CONCEITOS BÁSICOS

1. CONCEITOS BÁSICOS • Epidemiologia:“o estudo dos fatores que determinam a freqüência e a distribuição das doenças e fatores de exposição nas populações humanas”. • A epidemiologia descritiva põe em evidência as características da ocorrência das doenças nas populações utilizando dados relativos à distribuição geográfica ou espacial e temporal e segundo características dos indivíduos afetados.

2. CONCEITOS BÁSICOS • A epidemiologia analítica formula uma hipótese de trabalho e, valendo-se de métodos estatísticos, busca a comprovação científica da hipótese formulada, através do estabelecimento e associações entre doenças e determinados fatores de risco ou exposição. • A Vigilância Epidemiológica é o conjunto de atividades sistemáticas de avaliação de uma doença com objetivo de detectar ou prever alterações de seu comportamento epidemiológico.

3. INDICADORES DE SAÚDE 1) Indicadores Epidemiológicos - medem a magnitude ou transcendência (ou seja, o tamanho ou a gravidade) do problema de saúde pública. 2) Indicadores Operacionais - medem o trabalho realizado tanto em função da quantidade como da qualidade – podem avaliar, de certa forma, a vulnerabilidade (ou seja, a possibilidade de resolução) do problema de saúde pública.

4. INDICADORES EPIDEMIOLÓGICOS Em epidemiologia, * morbidade e mortalidadesempre será uma medida referente a uma população pré-definida. * população é o conjunto dos que estão expostos a contrair a doença em um espaço e um tempo determinado. • coeficientes de morbidade são definidos como o quociente entre o número de casos de uma doença e a população exposta – são a incidência a prevalência. * coeficientes de mortalidade são definidos basicamente como o de mortalidade e o de letalidade.

5. MEDIDAS GERAIS • Número absoluto – é simplesmente o número de objetos ou eventos em um grupo. Ex.: número de mulheres em uma comunidade = 1, 4, 5, 7 2) Razão- é o valor obtido dividindo uma quantidade por outra; geralmente o termo razão é usado quando o numerador e o denominador são entidades separadas, isto é, nenhuma está incluída na outra. Ex.: mulheres / homens 3) Proporção - é um tipo de razão na qual o numerador está incluído no denominador; por definição uma proporção deve estar entre 0 e 1. Ex.: mulheres / população total

6. MEDIDAS GERAIS 4) Taxa ou coeficiente - é a medida de um determinado evento relacionando ao que isto representaria consideram-se toda a população exposta. Ex.: n.de doentes/ total de expostos x 10k • Notas: N. absolutos, razões e proporções geralmente descrevem uma situação estática. As taxas ou coeficientes são as medidas usadas para avaliar dinamicamente os fenômenos em uma população. As taxas são geralmente multiplicadas por um valor básico múltiplo de 10 representativo de determinada fração da população estudada.

7. VARIÁVEIS 1) Variáveis numéricas: dados coletados e analisados sob forma de números – quantidade numérica – idade, peso, altura, etc. 2) Variáveis categóricas: dados coletados e analisados sob forma de categorias – faixa-etária, obesidade, sexo, ocupação, etc.

8. VARIÁVEIS Notas: • As variáveis categóricas que só têm duas categorias também são chamadas de dicotômicas como, por exemplo: sexo, sim ou não. • As variáveis numéricas podem ser transformadas em categóricas. • Sempre que for possível, é preferível coletar uma variável como numérica pois, isso nos possibilita diferentes formas de análises estatísticas e, também, de transformações em diversas categorias - com diferentes pontos de corte.

9. VARIÁVEIS • 3) Desfecho (ou variável dependente): agravo que se deseja avaliar se varia de acordo com a quantidade de exposição a determinado(s) fator(es) – câncer de pulmão, câncer de mama, câncer de colo do útero , etc. • 4) Exposição (ou variável independente): Fatores que podem estar associados a um determinado agravo de forma a aumentar ou diminuir o risco deste desfecho – fumo, amamentação, uso de preservativo nas relações sexuais, etc.

10. MEDIDAS DE FREQUÊNCIA 1) Incidência: A incidência de doenças em uma população significa a ocorrência decasos novos relacionados à unidade deintervalo detempo - dia, semana, mês ou ano. É a intensidade com que estão surgindo novos doentes em uma determinada população. Coef. de incidência = n. de casos novos da doença x 10k n. de pessoas expostas ao risco

11. MEDIDAS DE FREQUÊNCIA 2) Prevalência: a prevalência é a freqüência absoluta dos casos de doenças, independente da época em que esta iniciou.  · Prevalência no período (ou no ponto) - É medida pela freqüência da doença ou pelo seu coeficiente durante um determinado período (ou ponto) de tempo. Coef. prevalência no período = n. de casos da doença no período x 10k população exposta naquele período Coef. de prevalência no ponto = n. de casos da doença no ponto x 10k população exposta naquele ponto

12. MEDIDAS DE FREQUÊNCIA • Notas: • * Prevalência depende de dois fatores: do número de pessoas que adoeceu (incidência) e da duração da doença. Quando incidência e duração são mais ou menos estáveis e a população também, a prevalência pode ser muito semelhante a incidência. Doenças de longa duração, mesmo com baixa incidência, podem ter alta prevalência. • * Prevalência = casos existentes + casos novos – altas por cura – óbitos (todos no período ou ponto determinados)

13. MEDIDAS DE EFEITO (ou Risco): • Medidas de efeito (ou medidas de risco) são usadas em estudos epidemiológicos para avaliar a “relação de força” entre uma ou mais exposições e um determinado agravo. As medidas de efeito tentam estimar o “tamanho” da influência do(s) fator(es) de exposição associado(s) ao desfecho estudado. • Os dados devem ser organizados em uma tabela dois-por-dois (ou tabela de contingência). Esta tabela sumariza os dados em quatro espaços organizados em duas colunas (doentes e não doentes) e duas linhas (expostos e não expostos).

14. MEDIDAS DE EFEITO (ou Risco): • A partir desta tabela pode-se calcular, utilizando as fórmulas adequadas, as quatro medidas de efeito: Doentes Não Doentes Total Expostos A B A+B Não Expostos C D C+D Total A+C B+D

15. MEDIDAS DE EFEITO (ou Risco): 1)Risco Relativo – Avalia o efeito da exposição sobre os casos novos da doença. O RR mede a proporção de casos novos (incidência) entre os expostos e relaciona aos casos novos entre os não expostos. RR = Incidência da doença nos expostos = a/(a+b) Incidência da doença nos não expostos c/(c+d) RR= IE INE

16. MEDIDAS DE EFEITO (ou Risco): 2) Razão de Prevalências - a RP é a proporção entre o risco de casos existentes do agravo entre os expostos e os não expostos. RP = Prevalência da doença nos expostos = a/(a+b) Prevalência da doença nos não expostos c/(c+d) RP = PE PNE

17. MEDIDAS DE EFEITO (ou Risco): 3) Odds Ratio (ou Razão de Chances ou Razão de Produtos Cruzados) - o OR é usado quando a medida de efeito no estudo não pode ser medida diretamente por incidência ou prevalência. O Odds Ratio faz uma estimativa do risco.  OR= odds de doença entre os expostos = odds de doença entre os não expostos   OR = a/(a+b) / b/(a+b) = a/b c/(c+d) / d/(c+d) c/d OR = AD BC

18. MEDIDAS DE EFEITO (ou Risco): 4) Risco Atribuível ou Diferença de Riscos - é a incidência ou prevalência adicional de doença relacionada a exposição; indica o quanto da incidência da doença é atribuível a exposição. ·Risco Atribuível na População - é a estimativa do número médio de casos de doença na população total estudada que é atribuída à exposição.

19. MEDIDAS DE EFEITO (ou Risco): • Notas: • * o valor “nulo” nas medidas de efeito é o 1 - pois se o efeito for igual nos expostos e não expostos, teremos uma divisão entre dois números iguais - cujo resultado é 1. • * Sempre que o valor do resultado for maior do que 1, o efeito da exposição é de aumento do risco para o desfecho. • * Sempre que o valor do resultado for menor do que 1, o efeito da exposição é de proteção de risco para o desfecho.

20. TESTE DIAGNÓSTICO • Asensibilidade e a especificidade são as características que, juntamente com a taxa de prevalência do agravo na população estudada, ajudam a determinar a precisão de diagnóstico de um teste ou de uma combinação de testes numa dada população. • A escolha de um exame laboratorial ou instrumento de diagnóstico ou a combinação de testes e instrumentos, depende principalmente de outros critérios importantes: o objetivo da detecção do agravo, e a prevalência deste agravo na população estudada.

21. TESTE DIAGNÓSTICO • Sensibilidade: refere-se a precisão com que um teste pode confirmar a presençade um agravo. Um teste com grande sensibilidade dará poucos resultados falsamente negativos. • Especificidade: refere-se a precisão com que um teste pode confirmar a ausência de um agravo. Um teste com grande especificidade dará poucos resultados falsamente positivos.

22. TESTE DIAGNÓSTICO • A precisão de diagnóstico de um teste ou de uma combinação de testes exprime-se, também, pelo valor preditivo do resultado do teste: isto está associado à prevalência do agravo na população estudada. • Valor preditivo positivo de um teste (VPP) - é a probabilidade de um indivíduo verdadeiramente doente ter o teste positivo. • Valor preditivo negativo (VPN) - é a probabilidade de um indivíduo verdadeiramente não-doente ter o teste negativo.

23. TESTE DIAGNÓSTICO • Usando uma tabela 2x2 pode-se calcular, utilizando as fórmulas adequadas, as quatro medidas de teste diagnóstico: Doente Não Doente Total Teste Positivo A B A+B Teste Negativo C D C+D Total A+B C+D A+B+C+D

24. TESTE DIAGNÓSTICO • Sensibilidade = verdadeiros positivos . total de doentes verdadeiros • Sensibilidade = A . A+C • Especificidade = verdadeiros negativos . total de não doentes verdadeiros • Especificidade = D . B+D

25. TESTE DIAGNÓSTICO • Valor Preditivo Positivo (VPP) • VPP = verdadeiros positivos total testes positivos • VPP = A . A+B • Valor Preditivo Negativo (VPN) • VPN = verdadeiros negativos total testes negativos • VPN = D . C+D

26. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • 1) Medidas de Tendência Central: • · Média Aritmética • Muitas vezes chamada só de média, é calculado somando todos os valores de uma variável e dividindo pelo número de casos. Por exemplo: • 7 observações de idade 3, 1, 3, 5, 1, 8, 6 • somar todas e dividir pelo número de observados 27 / 7 • a média é 3,85

27. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA · Mediana • É o valor “no meio” quando os dados estão em ordem de grandeza. Por exemplo: • 7 observações de idade 3, 1, 3, 5, 1, 8, 6 • em ordem 1, 1, 3, 3, 5, 6, 8 • a mediana é 3 • se fossem 6 observações de idade 10, 15, 7, 19, 12, 11 • em ordem 7, 10, 11, 12, 15, 19 • a mediana seria entre 11 e 12 = 11,5

28. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA · Moda • É o valor mais observado. Por exemplo: • 10 observações de idade 5, 3, 2, 5, 4, 5, 3, 5, 1, 2 • a moda é 5 • Notas: • Normalmente a média é mais usada do que as outras mas pode ser influenciada pelas observações que estão longe do centro. • A moda não é muito usada. • Quando a distribuição de uma variável é simétrica, a média e a mediana são mais ou menos iguais.  

29. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • 2) Medidas de Dispersão: • Amplitude É a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo de uma variável. No entanto, a amplitude é baseada somente em dois valores e não dá uma idéia de como os outros valores estão distribuídos entre os dois. Além disso, a amplitude tende a aumentar com mais casos.

30. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • · Desvio Padrão - s • A dispersão da amostra pode ser medida pelos desvios dos valores individuais da média. • Se a distribuição for mais ou menos simétrica, é provável que: • (a) aproximadamente 68% das observações fiquem entre a x-s e x+s • (b) aproximadamente 95% das observações fiquem entre a x-2s e x+2s • Estes fatos são regras da distribuição Normal

31. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • Colocar a curva normal

32. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA 3)Proporções (amostras) e erros de amostragem: • Quando trabalhamos com amostras estamos estimando uma proporção que esperamos seja o mais próximo da população que queremos representar. Entretanto, nós sabemos que nossa estimativa por amostra pode ter erro - erro de amostragem. Estimar o tamanho deste erro de amostragem é uma coisa importante em estatística.

33. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • ·Erro Padrão • O erro padrão mede o “desvio padrão” de uma distribuição de amostragens. · Intervalo de Confiança • Estima-se que o número de resultados reais da amostra (ou o mais próximo do real) estão dentro de um determinado intervalo estabelecido. O mais comum é usarmos intervalo de 95% mas se quisermos ter mais certeza (confiança) de que nosso intervalo incluirá o valor verdadeiro, nós podemos calcular um intervalo de 99%.

34. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • Espera-se que a amostragem tenha uma distribuição normal, e nós sabemos que 95% dos valores numa distribuição normal ficam entre a média mais 2 desvios padrão e a média menos 2 desvios padrão. Nesta situação a média seria representada pela proporção (p) e o desvio padrão pelo erro padrão. Assim 95% dos diferentes valores ficam entre p + 2EP e p – 2EP. • Para fazer-se o ajuste, no caso de amostragem, usa-se a constante z que, • para 90% = 1,65 ; 95% = 1,96 e 99% = 2,57. • então: IC= p  z x EP

35. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • Exemplo: Um Estudo de cortes transversais feitos (três cortes, com intervalos de 6 meses) para avaliar a prevalência (p) de infecção por HIV em uma amostra (n) retirada de uma população de alto risco, encontrou os seguintes resultados: 1. Corte 2. Corte 3. Corte p= 4,5% p= 5,0% p= 5,4% n= 400 n= 400 n= 408 EP= 1,04 EP= 1,08 EP= 1,12 IC=2,6 - 6,4 IC=2,9 - 7,1 IC=2,6 - 6,0 

36. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • Colocar os gráficos • Nota: medidas de efeito também tem IC

37. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA 4) Relação entre a Pesquisa e a Verdade: • Existem dois “momentos” em que nós podemos avaliar, ou prever, a probabilidade de que os resultados da nossa pesquisa estejam corretos e estimar qual a probabilidade de que eles estejam “errados”. •  O primeiro momento acontece antes da pesquisa - quando calculamos o tamanho da amostra necessária para que possamos “provar” estatisticamente nossos resultados. Para isto estimamos o tamanho máximo aceitável dos possíveis erros que podem acontecer, por acaso, em nossos resultados.

38. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • Dois erros, que podem ocorrer, podem ser previstos - ou definidos previamente: • o erro tipo I - ou alfa - e o erro tipo II ou beta, • · Poder Estatístico (1 - beta): é a probabilidade da pesquisa encontrar uma diferença quando ela realmente existe. • · Significância Estatística (1 - alfa): é a probabilidade da pesquisa encontrar uma diferença quando, na verdade, esta não existe.

39. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA • O segundo momento acontece depois da pesquisa quando avaliamos os resultados encontrados. Para tanto testamos nossas hipóteses e avaliamos a significância estatística destes resultados. • Teste de Hipóteses e Significância Estatística • H 0 - hipótese nula - é a negação da diferença • H 1 - hipótese alternativa - é a comprovação da diferença • Os testes de significância estatística são usados para mostrar se esta associação existe de fato e estimar a probabilidade de ela ter acontecido por acaso nesta amostra.

40. MEDIDAS BÁSICAS DE BIO-ESTATÍSTICA Habitualmente usa-se para testar variáveis categóricas o teste do qui-quadrado e para variáveis numéricas o teste t. • · O p-valor avalia o nível de significância. Quanto menor for o p-valor mais “certeza” nós temos de que a hipótese nula não é correta – normalmente usa-se como parâmetro mínimo o p<0,05.

41. ERROS ALEATÓRIOS E SISTEMÁTICOS 2) Populações e Amostras • · População - Em geral, se considera para fins de estudos epidemiológicos, populações como grandes grupos de pessoas em um contexto definido ou com uma determinada característica. Assim pode-se falar de população geral, população hospitalizada ou populações de pacientes com uma doença específica.  • · Amostra - É um subconjunto de uma população, selecionada a partir desta população. A pesquisa clínica é em geral conduzida em amostras.  

42. ERROS ALEATÓRIOS E SISTEMÁTICOS 3) Validade da pesquisa • Validade Interna - é o grau pelo qual os resultados de um estudo estão corretos para a amostra de pacientes que estão sendo estudados. • Validade Externa(capacidade de generalização) - é o grau pelo qual os resultados de uma observação mantêm-se verdadeiros em outras situações.

43. ERROS ALEATÓRIOS E SISTEMÁTICOS 4) Erro Aleatório • A divergência entre uma observação na amostra e o valor real na população, devido somente ao acaso, é chamada variação aleatória. 5) Erros Sistemáticos • · Viés • Um processo em qualquer estágio de inferência que tende a produzir resultados que se desviam sistematicamente dos valores verdadeiros é chamado de viés ou vicio.

44. ERROS ALEATÓRIOS E SISTEMÁTICOS • Os vieses mais comuns são: • 1) Viés de seleção ou participação - ocorre quando os participantes da pesquisa escolhem (ou são escolhidos) participar da mesma por uma determinada característica que pode influenciar o resultado final desta pesquisa. • Por exemplo: se anunciarmos que, a partir de determinada data, será feito exame de mamas (mamografia) em todas as pacientes, como rotina de um determinado serviço, podemos tanto afastar quanto atrair as pessoas que sentem-se em maior risco de ter câncer de mama.

45. ERROS ALEATÓRIOS E SISTEMÁTICOS ­ 2) Viés de aferição ou de informação - ocorre quando os métodos de mensuração empregados diferem entre os grupos de pacientes. Por exemplo: um esfigmomanômetro ou uma balança mal regulados; ou uma interpretação pessoal do entrevistador. • Nota: Em principio o viés não pode ser controlado na análise dos dados - entretanto no desenho do estudo pode-se prever que haverá viés e, então evita-lo, ou deixar claro que os resultados não poderão ser generalizados.

46. ERROS ALEATÓRIOS E SISTEMÁTICOS • · Fator (ou viés) de Confusão • Pode ser definido como o resultado do efeito de outra variável que está associada a ambos: à exposição e ao fator de risco em estudo. O fator de confusão ocorre quando dois fatores ou processos estão associados e o efeito de um é confundido ou distorcido pelo efeito do outro. • Isto pode ocorrer por viés de seleção, por acaso ou porque os fatores estão associados por natureza. 

47. ERROS ALEATÓRIOS E SISTEMÁTICOS • Nota: Os efeitos do fator de confusão podem ser controlados por uma série de caminhos: • 1) No desenho do estudo: randomizando, restringindo ou pareando a amostra; • 2) Na análise: com a estratificação dos dados ou com análise multivariada.