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Estatística Aplicada a Medicina Prof. Dra. Camila Bertini Martins [email protected] [email protected] UNIFESP São José dos Campos

Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

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Page 1: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

Estatística Aplicadaa Medicina

Prof. Dra. Camila Bertini Martins

[email protected]

[email protected]

UNIFESP – São José dos Campos

Page 2: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

Apresentação

Importância da Estatística na Pesquisa

Metanálise

Referências Bibliográficas

Agenda

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Formação acadêmica:

• 2009-2013: Doutorado em Estatística (USP)

• 2007-2008: Mestrado em Estatística (UFSCar)

• 2003-2006: Bacharelado em Estatística (UFSCar)

Atuação Profissional:

• 2014-atual: Professor Adjunto no ICT - UNIFESP/ SJC

• Colaboradora do IPq-HCFMUSP

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Linha de Pesquisa:

• Modelos Estatísticos em Metanálise

• Interfaces gráficas e aplicativos digitais envolvendo metodologias

estatísticas

Áreas de Atuação:

• Probabilidade e Estatística Aplicada

• Metanálise

• Análise de Sobrevivência

• Inferência Bayesiana

Page 5: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

Conjunto de técnicas que permite organizar, descrever,

analisar e interpretar dados oriundos de estudos ou

experimentos, realizados em qualquer área do

conhecimento

Divisão da Estatística:

• Estatística descritiva

• Probabilidade

• Inferência Estatística

Estatística

Importância da Estatística

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Page 6: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

Importância da Estatística

População é o conjunto de todos os elementos ou resultados sob

investigação. Amostra é qualquer subconjunto da população.

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Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

Definição do Problema

• Definição ou formulação correta do problema a ser

estudado

• O pesquisador deverá examinar outros levantamentos

análogos

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Planejando a coleta de dados

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

Definição do Problema

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Planejando a coleta de dados

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

• Tipo de levantamento: Censo ou Amostragem

• Custos

• Delineamento amostral

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Planejando a coleta de dados

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

Tipo do Estudo

Observacional: o pesquisador não impõe um

tratamento para cada grupo de pessoas, mas

usa as informações já disponíveis sobre o

paciente.

Intervenção: estudo experimental em que o

pesquisador em geral aloca os pacientes a

cada tratamento.

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Planejando a coleta de dados

Organizando os dados

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

Definição do Problema

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Organizando os dados

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

Indiv Sexo Peso (kg) Altura (m) IMC Situação

Bruno 1 76 1,90 21,1 2Maria 2 76 1,64 28,3 3

Raphael 1 82 1,80 25,3 3João 1 78 1,65 28,7 3Alan 1 75 1,79 23,4 2

...

...

Construção do banco de dados

Sexo IMC1 – Masculino2 - Feminino

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Organizando os dados

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

• Preparar os dados para possíveis análises

estatísticas

• Investiga-se os dados coletados e

arrumados à procura de possíveis valores

discrepantes, diferenças acentuadas de

escalas e informações não adequadas ao

contexto da análise

Erro digitação

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Planejando a coleta de dados

Organizando os dados

Análises ao longo do processo para guiar a pesquisa

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

Definição do Problema

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Análises ao longo do processo para guiar a pesquisa

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

• Toda análise estatística é iniciada com uma análise

exploratória dos dados, com o intuito de conhecer da amostra.

• O interesse está na redução, análise e interpretação dos dados

através de cálculos de medidas resumo e gráficos

Tenta-se obter dos dados a maior

quantidade possível de informação

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Análises ao longo do processo para guiar a pesquisa

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

A análise estatística a ser realizada varia de acordo com a

questão a ser respondida

Algumas técnicas estatísticas: Testes de Hipóteses

Regressão Linear

Frequentemente, no desenvolvimento de um projeto, um

conjunto de técnicas estatísticas pode ser utilizado de tal

maneira que cada técnica se complementa

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Planejando a coleta de dados

Organizando os dados

Análises ao longo do processo para guiar a pesquisa

Interpretação dos resultados

Comparações, discussões e conclusões

Importância da Estatística no Projeto de Pesquisa

Definição do Problema

Page 18: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

Revisão Sistemática e

MetanáliseAlunos Colaboradores:

Catarina Fernandes Proglhof

Letícia Souza Gomes

Ricardo Manhães Savii

Page 19: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

Introdução

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• Devido ao acelerado crescimento da produção de estudos

científicos nos últimos anos e à disponibilização de um grande

número de informações, o pesquisador pode encontrar

dificuldades em manter-se sempre atualizado e ainda correr o

risco de deparar-se com informações divergentes e

contraditórias

Page 20: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

A metanálise apresenta-se como uma boa

ferramenta para dar ao pesquisador informações

consistentes e valiosas.

Sintetiza da forma mais coerente informações de estudos

sobre o mesmo tema

• Principais fontes de informação nas áreas médicas,

biológicas, engenharias, entre outras.

Introdução

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Filtro: Garantir a confiabilidade e precisão dos resultados

Revisão Sistemática

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Os dados dos diferentes estudos podem ser

quantitativamente combinados por métodos estatísticos

metanálise.

Revisão Sistemática

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Observações: Uma Metanálise de qualidade só é possível

quando precedida de uma boa Revisão Sistemática.

Porém...

Pode-se realizar uma Revisão Sistemática sem Metanálise.

Page 23: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

“Síntese de Pesquisas”

O primeiro a usar técnicas de metanálise foi provavelmente

Karl Pearson no início do século XX quando procurava

tratamentos para febre tifoide

Metanálise

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“Uma análise estatística de grandes coleções de resultados de

estudos individuais com o propósito de integrar os achados

destes estudos” (Glass, 1976)

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O modo usual de se fazer metanálise é considerar apenas os

resultados (medidas de efeito) de cada estudo, e então,

combiná-los através do cálculo da média ponderada destas

medidas (Mantel e Haenszel, 1959; DerSimonian e Laird, 1986).

Metanálise

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Metanálise Baseada na Literatura

Page 25: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

Limitações do método:

1. Métodos diferentes (dificuldades na combinação dos

resultados)

2. Estudos pequenos e que não mostram significância

estatística podem não estar representados na literatura

publicada

3. Se apenas medidas-resumo são apresentadas na

literatura, pode ser impossível a realização de certos

tipos de análises

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Metanálise Baseada na Literatura

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• A metodologia pode ser aplicada para diferentes medidas

de efeito, tais como: odds ratio, risco relativo, diferença

entre médias, proporção, entre outras.

• Homogeneidade entre os estudos: a variabilidade

observada entre os estudos é devida apenas a flutuações

amostrais aleatórias;

• Heterogeneidade entre os estudos: a variabilidade dos

estudos têm origem não aleatória.

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Metanálise Baseada na Literatura

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Metanálise Baseada na Literatura

Heterogeneidade em metanálise

Possíveis causas de

heterogeneidade

-Diferenças entre os protocolos

utilizados;

-Definição da doença;

-Variações entre tratamentos;

-Variabilidades demográficas.

Sua avaliação é importante, pois indica o tratamento

estatístico mais adequado a ser utilizado.

Ausência Modelos de Efeito Fixo

Presença Modelos de Efeito Aleatório

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Metanálise Baseada na Literatura

Figura: Prevalência combinada de SDCS entre idosos de ILP

Exemplo: avaliação da prevalência de sintomas depressivos

clinicamente significativos (SDCS) em idosos brasileiros residentes

em instalações de longa permanência (ILP)

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IPD Metanalysis (Individual Patient-level Data)

“Padrão Ouro”: Resgata os dados originais de cada

participante dos estudos.

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Metanálise Caso a Caso

• Pode-se realizar análises de subgrupos, combinar diferentes

escalas de medidas e ainda permite a verificação dos

resultados por meio reanálise dos dados

Desvantagem: Impossibilidade de acesso aos dados dos estudos

por motivos simples, como a falta de colaboração ou perda de

dados

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Metanálise Caso a Caso

• Esta abordagem requer habilidades particulares, modelos

sofisticados e, é considerada o padrão ouro de metanálise.

• Existem diferentes metodologias estatísticas para a análise dos

dados; no entanto, não há uma única "metodologia correta".

• O modelo estatístico apresentado se baseia na mistura de

distribuições a posteriori dos parâmetros de interesse de cada

estudo pertencente a metanálise e então, encontrar uma

medida metanalítica.

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Metanálise Caso a Caso

Interesse: Verificar o sucesso na aplicação de uma nova técnica

cirúrgica que foi aplicada em sete centros universitários de cinco

estados brasileiros de três diferentes regiões.

Modelo estatístico: Bernoulli com parâmetro p (proporçãopopulacional de sucesso).

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Metanálise Caso a Caso

X: aplicação da nova técnica cirúrgica;

X = 1, se houve sucesso com probabilidade p ou

X = 0, se não houve sucesso com probabilidade 1 - p.

Logo, Y~Bernoulli(p).

Para cada estudo j:

Posteriori ∝ Priori × Verossimilhança

Distribuição a Priori: Uniforme(0,1)

Distribuição a Posteriori: 𝜋𝑗 𝑝 𝑋 ~𝐵𝑒𝑡𝑎 𝑦𝑗 + 1, 𝑛𝑗 − 𝑦𝑗 + 1

Metanálise: 𝑗=1𝐽

𝑤𝑗 𝜋𝑗 𝑝 𝑋

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Metanálise Caso a Caso

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Metanálise Caso a Caso

• Este resultado é como jogar uma moeda para predizer se o próximo

paciente terá ou não sucesso na cirurgia.

• Ao se usar a média como

medida-resumo da presente

distribuição metanalítica de

p, perde-se informação.

• Probabilidade preditiva: a

chance de um novo paciente

obter sucesso na nova

técnica cirúrgica é de 56%.

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Metanálise Caso a Caso

Distribuições preditivas: 𝑃 𝑍 = 1 𝑦𝐺1 = 73% e 𝑃 𝑍 = 1 𝑦𝐺2 = 51%

Resultado muito mais interessante!!

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Metanálise Caso a Caso

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Metanálise Caso a Caso

Considerações sobre a metodologia:

• O método produz como medida metanalítica uma distribuição

de probabilidade a posteriori para o parâmetro de interesse;

• Medida geral, fazendo com que ela possa ser utilizada, desde

o problema mais trivial de metanálise aos mais complexos;

• Quando há estatística suficiente disponível, realizar uma

metanálise baseada na literatura é equivalente a realizar uma

metanálise caso a caso, sem perda de informação.

Page 38: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

• Bueno, A et al. (2002). Environmental genotoxicity evaluation:

Bayesian approach for mixture statistical model. “SERRA” Stochastic

Environmental Research & Risk Assessment, 16, 4, 267-78.

• DerSimonian, R and Laird, N (1986). Meta-Analysis in Clinical Trials.

Controlled Clinical Trials, 7, 177--188.

• Glass, GV (1976). Primary, secondary, and meta-analysis of research.

Educ Res, 5, 3--8.

• Martins, CB (2013). Metanálise caso a caso sob perspectiva

bayesiana. Tese de Doutorado – Instituto de Matemática e

Estatística, USP.

Referências Bibliográficas

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Page 39: Plano de Trabalho Estatística aplicada ao esporte

• Mantel, N and Haenszel, W (1959). Statistical aspects of analysis of

data from retrospective studies of disease. Journal of the National

Cancer Institute, 22 (4), 719--748.

• Pearson, ES (1938). The probability integral transformation for

testing goodness of fit and combing independent tests of

significance. Biometrika, 30, 134--148.

• http://hiru.mcmaster.ca/cochrane/cochrane/hbook.htm

Referências Bibliográficas

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