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1 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Graduação em Administração - ESAG/UDESC Graduação em Odontologia - UFSC Pós-graduação em Periodontia - ABO/SC Especialização.

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2 1 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Graduação em Administração - ESAG/UDESC Graduação em Odontologia - UFSC Pós-graduação em Periodontia - ABO/SC Especialização em Saúde Coletiva - ABO/SC Doutorado e Mestrado em Engenharia de Produção/Bioestatística - UFSC

3 2 - SUMÁRIO - Noções de Epidemiologia Estudos Epidemiológicos Historicidade do Conceito de Causa das Doenças Causalidade em Epidemiologia Princípios de Administração Correlação Testes de Hipóteses

4 Disciplina de Epidemiologia Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

5 Noções de Epidemiologia O que é uma Ilha? É mesmo um pedaço de terra cercado de água por todos os lados? Construção de um Conceito Momento 1Momento 2 2 ilhas Momento 3 1 ilha Momento 4 Nenhuma ilha

6 Noções de Epidemiologia “Estudo da distribuição e dos determinantes de estados ou eventos relacionados à saúde em populações específicas, e sua aplicação no controle de problemas de saúde” (LAST, 1988) - Distribuição desigual dos agravos à saúde; - Conhecimento dos determinantes dos agravos à saúde. EPIDEMIOLOGIA Premissas Básicas

7 Livros EPIDEMIOLOGIA

8 BEAGLEHOLE, R.; BONITA, R.; KJELLSTROM, T. EPIDEMIOLOGIA BÁSICA. 2.ed. São Paulo: Santos, p. World Health Organization (WHO) Organização Mundial de Saúde (OMS)

9 BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA Sociedade Epidemiológica de Londres (1850) Primeira associação epidemiológica conhecida Noções de Epidemiologia

10 John Snow, 1857 John Snow, 1847

11 Estudo do Cólera em Londres (1849/1854) BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA Noções de Epidemiologia John Snow ( ) Southwark and Vauxhall Water Company Lambeth Waterworks Company População 1851

12 MAP OF LONDON WATERWORKS, 1856 Noções de Epidemiologia

13 O Mapa de John Snow

14 Retirada da Manivela da Bomba de Água na Broad Street BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA Noções de Epidemiologia

15 Estudo do Cólera em Londres BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA John Snow Evidencia a força da estatística (bombas de água x teoria dos miasmas) Noções de Epidemiologia

16 A Bomba de Água na Broad Street

17 Noções de Epidemiologia Broad Street (Google Earth) Broad Street (era vitoriana)

18 BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA Noções de Epidemiologia John Snow

19 BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA Noções de Epidemiologia O Mapa Fantasma Steve Johnson Editora Zahar, 2008 Tradução de Sérgio Lopes 276 páginas ISBN: John Snow; Reverendo Henry Whitehead; uma Bactéria e uma Grande Cidade

20 BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA - BRASIL Noções de Epidemiologia Carlos Chagas Nascido em 1878, em Oliveira, Minas Gerais, CARLOS RIBEIRO JUSTINIANO DAS CHAGAS constitui-se numa das maiores expressões da ciência brasileira e mundial. Contemporâneo de OSWALDO CRUZ, em 1903 já se destacava em fundamentais trabalhos sobre a epidemiologia e o controle da malária, vindo a descobrir praticamente sozinho, em 1909, uma nova e terrível doença, a tripanossomíase americana, que ficou internacionalmente conhecida como "Doença de Chagas" (Chagas Filho 1968, Coura 1997, Stepan 1976).

21 BASES HISTÓRICAS DA EPIDEMIOLOGIA - BRASIL Noções de Epidemiologia Oswaldo Cruz Em 1904, com o recrudescimento dos surtos de varíola no Rio de Janeiro, o sanitarista tentou promover a vacinação em massa da população. Os jornais lançaram uma campanha contra a medida. O congresso protestou e foi organizada a Liga contra a vacinação obrigatória. No dia 13 de novembro estourou a rebelião popular (A Revolta da Vacina) e, no dia 14, a Escola Militar da Praia Vermelha se levantou. O Governo derrotou a rebelião, mas suspendeu a obrigatoriedade da vacina. Medalha de Ouro no XIV Congresso Internacional de Higiene e Demografia de Berlim (1907)

22 Noções de Epidemiologia Epidemiologia Social Epidemiologia Social Sistemas de Informações Epidemiologia Clínica Epidemiologia Clínica Medicina Baseada em Evidências Bases da Epidemiologia Atual: Ciências Biológicas, Ciências Sociais e a Estatística Objetivos: Determinar as condições de saúde das populações Realizar investigações etiológicas Avaliar a utilidade e a segurança das intervenções propostas EPIDEMIOLOGIA MODERNA

23 Noções de Epidemiologia Epidemiologia Clínica Epidemiologia Social EPIDEMIOLOGIA MODERNA

24 Noções de Epidemiologia

25 Termos Clássicos em Epidemiologia ENDEMIA: Doença que existe constantemente (habitualmente) em um lugar e que ataca determinado número de indivíduos. EPIDEMIA: Surgimento rápido de uma doença num lugar e que acomete simultaneamente grande número de pessoas. PANDEMIA: É uma epidemia generalizada PREVALÊNCIA: Número de casos (novos e antigos) de uma doença num momento e local determinado. INCIDÊNCIA: Número de casos novos de uma doença num momento e local determinado.

26 Noções de Epidemiologia PATOGENICIDADE: Capacidade do agente etiológico de produzir doença. Alta = Sarampo, Raiva, Varícela Média = Caxumba, Rubéola Baixa = Poliomielite, Difteria Baixíssima = Hanseníase INFECTIVIDADE: Capacidade do agente em alojar-se e multiplicar-se no hospedeiro. VIRULÊNCIA: Capacidade do agente etiológico de produzir casos graves ou fatais. RISCO: Probabilidade de membros de uma determinada população desenvolverem uma doença.

27 Noções de Epidemiologia 1) CAUSALIDADE 2) HISTÓRIA NATURAL USOS DA EPIDEMIOLOGIA Indivíduo Sadio Indivíduo Doente Fatores Genéticos Fatores Ambientais (incluindo estilo de vida) Indivíduo Sadio Alterações Subclínicas Doença Clínica MorteCura

28 Noções de Epidemiologia 3) DESCRIÇÃO DO ESTADO DE SAÚDE DAS POPULAÇÕES 4) AVALIAÇÃO DE INTERVENÇÕES USOS DA EPIDEMIOLOGIA Proporção de pessoas doentes, mudancas com a idade, etc. Indivíduo Sadio sadiosdoentes f tempo Indivíduo Doente Promoção de Saúde Medidas Preventivas Serviços Públicos de Saúde Tratamentos e cuidados Médicos

29 Noções de Epidemiologia FREQÜÊNCIAS DE AGRAVOS E/OU DOENÇAS INCIDÊNCIA mede os casos novos da doença durante um período de tempo. Expressa por números absolutos ou taxas, para comparar a freqüência de uma doença entre os grupos de risco. TI= Casos novos ocorridos em um período de tempo específico x Fator População total em risco PREVALÊNCIA mede o número total de casos, episódios ou eventos em um determinado ponto do tempo. Casos já existentes e novos. TP= Casos existentes em um determinado ponto no tempo x Fator População total em risco

30 Noções de Epidemiologia

31 Curas Óbitos Casos Novos (Incidência) Fatores que influenciam a prevalência de um agravo à saúde (excluída a migração) Casos Existentes (Prevalência) Noções de Epidemiologia

32 FREQUÊNCIAS DE AGRAVOS E/OU DOENÇAS FATORES QUE INFLUENCIAM A PREVALÊNCIA • Maior duração da doença • Aumento da sobrevida • Aumento da incidência • Imigração de casos • Emigração de sadios • Imigração de suscetíveis • Melhora dos recursos diagnósticos e sistemas de informações • Menor duração da doença • Maior letalidade • Diminuição da incidência • Imigração de sadios • Emigração de casos • Aumento da taxa de cura da doença

33 Noções de Epidemiologia Prevalência e Incidência

34 Noções de Epidemiologia COEFICIENTES Coeficiente de Mortalidade Materna Número de óbitos por causas relacionadas à gravidez, parto e puerpério x 1000 Número de nascidos vivos no período Coeficiente de Mortalidade Infantil Número de óbitos de crianças < 1 ano no período x 1000 Número de nascidos vivos no período Coeficiente de Natimortalidade Número de natimortos no período x 1000 Número de nascidos vivos e natimortos no período

35 Noções de Epidemiologia COEFICIENTES Coeficiente de Mortalidade Proporcional, por causas Número de óbitos por determinada causa no período x 100 Todos os óbitos no período Coeficiente de Mortalidade Proporcional de 50 anos ou Mais Número de óbitos de >50 anos no período x 100 Todos os óbitos no período Coeficiente de Letalidade (ou Fatalidade) Número de óbitos por determinada doença no período x 1000 (ou 100) Número de casos da mesma doença no período

36 Noções de Epidemiologia

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38 EXERCÍCIOS 1) Como você acha que estes coeficientes (mortalidade infantil, mortalidade materna, letalidade) se comportam em um país onde os investimentos em saúde não são prioritários e a condição socioeconômica é desfavorável? 1) Como você acha que estes coeficientes (mortalidade infantil, mortalidade materna, letalidade) se comportam em um país onde os investimentos em saúde não são prioritários e a condição socioeconômica é desfavorável? Resposta: Os coeficientes tendem a apresentar valores mais altos quando comparados a países socialmente mais justos. Os coeficientes tendem a apresentar valores mais altos quando comparados a países socialmente mais justos.

39 Noções de Epidemiologia 2) Qual é o coeficiente de mortalidade infantil de uma cidade que no ano de 2007 apresentou 1800 nascimentos e 137 mortes de crianças com menos de 1 ano? 2) Qual é o coeficiente de mortalidade infantil de uma cidade que no ano de 2007 apresentou 1800 nascimentos e 137 mortes de crianças com menos de 1 ano? Resposta: O coeficiente de mortalidade infantil é de 76,11 mortes por mil nascimentos (137000/1800).

40 Disciplina de Epidemiologia Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

41 Estudos Epidemiológicos ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS OBSERVACIONAIS 1) ESTUDO DE CASO CONTROLE (O que aconteceu?) 2) ESTUDO TRANSVERSAL (O que está acontecendo?) 3) ESTUDO DE COORTE (O que irá acontecer?) Casos Expostos Não expostos Expostos Controles Doentes Sadios Expostos Não Expostos ou controles Doentes Doentes Sadios Sadios

42 ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS EXPERIMENTAIS 1) ENSAIO CLÍNICO RANDOMIZADO Seleção Não Participantes Participantes Potenciais Convidados a participar Não Participantes Sorteados Participantes Controle Tratamento População de Estudo (Casos) Estudos Epidemiológicos

43 ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS EXPERIMENTAIS 2) ENSAIO DE CAMPO Excluídos Participantes Controle Tratamento Sorteio População de Estudo (Risco) Estudos Epidemiológicos

44 Erros mais Comuns em Estudos Epidemiológicos - Erro no tamanho da amostra; - Viés de seleção (auto-seleção); - Viés de mensuração (imprecisão das medidas fisiológicas e bioquímicas); - Fator de confusão (fumo x câncer de pulmão x idade); ExposiçãoDoença ExposiçãoDoença Fator de Confusão Fator de Confusão Ingestão de café Doença cardíaca Hábito de fumar Estudos Epidemiológicos

45 BASE DE DADOS EM SAÚDE

46 Estudos Epidemiológicos BASE DE DADOS: MEDLINE MEDLINE é uma base de dados da literatura internacional da área médica e biomédica, produzida pela NLM (National Library of Medicine, USA) Idioma preponderante: Inglês

47 Estudos Epidemiológicos Passo 1 - Palavra ChavePasso 2 - Iniciar a busca BASE DE DADOS: MEDLINE

48 Estudos Epidemiológicos

49 Disciplina de Epidemiologia Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

50 Egípcios, Caldeus, Hebreus: Religiosidade Causa externa Hindus e Chineses: Naturalismo (clima, astros) Causa externa ANTIGUIDADE GRÉCIA Seguem correntes chineses: Terra, Ar, Fogo e Água (devem estar em harmonia) Hipócrates: dos ares, das águas e dos lugares Desenvolveram as primeiras hipóteses sobre o contágio Historicidade do Conceito de Causa das Doenças

51 Retorno ao caráter religioso: Cristianismo Período de grandes epidemias Ao final do período há um retorno à causalidade: conjugação de planetas envenenamento de poços por leprosos, judeus ou bruxas (noção de contágio) IDADE MÉDIA

52 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças RENASCIMENTO Movimento cultural (século XVII), com enriquecimento do pensamento, aliado a uma transformação profunda da atitude espiritual do homem.  Experimentos clínicos e observações anatômicas  Elaboração da teoria do contágio  Descoberta da circulação do sangue, da química da respiração e, através do aperfeiçoamento do microscópio simples, os agentes microbianos causadores de algumas doenças.

53 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças Preocupação: funcionamento do organismo com a causalidade Hegemonia da Teoria Miasmática (partículas da atmosfera) Origem dos miasmas: “misteriosas e inexplicáveis alterações nas entranhas da terra” Após a Revolução Industrial: Surge a concepção de causa social “A ciência médica é intrínseca e essencialmente uma ciência social” (NEUMANN) “Se a doença é uma expressão da vida individual sob condições desfavoráveis, a epidemia deve ser indicativa de distúrbios, em maior escala, da vida das massas.” (VIRCHOW) SÉCULO XVIII

54 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças SÉCULO XVIII TEORIA DOS MIASMAS Gravura de A. Colombina (1656) mostrando a roupagem destinada a proteção contra a peste, utilizada por alguns médicos da época. O "bico" contém substâncias aromáticas, para proteger contra os miasmas transportados pelo ar. A vara serve para tocar objetos a distância, evitando o contágio.

55 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças Teoria dos Miasmas x Teoria dos Germes x Teoria Social Bacteriologia (causa externa) = UNICAUSALIDADE SÉCULO XIX SÉCULO XX MULTICAUSALIDADE Determinação social no processo saúde-doença Estrutura social como determinante: Países subdesenvolvidos Responsabilidade do indivíduo: Países do 1 o mundo

56 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças •Inglaterra: Revolução Industrial –Movimento hospitalário e o assistencialismo geraram a Medicina da “Força de Trabalho” •Alemanha: Polícia Médica –Medidas compulsórias de controle e vigilância das doenças: Medicina de Estado (Policial) •França: Revolução Sanitarista –Necessidade de sanear as cidades, ventilar ruas e construções isolando os miasmas: Medicina Sanitarista (Urbana) Início da Medicina Social

57 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças “Por processo saúde doença da coletividade entendemos o modo específico pelo qual ocorre no grupo o processo biológico de desgaste e reprodução o processo saúde é determinado pelo modo como o homem se apropria da natureza em dado momento, apropriação que se realiza por meio de processo de trabalho baseado em determinado desenvolvimento das forças produtivas e relações sociais de produção.” (LAURELL, 1983) Processo Saúde Doença

58 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças “A doença é o produto direto ou indireto das condições gerais em que se desenvolve a sociedade e das condições particulares em que se desenvolve determinada classe social a síntese do conjunto de determinações que operam numa sociedade concreta, produzindo nos diferentes grupos sociais o aparecimento de riscos ou potencialidades características, por sua vez manifestos na forma de perfis ou padrões de doença ou saúde.” (BREILH, 1986) Determinação Social

59 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças (THISTED, 2003) Determinação Social no Processo Saúde-Doença “The Inverse Care Law” (HART, 1971) “The Inverse Equity Hipothesis” (VICTORIA et al., 2000) Equidade = Igualdade de recursos para igual necessidade (MOONEY, 1983)

60 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças A DENGUE Exemplificando a Causa Social em Epidemiologia

61 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças DENGUE Causa Biológica x Causa Social Aedes aegypti

62 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças 2,5 bilhões de pessoas vivem nas áreas de risco (OMS)

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66 Flaviviridae

67 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças Ainda não há vacinas disponíveis para a Dengue. Larvas e pupa do mosquito Aedes aegypti

68 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças Mosquito Aglomeração Urbana Abastecimento de Água Coleta de Lixo Conhecimentos sobre Doenças e Prevenção

69 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças

70 •Fatores Físicos, Biológicos e Psicossociais –Tornou-se claro que os agentes microbiológicos e físicos não explicavam totalmente as questões de etiologia e prognóstico. •Necessidade de incorporar conceitos e técnicas de outras áreas, como sociologia e psicologia. Multicausalidade em Epidemiologia

71 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças •Descrever a distribuição e a magnitude dos problemas de saúde nas populações humanas •Identificar fatores etiológicos das enfermidades •Proporcionar dados essenciais para o planejamento, execução e avaliação das ações de prevenção, controle e tratamento das doenças, bem como para estabelecer prioridades Utilidade da Epidemiologia

72 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças •Epidemiologia Clínica Medicina Baseada em Evidências: aplicação da epidemiologia no diagnóstico clínico e no cuidado direto do paciente, com maior rigor científico na prática médica. •Epidemiologia Social Renascer do estudo da determinação social da doença, busca melhorar o atendimento à saúde da população, especialmente as mais subdesenvolvidas, de maneira multidisciplinar, procurando trabalhar na diminuição das desigualdades sociais e prevenção de doenças evitáveis. Tendências em Epidemiologia

73 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças Determinação Social - Quadro Comparativo Países Expectativa de Vida Renda/capita Mortalidade Infantil Bolívia59 – 64 U$ Brasil62 – 69 U$ Cuba74 – 79 U$ Canadá74 – 81 U$ EUA72 – 79 U$

74 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças Termos Clássicos em Epidemiologia ENDEMIA: Doença que existe constantemente (habitualmente) em um lugar e que ataca determinado número de indivíduos. EPIDEMIA: Surgimento rápido de uma doença num lugar e que acomete simultaneamente grande número de pessoas. PANDEMIA: É uma epidemia generalizada PREVALÊNCIA: Número de casos (novos e antigos) de uma doença num momento e local determinado. INCIDÊNCIA: Número de casos novos de uma doença num momento e local determinado.

75 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças PATOGENICIDADE: Capacidade do agente etiológico de produzir doença. Alta = Sarampo, Raiva, Varícela Média = Caxumba, Rubéola Baixa = Poliomielite, Difteria Baixíssima = Hanseníase INFECTIVIDADE: Capacidade do agente em alojar-se e multiplicar-se no hospedeiro. VIRULÊNCIA: Capacidade do agente etiológico de produzir casos graves ou fatais. RISCO: Probabilidade de membros de uma determinada população desenvolverem uma doença.

76 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças Câncer de Mama no Brasil (sub-notificação)

77 Historicidade do Conceito de Causa das Doenças Evolução % das Pesquisas Epidemiológicas

78 Disciplina de Epidemiologia Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

79 Causalidade em Epidemiologia Etimologia: EPI = sobre; DEMOS = povo; LOGOS = estudo Estudo de todas as ocorrências que podem afetar a população como um todo. EPIDEMIOLOGIA “O estudo dos fatores que determinam a frequência e a distribuição das doenças nas coletividades humanas.” (IEA, 1973) Exemplo: estudo da leucemia em crianças c/ raio x na gestação D i s t r i b u i ç ã oC a u s a s

80 Causalidade em Epidemiologia É um evento, uma condição, uma característica ou uma combinação destes fatores que desempenham um papel importante na sua determinação. CAUSA DE UMA DOENÇA Hospedeiro Suscetível Fatores genéticos Desnutrição Aglomeramento domiciliar Pobreza InfecçãoTuberculose Exposição a bactérias Invasão do tecido

81 Causalidade em Epidemiologia Determina se um microorganismo vivo específico causa uma doença em particular. POSTULADOS POSTULADOS DE KOCH O organismo deve estar presente em todos os casos da doença; O organismo deve ser capaz de ser isolado e crescer em cultura pura; O organismo deve, quando inoculado em animal suscetível, causar a doença específica; O organismo deve então ser recuperado do animal e identificado.

82 Causalidade em Epidemiologia  Fatores predisponentes: idade, gênero e doenças prévias;  Fatores facilitadores: baixa renda, nutrição insuficiente, más condições de moradia, cuidados médicos inadequados;  Fatores precipitantes: exposição a um agente específico ou a um agente nocivo podem estar associados ao início de uma doença;  Fatores reforçadores: exposição repetida e atividades inadequadas podem agravar uma doença ou estado já estabelecido. FATORES NA CAUSALIDADE

83 Causalidade em Epidemiologia O efeito da ação de duas ou mais causas juntas é frequentemente maior do que seria esperado com base na soma de seus efeitos individuais. Exemplo: Fumante e Exposto à poeira do asbesto INTERAÇÃO Exposição ao asbesto Hábito de fumar Mortes por câncer de pulmão/ NãoNão11 SimNão58 NãoSim123 SimSim602

84 Causalidade em Epidemiologia EPIDEMIA OCULTA casos de AIDS registrados em adultos Estima-se que haja 1,2 milhão de casos de AIDS não registrados Cerca de 8 a 10 milhões de adultos contaminados que não desenvolveram a doença

85 Causalidade em Epidemiologia

86 Segue as etapas do método científico: - Observação; - Formulação de hipóteses e Predição de fatos novos; - Verificação das hipóteses e suas conseqüências. MÉTODO EPIDEMIOLÓGICO Epidemiologia Descritiva Epidemiologia Analítica

87 Causalidade em Epidemiologia (Observação e Formulação de hipóteses) O quê? Definição precisa do fenômeno sob investigação Quem? Pessoas envolvidas na ocorrência do fenômeno. Quando? Período de tempo da ocorrência do fenômeno. Onde? Local de ocorrência do fenômeno. Epidemiologia Descritiva

88 Causalidade em Epidemiologia

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90 Análise Comparativa da Expectativa de Vida no Mundo ano 2000 e projeção para 2025

91 Causalidade em Epidemiologia (Formulação e Comprovação de hipóteses)  Busca explicar um fenômeno novo.  Aprofunda e/ou especifica um fenômeno estudado: - permite predições mais precisas; - explica maior número de observações prévias; - explica com detalhes observações anteriores; - sugere novas observações; - relaciona fenômenos que antes não estavam conectados. Epidemiologia Analítica

92 Causalidade em Epidemiologia Faz a análise gráfica da mortalidade proporcional por grupos etários: - menores de 1 ano - de 1 a 4 anos completos; - de 5 a 19 anos completos; - de 20 a 49 anos completos; - 50 ou mais anos de idade. Permite uma visualização rápida do nível de saúde da população: Forma de U menor desenvolvimento Forma de Jmaior desenvolvimento Curva Nelson de Moraes

93 Causalidade em Epidemiologia

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95 Disciplina de Epidemiologia Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

96 ADMINISTRAÇÃO “AD” Prefixo latino = Junto de “MINISTRATIO” Radical = Prestação de serviço É a ciência social que estuda todas as atividades de um empreendimento, objetivando que seus propósitos sejam alcançados da maneira desejada. Princípios de Administração

97 Conceito de Administração “A administração é o processo de planejar, organizar, liderar e controlar os esforços realizados pelos membros da organização e o uso de todos os recursos organizacionais (humanos, materiais e financeiros) para alcançar os objetivos estabelecidos.” Princípios de Administração

98 Planejar Significa que os administradores pensam antecipadamente nos seus objetivos e ações, e que seus atos são baseados em algum método, plano, ou lógica, e não em palpites. São os planos que dão à organização seus objetivos e que definem o melhor procedimento para alcançá-los. Princípios de Administração

99 Planejar as Ações em Saúde Princípios de Administração Estabelecer possíveis estratégias para redução da prevalência e da incidência das doenças

100 Organizar É o processo de arrumar e alocar o trabalho, a autoridade e os recursos entre os membros da organização de modo que eles possam alcançar eficientemente os objetivos da mesma. Princípios de Administração

101 Organizar as Ações em Saúde Princípios de Administração Alocar recursos financeiros, materiais e humanos, conforme as necessidades em saúde.

102 Liderar Significa dirigir, influenciar e “motivar” os empregados a realizar tarefas essenciais. Enquanto planejar e organizar lidam com os aspectos mais abstratos do processo administrativo, a atividade de liderar é muito concreta: ela envolve o trabalho com pessoas. Princípios de Administração

103 Exercer Liderança nas Ações em Saúde Princípios de Administração Significa dirigir as ações das equipes de saúde, focando nos resultados a serem alcançados.

104 Controlar Certificar-se de que os atos dos membros da organização rumam aos objetivos estabelecidos. Envolve três elementos principais: (1) estabelecer padrões de desempenho; (2) medir o desempenho atual; (3) comparar esse desempenho com os padrões estabelecidos. Caso sejam detectados desvios, executar ações corretivas. Princípios de Administração

105 Controlar as Ações em Saúde Princípios de Administração Verificar se os resultados estão sendo atingidos. Análise de gráficos, índices e relatórios de saúde.

106 Sequência Ideal das Atividades PLANEJARORGANIZARLIDERARCONTROLAR Lógica e Métodos Distribuir Autoridade e Recursos Motivação Rumo Princípios de Administração

107 Habilidades dos Administradores Técnica, Humana e Conceitual Habilidade técnica é a capacidade de usar os procedimentos, técnicas e conhecimento em um campo de especialização. Habilidade humana é a capacidade de trabalhar com outras pessoas, de entendê-las e motivá-las como indivíduos ou membros de grupos. Princípios de Administração

108 Habilidades dos Administradores Técnica, Humana e Conceitual Habilidade conceitual é a capacidade de coordenar e integrar todos os interesses e atividades de uma organização. Implica em ver a organização como um todo, compreendendo como suas partes dependem uma das outras e prevendo como uma mudança em qualquer uma das partes afetará o todo. Princípios de Administração

109 Habilidades dos Administradores Técnica, Humana e Conceitual Habilidade Técnica é mais importante nos níveis mais baixos. Habilidade Humana, ao contrário é importante em todos os níveis. Habilidade Conceitual aumenta à medida que os indivíduos galgam os níveis do sistema administrativo, com base em princípios hierárquicos de autoridade e responsabilidade. Princípios de Administração

110 Habilidades dos Administradores Técnica conhecimentos, métodos para as tarefas Humana pessoas compreender e motivar liderar Conceitual compreender a organização globalmente e orientar comportamentos Princípios de Administração

111 Habilidades Necessárias Conceituais Conceituais Humanas Humanas Técnicas Técnicas Níveis Administrativos Alta direção Nível médio Nível de supervisão Princípios de Administração

112 Autocrática – o líder fixa as diretrizes, as formas de execução das tarefas e as atribuições de cada um no grupo. Subordinados Líder Princípios de Administração Estilos de Liderança

113 Democrática – as diretrizes, as formas de execução e as tarefas de cada um são debatidas e decididas pelo grupo, com o apoio e estímulo do líder. SubordinadosLíder Princípios de Administração Estilos de Liderança

114 Liberal – as formas de execução e as tarefas de cada um são decididas exclusivamente pelo grupo, sem a participação do líder, que não interfere no curso dos acontecimentos. SubordinadosLíder Estilos de Liderança Princípios de Administração

115 A insatisfação, a desmotivação ou necessidades não atendidas dão origem aos CONFLITOS ORGANIZACIONAIS Entre pessoas (líder e liderado) Entre Setores (gerência de saúde x setor financeiro) Iniquidades em Saúde Princípios de Administração

116 Um processo de tomada de decisões é tomado com base em informações. Dado Informação Conhecimento

117 Princípios de Administração Dado Informação Conhecimento Os Estudos Epidemiológicos transformam os dados em conhecimento. O conhecimento orienta as políticas de saúde.

118 Retornar Disciplina de Epidemiologia Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.

119 ESTATÍSTICA DIAGRAMA DE DISPERSÃO Mostra o comportamento de duas variáveis quantitativas (com dados numéricos). aaa b b b

120 ESTATÍSTICA CORRELAÇÃO LINEAR POSITIVA Quando valores pequenos da variável a tendem a estar relacionados com valores pequenos de b, enquanto que valores grandes de a tendem a estar relacionados com valores grandes de b. a b Exemplos: Peso x Altura Consumo de Álcool x Preval. Cirrose Hepática

121 ESTATÍSTICA CORRELAÇÃO LINEAR NEGATIVA Quando valores pequenos da variável a tendem a estar relacionados com valores grandes de b, enquanto que valores grandes de a tendem a estar relacionados com valores pequenos de b. a b Exemplos: Renda Familiar x Número de Filhos Escolaridade x Absenteísmo Consumo de Fibras x Prevalência do Câncer de Intestino

122 ESTATÍSTICA CORRELAÇÃO NÃO LINEAR O diagrama de dispersão mostra um conjunto de pontos aproximando-se mais de uma parábola do que de uma reta. a Exemplo: Coef. de Letalidade (a) x Dose do Medicamento (b) b

123 ESTATÍSTICA COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO DE PEARSON r = n.  (X.Y) -  X.  Y n.  X 2 - (  X) 2. n.  Y 2 - (  Y) 2 n.  X 2 - (  X) 2. n.  Y 2 - (  Y) 2  (X.Y) = Fazem-se os produtos X.Y p/ cada par e depois se efetua a soma  X = Somatório dos valores da variável X  Y = Somatório dos valores da variável Y  X 2 = Elevam-se ao quadrado cada valor de X e depois se efetua a soma  Y 2 = Elevam-se ao quadrado cada valor de Y e depois se efetua a soma

124 ESTATÍSTICA Cálculo do coeficiente de correlação para os dados das variáveis X = população residente e Y = taxa de cresc. populacional, em 12 vilarejos. X = população residente e Y = taxa de cresc. populacional, em 12 vilarejos. X Y X 2 Y 2 X. Y X Y X 2 Y 2 X. Y 1013, ,24323,2 1934, ,16887, , ,84117,6 422, ,84117, , , , , , ,2EXEMPLO

125 ESTATÍSTICA r = n.  (X.Y) -  X.  Y n.  X 2 - (  X) 2. n.  Y 2 - (  Y) 2 n.  X 2 - (  X) 2. n.  Y 2 - (  Y) 2 r = , , (1452) ,55 - (39,3) (1452) ,55 - (39,3) 2 r = 0,69 (Correlação Linear Positiva r > 0) r = 0,69 (Correlação Linear Positiva r > 0)

126 ESTATÍSTICAINTERPRETAÇÃO • O Valor de r (Correlação Linear de Pearson) varia de -1 a +1. • O sinal indica o sentido (correlação positiva ou negativa). • O valor indica a força da correlação (Fraca, Moderada ou Forte) valor de r AusênciaFracaFracaModeradaForteForteModerada - 0,7 - 0,3 + 0,3 + 0,7

127 ESTATÍSTICA 1)Coloque V (Verdadeiro) ou F (Falso): ( ) Quando o valor de r for maior que 0,7 ou menor do que -0,7 a correlação entre as duas variáveis em estudo é forte ( ) O sinal negativo de r indica que as variáveis em estudo são inversamente proporcionais ( ) Ao se encontrar um valor de r = 0,6 não se pode afirmar que as variáveis sejam diretamente proporcionais. ( ) O coeficiente de correlação de Pearson pode ser aplicado em dados nominais EXERCÍCIO

128 Retornar Disciplina de Epidemiologia Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.

129 ESTATÍSTICA TESTES DE ASSOCIAÇÃO São Testes de Hipóteses para dados nominais H 0 (Hipótese Nula): Não existe associação entre as variáveis estudadas H 1 (Hipótese Alternativa): existe associação entre as variáveis estudadas Respondem um problema: (1) Um hábito está associado a uma doença? (1) Um hábito está associado a uma doença? (2) Um método de treinamento está associado a produtividade? (2) Um método de treinamento está associado a produtividade? (3) O número de horas de trabalho está associado ao estresse? (3) O número de horas de trabalho está associado ao estresse?

130 ESTATÍSTICA TESTE DE ASSOCIAÇÃO QUI-QUADRADO É um teste não paramétrico. Símbolo:  2 É muito empregado em pesquisas sociais e de saúde. A interpretação dos resultados é mais favorável quando são baseados em tabelas de contingência 2 x 2 (1 grau de liberdade). Exemplo de uma tabela de contingência 2 x 2: Com Bronquite Sem Bronquite Com Bronquite Sem Bronquite Fumantes 70 ( a ) 21 ( b ) Fumantes 70 ( a ) 21 ( b ) Não Fumantes 35 ( c ) 24 ( d ) Não Fumantes 35 ( c ) 24 ( d )

131 ESTATÍSTICA TESTE DE ASSOCIAÇÃO QUI-QUADRADO Cálculo do  2 em tabelas 2 x 2 com Correção de Continuidade.  2 = n. ( a. d - b. c - ( n / 2 ) ) 2  2 = n. ( a. d - b. c - ( n / 2 ) ) 2 ( a + b ). ( c + d ). ( a + c ). ( b + d ) ( a + b ). ( c + d ). ( a + c ). ( b + d ) O valor de  2 encontrado é transferido para uma tabela que fornecerá o valor de p (probabilidade de significância).

132 ESTATÍSTICA Cálculo do exemplo: Hábito de Fumar x Bronquite  2 = n. ( a. d - b. c - ( n / 2 ) ) 2  2 = n. ( a. d - b. c - ( n / 2 ) ) 2 ( a + b ). ( c + d ). ( a + c ). ( b + d ) ( a + b ). ( c + d ). ( a + c ). ( b + d )  2 = 150. ( ( 150 / 2 ) ) 2 ( ). ( ). ( ). ( ) ( ). ( ). ( ). ( )  2 = 4,475 p < 0,05 Há associação entre as variáveis  2 = 4,475 p < 0,05 Há associação entre as variáveis

133 ESTATÍSTICA TESTE DE ASSOCIAÇÃO QUI-QUADRADO Valores de p com 1 grau de liberdade (tabelas 2 x 2) p 0,2500,1000,0500,0250,0100,0050,001 p 0,2500,1000,0500,0250,0100,0050,001  2 1,322,713,845,026,637,8810,8  2 1,322,713,845,026,637,8810,8 Exemplos: Exemplos: Se for encontrado um valor de  2 = 6,63 o valor de p será 0,01 Se for encontrado um valor de  2 = 6,63 o valor de p será 0,01 Se for encontrado um valor de  2 = 2,54 então 0,10 > p > 0,05 Se for encontrado um valor de  2 = 2,54 então 0,10 > p > 0,05

134 ESTATÍSTICA INTERPRETAÇÃO Quando p > 0,05 Aceita-se H 0 (Hipótese Nula) Não há associação Quando p < 0,05 Aceita-se H 1 (Hipótese Alternativa) Há associação Observações: Comumente se adota 0,05 como nível de significância Comumente se adota 0,05 como nível de significância O Teste Exato de Fisher substitui o  2 em amostras muito pequenas O Teste Exato de Fisher substitui o  2 em amostras muito pequenas A associação não deve ser confundida com relação causal A associação não deve ser confundida com relação causal

135 ESTATÍSTICAEXERCÍCIOS 1) Uma pesquisa que tinha como objetivo verificar a existência de associação de algumas variáveis com a prevalência de uma determinada doença encontrou os seguintes valores de  2 :  2 = 9,88 para o índice de escolaridade  2 = 6,22 para o renda familiar  2 = 1,42 para o hábito de fumar Qual destas 3 variáveis mostrou-se mais fortemente associada com a prevalência da doença e qual é o valor do seu p (probabilidade de significância)?

136 ESTATÍSTICA 2) Está se tentando descobrir se um novo tipo de tratamento está associado a cura de uma determinada doença. Observe a seguinte tabela de contingência e tente responder essa dúvida. Cura Não Cura Cura Não Cura Tratamento Novo Tratamento Novo Tratamento Clássico


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