Dep. Medicina Preventiva Disciplina de Bioestatística Ângela Tavares Paes UNIFESP/EPM Dep. Medicina Preventiva Disciplina de Bioestatística Curso de Análise Estatística - Ângela T. Paes

Apresentação Pessoal / Profissional Formação Acadêmica Graduação em Estatística (1994) – IME – USP Mestrado em Estatística (1999) – IME – USP Doutorado em Estatística – IME – USP (término em 2006) Experiência Profissional Quest Análises para Planejamento de Marketing ( 1994-1996) Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia ( 1996-2003 ) Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) ( desde 2004 ) Consultoria/Assessoria em Estatística ( desde 1993 )

A Estatística na Saúde “Explosão” do uso de métodos estatísticos na área da saúde nos últimos 25 anos. Aparecimento de novas revistas e publicação de livros especializados. Muitas mudanças Dissertações de mestrado, teses de doutorado e publicações científicas Métodos empregados Atitudes dos profissionais de ambas as áreas

Revisão da literatura (exemplo) Fonte: Altman DG. Statistics in Medical Journals: Developments in the 1980s. Statistics in Medicine, 10, 1897-1913 (1991).

Motivos e conseqüências do “fenômeno” Facilidades computacionais Maior acesso aos computadores e aos programas estatísticos. Qualidade dos dados (informatização) Exigência das pessoas que julgam os trabalhos Revistas, congressos, teses, orgãos que supervisionam as pesquisas Maior número de estatísticos trabalhando em pesquisas médicas. Valorização do profissional.

Conseqüências negativas do “fenômeno” A indústria dos valores de p Mau uso da estatística (banalização dos métodos) Qualificação dos referees Inúmeros erros Exemplo: estudo para avaliar as características de pacientes antes e 2 anos após cirurgia (jejuno-ileal bypass). Algumas variáveis: peso, altura e idade. Andersen, B. Methodological Errors in Medical Research, Blackwell, Oxford,1990.

Erros Comuns Falhas no planejamento seleção de pacientes (amostragem) Apresentação dos resultados Exemplo: Média  DP Comparações múltiplas teste t para comparar 3 ou mais grupos Categorização de variáveis contínuas Análise de subgrupos comparação de níveis descritivos Teste t para duas amostras independentes no lugar de t-pareado Altman DG. Statistical Reviewing for Medical Journals. Statistics in Medicine, 17, 2661-2674 (1998).

Cuidados com a “Cultura” Estatística Significância estatística x relevância clínica Exemplo: Medicina baseada em evidências Meta-análise e Revisão sistemática

Diminuir o tempo entre o desenvolvimento da teoria e a aplicação. O profissional VANTAGENS Oportunidade de atuar em diversas áreas (grande versatilidade) Assuntos e metodologias diferentes (não existe rotina) Atuar em ambiente acadêmico, comercial ou ambos (Atualização - métodos estatísticos) Grande demanda (poucos profissionais emuita procura) Papel do estatístico: transferência de tecnologia Diminuir o tempo entre o desenvolvimento da teoria e a aplicação.

Métodos freqüentemente utilizados Dimensionamento de amostras Teste t de Student, tabelas de contingência (teste 2), testes não paramétricos Análise de Variância (ANOVA) Regressão Logística Coeficiente de correlação e regressão linear Testes diagnósticos (sensibilidade, especificidade, curvas ROC) Análise de Sobrevivência (curvas de Kaplan Meier, teste log-rank, regressão de Cox) Modelos Lineares Generalizados (GLM) Análise de perfis (dados longitudinais), modelos de efeitos aleatórios Estudos de Bioequivalência

Novas tendências Árvores de classificação e regressão (CART) Bootstrap (e outros métodos computacionais numéricos) Modelos aditivos (generalized additive models) Modelos para dados longitudinais - Equações de estimação (generalized estimating equations - GEE) Redes neurais Modelos hierárquicos (Modelos multi-níveis) Modelos de fragilidade (Frailty) Métodos bayesianos (Gibbs Sample, MCMC) Estatística em Genética

O profissional DESVANTAGENS Salário (porém, muitas oportunidades no “mercado informal”) Dificuldades na comunicação com profissionais da saúde falta de conhecimento da estatística pouco tempo para a análise falta de clareza e objetividade do pesquisador falta de reconhecimento (trabalho técnico)

Onde trabalhar? Empresas de consultoria em pesquisa na área médica/biológica Laboratórios farmacêuticos Universidades privadas Universidades públicas (com mestrado e/ou doutorado) Negócio próprio / free lancer

Considerações Finais É a área CERTA para quem quer sempre usar o que aprendeu na faculdade gosta de estudar/pesquisar tem motivação para aprender coisas novas e interagir com profissionais de outras áreas É a área ERRADA para quem quer ganhar muito dinheiro almeja cargos altos, mesmo que seja necessário assumir funções administrativas não relacionadas com Estatística