Epidemiologia na pesquisa clínica Ms. Leonardo Roever

Desenho prospectivo:. estudos experimentais: ensaios clínicos aleatorizados. não experimentais: estudos de coorte ou prospectivos Desenho retrospectivo:. estudos de casos e controles

Aplicação de cada tipo de estudo no campo da epidemiologia clínica. Avaliação da eficácia : ensaio clínico. Identificação de fatores prognósticos : estudos de coorte. Avaliação de fatores de risco : estudos de casos, transversais e controles

Avaliação de terapias: o ensaio clínico aleatorizado. Estratégia ideal para a avaliação da eficácia de intervenções terapêuticas. Resulta da alocação aleatória de pacientes a pelo menos dois grupos:. Grupo experimental: recebe a intervenção a avaliar. Grupo controle: não recebe a intervenção. Espera-se que os grupos a comparar sejam semelhantes em todas as características relevantes à hipótese do estudo

O Ensaio clínico aleatorizado. Os grupos a comparar são seguidos por um determinado período, durante o qual os investigadores monitoram a ocorrência do desfecho de interesse. Desfechos mais freqüentemente estudados: letalidade, recidiva e agravamento de sintomas, ou seus complementos, sobrevida, sobrevida sem recidiva e melhoria dos sintomas.

. ECA: duplo cego ou duplo mascarado (nem os pacientes, nem os observadores encarregados de diagnosticar a ocorrência do desfecho devem saber a que grupo os pacientes foram alocados). Estudos de eficácia de terapia medicamentosa: mascaramento – medicamento placebo com as mesmas características da terapia experimental (mesma cor, sabor, odor). Não mascaramento – uso do placebo é contra-indicado do ponto de vista ético ( avaliar nova técnica cirúrgica)

Avaliação de fatores prognósticos: o estudo de coorte. Não se pode usar o ensaio clínico na avaliação de fatores prognósticos (impossível alocar pacientes aleatoriamente a um grupo com e a outro sem uma determinada característica intrínseca, que se suspeita tenha valor prognóstico.

. Estudos prognósticos: desenho não experimental = estudo de coorte ou estudo prospectivo. Classificam-se os pacientes de acordo com a presença ou ausência de uma determinada característica que se suspeita possa afetar a evolução da enfermidade, seguindo-se os pacientes durante um certo período de tempo, durante o qual a ocorrência do desfecho é monitorada. Desfechos avaliados em estudos de coorte p/ identificação de fatores prognósticos: letalidade, recidiva e mudança na gravidade enfermidade

Métodos de análise de dados prospectivos Dados prospectivos: ensaios clínicos, estudos prognósticos. Incidência. Risco relativo. Efetividade da intervenção. Análise de sobrevida

Incidência e Risco Relativo Cálculo das taxas de incidência do desfecho “negativo”(morte ou recidiva). Taxas de letalidade (desfecho= morte) 1a. Incidência (categoria 1) = a x 100 a + b 1b. Incidência (categoria 2) = c x 100 c + d Risco Relativo: razão das taxas de incidência em estudos pros- pectivos. a x 100 a + b RR = __________________________ c x 100 c + d

Eficácia e Efetividade Eficácia: É a redução percentual da taxa do desfecho “negativo” resultante da intervenção ou medicamento, no contexto de um ensaio clínico em condições ideais, todas as pessoas são alocadas aleatoriamente são seguidas até a ocorrência do desfecho ou o fim do estudo, o mascaramento funciona perfeitamente bem. Efetividade: É função não só da eficácia, mas também das condições reais em que se realiza a intervenção.

Eficácia = a _ c TL placebo – TL experimental = a + b c + d x 100 TL placebo a a + b [a / a + b ] = taxa de letalidade (TL) no grupo placebo [ c / c + d ] = taxa no grupo alocado ao medicamento

Calcular a eficácia através do RR:. TL do grupo placebo corresponde ao numerador. TL do gr experimental corresponde ao denominador Eficácia = RR – 1,0 x 100 RR

Análise de Sobrevida. A análise de sobrevida através do método de Kaplan-Meier (KM) é a estratégia analítica ideal para se examinar o comportamento temporal do desfecho e ao mesmo tempo levar em consideração as (ou ajustar por) diferenças de tempo de seguimento entre os grupos.. O método de KM permite estimar as probabilidades do evento “positi- vo”(sobrevida ou sobrevida sem recidiva).. 3 etapas: a) cálculo das probabilidades instantâneas do evento b) cálculo das probabilidades de sobrevida além do momento em que cada evento ocorre c) cálculo das probabilidades cumulativas de sobrevida

Avaliação de fatores etiológicos: estudo de casos e controles (estudo retrospectivo). Identificar fatores de risco; Compara-se indivíduos com a enfermidade (casos) x indivíduos sem a enfermidade (controle), no que diz respeito à exposição passada a um fator que se suspeita ser um fator de risco. Estudo caso x controle Casos com a enfermidade que se deseja estudar Controle sem a enfermidade que se deseja estudar Identificação de exposição passada ao fator de risco sob suspeita Identificação de exposição passada ao fator de risco sob suspeita

Métodos de análise de dados retrospectivos : Não permite o cálculo de taxas de incidência, pois é selecionado um número pré- determinado de casos e controles, após o que tenta identificar a proporção com a exposição passada ao fator de risco sob suspeita em cada grupo. O risco relativo é calculado através de ODDS RATIO (OR), que é uma estimativa representativa do risco relativo quando a enfermidade não é muito comum. OR = a x da = casos expostos no passado ao fator de risco b x cb = controles expostos no passado ao fator de risco c = casos não expostos no passado ao fator de risco d = controles não expostos no passado ao fator de risco Interpretação prospectiva, pois é uma estimativa do risco relativo.

Interferência causal: inimigos (viés e confusão) – antes de se concluir por uma associação causal entre um determinado fator e um determinado desfecho, devemos eliminar os fatores de erro possível. Viés – são erros sistemáticos podem ocorrer quando existem defeitos no desenho do estudo ou nos procedimentos de coleta de dados. Podem ser de 2 tipos: a.Viés de seleção: quando o processo de seleção é falho, produzindo associação distorcida entre o fator de risco e o desfecho de interesse. b.Viés de informação: ocorre quando os dados do estudo não são válidos, é importante que o pesquisador encarregado de monitorar a pesquisa, não saiba a que grupo o individuo pertence (caso ou controle). Confusão: Em estudos não experimentais, não se alocam aleatoriamente indivíduos aos grupos que se deseja comparar. Conseqüentemente alguns fatores podem diferir entre os grupos, que podem ser responsáveis por uma associação estatística não causal entre o fator de risco suspeito e a enfermidade. É também definida como uma variável que difere entre os grupos a serem comparados e que tem uma relação causal com a enfermidade sob investigação.

Estratégias de abordagem do fenômeno de confusão Pareamento – os grupos a comparar são pareados com a relação às variáveis de confusão. Estratificação – tipo especial de pareamento. Após a coleta de dados, estratifica- se a variável de confusão por categoria, e avalia-se a associação entre a variável principal e a doença sob investigação em cada extrato (categoria) da variável de confusão. Na estratificação, o fenômeno de confusão existe quando o odds ratio total é diferente dos odds ratios estratificados, que por sua vez são semelhantes entre si. Ajuste – consiste na aplicação de métodos estatísticos a dados já coletados. As técnicas de ajuste podem ser simples (através de métodos diretos) ou complexas (ajuste através de métodos de regressão).

O fenômeno de suscetibilidade ao fator de risco : interação (modificação de efeito) – o fenômeno de interação ocorre quando o efeito da exposição a um fator de risco ou fator prognostico, ou a efetividade de uma intervenção terapêutica, diferem de acordo com a presença ou ausência de um “terceiro” fator – que pode ser genético ou ambiental e é designado de “modificador de efeito” ou “fator de suscetibilidade”. Modificador de efeito O fenômeno de interação é parte integral do contexto etiológico e pode ser útil na identificação de grupo especialmente suscetíveis a um fator de risco ou a uma intervenção terapêutica.

Avaliação da aleatoriedade: é uma associação constatada estatisticamente, que é estimada através do intervalo de confiança (95%) ou da significância estatística (erro alfa ou “p”). O valor de “p” (erro alfa) indica a probabilidade de que a associarão ou efetividade observada no estudo representa meramente uma variação aleatória de um valor nulo. A maioria dos pesquisadores considera 5% como o ponto de corte, abaixo deste valor a probabilidade é considerada nula. O intervalo de confiança de 95% indica a faixa de valores verossímeis com uma “confiança” de 95%.

Tanto o intervalo de confiança quanto o valor de “p” dependem de vários fatores, sendo os mais importantes o tamanho da amostra e a magnitude do efeito, quanto maior o ensaio menor o valor de “p” e mais estreito é o intervalo de confiança. O valor de “p” e o intervalo de confiança não verificam qualidade do estudo. Um estudo sem viés é chamado de válido é um estudo com um estreito intervalo de confiança. O ideal é realizar um estudo válido e preciso. Cada valor incluído no intervalo de confiança de 95% não tem a mesma probabilidade de representar o valor verdadeiro. A melhor maneira estimativa do efeito é a estimativa pontual, a probabilidade de o valor ser o verdadeiro, diminui `a medida que os valores se afastam da estimativa pontual.