7. Estudos Epidemiológicos (Análise Estatística e Aplicação) Flashcards
Diferencie os 2 tipos de amostragem.
Probabilística: Aleatória, sem interferência na seleção, trazendo grau de confiança maior. Contudo a população deve ser catalogada previamente para que o sorteio não tenha viés.
Não probabilística: Não são feitas ao acaso, logo não tem sorteio e sim seleção dos participantes. Há menos confiabilidade em certos casos.
Diferencie as amostragens do tipo probabilísticas exemplificando-as.
- Aleatória: Sorteio simples. Bom para população que é homogênea, não havendo risco de viés na seleção. Ex: Análise de sobrepeso em estudantes.
o Estratificada: Quando quer se analisar um fator específico que traz heterogeneidade na população homogênea, separando o grupo e realizando 2 sorteios diferentes. Ex: Análise de sobrepeso em estudantes do sexo M e F. - Sistemática: Participantes selecionados aleatoriamente em um grupo já selecionado previamente. Ex: IBGE tem catalogada todas as casas e dessas sorteia um número para randomizadamente entrevistar em cada localização.
- Conglomerados (cluster): Analise em subgrupos que por origem já são estratificado: Ex: Avaliar a população dos EUA analisando um numero em cada estado, que já é uma pre-diferenciação.
Diferencie as amostragens do tipo não probabilísticas exemplificando-as.
- Por conveniência: Não há objetivo de associar os resultados a uma população maior. Apena intenção qualitativa. Ex: Avaliação de aula, com intuito unicamente de melhor o serviço e não associar o gosto do aluno a de todos os alunos da população.
- Por cotas: Seleção feita por características pré-definidas. Ex: Pesquisa de mercado entre crianças para lançamento de um produto voltado para esse público.
- Por julgamento: Perito no assunto seleciona a amostragem. Ex: Pesquisa de sobrepeso na criança, sendo a amostragem selecionado por características indicadas por um endócrino-pediatra.
Diferencie os 4 tipos de variáveis.
Quantitativas: Contar e representar em números.
Qualitativas: Não possui valor numérico.
Independente: Influenciam as outras. Ex: Obesidade e alimentação (influencia o risco de Dç cardiovascular).
Dependente: Influenciada por outras. Ex: Dç cardiovascular (influenciada por obesidade e alimentação).
Diferencie as amostragens do tipo quantitativas exemplificando-as.
- Continua: Pode assumir valor decimal. Ex: Peso, altura, glicemia.
- Discreta: Necessariamente inteiro. Ex: nº de filhos, quantidade de consultas realizadas.
Diferencie as amostragens do tipo qualitativas exemplificando-as.
- Nominal: Não há ordem entre eles. Ex: Sexo (M e F), cor dos olhos.
- Ordinal: Existe ordenamento. Ex: Escolaridade, escala de dor, estágio de CA.
Cite e explique os 3 tipos de medidas de tendência central.
Exemplo: Voltas ao redor do campo -> 1,1,2,3,4,4,4,5,5,8,8,8,8,9,10,11,15,18,400.
Moda: Valor que mais aparece, representando a maior [das observações]. Ex: 8 voltas ao redor do campo.
Média: Valor somado e dividido pela quantidade dos valores somados. Ex: 541/29= 28,47 média de voltas ao redor do campo.
* Afetada por valores extremos, desvinculando o valor dado do valor real da população.
Mediana: Valor centra que divide os elementos, necessitando uma organização dos valores em ordem crescente. Ex: 8.
* Valores pares soma-se os dois valores do meio e divide por 2, podendo dar um valor decimal.
Medidas de tendência central: Representação dos valores encontrados próximos ao centro de uma sequência de valores.
O que é DP e curva de Gaus?
- Raiz quadrada da variância resultando em medida estatística que indica a dispersão dos dados/população em relação à média aritmética
- Quanto maior o desvio padrão, mais dispersos os dados estão.
- Quanto menor o desvio padrão, mais homogêneos os dados estão.
- Um desvio padrão baixo significa que os dados estão próximos da média.
- Um desvio padrão alto indica que os dados estão mais dispersos.
- Padrão de distribuição normal (“Gausiano” {curva de Gaus}): 95% dos resultados, que estão contidos na área entre -2DP e +2DP (t 1,960).
Amplitude: Diferença entre os valores máximo e mínimo (subtração do último pelo primeiro número). Ex: 399.
Variância: Distância da média da amostra. Quando alto evidencia resultado disperso (distribuído).
O que é o intervalo de confiança?
Intervalo em que a verdadeira média da população está contida (o valor que é confiável). É a junção (soma) da média com o t-crítico (valor que evidencia erro de acaso).
Erros de estudo: Usualmente 5% na medicina, representando formas que acontecem aleatoriamente (contrariedade ao fluxo natural do assunto estudado).
* Alfa: Limite de erro aceitável ao começo do estudo.
* P-valor: Erros que ocorreram ao longo do estudo.
Defina as duas medidas de frequência e seus respectivos cálculos.
Frequência que ocorre um evento de saúde.
- Prevalência: Dç em local/período ÷ população suscetível à dç em mesmo local/período.
- Incidência: Novos casos de Dç em local/período ÷ população suscetível à dç em mesmo local/período.
Defina as 3 medidas de associação, para qual estudo elas serverm e seus respectivos cálculos.
Quantificação da associação entre exposição e desfecho (ex: quanto tabagismo aumento o risco de DCV) fazendo uma relação entre o grupo exposto e não exposto (ex: fumantes bebem água mas não fumantes também bebem, provando que agua não causa risco de DCV).
- Risco relativo (razão de incidência): Melhor medida de associação. “Fornece o risco”, visto lidar com incidências.
* (AC+AD)/(AC+BC)
- Odds Ratio (razão de chances): Comum nos casos-controles onde o estudo já inicia com o doente desenvolvido a dç. “Estima o risco”.
* AD/BC
- Razão de prevalência: Medida clássica dos estudos transversais.
Quando uma medida de associação será e quando não será significativa?
Avaliado através da analise do intervalo de confiança.
* Não significativa: Quando os valores das medidas associativas peregrinarem entre o 1. Ex: 0,34-7,09.
* Significativa: Pode ser tanto para fator de risco (ex: 2,75-7,09) como para fator de proteção (ex: 0,34-0,89).
De um valor que represente fator de risco e um que represente fator protetor nas medidas de associação.
- Fator de proteção (<1): Se, por ex, RR de 0,65, logo o fator estudado ofereceu uma proteção de 35% à ocorrência do desfecho.
- Fator de risco (>1): Se, por ex, RR de 1,31, logo o fator estudado ofereceu risco de 31% à ocorrência do desfecho.
O que significa o ícone em formato de losango no gráfico de forest plot?
Ícone em diamante: Resumo da análise de todos os estudos contidos na análise.
* Forest plot: Interpretação do intervalo de confiança em meta análises.
