EPIDEMIOLOGIAPRINCIPAIS TEMAS PARA PROVAS DE RESIDÊNCIA MÉDICA

Volume 2

AUTORIA E COLABORAÇÃO

Alex Jones Flores Cassenote

Graduado em biomedicina pelas Faculdades Integradas de Fernandópolis da Fundação Educacio-nal de Fernandópolis (FEF). Mestre e doutorando em Ciências pelo Programa de Pós-Graduação em Doenças Infecciosas e Parasitárias da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP). Epidemiologista responsável por diversos projetos de pesquisa na FMUSP e na Universi-dade Federal de São Paulo (UNIFESP). Epidemiologista do Centro de Dados e Assessor da Diretoria de Comunicação do Conselho Regional de Medicina do Estado de São Paulo (CREMESP). Colabora-dor do Laboratório de Epidemiologia e Estatística do Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia (LEE).

Marília Louvison

Graduada em medicina pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Especialista em Medicina Preventiva e Social pela UNIFESP. Mestre e doutora em Epidemiologia pela Faculdade de Saúde Pú-blica da Universidade de São Paulo (FSP/USP). Médica da SES/SP - Coordenadora Estadual da Área Técnica de Saúde da Pessoa Idosa 2008.

Aline Gil Alves Guilloux

Graduada em Medicina Veterinária pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Mestre em Ciências pelo Programa de Epidemiologia Experimental e colaboradora de projetos do Laborató-rio de Epidemiologia e Bioestatística da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia da Universi-dade de São Paulo (FMVZ/USP).

Augusto César Ferreira de Moraes

Graduado em Educação Física pelo Centro Universitário de Maringá (CESUMAR). Especialista em Fisiologia pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Mestre em Ciências pelo Programa de Pe-diatria e doutorando em Ciências pelo Programa de Medicina Preventiva da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP). Professor de Epidemiologia das Faculdades Metropolitanas Unidas (FMU).

Nathalia Carvalho de Andrada

Graduada em medicina pela Universidade de Mogi das Cruzes (UMC). Especialista em Cardiologia Clínica pela Real e Benemérita Sociedade Portuguesa Beneficente de São Paulo. Título de especialis-ta em Cardiologia pela Sociedade Brasileira de Cardiologia (SBC).

Thaís Minett

Graduada em medicina pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Especialista em Clínica Médica e em Neurologia e doutora em Neurologia/Neurociências pela UNIFESP, onde é professora adjunta ao Departamento de Medicina Preventiva.

Valéria Troncoso Baltar

Graduada em Estatística pelo Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da Uni-versidade de Campinas (UNICAMP). Especialista em Demografia pelo Centro Latino-Americano e Caribenho de Demografia (CELADE). Mestre em Ciências pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP). Doutora em Epidemiologia pela Faculdade de Saúde Públi-ca da Universidade de São Paulo (FSP-USP).

Após anos de dedicação intensa, numa árdua rotina de aulas teóricas e plantões

nos mais diversos blocos, o estudante de Medicina depara com mais um desafio, o qual

determinará toda a sua carreira: a busca por uma especialização bem fundamentada e

que lhe traga a garantia de uma preparação a mais abrangente possível.

Talvez a maior dificuldade enfrentada pelo futuro médico nessa etapa seja o ingresso

nos principais centros e programas de Residência Médica, devido ao número expressivo

de formandos, a cada ano, superior ao de vagas disponíveis. Contudo, essa barreira pode

ser vencida quando se conta com o apoio de um material didático direcionado e que

transmita total confiança ao candidato.

Considerando essa realidade, foi desenvolvida a Coleção SIC Principais Temas para

Provas de Residência Médica 2013, com capítulos baseados nos temas cobrados nas

provas dos principais concursos do Brasil, casos clínicos e questões, dessas mesmas

instituições, selecionadas e comentadas de maneira a oferecer uma compreensão mais

completa das respostas.

São 31 volumes preparados para que o candidato obtenha êxito no processo seletivo

e, consequentemente, em sua carreira.

Bons estudos!

APRESENTAÇÃO

Direção MedcelA medicina evoluiu, sua preparação para residência médica também.

ÍNDICE

Capítulo 1 - Bioestatística aplicada à análisede estudos epidemiológicos ...........................19

1. Introdução ................................................................... 19

2. A natureza das variáveis .............................................. 20

3. Medidas de ocorrência ................................................ 20

4. Medidas de associação em estudos epidemiológicos .... 24

5. Variáveis de confusão .................................................. 28

6. Aplicação da estatí sti ca em estudos epidemiológicos ... 29

7. Erros sistemáti cos ........................................................ 33

8. Amostragem em estudos epidemiológicos ................. 34

9. Resumo ........................................................................ 34

Capítulo 2 - Métodos diagnósticos ................ 37

1. Introdução ................................................................... 37

2. Possibilidades em um teste diagnósti co .................... 37

3. Parâmetros ................................................................. 38

4. Curva ROC .................................................................... 40

5. Testes diagnósti cos e predições clínicas ...................... 40

6. Testes de rastreamento de doenças na população ..... 41

7. Resumo ........................................................................ 43

Capítulo 3 - Estudos epidemiológicos ...........45

1. Introdução ................................................................... 45

2. Classifi cação ................................................................ 46

3. Tipos de delineamentos epidemiológicos ................... 47

4. Estudos qualitati vos ..................................................... 60

5. Novas abordagens ....................................................... 61

6. Resumo ........................................................................ 61

Capítulo 4 - Causalidade em Epidemiologia ...65

1. Introdução ................................................................... 65

2. Postulados de Henle-Koch ........................................... 66

3. Critérios de Bradford Hill ............................................. 66

4. Postulados de Henle-Koch-Evans................................. 68

5. Resumo ........................................................................ 69

Capítulo 5 - Medicina baseada em evidências, revisão sistemática e meta-análise ............... 71

1. Introdução ................................................................... 71

2. Medicina baseada em evidências ................................ 72

3. Revisão sistemáti ca ..................................................... 76

4. Meta-análise ................................................................ 77

5. Considerações fi nais .................................................... 78

6. Resumo ........................................................................ 78

Glossário .........................................................79

Casos clínicos ..................................................85

QUESTÕES

Capítulo 1 - Bioestatí sti ca aplicada à análise de estudos epidemiológicos ......................................... 105

Capítulo 2 - Métodos diagnósti cos ................................ 121

Capítulo 3 - Estudos epidemiológicos............................ 138

Capítulo 4 - Causalidade em Epidemiologia .................. 155

Capítulo 5 - Medicina baseada em evidências, revisão sistemáti ca e meta-análise ......................... 157

COMENTÁRIOS

Capítulo 1 - Bioestatí sti ca aplicada à análise de estudos epidemiológicos ......................................... 167

Capítulo 2 - Métodos diagnósti cos ................................ 179

Capítulo 3 - Estudos epidemiológicos............................ 196

Capítulo 4 - Causalidade em Epidemiologia .................. 209

Capítulo 5 - Medicina baseada em evidências, revisão sistemáti ca e meta-análise ......................... 211

Referências bibliográfi cas ............................219

Francisco Beraldi Magalhães | Infectologia | HC - UFPR

“O curso Intensivo do Medcel foi fundamental para a minha aprovação. A qualidade das aulas, associada ao ritmo de reta final dos professores, me trouxe o gás que precisava para estudar. O material didático, principalmente o Resumão, me permitiu dar aquela última olhada nos pontos mais importantes no mês anterior à prova, e o mais importante, treinar bastante no livro de questões, dividido por temas, o que facilita identificar nossas falhas, e por provas, o que direciona o estudo”.

Bruno Tonelotto | Anestesiologia | USP-RP | UNIFESP

“A preparação do Medcel foi fundamental para a aprovação neste concurso. Todas as questões foram constantemente abordadas nas aulas dos cursos Extensivo e Intensivo. Obrigado a todos da equipe Medcel”.

Flávio Luz Garcia Pires |Radiologia| USP-RP | UNICAMP

“Fiz o curso prático do Medcel (TPP) e recomendo-o a todos que tenham planos de prestar provas em instituições com provas práticas”.

Gabriel Barbosa de Souza | Otorrinolaringologia| Sta. Casa BH | UERJ

“Agradeço ao Medcel por facilitar meu acesso à tão sonhada residência médica. Parabéns pelo pioneirismo na junção de tecnologia e ensino médico de qualidade para as provas. A gincana foi uma ideia sensacional. Obrigado”.

“Fiz a prova seguro de que todos os temas haviam sido abordados ao longo do ano. Foram vários meses de preparação, mas as aulas regulares e o excelente material didático foram o diferencial, especialmente por incluírem, nos planejamentos teórico e estatístico, as provas do serviço em que buscava vaga”.Eduardo Jannke | Psiquiatria | UFPEL

Você em primeiro lugar!

Veja os depoimentos dos alunos Medcel

19

Bioestatí sti ca aplicada à análise de estudos epidemiológicos1

CAPÍTULO

Valéria T. Baltar / Alex Jones F. Cassenote / Marília Louvison

1. IntroduçãoVárias vezes você já deve ter deparado com a seguinte

frase: “fumar causa câncer de pulmão”. Embora a sentença tenha forte impacto, sabe-se que, do ponto de vista epide-miológico, essa relação é falsa, uma vez que existem pes-soas que fumam e que nunca desenvolverão o câncer de pulmão ou qualquer outra doença relacionada a tal hábito.

Apesar de existi rem críti cas à afi rmação citada, você sabe, desde antes de entrar na faculdade, que existe certa “verdade” na afi rmação. De fato, essa relação começou a ser demonstra-da a parti r da década de 1950 pelos famosos trabalhos de Doll e Hill (1950, 1954). Esses estudos, além de deixarem evidente a ínti ma relação tabaco versus câncer de pulmão, demonstra-ram a correspondência entre o aparecimento da neoplasia do pulmão e a quanti dade de tabaco nos pacientes.

O pressuposto primordial para entender a discussão que será iniciada é que a doença não surge ao acaso (alea-toriamente). Existem alguns fatores associados à maior ou menor frequência, alguns que contribuem para o seu sur-gimento (fatores de risco) e outros cujo caráter protege o indivíduo (fatores de proteção). Nesse senti do, surgem as pesquisas de Doll e Hill, conhecidos pesquisadores que ob-servaram e analisaram fatores relacionados com o câncer de pulmão, concluindo que a doença é signifi cati vamente mais frequente entre os indivíduos com hábito de fumar.

Para os procedimentos de análise, a Epidemiologia é servida por uma disciplina chamada Estatí sti ca, ou mais precisamente a Bioestatí sti ca. Segundo Pereira (2010), a Estatí sti ca é uma disciplina das ciências formais (despida de objeto, tratando apenas de estrutura conceitual, lógica e epistemológica do conhecimento) à qual diferentes ciên-cias empíricas (com objeto defi nido) recorrem para melhor conhecer os assuntos de seu interesse. O prefi xo “bio” para Bioestatí sti ca busca apenas dar-lhe o senti do de aplicação às ciências biológicas e da saúde, não havendo nada de con-ceitualmente diferente.

Em Epidemiologia, os assuntos nos quais se busca maior entendimento são as relações que diversas variáveis do indi-víduo, do tempo e do espaço estabelecem com determina-dos desfechos, que muitas vezes são as doenças de interesse do pesquisador, fi cando explícito que o ponto central de uma avaliação está alocado na investi gação da associação e efeito de variáveis independentes (fatores) sobre variável depen-dente (desfecho).

Para ilustrar essa situação, imagine o seguinte: choveu muito durante a noite toda, e o nível dos rios estará eleva-do. Existe uma relação direta entre as águas das chuvas e as dos rios, ou seja, elas estão associadas. Nesse caso, poderia ser possível ainda medir a infl uência da variável indepen-dente (chuva) sobre a variável dependente (nível dos rios) e, de certo modo, conhecer a infl uência que a variabilidade de uma exerce sobre a variabilidade da outra.

A associação, muitas vezes, indica que uma variável pode estar no caminho da causalidade de um determinado desfecho, contudo essa relação pode existi r pelo simples acaso ou por alguma distorção como o efeito de confusão, por exemplo. Existem, na atualidade, tratamentos adequa-dos que possibilitam ao pesquisador fazer essas considera-ções, embora outras questões também sejam importantes para se falar em inferência causal.

Tendo em vista que a Bioestatí sti ca está servindo a Epide-miologia como uma ferramenta aplicada, faz-se necessária a uti lização de uma estrutura didáti ca para direcionar o leitor. Almeida Filho e Rouquay (2002) sugerem que as seguintes per-guntas sejam realizadas pelos interessados neste momento:

- “Em que medida (com que intensidade) ocorre a doen-ça ‘Y’”?; - “Na presença de quais condições/fatores a doença ‘Y’ se manifesta?”; - “Qual a possibilidade de que a associação entre a do-ença ‘Y’ e o fator ‘X’ se deva ao acaso?”.

EPIDEMIOLOGIA

20

BIOESTATÍSTICA APLICADA À ANÁLISE DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS

A organização dessas perguntas, segundo os autores, permite uma discussão que pode ser sinteti zada em 3 eta-pas: as medidas de ocorrência; as medidas de associação; e as medidas de signifi cância estatí sti ca.

2. A natureza das variáveisAntes de prosseguir com a questão da análise estatí sti ca,

é preciso conhecer a natureza das variáveis consideradas, ou seja, como é feita a codifi cação dos eventos observados. Quando muitos indivíduos são avaliados, como no caso dos estudos epidemiológicos, é obrigatório seguir um padrão que facilite a manipulação e a interpretação dos dados.

Segundo Rouquayrol (1994), o termo “variável” pode ser defi nido como a propriedade que determina a maneira pela qual os elementos de qualquer conjunto são diferentes entre si. Além da classifi cação metodológica em “dependente” e “in-dependente”, já discuti da, Pereira (2010) explica que existem 2 ti pos de variáveis, as qualitati vas e as quanti tati vas (Figura 1).

Existem medidas que designam qualidade de coisas, en-tre elas: aquelas cujas categorias não têm relação de ordem uma com a outra e que são chamadas qualitati vas nomi-nais (nomes, rótulos – com estes atributos, as coisas podem ser avaliadas apenas como iguais ou diferentes); e aquelas cujas categorias têm alguma relação uma com a outra e que são chamadas qualitati vas ordinais (hierarquia do ti po 1º, 2º etc. – com estes atributos, as coisas podem ser avaliadas como iguais, diferentes, maiores ou menores).

Figura 1 - Tipos de variáveis exploradas nos estudos epidemiológicosFonte: PEREIRA, 2010; com modifi cações.

Existem outras que designam quanti dade ou intensi-dade de predicados, e, entre essas, aquelas cujos predica-dos são quânti cos, que variam por unidade defi nida, e que são chamadas de quanti tati vas discretas (multi tude: con-tagens, como em idade em anos completos – com estes predicados, as coisas podem ser comparadas como iguais, diferentes, maiores ou menores até o limite em que a tal unidade permita disti nção); e aquelas cujos predicados são contí nuos, cuja unidade pode ser indefi nidamente re-defi nida para níveis menores e que são chamadas quanti -tati vas contí nuas (magnitude, como quilômetro que pode ser redefi nido em metros, centí metros etc. – com esses predicados as coisas podem, ainda que teoricamente, já que haverá um limite fí sico para a divisão, ser comparadas até o nível de minúcia que possa disti nguir perfeitamente coisas iguais, diferentes, maiores ou menores).

As disti nções entre as variáveis são menos rígidas do que a descrição insinua. Por exemplo, pode-se tratar a idade como uma variável contí nua, mas, se for registrada pelo ano mais próximo, poderá ser vista como variável discreta. Idade poderia ainda ser dividida em grupos etários, como “crian-ças”, “adultos jovens”, “idade média” ou “idosos”, podendo ser tratada também como uma variável categórica ordinal.

3. Medidas de ocorrênciaMedidas de ocorrência, ou frequências, são uti lizadas

para descrever variáveis qualitati vas. A frequência simples é a contagem das ocorrências de uma das categorias. Para fa-cilitar a interpretação dos resultados, as frequências relati vas (proporção de elementos que pertencem a uma categoria em relação ao conjunto) são calculadas em termos de per-centuais, assim torna-se possível a comparação dos dados.

No tratamento de variáveis quanti tati vas, o cálculo de frequências pode não ser viável, visto que o número de ca-tegorias pode ser muito elevado. É possível obter medidas de frequência quando o dado quanti tati vo é agrupado em categorias. Outras medidas, como as de tendência central e dispersão, são úteis para resumir os dados.

Um banco de dados proveniente de uma pesquisa hipo-téti ca servirá para exemplifi car a uti lização dessas medidas de maneira práti ca. Imagine que esses dados são oriundos de pacientes que foram selecionados no serviço ambulatorial de um hospital, sendo que o objeti vo dos pesquisadores era estudar a frequência de certa lesão cardíaca. Foram avaliadas algumas variáveis do indivíduo e realizados alguns exames la-boratoriais. A presença ou ausência da doença foi defi nida por uma avaliação clínica e um exame de imagem (Tabela 1).

Tabela 1 - Banco de dados hipotéti co com diferentes ti pos de va-riáveis

Nom

es

Sexo

Idad

e (a

nos)

Fum

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Glic

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(mg/

dL)

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g/dL

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)

Lesã

o?

Maria Feminino 47 Sim 120 120 311 Sim

Fáti ma Feminino 52 Não 264 205,11 185 Não

71

Medicina baseada em evidências, revisão sistemáti ca e meta-análise5

CAPÍTULO

Augusto César F. de Moraes / Alex Jones F. Cassenote / Marília Louvison

1. IntroduçãoEste capítulo propõe a apresentação de um dos conte-

údos mais recentes discuti dos em Epidemiologia e nas ci-ências médicas: a Medicina Baseada em Evidências (MBE), as revisões sistemáti cas e a meta-análise. O médico que conhecer essas ferramentas estará apto para a atualização contí nua independentemente de sua área de atuação ou especialidade, podendo lidar com a vasti dão de informa-ções que surgem no dia a dia.

Tradicionalmente, a práti ca médica era, em muito, ba-seada na experiência de cada profi ssional. As provas cien-tí fi cas ti nham pouco peso quando um médico ti nha que tomar determinada decisão clínica. Por mais contraditório que possa parecer, tal situação era ainda mais presente no mundo acadêmico, quando o argumento de autoridade, ex cathedra, prevalecia sobre qualquer outra coisa. No en-tanto, setores importantes da classe médica, lentamente, começaram a perceber que as decisões clínicas eram tão mais apropriadas quanto mais embasamento encontravam em conhecimentos provenientes de estudos cientí fi cos. Apesar da grande resistência encontrada em determinados meios médicos, o movimento favorável às decisões clínicas baseadas em evidências cientí fi cas começou a ganhar cor-po, especialmente a parti r da década de 1980 (CORDEIRO et al., 2012).

Foi nesse cenário que David Sackett e seu grupo da Universidade de McMaster no Canadá cunharam o termo “Medicina Baseada em Evidências”. A ideia central era a de que os médicos uti lizassem de modo consciencioso, explíci-to e judicioso da melhor evidência cientí fi ca atual quando tomassem decisões em seu trabalho de cuidado individu-al dos pacientes. Obviamente, a MBE não nega o valor da experiência pessoal de cada profi ssional, propondo apenas

que esta esteja alicerçada em evidências cientí fi cas, o que, além de tudo, confere também um caráter éti co à práti ca profi ssional (CORDEIRO et al., 2012).

Nas últi mas 2 décadas, a produção cientí fi ca apresen-tou um crescimento exponencial de arti gos publicados em todas as áreas das ciências da saúde. Uti lizando um assunto relacionado à especialidade de Cardiologia, a Figura 1 ilustra esse crescimento em um espaço de tempo de 9 anos (2001 a 2010). Os termos-chave uti lizados para esta pesquisa rea-lizada junto ao PubMed foram: risk cardiovascular disease, adult e original study. Observe que existe um crescimento médio elevado de mais ou menos 113 arti gos por ano.

Figura 1 - Número de arti gos publicados entre 2001 e 2010 indexa-dos no PubMed, relacionados com fatores de risco cardiovascular em adultos

Essa evidência mostra a necessidade de sinteti zar o conhecimento cientí fi co para gerar atendimento melhor e mais próximo do mundo “real” do paciente por meio de provas obti das das pesquisas básicas e aplicadas. Contudo, a MBE deve respeitar algumas etapas para a síntese do co-nhecimento desenvolvido:

EPIDEMIOLOGIA

72

MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIAS, REVISÃO SISTEMÁTICA E META-ANÁLISE

- Transformar necessidade de informação em perguntas passíveis de resposta; - Buscar com máxima efi ciência a melhor evidência para responder a questão; - Avaliar criti camente as evidências quanto à sua valida-de e uti lidade; - Implementar os resultados na práti ca clínica; - Avaliar o desempenho.

As principais metodologias que a MBE tem uti lizado para a síntese do conhecimento são revisão sistemáti ca e meta--análise, que estão descritas metodologicamente a seguir.

2. Medicina baseada em evidênciasA MBE refere-se ao aperfeiçoamento das competências

tradicionais do médico no diagnósti co, tratamento, preven-ção e áreas correlatas por meio do processamento sistemá-ti co de questões relevantes e passíveis de resposta, e do uso de estatí sti cas matemáti cas de probabilidade e risco (GREENHALGH, 2001).

Em outras palavras, a MBE uti liza provas cientí fi cas exis-tentes e disponíveis no momento, com boa validade interna e externa, para a aplicação de seus resultados na práti ca médica (DIB, 2010).

A MBE se tornou factí vel, pois houve:

-O desenvolvimento das estratégias para uma busca e avaliação das evidências; - A criação das revisões sistemáti cas das intervenções em saúde; -O surgimento dos periódicos secundários baseados em evidências; - A criação dos sistemas de informação que trazem até nós as melhores evidências; - A identi fi cação e a aplicação das estratégias efeti vas para um aprendizado em longo prazo e para a melhora da performance clínica (GUIMARÃES, 2009).

Para que a MBE seja desenvolvida na práti ca médica, al-guns autores estabeleceram passos para a busca de evidên-cias que podem ser vistos na Tabela 1 (BENSEÑOR; LOTUFO, 2005).

Tabela 1 - Passos para realizar a busca de evidências

Passos Objeti vos O que fazer?

1

Converter a informação necessária sobre o(a) paciente em uma per-gunta

Quero saber sobre um recurso diagnósti co?Prognósti co? Terapêuti co? Preventi vo?

2

Buscar as melhores evidências para responder a essa pergunta

Preciso localizar estudos de sensibilidade, especifi cidade? Coortes? Ensaios clínicos? Revisões sistemáti cas?

Passos Objeti vos O que fazer?

3

Analisar criti camente a evidência em relação à validade, impacto e aplicabilidade

Qual a validade interna e externa dos estudos?Os resultados são aplicáveis na minha práti ca?

4

Integrar o conheci-mento adquirido com a experiência clínica e com os aspectos do paciente

Os resultados são aplicáveis com meus pacientes?

5Avaliar a efeti vidade e a efi cácia na execução dos passos 1 a 4

--

Fonte: BENSEÑOR; LOTUFO, 2005; com modifi cações.

A - Passo 1

Inicialmente, é preciso converter a informação necessária sobre o(a) paciente em uma pergunta. Sackett , Richardson e Rosemberg (1997) colocam que esse passo é o mais difí cil para a busca de melhores evidências para abordar problemas clínicos. Para muitos(as) médicos(as), os esforços para fazer perguntas e procurar respostas são tão grandes que, soma-dos à limitação de tempo para leitura, impossibilitam que as necessidades de informação sejam sati sfeitas.

O mesmo autor aponta os tópicos centrais do trabalho clínico em que surgem frequentemente as perguntas clí-nicas. São eles: achados clínicos, eti ologia, manifestações clínicas das doenças, diagnósti co diferencial, exames diag-nósti cos, prognósti cos, tratamento, prevenção, experiência e signifi cado e automelhora.

Nobre, Bernardo e Jatene (2003) apontam no 1º de seus 3 arti gos sobre a MBE que a forma preconizada para a elaboração de uma pergunta clínica é conhecida pela sigla PICO (Tabela 2), formada por P de Paciente ou População, I de Intervenção ou Indicador, C de Comparação ou Controle e O de Outcome, que signifi ca desfecho clínico, resultado, ou, por fi m, a resposta que se espera encontrar nas fontes de informação cientí fi ca.

Tabela 2 - PICO: como formular bem uma questão na MBE

Siglas Signifi cados Exemplos

P Paciente ou população

Pessoas idosas com diabetes ti po 2 e hipertensão arterial não complicadas

IIntervenções ou indicador

Tratamento anti -hipertensivo

C Comparação ou controleNão tratar a hipertensão e a informação

OOutcome ou desfecho clínico

Benefí cio para a saúde da paciente em questão

Lopes (2000) sugere a alternati va a seguir: a questão deve ser enunciada da forma mais clara possível para facili-

EPIDEMIOLOGIACASOS CLÍNICOS

87

CASO

S CL

ÍNIC

OS

2012 - FMUSP1. O uso de estati nas na prevenção primária de doença coronariana, em indivíduos assintomáti cos com risco bai-xo para doenças cardiovasculares, pode ter importantes implicações para a saúde pública. Os resultados de ensaios

clínicos comparando estati nas com placebo são apresen-tados em investi gação publicada recentemente, parcial-mente apresentados a seguir e adaptados de Brugts et al. BMJ 2009. Considere que em todos os estudos o erro alfa é de 5%.

Números de pacientes/número de eventosGrupos

Risco relati voExperimental Controle

WOSCOPSw9 3.302/174 3.293/248 0.68 (0.56 a 0.83)

AFCAPS/TexCapsw8 3.304/57* 3.301/95* 0.61 (0.45 a 0.83)

PROSPERw6 1.585/126 1.654/145 0.90 (0.70 a 1.15)

ALLHAT-LLTw7 5.170/380 5.185/421 0.90 (0.78 a 1.04)

ASCOT-LLAw10 5.168/163 5.137/249 0.64 (0.52 a 0.78)

HPSw5 1.455/NA 1.457/NA 0.57 (0.41 a 0.79)

CARDSw4 1.428/43 1.410/65 0.65 (0.44 a 0.97)

MEGAw2 3.866/23† 3.966/43† 0.55 (0.33 a 0.91)

Total 23.823/966 23.946/1266 0.70 (061 a 0.81)

Q stati sti c P = 0.02, I² = 60% 0.25 0.5 1 2 --

Favorece estati nas Favorece controles

a) Cite o ti po de estudo apresentado:

b) Cite a medida de efeito uti lizada, incluindo o valor das esti mati vas pontual e intervalar:

c) Interprete quanti tati vamente o resultado principal, in-dicando a conclusão do estudo em relação ao efeito da estati na:

2012 - FMUSP2. A intervenção multi fatorial intensifi cada, com rígida regulação da glicose e uso de bloqueadores do sistema renina-angiotensina, aspirina e agentes hipolipemiantes, tem sido indicada para reduzir o risco de doença cardiovas-cular não fatal em pacientes com Diabetes Mellitus (DM) ti po 2 com microalbuminúria. Um estudo procurou avaliar se essa conduta terapêuti ca teria efeito também sobre a mortalidade. Um total de 160 indivíduos com DM ti po 2 e microalbuminúria persistente foi alocado aleatoriamente para receber esse tratamento multi fatorial intensivo (80) ou convencional (80). Após um período mediano de se-guimento de 7,8 anos, ocorreram 24 óbitos no grupo de tratamento intensivo e 40 no convencional.

a) Qual o ti po de estudo realizado no presente trabalho?

99

CASO

S CL

ÍNIC

OS

Caso 10

a) De acordo com os valores que as variáveis podem assu-mir, elas se dividem em qualitati vas (nominal e ordinal) e quanti tati vas (categóricas e contí nuas):- Sexo: variável qualitati va nominal;- Idade em anos: variável quanti tati va discreta;- Peso: variável quanti tati va discreta;- Altura: variável quanti tati va discreta;- Circ. abdominal: variável quanti tati va discreta;- Creati nina sérica: variável quanti tati va contí nua;- Triglicérides (mg/dL): variável quanti tati va discreta.

Conhecer os ti pos de variáveis é fundamental em um es-tudo epidemiológico, pois os cálculos estatí sti cos aplica-dos dependerão dos ti pos de variáveis que estão sendo avaliadas.

b) - Média para a variável idade: x = 32 + 54 + 43 + 44 + 43 + 59 + 60 + 43 + 36 + 39 =

453/10 = 45,3 anos.

O ponto médio da distribuição da variável idade é de 45,3 anos.

- Mediana para a variável peso:PP50%= 10 + 1/2 = 11/2 = 5,5.

A mediana é um valor entre a 5ª e a 6ª posições (5,5). Ordena-se a variável (células cinzas):

Peso (kg)675860656870748495

102

- Média entre os valores de posição 5 e 6: 68 + 70/2 = 69kg é o valor da mediana. Assim, pode-se

dizer que, de um grupo de 10 indivíduos, 50% deles têm peso menor do que 69kg.

- Moda da variável creati nina: Valor que mais se repete na distribuição da variável

(0,73mg/dL).

c) - Variável “triglicérides”: é do ti po quanti tati va discreta, assim uma estratégia de resumo seria a descrição de sua média de desvio-padrão, uma que leve a dar ideia do ponto central da variável e outra referente à disper-são desta;

- Média: poderá ser obti da dividindo a soma das obser-vações pelo número delas, sendo representada pela seguinte fórmula:

- Desvio-padrão: é a medida mais comum da dispersão estatí sti ca. O desvio-padrão defi ne-se como a raiz qua-drada da variância e pode ser assim expresso:

Os cálculos fi cam mais simples de serem desenvolvidos quando feito por partes, como na Tabela a seguir:

Triglicérides (mg/dL)

(Xi – média arit-méti ca)

(Xi – média aritméti ca)2

167 -2,6 6,76132 -37,6 1.413,76189 19,4 376,36230 60,4 3.648,16194 24,4 595,36158 -11,6 134,56129 -40,6 1.648,36186 16,4 268,96154 -15,6 243,36157 -12,6 158,76

Média Soma 8.494,4= Variância (s2) 943,82

169,6 Desvio-padrão (√s2) 30,72

A média de triglicérides resultou em 169,6mg/dL com desvio-padrão de 30,72mg/dL. Pode-se dizer, então, que o ponto médio da distribuição da variável “triglicé-rides” é de 169,6 e que é padrão (comum) uma variação de 30,92 para além ou aquém dessa média.

Repare que os valores-resumo têm uma semânti ca in-teressante. É possível que se faça algum julgamento so-bre as característi cas desse grupo mesmo sem conhecer nenhum indivíduo se apenas os valores de média e de desvio-padrão esti vessem disponíveis.

A variável “sexo” é do ti po qualitati va nominal; as estra-tégias mais simples de apresentação desse ti po de va-riável referem-se à proporção de cada uma das catego-rias. Por exemplo, nos dados disponíveis, verifi ca-se que 60% (6) do grupo são compostos por mulheres e 40% (4) por homens. Como existem apenas 2 categorias, toda a ocorrência possível foi descrita.

d) Esta é uma questão que causa confusão, até mesmo para muitos pesquisadores. Para um estudo ter boa qualidade inferencial, deverá contar com uma amostra que represente a população de origem. Geralmente, nessa amostragem os indivíduos são sorteados, além de contarem com a mesma probabilidade de pertencerem à amostra (grupo que será avaliado).

É necessário pensar que amostras selecionadas em hos-pital devem, por si só, apresentar maior variabilidade de

EPIDEMIOLOGIA

QUESTÕES

105

QU

ESTÕ

ES

Bioestatí sti ca aplicada à análise de estudos epidemiológicos

2013 - UFF

1. Em relação às medidas de associação usadas nos estu-dos epidemiológicos, escolha a opção correta:a) nos desenhos longitudinais prospecti vos, tanto o RR

(Risco Relati vo) quanto a RT (Razão de Taxas) são medi-das mais precisas do risco do desfecho

b) o OR (Odds Rati o) não pode ser usado quando o dese-nho do estudo é coorte, pois essa medida de associação é exclusiva de estudos caso-controle

c) em estudos de coorte, a melhor medida é o RR, o qual, nos ensaios clínicos randomizados ou nos estudos caso--controle, não pode ser calculado

d) caso uti lizada, a análise de sobrevida possibilitaria o cál-culo do OR ou do HR (Hazard Rati o)

e) o RR é a melhor medida de associação somente nos estudos em que a medida de frequência trabalha com pessoa-tempo

Tenho domínio do assunto Refazer essa questão

Reler o comentário Encontrei difi culdade para responder

2013 - SANTA CASA DE BH

2. Considere um estudo realizado em uma amostra de alu-nos ingressantes nas escolas públicas de um determinado município no ano de 1991. Realizou-se a avaliação antro-pométrica, e a ocorrência de desnutrição foi associada com sexo, idade, local de residência e escolaridade do pai. Essa modalidade de estudo pode ser classifi cada como:a) estudo transversalb) estudo de coortec) estudo de caso controled) ensaio clínico

Tenho domínio do assunto Refazer essa questão

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2013 - AMP

3. Com relação à possibilidade de erros (vieses) nos estu-dos clínicos, assinale a correta:a) o viés de confusão pode ocorrer quando o fator de con-

fusão está distribuído de maneira igual entre os gruposb) o viés de aferição acontece quando o processo de coleta

das variáveis do estudo é sistemati camente igual nos 2 grupos

c) o viés de seleção distorce os resultados pelo modo com que os parti cipantes são recrutados

d) o erro ti po I ou alfa acontece quando o teste não mostra signifi cância quando na verdade existe

e) o erro ti po II ou beta quando o teste estatí sti co mostra diferença quando na verdade ele não existe

Tenho domínio do assunto Refazer essa questão

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2012 - UNICAMP

4. Analise a Figura – Esti mati va do número de casos de câncer segundo estadiamento, Direção Regional de Saúde 7, 2011 – e assinale a alternati va correta:

Fonte: Base de cálculo IBGE 2010 e INCA 2009.

a) os casos de estadio 0, 1 e 2 mostram a efi cácia das ações de prevenção e promoção da saúde que vêm sendo im-plementadas na região

b) os tumores evidenciados por TY mostram que é neces-sário melhorar as ações de rastreamento dos tumores sólidos

c) pode-se inferir que os municípios da região de Campi-nas estão investi ndo em diagnósti cos mais precoces

d) em torno de 50% dos casos são diagnosti cados nas fases avançadas da doença, comprometendo as chances de cura e sobrevida por câncer na região

Tenho domínio do assunto Refazer essa questão

Reler o comentário Encontrei difi culdade para responder

2012 - SANTA CASA-SP

5. Após a leitura e a interpretação da Tabela a seguir, é possível inferir, exceto:

Idade materna

(anos)

Risco de síndrome de Down por 1.000 nascidos

Percentual de partos por grupo etário (% por todas

as idades)

% de casos de síndrome de Down em

cada faixa etária ma-

terna<30 0,7 78 51

30 a 34 1,3 16 20

35 a 39 3,7 5 16

40 a 44 13,1 0,95 11

>45 34,6 0,05 2

Todas as idades

1,5 100 100

Fonte: ROSE, 1985.

a) gestantes <30 anos apresentam baixo risco de terem fi -lhos com síndrome de Down

b) gestantes <30 anos geram mais da metade dos casos de síndrome de Down

c) gestantes >40 anos apresentam maior risco de terem fi lhos com síndrome de Down

EPIDEMIOLOGIACOMENTÁRIOS

170

EPIDEMIOLOGIA - COMENTÁRIOS

Questão 22. A alternati va correta é “a”; seguem as outras representações:b) Representação do estudo de meta-análise

c) Histograma de variância

d) Representação de estudo transversal (curva ROC)

e) Distribuição binomial simples e variada

Gabarito = A

Questão 23. Erro ti po II ou erro beta ou aleatório relaciona--se com o poder da amostra, que não conseguiu detectar benefí cio. A alternati va “a” está incorreta, pois viés de confu-são é corrigido no planejamento do ensaio clínico, através da realização da randomização. A alternati va “b” está incorreta, pois efeito Hawthorne decorre do comportamento do pa-ciente que recebe intervenção num ensaio clínico, querendo agradar ao pesquisador, e relata somente “bons” resultados com a intervenção. A alternati va “c” está incorreta, pois o mascaramento ou cegamento não interfere na detecção do benefí cio, ao contrário. A alternati va “a” está incorreta, pois erro ti po I (ou erro alfa, ou sistemáti co) é sempre tolerável (5%) e não levaria a falha na detecção do benefí cio.Gabarito = E

Questão 24. I - A precisão do estudo depende do tamanho amostral (representati va), e essa precisão pode falhar por 2 ti pos de erros: aleatórios ou sistemáti cos.II - A validação interna não depende da validação externa.III - Existe validação interna quando os resultados encontra-dos são válidos para a população-alvo.Gabarito = C

Questão 25. A chance de câncer de esôfago no grupo de fumantes é calculada da seguinte forma: 47 / 77 = 0,61. A chance dos não fumantes é de 0,24 (8 / 33). Portanto, a razão de chances ou Odds Rati o (OR) é de 0,61 / 0,24 = 2,5. O OR é uma medida uti lizada para estudos do ti po caso--controle em que não há uma “população” sob risco de desfecho, uma vez que o grupo controle é estabelecido a parti r do conceito de não doença. Geralmente, o cálculo da chance aumenta a associação entre exposição e efeito, e a chance deve ser considerada hipótese.Gabarito = A

Questão 26. O Intervalo de Confi ança (IC), uma das for-mas objeti vas de expressar os erros aleatórios (ao acaso) que podem estar envolvidos nas observações de um estu-do epidemiológico, quanti fi ca a incerteza na mensuração, pois permite a avaliação direta da faixa de valores possíveis para uma esti mati va. Habitualmente, ele é relatado como sendo de 95%, ou seja, expressa a variação de valores em que há 95% de certeza de que o valor verdadeiro para a população como um todo está incluído. Caso o IC inclua a unidade (valor 1), signifi ca que há chance de a associação entre exposição e desfecho ter ocorrido por acaso (hipó-tese nula). A vantagem desse método estatí sti co é que ele refl ete o tamanho da amostra. Um IC 95% “estreito” (IC 95% = 2 - 2,5), obti do, em geral, em amostras grandes, mostra maior confi ança e maior precisão. Os cálculos para os IC são feitos pelos pacotes estatí sti cos que valorizam se o IC será para avaliar diferença entre médias (variáveis quanti tati vas) ou entre proporções (variáveis qualitati vas). Esses testes podem ser teste t-student (testa hipóteses que envolvem 2 médias), teste Z, ANOVA, teste qui-quadrado (trabalha com proporções calculadas), índice kappa (comparação entre os resultados observados por 2 profi ssionais diferentes).Gabarito = B