7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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.
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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.
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Metodologia CientProblema, hipótese e redação
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PesquisaFormulação do
problemaConstrução de
hipótesesDeterminação
do plano
Seleção daamostra
Coleta dedados
Operacionalizaçãodas variáveis
Análise e Redação do
Elaboração dos
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PesquisaFormulação do
problemaConstrução de
hipótesesDeterminação
do plano
Seleção daamostra
Coleta dedados
Operacionalizaçãodas variáveis
Análise e Redação doElaboração dos
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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
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Problema
“... a maneira mais prática para entender oproblema cientí fico, consiste em primeiramindetificar que não é.”
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ProblemaComo Formular um problema?
Complexidade da questão
Processo criativo
imersão sistemática no objeto
Estudo da literatura
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ProblemaComo Formular um problema?
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
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ProblemaComo Formular um problema?
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
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ProblemaComo Formular um problema?
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
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ProblemaComo Formular um problema?
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
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ProblemaComo Formular um problema?
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
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Hipótese
É a proposição testável que pode vir a ser aproblema.
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HipóteseHipóteses casuísticas
Hipóteses que se referem à frequencia de a
Hipóteses que estabelecem relação de assocvariáveis
Hipóteses que estabelecem relação de depe
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Hipótese
Hipóteses casuísticas
Afirmam uma característica
“Moisés era egípcio, e não judeu” Fre
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Hipótese
Hipóteses que se referem à frequencia de
acontecimentos
“A crença em horóscopo é muito difund
habitantes de certa cidade.”
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Hipótese
Hipóteses que estabelecem relação de assoc
variáveis
“Alunos de medicina são mais conserva
alunos de ciências-sociais”
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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
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HipóteseComo chegar a uma hipótese
“Gênio”
Observação
Resultado de outras pesquisas
Teorias
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HipóteseCaracterísticas da hipótese aplicável
Deve ser conceitualmente clara
Deve ser especí fica
Deve ter referências empíricas
Deve ser parcimoniosa
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PesquisaFormulação do
problemaConstrução de
hipótesesDeterminação
do plano
Pré -teste dosinstrumentos
Seleção daamostra
Coleta dedados
Análise e Redação do
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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
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Redação do relatório da pes
Folha de rosto
Sumário/índice
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Redação do relatório da pes
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
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Redação do relatório da pes
Desenvolvimento
Método
Resultado
Discussão ou comentário
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Redação do relatório da pes
Conclusão
Apêndices e anexos
Bibliografia
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Redação do relatório da pes
Proposição de extensão das partes de um tpesquisa. (Cervo e Bervian, 1983 p. 100)
20% conjunto de introdução40% idéias principais
30% desenvolvimento
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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:
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Redação do relatório da pes
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
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Redação do relatório da pes
Fonte legível, tamanho 12, sem erros
ABNT: Bibliografia
espaços simples
separadas entre si por espaços duplos
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7/20/09
Pesquisa BibliográfcaPrincípios Básicos
Programa de Pós-Graduação emOtorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e
Pescoço
Denise Abranches
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7/20/09
TemaDefnido
Programa de Pós-Graduação emOtorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e
Pescoço
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7/20/09
Programa de Pós-Graduação emOtorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e
Pescoço
Identifcar os conceitos da pesquisa
DeCSDescritores em Ciências da Saúde Vocabulário Controlado
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PRINCIPAISBASES DE DADOS
Programa de Pós-Graduação emOtorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e
Pescoço
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ESPAÇO PERSONALIZADODENTRO DO PUBMED
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7/20/09
Análise de citações/Fator de impacto JCR
d ó G d
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7/20/09
PERIÓDICOS CAPES12.365 revistas internacionais e nacionais
Programa de Pós-Graduação emOtorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e
Pescoço
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DICAS
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7/20/09
CONFIGURAR O PROXY
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7/20/09
Gerenciador de Reerências
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7/20/09
Fernando Danelon Leonhardt
Ética em Pesquisa
UNIFESP
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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
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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.
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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.
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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
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7/20/09
Ética e Dignidade Humana
l Autonomial Beneficêncial Não maleficêncial Justiça e Equidade
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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)
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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.”
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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
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7/20/09
Ética e Pesquisa no Brasil
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”
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7/20/09
Ética e Pesquisa no Brasil
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.
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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).
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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.
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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.
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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.
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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.
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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”
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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
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Termo Consentimento Livre e
Esclarecido1. Natureza do Projeto2. Procedimentos do Estudo3. Riscos e Benefícios4. Confidencialidade5. Participação voluntária
6. Formulário de Consentimento
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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
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Roteiro de Checagem CEP
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Roteiro de Checagem CEP
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Roteiro de Checagem CEP
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Roteiro de Checagem CEP
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lObrigado!
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Pesquisa Clínica
Ensaio Clínico
Disciplina de Otoneurologia /
UNIFESP-EPM
Ricardo Schaffeln Dorigueto
Ensaio Clínico
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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
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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.
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1. Problema – Erro aleatório.
Solução – Aumentar tamanho da amostra = aumenta precisão daestimativa.
100%
50%
11,1%
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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.
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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
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VV
Comunidade
HSP
diagnóstico
tratamento
prognóstico
padrão usual da doença
prognóstico
Amostra de conveniência X Amostras Probabilísticas
• Menores custos
• Viés de Seleção Amostra consecutiva
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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
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Princípios da randomização
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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
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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.
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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.
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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
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randomizado
R
Tratamento 1
placebo
doente sadio
doente sadio
amostra
população
presente futuropresente
Ensaio Randomizado Fatorial
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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
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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)
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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
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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
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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.
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Metodologia Científica
Estudo Experimental
Leonardo Bomediano Sousa Garcia
Experimento
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Experimento
Objeto de estudo
Variáveis
Controle
Efeito
Determinadas condições
Experimento
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Experimento
Experimento
Aleatorização
Controle
Ensaio Clínico
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Ensaio Clínico
James Lind (1716-94)
ensaio clínico demonstrando que frutas cítricas curavamo escorbuto
Ensaios Clínicos
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Ensaios Clínicos
Efeito Clínica
Intervenção Sanitária
Valor Cirúrgica
Ensaios Clínicos
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Ensaios Clínicos
Observacionais
Crédito filosófico-científico
Metanálises
Ensaios Clínicos
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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
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Ensaio Clínico
Intervenção
Aleatorização Mascaramentos Efeito
Ramdomização “Cego”
Controle
Estudo experimental
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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Ensaio Clínico
Desvio caudal do septo nasal: avaliação de nova técnicacirúrgica
Projeto de tese mestrado
Muito Obrigado
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Muito Obrigado
Melke, Austria
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Metodologia científicaFundamentos e Conceitos
Básicos
Desenho de estudo III-Metanálise e Revisão Sistemática
Aluno: Gustavo Polacow KornOrientadora: Dra. Noemi Grigoletto de Biase
Revisão sistemática
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●
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
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●
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
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●
Conceito● “O uso de técnicas estatísticas em uma
revisão sistemática para integrar os
resultados dos estudos incluídos”Cochrane Library.
Metanálise
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●
“Síntese estatística dos resultadosnuméricos de diversos estudos queavaliam a mesma questão”
Greenhalgh, 2005.
Metanálise
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●
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
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●
Sintetizar os diferentes resultados emuma estatística global ou estimativaagregada do efeito.
● Melhor fonte: Cochrane
Critérios
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●
Pacientes● Estado patológico● Intervenção● Avaliação dos desfechos
idealCritérios de inclusão
mais estreitos
Heneghan, Badenoch, 2007 Heneghan, Badenoch, 2007
Quais estudos são
relevantes?
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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
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●
Estudos de baixa qualidadeMisturam os problemas de estudos
individuais de baixa qualidade
Heneghan, Badenoch, 2007.Heneghan, Badenoch, 2007.
Método – ensaios relevantes
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●
Lista das fontes consultadas● Estratégia de busca para encontrá-los● Critérios de qualidade e relevância
utilizadosMoher et al, 1999
Heneghan, Badenoch, 2007.
Método
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●
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
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●
Qualidade metodológica – delineamento econdução
● Precisão – medida de probabilidade de
erros aleatórios ( exemplo: intervalo deconfiança)
● Validade externa Greenhalgh, 2005.
Estratégia de busca
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●
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 .
Heneghan, Badenoch, 2007.
Outras fontes
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●
Literatura cinzenta – teses, relatóriosinternos, periódicos sem corpo derevisores, arquivos da indústria
farmacêutica● Literatura em língua estrangeira
Greenhalgh, 2005 .
Viés de publicação
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●
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
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Resultados similares - merecer combinaçãodos resultados
● Heterogeneidade clínica – invalida a
revisão● Heterogeneidade estatística - conclusão
Heneghan, Badenoch, 2007 Heneghan, Badenoch, 2007
Vantagens das revisões
sistemáticas
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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
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●
Além da revisão sistemática● Aumentam a precisão do resultado global
Greenhalgh, 2005.
Metanálise
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● Odds (Chances) – descrever riscos
- Probabilidade de ocorrência em comparaçãocom a não ocorrência
Heneghan, Badenoch, 2007 Heneghan, Badenoch, 2007
Metanálise
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Lewis, Clarke, 2001.
Forest plot
Metanálise
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● Alguns exemplos
Metanálise
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.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
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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
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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
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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
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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
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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
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● 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.
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Francisco Amorim
Metodologia Científica
Fundamentos e Conceitos Básicos
Medicina Baseada em Evidências
Medicina Baseada em Evidências
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• Termo médico utilizado recentemente
• MBE ajuda a definir novas estratégias e métodos
didático-pedagógico.
Medicina Baseada em Evidência?
Medicina Baseada em Evidências
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Evidência : “Qualidade do queé evidente,certeza manifesta”.
Evidência: “São dados einformações que comprovamo achado e suportamopiniões”.
Medicina Baseada em Evidências
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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
Medicina Baseada em Evidências
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Aumento exponencial de informações na literaturamédica.
Novo Método
Médicos
Conhecimento X Tempo
Medicina Baseada em Evidências
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Necessidade de sistematizar o acesso aestas informações
Análise da qualidade
Síntese de informação
Grupo de pesquisadores e médicos
Leitura crítica da literatura médica
Medicina Baseada em Evidências
(1980)
Medicina Baseada em Evidências
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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
Medicina Baseada em Evidências
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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)
Medicina Baseada em Evidências
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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.
Medicina Baseada em Evidências
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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
Medicina Baseada em Evidências
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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
Medicina Baseada em Evidências
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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
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Bancos de dados
MEDLINE,LILACS,EMBASE,SCIELO
Medicina Baseada em Evidências
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3a. Etapa- Busca da Evidência
Medicina Baseada em Evidências
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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
Medicina Baseada em Evidências
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5a Etapa – Sintetizar a Evidência
Tomar decisão clínica formulada
6a.Etapa - RESOLUÇÂO Aplicabilidade da evidencia
Medicina Baseada em Evidências
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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.
Medicina Baseada em Evidências
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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?
Medicina Baseada em Evidências
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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Como atuará o residente?
Medicina Baseada em Evidências
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Como atuará o residente?
1-Corre
2-Recorre a experiência do preceptor 3-Consulta livro texto consagrado
Medicina Baseada em Evidências
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Como atuará o residente?
Residentes da UNIFESP
BIREMEPesquisa - Palavras chaves: Epilepsia
Prognóstico
Recorrência
Encontra 25 artigos relevantesAvalia a aplicabilidade 2 a 3 artigos
Medicina Baseada em Evidências
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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.
Medicina Baseada em Evidências
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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)
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Muito Obrigado
Disciplina de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço
Escola Paulista de Medicina – EPM/UNIFESP
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Antonio C. Cedin
Metodologia Científica
Associações Espúrias
Disciplina de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço
Escola Paulista de Medicina – EPM/UNIFESP
Pesquisa
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Pesquisa
(associação de variáveis)
Resultado
Associação nãoverdadeira
Espúria
Associação verdadeira
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Escola Paulista de Medicina – EPM/UNIFESP
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Erro Sistemático (Viés)
• Desvia resultado sempre para uma determinada direção.
•
Previsível• Evitável
• Detectável
• Independe do tamanho da amostra.
• Ocorre nas diferentes fases da pesquisa.
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Erro Sistemático (Viés)
• Seleção
• Aferição• Confusão
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Erro Aleatório (Acaso)
• Desvia resultado ao acaso para qualquer direção.
• Dependente do tamanho da amostra.• Não pode ser evitado.
• Pode ser estimado.
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Erro Aleatório (Acaso)
Erro
TipoI
α
TipoIIβ
Droga nova + eficaz
Droga nova - eficaz
Resultado falso
+
Resultado falso
-
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Erro Aleatório (Acaso)
Erro tipo I (α)
A estimativa da possibilidade de resultado falso + é maisrelevante.
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ó
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Erro Aleatório (Acaso)
Valor “p”calculado
Refere-se ao erro tipo I (α), portanto, estima a probabilidadede resultado falso + .
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E Al ó i (A )
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Erro Aleatório (Acaso)
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
Disciplina de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço
Escola Paulista de Medicina – EPM/UNIFESP
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• 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.
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COMPREENDENDO AS
ASSOCIAÇÕES REAISCristina Nahas Martin
Questão depesquisa
Plano deestudo
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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
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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
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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.
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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)
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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):
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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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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
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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
Situação 1 Fenômeno
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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
Situação 1 Fenômeno
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C YSituação 2
C + A Y + L
Situação 3
C – B Y - M
Conclusão:
C e Y estão casualmente ligados
produz
produz
produz
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obrigada
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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
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POPULAÇÃO
AMOSTRA
clínicas/demográficas/temporais
Sujeitos da pesquisa
SELEÇÃO DA AMOSTRA
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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
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POPULAÇÃO
AMOSTRA
Tamanho
da
Amostra
•tempo
•representatividade
•erro aleatório
•Registro incompleto prontuário•Recusa a participar
•Abandono
SOLUÇÕES
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CRITÉRIOS INCLUSÃO
CRITÉRIOS EXCLUSÃO
PRAZO ARROLAMENTO
FONTES ADICIONAIS DE SUJEITOS
CONVIDAR NOVOS COLABORADORES
TIPOS DE AMOSTRAGEM-Amostragem de conveniência
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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
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 228/472
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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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RECRUTAMENTO
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 230/472
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?
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 231/472
CÁLCULOS DE TAMANHO DE AMOSTRA
RELEMBRAR CONCEITOS...
HIPÓTESEQuestão da pesquisa
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 233/472
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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 235/472
“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):
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 237/472
H0 verdadeira H0 falsa
Rejeita H0
Verdade
Erro tipo I
(falso positivo)
Aceita H0 Erro tipo II
(falso negativo)
4 situações possíveis:
Verdade
α eβ
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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H0 verdadeira H0 falsa
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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 239/472
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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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“ 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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 241/472
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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 242/472
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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 244/472
EXEMPLO 2
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 245/472
“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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 246/472
• 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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 248/472
• 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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 249/472
Considerações Especiais
A áli b i ê i X² t i ã d iá l d
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 250/472
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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 251/472
Obrigada pe la atenção
C l t d D d El b ã d
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
http://slidepdf.com/reader/full/apostila-curso-met-1sem09 252/472
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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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
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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)
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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?
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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Construção doCODE BOOK
Quadro 1 - Variáveis segundo tipo e códigosdas categorias.
2º passo:
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Quadro 1 - Variáveis segundo tipo e códigos das
categorias.
continua...
Qualitativa
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Qualitativa
Ordinal
Qualitativa
Ordinal
Microsoft Excel
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• 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
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Lembre-se:
• Cada indivíduo - uma linha (dados na horizontal);• Cada variável - uma coluna;
• Colocar códigos (número arábico) para asvariáveis qualitativas.
Planilha correta do Excel
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Statistical Package for
Social Sciences (SPSS)
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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
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SPSS- planilha 2
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SPSS- planilha 2
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Value labels SPSS- planilha 2
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Avaliação e Reavaliação
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BIOESTAT
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• Planilha semelhante ao Excel,porém permite testes avançados;
• Programa brasileiro.
Prevenção da crise vertiginosa na doença de MénièreGanança et al (2008)
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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:
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Teste: Qui-Quadrado corrigido (Yates)
Significância: p < 0,001
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ANÁLISES UNIVARIADAS:
A natureza da variável também influenciana escolha dos testes estatísticos
(exemplos)
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- 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).
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Obrigada pela atenção!
MÉTODOS DE CEGAMENTO E
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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
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efeitos sobre os desfechos
Amostra
População
Tratamento
Placebo
Presente Futuro
Comdoença
Comdoença
Semdoença
Semdoença
R
Randomização
Alocação aleatória dos participantes – base dasignificância estatística
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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p Motivos técnicos
Intervenções educacionais, nutricionais ou de atividade
física Motivos éticos
Intervenções cirúrgicas
Cegar a equipe responsável pela avaliação dos
desfechos
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Obrigado
Planejando asPlanejando as
Aferições: Precisão eAferições: Precisão e
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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
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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
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;;(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
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PrecisãoPrecisão
Reprodutilidade, confiança e consistênciaReprodutilidade, confiança e consistência Valores semelhantes a cada aferiçãoValores semelhantes a cada aferição
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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
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↑
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
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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 sujeito- do sujeito (simulador)(simulador)
AcuráciaAcuráciaPadronização dos métodos de aferição
Treinamento e certificação dosobservadores
Otimização dos instrumentos
RealizaçãoRealizaçãode aferiçõesde aferiçõesnão-não-
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Automatização de instrumentos
↑ Acurácia
intrusivasintrusivas
CalibraçãoCalibraçãododoinstrumentoinstrumento
CegamentoCegamento
↑ Validadedas conclusões
Calibração anualaudiômetro
Elimina viesesdiferenciais
Embalagem dosmedicamentos
ConclusãoConclusão
↑ Poder
estatístico↑
Validadedas conclusões
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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
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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
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Clique para editar o estilo do subtítulo mestre
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;
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;-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?
Delineando Estudos de Avaliações Médicas
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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;
Delineando Estudos de Avaliações Médicas
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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
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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
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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
Estudos sobre a reprodutibilidade de testes
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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:
Estudos sobre a reprodutibilidade de testes
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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
Estudos sobre a reprodutibilidade de testes
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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:
Estudos sobre a reprodutibilidade de testes
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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
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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
Estudos sobre acurácia
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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 +
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influencia o prognóstico de pacientes com HIV +
Amostragem coorte retrospectivo:sangue armazenado de pacientes HIV +
(coorte previamente disponível)
2. Variáveis Preditoras:Resultados dos testes:
Estudos sobre acurácia
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- 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
Estudos sobre acurácia
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estudo de teste diagnóstico é presença ou ausência dedoença, melhor determinada pelo padrão-ouro.
“Cegamento” na avaliação dos testes aplicados
Análise estatística:
Estudos sobre acurácia
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n Sensibilidade (S)n Especificidade (E)n Valor preditivo positivon Valor preditivo negativon Curvas ROC
n Razões de probabilidade
Exame padrão-ouro
Sim Não
Estudos sobre acurácia
Sensibilidade:proporção de
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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
Estudos sobre acurácia
Especificidade:proporção de
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Exame positivo
V + F + total positivo
Examenegativo
F - V- totalnegativo
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
Estudos sobre acurácia
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doença se exame positivo
V+
Total positivo
Exame positivo
V + F + total
positivo
Examenegativo
F - V- totalnegativo
DoentesNão-
doentes
VPP=
Valor preditivo negativo:Probabilidade de
Doença padrão-ouro
Sim Não
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não existir doença
se exame negativo
V-
Total negativo
Exame positivo
V + F + total 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
Estudos sobre acurácia
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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
Estudos sobre acurácia
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1. Estudos sobre o rendimento diagnóstico
Estudos sobre o efeito dos resultados do testenas decisões clínicas
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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
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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
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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
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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
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TEMA: INDICADORES EM SAÚDE
Aluna: Ft. Ms. Yeda Gabilan
Orientador: Prof. Dr. Mário Sérgio LeiMunhoz
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A OMS e a Qualidade de Vida
1946 (pós-guerra) preocupação maisacentuada com a qualidade de vida
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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
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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
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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
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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
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doença, mas como a situação de perfeitobem-estar físico, mental e social.
(Segre, 1997)
Necessidade de saúde
Dois aspectos:
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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
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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
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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
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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:
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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.
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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.
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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.
(Pinheiro, Escosteguy,2004)
Cobertura
Estruturas governamentais nos três níveis de
gestão do Sistema Único de Saúde (SUS). IBGE.
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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
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Emprego. Consumo.
Transporte. Habitação (saneamento básico). Vestuário. Lazer. Liberdade social.
Mortalidade
Indicador de fácil obtenção, dada àdisponibilidade de registros oficiais de
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p góbito, facilitando o cálculo das taxas de
mortalidade geral e por causaespecífica.
Indicadores globais
Coeficiente de mortalidade geral.
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Razão da mortalidade proporcional.
Esperança de vida.
Indicadores específicos
Mortalidade infantil. Mortalidade materna.
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Mortalidade por doenças transmissíveis.
Mortalidade segundo faixa etária. Mortalidade segundo sexo. Mortalidade por causas específicas. Mortalidade materna.
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Morbidade
Representa a necessidade da população ou ademanda atendida em serviços de saúde.
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Permite inferir os riscos de adoecer a que aspessoas estão sujeitas.
Prevalência
Expressa o número de casos existentes
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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.
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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
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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.
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Neoplasias. Tuberculose. Hanseníase. DM. AIDS.
Evento-sentinela
Avaliação da qualidade da assistência.
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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
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atenção da saúde em geral.
TB/HAS.
(Pinheiro, Escosteguy,2004)
Morbidade
Morbidade: indica a necessidade desaúde de um grupo populacional:
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ponto de vista clínico (exame físico,
anamnese). auto-avaliação do indivíduo através
de questionários (morbidade referida).
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Instrumentos avaliação saúde
Inclusão da percepção de saúde.
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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
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Instrumento para verificar a qualidadede vida em âmbito internacional.
(WHOQOL GROUP, 1994).
WHOQOL completo
Seis domínios: Físico.
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Psicológico.
Relação Social. Nível de dependência. Ambiente.
Aspectos espirituais e crenças.
WHOQOL reduzido
Quatro domínios: Físico.
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Psicológico. Relação social. Ambiente.
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Outros instrumentos
Instrumentos genéricos: SF-36.
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Instrumentos específicos: DHI.
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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
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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
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Sumário• Como os não estatísticos podem avaliar os testes estatisticos ?
• Os autores descreveram o cenário corretamente?
• Conceitos básicos
• Tipos de variáveis
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• Amostras pareadas e não pareadas
• Testes paramétricos e não-paramétricos
• Testes estatísticos
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1. COMO OS NÃO ESTATÍSTICOS PODEM AVALIAR OS TESTESESTATÍSTICOS ?
• “... nenhum médico pode se permitir deixar osaspectos estatísticos de um artigo inteiramente
para os especialistas.....”
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• “ ... não necessita ser capaz de construir umcarro para guiar um.”
Grennhalgh, 2005
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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
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válido;
• Os autores usaram algum teste estatístico?
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2. OS AUTORES DESCREVERAM O CENÁRIO CORRETAMENTE ?
2.1 Os grupos são comparáveis?
• Parágrafo ou tabela mostrando as
características basais dos grupos;
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• Grupo controle e grupo intervenção sãosimilares, em termos de idade, sexo e outras
variáveis prognósticas relevantes.
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2. OS AUTORES DESCREVERAM O CENÁRIO CORRETAMENTE ?2.1 Os grupos são comparáveis?
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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
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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.
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População, amostra, variável
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População
Amostra
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População, amostra, variável
VARIÁVEL
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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)
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Ordinais (primário, secundário, superior), Papanicolau (I, II, III, IV)
Quantitativas
Medidas em escala numérica – ex: idade, altura, peso,número de dentes irrompidos
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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
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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.
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Testes paramétricos e não-paramétricos
Testes paramétricos – Distribuição Normal
– Parâmetros: média e desvio padrão
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Testes não-paramétricos – Distribuição dos dados não é normal
– Menor poder de impacto, menos vigorosos
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Teste Estatístico
• A aplicação de um Teste Estatístico segue um raciocínio lógico
que se baseia em 4 questões que orientam o pesquisador emsuas decisões
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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?
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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
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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
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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
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o s e f u n d a
m e n t o s b á s i c o s
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Testes estatísticos – variáveis quantitativas
Paramétricos Não-Paramétricos
Independentes Pareadas
2 amostras 2 amostras
Independentes Pareadas
2 amostras 2 amostras
Mann-Withney
S
Wilcoxon
S
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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
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Testes estatísticos – variáveis qualitativas
Independentes Pareadas
2 amostras 2 amostras
X 2
T t t d Fi h Teste de McNemar
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Teste exato de Fisher
Teste das proporções
Teste de McNemar
Mais de 2 Mais de 2
X 2 Q de Cochran
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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
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• 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
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OBRIGADA
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OBRIGADA
AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARAAULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA
O NÃO E O NÃO E STATÍSTICO II STATÍSTICO II
DOUTORANDO
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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 ???
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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
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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
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-Porém a regressão e a correlação são
CORRELAÇÃO E
REGRESSÃO
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-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...
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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
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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:
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-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 :
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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:
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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
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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…
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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
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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
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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
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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
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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
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CAUSALIDADE
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SOBRE A NATUREZA E A DIREÇÃODA CAUSALIDADE??.
A d i ã t A B
Lembrando...
ULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO I ULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO I
CAUSALIDADE
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...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...
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CAUSALIDADE
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...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
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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
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ç , gç , g
causalidadecausalidade
II- Probabilidade e ConfiançaII- Probabilidade e Confiança
III – Efeitos FundamentaisIII – Efeitos Fundamentais
(quantificando o risco de(quantificando o risco debenefício e dano)benefício e dano)
II-PROBABILIDADE
-Probabilidade -refere-se a um desfecho qualquer ter ocorrido
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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
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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??
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Parecerá altamente significativa (1 em 100),quando na verdade poderá ser falsa!!!!
- Os “valores de p”foramcalculados e interpretados
PROBABILIDADE ECONFIANÇA
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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.
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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
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p gp g
confiança, de que contenha oconfiança, de que contenha overdadeiro parâmetroverdadeiro parâmetrodesconhecido.desconhecido.
Os intervalos de confiança foram
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Questão:
INTERVALO DE CONFIANÇA
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Os intervalos de confiança foram
calculados, e as conclusões dosautores os refletem???
INTERVALOS DE
CONFIANÇA
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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)
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(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
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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
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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
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causalidadecausalidade
II- Probabilidade e ConfiançaII- Probabilidade e Confiança
III – Efeitos FundamentaisIII – Efeitos Fundamentais
(quantificando o risco de(quantificando o risco debeneficio e dano)beneficio e dano)
-EFEITOS FUNDAMENTAIS
antificando o risco de beneficio e da
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Os autores expressam os efeitos de umaintervenção
em termos de beneficio ou dano provavel
que um pacienteindividual pode esperar?
EITOS FUNDAMENTAIS
antificando o risco de beneficio e da
AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO II AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO II
Exemplo
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…Quando se usa um remédio novo, seráinteressantesaber o quanto ele melhoraria minhaschances em termos de evolução!!
Quatro cálculos:
EITOS FUNDAMENTAIS
antificando o risco de beneficio e da
AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO II AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO II
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1- redução do risco relativo
2- redução do risco absoluto
3- numero necessario para tratar 4- odds ratio
EITOS FUNDAMENTAIS
antificando o risco de beneficio e da
AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO II AULA-15 ESTATISTÍSTICA PARA O NÃO ESTATÍSTICO II
Exemplo
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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...
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Prof. Doutor Gilberto Ulson Pizarro
Introdução
• Década 60• Cienciometria
á
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• 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
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• Bancos de dados ISI• Desempenho
• País• Comunidade científica• Instituição
Sistema “peer review”
• Publicação
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•
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
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• 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
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• Nenhuma Otorrinolaringologia
Science Citation Index
• Base de dados• Muldisciplinar
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•
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
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• Revista abreviada incorreta• Volume da revista incorreto• Página da revista incorreta• Ano da publicação incorreto•
Autores fora de ordem
Fator de Impacto
Cálculo
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FI = número de artigos citados
Número de artigos publicados
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2006
=399
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Calculation: Cites to recent items 755 = 2.603
Number of recent items 290
Fator de Impacto
•Journal of Citation Reports - JCR
ó
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•Periódicos mais citados• Artigos de revisão + trabalhos primários• Citações próprias• Revistas básicas• Publicações mais importantes - exterior
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ls
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1OTORHINOLARYNGOL
OGY
8269
81.143 1.319 0.200 8.3 31 4097
Abbreviated
Journal TitleISSN
2008
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Cites
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5-Year
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Im
me
dia
cy
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200
8
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cles
Cited
Half-
life
Eigenfac
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InfluenceTM
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OTOL
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OTOLARYNGOL
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CLIN
OTOLARYNGOL
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2046
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OTORHI
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Fator Impacto
• Revistas melhor classificadas
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AbbreviatedJournal Title ISSN
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acyIndex
2008
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686
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Importância fator de
Impacto • CAPES
• Qualis• Lista de veículos utilizados para divulgação da
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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
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• A - Local• B - Nacional• C - Internacional
Novo Qualis
• Três Premissas
• 1º Distribuição dos programas- Gauss
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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
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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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.
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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
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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7/20/09
ARTIGOS REJEITADOSPARA PUBLICAÇÃO
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Clique para editar o estilo do subtítulo mestre
LUCIANO RODRIGUES NEVES
ORIENTADOR – Prof. Dr. PAULO AUGUSTO DE LIMA PONTES
7/20/09
Trabalho cientíco
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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7/20/09
Trabalho cientíco
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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7/20/09
Trabalho cientíco
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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7/20/09
Principais motivos para a rejeição
“70% dos artigos rejeitados para publicação o são em função de problemas no método
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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de pesquisa.”
7/20/09
"Se você achar o texto que você escreveumaravilhoso, rasgue e jogue fora, porque ele
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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seguramente não presta."
Oscar Wilde
7/20/09
Principais motivos para a rejeição
“O estudo não examinou um tema cientícoimportante.”
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“O estudo não era original.”
7/20/09
Principais motivos para a rejeição
“O estudo não testava a hipótese do autor.”
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“Inadequado delineamento foi utilizado.”
7/20/09
Principais motivos para a rejeição
“Diculdades práticas que comprometem aamostra do estudo.”
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“Tamanho da amostra insuciente.”
7/20/09
Principais motivos para a rejeição
“O estudo não foi controlado.”(parcialmente ou totalmente)
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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“A análise estatística foi incorreta.”
7/20/09
Principais motivos para a rejeição
“As conclusões do estudo são injusticadasperante aos resultados.”
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“Presença de conito de interesses .”
7/20/09
Principais motivos para a rejeição
“Artigo mau escrito ou dijitado.”
7/11/2019 Apostila Curso Met 1sem09
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“The english version of this paper is too hardto understand or do not use politeexpressions.”
7/20/09
Principais motivos para a rejeição
Publish or perish: a provocation
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“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”
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Danuza Leão
7/20/09
discussões
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