicas



Click to edit Master subtitle style

Prof. Doutor Gilberto Ulson Pizarro

Introdução

• Década 60• Cienciometria

á



• Definida como área do saber que trata daanálise de aspectos quantitativos referentes àgeração, propagação e utilização dasinformações científicas, com o fim de contribuirpara o melhor entendimento do mecanismo de

pesquisa científica como uma atividade social

Institute for Scientific

Information • Principal ferramenta

• Índices bibliométricos• Bancos de dados ISI



• Bancos de dados ISI• Desempenho

• País• Comunidade científica• Instituição

Sistema “peer review”

• Publicação



•

Enviada simultaneamente dois pesquisadores

• Não editores

Institute for Scientific

Information-ISI • Publicado Journal of Citation Reports - anual• Indexados

S i Cit ti I d SCI



• Science Citation Index SCI• Social Science Citiation Index SSCI• Arts and Humanities Citation Index AHCI

INDEXADAS

• 89 revistas brasileiras Indexadas

N h O i l i l i



• Nenhuma Otorrinolaringologia

Science Citation Index

• Base de dados• Muldisciplinar



•

Resumos em inglês - 70% artigos científicos• 5330 revistas• 14 milhões de artigos científicos -1986

Science Citation Index

• Erros mais frequentes• Autor grafado errado

R i t b i d i t



• Revista abreviada incorreta• Volume da revista incorreto• Página da revista incorreta• Ano da publicação incorreto•

Autores fora de ordem

Fator de Impacto

Cálculo



FI = número de artigos citados

Número de artigos publicados

Fator de Impacto

Journal Impact Factor



Cites in 2008 to items published in: 2007=

356 Number of items published in: 2007=

143

2006

=399

2006

=147

Sum: 755 Sum: 290

Calculation: Cites to recent items 755 = 2.603

Number of recent items 290

Fator de Impacto

•Journal of Citation Reports - JCR

ó



•Periódicos mais citados• Artigos de revisão + trabalhos primários• Citações próprias• Revistas básicas• Publicações mais importantes - exterior

Fator de Impacto

Ranking is based on your category and sort

selections.



ank

Category(linked to category

information)

TotalCites

MedianImpact

Factor

Aggre

gateImpac

tFactor

Aggregat

eImmedia

cyIndex

Aggregate

Cited

Half-Life

#Journa

ls

Articles

1OTORHINOLARYNGOL

OGY

8269

81.143 1.319 0.200 8.3 31 4097

Abbreviated

Journal TitleISSN

2008

Total

Cites

Impact

Factor

5-Year

Impact

Factor

Im

me

dia

cy

Ind

ex

200

8

Arti

cles

Cited

Half-

life

Eigenfac

tor TM

Score

Article

InfluenceTM

Score

HEAD NECK-J SCI

SPEC

1043-

30745050

2.603 2.8230.3

72218 7.1 0.01386 0.883

JARO-J ASSOC RES

OTO

1525-

3961807

2.429 2.6970.4

0537 5.2 0.00503 1.206

AUDIOL NEURO-

OTOL

1420-

3030958

2.424 2.4340.2

8346 6.2 0.00405 1.004

HEARING RES0378-

59556700

2.333 2.1050.6

36143 9.7 0.01453 0.785



EAR HEARING0196-

0202

2417 2.182 2.6840.3

85

78 8.0 0.00742 1.026

LARYNGOSCOPE0023-

852X

1279

31.877 2.158

0.2

58387 8.4 0.03070 0.684

RHINOLOGY0300-

07291031 1.845 1.561

0.3

8762 7.8 0.00248 0.427

ARCH

OTOLARYNGOL

0886-

44707857 1.829 2.026

0.2

20186 >10.0 0.01460 0.695

DYSPHAGIA0179-

051X1211

1.741 1.8270.1

0955 9.4 0.00176 0.406

CLIN

OTOLARYNGOL

1749-

4478

2046

1.614 1.4550.4

11

73 8.7 0.00417 0.428

AM J RHINOL

ALLERGY

1050-

65861426

1.553 1.6910.1

97122 4.3 0.00505 0.440

OTOL NEUROTOL1531-

71292134

1.410 1.7760.2

27203 4.3 0.01150 0.589

OTOLARYNG HEAD

NECK

0194-

59987330

1.409 1.6480.2

26323 7.8 0.01909 0.488



NECK 5998 26

ANN OTO RHINOLLARYN

0003-4894

5566 1.339 1.365 0.175

154 >10.0 0.00835 0.447

INT J AUDIOL1499-

2027690 1.201 1.466

0.1

46123 3.9 0.00447 0.484

J VOICE0892-

19971554 1.143 1.432

0.2

0080 8.9 0.00234 0.328

INT J PEDIATR

OTORHI

0165-

58762972 1.118 1.160

0.1

50260 6.0 0.00936 0.337

J AM ACAD AUDIOL1050-

0545853

1.0350.0

6546 7.0 0.00269

ORL J OTO-RHINO-

LARY

0301-

1569881

1.024 0.9000.1

4057 8.0 0.00208 0.292

OTOLARYNG CLINN AM

0030-6665

1542

0.870 1.207 0.077

78 8.8 0.00356 0.416

ACTA OTO-

LARYNGOL

0001-

64895152

0.868 1.0350.0

72223 >10.0 0.00959 0.343

AM J OTOLARYNG0196-

07091390

0.845 1.0750.0

6084 8.7 0.00336 0.325

EUR ARCH OTO 0937

0 1



EUR ARCH OTO-

RHINO-L

0937-

4477

1850 0.843 0.9920.1

67

270 6.2 0.00587 0.306

J LARYNGOL OTOL0022-

21513985 0.796 0.825

0.0

50278 >10.0 0.00629 0.244

J OTOLARYNGOL-

HEAD N

1916-

02161196 0.758 0.870

0.0

0027 >10.0 0.00218 0.289

SKULL BASE-

INTERD AP

1531-

5010188 0.709 0.993

0.0

0049 4.0 0.00095 0.287

AURIS NASUS

LARYNX

0385-

8146704

0.603 0.7170.0

90111 6.2 0.00213 0.209

HNO0017-

61921005

0.570 0.5630.1

49154 7.4 0.00146 0.097

J VESTIBUL RES-

EQUIL

0957-

4271610

0.565 1.1390.1

676 >10.0 0.00109 0.327

LARYNGO RHINO

OTOL

0935-

8943743

0.373 0.4210.1

4398 8.9 0.00099 0.080



B-ENT 0001-6497

57 0.248 0.339 0.015

66 0.00021 0.059

Fator Impacto

• Revistas melhor classificadas



AbbreviatedJournal Title ISSN

200

8

Total

Cite

s

Impac

tFactor

5-

Ye

ar

Impa

ct

Fac

tor

Immedi

acyIndex

2008

Articles

Cite

d

Half-

life

Eigenfact

or TM Score

Article

InfluenceTM

Score

CA-CANCER J

CLIN

000

7-

923

5

7522

74.57550.

76624.684 19 3.3 0.03648 17.506

NEW ENGL J MED

002

8-

479

3

2057

50

50.01749.

91112.225 356 7.3 0.68060 18.764

ANNU REV

IMMUNOL

073

2-

058

2

1551

9

41.05946.

2007.625 24 7.1 0.07389 24.688

NAT REV MOL

CELL BIO

147

1-

007

2

1962

8

35.42334.

2217.238 84 4.0 0.17847 19.974

PHYSIOL REV

003

1-

933

3

1786

5

35.00035.

8554.300 40 7.8 0.05617 15.262

REV MOD PHYS

003

4-

686

2457

7

33.98540.

3957.028 36

>10

00.08930 24.863



686

1

7 395 .0

JAMA-J AM MED

ASSOC

009

8-

748

4

1142

5031.718

27.

9577.556 225 7.2 0.38132 11.153

NATURE

002

8-

083

6

4439

6731.434

31.

2108.194 899 8.5 1.76407 17.278

CELL

009

2-

867

4

1420

6431.253

30.

1496.126 348 8.8 0.67211 18.876

NAT REV CANCER

147

4-

175X

1890

8

30.76235.

007

4.612 85 4.5 0.13538 15.265

NAT GENET

106

1-

403

6

6181

230.259

26.

4468.549 215 6.6 0.32197 14.507

Importância fator de

Impacto • CAPES

• Qualis• Lista de veículos utilizados para divulgação da



Lista de veículos utilizados para divulgação da

produção intelectual dos programas de pós-graduação• Objetivo Fundamentar o processo de avaliação

do Sistema Nacional de Pós-Graduação daCAPES

Qualis

• Classificação Anterior

• A - Local



• A - Local• B - Nacional• C - Internacional

Novo Qualis

• Três Premissas

• 1º Distribuição dos programas- Gauss



1º Distribuição dos programas- Gauss• 2º 25 % deve ter conceito máximo• 3º Tabela Qualis 7 níveis

Novo Qualis

Nova tabela QualisExtrato Qualis Genericamente Medicina 1 Medicina 2 Medicina 3 A1 O mais elevado FI > 4,2 FI > 3,8 FI > 3,0

A2 4 2 ≥ FI > 3 7 3 8 ≥ FI > 2 3 3 0 ≥ FI > 1 8



A2 4,2 ≥ FI > 3,7 3,8 ≥ FI > 2,3 3,0 ≥ FI > 1,8

B1 3,7 ≥ FI > 1,0 2,3 ≥ FI > 1,0 1,8 ≥ FI > 0,8B2 FI < 1,0 FI < 1,0 FI < 0,8B3 PubMed sem FIB4 ScieloB5 Lilacs, Latindex

C Com peso zero Sem indexaçãoSegundo www.capes.gov.br e oficio CAPES 29/07/2008

ISSN çrea Titulo Estrato Ano Base

1420-3030 MEDICINA III Audiology & Neuro-Otology B1 2007

0303-8467 MEDICINA III Clinical Neurology and Neurosurgery B1 2007

1043-3074 MEDICINA III Head & Neck B1 2007

0378-5955 MEDICINA III Hearing Research B1 2007

0194-5998 MEDICINA III Otolaryngology and Head and Neck Surgery B1 2007

1531-7129 MEDICINA III Otology & Neurotology B1 2007

0147-8389 MEDICINA III Pacing and Clinical Electrophysiology B1 2007

0023-852X MEDICINA III The Laryngoscope B1 2007

0001-6489 MEDICINA III Acta Oto-Laryngologica B2 2007

0196-0709 MEDICINA III American Journal of Otolaryngology B2 2007

0937-4477 MEDICINA III European Archives of Oto-Rhino-Laryngology B2 20070165-5876 MEDICINA III International Journal of Pediatric Otorhinolaryngology B2 2007

0022-2151 MEDICINA III Journal of Laryngology and Otology B2 2007

1476-7058 MEDICINA III Journal of Voice B2 2007

0931-184X MEDICINA III ORL (Basel) B2 2007

0740-9303 MEDICINA III Rhinology B2 2007

0179-0358 MEDICINA III The Annals of Otology, Rhinology & Laryngology B2 2007

0730-2347 MEDICINA III Acta Otorhinolaryngologica Italica B3 2007

0004-0614 MEDICINA III Clinical Otolaryngology & Allied Sciences B3 2007

0004-2749 MEDICINA III Current Opinion in Otolaryngology and Head and Neck Surgery B3 2007



p y g gy g y

1475-925X MEDICINA III Ear, Nose, & Throat Journal B3 2007

1526-3711 MEDICINA III Pr—-Fono B3 2007

1873-4626 MEDICINA III Pr—-Fono (Online) B3 2007

1092-0684 MEDICINA III The International Tinnitus Journal B3 2007

0100-8455 MEDICINA III Revista da Sociedade Brasileira de Fonoaudiologia B4 2007

0103-6564 MEDICINA III @rquivos da Funda ‹o Otorrinolaringologia B5 2007

0100-3984 MEDICINA III @rquivos Internacionais de Otorrinolaringologia B5 2007

1678-7099 MEDICINA III @rquivos Internacionais de Otorrinolaringologia (On line) B5 2007

0103-5355 MEDICINA III Fono Atual (S‹o Paulo) B5 2007

1122-9497 MEDICINA III Revista Brasileira de Cirurgia da Cabe a e Pesco o B5 2007

0103-7196 MEDICINA III Revue de Laryngologie, d'Otologie et de Rhinologie B5 2007

1413-7879 MEDICINA III Acta AWHO C 20070103-7714 MEDICINA III Acta ORL C 2007

1744-1161 MEDICINA III PRO-ORL. Programa de atualiza ‹o em otorrinolaringologia C 2007

Novo Qualis

• “ Um Brasileiro podeganhar o prêmio Nobelpor uma descoberta em

QuickTime™andaTIFF (Uncompressed) decompressor

are neededtosee thispicture.



por uma descoberta em

Otorrinolaringologia enão conseguir a glóriacaseira de um Qualis A1”

Rocha-e-Silva Clinics 2009

QuickTime™ and aTIFF (LZW) decompressor

are needed to see this picture.

Obrigado



7/20/09

ARTIGOS REJEITADOSPARA PUBLICAÇÃO




LUCIANO RODRIGUES NEVES

ORIENTADOR – Prof. Dr. PAULO AUGUSTO DE LIMA PONTES

7/20/09

Trabalho cientíco



7/20/09

Trabalho cientíco



7/20/09

Trabalho cientíco



7/20/09

Principais motivos para a rejeição

“70% dos artigos rejeitados para publicação o são em função de problemas no método



de pesquisa.”

7/20/09

"Se você achar o texto que você escreveumaravilhoso, rasgue e jogue fora, porque ele



seguramente não presta."

Oscar Wilde

7/20/09


“O estudo não examinou um tema cientícoimportante.”



“O estudo não era original.”

7/20/09


“O estudo não testava a hipótese do autor.”



“Inadequado delineamento foi utilizado.”

7/20/09


“Diculdades práticas que comprometem aamostra do estudo.”



“Tamanho da amostra insuciente.”

7/20/09


“O estudo não foi controlado.”(parcialmente ou totalmente)



“A análise estatística foi incorreta.”

7/20/09


“As conclusões do estudo são injusticadasperante aos resultados.”



“Presença de conito de interesses .”

7/20/09


“Artigo mau escrito ou dijitado.”



“The english version of this paper is too hardto understand or do not use politeexpressions.”

7/20/09


Publish or perish: a provocation



“TO BE OR NOT TO BE CITED, THAT IS THEQUESTION.”

(MODIFIED FROM SHAKESPEARE)

Eduardo Katchburian (UNIFESP-EPM)

7/20/09

“Você nunca terá uma segunda chance paramudar a primeira-impressão”



Danuza Leão

7/20/09

discussões

Documents

Apostila Curso Met 1sem09