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Estudos Epidemilógicos. Causalidade e Inferência Causal.

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1 Estudos Epidemilógicos

2 Causalidade e Inferência Causal

3 Critérios de Causalidade Se lembre que os chamados critérios de causalidade servem de guia para se concluir sobre causalidade. Por isso, é preferível dizer que são guias de causalidade que dão idéia de que os critérios forem cumpridos então com 100% de certeza concluiremos sobre causalidade.

4 Guias de Bradford-Hill Quais os aspectos de uma associação que devemos considerar antes de decidir sobre a causa? Lembre-se que estes critérios apareceram em defesa dos estudos observacionais, pois até então os estudos experimentais em animais, e estudos de doenças infecciosas reinavam. Temos que dar valor aos estudos observacionais, pois nem sempre podemos fazer experimentos em humanos. Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:

5 Guias de Bradford-Hill A seguir são apresentados mais critérios do que vocês viram em sala de aula, porque aqueles são os principais. Os demais critérios como vocês verão são mais relativos, e dependem do tipo de doença e exposição estudados. Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:

6 Critérios de Causação de Bradford Hill Força de associação Consistência Temporalidade Plausibilidade biológica Dose-resposta Especificidade Coerência

7 Guias de Bradford Hill Força de associação Proceeding Royal Soc Med 1965; 58: A força de associação, magnitude da medida de associação ( risco relativo ou odds ratio, ou razão de taxa de incidência) é importante mas tem que ser avaliada de forma cautelosa. - Associações fracas são mais passíveis de serem invalidas pela existência de variáveis ocultas ou fatores de confusão não bem medidos.

8 Guias de Bradford Hill Temporalidade Proceeding Royal Soc Med 1965; 58: – Deve haver evidência de temporalidade, isto é que a causa ocorre antes do efeito, por meio de estudos de coorte. Lembre- se somente após os estudos de coorte sobre cancer de pulmão e tabaco, é que as industrias de cigarro puderam ser processadas na decada de 70, embora já houvesse boa evidência de que o cigarro causasse cancer de pulmão. As evidências vinham de vários estudos caso-controle com força de associação enorme.

9 Guias de Bradford Hill Consistência Proceeding Royal Soc Med 1965; 58: Devem existir vários trabalhos mostrando resultados semelhantes (repetibilidade de achados). Não confunda consistência como sendo que o trabalho deve ser bom. Consistência significa que existem vários trabalhos bons mostrando resultados semelhantes.

10 Guias de Bradford Hill Plausibilidade biológica Deve existir alguma plausibilidade biológica na associação investigada. Isso nem sempre existe, mas se existir é um ponto a mais para que a causalidade estudada seja encontrada. Lembre-se do caso do H. pilori da ulcera de estoma e gastrite. Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:

11 Guias de Bradford Hill Coerência Os achados não devem se chocar contra prévios conhecimentos. Isso não quer dizer que um conhecimento novo não possa ter validade. Mas se os achados forem coerentes com outros conhecimentos,também é um ponto a favor da causalidade. Ex: atuação de bactérias em úlcera Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:

12 Guias de Bradford Hill Dose resposta Quanto mais expostos a doses maiores maior a probabilidade de desenvolver uma doença. Exemplo de dose resposta: quanto mais se fuma maior perda de inserção periodontal. Este tipo de evidência é mais um fator da mais suporte a teoria de causalidade. Mas nem todas as relações exposição-doença tem dose resposta. Algumas radiações causam cancer dependendo de certo limiar. Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:

13 Guias de Bradford Hill Especificidade É um critério que lembra os critérios de Koch. Este critério estabelece que uma exposição resulta em apenas um desfecho. Isso não é verdade para vários exemplos. Fumo pode levar a varias doenças em um mesmo indivíduo. Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:

14 Tipos de Estudos Princípios básicos

15 Tipos de Estudos Experimentos Quasi-experimentos Estudos observacionais

16 Estudos Experimentais Definidos pela manipulação artificial através de processo de randomização. Laboratoriais Clínicos Comunitários – experimentos de campo

17 Note O processo de randomização (ou aleatorização) tem a finalidade de distribuir os fatores de confusão entre os grupos experimentais e controle. A randomização não necessariamente garante a aleatorização dos fatores de confusão especialmente quando o número de indivíduos é pequeno.

18 Desenho do estudo Grupo de indivíduos Expostos por intervenção Não expostos por intervenção (controle) Aleatorização Início do estudo D + D - D + D = desfecho Fim do estudo

19 Quasi- Experimentos Manipulação artificial sem randomização Por não ter uma ou outra característica do experimento, o quasi-experimento não chega a ser tão bom. Mas é um estudo útil em varias situações quando a aleatorização não é possível. Ex: avaliação das consequências da introdução da lei de cinto de segurança em carros. * Experimentos naturais –por vezes são chamados de quasi-experimentos ou estudos observacionais

20 Quasi- Experimentos Um exemplo bastante conhecido de quasi- experimento foi o estudo pioneiro de fluoretação de água de GrandRapids e Muskegon. Embora tenha sido considerado um experimento de campo (field trial), na verdade não é experimento pois apenas duas cidades foram incorporadas neste estudo, e assim a aleatorização não aconteceu. Assim, consideramos este estudo um quasi-experimento antes-depois

21 Estudos Observacionais Nos estudos observacionais, não existe intervenção, apenas observamos de maneira inteligente o que acontece na população. Eles são necessários, pois na vida real nem sempre podemos fazer experimentos. Porém, devemos lembrar que a exposição não foi alocada aleatoriamente pelo pesquisador, e portanto, os fatores de confusão afloram! Eles deverão ser corrigidos durante a análise estatística para que os estudos tenham validade!

22 Estudos Observacionais Estudos de Coorte Estudos Caso-controle Estudos Transversais/Descritivos

23 Estudos de Coorte

24 Estudo de Coorte DEFINIÇÃO Coorte significa um grupo de indivíduos com características comuns. Este desenho de estudo se define por ser formado de dois grupos: indivíduos expostos e indivíduos não expostos que serão acompanhados até que desenvolvam o desfecho a ser estudado.

25 Estudo de Coorte CONFUSÃO COM O TERMO COORTE É importante entender como estes estudos são em geral realizados. Ex: vamos supor que planejamos realizar um estudo sobre o efeito da exposição ao colesterol. Neste caso, devemos ter um grupo de expostos e um de não expostos. Os dois grupos tem que sair de uma mesma população. Não podemos comparar indivíduos com alto colesterol da Malásia com indivíduos com baixo colesterol da Itália.

26 Estudo de Coorte Assim, a melhor forma de se montar o estudo é definindo uma população de uma cidade ou região. Nesta população examina- se todos os indivíduos e separa-se os indivíduos expostos e não expostos. Chamamos de coorte a população inteira que é seguida. Ex: Estudos de Framingham e Tecumeseh, Nascidos Vivos de Ribeirão Preto de 1978, Pelotas.

27 Embora nem sempre as coortes sejam populacionais, os grupos de expostos e não expostos devem ser os mais próximos possível. Um exemplo de estudo de coorte não populacional, seria comparação de expostos e não expostos ao longo do tempo de trabalhadores de uma fábrica expostos ao asbesto, e trabalhadores de outra fábrica com pessoas semelhantes mas que não sejam expostos ao asbesto.

28 O desenho da coorte O desenho é muito semelhante ao do experimento, porém não existe aleatorização ou intervenção Expostos Não expostos D - D + Não chamamos os não expostos na coorte de controles. D +

29 Desenho de um estudo de coorte

30 Estudo de Coorte Uma coorte pode ser : Fechada (população fixa) Ex: estudos de Tecumeseh Nenhum indivíduo pode entrar no estudo depois de começado num determinado tempo (dia) Aberta (população dinâmica) Indivíduos podem ir entrando porque o dia em que o estudo começa não é o mais importante. Ex: uma coorte de pacientes tratados de câncer. Conforme, vão aparecendo pacientes em um hospital durante um certo período (2 ou 3 anos), eles vão participando do estudo.

31 Estudo de Coorte OBJETIVOS Analisar associações entre fatores de risco e desfechos e testar hipóteses etiológicas Descrever a incidência de desfechos Caracterizar a história natural de uma doença História natural é o percurso de uma doença sem tratamento

32 Estudos de Coorte VANTAGENS Generalização menos provável Especialmente em coortes que não são populacionais Temporalidade Nenhum participante tem o desfecho no início da coorte, logo, teremos certeza de que o desfecho aconteceu depois da exposição. Exposição é observada e medida pelo pesquisador – viés de memória não é problema. Nos estudos de caso- controle a informação de exposição depende de relato dos indivíduos. Mães de bebês com catarata podem se lembrar mais de eventos acontecidos na gravidez do que mães de bebes saudáveis

33 Estudos de Coorte VANTAGENS Em coortes populacionais não há necessidade de selecionar não expostos, pois as pessoas já são da própria população. È complicado porém em coortes de trabalhadores de fábricas. Ex: trabalhadores expostos ao asbestos de uma fábrica provavelmente devem ser comparados a trabalhadores semelhantes em fabrica sem exposição ao asbestos e não dentro da propria fabrica. Quando a coorte é populacional, pode-se seguir várias doenças e exposições ao mesmo tempo Eficiente para exposições raras

34 Estudo de Coorte LIMITAÇÕES Estudo em geral caro Não é recomendado para doenças raras, mas deve ser realizado para confirmação final de causalidade. Em geral estes estudos tem mais de 30 mil pessoas. Ex: estudo fumo-cancer de pulmão. Em geral são de longa duração e a tecnologia muda assim, exposições podem ser medidas com técnicas obsoletas para a época de coleta de desfechos. Aderência (permanência no estudo) de pacientes é difícil.

35 Exemplo do Estudo de Framingham Primeiro estudo de coorte, iniciado em 1948, em Framingham, EUA, com objetivo de estudar Doença cardiovascular. Logo nenhum participante podia ter DC diagnosticada. População total da cidade de 28000, sendo 10 mil de 30 a 59 anos. Amostra sistemática estratificada de 2/3 da população. Sendo que 6507 foram convidados a participar do estudo, e efetivamente 4500 participaram sendo que 740 do estudo piloto, resultando em 5127.

36 Problemas Especiais com Estudos de Coorte Efeito do trabalhador sadio – quando se usa coortes de trabalhadores. Os trabalhadores que ficaram doentes provavelmente pararam de trabalhar. Efeito do participante sadio – indivíduos que tendem a ficar até o final de um estudo geralmente são os mais metódicos e interessados em sua saúde, e logo mais sadios. Seleção artificial de indivíduos que cooperam mais Efeito Hawthorne – o simples fato de participar de um estudo pode fazer com que o indivíduo mude seus habitos. Fumantes podem parar de fumar. Alteração de estado de exposição ao longo do estudo

37 Coorte Retrospectiva A coorte tradicional é chamada de prospectiva, pois o investigador acompanha os indivíduos ao longo do tempo até que desenvolvam o desfecho. Na coorte retrospectiva, o desfecho já aconteceu, mas vamos formar a coorte no passado. Um exemplo seria se em 2008 eu quizesse montar uma coorte retrospectiva para estudar mortalidade devido a câncer com os indivíduos expostos ao césio em Goiania em 1987.

38 Coorte Retrospectiva Para esta coorte, nos identificariamos todos que foram expostos em 1987, e pegariamos como grupo de não expostos, indivíduos de região semelhante em Goiania, identificados naquela epoca. Isto é, posso ir atrás de registro de quem morava na época num bairro visinho, e vou atras destas pessoas, onde quer que estejam morando hoje. Os mortos terão também que ser identificados e verificado a causa da morte se foi por câncer ou não.

39 Vantagens da Coorte Retrospectiva Mantem a sequência temporal Custo menor que a coorte prospectiva Menor tempo de estudo Viés da exposição é pouco provável É uma forma de se evitar viés de sobrevivência Ainda tem oportunidade de se estudar outras doenças

40 Desvantagens da Coorte Retrospectiva Nenhum controle da seleção ou amostragem dos indivíduos Nenhum controle da qualidade de medidas de exposição Variáveis de interesse (confusão) podem não ter sido medidas

41 Medidas de Frequência e Associação Medidas de Frequência Risco Densidade de Incid ê ncia (Taxa) Medidas de Associação Risco Relativo (ou razão de risco) Razão de Taxa (ou razão de densidade de incidência) OBS: ver definições e cáculos depois de vantagens e desvantagens.

42 Medidas de Frequência em estudos de coortes Risco ou incidência acumulada Taxa de incidência

43 Incidência Incidência, Incidência acumulada e Taxa de Incidência – A palavra incidência puramente significa novos casos de um evento. – Com casos incidentes podemos calcular algumas medidas de frequência: taxa e risco.

44 Incidência acumulada (Risco) É a probabilidade média de vir acontecer um desfecho numa população definida num determinado período de tempo. Lembre-se, ninguém tem desfecho no início de uma coorte (a coorte começa sem ninguém doente) Risco = número de desfechos (casos incidentes) número todal de indivíduos

45 Note dizem que risco é uma medida sem unidade sendo apenas uma proporção, mas isso NÃO é verdade, porque risco tem embutido o tempo. Ex: o risco de desenvolver alguma coisa é apenas durante um determinado tempo, porque se seguirmos um grupo por mais tempo o risco pode ser maior. Lembre-se o risco de morrer numa coorte seguida por 200 anos vai ser de 100%!

46 Como se interpreta o risco Ex: 100 crianças com 7 anos de idade SEM CÁRIE são seguidas por 1 ano sendo que 10 desenvolveram cárie. Logo em média o risco de uma criança com 7 anos de idade desenvolver cárie no período de 1 ano é de 10%.

47 Importante Risco é apenas medido em estudos de coorte, onde os indivíduos. Jamais fale de risco num estudo de prevalência ou de caso controle.

48 Risco vs Taxa de incidência

49 Risco vs Taxa de Incidência 20 casos em 12 anos Considere cada bolinha como sendo 2 indivíduos AB

50 Você nota no slide anterior que o risco nas duas populações é o mesmo. Se a figura mostrasse o resultado de mortalidade em dois grupos de 100 pessoas cada, que utilizaram droga A e droga B num período de acompanhamento de 12 anos.Com base no risco (veja slide a seguir) diríamos que a droga não adianta de nada. Mas se olhamos a figura acho que todos seriam unânimes de querer tomar a droga!

51 Risco Risco = 20/100 = AB

52 Como o risco parece não nos mostrar o real efeito da droga, temos que pensar em algo que nos dê esta idea. Como a grande diferença que vemos é que as pessoas do grupo B em maior sobrevida, temos que arrumar uma medida que expresse isso. Uma outra maneira de interpretar as figuras que observamos é dizer que na figura B a morte foi mais lenta, aconteceu menos condensada que na figura A.

53 Cálculo de Taxa Assim calculamos a taxa ou chamada também densidade de incidência. Esta medida é calculada com base no tempo de sobrevida de todos os indivíduos. Assim no numerador temos o número de indivíduos com o desfecho,e no denominador temos o tempo de sobrevida de todos (somadas). Se o número de mortes é o mesmo nos dois grupos mas a sobrevida em B é maior então o valor resultante será menor em B. Esta medida significa o número médio de mortes por pessoa ano. Veja os exemplos a seguir.

54 Cálculo de Taxa Número de desfechos Total de tempo de sobrevida de todo o grupo Taxa

55 Densidade de Incidência (Taxa) DI = 20/998 = DI = 20/1146 = AB

56 Interpretação de Taxa (DI) A força média de impacto de morte na cidade A foi de casos por pessoa-ano (conceito de pessoa-tempo) no período de 12 anos. A força média de impacto de morte na cidade B e de casos por pessoa-ano (conceito de pessoa-tempo) no período de 12 anos.

57 Interpretação de Taxa (DI) Outra forma de interpretar taxa é dizer que taxa é o potencial médio instantâneo de uma doença.

58 Quando se calcula a DI, a unidade de tempo é uma fração do período em que foi feito o estudo. Veja que o risco se refere ao período inteiro, porém a densidade é relativa a fração deste. Admite-se, portanto, que a DI foi constante durante o ano inteiro, isso é mentira…Portanto, DI é o potencial instantâneo médio.

59 tempo Pop inicio De maneira simples, derivada é a tentativa de se calcular a velocidade instantânea de um objeto num dado exato tempo. DI portanto, se basea na derivada, tentando capturar a velocidade com que um evento ocorre.

60 Se lembre que estas medidas de impacto de doença e de risco não são medidas congeladas. O risco de uma doença varia de população para população, e também com o tempo. A força de impacto também varia de acordo com a população e com o tempo. Possivelmente o risco de ter cárie comendo açúcar em 1940 era maior do que hoje em dia que temos pasta de dentes para proteger, e também fluor na água.

61 Exemplo de exercício Pessoa-meses Meses 1 2……………………………………………………15 Perdeu o acompanhamento

62 Cálculo de Pessoa-Tempo Número de pessoas seguidas = 7 Novos eventos = 3 PT = =79 ID = 3/79 = 0.04

63 Note A densidade de incidência deve ser a medida de escolha quando se tem uma coorte dinâmica. A DI permite que cada indivíduo tenha a sua contribuição de tempo, e o indivíduo pode entrar a qualquer momento nesta coorte. DI também permite levar em conta casos que desistem no meio do estudo.

64 Diferenças Fundamentais entre Risco e Taxa Risco - Refere-se a indivíduo - Útil para decisões clínicas - É uma probabilidade logo varia de 0 a 1 - Unidade é o tempo Taxa - Refere-se a uma população - Útil para comparar populações - Varia de 0 a infinidade - Unidade é pessoa-tempo

65 Medidas de Asssociação Risco Relativo -A medida de associação apartir do Razão de Taxa ou Razão de Densidade de Incidência - Refere-se a uma população - Útil para comparar populações - Varia de 0 a infinidade - Unidade é pessoa-tempo

66 Estudo de Caso Controle

67 Estudos de Caso-Controle Participantes são selecionados com base na presença ou ausência de doença ou condição de interesse. Desta forma, a exposição é acessada restrospectivamente, depende da lembrança do caso e do controle.

68 Desenho do estudo de Caso-Controle

69 Casos Doentes Controles E - E + Início do Estudo

70 Vantagens Pode-se estudar doenças raras com longos períodos de latência Relativa eficiência em termos de tempo e custo Permite a avaliação de multiplas exposições.

71 Desvantagens Não se pode calcular incidência ou risco Relação temporal entre exposição e doença é difícil de determinar Criticamente susceptível a viéses de seleção e de informação (memória)

72 Estudo de Caso Controle PROCESSO DE SELEÇÃO DE CASOS Primeiro decidir uma definição específica de caso. Isto é, decidir como confirmar os casos Cancer de pulmão diagnosticado por biopsia Osteoporosis confirmado com densiometria óssea Cárie dentária de acordo com tais critérios

73 Estudo de Caso Controle Definir se serão casos prevalentes ou incidentes. Incidente Esperar os casos acontecerem O estudo pode especificamente medir exposição relacionado ao desenvolvimento da doença Prevalente Não necessita esperar os casos acontecerem No entanto, o estudo irá medir especificamente exposições relacionadas a sobrevivência, pois os casos serão apenas os prevalentes.

74 Estudo de Caso-controle SELEÇÃO DE CONTROLES Controles devem ser representativos da população, isto é, fonte na qual os casos foram selecionados. Eles não tem que ser representativos da população em geral e sim da população que deu origem a cada caso. Controles tem que ter o potencial para se tornarem casos (e tem que ser susceptíveis ao desfecho de interesse). Não da para incluir mulheres com histerectomia como controle de mulheres com câncer de útero e nem pacientes desdentados para controle de casos de periodontite.

75 Estudo de Caso-controle População Total População Fonte CasosControles

76 Estudos de Caso-controle Diferentes tipos de controle Aleatóriamente selecionados – pode não representar os casos. Indivíduos que vivem na mesma vizinhança – melhores controles. Esposas, irmãos, amigos – podem ser muito iguais inclusive em comportamento. Indivíduos no mesmo hospital – não necessariamente vem da mesma população e são mais prováveis de fumar, bebe, tomar, café

77 Estudo de Caso Controle Medidas de Frequência: Não existem medidas de frequência porque não se tem grupo ou população definida. Medidas de Associação Odds ratio

78 Porque não tem medida de frequência? Se você observar como os casos e controles são alocados, verá que não existe um grupo definido. Os casos são apenas casos, e os controles são escolhidos quase como exclusivamente para os controles. Portanto, não podemos jamais dizer que a prevalência de exposição entre os casos é tal. Apenas podemos dizer que existe uma certa razão de exposição e não exposição entre casos e uma outra certa razão entre os controles (observe o desenho do estudo que fizemos).

79 Apenas medida de Associação E se pensarmos bem, de que vale saber que a razão entre expostos e não expostos é tal, se não temos comparação? Por isso, que esta razão sozinha não tem sentido se compararmos casos com controles. E esta comparação, razão destas razões denominamos Odds Ratio (que em português seria razão de razões de exposição). Mas por prática, comodidade, e porque o termo é mais curto, utilizamos oficialmente o termo Odds Ratio.

80 Odds Ratio Antes de montar os cálculos em tabelas é melhor montar o seguinte esquema: Casos Controles E + E - E + E - = = Odds de exposição entre casos Odds de exposição entre controles

81 Monte sempre a odds ratio da forma que foi dada no slide anterior. Os livros falam de razão de produtos cruzados e etc, mas isso sempre acaba atrapalhado. Não decore fórmulas. OR é apenas razão de exposição entre casos sobre razão de exposição entre controles.

82 Odds Ratio OR = ? Uso de adoçantes artificais e câncer de pâncreas

83 Estudos de Caso-controle OR = Uso de adoçantes artificais e câncer de pâncreas Hoover & Strasser, 1980 Lancet 1:

84 Interpretação de OR Para o resultado apresentado de OR = 1,025 temos. A razão de exposição de adoçantes artificiais entre indivíduos com câncer de pâncreas é em média 1,025 vezes maior que a razão de exposição entre controles. Ou ainda, a razão de expostos sobre não expostos a adoçantes artificiais entre pacientes com câncer de pâncreas é em média vezes maior que a razão de expostos sobre não expostos entre os controles.

85 Interpretação de OR Cuidados na interpretação da OR. OR não é risco! Muitos trabalhos calculam OR e interpretam como se fosse risco relativo, mas não é! Lembre-se que risco somente pode vir de estudo de coorte. Alguns alegam que é quase a mesma coisa, e tudo bem. Não é bem assim. Se calcularmos OR num estudo de coorte e o risco relativo você vai notar que a OR tende a ser maior, quanto maior for a prevalência da doença. Nós utilizamos terminologias para nos comunicarmos, e se começamos a misturar tudo vira um fua! Ninguém se entende. Assim quando você ler num título de estudo fatores de risco para.... você já sabe que estará diante de um estudo de coorte.

86 Por muito tempo e ainda se encontra cálculo de OR em estudos de coorte. Isso acontecia concientemente, porque até alguns anos atrás, era muito complicado fazer analises multivariadas calculando risco relativo. Nestes casos, quando a prevalência da doença era alta sabia-se que iria existir uma discrepância muito grande caso o RR fosse calculado. Não existiam pacotes estatísticos preparados para isso. Mas hoje já temos e não se justifica mais calcular OR em coorte.

87 Viéses em Estudos de Caso-Controle Qualquer erro sistemático num estudo que resulta na estimação incorreta de um parâmetro (seja ele uma proporção ou uma associação entre exposição e desfecho) Principais tipos Viés de seleção (chamado de viés de Berkson) Viés de informação

88 Estudos Transversais

89 Estudo Transversal/Surveys ou de Prevalência O que caracteriza um estudo transversal é que ele não tem acompanhamento ao longo do tempo, e o mais importante é que a amostragem é feita sem estabelecer a condição de saúde ou exposição dos indivíduos. Assim, populações são amostradas com o intuito de que a amostra seja representativa.

90 Estudo Transversal/Surveys ou de Prevalência Logo, a amostragem é parte vital do estudo de prevalência, se ela for mal feita, vamos ter viés (erro sistemático) que irá invalidar o estimador calculado! Exemplos de estudos transversais bem feitos no Brasil são PNAD (Pesquisa Nacional por Domicílios), POF (Pesquisa de Orçamento Familiar) organizados pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geográfia e Estatística) O SB200 é também um estudo transveral, mas que não tem amostragem bem feita, logo não podemos confiar nos estimadores calculados neste estudo.

91 Estudo Transversal/Surveys ou de Prevalência Além da amostragem, a interpretação dos dados e resultados é algo especial nestes estudos. Isso porque estamos falando de populações inteiras. Se a interpretação dos dados de estudos de coorte e caso-controle dependia do contexto da população, aqui é mais crucial. Isto porque estamos tirando conclusões sobre uma população por meio de uma única fotografia tirada num determinado instante...

92 ....em inglês se diz um snap shot (fotografia instantânea). E este momento é resultante de acontecimentos ao longo dos anos na população. Por exemplo, a piramide populacional dos EUA hoje é quase um retângulo com um alargamento enorme referente a pessoas de 60 anos. Porque será? Representa a explosão demográfica dos baby-boomers logo após a segunda guerra. Isto é, para interpretar este dado precisamos saber da história da população.

93 A seguir veremos um exemplo que pode levar a conclusões erradas num estudo de prevalência.

94 Efeitos Idade: alteração de uma condição de acordo com a idade, independente do efeito de coorte e de período Coorte: alteração de taxa de acordo com o ano de nascimento, independente da idade e do ano Período: alteração de taxa englobando a população inteira.

95 Interpretação Efeito da idade na interpretação Em geral surveys incluem variação grande de idade Mesmo quando idade não é o objetivo principal, é importante verificar a associação entre idade, desfecho e exposição.

96 Idade Idade Média Prevalência/ 1000 hab Exemplo: estudo realizado em 1995

97 Isso signfica que a prevalência diminui com a idade, certo? (efeito de idade)

98 Não necessariamente Pode ser que os indivíduos mais velhos já não tenham muita doença porque aqueles doentes ja morreram. Um exemplo típico é a periodontite, que parece diminuir ou estabilizer após os 55 anos de idade. Na verdade, aqueles com muita doença perdem todos os dentes, e já não entram mais no calculo de prevalência de periodontite.

99 Medidas de Frequência/Associação Medida de Frequência Prevalência Medida de Associação Razão de Prevalência

100 Estudo Transversal Prevalência Proporção de indivíduos com determinada característica na população num determinado momento. Por exemplo: a prevalência de hipertensão em Janeiro de 2004 era de 24% em Ribeirão Preto.

101 Estudo Transversal Prevalência = número de casos x 100 número total de indivíduos

102 Estudo Transversal Razão de Prevalência Quando fazemos um estudo de prevalência podemos estar interessados em verificar se um grupo específico daquela população ou amostra tem maior prevalência do que o outro. Assim, simplesmente fazemos a razão de prevalência entre dois grupos de expostos.

103 Estudo Transversal Razão de Prevalência Ex: a prevalência de otite média recorrente (> 3 episódios) entre crianças 2-5 anos que nasceram pretermo é de 40%, enquanto a prevalência entre as crianças atermo é de 20%- NHANES III Portanto a razão de prevalência é 2. E a interpretação correta é: A prevalência de otite média recorrente é em média duas vezes maior em crianças de 2 a 5 anos de idade que nasceram pretermos do que em crianças que nasceram atermo na população dos Estados Unidos nos anos de

104 Cálculo da Prevalência Porque se calcula a prevalência no estudo chamado NHANES, que é um estudo que levou seis anos para ser realizado?

105 Cálculo da Prevalência È possível falar em prevalência porque as áreas amostradas no estudo, foram aleatoriamente sorteada ao longo dos 6 anos. E assumimos, que não houve mudanças drasticas de ocorrência da doença nestes anos.

106 Relação entre Prevalência e Incidência

107 Prevalência vs Incidência Prevalência de uma doença depende tanto da incidência como da duração da doença na população Prevalência = Incidência vs Duração da Doença

108 Regras Gerais para escolha de Medidas de Frequência se vc quer relatar propor ç ão de indiv í duos que tem um determinado estado de sa ú de use PREVALÊNCIA se ve quer relatar a probabilidade de uma pessoa na m é dia ter um evento num per í odo de tempo use o INCIDÊNCIA ACUMULADA -RISCO- (predi ç ão individual) se vc quer relatar o impacto da doen ç a numa popula ç ão, ou grupo de pessoas então use a DENSIDADE DE INCIDÊNCIA (inferência etiol ó gica).

109 Posso interpretar Prevalência como se fosse Risco? Lembre-se que risco necessita ser medido por um período de tempo. Portanto, prevalência NÃO pode ser interpretada como risco. Entretanto, para dados de uma idade específica, nos podemos derivar aproximações de risco quando a doença for irreverssível & a doença não afetar a probabilidade de morrer & assumindo-se ao mesmo tempo uma condição de steady- state (ex: glaucoma)

110 Condição de steady state da população significa que a população continua estável, a mesma taxa de nascimentos, com a mesma taxa de pessoas morrendo e sem migração de pessoas que pudessem alterar a prevalência da doença. Os calculos a seguir são meio chatinhos e se você quiser brinque com os dados, mas não cairá na prova.

111 R j = (P (j +1) - P j ) / (1- P j ) Ex: Risk 30yrs-old = (P 31yrs-old - P 30yrs-old )/ (1- P 30yrs-old ) Risk 30yrs-old = ( ) / ( ) = ( 0.05)/ (0.85) =

112 Quando a Prevalência é proxima da Densidade de Incidência? Apenas quando a duração da doença for muito pequena & a prevalência também for muito pequena. Se o indivíduo pega a doença e já é curado rapidamente ai teremos poucos casos acumulados e a prevalência se aproximará da incidência.

113 Medidas de Associação Resumo das medidas de associação

114 Note ! Agora serão apresentadas tabelas formais para calculo das medidas de associação e com formulas, por favor não decore as fórmulas. Pois você pode se confundir muito. Calcule na prova da maneira como fizemos na sala de aula! Monte o esqueminha do estudo, e faça os calculos!

115 Medidas de Associação Refletem a força da relação estatística entre um fator de estudo e uma doença, portanto estas medidas são principalmente úteis para se fazer inferência causal.

116 Nós vimos as medidas de frequência: Prevalência, Incidência Acumulada (Risco) e Densidade de Incidência. Se fizermos a razão destas medidas para grupos expostos e não- expostos teremos o que se chama de medidas de associação. Existe uma quarta medida de associação chamada de Odds Ratio.

117 Como montar tabelas….. Para estudos de prevalência e para estudos de caso-controle …………..

118 Como montar tabelas..

119 Para estudos de coorte onde se registra incidência monte sempre a tabela assim…….

120 Como montar tabelas..

121 O que se pode calcular apartir de um estudo de incidência (coorte). Risco Relativo Ou razão de Riscos, ou razão de Incidência Acumulada Densidade de Incidência Relativa Ou razão de Densidade de Incidência ou razão de taxa.

122 Risco Relativo a/TE c/TE RR =

123 Interpretação Entre indivíduos de 30 anos, aqueles com altos níveis colesterol tiveram o risco de desenvolver infarto do miocárdio em média 3 vezes maior do que os indivíduos com baixos níveis de colesterol num período de 6 anos

124 Razão de Taxas a/PT c/PT RT = Para a análise de Taxas precisamos de pessoa-tempo logo a tabela e a seguinte:

125 Interpretação A força de morbidade (de se desenvolver infarto do miocárdio) entre indivíduos expostos a altos níveis de colesterol é em média 3 vezes maior do que a força de morbidade entre os indivíduos não expostos a alto colesterol num período de 6 anos. Ou ainda podemos dizer ao invés de 3 vezes, que a força de morbidade e 200% maior.

126 Note O valor nulo de uma razão é 1. Portanto, razões vão de 0 a infinito, sendo o 1 referente a nulidade.

127 Odds Ratio (OR) Porque odds ratio virou uma medida popular? A OR é de difícil interpretação às vezes, porém é uma medida que é facilmente calculada nos modelos de regressao linear logística (aquela regressão linear feita no mundo dos logarítimos e que depois é exponenciado). Também, é uma medida que pode ser calculada tanto para estudos de caso-controle, como prevalência e coorte. Hoje´, com o avanço dos pacotes estatísticos calculamos OR apenas para estudos de caso- controle.

128 Porém, não existe o porque de calcular OR de uma coorte se há possibilidade de se calcular Risco Relativo. Quando calculado em estudos de prevalência a OR é chamada obrigatoriamente de OR de Prevalência. O calculo da OR é sempre o mesmo, independente do tipo de estudo, o que varia e a interpretação que é totalmente diferente

129 OR pode ser calculado para Odds de Doença ou para Odds de Exposição Para estudos de caso-controle use Odds de Exposição Para estudos de coorte use Odds de Doença

130 A Odds Ratio (Exposição) OR também é chamada razão de produtos cruzados a.d b.c OR = a/b c/d OR =

131 Interpretação da ORE Ex: OR = 3 A odds de ser exposto entre os indivíduos que tem a doença é 3 vezes maior que a odds de ser exposto entre indivíduos que não tem a doença.

132 A Odds Ratio (Doença) a.d b.c OR = OR também é chamada razão de produtos cruzados a/b c/d OR =

133 Interpretação da ORD EX: ORD = 3 A odds de ter doença entre os indivíduos que são expostos é 3 vezes maior que a odds de ter a doença entre indivíduos que não são expostos.

134 Note Montando-se a tabela mestra de maneira correta, a fórmula da ORE ou ORD fica a mesma. Então, o resultado numérico é o mesmo, porém, a interpretação e diferente.

135 Exercícios Faca interpretação das seguintes medidas: RR = 1 RR = 2 RR = 0.5

136 Exercícios Faça interpretação das seguintes medidas: ORD = 1 POR = 2 ORE = 0.5

137 Observe que ….. Se o RR é igual a 2, significa que o risco de expostos e 100% maior do que o risco em não expostos. O RR de 0.5, significa que o risco de desenvolver doença entre expostos é 2 vezes menor do que nos não exposto. Em outras palavras é 100% menor do que o risco de não expostos.

138 Como se lê o Intervalo de Confiança (IC) 95% em estudos que mostram RR ou OR ? Ex: OR = 2 (IC 95% = 1.7 – 2.9) Temos 95% de confiança de que o intervalo de 1.7 a 2.9 contenha a verdadeira OR.

139 O que determina o tamanho do intervalo de confiança (IC)? IC é basicamente uma medida de precisão. Portanto, o tamanho da amostra se reflete no IC. Quando maior a amostra menor o IC, pois a variabilidade tende a ser menor. O tamanho da amostra depende da prevalência da exposição e tambem da prevalência do desfecho.

140 Como foi comentado antes, o tamanho da amostra depende da prevalência de exposição e desfecho. Por vezes a falta de significãncia estatística num estudo de associação ocorre por causa da amostra pequena. Quando isso ocorre dizemos que o estudo não teve PODER DE ESTATíSTICO. A isso chamamos de erro tipo 2.


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