Estudos epidemiológicos (análise estatística e aplicação) Flashcards
2 tipos gerais de amostras, a melhor opção dentre ambas e os pontos positivos / negativos
PROBABILÍSTICA»_space; NÃO-PROBABILÍSTICA
➕ Consigo estabelecer um INTERVALO DE CONFIANÇA
➖ Precisamos ter a população catalogada para selecionar os indivíduos
Amostragem na qual todos os indivíduos da população fonte têm a mesma probabilidade de fazer parte da amostra, sendo melhor para populações homogêneas
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES
Amostragem na qual dividimos os indivíduos em estratos e, a partir deles, realizamos sorteios, sendo melhor para populações heterogêneas
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA ESTRATIFICADA
. A distribuição de uma característica pode ser maior em homens do que em mulheres - estratifico antes para fazer o sorteio em cada grupo
Amostragem na qual os participantes são selecionados aleatoriamente, mas de acordo com um intervalo fixo
AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA
Ex. 500 estudantes em ordem alfabética - queremos uma amostra de 50. Nosso intervalo fixo será de 500/50 = 10 - selecionamos aleatoriamente o primeiro selecionado (1 a 10) - sorteamos o 5, por exemplo, vamos selecionando seguindo o intervalo fixo de 10 (5, 15, 25, 35…) até chegarmos em 50 crianças
Amostragem na qual temos vários subgrupos, que servem como “mini populações”, sendo que cada um possui uma diversidade internamente, mas no geral se comportam de forma semelhante. Útil quando a população é muito grande ou dispersa
AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS (Clusters)
Amostragem na qual a população é dividida em estratos, de acordo com alguma característica, sendo muito utilizada em pesquisas de mercado
AMOSTRAGEM POR COTAS
Amostragem que é realizada por um perito no assunto
AMOSTRAGEM POR JULGAMENTO
Ex. Quando chamo um endócrino-pediatra para caracterizar crianças e adolescentes com sobrepeso e obesidade
Amostragem na qual não há ambição de fazer inferência dos dados para a população, sendo muito usada em pesquisas qualitativas
AMOSTRAGEM POR CONVENIÊNCIA
Definição de variável e seus 2 tipos no que tange à escala de medição
VARIÁVEL = característica que varia de um indivíduo para o outro
. Tipos quanto a escala de medição:
- QUANTITATIVAS / NUMÉRICAS = possuem valores numéricos
- QUALITATIVAS / CATEGÓRICAS = não possuem valores numéricos
4 tipos de variáveis, sua definição e exemplos de cada
- Numérica contínua (quantitativa contínua) - nº que podem assumir valor decimal (peso, altura…)
- Numérica discreta (quantitativa discreta) - necessariamente inteiros (nº filhos, nº consultas realizadas…)
- Categórica nominal (qualitativa nominal) - não possuem valores numéricos nem ordenação entre as categorias (sexo, cor dos olhos, doente/sadio)
- Categórica ordinal (qualitativa ordinal) - não possuem valores numéricos, mas possuem ordenação entre as categorias (mês de ocorrência, escolaridade, estágio de CA) ➝ vai ter uma ordem, mas não por isso é quantitativa! É apenas uma ordenação (JAN - FEV - MAR…)
○ Existe uma subjetividade, não posso falar que uma dor 8 é o dobro da dor 4, é apenas uma ordenação de escala
2 tipos de variáveis quanto à dependência
○ INDEPENDENTE (Preditora): influenciam, afetam ou determinam outras variáveis
Ex. Atividade, alimentação, obseidade
○ DEPENDENTE (Variável-resposta): são influenciadas, afetadas ou determinadas pela variável independente
Ex. Doenças cardiovasculares
Medidas de tendência central: definição geral, 3 tipos, definição de cada tipo e relação com a alteração de valores dos extremos
Formas de representar o conjunto dos valores encontrados, assumir particularidades - elementos mais representativos da amostra
○ MODA = valor que mais aparece (representa a maior concentração das observações) - NÃO é afetada por valores extremos
○ MÉDIA = soma de todos os valores dividida pela quantidade de valores na sequência - MUITO afetada por valores extremos
○ MEDIANA = valor mais central da sequência (primeiro é necessário organizar os valores em ordem) - NÃO é afetada por valores extremos
. Elementos ímpares = elemento central / elementos pares = média entre os 2 valores centrais
Medidas de dispersão: definição geral, 3 tipos e a definição de cada tipo (cálculo)
Não olho só o meio, mas também a variabilidade - mostram o quanto os valores variam da média (grau de variabilidade da amostra)
○ AMPLITUDE = valor máximo - valor mínimo
○ VARIÂNCIA = principal utilidade é calcular o desvio padrão
○ DESVIO PADRÃO = raiz quadrada da variância
Medidas de dispersão: significado da curva de distribuição normal
Seguir distribuição normal significa que os valores da amostra seguem uma CURVA DE GAUSS (indivíduos mais concentrados em valores centrais)
A média é representada pelo símbolo ___ e o desvio padrão pelo símbolo ___
A média é representada pelo símbolo μ (Mi) e o desvio padrão pelo símbolo σ (Sigma)
Hipótese estatística: definição e seus 2 tipos
Hipótese estatística = suposições feitas quanto ao valor de um parâmetro populacional, sendo que, em um estudo epidemiológico, vamos confirmar ou não nossa hipótese
○ HIPÓTESE NULA (H0) = sem diferenças entre os grupos observados
. Se aceito, escolho acreditar que os grupos são semelhantes e que esse dado raro ocorreu ao acaso
○ HIPÓTESE ALTERNATIVA (HA ou H1) = padrão diferente do usual, é diferente da população
. Rejeitando a hipótese nula em favor da alternativa, acreditamos que nossa amostra foge da distribuição normal, por isso tem prevalência alta
No teste de hipóteses queremos saber se a diferença encontrada pode ser explicada pela ___ (ocorreu ao acaso?)
No teste de hipóteses queremos saber se a diferença encontrada pode ser explicada pela VARIÂNCIA AMOSTRAL (ocorreu ao acaso?)
Erros tipo I e II, também chamados de ___ e ___, respectivamente, são erros ___, não sistemáticos (responsáveis pelos viéses)
Erros tipo I e II, também chamados de ALFA e BETA, respectivamente, são erros ALEATÓRIOS, não sistemáticos (responsáveis pelos viéses)
Em um estudo com amostra pequena teremos um ___ intervalo de confiança, um ___ alfa e um ___ p
Em um estudo com amostra pequena teremos um MAIOR/PIOR intervalo de confiança, um MAIOR alfa e um MAIOR p
No erro tipo I ___ (rejeitamos / aceitamos) a hipótese nula quando, na realidade, ela é ___ (verdadeira / falsa)
No erro tipo I REJEITAMOS a hipótese nula quando, na realidade, ela é VERDADEIRA
No erro tipo II ___ (rejeitamos / aceitamos) a hipótese nula quando, na realidade, ela é ___ (verdadeira / falsa)
No erro tipo II ACEITAMOS a hipótese nula quando, na realidade, ela é FALSA
Quanto ___ (maior / menor) o tamanho da amostra, ___ (maiores / menores) os erros
Quanto MAIOR o tamanho da amostra, MENORES os erros
Definição de alfa, o valor que geralmente utilizamos no Brasil e a interpretação com base no IC
α = nível de significância do teste - valor pré-fixado pelo pesquisador
. Varia de 1 a 10% (mais comum usar o valor de 5%) - IC de 99% = admito 1% de erro alfa ao acaso
. Brasil: IC95% = admito até 5% de erro ao acaso
Relação entre alfa e p-valor
α = limite até onde o p-valor é aceitável
P-VALOR ≤ ALFA
. Brasil: alfa de 5% (0.05) - p-valor aceitável ≤ 0.05
Quando p-valor ___ alfa, dizemos que há diferenças estatisticamente significantes entre os grupos estudados
Quando p-valor ≤ alfa, dizemos que há diferenças estatisticamente significantes entre os grupos estudados
Definição do intervalo de confiança e o significado de um IC de 95%
Intervalo de confiança nos diz se a associação encontrada teve significância estatística (outra forma de dizer o p-valor)
. Nas provas vem junto de uma medida de associação (OR ou RR)
IC = 95% = a medida (RR ou OR) esteve dentro do intervalo em 95% das vezes que o teste foi repetido
2 medidas de frequência dos estudos
Medidas de frequência:
INCIDÊNCIA
PREVALÊNCIA
Medidas de associação: definição, objetivo e os 3 representantes
Medidas de associação: QUANTIFICAM a associação entre uma exposição e um desfecho
. Objetivo: dizer se a associação foi de RISCO ou de PROTEÇÃO
○ Risco relativo (RR)
○ Odds ratio (OR)
○ Razão de prevalência (RP)
Risco relativo: definição, 2 tipos de estudos que se beneficiam do cálculo, fórmula
RISCO de um indivíduo com a exposição desenvolver o desfecho
📚 COORTE / ENSAIOS - conseguem medir incidência
RR = incidência dos expostos / incidência dos não expostos
RR = (a/a+b) / (c/c+d)
Odds ratio: definição, tipo de estudo que se beneficiam do cálculo, fórmula
CHANCE de um indivíduo com desfecho ter sido exposto - NÃO FALAMOS EM RISCO! É uma “razão de chances”
📚 CASO-CONTROLE
OR = chance de ocorrência nos expostos / chance de ocorrência nos não-expostos
OR = (a.d) / (b.c)
Diferença na hora de interpretar RR e OR
RR = de fato estima o risco de uma exposição levar ao desfecho
OR = relata uma associação, uma chance do desfecho ter relação com a exposição (não consegue definir o risco)
Razão de prevalência: estudos ___, cálculo: ___
Razão de prevalência
📚 TRANSVERSAIS (PREVALÊNCIA)
RP = prevalência dos expostos / prevalência dos não-expostos
RP = (a/a+b) / (c/c+d)
Interpretação das medidas de associação de acordo com o ponto de corte de 1
= 1 ➝ não houve associação
> 1 ➝ fator de risco
< 1 ➝ fator de proteção
Para sabermos se a medida de associação teve significância estatística ou não, devemos olhar para o ___ ou para o ___
Para sabermos se a medida de associação teve significância estatística ou não, devemos olhar para o INTERVALO DE CONFIANÇA (se não passar pelo 1 = associação significativa) ou para o P-VALOR (P <0.05)
Interprete o seguinte dado (com base na relação entre exposição e desfecho, e levando em conta o intervalo pré-determinado da medida): risco relativo de 0.6
RR = 0.6 - fator de PROTEÇÃO
Medida entre 0 e 1 ➝ utilizamos o valor complementar ➝ 1 - 0.6 = 0.4
INTERPRETAÇÃO: “com a exposição, a ocorrência do desfecho foi REDUZIDA EM 0.4 VEZES (40%)”
Interprete o seguinte dado (com base na relação entre exposição e desfecho, e levando em conta o intervalo pré-determinado da medida): risco relativo de 1.6
RR = 1.6 - fator de RISCO
Medida entre 1 e 2 ➝ utilizamos o valor após a vírgula ➝ 1 + 0.6
INTERPRETAÇÃO: “com a exposição, a ocorrência do desfecho foi AUMENTADA EM 0.6 VEZES (60%)”
Interprete o seguinte dado (com base na relação entre exposição e desfecho, e levando em conta o intervalo pré-determinado da medida): risco relativo de 3.4
RR = 3.4 - fator de RISCO
Medida ≥2 ➝ utilizamos o valor inteiro
INTERPRETAÇÃO: “com a exposição, a ocorrência do desfecho foi AUMENTADA EM 3.4 VEZES (340%)”
Gráfico de floresta (florest plot): tipo de estudo que se beneficia, significado de cada linha do gráfico, medidas representadas no gráfico, significado do gráfico diamante
Flores plot: 📚 METANÁLISE
. Mostra os resultados de apenas uma associação
. Cada linha mostra o resultado de um estudo, ao final temos o resumo dos resultados na linha do losango. O símbolo no meio da linha é o OR
. Representação gráfica das MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO e do IC
. Gráfico diamante = último, fornece o resumo da medida de associação e do IC
Interpretação do florest plot
. Linha passou pelo 1 = SEM ASSOCIAÇÃO SIGNIFICATIVA
. Linha não passou pelo 1 e está a sua direita = ASSOCIOU COMO RISCO
. Linha não passou pelo 1 e está a sua esquerda = ASSOCIOU COMO PROTEÇÃO
Redução absoluta de riscos (RAR): definição e fórmula
RAR = mede em % o quanto a intervenção reduziu o número de eventos
RAR = RC - RT
Risco no grupo controle (RC)
Risco no grupo tratamento (RT)
Redução relativa de risco (RRR): definição e fórmula
RRR = representa a redução do risco individual da ocorrência do desfecho; é o complemento do risco relativo (RR) - equivale a EFICÁCIA
RRR = 1 - RR
(RR = RT / RC)
Número necessário para tratar (NNT): definição e fórmula
NNT = quantos indivíduos precisam ser submetidos a intervenção para que um único paciente seja “salvo”
NNT = 1 / RAR
(RAR = RC - RT)
Quanto ___ o NNT, melhor
Quanto MENOR o NNT, melhor
Número necessário para causar dano (NNH - Number Needes to Harm): definição
NNH = quantos indivíduos precisam ser submetidos a intervenção para que um único paciente tenha um desfecho negativo
Risco atribuível ao fator (RAF): definição e fórmula
RAF = representação da parte de risco exclusivamente atribuída ao fator de risco em análise
RAF = INCIDÊNCIA DOS EXPOSTOS - INCIDÊNCIA DOSNÃO EXPOSTOS
Risco atribuível na população (RAP): definição e fórmula
RAP = representa quanto do total do risco é devido ao fator de risco
RAP = INCIDÊNCIA TOTAL - INCIDÊNCIA EM NÃO EXPOSTOS
Hazard ratio (razão de riscos): definição e pré-requisito ao cálculo
Hazard ratio (razão de riscos): representa a probabilidade de um indivíduo que não sofreu o desfecho vir a sofrê-lo
. Semelhante ao RR mas considerando a variável TEMPO
. Para seu cálculo é necessário conhecer o tempo que cada indivíduo permaneceu no estudo
Testes estatísticos: diferença entre amostra pareada e não pareada
PAREADA (DEPENDENTE)
. Grupos com o mesmo número de indivíduos, que podem ser idênticos ou apenas terem características parecidas
. Irmãos gêmeos ou medidas em 2 tempos diferentes para o mesmo indivíduo
. Os resultados 1 e 2 são dependentes entre si
NÃO PAREADA (INDEPENDENTE)
. Número diferente de indivíduos, com características que podem ser diferentes
Testes estatísticos: 2 tipos de distribuição e suas características
DISTRIBUIÇÃO NORMAL (PARAMÉTRICA)
. Serve a curva de Gauss
DISTRIBUIÇÃO NÃO NORMAL (NÃO PARAMÉTRICA)
. Não segue a normalidade
Teste T-pareado: variáveis utilizadas, tipo de amostra, número máximo de grupos, equivalente não paramétrico
TESTE T-PAREADO
. Variáveis NUMÉRICAS
. Amostra PAREADA
. Observa no máximo 2 GRUPOS
. Equivalente não paramétrico = WILCOXON
Teste T-não pareado (teste T de Student): variáveis utilizadas, tipo de amostra, número máximo de grupos, equivalente não paramétrico
TESTE T-NÃO PAREADO
. Variáveis NUMÉRICAS
. Amostra NÃO-PAREADA
. Observa 2 GRUPOS
. Equivalente paramétrico = MANN-WHITNEY-U
Teste ANOVA: variáveis utilizadas, tipo de amostra, número máximo de grupos, equivalente não paramétrico
ANOVA
. Variáveis NUMÉRICAS
. Amostra PAREADA ou NÃO-PAREADA
. Observa 3 OU MAIS GRUPOS
. Equivalente paramétrico = FRIEDMAN (PAREADA) - KRUSKALL-WALLIS (NÃO-PAREADA)
Qui-quadrado x Teste exato de Fisher: o que medem e diferença entre eles
Medem a mesma coisa: VARIÁVEIS CATEGÓRICAS (QUALITATIVAS)
Qui-quadrado = amostras GRANDES, resultado relativo
Fisher = amostra PEQUENA, resultados exatos
