VOLUME 2 epidemiologia - crm.cbbw.com.brcrm.cbbw.com.br/AnexoPdfLojaVirtual/Tour Epidemio 2.pdf · Mestre em Medicina Interna e Terapêutica com ênfase em Medicina Baseada em Evidências

epidemiologiaPRINCIPAIS TEMAS PARA PROVAS DE RESIDÊNCIA MÉDICA

V O L U M E 2

Autores

Alex Jones Flores CassenoteGraduado em Biomedicina pelas Faculdades Integradas de Fernandópolis da Fundação Educacional de Fernandópolis (FEF). Mestre e Doutorando em Ciências pelo Programa de Pós-Graduação em Doenças Infecciosas e Parasitárias da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP). Epidemiologista responsável por diversos projetos de pesquisa na FMUSP e na Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Epidemiologista do Centro de Dados e Assessor da Diretoria de Comunicação do Conselho Regional de Medicina do Estado de São Paulo (CREMESP). Colaborador do Laboratório de Epidemiologia e Estatística do Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia (LEE).

Marília LouvisonEspecialista em Medicina Preventiva e Social pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Mestre e Doutora em Epi-demiologia pela Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (FSP/USP). Médica da SES/SP - Coordenadora Estadual da Área Técnica de Saúde da Pessoa Idosa 2008.

Assessoria Didática

Aline Gil Alves GuillouxGraduada em Medicina Veterinária pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Mestre em Ciências pelo Programa de Epidemiologia Experimental e colaboradora de projetos do Laboratório de Epidemiologia e Bioestatística da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia da Universidade de São Paulo.

Augusto César Ferreira de MoraesGraduado em Educação Física pelo Centro Universitário de Maringá (CESUMAR). Especialista em Fisiologia pela Uni-versidade Federal do Paraná (UFPR). Mestre em Ciências pelo Programa de Pediatria e Doutorando em Ciências pelo Programa de Medicina Preventiva da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FMUSP). Professor de Epi-demiologia das Faculdades Metropolitanas Unidas (FMU).

Nathalia Carvalho de AndradaGraduada em medicina pela Universidade de Mogi das Cruzes. Especialista em Cardiologia Clínica pela Real e Benemé-rita Sociedade Portuguesa Beneficente de São Paulo. Título de Especialista em Cardiologia pela Sociedade Brasileira de Cardiologia.

Sebastião Marcos Ribeiro de CarvalhoMestre em Medicina Interna e Terapêutica com ênfase em Medicina Baseada em Evidências pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Doutor pela UNESP - Campus de Botucatu. Professor Consultor na área de Planejamento de Pesquisa em Saúde, Pesquisa Clínica e Bioestatística da Faculdade de Medicina de Marília (FAMEMA).

Thaís MinettGraduada em medicina pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Especialista em Clínica Médica e em Neuro-logia e Doutora em Neurologia/Neurociências pela UNIFESP, onde é professora adjunta ao Departamento de Medicina Preventiva.

Valéria Trancoso BaltarGraduada em Estatística pelo Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da Universidade de Campinas (UNICAMP). Especialista em Demografia pelo Centro Latino-Americano e Caribenho de Demografia (CELADE). Mestre em Ciências pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP). Doutora em Epidemio-logia pela Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo.

Antes mesmo do ingresso na faculdade, o estudante que opta pela área da Medicina

deve estar ciente da necessidade de uma dedicação extrema, de uma notável facilidade

nas relações humanas e de um profundo desejo de ajudar o próximo. Isso porque tais

qualidades são cada vez mais exigidas ao longo dos anos, sobretudo durante o período

de especialização e, mais tarde, de reciclagem de conhecimentos.

Para quem busca uma especialização bem fundamentada e consistente, nota-se a

dificuldade no ingresso nos principais centros e programas de Residência Médica, devido

ao número expressivo de formandos, a cada ano, superior ao de vagas disponíveis, o

que torna imperioso um material didático direcionado e que transmita total confiança

ao aluno.

Considerando essa realidade, foi desenvolvida a Coleção SIC 2012, com capítulos

baseados nos temas cobrados nas provas dos principais concursos do país, e questões,

dessas mesmas instituições, selecionadas e comentadas de maneira a oferecer uma

compreensão mais completa das respostas.

Todos os volumes são preparados para que o candidato obtenha êxito no processo

seletivo e em sua carreira.

Bons estudos!

APRESENTAÇÃO

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

ÍNDICE

Capítulo 1 - Bioestatí sti ca básica aplicada à análise de estudos epidemiológicos ......... 17

1. Introdução ................................................................... 17

2. A natureza das variáveis .............................................. 18

3. Medidas de ocorrência ................................................ 18

4. Medidas de associação em estudos epidemiológicos ...... 22

5. Variáveis de confusão .................................................. 27

6. Aplicação da estatí sti ca em estudos epide miológicos ... 27

7. Erros sistemáti cos ........................................................ 30

8. Amostragem em estudos epidemiológicos ................. 32

9. Resumo ........................................................................ 32

Capítulo 2 - Métodos diagnósti cos ........... 35

1. Introdução ................................................................... 35

2. Possibilidades ............................................................. 35

3. Parâmetros ................................................................. 36

4. Curva ROC .................................................................... 37

5. Os testes diagnósti cos e as predições clínicas ............. 38

6. Testes de rastreamento de doenças na população ..... 39

7. Resumo ........................................................................ 41

Capítulo 3 - Estudos epidemiológicos ....... 43

1. Introdução ................................................................... 43

2. Classifi cação ................................................................ 43

3. Tipos de delineamentos epidemiológicos ................... 45

4. Estudos qualitati vos ..................................................... 58

5. Novas abordagens: os estudos de revisão ................... 59

6. Resumo ........................................................................ 59

Capítulo 4 - Causalidade em Epidemiologia ......................................... 63

1. Introdução ................................................................... 63

2. Postulados de Henle-Koch ........................................... 64

3. Critérios de Bradford Hill ............................................. 64

4. Postulados de Henle-Koch-Evans................................. 66

5. Resumo ........................................................................ 67

Capítulo 5 - Medicina baseada em evidências, revisão sistemáti ca e meta-análise ........................................... 69

1. Introdução ................................................................... 69

2. Medicina baseada em evidências ................................ 69

3. Revisão sistemáti ca ..................................................... 74

4. Meta-análise ................................................................ 75

5. Considerações fi nais .................................................... 76

6. Resumo ........................................................................ 76

Glossário ................................................ 77

Casos clínicos .......................................... 83

QUESTÕES

Capítulo 1 - Bioestatí sti ca básica aplicada à análise de estudos epidemiológicos ................................................. 97

Capítulo 2 - Métodos diagnósti cos ................................ 115

Capítulo 3 - Estudos epidemiológicos............................ 131

Capítulo 4 - Causalidade em Epidemiologia .................. 148

Capítulo 5 - Medicina baseada em evidências, revisão

sistemáti ca e meta-análise ............................................ 150

COMENTÁRIOS

Capítulo 1 - Bioestatí sti ca básica aplicada à análise de estudos epidemiológicos ............................................... 161

Capítulo 2 - Métodos diagnósti cos ................................ 175

Capítulo 3 - Estudos epidemiológicos............................ 190

Capítulo 4 - Causalidade em Epidemiologia .................. 204

Capítulo 5 - Medicina baseada em evidências, revisão sistemáti ca e meta-análise ............................................ 205

Referências bibliográfi cas ...................... 213

IRC17%

IRA13%

DHE17%

Fisiol. Renal6%

SÍNCOPE20%

ICC30%

PCR15%

HAS45%

C

M

Y

CM

MY

CY

CMY

K

anuncio_cursos_livros.pdf 1 09/12/2011 10:31:51

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Bioestatí sti ca básica aplicada à análise de estudos epidemiológicos1

CAPÍTULO

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

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

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

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

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

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

Em Epidemiologia, os assuntos nos quais se busca maior entendimento são as relações que diversas variáveis do in-divíduo, do tempo e do espaço estabelecem com determi-nados desfechos, que muitas vezes são as doenças de inte-resse do pesquisador, fi cando explícito que o ponto central de uma avaliação está alocado na investi gação da associa-ção e efeito de variáveis independentes (fatores) sobre vari-ável dependente (desfecho).

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

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

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

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

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EP IDEM IOLOG IA

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

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

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

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

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

Figura 1 - Tipos de variáveis exploradas nos estudos epidemiológi-cos. Fonte: Pereira (2010); com modifi cações

Existem outras que designam quantidade ou intensi-dade de predicados e entre essas: aquelas cujos predi-cados são quânticos, que variam por unidade definida, e que são chamadas de quantitativas discretas (multi-tude: contagens, como em idade em anos completos – com estes predicados, as coisas podem ser comparadas como iguais, diferentes, maiores ou menores até o limite em que a tal unidade permita distinção; e aquelas cujos predicados são contínuos, cuja unidade pode ser inde-finidamente redefinida para níveis menores e que são chamadas quantitativas contínuas (magnitude, como em quilômetro que pode ser redefinido em metros, centíme-tros etc. – com esses predicados as coisas podem, ainda que teoricamente, já que haverá um limite físico para a divisão, ser comparadas até o nível de minúcia que dis-tinga perfeitamente coisas iguais, diferentes, maiores ou menores).

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

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

para descrever variáveis qualitati vas. A frequência simples é a contagem das ocorrências de uma das categorias. Para facilitar a interpretação dos resultados, as frequências re-lati vas (proporção de elementos que pertencem a uma ca-tegoria em relação ao conjunto) são calculadas em termos de percentuais, assim torna-se possível a comparação dos dados.

No tratamento de variáveis quantitativas, o cálculo de frequências pode não ser viável, visto que o núme-ro de categorias pode ser muito elevado. É possível ob-ter medidas de frequência quando o dado quantitativo é agrupado em categorias. Outras medidas, como as de tendência central e dispersão, são úteis para resumir os dados.

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

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Estudos epidemiológicos

3CAPÍTULO

Aline Gil A. Guilloux / Augusto César F. de Moraes / Alex Jones F. Cassenote / Marília Louvison

1. IntroduçãoEste capítulo abordará os ti pos de delineamentos ou es-

tudos através dos quais são desenvolvidas as mais diversas pesquisas biomédicas.

Segundo Block e Couti nho (2009), os objeti vos da pes-quisa epidemiológica são, principalmente: descrever a fre-quência, o padrão e a tendência temporal de eventos liga-dos à saúde em populações específi cas e/ou subpopulações; explicar a ocorrência e a distribuição de doenças e dos in-dicadores de saúde, identi fi cando os determinantes de sua distribuição, tendência e modo de transmissão nas popula-ções; fazer análises prediti vas das frequências de doenças e dos padrões de saúde de populações específi cas e controlar a ocorrência de doenças ou fatores de risco através da pre-venção, cura, aumento da sobrevida e melhoria na saúde.

Nesse senti do, a pesquisa epidemiológica é baseada na coleta sistemáti ca de dados sobre eventos ligados à saú-de em uma população/grupo defi nido e na quanti fi cação desses eventos. O tratamento numérico dos fatores inves-ti gados se dá através de 3 procedimentos relacionados: mensuração de variáveis, esti mati vas de parâmetros po-pulacionais/grupais e testes estatí sti cos de hipóteses para comprovação ou refutação de hipótese de associação esta-tí sti ca (BLOCK; COUTINHO, 2009).

Os autores citados explicam que o método cientí fi co, do qual a Epidemiologia se serve, é um processo pelo qual se busca conectar observações e teorias. Neste processo, hipó-teses conceituais, mais amplas, são reescritas sob a forma de hipóteses operacionais, possíveis de serem mensuradas. A teoria que gerou a hipótese conceitual é então confron-tada com os dados obti dos na investi gação. O mecanismo pelo qual a pesquisa epidemiológica busca essa conexão, ou seja, o estabelecimento de inferência causal refere-se, principalmente, à inferência induti va (Figura 1).

Rothman, Greeland e Lash (2008) explicam que, em Epi-demiologia, parte-se de observações para leis gerais da na-tureza. Essas observações podem ser chamadas de evidên-cias cientí fi cas e levam à generalização que vai além desse conjunto parti cular (esse processo é chamado de inferência induti va). Block e Couti nho (2009) concordam que, nesse processo, observam-se fenômenos, identi fi ca-se uma rela-ção constante entre eles e, fi nalmente, generaliza-se essa relação para fenômenos que podem ainda não ter sido ob-servados. Todo esse processo só é possível de ser realizado graças às diferentes metodologias existentes em Epidemio-logia também denominadas como estudos ou delineamen-tos epidemiológicos.

Figura 1 - Representação da inferência induti va (generalização dos resultados), procedimento lógico constantemente realizado nas pesquisas em Epidemiologia

2. Classifi cação Os delineamentos uti lizados em Epidemiologia diferem

entre si no modo pelo qual selecionam as unidades de ob-

44

EP IDEM IOLOG IA

servação, mensuram-se os fatores de risco ou prognósti co, identi fi cam as variáveis de desfecho e garantem a comparabilida-de entre os grupos que fazem parte do estudo e originalidade dos dados (BLOCK; COUTINHO, 2009). É por esta perspecti va que os delineamentos podem ser comparados, sendo que a designação mais comum e vastamente uti lizada em Epidemio-logia refere-se ao posicionamento do pesquisador em relação à investi gação (ati vo ou passivo), onde os mesmos podem ser classifi cados em observacionais ou experimentais (Figura 2).

Figura 2 - Característi cas dos diferentes ti pos de delineamentos uti lizados nas pesquisas epidemiológicas

A - Estudos observacionais

Os estudos observacionais são assim chamados devido à implicação no posicionamento passivo do investi gador, que de forma metódica e acurada, observa o processo de produção de doentes em populações, com o mínimo de interferência nos objetos estudados. Nesse senti do, o pes-quisador não controla a exposição e nem a alocação dos in-divíduos entre os grupos de expostos e não expostos. Block e Couti nho (2009) lembram que, como os indivíduos estão expostos ou não a uma causa potencial de doença inde-pendente da interferência do pesquisador, esse estudo não apresenta problemas de natureza éti ca para investi gação de fatores de risco.

De maneira geral, os estudos epidemiológicos observa-cionais podem ser classifi cados (segundo o método epide-miológico) em descriti vos e analíti cos.

Segundo Lima-Costa e Barreto (2003) os estudos descri-ti vos têm por objeti vo determinar a distribuição de doenças ou condições relacionadas à saúde, segundo o tempo, o lu-gar e pessoa (característi cas dos indivíduos), ou seja, res-ponder às perguntas: quando, onde e quem adoece? A Epi-demiologia Descriti va pode fazer uso de dados secundários (dados preexistentes de mortalidade em hospitalizações, por exemplo) e primários (dados coletados para o desen-volvimento do estudo).

Nesse senti do, a Epidemiologia Descriti va examina como a incidência (casos novos) ou a prevalência (casos existentes) de uma doença ou condição relacionada à saú-de varia de acordo com determinadas característi cas, como sexo, idade, escolaridade, renda, entre outras. Quando a ocorrência da doença/condição relacionada à saúde dife-

re segundo o tempo, lugar ou pessoa, o epidemiologista é capaz não apenas de identi fi car grupos de alto risco para fi ns de prevenção, mas também gerar hipóteses eti ológicas para investi gações futuras (LIMA-COSTA; BARRETO, 2003; MARQUES; PECCIN, 2005).

Estudos analíti cos são aqueles delineados para exami-nar a existência de associação entre uma exposição e uma doença ou condição relacionada à saúde. São metodologias que têm capacidade para responder (comprovar ou refu-tar) hipóteses de associações entre variáveis. Portanto, en-volvem de forma implícita ou explícita a comparação entre expostos e não expostos/doentes e não doentes, buscando relacionar eventos: uma suposta “causa” a um dado “efei-to”, ou seja, uma determinada “exposição” leva à ocorrên-cia de certa “doença”, respecti vamente.

Quando se trata de variáveis dicotômicas (do ti po “ser ou não ser”), a organização das variáveis do estudo, bem como a análise dos mesmos, poderá ser facilmente feita por meio da tabela de dupla entrada, 2x2 ou ainda de conti n-gência (Tabela 1).

Tabela 1 - Organização dos dados de estudos epidemiológicos analíti cos

Doença ou agravo

Fator Doente Não doente Total

Expostos A B A + B

Não expostos C D C + D

Total A + C B +D N = A + B + C + D

Na Tabela 1, os campos “A” e “C” contêm os indivíduos que apresentam o desfecho (que adoeceram, por exemplo), sendo “A” os que se expuseram e “C” os que não se expu-

EPIDEMIOLOGIA

CASOS CLÍNICOS

CASOS CL Í N ICOS

85

CASO

S CLÍN

ICO

S

2011 - FMUSP1. A ocorrência da infecção pelo novo vírus da infl uen-za A (H1N1) em 2009, causando cerca de 12 mil mortes em todo o mundo, levou a Organização Mundial da Saúde (OMS) a declarar caráter pandêmico dessa virose. Em de-corrência disso, vacinas anti -H1N1 estão sendo testadas. Um dos estudos recrutou 360 crianças saudáveis, de 6 meses a 9 anos de idade, na Austrália, para receber um ti po de vacina com doses diferentes de vírus H1N1 inati -vo. Essas crianças foram divididas em 2 grupos: o 1º grupo (180 crianças) recebeu a vacina com dose de 15µg de ví-rus inati vo enquanto o 2º, com a mesma quanti dade de integrantes, recebeu uma dose de 30µg. Após 14 dias de aplicação da vacina, observou-se soroconversão em 140 crianças que receberam a dose de 15µg e em 160 crianças no grupo que recebeu a dose de 30µg (adaptado de JAMA 2010; 303:37-46).

a) Calcule, nomeie e interprete a medida que determina a chance de soroconversão nas crianças que receberam a vacina com a dose de 30µg em relação àquelas que receberam a dose de 15µg.

b) A alocação das crianças parti cipantes do estudo, nos 2 grupos de intervenção, deveria ser aleatória? Justi fi que a sua resposta.

2011 - FMUSP2. A implantação de programas de controle da tuberculo-se (TB) se depara com grandes difi culdades que podem ser entendidas a parti r da análise do esquema a seguir, sendo:- P: População geral;

- X1: total de casos de TB;- X2: casos de TB que demandam Serviços de Saúde (SS);- X3: demanda atendida;- X4: casos diagnosti cados de TB;- X5: início do tratamento de TB;- X6: término do tratamento de TB;- X7: casos curados.Considerando a história natural da tuberculose, os testes diagnósti cos e os tratamentos disponíveis na atualidade, responda:

a) Cite 5 principais moti vos relacionados ao paciente e/ou aos medicamentos uti lizados para o tratamento da tu-berculose que justi fi quem a queda em número de casos de TB do grupo X5 para o grupo X6.

b) Cite 3 moti vos que possam justi fi car a queda em núme-ro de casos do grupo X6 para o grupo X7.

90

EP IDEM IOLOG IA

RESPOSTAS

Caso 1

a) Um grupo recebeu uma dosagem de 15ug, e o outro, o dobro da dosagem, 30ug. A questão leva em considera-ção a probabilidade de soroconversão das crianças que receberam a dose de 30ug em relação às que recebe-ram a dosagem menor. Portanto, a medida que deter-mina essa chance de soroconversão nada mais é do que probabilidade do evento ocorrer em um grupo exposto em relação ao não exposto. Calculando: RR = 160/140 = 1,14 ou 14%. Esse valor representa que existem 14% a mais de chance de soroconversão dos pacientes que receberam a vacina com 30ug em comparação aos que tomaram 15ug da vacina.

b) Para que os grupos sejam homogêneos e os fatores de confusão sejam controlados, é imprescindível que a alo-cação das crianças parti cipantes do estudo seja aleató-ria.

Caso 2

a) Podemos destacar como principais moti vos para o aban-dono do tratamento:- Falta de confi ança no médico ou serviço/Sistema de

Saúde (SS); - A melhora rápida dos sintomas;- Problemas sociais/psíquicos/fí sicos do paciente;- Efeitos adversos das medicações;- Complexidade do tratamento (tempo longo e múlti plas

drogas).

b) A queda de números de casos do grupo X6 para o X7 representa os casos que não evoluíram para a cura da doença. Hoje em dia, percebemos alguns fatores que podem estar relacionados a esses aspectos, dentre eles:- Surgimento de micobactérias resistentes aos medica-

mentos; - Condições de imunossupressão do paciente;- Má condução do tratamento e seguimento.

Caso 3

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

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

b) - Média para variável idade: x = 30 + 54 + 43 + 44 + 43 + 59 + 60 + 43 + 36 + 39 =

453/10 = 45,3 anos. O ponto médio da distribuição da variável idade é de

45,3 anos. - Mediana para variável idade: PP

50%= 10 + 1/2 = 11/2 = 5,5. A mediana é um valor entre a 5ª e a 6ª posição (5,5).

Ordena-se a variável (células amarelas):

Peso (kg)675860656870748495

102

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

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

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

(0,73mg/dL).

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

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

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

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

Triglicérides (mg/dL)

(Xi – média aritméti ca)

(Xi – média aritméti ca)2

167 -2,6 6,76

132 -37,6 1.413,76

189 19,4 376,36

230 60,4 3.648,16

EPIDEMIOLOGIA

QUESTÕES

QUESTÕES

97

QU

ESTÕ

ES

Bioestatí sti ca básica aplicada à análise de estudos epidemiológicos

2012 UNICAMP1. Analise o Gráfi co – Esti mati va do número de casos de câncer segundo estadiamento, Direção Regional de Saúde 7, 2011 – e assinale a alternati va correta:

Fonte: Base de cálculo IBGE 2010 e INCA 2009

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

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

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

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

Tenho domínio do assunto Refazer essa questão

Reler o comentário Encontrei difi culdade para responder

2012 SANTA CASA SP 2. Após a leitura e a interpretação da Tabela a seguir, é possível inferir, exceto:

Idade materna

(anos)

Risco de síndrome de Down por 1.000 nascidos

Percentual de partos por grupo

etário (% por todas as idades)

% de casos de síndrome de

Down em cada faixa etária

materna

<30 0,7 78 51

30 a 34 1,3 16 20

35 a 39 3,7 5 16

40 a 44 13,1 0,95 11

>45 34,6 0,05 2

Todas as idades

1,5 100 100

Fonte: ROSE, 1985.

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

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

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

d) gestantes >40 anos geram mais da metade dos casos de síndrome de Down

e) gestantes >40 anos apresentam menor percentual de partos por grupo etário

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2012 SANTA CASA SP 3. A Tabela a seguir mostra o resultado de uma investi ga-ção. Assinale a alternati va que mostra uma interpretação incorreta do estudo:

Doente Não doente Total

Exposto 60 40 100

Não exposto 40 60 100

Total 100 100 200

a) o valor da razão de chances (odds rati o) obti do é igual a 2,25

b) a exposição é um fator protetor em relação à doençac) a taxa de incidência da doença nos expostos é igual a 0,6d) a taxa de incidência da doença nos não expostos é igual

a 0,4e) o valor do risco relati vo é igual a 1,5

Tenho domínio do assunto Refazer essa questão

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2012 SANTA CASA SP 4. No Brasil, foi implantado o VIGITEL – Vigilância de Fa-tores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por In-quérito Telefônico – em todas as capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal, desde 2006. O objeti vo do VIGITEL é monitorar a frequência e a distribuição dos prin-cipais determinantes das Doenças Crônicas Não Transmis-síveis (DCNT) por inquérito telefônico. Os procedimentos de amostragem empregados procuraram obter, em cada uma das capitais dos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal, amostras probabilísti cas da população de adultos residentes no ano. A Tabela a seguir apresenta alguns dos principais resultados obti dos:

Percentual de adultos com fatores protetores ou de risco para DCNT de 2006 a 2010, VIGITEL

Fatores 2006 2007 2008 2009 2010

Excesso de peso (IMC ≥25kg/m2)*

42,7 42,9 44,2 46,6 48,1

Obesidade (IMC ≥30kg/m2)*

11,4 12,7 13,1 13,9 15

Ati vidade fí sica no tempo livre

14,9 15,2 15 14,7 14,9

EPIDEMIOLOGIAEPIDEMIOLOGIA

COMENTÁRIOSCOMENTÁRIOS

COMENTÁR IOS

161

COM

ENTÁ

RIO

S

Bioestatí sti ca básica aplicada à análise de estudos epidemiológicos

Questão 1. O sistema de estadiamento mais uti lizado é o preconizado pela União Internacional Contra o Câncer (UICC), denominado Sistema TNM de Classifi cação dos Tu-mores Malignos. Consideram-se as característi cas do tumor primário (T), as característi cas dos linfonodos das cadeias de drenagem linfáti ca do órgão em que o tumor se localiza (N) e a presença ou ausência de metástases a distância (M). Esses parâmetros recebem graduações, geralmente de T0 a T4, de N0 a N3 e de M0 a M1, respecti vamente. O estadio de um tumor refl ete a taxa de crescimento, a extensão da doença e o ti po de tumor e sua relação com o hospedeiro. O símbolo “X” é uti lizado quando uma categoria não pode ser devidamente avaliada. A classifi cação está relacionada com Tx: Tumor provado pela presença de células neoplási-cas, mas não se sabe sua extensão; T0: Nenhuma evidência de tumor primário; T1s: Carcinoma in situ; T-1: Tumor com menos de 3cm no seu maior diâmetro, porém bastante res-trito; T-2: Tumor com mais de 3cm no maior diâmetro ou invadindo tecidos próximos, causando comprometi mento moderado; T-3: Tumor de qualquer dimensão, invadindo tecidos próximos, causando sério comprometi mento; e T-4: Tumor de qualquer tamanho invadindo e comprometendo órgãos vitais. Os casos de menor estadio 0 e 1 poderiam indicar ações para um diagnósti co mais precoce que identi fi cariam o tumor em fase mais precoce (considerando que a maioria deste tumor é diagnosti cada com estadio 2). Não é possí-vel afi rmar, portanto, que estão investi ndo em diagnósti cos mais precoces. Por outro lado, se somarmos o T3 e T4, tere-mos em torno de 50% casos diagnosti cados em fases mais avançadas (alternati va “d” correta). Gabarito = D

Questão 2. Trata-se de fazer a interpretação correta da Ta-bela, lembrando que a questão pede uma exceção. A alter-nati va “a” está correta porque o risco é de 0,7 para mulhe-res aquém dos 30 anos; pode-se dizer também que mulhe-res com esta característi ca geram mais da metade dos casos dessa síndrome (51%); lembre-se que essa é uma idade em que as mulheres têm muitos fi lhos, estando correta a alter-nati va “b”; as gestantes com idade além dos 40 anos têm mais risco de gerarem crianças com síndrome de Down, contudo se trata de um grupo etário que gera poucas crian-ças, estando corretas as alternati vas “c” e “e”; a única ques-tão incorreta é a alternati va “d”, pois o percentual de fi lhos com Down gerados por estas mulheres é de 13% (11+2).Gabarito = D

Questão 3. Odds rati o pode ser calculado usando ((60/40)/(40/60)), que resulta em 2,25, estando correta a alternati va “a”; existem mais doentes entre os indivíduos expostos ao fator, por isso, independentemente do esti mador de risco, o resultado será maior que 1, ou seja, fator de risco, estando incorreta a alternati va “b”; a taxa de incidência da doença nos expostos é igual a 0,6 (60/100), estando correta a alter-nati va “c”; a taxa de incidência da doença nos não expostos

é igual a 0,4 (40/100), estando correta a alternati va “d”; e ao dividir 0,6/0,4, teremos 1,5, ou seja, RR é 1,5, estando correta a alternati va “e”.Gabarito = B

Questão 4. Nota-se que de fato existe uma tendência de % elevado de adultos com excesso de peso na população brasileira (2006 com 42,7 a 2010 com 48,1); pode-se dizer ainda que essa é uma evolução de signifi cância estatí sti ca (P <0,01), estando correta a alternati va “a”; houve pouca variabilidade no quesito ati vidade fí sica, estando correta a alternati va “b”; especialmente nos últi mos 2 anos ocor-reu discreta redução na frequência de tabagismo, estando correta a alternati va “c”; a obesidade obedece à mesma tendência do sobrepeso, estando incorreta a alternati va “d”; e tendo em vista o impacto desses fatores na saúde da população, ações de promoção à saúde visando à ado-ção de comportamentos protetores como a ati vidade fí si-ca devem ser urgentemente adotadas, estando correta a alternati va “e”.Gabarito = D

Questão 5. Na presente questão, há 3 asserti vas relaciona-das ao valor de p, todas corretas. Na estatí sti ca clássica, o valor p, p-valor ou nível descriti vo, é uma estatí sti ca uti liza-da para sinteti zar o resultado de um teste de hipótese. O valor-p é defi nido como a probabilidade de se obter uma estatí sti ca de teste igual ou mais extrema quanto àquela observada em uma amostra, assumindo verdadeira a hipó-tese nula. Em muitas aplicações da estatí sti ca, o nível de signifi cância é tradicionalmente fi xado em 0,05.Gabarito = A

Questão 6. Defi ne-se como viés qualquer tendência na co-leta, análise, interpretação, publicação ou revisão de dados que pode levar a conclusões sistemati camente diferentes da verdade. Pode ocorrer erro sistemáti co na forma como os indivíduos são recrutados para o estudo (viés de seleção) ou na maneira como as variáveis são medidas (viés de afe-rição, mensuração ou informação). Além disso, a validade indica a capacidade de um teste de medir aquilo que se pro-põe medir. A validade interna pode ser afetada por todas as fontes de erro sistemáti co, mas pode, também, ser melho-rada através da aplicação de um delineamento adequado e uti lizando métodos empregados para controlar fatores de confusão, como a randomização, o emparelhamento de controles e a estrati fi cação. Quando isso não ocorre, pode indicar um viés de aplicação. A validade externa ou gene-ralização é a extensão na qual os resultados de um estudo são aplicados a pessoas que não parti cipam dele. Muitas vezes, os estudos não podem ser extrapolados para dife-rentes populações, podendo apresentar viés de generali-zação. Com relação aos vieses relacionados a processos de rastreamento, foram descritos (189.28.128.100/dab/docs/publicacoes/cadernos_ab/abcad29.pdf) o viés de tempo de antecipação (melhor sobrevida da população rastreada apenas em função de antecipar o tempo de convívio com a doença) e o viés de tempo de duração, que se deve à he-terogeneidade da doença que se apresenta ao longo de um amplo espectro de ati vidade biológica. As menos agressivas