Noções básicas de Bioestatística

1. Noções básicas de Bioestatística Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

2. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

3. O que é a estatística? Teste de hipótese Julgamento • Inocente • Culpado • Hipótese nula (H0) • Hipótese alternativa (H1) • Avaliar se as evidências apresentadas são consistentes com a hipótese de inocência • Calcular o valor de “p” • Condenar um culpado • Libertar um inocente • Condenar um inocente • Libertar um culpado • Correta rejeição de H0 • Correta aceitação de H0 • Erro tipo I () • Erro tipo II () Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

4. Pesquisa Para aqueles que fazem pesquisa,ferramentas estatísticassão fundamentais, e por isso é extremamente importante entender idéias básicas relacionadas ao desenho do estudo (planejamento), tamanho da amostra e coleta dos dados. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

5. Fases do Método Estatístico • Definição do problema: definir objetivos e a pergunta de interesse • Planejamento: como? quais dados? tipo de levantamento? cronograma? custos? cálculo do n? • Coleta de dados: registro sistemático de dados • Apuração dos dados: resumo dos dados através de contagens, agrupamentos, medidas descritivas → condensação e tabulação dos dados • Apresentação dos dados: em forma de tabelas e gráficos • Análise e Interpretação dos dados: aplicação de testes estatísticos fundamentados na teoria da probabilidade Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

6. A Estatística na Pesquisa Clínica 1. De que forma a estatística interage com a pesquisa clínica 2. Como o estatístico pensa 3. Metodologia de pesquisa na prática 4. O que realmente importa saber na estatística para a pesquisa clínica Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

7. Estatísticos Não-estatísticos intuition intuition math math Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

8. SIMPLES ASSIM... Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

9. Pesquisador x Estatístico Pesquisador Estatístico Planejamento, execução, interpretação dos resultados e conclusão Apoio no planejamento, análise estatística e apoio na interpretação dos resultados Comunicação clara PESQUISADOR - Conhecimento básico de Estatística ESTATÍSTICO- Conhecimento básico das hipóteses em questão Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

10. Pesquisa Científica e Estatística Coleta de dados Análise Descritiva Planejamento de Experimentos e Técnicas de Amostragem Análise Inferencial Objetivos / Pergunta de Interesse Conclusões sobre a pergunta de interesse Desenvolvimento de novas perguntas de interesse Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

11. Metodologia Estatística Plano Experimental Organizar e resumir dados gerados por classificação, contagem ou mensuração Fazer inferências sobre populações quando apenas uma parte é estudada Planejamento de experimento e técnicas de amostragem Estatística Inferencial Estatística Descritiva: análise exploratória de dados Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

12. O que a Estatística pode fazer • Não existe um remédio para a incerteza, mas a estatística lhe permite medir e controlar a incerteza. • - Clarificar a pergunta; • Identificar as variáveis e quais medidas destas variáveis irão responder os objetivos; • Verificar se o tamanho amostral planejado é adequado; • Testar se as amostras tem vícios; • Responder a questão perguntada limitando o risco de erro na decisão. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

13. O que a Estatística pode fazer • - Permite encontrar ou não resultados nem sempre esperados (causalidade); • Permite captar dados imprevisíveis a partir de uma grande quantidade de dados ; • Proporciona a credibilidade para as provas requeridas na Medicina baseada em evidências; • Reduz a freqüência dos erros em investigações clínicas. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

14. O que a Estatística não pode fazer A Estatística não fará com que as incertezas desapareçam e não dará respostas sem planejamento prévio. A Estatística não irá fornecer uma conclusão com credibilidade baseada em dados pobres. Vale a pena manter em mente que colocar números em uma fórmula irá produzir uma resposta, e que não necessariamente irá informar ao usuário se a resposta tem credibilidade. A responsabilidade é do usuário para coletar dados consistentes a fim de obter uma resposta com credibilidade. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

15. O que o pesquisador deve ter em mente: 1. WHAT (qual) 2. WHERE (onde) 3. WHEN (quando) 4. WHO (quem) 5. HOW (como) 6. WHY (porque) Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

16. Atividades do Estatístico 1. PROTOCOLO 2. GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS 3. ANÁLISE ESTATÍSTICA Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

17. Protocolo Planejamento Estatístico 1. Definição das variáveis a serem analisadas 2. Formulação das hipóteses estatísticas baseadas nos end-points primário e secundário 3. Desenho do estudo 4. Fixação das regras de decisão (α , β , poder do teste) 5. Tamanho da amostra Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

18. Protocolo Planejamento Estatístico (cont.) 6. Critérios de inclusão e exclusão 7. Definição da técnica de amostragem 8. Definição das estatísticas descritivas, tabelas e gráficos 9. Definição da análise inferencial: a. Diferença entre grupos b. Diferença entre tempos c. Associação entre variáveis (correlações) d. Relações temporais (sobrevida) Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

19. Protocolo Planejamento Estatístico (cont.) 10. Definição de análises interinas e intermediárias 11. Definição de análise ITT e/ou PP 12. Determinação do tipo de variáveis 13. Tipo do instrumento de coleta 14. Plano de estatística SAP baseado em GCP , ICH-E2/E3/E9, 21 CFR part 11, SOPs,... Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

20. Tipos de Desenhos de Estudos I – Observacionais Descritivo, levantamento, registro Caso-controle Coorte Coorte histórico Compassivo II – Experimentais Ensaios controlados Estudos sem grupo controle. III – Intervencionais IV – Metanálises Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

21. Tipos de Estudos Estudo randomizado ou não randomizados Estudos Prospectivos ou Retrospectivos Estudos Transversais ou Longitudinais Aberto ou Simples-cego ou Duplo-cego Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

22. Tipos de Desenhos de Estudos a. controlado b. paralelo c. cruzado d. double dummy (cápsula e comp.) e. double dummy cross f. não controlado Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

23. Tipos de Estudo • Quanto ao controle sobre as variáveis explicativas: • Experimental; • Observacional. • Quanto ao aspecto temporal da aquisição de dados: • Prospectivo; • Retrospectivo. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

24. Tipos de Estudo • Quanto ao número de observações em cada unidade amostral: • Transversal; • Longitudinal. • Quanto ao número de investigadores: • Unicêntrico; • Multicêntrico. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

25. Desenho de Estudo Caso-controle Transversal

26. Desenho de Estudo Coorte Coorte Histórico

27. Desenho de Estudos Randomizado Trial with external controls

28. Desenho de Estudos Trial with crossover

29. CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA O objetivo do cálculo do tamanho da amostra égarantir o sucessodos estudos realizados, assegurando avalidadedos ensaios clínicos, e garantindo que os ensaios tenham um poder suficiente paradetectar corretamenteuma diferença clínica significativa da entidade farmacêutica em estudo, se essa diferençarealmente existe. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

30. O cálculo do tamanho da amostra depende de: • técnica estatística a ser utilizada; • variabilidade da resposta sob investigação; • magnitude das diferenças que se pretendem detectar; • previsão de perdas de pacientes durante o estudo • tipo de estudo: ensaio clínico, prevalência, coorte,.. • qual é a principal medida de resultado: variável nominal, ordinal, contínua; • tipo de análise: entre grupos, intra-grupo; • margem de erro que pode assumir para o estudo: nível de significância, poder do teste; • conhecimento prévio da variável em estudo. Paula Strassmann PGS Medical Statistics

31. Às vezes isso gera alguma polêmica... Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

32. População X Amostra Estimação de parâmetros Teste de hipóteses Inferência População amostra Amostragem “A distinção entre amostra e população é a chave para a melhor compreensão da estatística.” Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

33. Amostragem Um pesquisador deseja colher informações sobre um grupo numeroso e verifica ser impossível fazer um levantamento do todo. Por isso, necessita restringir suas observações apenas a umaparte dessa população na qual está interessado. Ouniversode uma pesquisa depende do assunto a ser investigado, e aamostra, parcela que realmente será verificada, é obtida por uma técnica deamostragem. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

34. Pesquisa Relação entre objetivo e processo de pesquisa: coleta e análise de dados. - Necessidade de se coletarem dados para responder às perguntas e/ou afirmações indicadas no objetivo do estudo. - Entender como os métodos de coleta e análise de dados permitirão associar a informação aí contida aos objetivos. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

35. Amostragem • Vantagens: • Reduzir a quantidade de dados, diminuindo tempo e custo da pesquisa; • Aumentar a representatividade da amostra e a confiabilidade nos resultados. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

36. Amostragem • Métodos probabilísticos: cada elemento da população possui a mesma probabilidade de ser selecionado. • casual ou aleatória simples • estratificada • sistemática • conglomerados • Métodos não probabilísticos: escolha deliberada dos elementos da amostra* • acidental • intencional • * Não é representativa da população, logo seus resultados não podem ser generalizados. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

37. Técnicas de Amostragem Amostragem Aleatória Simples Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

38. Técnicas de Amostragem Amostragem Sistemática Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

39. Técnicas de Amostragem Amostragem Estratificada Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

40. Técnicas de Amostragem Amostragem por Conglomerado Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

41. Técnicas de Amostragem Amostragem de Conveniência Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

42. Amostragem • Erro amostral • É a diferença entre um resultado amostral e o verdadeiro resultado populacional (flutuações amostrais aleatórias). • Erro não amostral • Quando os dados amostrais são coletados, registrados ou analisados incorretamente. • Escolha de uma amostra não aleatória e tendenciosa • Utilização de um instrumento de mensuração defeituoso • Uma questão formulada de modo tendencioso • Um grande número de recusas de resposta • Cópia incorreta dos dados amostrais Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

43. Formas de obtenção de dados Pergunta de Interesse Caracterização de Grupos Comparação de Tratamentos Amostra Pareada Amostra Não Pareada Amostra Estratificada Amostra Casual Simples Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

44. Termos básicos Problema:Estimar a prevalência de desnutridos entre alunos de escolas públicas do Estado de São Paulo. População:alunos de escolas públicas do Estado de São Paulo. Amostra:alunos de uma escola estadual do Morumbi. Parâmetro:prevalência (p) de desnutrição – proporção de crianças desnutridas na população. Estimador:proporção de crianças desnutridas observada na amostra (p). Estimativa:valor observado, por exemplo, 15%. Inferência:generalização dos resultados da amostra para a população. Paula Strassmann PGS Medical Statistics

45. Variáveis Variáveis explicativas ou independentes (fatores):Conjunto de tratamentos a serem administrados às unidades de investigação ou de grupos nos quais essas unidades serão categorizadas. Variáveis respostas ou dependentes: Medida que caracteriza o estado de cada unidade de investigação relativamente ao fenômeno de interesse. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

46. Tipos de Variáveis • Qualitativa: resulta de uma classificação por tipos ou atributos • nominais • ordinais: existe uma ordem natural entre as classes • Quantitativa: valores expressos em números • Discreta: assume apenas valores pertencentes a um conjunto enumerável (números inteiros não negativos) • Contínua: resultam, em geral, de uma mensuração, podendo assumir, teoricamente, qualquer valor num intervalo de variação. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

47. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

48. Variáveis Quantitativas x Qualitativas Exemplos: Nível de glicemia no sangue Índice de Massa Corpórea Valor numérico expresso em mg/dl Quantitativo Normal Alterado Qualitativo Valor numérico expresso em kg/m² Quantitativo Normal Sobrepeso Obeso Qualitativo Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

49. ANÁLISE INTERMEDIÁRIA e ANÁLISE INTERINA Análise intermediária: análise de dados acumulados realizada durante o estudo com o objetivo de ter uma prévia dos resultados. Esta análise não interferena continuação do estudo. Análise interina: análise de dados acumulados realizada durante o estudo com o objetivo de interromper ou nãoo estudo de acordo com a regra de término estabelecida antes do início do mesmo. Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010

50. POPULAÇÕES: ITT x PP ITT– População de Intenção de Tratar – Todos pacientes randomizados (Segurança). ITTe– Pacientes da ITT que receberam, pelo menos, uma dose da medicação do estudo e que realizaram, pelo menos, uma avaliação de eficácia, com exceção dos pacientes que violaram os critérios de inclusão e de exclusão do estudo (Eficácia do tratamento). ITTs- Pacientes da ITT que receberam, pelo menos, uma dose da medicação do estudo e que realizaram, pelo menos, uma avaliação de segurança, com exceção dos pacientes que violaram os critérios de inclusão e de exclusão do estudo (Segurança). PP– População Por-Protocolo – Pacientes randomizados que completaram o estudo de acordo com as diretrizes do protocolo (Eficácia do medicamento). Paula Strassmann PGS Medical Statistics MAIO/2010