Bioestatística Básica

Bioestatística Básica
Secretaria de Estado de Saúde do Distrito Federal Fundação de Ensino e Pesquisa em Ciências da Saúde (FPECS) Escola Superior de Ciências da Saúde (ESCS) Paulo Roberto Margotto Prof. Do Curso de Medicina da ESCS Entendendo bioestatística básica Autor(es): Paulo R. Margotto

Programa: Importância da Bioestatística Variáveis População e Amostras Apresentação dos dados em tabelas Medidas de Tendência Central Distribuição Normal Correlação e Regressão Risco Relativo / Odds Ratio Teste de Hipóteses Exercício de Medicina Baseado em Evidências Teste de Fisher Teste t 13 Análise de Variância (ANOVA) 14 -Escolha de Teste Estatístico 15-Testes Estatísticos não Paramétricos 16- Sensibilidades/Especificidade/Curva ROC Margotto, PR (ESCS)

Depende, em boa parte, do conhecimento sobre Bioestatística A condução e avaliação de uma pesquisa Comparação entre dois ou mais grupos ou amostras (grupo tratado / grupo controle) Avaliação da eficácia do tratamento (significação) Estar alerta a: variáveis interferentes nos resultados ¤ Variações mostrais ¤ Diferenças entre grupos Margotto, PR (ESCS)

Os testes estatísticos são utilizados para: ¤ Comparar amostras (houve modificação dos grupos inicialmente semelhantes após o início da intervenção) ¤ Detectar variáveis interferentes ¤ Analisar se o tratamento depende de outras variáveis (peso, idade, sexo) Margotto, PR (ESCS)

A ciência não é um conhecimento definitivo sobre a realidade, mas é um conhecimento hipotético que pode ser questionado e corrigido. Ensinar ciências não significa apenas descrever fatos, anunciar leis e apresentar novas descobertas, mas Ensinar o método científico Maneira crítica e racional de buscar conhecimento Vieira S., 1991. Margotto, PR (ESCS)

Variáveis (dados): Qualitativas :(diferentes categorias sem valores numéricos): -Nominal:: sexo, cor, grupo sanguíneo, causa da morte -Ordinais: (ordenação natural): Grau de instrução, aparência, estágio da doença, status social Quantitativos ou Contínuos: (dados expressos por nº): idade, altura, peso, renda familiar -Discretas( associação entre valores e números inteiros): idade em anos completos -Contínua (pode assumir qualquer valor no subconjunto de números reais): peso População e Amostra: População: Conj. de elementos com determinada característica Amostra: Subconjunto com menor nº de elementos Independentes: grupo selecionados com tratamento distinto Dependentes: para cada elemento do grupo tratado existe um grupo controle semelhante (sexo, idade, etc) Comparação intra-individuo (o grupo submetido ao tratamento é o seu próprio controle)

Apresentação dos Dados em Tabelas: Componentes das tabelas: Título: Explica o conteúdo Corpo: Formado pelas linhas e colunas dos dados Cabeçalho: específica o conteúdo das colunas Coluna indicadora: específica o conteúdo das linhas Opcional: fonte, notas, chamadas Margotto, PR (ESCS)

Nascidos vivos no Maternidade do HRAS segundo o ano de registro Título Cabeçalho (separado do corpo por um traço horizontal) Ano de Registro Freqüência Freqüência relativa 1998 (1) 8328 32,88 (8828/25494) 1999 (1) 8214 32,22 2000 (1) 8898 34,90 Coluna indicadora Total 25494 100 Fonte: Margotto, PR (2001) Nota: dados retirados do livro da sala de parto (1): os RN < 500g não foram incluídos. (chamadas) Margotto, PR (ESCS)

Tabela de Contingência ou de Dupla Entrada (cada entrada é relativa a um dos fatores) Gestantes sem pré-natal/gestantes com pré-natal e mortalidade perinatal Fator Mortalidade Perinatal Total Sim Não Gestantes sem pré-natal 938 Gestantes com pré-natal 6876 Permite calcular o risco, a freqüência (incidência) entre expostos e não expostos a um determinado fator (será discutido adiante). Margotto, PR (ESCS)

Tabelas de distribuição de freqüências: Peso ao nascer de nascidos vivos, em Kg 2,522 3,200 1,900 4,100 4,600 3,400 2,720 3,720 3,600 2,400 1,720 3,125 2,800 2,700 2,750 1,570 2,250 2,900 3,300 2,450 4,200 3,800 3,220 2,950 2,100 3,000 2,480 2,500 4,450 3,725 3,120 3,700 2,890 2,920 2,120 3,110 3,550 2,300 3,150 3,520 3,100 2,000 3,450 3,750 2,780 3,155 3,900 2,150 - 3,250 Menor peso: 1570g Maior peso: 4600g Como transformar está tabela em uma Tabela de Distribuição de Freqüência ? Margotto, PR (ESCS)

Tabelas de distribuição de freqüências: 3 colunas Definir as faixas de peso (Classes): Classe Ponto Médio Freqüência 1,5Ι— 2,0 1,75 3 2,0Ι— 2,5 2,25 16 2,5Ι— 3,0 2,75 31 3,0Ι— 3,5 3,25 34 3,5Ι— 4,0 3,75 11 4,0 Ι— 4,5 4,25 4 4,5Ι— 5,0 4,75 1 Intervalo de classe (0,5Kg): intervalo coberto pela classe Extremo de classe:limites dos intervalos de classe 1,5 Ι— 2,0: fechado a esquerda (não pertencem a classe os Valores  2; pertencem a classe os valores  1,5) - Ponto médio: soma dos extremos da classe ÷ 2 N º de classes: K = 1+ 3,222 log n (em geral: 5-20) no exemplo: K = 1 + 3,222 log 100 = 7,444 (7 ou 8 classes) Margotto, PR (ESCS)

Apresentação dos dados em gráficos -título (pode ser colocado tanto acima como abaixo) -escala (crescem da esquerda para a direita e de baixo para cima). - legendas devem ser colocadas à direita do gráfico.

Gráfico de barras: é usado para apresentar variáveis qualitativas ou variáveis ordinais. Veja no gráfico de barras os dado da tabela 1.

Gráfico de setores: é usado para apresentar variáveis qualitativas ou variáveis ordinais. Calcular os ângulos centrais das diversas categorias, marcando-os na circunferência e separando-os com o traçado de raios. Como calcular o ângulo central de cada categoria: Freqüência relativa (f) valerá X e o ângulo central X = 360 x f 100

Histograma: Os dados apresentados em tabelas de distribuição de freqüência são apresentados graficamente em histogramas. Freqência Peso ao nascer

Polígono de freqüência : Os dados apresentados em tabela de distribuição de freqüências também podem ser apresentados em gráficos denominados polígonos de frequência. Após serem marcados os pontos na abscissa (pontos médios das classes) e na ordenada (freqüência relativas), fechar o polígono unindo os extremos nos pontos de abscissas iguais aos pontos médios de uma classe imediatamente inferior a primeira e de uma classe imediatamente superior à última.

BOX PLOT: a caixa é formada por -mediana (linha central): estimativa da tendência central a sua posição indica a presença de simetria (central) e próxima a dos percentis (assimetria) -percentis 25 e 75 (obtidos pelo método Tukey´s Hinges): amplitude interquartil-estima a Variabilidade dos dados -whiskers (bigodes de gatos): -valores máximos e mínimos (distribuição normal) -distribuição assimétrica: os dados máximo e mínimos se desviam do P25-P75 ->1,5 AIQ: valores discrepantes(outliers) ->2,5 AIQ: valores extremos (extremes-assinalados com asterisco)

Dias de internação na coleta da hemocultura por faixas de peso ao nascer Denise Nogueira da Gama Cordeiro

Medidas de Tendência Central (Valor de ponto em torno do qual os dados se distribuem) Variância e Desvio Padrão: avalia o grau de dispersão quanto cada dado se desvia em relação a média) Média aritmética:soma dos dados  nº deles (dá a abscissa do centro de gravidade do conjunto de dados) Peso ao nascer em Kg de 10 RN 2,5 2,0 3,0 4,0 1,0 1,5 - 3,5 A média aritmética (representa-se por X é: 2,5+3,0+3, ,0 = 2,45 10 Margotto, PR (ESCS)

Medidas de Tendência Central Média Aritmética Cálculo da média de dados em Tabela de Distribuição de Frequência Classe Ponto Médio Freqüência 1,5Ι— 2,0 1,75 3 2,0Ι— 2,5 2,25 16 2,5Ι— 3,0 2,75 31 3,0Ι— 3,5 3,25 34 3,5Ι— 4,0 3,75 11 4,0 Ι— 4,5 4,25 4 4,5Ι— 5,0 4,75 1 n=100 Média (X): ponto médio de cada classe x respectiva freqüência divido pelo n X = 1,75x3 + 2,25x ,25x4 + 4,75x1 = Kg Margotto, PR (ESCS)

Medida de Tendência Central Medida de dispersão:indicadores do grau de variabilidade dos individuos em torno das medidas de tendência central Variância: Medir os desvios em relação a média (diferença de cada dado e a média) Não há média dos desvios pois sua soma é igual a zero Ex.: 0,4,6,8,7 X (média) : = 25 = 5 X – X (desvio em relação a média) 0 - 5 = - 5 4 – 5 = -1 A soma dos desvios é igual a zero 6 – 5 = 1 8 – 5 = ( )+1+3+2= = 0 7 – 5 = 2 Margotto, PR (ESCS)

Medidas de Tendência Central Variância Soma dos quadrados dos desvios Dados X Desvios (X – X) Quadrado dos desvios (X – X) 2 - 5 25 4 - 1 1 6 8 3 9 7 2 x = 5  (x –x) = 0  (x – x) 2 = 40 A soma do quadrado dos desvios não é usada como medida de dispersão, porque o seu valor cresce com o nº de dados Grupo I: 60, 70 e 80 Kg - Grupo II: 60, 60, 70, 70, 80, 80 Kg Margotto, PR (ESCS)

Medidas de Tendência Central Variância Cálculo da soma dos quadrados dos desvios Grupo I Grupo II X (x – X) (x – X) 2 60 - 10 100 70 zero 80 10 200 400 Então, para medir a dispersão dos dados em relação à média, usa-se a variância (S2) que leva em consideração o n S2 = soma dos quadrados dos desvios n – 1 Para os dados: 0, 4, 6, 8 e 7 a S2 = 40 = 40 = 10 5 –1 4 Margotto, PR (ESCS)

Bioestatística Básica I
Medidas de Tendência Central Desvio Padrão Raiz quadrada da variância, sendo representava por S; tem a mesma unidade de medida dos dados Ex.: 0,4,6,8,7. S2 (variância) = 10 s (desvio padrão): √10 = 3,16 Coeficiente de variância (CV) Razão entre o desvio padrão a a média x 100 CV = sx 100 X Ex.: Grupo I: 3,1,5 anos (x = 3 anos; s2 = 4; s=2) : CV = 66,7% Grupo II: 55,57,53 anos (x = 55 anos; s2 = 4; s = 2) : CV = 3,64% Vejam à dispersão dos dados em ambos os grupos é a mesma, mas os CV são diferentes (no grupo I a dispersão relativa é ALTA) Margotto, PR (ESCS)

Distribuição Normal Variáveis aleatórias: variam ao acaso (peso ao nascer) Gráficos com 2 extremos um máximo e um mínimo e entre eles, uma distribuição gradativa (maioria dos valores ao redor da média) : Curva de Gauss: As medidas que originam a estes gráficos são variáveis com distribuição normal Margotto, PR (ESCS)

Distribuição Normal Características: A variável (peso ao nascer) pode assumir qualquer valor real O Gráfico da distribuição normal é uma curva em forma de sino, simétrico em torno da média () (se lê “mi”). A área total da curva vale 1, significando que a probabilidade de ocorrer qualquer valor real é 1. Pelo fato da curva ser simétrica em torno da média, os valores maiores do que a média e os valores menores do que a média ocorrem com igual probabilidade. Margotto, PR (ESCS)

Distribuição Normal Predicção de uma valor entre dois nº quaisquer: Ex.: A probabilidade de ocorrência de um valor > 0 é 0,5, mas qual é a probabilidade de ocorrer um valor entre 0 e z = 1,25? Margotto, PR (ESCS)

Distribuição Normal Predicção de uma valor Usar tabela de Distribuição Normal Como usar esta tabela? Localizar na 1a coluna o valor 1,2 Na 1a linha, está o valor 5. n0 1,2 compõe com o algarismo 5, o n0 z = 1,25. No cruzamento da linha 1,2 com a coluna 5 está o número 0,3944. Está é a probabilidade (39,44%) do ocorrer valor entre zero e z= 1,25. Margotto, PR (ESCS)

1 2 3 4 5 6 0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239 0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636 0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026 0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406 0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772 0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123 0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454 0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2703 0,2734 0,2764 0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051 0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315 1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554 1,1 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770 1,2 0,3849 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962 1,3 0,4032 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131 1,4 0,4192 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279 Probabilidade de ocorrer valor entre zero e 1,25 Margotto, PR (ESCS)

Distribuição Normal Predicção de uma valor: qual é a probabilidade de um individuo apresentar um colesterol entre 200 e 225 mg%  (média); 200 mg% /  = desvio padrão = 20 mg% Cálculo da probabilidade associado à Distribuição normal: Z = X -   = média ;   = desvio padrão  X = valor pesquisado A estatística Z mede quanto um determinado valor afasta-se da média em unidades de Desvio padrão (quando coincide c/ a média, o escore é Z = 0) Margotto, PR (ESCS)

Distribuição Normal Predicção de uma valor: Z = X – 200 = 1,25 20 Consultando a Tabela de Distribuição normal, vemos que a probabilidade de Z assumir valor entre 0 e Z = 1,25 é 0,3944 ou 39,44 Margotto, PR (ESCS)

1 2 3 4 5 6 0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239 0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636 0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026 0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406 0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772 0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123 0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454 0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2703 0,2734 0,2764 0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051 0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315 1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554 1,1 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770 1,2 0,3849 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962 1,3 0,4032 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131 1,4 0,4192 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279 Probabilidade de ocorrer valor entre zero e 1,25 Margotto, PR (ESCS)

Distribuição Normal Predicção de uma valor Outro exemplo: Qual é a probabilidade uma pessoa apresentar menos do que 190mg% de colesterol. Para resolver este problema, é preciso "reduzir" o valor X = 190. Obtém-se então: Z = = - 0,50 . 20 Margotto, PR (ESCS)

Na Tabela de Distribuição Normal, a probabilidade de ocorrer valor maior que a média 0 é 0,5;então, a probabilidade pedida é : 0,5 – 0,1915 = 0,3085 ou 30,85% 1 2 3 4 5 6 0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239 0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636 0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026 0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406 0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772 0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123 0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454 0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2703 0,2734 0,2764 0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051 0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315 1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554 1,1 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770 1,2 0,3849 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962 1,3 0,4032 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131 1,4 0,4192 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279 Margotto, PR (ESCS)

Correlação / Regressão Correlação Associaçao entre duas variaveis peso e altura; em quanto aumenta o peso à medida que aumenta a altura? Diagrama de dispersão: X = Horizontal (eixo das abscissas): variável independente ou explanatória Y = Vertical (eixo das ordenadas) : variável dependente A correlação quantifica quão bem o X e Y variam em conjunto Margotto, PR (ESCS)

Correlação + Correlação - Sem correlação Margotto, PR (ESCS)

Correlação / Regressão Comp Peso 104 23,5 98 15,0 107 22,7 95 14,9 103 21,1 92 15,1 105 21,5 22,2 100 17,0 94 13,6 28,5 99 16,1 108 19,0 18,0 91 14,5 16,0 102 20,0 19,5 18,3 Observem que à medida que o comprimento dos cães aumenta (variável explanatória) o peso aumenta (variável dependente) Margotto, PR (ESCS)

Correlação / Regressão Coeficiente de correlação: (r de Pearson) : Expressa quantitativamente as relações entre duas variáveis r = 0,8 – – forte r = 0,5 – 0,8 – moderada R = 0,2 – 0,5 – fraca r = 0 – 0,2 – insignificante Cálculo do r: r = ∑xy - ∑x∑y n Débito cardíaco e Pressão arterial r=0,38 (correlação fraca) Kluckow et al ∑x2 – (∑x)2 n ∑y2 – (∑y)2 n Margotto, PR (ESCS)

Correlação / Regressão Correlação: grau de associação / Regressão: capacidade entre 2 variáveis de predicção de um valor baseado no conhecimento do outro (prever Y conhecendo-se o X) Equação da Reta de Regressão: Y = a + bx (a= Y – bx) a : coeficiente angular (inclinação da reta) b: coeficiente linear (intersecção da reta com o eixo X) Margotto, PR (ESCS)

Correlação / Regressão Exemplo: a correlação entre o peso pré-gravídico e o peso do RN foi de 0,22. Aequação da reta: Y = 2547, ,8 x Assim, uma gestante com peso pré-gravídico de 60 Kg espera-se um RN c/ peso de 3,315g R2 ( r squared): coeficiente de determinação: proporção da variação total que é explicada. Peso pré –gravídico e peso ao nascer : r2 = 0,22 2 = 4,84 ≈ 5% ( o peso ao nascer é explicado pelo peso da mãe em apenas 5%) (Tese de Doutorado – Curvas de Crescimento Intra-uterinas Margotto, PR) Margotto, PR (ESCS)

Correlação / Regressão Base excess e PaCO2 Equação de regressão: Y = 1,07 BE + 40 ,98 r = 0,94 / r = 0.88 = 88% Margotto, PR (ESCS)

INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO EM PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESES
272 310 280 302 582 Taxa de eventos no grupo estudo: (a/(a+b) Taxa de eventos no grupo controle: (c/(c=d) Risco relativo: a/(a+b) / c(c+d) Redução do risco relativo (RRR) Redução do risco absoluto Número Necessário p/tratamento (Objeto Planilia-Editar)

O Intervalo de Confiança 95% significa que há 95% de probabilidade de que o intervalo calculado contenha o verdadeiro valor do parâmetro estudado Por exemplo RISCO RELATIVO de 1,6 com IC95% de 1,2 a 2, Isto quer dizer que no experimento realizado o valor encontrado foi de 1,6 e que há 95% de probabilidade que o verdadeiro valor seja um número qualquer entre 1,2 e2,05. Quando o intervalo de confiança contém o valor 1,00 significa que não há diferença estatística entre o grupo estudado e o grupo controle. Quando o valor máximo do IC 95% é menor que 1,00 o grupo de estudo se comportou de modo significativamente melhor que o grupo de controle e quando o valor mínimo do IC 95% for maior que 1,00 significa que o grupo de estudo foi significativamente pior que o grupo controle.

Teste de Hipótese Hipótese nula (H0): não há diferença Hipótese alternativa (H1): há diferença Hipótese: resposta presumida e provisória que de acordo com critério será ou não rejeitada Processo para testar hipótese: 1. Estabelecer Ho 2. Estabelecer H1 3. Determinar tamanho da amostra 4. Colher dados 5. Estudo estabelecido para verificar se o H0 é verdadeiro 6. Rejeitar ou não a H0 Margotto, PR (ESCS)

Teste de Hipótese Segundo R.A. Fisher: todo experimento existe somente com o propósito de dar os fatos uma oportinidade de afastar a H0 Erro tipo I: rejeitar a H0 sendo verdadeira (fato obtido pelo azar) : rara ocorrência estatística; amostras pequenas Erro tipo II: aceita a H0 sendo falsa (erro mais frequente); significação estatística: máxima probabilidade de tolerar um erro tipo I. α= 5% (p 0,05): ≤ 5% de rejeitar a H0 (sendo verdadeira) e aceitar a H1 α= 1% (p 0,01): ≤ 1% de rejeitar a H0 (sendo verdadeira) e aceitar a H1 α erro tipo I e erro tipo II ‘ Margotto, PR (ESCS)

Exercício da Medicina Baseado em Evidências (MBE) Novo paradigma na prática clínica: decisões com evidência da pesquisa clínica MBE – uso consciencioso da melhor evidência na tomada de decisões integrado com a experiência Sem experiência clínica – as práticas correm o risco de ser tiranizadas pela evidência Estratégia poderosa: busca eletrônica - - compêncio de reevisões sistemáticas dos estudos randomizados de todos os campos da medicina (Na medicina neonatal: - - - Margotto, PR (ESCS)

Consultem: Exercício da medicina baseada em evidência (2008) Autor(es): Paulo R. Margotto Exercício da medicina baseado em evidências Autor(es): Paulo R. Margotto

MRE Conhecimento da Estrutura de um estudo da Avaliação de um tratamento: Resultados Total Evento Não Evento Sim (tratado) a b a+b Nâo (tratado) c d c+d Exposição Medidas do efeito de tratamento: RR (Risco Relativo): a/n1 c/n2 RRR (redução do Risco Relativo): 1 – RR DR (Diferença de Risco): a/n1 – c/n2 Número necessário para tratamento (NNT): Diferença de risco Margotto, PR (ESCS)

272 310 280 302 582 Taxa de eventos no grupo estudo: (a/(a+b) Taxa de eventos no grupo controle: (c/(c=d) Risco relativo: a/(a+b) / c(c+d) Redução do risco relativo (RRR) Redução do risco absoluto Número Necessário p/tratamento Objeto Planília-Editar

MRE RR = 1 (sem efeito no tratamento) RR < 1 ( o risco de evento é menor no grupo tratado) Ex.: Redução do DAP (ductus arteriosus patente) no grupo exposto a menor ou maior oferta hídrica RR = 0,40 (IC 95% : 0,26 – 0,63): não contém 1 (é significativo) RRR = 1 – RR = 1 – 0,40 = 0,60 x 100 = 60 % (redução de 60% do DAP no grupo com menor oferta hídrica) DR: - 0,19 NNT = 5,3 ( o nº necessário para tratar com restrição hídrica para prevenir um caso de DAP é 5,3 Margotto, PR (ESCS)

MRE Hemorragia peri/intraventricular (HP/HIV): grupo com menor x maior oferta hídrica: RR = 0,94 (IC a 95% : 0,52 – 1,72) RRR = 1 – 0,94 = 0,06 x100 = 6% DR = - 0, NNT = 90,9 Interpretação: A ingesta hídrica não afetou a incidência de HP/HIV (no intervalo de confiança do RR contém o 1, que quando presente significa nulidade da associação) A restrição hídrica diminui a HP/HIV (não significativo) É necessário restringir líquido em 90,9 RN para evitar a ocorrência de 1 caso de HP/HIV Quanto melhor o tratamento, menor o NNT Margotto, PR (ESCS)

MRE Uso da dexametasona no tratamento da Displasia broncopulmonar (DBP) e efeito colateral Hiperglicemia : RR = 1,27 (IC a 95%: 0,99 – 1,63). Há um aumento da glicemia em 27% dos pacientes (1,25 x 100 = 127: ). Não significativo, pois o IC contem a unidade Hipertrofia do miocárdio: RR = 9,0 (IC a 95%: 1,2 – 67,69). Aumento significativo de 9 vezes (o intervalo não contém a unidade) Margotto, PR (ESCS)

MRE A apresentação dos Dados: Vejam a apresentação dos resultados: RR (95% IC) Ingesta hídrica menor x maior Ductus arteriosus patente Hemorragia peri/intraventricular Efeitos colaterais do uso da dexametasona na DBP Hiperglicemia Hipertrofia do miocárdio Quando a linha horizontal estiver a esquerda (RR<1) redução do evento; quando à direita (RR> 1): aumento do evento Toda vez que a linha horizontal tocar a linha vertical significa qu o RR não é significativo 1 1 Margotto, PR (ESCS)

Exercício da Medicina Baseado em Evidências
Risco Relativo/Odds Ratio Intervalo de confiança: Estima a magnitude da associação Informa a variabilidade da estimativa (através da amplitude dos limites inf e sup) Exemplo: Redução do ductus arteriosus patente no grupo exposto a menor ou maior oferta hídrica RR = 0,40 (IC a 95% 0,26 – 0,63) não contém o 1 (é significativo na p< 0,05) RRR = 1– 0,40 = 0,60 x 100 = 60 % (redução do DAP no grupo com menor oferta hídrica) reduz entre 37 – 74%) NNT = 5,3 ( o nº necessário para tratar com restrição hídrica para prevenir um caso de DAP é 5,3) Margotto PR, ESCS

Forest plot Mostra visualmente os resultados de uma meta-análise;
Faz uma estimativa visual da quantidade de variação entre os resultados

Primeiro autor do estudo primário
Linha do não efeito Primeiro autor do estudo primário IC

USO DE ERITROPOETINA PRECOCE
Cochrane (Ohlsson A, Aher SM. Early erythropoietin for preventing red blood cell transfusion in preterm and/or low birth weight infants

VENTILAÇÃO DE ALTA FREQUENCIA X CONVENCIONAL
6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30 de agosto de 2008

Esteróide pós-natal x morte neonatal
6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30 de agosto de 2008 Keith J Barrington* -

Esteróide pós-natal e deficiente neurodesenvolvimento

Esteróide pós-natal x paralisia cerebral

MRE - Comparação do lucinactante (Surfaxin ®) x Colfosceril (Exosurf ® ) Comparação do lucinactante (Surfaxin ®) x Beractante (Survanta ® ) Margotto, PR (ESCS)

Infecção fúngica sistêmica está associada como desenvolvimento de retinopatia do prematuro em recém nascidos de muito baixo peso: uma metanálise Ivan Araújo Motta Natália Bastos Coordenação: Paulo R. Margotto Escola Superior de Ciências da Saúde/ESCS/SES/HRAS/DF Unidade de Neonatologia do HRAS

Metagráfico de Odds Ratio (OR) de severa ROP in IFS versus não IFS em RNMMBP (n:todos os pacientes com severa ROP;N: total de pacientes elegíveis no estudo) De 330 bebes com IFS, 118 tiveram ROP severa comparado com 235 de 1951 sem IFS; O risco de desenvolver ROP severa foi significativamente maior no grupo com IFS: (OR : 4,06; IC de 3,05-5,42;NNT:4,54)

Periodontite x parto prematuro
Lopez NJ et al,2005- estudo randomizado: gengivite x tratamento: Odds ratio de 2,76;IC: 1,29 a 5,88) Michalowwicz BS et al, 2006-estudo randomizado Odds ratio de 1,04; IC a 95%:0,68-1,58) Sem resposta a respeito do valor do tratamento da periodontite Vaginose x parto prematuro McDonald HM et al (2007):588 mulheres -uso de antibióticos <20 semanas: OR=0,63, IC a 95%: 0,48-0,84

Risco Relativo/Odds Ratio: p x IC
Exercício da Medicina Baseado em Evidências Risco Relativo/Odds Ratio: p x IC Intervalo de confiança: Estima magnitude da associação Informa a variabilidade da estimativa (através da amplitude dos limites inf e sup.) Exemplo: Estudo A Estudo B Evento Evento Tratamento + - Sim 323 677 1000 Não 359 641 682 1318 2000 Tratamento + - Sim 8 42 50 Não 16 34 24 76 100 RR = 0,90 IC 95% : 0,80 – 1,02 P = 0,10 RR = 0,50 IC 95% : 0,24 – 1,06 Sem diferença significativa: com IC grande: estudo pequeno para precisar efeito no tratamento com IC pequeno: improvável grande efeito benefico do tratamento Kennedy KA, Frankowski Clin Perinatol 30 (2003) Margotto PR, ESCS

Risco Relativo/Odds Ratio Estudo A: RR = 0,90 (IC 95%.: 0,80 – 1,02) Estudo B: RR = 0,50 ( IC 95%.: 0,24 – 1,06) A: RRR = 1 – 0,90 = 10% (improvável reduzir < 20% 1 – 0,80) B: RRR = 1 – 0,5 = 50% (reduz até 76%, mas podendo aumentar 6%) Efeito pequeno/ não existente O efeito no tratamento não pode se avaliado (amostra pequena) Margotto PR, ESCS Kennedy KA, Frankowski, 2003

Risco Relativo/Odds Ratio NNT: N º necessário para tratamento (expressa o beneficio do tratamento) Grandes Ensaios randomizados  resultados estatísticos significativos (mesmo quando a magnitude da diferença - benefício - é pequena): O clínico deve decidir se a magnitude do benefício justificar os custos e os efeitos adversos. Ex: Tratamento A (n=400) B (n=200) RR = 0, ,80 NNT = São necessários tratar 100 RN para evitar 1 dano Margotto PR, ESCS Kennedy KA, Frankowski RF, 2003

Teste de Fisher ou da Probabilidade Exata Usado para amostras pequenas Menos erro tipo I e II em relação ao qui-quadrado n < 20 / n > 20 < 40 Ex.: a) célula da matriz de decisão com o valor 0 Suposição de uma determinada enzima em pessoas submetidas a uma reação sorológica Reação Enzima Total Presente Ausente + 5 1 6 - 3 4 9 P = (a+b!) x (C=d!) x (a+c!) x (b+d!) n! x 1 / a! b! c! d! P = [ (6! 3! 5! 4! / 9!] x [1/5! 1! 0! 3!) P = 0,046 = 4,76% P <=0,05: as pessoas submetidas a uma reação sorológica apresentam significativamente uma determinada enzima (afastamos a H0) Margotto, PR (ESCS)

Teste t Testar o QI médio entre crianças nascidas a termo e prematuras Testar uma droga (grupo tratado/grupo controle) Teste t: analisa grupos simples ou compara 2 grupos (variável com distribuição normal ou aproximadamente normal) Passos: Nível de significância: letra grega  Média de cada grupo: X1: média do grupo 1 X2: média do grupo 2 Variância de cada grupo: S21: variância do grupo 1 S22: variância do grupo 2 N1 é o nº de elementos do grupo 1 N2 é o nº de elementos do grupo 2 Variância Ponderada S2 = (n1 – 1)2 + (n2 – 1) S22 n1 + n2 - 2 O valor t é definido pela fórmula t = X 2 – X1 √ S2 n1 + n2 Margotto, PR (ESCS)

Teste t t0 (t calculado)  tc (t crítico: obtido na tabela de valores de t) Significa que as médias não são iguais, podendo se afastar a H0 Ex.: 1) Verificar se duas dietas para emagrecer são igualmente eficientes ou se determinada dieta foi melhor (produziu significativamente menor perda de peso) Margotto, PR (ESCS)

Perda de peso em Kg segundo a dieta Inicialmente, vamos estabelecer o nível de Significância: = 5% Cálculos: Média de cada grupo X1 = = 120 = 12 X2 = = 105 = 15 Variância de cada grupo: S12 = 4 S22 = 5 Dieta 1 Dieta 2 12 15 8 19 13 10 16 14 11 Margotto, PR (ESCS)

TESTE t Verificação de duas dietas (continuação) Variância ponderada: S22 = 9x4 + 6x5 = 4,4 9+6 Cálculo do valor de t: t= – = 2,902 √ 4, 10 7 Graus de liberdade: n1 + n2 – 2 = – 2 = 15 (Correção em função do tamanho da amostra e do nº de combinações possíveis) Na tabela de valores de t : t0 > tc: a dieta 2 produziu maior perda de peso (significativo):rejeitamos a H0 Margotto, PR (ESCS)

TESTE t Valores de t, segundo os graus de liberdade e o valor de  Margotto, PR (ESCS)

Análise de Variância/Estatística F (ANOVA: Analysis of Variance) Usado para comparar médias de mais de duas populações Ex.: testar 4 drogas diferentes (diuréticos) ao mesmo tempo e avaliar o efeito de cada droga sobre o débito urinário em 16 voluntários. teste t: comparar os grupos 2 a 2 (6 testes t separados) - perda de tempo - erro tipo I de 30% (5% de erro em 6 análises) Então, vamos usar o teste ANOVA (comparação de pares): Margotto, PR (ESCS)

Análise de Variância/Estatística F (ANOVA: Analysis of Variance) Se os grupos são semelhantes, a variância em cada um (dentro) dos grupos é semelhante aquela entre os grupos. Determinar a variabilidades das médias dentro de cada amostra e a variabilidade entre as médias das amostras F = estimação da variância ENTRE os grupos estimação da variância DENTRO dos grupos F – distribuição F e R A Fisher F obs  F crítico: rechaça a H0 Margotto, PR (ESCS)

√ : raiz quadrada

√ : Raiz quadrada

p

X ?: raiz quadrada

(Objeto Planília-Editar)

Curva “ROC” ROC - Receiver Operator Caracteristic COR - Características de Operação do Receptor Forma de representar a relação normalmente antagônica entre SENSIBILIDADE e ESPECIFICIDADE de um teste diagnóstico quantitativo, ao longo de um contínuo de valores ponto de corte (“cut off point”) O “cut off point” vai influenciar as características do teste A Curva ROC descreve diferentes valores de SENS e ESPECIF para um determinado número de valores “cut off point”

Curvas “ROC” -Permitem evidenciar os valores para os quais existe maior otimização da sensibilidade em função da especificidade ponto em que se encontra mais próximo do canto superior esquerdo do diagrama -Permitem quantificar a exatidão de um teste diagnóstico (proporcional à área sob a curva) -Permitem comparar testes diagnósticos

CURVA ROC Falso- positivo (1-especificidade)
Teste A-melhor acurácia que o teste B (teste inválido: os seus resultados não são melhores do que os da chance) Ponto 1: maior valor de sensibilidade e especificidade; ponto 2: maior sensibilidade, porem menor especificidade; ponto 3: maior especificidade, porém, menor sensibilidade A escolha do “cut off” vai depender do interesse em aumentar a sensibilidade ou a especificidade

Bioestatística Básica

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