Mapa da Recuperação Judicial - Cintia Bell e Marjorie Renner
MEDIDA DO EFEITO: RESPOSTA DICOTÔMICA Ane Christian Cleverson Diego C. Marjorie.
26
MEDIDA DO EFEITO: RESPOSTA DICOTÔMICA Ane Christian Cleverson Diego C. Marjorie
Transcript of MEDIDA DO EFEITO: RESPOSTA DICOTÔMICA Ane Christian Cleverson Diego C. Marjorie.
MEDIDA DO EFEITO: RESPOSTA DICOTÔMICAAneChristianCleversonDiego C.Marjorie
MEDIDA DO EFEITO...
Estudos de caso-controle – qual o efeito de um fator de exposição sobre uma determinada doença?
É necessário medir o efeito de uma determinada exposição;
Na área médica, é utilizada para analisar a associação entre um fator de risco e uma doença.
FATOR DE RISCO
DOENÇA
Forte?
Fraco?
Muito Forte?
Muito Fraco?
Inconclusivo?
... RESPOSTA DICOTÔMICA
Variável-resposta é dicotômica; Apenas duas categorias; Padrão em estudos do tipo caso controle e
muitos estudos de coorte.
DOENTE x NÃO-DOENTE
EXPOSTO x NÃO-EXPOSTO
ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE
Seus dados são agrupados na seguinte tabela:
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente
Ausente
Total
ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE
Seus dados são agrupados na seguinte tabela:
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente
Ausente
Total p qp e q = tamanhos relativos das coortes do estudo
p + q = 1
Exemplo: p = 0,3 = 30% de expostos ao fator de risco p = P (E) e q = P (E)
ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE
Seus dados são agrupados na seguinte tabela:
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente pP1 qP0
Ausente
Total p q 1P1 = proporção de pacientes que desenvolveram a doença, dentre os expostos. P1 = P (D|E)
P0 = proporção de pacientes que desenvolveram a doença, dentre os não expostos. P0 = P (D|E)
pP1 = P (D ∩ E)
ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE
Seus dados são agrupados na seguinte tabela:
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente pP1 qP0 pP1 + qP0
Ausente pQ1 qQ0
Total p q 1
Q1 = proporção de observados que não desenvolveram a doença, dentre os expostos. Q1 = P (D|E)
Q0 = proporção de observados que não desenvolveram a doença, dentre os não expostos. Q0 = P ( D|E)
pQ1 = P (D ∩ E)
ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE
Seus dados são agrupados na seguinte tabela:
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente pP1 qP0 pP1 + qP0
Ausente pQ1 qQ0 pQ1 + qQ0
Total p q 1
EXEMPLO
P1 = 0,20 Po = 0,10 p = 0,4
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente pP1 qP0 pP1 + qP0
Ausente pQ1 qQ0 pQ1 + qQ0
Total p q 1
0,4 0,6
0,2 x 0,4
0,10 X 0,6
EXEMPLO
P1 = 0,20 Po = 0,10 p = 0,4
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente 0,08 0,06 0,14
Ausente 0,32 0,54 0,86
Total 0,40 0,6 1
E SE EU NÃO TIVER P1 E P0?
Tabela de estudos de coorte:
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente a b a + b
Ausente c d c + d
Total a + c b + d N
P1 = a/a+cP0 = b/b+dp = a+c/N
MEDIDA DE EFEITO
Para QUANTIFICAR o efeito da exposição a um fator de risco, utiliza-se o Risco Relativo.
RR = P (D|E) / P (D|E) = P1/P0
Ou, num estudo de coorte...
RR = P1/P0 = a/a+c / b/b+d
Um ensaio clínico também pode ter seu risco relativo calculado, pois é um coorte com pacientes agrupados aleatoriamente.
EXEMPLO
325 mg de aspirina, dias alternados, reduz a mortalidade cardiovascular?
Ensaio clínico, controlado, duplo-cego. 22.071 médicos americanos. Idade entre 40 e 84 anos. Sem AVC ou IAM prévio. Não usavam aspirina nem possuíam contra-
indicações ao seu uso.
N Engl J Med. 1989 Jul 20;321(3):129-35.Final report on the aspirin component of the ongoing Physicians' Health Study. Steering Committee of the Physicians' Health Study Research Group.
EXEMPLO
22.071 médicos; 11037 receberam aspirina; 11034 placebo; 139 infartos dentre os usuários de aspirina; 239 no grupo placebo;
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente 139 239 378
Ausente 10898 10795 21963
Total 11037 11034 22.071
P1 = a/a+c 139/11037 0,013 P0 = b/b+d 239/11034 0,022 RR = P1/P0 = 0,013/0,022 = 0,59
Pode-se, ainda fazer o raciocínio inverso:1/RR = 0,022/0,013 = 1,69
CONCLUSÃO
O risco de infarto dentre os que tomavam aspirina regularmente era 59% do que os que tomavam. OU
O risco de infarto dentre os que não tomavam aspirina era 1,69 vezes maior do que os usuários.
ODDS RATIO
NÃO se estima Risco Relativo em estudos de caso controle;
P1 e P0 variam de acordo com o número de casos e controles escolhidos no estudo,e não com as características do grupo.
DOENÇA FATOR DE
EXPOSIÇÃO
Presente Ausente Total
Presente 80 20 100
Ausente 30 70 100
Total 110 90 200
60 14014
0160
ODDS RATIO
É a forma de medir o efeito de exposição em estudos de caso-controle;
“Razão das chances”: Ψ = P1/Q1 / P0 / Q0 = P1Q0 / P0Q1
Ou, na tabela 2 x 2: Ψ = a/(a+c) / c (a+c) / b/(b+d) / b (b + d) = ad/bc
ODDS RATIO
É necessário conhecer a variação do Ψ ...
Var (ln Ψ) = 1/a + 1/b + 1/c + 1/d
... Para calcular o intervalo de confiança.
Z é o percentil obtido de uma tabela de distribuição gaussiana padrão. Para Nível de confiança = 95%, z = 1,96.
ANALISANDO O ODDS RATIO
Se o IC contém o número zero, a associação entre doença e fator não é estatisticamente significativa.
O IC para Ψ é obtido exponenciando-se os limites inferior e superior do intervalo ln Ψ (e ) ;
Dois motivos ocorrem para a adoção de Odds ratio para se medir associação entre doença e fator de risco: Doença rara - P1 e P0 pequenos, Q1 e Q0 próximo de 1.
Ψ = P1/ P0 = RR Ψ pode ser estimado com dados de qualquer tipo de
estudo.
Li/Ls
EXEMPLO II
Estudo sobre amamentação na infância e câncer de mama;
Estudo caso-controle;
Freudenheim JL, Marshall, JR, Graham S, Hellmann R, Vena JE, Bandera E, Muti P, Swanson M, Nemoto T. Exposure to breastmilk in infancy and the risk of breast cancer. Epidemiol 1994;5:324-31
AMAMENTADA NÃO AMAMENTADA
Casos 353 175
Controles 449 153
Ψ = ad/bc = 353 x 153 / 449 x 175 = 0,69
EXEMPLO II
Ψ = 0,69 Amamentados tem 69% do risco. Qual intervalo de confiança tenho eu?
ln Ψ = ln (0,69) = -0,37
Var (ln Ψ) = 1/a + 1/b + 1/c + 1/d
Var (ln Ψ) = 1/353 + 1/175 + 1/449 + 1/153
Var (ln Ψ) = 0,02
EXEMPLO II
Z = 1,96 (Nível de confiança = 95%) ln Ψ = -0,37 Var (ln Ψ) = 0,02 [-0,37 – 1,96 x 0,14 ; -0,37 + 1,96 x 0,14] [-o,64 ; -0,1] EXPONENCIAR!!!
EXEMPLO II
IC = [0,53 ; 0,90] (95%) 1 não está contido. Associação
estatisticamente significativa entre ter sido amamentada e câncer de mama.
PS: Conclusão tomada com cuidado (não é uma análise multivariada)
One by one,
Only the good die
young.
They're only flying
too close to th
e
sun…
We'll remember…
Forever...
OBRIGADO!
