MEDIDA DO EFEITO: RESPOSTA DICOTÔMICA Ane Christian Cleverson Diego C. Marjorie

Medida do efeito... Estudos de caso-controle – qual o efeito de um fator de exposição sobre uma determinada doença? É necessário medir o efeito de uma determinada exposição; Na área médica, é utilizada para analisar a associação entre um fator de risco e uma doença.

FATOR DE RISCO DOENÇA Forte? Fraco? Muito Forte? Muito Fraco? Inconclusivo? DOENÇA

... RESPOSTA DICOTÔMICA Variável-resposta é dicotômica; Apenas duas categorias; Padrão em estudos do tipo caso controle e muitos estudos de coorte. DOENTE x NÃO-DOENTE EXPOSTO x NÃO-EXPOSTO

ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE Seus dados são agrupados na seguinte tabela: DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total

ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE Seus dados são agrupados na seguinte tabela: DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total p q p e q = tamanhos relativos das coortes do estudo Exemplo: p = 0,3 = 30% de expostos ao fator de risco p = P (E) e q = P (E) p + q = 1

ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE Seus dados são agrupados na seguinte tabela: pP1 = P (D ∩ E) DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total pP1 qP0 p q 1 P1 = proporção de pacientes que desenvolveram a doença, dentre os expostos. P1 = P (D|E) P0 = proporção de pacientes que desenvolveram a doença, dentre os não expostos. P0 = P (D|E)

ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE Seus dados são agrupados na seguinte tabela: pQ1 = P (D ∩ E) DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total pP1 qP0 pP1 + qP0 pQ1 qQ0 p q 1 Q1 = proporção de observados que não desenvolveram a doença, dentre os expostos. Q1 = P (D|E) Q0 = proporção de observados que não desenvolveram a doença, dentre os não expostos. Q0 = P ( D|E)

ESTUDO DE CASO-CONTROLE OU COORTE Seus dados são agrupados na seguinte tabela: DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total pP1 qP0 pP1 + qP0 pQ1 qQ0 pQ1 + qQ0 p q 1

EXEMPLO P1 = 0,20 Po = 0,10 p = 0,4 DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total pP1 qP0 pP1 + qP0 pQ1 qQ0 pQ1 + qQ0 p q 1 0,2 x 0,4 0,10 X 0,6 0,4 0,6

EXEMPLO P1 = 0,20 Po = 0,10 p = 0,4 DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total 0,08 0,06 0,14 0,32 0,54 0,86 0,40 0,6 1

E SE EU NÃO TIVER P1 E P0? Tabela de estudos de coorte: DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total a b a + b c d c + d a + c b + d N P1 = a/a+c P0 = b/b+d p = a+c/N

Medida de efeito Para QUANTIFICAR o efeito da exposição a um fator de risco, utiliza-se o Risco Relativo. RR = P (D|E) / P (D|E) = P1/P0 Ou, num estudo de coorte... RR = P1/P0 = a/a+c / b/b+d Um ensaio clínico também pode ter seu risco relativo calculado, pois é um coorte com pacientes agrupados aleatoriamente.

Exemplo 325 mg de aspirina, dias alternados, reduz a mortalidade cardiovascular? Ensaio clínico, controlado, duplo-cego. 22.071 médicos americanos. Idade entre 40 e 84 anos. Sem AVC ou IAM prévio. Não usavam aspirina nem possuíam contra- indicações ao seu uso. N Engl J Med. 1989 Jul 20;321(3):129-35. Final report on the aspirin component of the ongoing Physicians' Health Study. Steering Committee of the Physicians' Health Study Research Group.

EXEMPLO 22.071 médicos; 11037 receberam aspirina; 11034 placebo; 139 infartos dentre os usuários de aspirina; 239 no grupo placebo;

DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total 139 239 378 10898 10795 21963 11037 11034 22.071 P1 = a/a+c 139/11037 0,013 P0 = b/b+d 239/11034 0,022 RR = P1/P0 = 0,013/0,022 = 0,59 Pode-se, ainda fazer o raciocínio inverso: 1/RR = 0,022/0,013 = 1,69

CONCLUSÃO O risco de infarto dentre os que tomavam aspirina regularmente era 59% do que os que tomavam. OU O risco de infarto dentre os que não tomavam aspirina era 1,69 vezes maior do que os usuários.

ODDS RATIO NÃO se estima Risco Relativo em estudos de caso controle; P1 e P0 variam de acordo com o número de casos e controles escolhidos no estudo,e não com as características do grupo. DOENÇA FATOR DE EXPOSIÇÃO Presente Ausente Total 80 20 100 30 70 110 90 200 60 140 140 160

ODDS RATIO É a forma de medir o efeito de exposição em estudos de caso-controle; “Razão das chances”: Ψ = P1/Q1 / P0 / Q0 = P1Q0 / P0Q1 Ou, na tabela 2 x 2: Ψ = a/(a+c) / c (a+c) / b/(b+d) / b (b + d) = ad/bc

ODDS RATIO É necessário conhecer a variação do Ψ ... Var (ln Ψ) = 1/a + 1/b + 1/c + 1/d ... Para calcular o intervalo de confiança. Z é o percentil obtido de uma tabela de distribuição gaussiana padrão. Para Nível de confiança = 95%, z = 1,96.

ANALISANDO O ODDS RATIO Se o IC contém o número zero, a associação entre doença e fator não é estatisticamente significativa. O IC para Ψ é obtido exponenciando-se os limites inferior e superior do intervalo ln Ψ (e ) ; Dois motivos ocorrem para a adoção de Odds ratio para se medir associação entre doença e fator de risco: Doença rara - P1 e P0 pequenos, Q1 e Q0 próximo de 1. Ψ = P1/ P0 = RR Ψ pode ser estimado com dados de qualquer tipo de estudo. Li/Ls

EXEMPLO II Estudo sobre amamentação na infância e câncer de mama; Estudo caso-controle; AMAMENTADA NÃO AMAMENTADA Casos 353 175 Controles 449 153 Ψ = ad/bc = 353 x 153 / 449 x 175 = 0,69 Freudenheim JL, Marshall, JR, Graham S, Hellmann R, Vena JE, Bandera E, Muti P, Swanson M, Nemoto T. Exposure to breastmilk in infancy and the risk of breast cancer. Epidemiol 1994;5:324-31

EXEMPLO II Ψ = 0,69 Amamentados tem 69% do risco. Qual intervalo de confiança tenho eu? ln Ψ = ln (0,69) = -0,37 Var (ln Ψ) = 1/a + 1/b + 1/c + 1/d Var (ln Ψ) = 1/353 + 1/175 + 1/449 + 1/153 Var (ln Ψ) = 0,02

EXEMPLO II Z = 1,96 (Nível de confiança = 95%) ln Ψ = -0,37 Var (ln Ψ) = 0,02 [-0,37 – 1,96 x 0,14 ; -0,37 + 1,96 x 0,14] [-o,64 ; -0,1] EXPONENCIAR!!!

EXEMPLO II IC = [0,53 ; 0,90] (95%) 1 não está contido. Associação estatisticamente significativa entre ter sido amamentada e câncer de mama. PS: Conclusão tomada com cuidado (não é uma análise multivariada)

They're only flying too close to the sun… We'll remember… OBRIGADO! Only the good die young. One by one, They're only flying too close to the sun… We'll remember… Forever...