sebenta de epidemiologia
TRANSCRIPT
Dalila Marcão
História da Epidemiologia
O que é a epidemiologia?
É o estudo:
Da distribuição de resultados em saúde ou doença nas populaçãos
Dos fatores que determinam os resultados em saúde e doenças (fatores de risco)
De populações
Transição epidemiológica
Descreve alterações nos padrões de distribuição das populações, como:
Idade
Mortalidade
Fertilidade
Esperança de vida
Causas de morte
Transição 1
- Infeções e doenças relacionadas com nutrição
- Relacionas com a agricultura e a produção alimentar
Doenças zoonóticas ( ѕãо аquеlаѕ causadas роr novos agentes оu agentes јá conhecidos quе
incidem еm locais е espécies quе ainda nãо apresentavam а doença. Sãо dе origem animal е
podem infectar оѕ seres humanos, sendo umа ameaça à saúde pública е animal еm escala
mundial), deficiências nutricionais e o aumento crescente do contacto com doenças vetoriais.
Transição 2
- Sistema imunitário e doença – causa a evolução dos organismos
- Mudança de epidemia para doença endémica
Alterações físicas e genéticas
Transição 3
- Mudança para doença crónica e/ou degenerativa
- Aumento do período de vida útil, estilo de vida sedentário
Aumento do número de pessoas com doenças cardiovasculares e cancro
Transição 4
- Final do Século XX
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- Novas doenças
- Ressurgimento de doenças infeciosas
- Disseminação rápida devido à globalização
4 TRANSIÇÕES EPIDEMIOLÓGICAS
TRANSIÇÃO ALTERAÇÃO
1 – Emigração para cidades Passagem de algumas epidemias para muitas
epidemias
2 – Resistência imunológica e alteração no
organismo
Passagem para doenças endémicas
3 – Saúde pública e sanitarização Passagem de doenças infeciosas para não infeciosas
4 – Aumento da globalização Reaparecimento de doenças infeciosas
Pioneiros da epidemiologia
HIPPOCRATES (460-377 A.C.)
Questões ambientais e comportamentais associadas ao aparecimento da doença
Razões lógicas para a doença
A doença afeta as populações
GIROLANO FRACASTORO (1478-1553)
Percebeu que as doenças infeciosas podiam ser transmitidas – contacto direto, ar,
através das roupas
A doença era causada por uma “semente” que se multiplicava rapidamente
JOHN GRAUNT (1620-1674)
Demografia: estudo estatístico de populações humanas
Gráfico estatístico de sobrevivência acerca da mortalidade e da população
Epidemia de peste bubónica (1636)
Demografia moderna
Publicou: Natural and political observations made upon the bills of mortality (1662)
JAMES LIND (1716-1794)
Contributo no campo da medicina preventiva
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Melhorou a nutrição
Contribuiu para os ensaios clínicos realizados atualmente
PERCIVALL POTT (1714-1788)
Fez associação entre a fuligem (limpa-chaminés) e o cancro do escroto
Notou pela primeira vez que os fatores ambientais poderiam ser causadores de cancro
Deu inicio à epidemiologia moderna no campo das doenças não infeciosas
WILLIAM FARR (1807-1883)
Usou dados clínicos para testar hipóteses sociais
Classificou causas de morte
Relacionou a densidade populacional com índices de mortalidade
“mapeou” as mortes, monitorizou surtos, desenvolveu um sistema de categorização
SIR EDWIN CHADWICK (1800-1858)
Propôs reformas sociais e na saúde publica
Propôs a “água limpa”, ou seja fossas e sistemas de esgotos
Publicou: The sanitary condition of the labouring population (1842)
JOHN SNOW (1813-1858)
Primeira pessoa a contabilizar casos geograficamente
Cólera disseminada por água contaminada
Início da epidemiologia: O estudo dos resultados de saúde em populações
EXEMPLOS DE ÁREAS DE PESQUISA USANDO
EPIDEMIOLOGIA
Epidemiologia das doenças infeciosas
É o estudo epidemiológico das doenças transmissíveis ou infeciosas. As doenças infeciosas são
provocadas por um agente infecioso ou pelo produto de um agente infecioso. A transmissão
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é feita de um individuo infetado, animal, reservatório ou vetor para outro, suscetível de
contrair a doença.
A transmissão pode ser direta ou indireta, através de uma planta, um objeto ou um
anfitrião animal.
Ciência Ambiental
Agentes químicos e físicos
Patogenos microbiológicos
Condições sociais
Alterações climáticas
Definições
Definição atual de epidemiologia
Estudo da distribuição e dos determinantes dos resultados em saúde ou doença em
populações específicas e a aplicação destes estudos no controlo de problemas de saúde.
Saúde Pública
Campo multidisciplinar
Promove a saúde das populações através de esforços comunitários organizados
Uso da prevenção e de intervenções específicas
- Protege contra as ameaças à saúde
- Estimula o estilo de vida saudável
- Melhora a qualidade dos serviços de saúde
A Epidemiologia é usada:
Para desenvolver, focar e avaliar estratégias de prevenção
Avaliar as intervenções realizadas na população
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NÍVEIS DE PREVENÇÃO EM SAÚDE PÚBLICA
NÍVEL OCORRE EXEMPLO
PRIMARIO ANTES da ocorrência da doença Vacinas
SECUNDÁRIO Após o aparecimento da doença mas antes do
aparecimento dos sintomas
Procura de sinais estranhos
na pele
TERCIÁRIO Quando a doença e os sintomas desta já estão
presentes
Conselhos nutricionais para
controlo da diabetes
NÍVEIS DE INTERVENÇÃO EM SAÚDE PUBLICA
NÍVEL REFERENTE A: EXEMPLO
INDIVIDUAL Alterar o comportamento individual ou
os fatores de risco
Educação para os benefícios de
deixar de fumar
ESTRUTURAL Promover a saúde alterando o contexto
estrutural
Uso de cadeirinhas para crianças
nos carros, impostos sobre tabaco
elevados
SAÚDE PUBLICA É:
PREVENIR a doença e a incapacidade e prolongar a vida
PROMOVER a saúde física, mental e a eficiência
COMUNITARIAMENTE desenvolver esforços no saneamento do ambiente
PREVENIR doenças e lesões
EDUCAR o individuo
ORGANIZAR os serviços de saúde para o diagnóstico e tratamento da doença
PROMOVER formas de vida adequadas à manutenção da saúde
Epidemiologia é o estudo da distribuição e dos determinantes da doença ou dos resultados
em saúde em populações específicas e a aplicação deste estudo ao controlo dos problemas de
saúde.
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Pessoa, local, tempo e perspectiva da
população
Epidemiologia descritiva
Características:
Da pessoa
Do local
Do momento temporal
Lida com:
Frequência da doença ou fatores de risco na população
Distribuição
Pode ser usada para:
Avaliar as tendências
Avaliar o estado de saúde
Calcular a ocorrência de novas doenças
Avaliar programas de saúde pública
Identificar problemas
Epidemiologia analítica
Pesquisa e estuda:
Fatores de risco
Fatores preventivos
“Quais são as causas subjacentes a este padrão de doença?”
Perspetivas na doença e na saúde
PERSPETIVA BIOMÉDICA – Foco em fatores biológicos
Agentes que causam doença
Mecanismo de atuação dos agentes causadores da doença
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Fatores de risco individuais
A perspetiva biomédica não inclui fatores sociais nem ambientais
PERSPETIVA DA POPULAÇÃO – Foco em fatores psicológicos, sociais e ambientais
Fatores a jusante proximais/nível micro
- Características genéticas
- Idade
- Etnia
- Género
- Estado imunitário
Fatores a montante distais/nível macro
- Forças globais
- Políticas governamentais
- Características da comunidade
- Nível educacional
- Empregabilidade
- Condições de vida e de trabalho
- Pobreza
CAUSAS SUBJACENTES AOS RESULTADOS DE SAÚDE NAS POPULAÇÕES
Ambientais
Económicas
Sociais
Culturais
TEIA DE CAUSALIDADE
Suporte familiar
Redes sociais
Clima global
Condições laborais
Produção de tabaco
Publicidade
“Como se desenvolvem os problemas de saúde?”
Infeções (vírus/bactérias)
Quimicos tóxicos
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Causa genética
Comportamentos / modos de vida
Acidentes
Fatores sociais (pobreza / educação)
Introdução a medidas de frequência da
doença
Os epidemiologistas estudam a doença na população, resultados em saúde
RESULTADOS EM SAÚDE
DOENÇAS SINTOMAS
CONDIÇÕES DE SAÚDE COMPORTAMENTOS
TRANSTORNOS FATORES DE RISCO
INCAPACIDADES LESÕES
Descreve a distribuição dos resultados em saúde
Define a população em risco
Mede a ocorrência de um ou mais resultados em saúde
Mede a ocorrência de resultados de saúde para monitorizar alterações e planear intervenções
Prevalência
Ex: a malária infeta 10% da população mundial
“Qual é a importância da prevalência?”
Proporção de uma população definida que possui o resultado de saúde
Utiliza casos existentes do resultado de saúde
- Casos cujo resultado de saúde se desenvolveu ou foi diagnosticado antes de a pessoa
ser selecionada para fazer parte do estudo
Quantifica as consequências sobre a população
Útil na organização dos serviços de saúde
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Exemplo: 11% das pessoas com idade igual ou superior a 65 anos sofrem de Doença de
Alzheimer nos Estados Unidos
A PREVALÊNCIA É UMA PROPORÇÃO
Calcular a prevalência
Numerador: Casos prevalentes (todos os casos existentes num dado momento)
Denominador: População total em estudo
TIPOS DE MEDIDAS DE PREVALÊNCIA
Prevalência pontual (num momento no tempo)
Prevalência periódica (num intervalo de tempo)
Risco
Ex: 316.686.583 de pessoas sem risco de contrair doenças na população dos Estados Unidos
Calcular o risco
Numerador: casos incidentes (casos novos identificados durante o decorrer do estudo)
Denominador: População em risco no início do estudo
O risco mede o número de novos casos de doença que tenham surgido entre as
pessoas da população em risco, durante um período de tempo específico
O risco é referente à probabilidade do problema de saúde ocorrer
NÚMERO DE PESSOAS COM O PROBLEMA DE SAÚDE NÚMERO TOTAL DE PESSOAS DA POPULAÇÃO
PREVALÊNCIA = Número de casos prevalentes
Número total de indivíduos
na população em estudo
RISCO = Número de casos incidentes
Número total de indivíduos em risco
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O risco pode expressar-se como uma proporção e ser medido de 0% a 100%
“Porquê utilizar o risco como uma medida?”
É fácil de calcular e interpretar
Tem um significado claro, tanto para técnicos de saúde como para pessoas leigas
Os doentes entendem percentagens básicas
Quando calcular o risco, assuma:
Um período de tempo específico
Uma população específica
Que os indivíduos em estudo não podem abandonar ou entrar a meio
Como calcular o Risco:
1) Defina a população a estudar (população em risco)
2) Determine o número de casos novos ou incidentes
3) Especifique o período de tempo
Taxa
Ex: A taxa global de mortes por doenças cardiovasculares foi de 236,1 por cada 100.000
pessoas-ano em 2009 nos Estados Unidos
Mede a ocorrência de novos casos de problemas de saúde numa população
Não é uma proporção porque o denominador não é fixo
Descreve bem e de forma realista uma situação em que a população sofra alterações
ao longo do tempo
“Porquê utilizar taxas como medida?”
É flexível
É exata
Capta alterações na população em tempo real
Pode estudar eventos repetidos
RISCO = Número de novos casos (Num período específico)
População em risco
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Como calcular a taxa:
1) Defina a população a estudar (população em risco)
2) Determine o número de casos novos
3) Determine o denominador (pessoa-tempo em risco)
O que é “pessoa-tempo”?
É a soma do tempo que cada pessoa permanece no estudo e em risco de adquirir o
problema de saúde
Pessoas-ano, pessoas-mês, pessoas-dia ou outra escala
Quando pára a pessoa-tempo?
Morte
Abandono do estudo
Emigração
A pessoa adquire o problema de saúde durante o estudo
Perda de contacto com a pessoa (ou o investigador não o consegue localizar)
Pessoa-tempo – Soma do tempo de seguimento de cada participante no estudo
Probabilidade
Ex: em 100 nascimentos, a probabilidade de nascer um rapaz é de 51% e de nascer uma
rapariga é 49%. Portanto, a probabilidade de ter um rapaz é de 51 para 49. 51/49 = 1,04
Probabilidade de um evento = razão entre a probabilidade de que um evento ocorra e a
probabilidade de que o evento não ocorra, ou seja, ocorrer ÷ não ocorrer
Ou
P ÷ (1 – P) em que P = Probabilidade
TAXA = Número de novos casos incidentes
Pessoa-tempo
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“Porquê utilizar probabilidades como medida?”
Fácil de calcular e de interpretar
Tem um significado claro, tanto para técnicos de saúde como para a população leiga
Pode ser usado quando não existem dados sobre riscos ou taxas
Como calcular Probabilidades:
Se a probabilidade de um acontecimento é 0,20, então a probabilidade será:
0,20 ÷ (1-0,20) = 0,25 ou 1:4
Se a probabilidade de um doente vir a ter Diabetes é 5%, então a probabilidade é:
0,05 ÷ (1-0,05) = 0,052632 ou 1:19
Prevalência Vs casos incidentes
CASOS INCIDENTES
Novos casos (de doença)
Usado para calcular riscos e taxas
Indivíduos cujo estado muda durante um período de tempo específico
CASOS PREVALENTES
Todos os casos (de doença)
Individuos com estado de saúde sugestivo, independentemente do momento em que
foi diagnosticado
Calculo da prevalência
Desenho de Estudos Experimentais
Estudos experimentais Vs não experimentais
EXPERIMENTAL NÃO - EXPERIMENTAL
Ex: Estudos controlados Ex: caso-controlo, coorte, ecológico,
transversal
O investigador atribui a exposição específica Observacional. O individuo não é exposto
propositadamente
Estudos experimentais
O investigador determina a exposição
Ensaio clínico aleatório
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Ensaio cruzado de caso clínico
Individual
Comunidade
Ensaio clínico
Testar novos medicamentos ou tratamentos
O medicamento ou tratamento é aleatório
O grupo de intervenção e o grupo de controlo devem ser comparáveis em todos os
aspetos
Evidencias mais fortes em inferências causais
Aleatorização – ajuda a reduzir ou a evitar a parcialidade
VANTAGENS DOS ENSAIOS CLÍNICOS
Reduz a influência de outros determinantes da exposição ou do resultado (evita
variáveis que causem confusão)
Fortes evidências para a causalidade e inferência causal
Temporalidade
DESVANTAGENS DOS ENSAIOS CLÍNICOS
Dispendiosos
Validade externa; generalizabilidade
Considerações éticas
Foco limitado; abrangência limitada
Ensaios clínicos cruzados
Os sujeitos mudam de um tratamento para outro
Tempo de espera (wash-out) entre as duas exposições
A ordem da exposição é aleatória
Intervenções curtas são preferenciais
Blinding (ás cegas) – Técnica utilizada para ocultar determinadas informações a diferentes
intervenientes no estudo experimental
O propósito de um estudo “duplamente cego” é o de evitar variáveis perturbadoras por
parte do observador
4 TIPOS DE BLINDING
- Sem blinding
- Apenas 1 com blinding – o observado ou o observador
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- Blinding duplo (duplamente cego) – o observado e o observador
- Blinding triplo – o oservado, o observador e o investigador
Equilibrio – incerteza genuína acerca dos benefícios/danos de um tratamento ou exposição
Placebo – falso tratamento que aparenta ser idêntico ao verdadeiro tratamento
Conformidade/adesão – se o participante segue ou não as recomendações do tratamento
Análise da intenção de tratar – quando os sujeitos são analisados de acordo com o
tratamento
Estudos com coortes
Coorte – grupo de pessoas que partilham características comuns (ocupação, idade, etnia,
localização, etc)
Nota: a medida comum para a ocorrência de doença numa coorte é o risco ou a taxa
ESTUDO DA POPULAÇÃO ABERTO Vs FECHADO
ESTUDO DA POPULAÇÃO ABERTO ESTUDO DA POPULAÇÃO FECHADO
Os sujeitos podem entrar no estudo
em qualquer altura, mediante algumas
limitações
Fechado a novos sujeitos
Pessoa – tempo
Menos propenso a problemas com o
tamanho da amostra
ESTUDO RETROSPETIVO Vs ESTUDO PROSPETIVO
Baseado no passado Inicia no momento e continua no futuro
Estudos de coorte: vantagens
Calcula riscos e taxas de forma direta
Eficaz com exposições raras
Eficaz para múltiplos resultados
Fornece dados de tempo decorrido entre a exposição e o resultado
Desvantagens
Dispendiosos
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Ocupam muito tempo
Necessários muitos recursos
Ineficiente para resultados raros
Perda de seguimento
Estudos de casos controlados
Método eficiente para estudar doenças raras
Utiliza uma estratégia que identifica o resultado de saúde inicialmente e depois
determina a exposição da população em estudo
“Como fazer um estudo de caso controlado?”
1) Defina os casos seleccionados
Determine os critérios de diagnóstico (por ex. febre, cefaleia, erupção cutânea,
náuseas, vómitos, dor abdominal)
Prefira novos casos
2) Defina os casos de controlo
Múltiplos controlos por cada caso (poder estatístico)
Grupos de controlo múltiplos (consistência = credibilidade)
3) Compare a prevalência à exposição
QUANDO UTILIZAR UM ESTUDO DE CASOS CONTROLADOS
Quando a doença é rara (ex. estudo dos fatores de risco para deficiências congénitas)
Estudos Epidemiológicos
EXPERIMENTAL (o investigador atribui uma exposição)
- estudos controlados
- estudos cruzados controlados
OBSERVACIONAL (o investigador observa a exposição)
- coorte
- caso controlado
- de forma transversal
-ecológico
TAXA DE PROBABILIDADE = Probabilidade de exposição dos casos Probabilidade de exposição dos controlos
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Quando os dados sobre a exposição são dispendiosos ou difíceis de obter (ex. testes
laboratoriais para pesticidas no sangue)
Quando a doença tem uma indução longa ou um período de latência longo (ex. cancro,
doenças cardiovasculares)
Quando se sabe pouco sobre a doença (ex. primeiros estudos sobre a SIDA)
Conceito chave:
O estudo de casos controlados tem objetivos comuns ao estudo de coorte (a comparação
entre os expostos e os não expostos), mas fá-lo de forma mais eficiente utilizando
amostras.
VANTAGENS DESVANTAGENS
Bom para condições raras Podem existir preconceitos na seleção dos
sujeitos, medidas de exposição e na análise
Ocupa menos tempo Sem cálculos para risco ou taxa
Usa menos recursos e Ineficaz para condições raras
Consegue examinar várias exposições A sequência temporal entre a exposição e o
resultado é incerta
Pode ser replicado noutras populações
Se a amostra for ideal a taxa de
probabilidade fornece uma estimativa de risco
Estudos transversais
Exposição e resultado de saúde são avaliados ao mesmo tempo
Não é possível determinar se a exposição provocou o resultado de saúde
Os estudos transversais:
Descrevem a ocorrência de uma doença ou exposição numa população
Medida utilizada para descrever a sua ocorrência é a prevalência
PREVALÊNCIA = Número de pessoas com o resultado de saúde Número de pessoas em estudo
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População a estudar Restante população
COMO FAZER UM ESTUDO TRANSVERSAL
FORMAS DE UTILIZAR ESTUDOS TRANSVERSAIS
1) Para caracterizar a prevalência de um resultado de saúde numa população específica,
num determinado momento
2) Para obter informação sobre a prevalência da exposição e do resultado de saúde
LEVAR A CABO UM ESTUDO TRANSVERSAL
Com o resultado de saúde
Sem o resultado de saúde
E a b N1
Ē c d N0
P1 = a P0 = c N1 N0
POPULAÇÃO DE ORIGEM
Participantes no estudo Não participantes
Casos (com doença) Controlos (sem doença)
Expostos Não expostos
Expostos Não expostos
POPULAÇÃO EXISTENTE EM ESTUDO = N
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EXEMPLO:
Estudante fumador Estudante não
fumador
Pais fumadores a = 50 b = 170 N1 = 220
Pais não fumadores c = 50 d = 730 N0 = 780
100 900 T = 1000
P1 = a = 50 = 22,7% = prevalência de estudantes fumadores com pais fumadores
N1 220
P0 = c = 50 = 6,8% = prevalência de estudantes fumadores sem pais fumadores
N0 730
PREVALENCIA= TAXA X DURAÇÃO
LIMITAÇÕES DOS ESTUDOS TRANSVERSAIS
A prevalência é influenciada pela (incidência) taxa e pela duração do resultado de
saúde
Interpretação dos estudos transversais
Antecedentes – predisposição para a consequência (ex. ovo e a galinha)
Não se consegue ter a certeza de que a exposição precedeu a doença
“Para que servem os estudos transversais?”
Para calcular os fatores de risco em resultados de saúde numa população
Vigiar alterações nos comportamentos de risco e doenças de longa duração
Obter informação da prevalência de exposição e de resultados de saúde
Dalila Marcão
Estudos ecológicos
NIVEL DE GRUPO Vs NÍVEL INDIVIDUAL
DADOS A NÍVEL DE GRUPO (estudos
ecológicos)
DADOS A NÍVEL INDIVIDUAL (coorte, casos
controlados, transversais)
Exposição média do grupo e não do
individuo
Fornece informações sobre a exposição
de cada individuo
Conhece-se o resultado de saúde do
grupo mas não se conhece a exposição
dos indivíduos que ficaram doentes e
dos que não ficaram doentes
É capaz de interligar exposições
individuais de cada um dos indivíduos
que ficou doente e dos que não
ficaram
Falácia ecológica – Concluir que uma associação entre a exposição e o resultado de saúde a
nível de um grupo é verificado igualmente a nível individual
ESTUDOS ECOLOGICOS: VANTAGENS
As informações a nível de grupos são públicas
Menos dispendiosas: convenientes
Útil para avaliar o impacto das intervenções a nível comunitário
Maximiza as diferenças na exposição entre comunidades
Estuda os efeitos a curto prazo de variações na exposição dentro de uma mesma
comunidade
ESTUDOS ECOLOGICOS : LIMITAÇÕES
Falácia ecológica
A exposição antecede o problema?
Migração pode causar desequilíbrios na interpretação de dados
Medidas de associação
MEDIDAS DE OCORRÊNCIA
RISCO (R) = Número de novos casos
Total de população em risco no inico do estudo
TAXA (T) = Número de novos casos
Pessoa-tempo em risco durante o estudo
Dalila Marcão
PREVALÊNCIA (P) = Número de casos prevalentes
Total da população em estudo
PROBABILIDADE (PB) = Número de casos
Número de não-casos
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO
Compara medidas de ocorrência de doença em dois grupos diferentes, o grupo exposto
e o grupo não exposto
A comparação pode ser feita:
- por divisão (medidas do efeito da proporção)ou
- por subtracção (medidas de efeitos diferentes)
Diferença entre medidas – expressam o excesso absoluto de um resultado de saúde atribuído
a uma exposição
RISCO RELATIVO
Qualquer medida de relação do efeito que se aproxima do risco
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO RELATIVAS
PROPORÇÃO DE RISCO (PR) = Risco nos expostos
Risco nos não expostos
TAXA DE PROPORÇÃO (TP) = Taxa nos expostos
Taxa nos não expostos
Nota: medidas de proporção não tem unidades
PROPORÇÃO DE PROBABILIDADE (PP) = Probabilidade nos expostos
Probabilidade nos não expostos
PREVALÊNCIA = Prevalência nos expostos
Prevalência nos não expostos
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO ABSOLUTAS
DIFERENÇA DE RISCO (DR) = Risco de doença nos expostos – Risco de doença nos não expostos
Dalila Marcão
DIFERENÇA DE TAXA = Taxa de doença nos expostos – Taxa de doença nos não expostos
Nota: não se esqueça de especificar o período de tempo, unidades e resultados de interesse
TABELAS DOIS-POR-DOIS (TABELAS DE CONTINGÊNCIA)
(D)
DOENTES
(ND)
NÃO DOENTES
EXPOSTOS (E)
a b (a + b)
NÃO EXPOSTOS (NE)
c d (c + a)
RiscoE = a /(total expostos) = a /(a+b)
RiscoNE = c / (total não expostos) = c /(c+d) RISCO
DR = (risco expostos) – (risco não expostos)
PR = (risco expostos) ÷ (risco não expostos)
D Pessoa-Tempo (PT)
E a PTE (a+b)
NE c PTNE (c+d)
TaxaE = a /(total pessoa-tempo expostos) = a /(PTE)
TaxaNE = c /(total pessoa-tempo não expostos) = c /(PTNE)
DR = (taxa expostos) – (taxa não expostos)
PR = (taxa expostos) ÷ (taxa não expostos)
PROPORCÃO DE PROBABILIDADE (PP)
CASO CONTROLO
E+ a b (a+b) OR=1: no association
E- c d (c+d) OR>1: associação positiva
(a+c) (b+d) N OR<1: associação negativa
Probabilidade dos casos terem estado expostos = (a/c)
Probabilidade dos controlos terem estado expostos (b/d)
Dalila Marcão
PP = (axd) / (bxc)
Tem o resultado de
saúde esperado
Não tem o resultado
de saúde esperado
Exposto a b PP = (a/b) / (c/d)
Não exposto c d
D+ D-
E+ a b a + b a
a + b
E- c d c + d c
c + d
Nota:
- Não se pode calcular o risco ou a taxa diretamente dos dados dos casos de controlo
- Proporções de controlos para casos não são biologicamente ou substancialmente
significantes
- Estime a proporção de risco num estudo controlado usando a proporção de probabilidade
INTERPRETAÇÃO DAS MEDIDAS
Se PR = 1 : Sem associação
Se PR > 1 : (+) o risco nos expostos é maior que nos não expostos, possivelmente
causal
Se PR < 1 : (-) o risco nos expostos é menor que nos não expostos, possivelmente
protetor
INTERPRETAÇÃO DE MEDIDAS ABSOLUTAS DE ASSOCIAÇÃO
Se DR = 0 : Sem associação (o mesmo em ambos os grupos)
Se DR > 0 : (+) o risco nos expostos é maior que nos não expostos, possivelmente
causal
Se DR < 0 : (-) o risco nos expostos é menor que nos não expostos, possivelmente
protetor
Dalila Marcão
Intervalos de confiança
Construção estatística que fornece informação acerca do alcance no qual o verdadeiro
valor assenta num determinado grau de probabilidade.
Informação acerca da direção e da força do efeito
Quanto variam os valores de risco e das probabilidades? Qual a dimensão da incerteza?
Exemplo
Fórmula matemática para um intervalo de confiança de 95%
Intervalo de = Medida de + 1,96 x erro padrão no
Confiança 95% associação - ponto estimado
Intervalo confiança 95%
0 1 1,9 2,8 4,1 5
Limite Ponto limite
Inferior estimado superior
“O que é o valor – P?”
É uma probabilidade que diz se o resultado de um estudo é consistente com as alterações
“O que nos diz o valor-P e o intervalo de confiança de 95%?”
O intervalo de confiança 95% tem relação com o valor-P
Se o intervalo de confiança de 95% não inclui o valor nulo, pode ser denominado
“estatisticamente significativo”
Quando o valor-P é menos que alfa (geralmente 0,05), pode ser denominado
“estatisticamente significativo”
Rejeitamos a hipótese nula de que não existe associação entre a exposição e o
resultado
Dalila Marcão
Nota:
- uma hipótese nula é a posição de defeito num estudo
Por exemplo: “não existe associação entre a exposição e a doença”
- uma hipótese nula não pode ser “aceite” ou “comprovada”
Os intervalos de confiança contém mais informação que o valor-P
- diz-nos qual a magnitude da associação entre a exposição e a doença
- diz-nos qual a precisão do valor obtido: quanto mais estreito o intervalo de
confiança, mais preciso é o valor
Introdução à causalidade
CAUSALIDADE
“Evento, condição ou característica que antecede um resultado ou doença e sem o qual o
evento não ocorreria de todo ou não ocorreria durante um determinado tempo”
Dedução : inferência causal
Modelo contrafactual
ASSOCIAÇÃO Vs CAUSALIDADE
ASSOCIAÇÃO
EXPOSIÇÃO RESULTADO DE SAÚDE
CAUSAL?
CAUSAL Vs FALSAS ASSOCIAÇÕES
Associação causal : o evento depende da ocorrência de outros eventos
Falsa associação : propensão, preconceito, variáveis externas, têm influencia
A causa deve:
Anteceder o resultado de saúde
Ser necessária para que ocorra o resultado de saúde
Dalila Marcão
RELAÇÕES CAUSAIS : DIRETAS Vs INDIRETAS
Critérios de Bradford Hill
1) FORÇA DA ASSOCIAÇÃO
Medida pelo risco, taxa ou probabilidade
Associação forte = fator de risco forte
Associação forte ≠ causalidade
2) CONSISTÊNCIA
Reprodutividade de resultados
Usado para descartar outras explicações
A falta de consistência não exclui a associação
Quanto maior a consistência, mais provável é a associação causal
3) ESPECIFICIDADE DA ASSOCIAÇÃO
Se um único fator de risco se relaciona consistentemente com um único efeito,
então este desempenha o papel causal (ex. a relação 1:1 existente com uma
determinada bactéria)
Invalido (em algumas circunstancias)
A mais fraca das linhas orientadoras (guidelines)
4) TEMPORALIDADE
Essencial para a causalidade
A presença da exposição tem de anteceder o resultado
A falta de temporalidade descarta a causalidade
Necessário à causação
Mais fácil de estabelecer em perspectiva (concorrente) com estudos de coorte
5) GRADIENTE BIOLÓGICO
Dose - resposta
Aumento da dose - aumento do risco de doença
Presença = boa prova de relação causal
Dalila Marcão
A ausência não é uma prova de falta de relação
Linhas orientadoras fortes
6) PLAUSIBILIDADE
Suporte da ciência laboratorial
A evidência experimental aumenta a confiança nas conclusões
7) COERÊNCIA
Novos dados não devem ser opostos aos dados já existentes
Satisfeita quando a exposição mostra resultados num conjunto de efeitos de
saúde relacionados
Mais exigente que a plausibilidade biológica
8) EVIDÊNCIA EXPERIMENTAL
Estudos controlados, testes aleatórios
Alterar a causa, altera o efeito
9) ANALOGIA
Identificar fatores similares como causas prováveis
Critério mais fraco
Especulativo
Inexistência não é evidência de não ser causa