Universidade Federal da BahiaPrograma de Pós graduação em Medicina e Saúde

Metodologia da Pesquisa (MED 627)Docentes: Prof Argemiro D’Oliveira Júnior

Profª Carolina de Souza Machado

Metodologia da pesquisaConceitos Preliminares

Gabriel B. Gutierrez PeredoIsis Henriques de A Bastos

Juan Manuel Cubillos Angulo

Conceitos Preliminares População e Amostra Conceito e tipos de Aletorização Variáveis e tipos de variáveis Variabilidade Viés; tipos de viés Medidas epidemiológicas de ocorrência da doença: Prevalência, incidência, risco e odds. Mortalidade e letalidade Validade interna e validade externa

População

População

• Conjunto completo de indivíduos que apresentam determinadas características em comum;

• População clínica: pacientes com uma característica clinica comum.

Exemplo: Pessoas com Ca de mama, pessoas com HTA, pessoas com HIV.

(Hulley, Cumming, 2005)

População• População-alvo: aquela para a qual queremos

generalizar os resultados obtidos.

Ex: adolescentes com asma.

• População acessível: é o subconjunto geografica e temporalmente bem definido da população-alvo disponível para estudo.

Ex: adolescentes com asma que atualmente moram na cidade do investigador.

(Hulley, Cumming, 2005)

Amostra : Por que se usam?

• Custo e demora dos censos;

• População geralmente é muito grande;

• Impossibilidade física de examinar toda a população;

• Valor científico comprovado;

• Alto custo.

• Amostra: é o subconjunto da população acessível que de fato participa do estudo.

• É uma parte da população, sendo que, para pesquisa, deve ser representativa e imparcial.

Representativa – ter capacidade de descrever e representar em todos os parâmetros, a população de onde

foi retirada.

Imparcial – dar chance a todos os membros da população de participar da amostra – aleatoriedade

Amostra

(Hulley, Cumming, 2005)

Amostra• Amostragem: processo pelo qual a amostra é

selecionada.

Amostragem polietápica: utilização da combinação de diversos métodos sequenciados em uma série de etapas.

(Hulley, Cumming, 2005)

Tipos de amostragem

Aleatória

SimplesSistemáticaPor conglomeradosEstratificada

Não-aleatóriaDe conveniênciaDe voluntários

Amostragem aleatória simples

• Cada elemento da população tem uma probabilidade igual de ser selecionado.

• Elementos retirados ao acaso da população.Tabela de números aleatóriosSorteio.

(Medronho et al., 2009; Fletcher, Fletcher , 2006)

Amostragem aleatória sistemática

• Os elementos serão selecionados por um sistema previamente definido.

• Geralmente usada quando a população está naturalmente ordenada.

Ex: lista telefônica e prontuários em um hospital.

• Os membros da população que participam da amostra são determinados a partir de intervalos fixos.

Ex: a=N/n, sendo r o primeiro número (número entre 1 e a) – r+a; r+2a; r+3a...

(Medronho et al., 2009; Fletcher, Fletcher , 2006)

Amostragem aleatória por conglomerados

• É uma amostra aleatória simples na qual cada unidade de amostragem é um grupo de elementos.

• Ex: escolas, municípios, bairros,…

(Medronho et al., 2009; Fletcher, Fletcher , 2006)

Amostragem aleatória estartificada• Requer um conhecimento prévio da natureza da

população, pois ela é dividida em subgrupos disjuntos e homogêneos, que são denominados estratos.

• São extraídos amostras aleatórias simples de cada estrato.

• Ex: grupos étnicos, classe econômica.

(Medronho et al., 2009; Fletcher, Fletcher , 2006)

Amostragem de conveniência

• Escolher da população acessível aqueles indivíduos mais disponíveis para participar da pesquisa

Ex: alunos de uma sala de aula.

(Medronho et al., 2009; Fletcher, Fletcher , 2006)

Amostragem de voluntários

• Os elementos da amostra se candidatam ou são convidados a participar da pesquisa.

(Medronho et al., 2009; Fletcher, Fletcher , 2006)

Aleatorização• Processo pelo qual cada participante tem

probabilidade igual de ficar em um dos grupo de pesquisa.

• A melhor forma de equilibrar todas as variáveis externas entre os grupos é alocar os pacientes aos grupos aletoriamente

(Fletcher; Fletcher 2006)

Aleatorização

(Vaz D., Santos L., Machado M., Vaz A., 2004)

Métodos de aleatorização

Aleatorização com alocação fixa

Simples

Em Bloco

Estratificada

Aleatorização adaptativa

Moeda enviesada

Urn Design

Da reposta

• Aleatorização com alocação Fixa: Esta metodologia de aleatorização é usada em participantes com uma probabilidade pré-especificada (geralmente igual) e em quem a probabilidade de alocação não é alterada à medida que o estudo progride.

Aleatorização

(Vaz D., Santos L., Machado M., Vaz A., 2004)

• Aleatorização Simples: É a forma mais elementar de aleatorização, também pode ser denominada de completa (Lançamentos, tabelas aleatorizadas, algoritmo aleatorizado)

• Aleatorização em Bloco: Os participantes são distribuídos com igual probabilidade para os grupos

• Aleatorização estratificada: tem por objetivo estabelecer subdivisão em estratos entre os grupos de estudo.

Aleatorização

(Vaz D., Santos L., Machado M., Vaz A., 2004)

• Aleatorização Adaptativa: Estudos onde os procedimentos adaptativos alteram a probabilidade de alocação com o evoluir do estudo

• Moeda enviesada: tem como objetivo a obtenção do equilíbrio no número de participantes em cada grupo do estudo, não tendo em consideração a resposta dos participantes.

• Urn design: pretende manter o número de participantes em cada grupo semelhante ao longo do estudo

• Da reposta: tem em consideração a resposta dos participantes à intervenção com o decorrer do estudo, de forma a determinar a alocação do próximo participante

Aleatorização

(Vaz D., Santos L., Machado M., Vaz A., 2004)

Variáveis

• Variável é a característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra ou população.

(James F., David L., Joan G. 2005)

Tipos de variaveis

QualitativaNominal

Ordinal

QuantitativaDiscreta

Continua

Variáveis Qualitativas• As variáveis qualitativas ou categóricas não possuem valor

de quantidades, pelo contrario são definidas através de categorias, sendo nominais ou ordinais.

• Variável Nominal: são “nomeadoras“ ou variáveis categóricas que não têm uma escala de medida. Ex: Grupos sangüíneos , ocupações.

• Variável Ordinal: Não são uma escala de medidas continuas Es: estádios de câncer, escolaridade.

(James F., David L., Joan G. 2005)

• São aquelas variáveis que tem um valor de quantidades

• Variaveis Discretas: Um número finito de valores

em um dado intervalo. Ex: números de filhos,

• Variáveis Contínuas: Muitos dados são aferidos em uma escala de medida continua (dimensional). Ex: altura do paciente, o peso, as pressões sistólica e diastólica.

Variáveis Quantitativa

(James F., David L., Joan G. 2005)

Variáveis

• É a maior ou menor diversificação dos valores de uma variável em torno de um valor de tendência central (media) tomado como ponto de comparação.

Variabilidade ou Dispersão

Chernick M., Friis R. 2003

Variância

• É uma medida da dispersão de uma variável aleatória indicando média do quadrado da distância de cada ponto até a média

Chernick M., Friis R. 2003

Desvio padrão

• É a medida mais comum da dispersão estatística. Ele mostra o quanto de variação ou "dispersão" existe em relação à média define-se como a raiz quadrada da variância

Chernick M., Friis R. 2003

Viés

• Erro diferencial que geralmente produz resultados consistentemente distorcidos em uma direção

• Devido a fatores metodológicos não adequadamente resolvidos e questões conceituais .

(James F., David L., Joan G. 2005)

• Viés de auto- seleçãoEste ocorre quando os indivíduos se auto-selecionam para os grupos de estudo.• Viés de alocaçãoEste ocorre se o investigador escolhe um método não-randomizado para distribuir sujeitos nos grupos de estudo• Viés de detecção Podem ser o resultado da falha em detectar um caso da doença, um possível fator causal, ou um efeito de interesse.

Viés de Seleção

(James F., David L., Joan G. 2005)

• Viés de participaçãoQuando fatores afetam a participaçãoExclusões inadvertidas / não concordar em participar

• Viés de amostra Quando a amostra não representa o espectro de características da população alvo

Viés de Seleção

(James F., David L., Joan G. 2005)

• Viés de tempo ganhoOcorre quando o rastreamento detecta uma doença mais precocemente na sua historia natural do que teria acontecido de outra maneira

• Viés de extensão Ocorre quando o espectro completo de um tumor em particular é composto de canceres que variam em agressivos a indolentes

Viés de informação

(James F., David L., Joan G. 2005)

• Viés de duraçãoViés que ocorre quando os casos mais moderados e mais indolentes de uma doença são detectados desproporcionalmente em programas populacionais de rastreamento

• Viés de mensuraçãoResultam da quantificação distorcida das exposições ou dos desfechos por causa do uso de técnicas inadequadas ou da subjetividade da escala de medidas (Instrumentos não calibrados)

Viés de informação

(James F., David L., Joan G. 2005)

• Viés do exame tardioOcorre quando os casos moderados de uma doença que progridem lentamente são preferencialmente detectados em um inquérito • Viés de perdas na amostra Quando participantes perdidos no follow-up apresentam características diferentes dos que permaneceram no estudo

Viés de informação

(James F., David L., Joan G. 2005)

• Viés de espectro de doençaQuando somente um espectro limitado da doença é incluído

• Viés do entrevistadorQuando o entrevistador direciona a resposta dos participantes. Geralmente, entrevistadores que também participam da interpretação de resultados

Viés de informação

(James F., David L., Joan G. 2005)

• Viés de Recordação ou de MemóriaPode ocorrer quando um grupo lembra mais facilmente de uma exposição do que outro.Informações errôneas ou mal classificadas Os casos lembram dados melhor do que controles

• Viés de aferiçãoPode ocorrer na coleta de dados como diferenças no método, basais ou nos dados de seguimento

Viés de informação

(James F., David L., Joan G. 2005)

• Viés de publicaçãoOcorre quando não escolhe um jornais adequado para o estudo

Viés de informação

(James F., David L., Joan G. 2005)

Medidas de ocorrência

• São geralmente utilizadas para descrever a distribuição de doenças em uma população, o que permite identificar grupos de risco e sugerir explicações para as variações em suas frequências.

Prevalência

• Mede a proporção de pessoas, em uma determinada população, que tem uma doença específica ou condição em um ponto do tempo.

• Estudo de prevalência = Estudo transversal

(Jekel, Katz, Elmore, 2005)

Número de casos existentes em um dado momentoPrevalência= ______________________________________________ x 100

População total no mesmo momento

Incidência

Expressa o número de casos novos de uma determinada doença durante um período definido, numa população sob risco de desenvolver a doença.

• Estudo de incidência = Estudo de coorte

Número de casos novos ocorridos em uma população em determinado período Incidência= _______________________________________________________________

Número de pessoas sob o risco de desenvolver a doença em determinado período

(Jekel, Katz, Elmore, 2005 ;Fletcher, Fletcher, 2006)

Relação entre Prevalência e Incidência

Prevalência

Duraçãodadoença

Cura

Óbito

Incidência

(Jekel, Katz, Elmore, 2005)

Risco

• É definido como a proporção de pessoas que não estão afetadas no início de um período estudado, mas que desenvolvem o evento de risco durante este período.

Exemplo: Pode ser a morte, a doença ou lesão.

(James F. Jekel, David L. Katz, Joann G. Elmore, 2005)

Risco absoluto• É a probabilidade de um evento ocorrer em uma população

sob estudo.• O risco absoluto é a melhor forma de os pacientes e os

clínicos entenderem como os fatores de risco podem afetar suas vidas.

Taxa de mortalidade (RA) por câncer de pulmão em fumantes 0,96/1000/anoTaxa de mortalidade (RA) por câncer de pulmão em não fumantes 0,07/1000/ano

(Robert H Fletcher, suzane W. Fletcher, 2008)

Risco relativo (RR)• É a razão entre o risco em um grupo exposto e o risco em um

grupo não -exposto.• O RR é a razão entre duas taxas de incidência.

DOENTES NÃO DOENTESEXPOSTO A BNÃO EXPOSTO C D

Medica, 2007; 17 (2): 101-105. WAGNER MB. Jornal de Pediatria 1998; 74:157-162.

(James F. Jekel, David L. Katz, Joann G. Elmore, 2005)

Risco relativo (RR)• RR < 1 Indica que há uma associação inversa ou um risco

diminuído entre os expostos ao fator estudado é o chamado fator de proteção.

• RR = 1 Indica que a taxa de incidência da doença nos grupos de expostos e não expostos são idênticas indicando que não há associação observada entre exposição e doença.

• RR > 1 Indica associação positiva ou risco aumentado entre os Expostos ao fator estudado em relação aos não expostos.

Risco relativo (RR)

Doentes Não doentesALCOÓLICOS 20 30NÃO ALCOÓLICOS 4 50

EXEMPLO:

RR: 20 / (20+30) 4 / (4+50)

= 0,4 0,07

= 5,71

Risco atribuível (RA)

• O risco atribuível estima o excesso absoluto de risco associado a uma dada exposição.

• O RA é a diferença entre a incidência (proporção ou taxa) do grupo de expostos em relação ao grupo não exposto.

• A incidência no grupo de não expostos estaria representando o risco de adoecer por outras causas que não a exposição em questão.

Risco Atribuível (RA) = I nos expostos – I nos não expostos

FLETCHER & FLETCHER, 2005..

Risco atribuível na população (RAP)

• Mede o excesso de incidência da doença em uma comunidade que está associada ao fator de risco.

ALMEIDA FILHO N & ROUQUAYROL MZ. 2002FLETCHER & FLETCHER, 2005.

.

RAP = RISCO ATRIBUÍVEL X PREVALÊNCIA DE EXPOSIÇÃO

Odds ratio (OR)

• “Razão de chances”, “razão de probabilidades”.• O significado do OR é parecido do RR; entretanto, em

estudos de caso-controle, o risco relativo não pode ser computado e por isso ele é estimado, indiretamente, através do OR.

.ALMEIDA FILHO N & ROUQUAYROL MZ. 2002FLETCHER & FLETCHER, 2005.

.

Odds Ratio (OR)

• Exemplo: Estudo de caso-controle sobre fumo e câncer de fígado

Fumo Casos ControlesALCOÓLICOS 120 60

NÃO ALCOÓLICOS

61 100

A probabilidade (OR) para os fumantes terem câncer de esôfago nesse estudo foi de 3,2 comparados aos não fumantes.

Mortalidade• Taxa ou coeficiente de mortalidade que vai nos indicar o

risco ou probabilidade que qualquer pessoa na população apresenta de poder morrer em decorrência de uma doença.

• Coeficiente de Mortalidade Geral (CMG): mede o risco de morte por todas as causas em uma população de um dado local e período.

Mortalidade• Coeficiente de Mortalidade Infantil (CMI): mede o risco de morte para crianças menores de um ano de um dado local e período.

• Coeficiente de Mortalidade Infantil Precoce (CMIP ou Neonatal): mede o risco de morte para crianças menores de 28 dias em um dado local em um dado período.

Taxa de letalidade

• A taxa de letalidade é a proporção de pessoas que morrem de uma doença entre aqueles afetados por ela em um determinado período e área. É um indicador da virulência ou a severidade de uma doença.

L%= Nº O/ Nº D X 100

Validade interna

• Validade interna: é o grau em que os resultados de um estudo estão corretos para a amostra de pacientes sob análise.

• É interna porque se aplica as condições clínicas do grupo específico de pacientes sendo observados e não, necessariamente, aos outros.

(Robert H Fletcher, suzane W. Fletcher, 2008)

Validade externa

• Validade externa: é o grau de veracidade dos resultados de uma observação em outros cenários.

• A capacidade de generalização expressa a validade de se presumir que os pacientes de um estudo são semelhantes a outros pacientes.

(Robert H Fletcher, suzane W. Fletcher, 2008)

(Robert H Fletcher, suzane W. Fletcher, 2008)

Referências• FLETCHER; FLETCHER. Epidemiologia Clínica. 4a Ed.

ARTMED, 2005.• ROBERT H FLETCHER, SUZANE W. FLETCHER. Epidemiología

clínica, 4a Ed. ARTMED, 2008.• HULLEY STEVE, CUMMINGS. Delineando a Pesquisa Clínica.

3a Ed, ARTMED, 2008.• JEKEL FJ ET AL. Epidemiologia, bioestatística e medicina

preventiva. 2a Ed, ARTMED, 2005.• MEDRONHO RA. Epidemiologia. 2a Ed Atheneu, 2006.• SILVANY NETO AM. Bioestatítica sem segredos.1a Ed,

ARTMED, 2008.