Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Medicina > Preventiva > Flashcards

Preventiva Flashcards

1
Q

Definição de prevalência

A

Número de casos de um doença ou evento de saúde. Indica a magnitude da doença no momento. Casos novos + já existentes. Bom para ver doenças mais crônicas.

(Total de casos da doença em um local e período/ População suscetível à doença do mesmo local e período) x 10^n.

10^n
- Mortalidade e incidência acumulada: 10^3 (1.000)
- Mortalidade materna: 100.000
- Comparar indicadores com a mesma potência de 10

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Fatores que aumentam e diminuem a prevalência

A

Aumentam
- Maior duração da doença
- Aumento da sobrevida
- Aumento da incidência
- Imigração de casos
- Emigração de pessoas saudáveis
- Melhora dos recursos diagnósticos
- Melhora do registro dos casos

Diminuem
- Menor duração da doença
- Maior letalidade da doença
- Melhora no tratamento curativo da doença
- Redução de casos novos (incidência)
- Imigração de pessoas saudáveis
- Emigração de casos

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Definição de Incidência

A

Mede o número de casos novos de uma doença em uma população em determinado local e período. Mostra as pessoas que estão contraindo a doença, podendo estimar o risco de adoecer. Bom para avaliar doenças agudas.

(Casos novos da doença em um local e período/ População suscetível à doença do mesmo local e período) x 10^n.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Relação Incidência x Prevalência

A

Em doença crônicas: P > I
Em doenças agudas: P = I ou um pouco maior

Prevalência = Incidência x duração da doença

Obs: Incidência e Prevalência são indicadores de morbidade

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Definição de incidência acumulada

A

Probabilidade de um indivíduo, de um determinada população, desenvolver uma doença em um período específico. No denominador são contabilizadas só as pessoas que não tinham a doença no início do período.

Ex: Em uma cidade de 100 pessoas em 2020, 5 pessoas ficaram doentes pela doença X e 5 já estavam doentes antes do início do ano.
Prevalência: 10/100 = 10%
Incidência: 5/100 = 5%
Incidência acumulada: 5/95 = 5,26% ou 52,63 a cada 1.000 habitantes.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Definição de taxa de ataque

A

Mais usada em surtos, epidemias em uma população bem definida.

  • Taxa de ataque primário: (Número de casos novos/ População exposta no local) x 100. É a mesma fórmula da incidência.
  • Taxa de ataque secundário: (Número de casos em contatos de casos primários/Número total de contatos) x 100.

Ex: Em uma festa com 400 pessoas, 45 ficaram doentes. Taxa de ataque primário = (45/400) x 100 = 11,25%. Esses 45 casos tiveram contato com outras pessoas depois e o número total de casos subiu para 93 (contactante). Desses, 21 não estavam na festa. Taxa de ataque secundário = (21/93) x 100 = 22,5%

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Indicadores de mortalidade

A
  • Coeficiente de mortalidade geral
  • Mortalidade materna
  • Mortalidade infantil
  • Mortalidade proporcional
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Coeficiente de mortalidade geral

A

(Número de óbitos no período/população) x 1.000

Causas mais prevalentes de morte no Brasil: 1º: Doença do aparelho circulatório; 2º Neoplasia; 3º é diferente para homens e mulheres. No geral e nas mulheres são as doenças do aparelho respiratório e nos homens causas externas.

Obs: Na pandemia as doenças infecciosas e parasitárias (covid-19) passou para 2º, enquanto neoplasias foi para 3º.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Coeficiente de mortalidade materna

A

É utilizado o número de nascidos vivos, usado para avaliar o número de gestantes com risco de morte materna e crianças menores de 1 ano.

(Número de óbitos por causa materna/Número de nascidos vivos) x 100.000

Óbito por causa materna: Morte de uma mulher por condições decorrentes da gestação, parto ou até 42 dias após o término da gestação. Pode ser classificada como tardia quando ocorre devido ao parto porém depois de 42 dias.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Coeficiente de mortalidade infantil

A

Óbitos ocorridos em crianças menores de 1 ano de acordo com o número de nascidos vivos, ou seja, avalia o risco de morte no 1º ano de vida.

(Número de óbitos em menores de 1 ano/Números de nascidos vivos) x 1.000

  • Perinatal: 22 semanas de IG até 7 dias após o parto
  • Neonatal: Primeiros 27 dias de vida completos
  • Neonatal precoce: 0 a 6 dias de vida completos
  • Neonatal tardia: 7 a 27 dias de vida completos
  • Pós-neonatal: 28 a 364 dias de vida completos
  • Infantil: Até 1 ano
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Principais causas de morte de acordo com a mortalidade infantil

A

Infantil
- 1º: Afecções do período perinatal
- 2º: Malformações congênitas
- 3º: Doenças do aparelho respiratório

Neonatal
- 1º: Afecções do período perinatal
- 2º: Malformações congênitas
- 3º: Doenças do aparelho respiratório

Pós-Neonatal
- 1º: Malformações congênitas
- 2º: Afecções do período perinatal
- 3º: Doenças do aparelho respiratório

Neonatal e pós-neonatal tiveram queda dos índices devido ao TRO, melhora da cobertura vacinal, incentivo ao aleitamento materno e ampliação do saneamento básico e atenção à saúde.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Coeficiente de mortalidade perinatal

A

(Número de perdas fetais com 22 semanas ou mais + número de óbitos até 6 dias completos/ Número de nascidos vivos + perdas fetais com 22 ou mais semanas de gestação) x 1.000

Avalia a qualidade da assistência obstétrica, neonatal e dos serviços de saúde. Auxiliam o planejamento de ações de prevenção e redução de morte fetal e neonatal precoce evitável.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Coeficiente de natimortalidade

A

(Número de nascidos mortos com 22 semanas ou mais de gestação/ Número de nascidos vivos + número de nascidos mortos) x 1.000

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Definição de mortalidade proporcional

A

Numerador terá os óbitos e o denominador o total de óbitos cuja fração se deseja conhecer.

Mortalidade proporcional a causa X: (Número de óbitos pela causa X/ Número total de óbitos no período) x 100

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Definição do índice de Swaroop-Uemura

A

Indica a proporção de mortes em maiores de 50 anos em relação à mortalidade geral. Em países desenvolvidos varia entre 80-90%, nos em desenvolvimento em torno de 50%.

Grupo 1 (ISU >75%): países desenvolvidos
Grupo 2 (ISU entre 50-74%):
Grupo 3 (ISU entre 25-49%)
Grupo 4 (ISU <25%): alta proporção de mortes de jovens; alto grau de subdesenvolvimento

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Curva de Nelson de Moraes

A

Avalia óbitos. Os cálculos são de mortalidade proporcional por faixa etária: <1 ano, 1-4 anos, 5-19 anos, 20-49 anos e >50 anos.

Tipos I (pior nível), II, III e IV (melhor nível)

  • Tipo I: “N invertido”. Mortalidade acentuada em fases iniciais da vida, com predomínio entre 20 e 49 anos. Maior mortalidade por causas externas e doenças infectocontagiosas.
  • Tipo II: “L” ou “J invertido”. Alta exposição às adversidades da natureza. 50 anos ou mais com baixa mortalidade pois poucos chegam até la.
  • Tipo III: “U”. Próximo do esperado. Óbitos infantis acima do esperado.
  • Tipo IV: “J”. Pouca criança morrendo e maiores taxas em idades mais avançadas.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Definição de Letalidade

A

Probabilidade de morte (desfecho) entre os doentes (expostos). Avalia a gravidade da doença, o risco de morte de quem tem a doente

(Número de óbitos por determinada doença/Número de casos da doença no período) x 100

Ex: 14.000 casos e 5 óbitos de uma doença X
Letalidade: 5/14.000 = 3,5 óbitos a cada 10.000 casos.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Definição de taxa de mortalidade por causa

A

Número de óbitos por uma causa específica, expresso por 100.000 habitantes, em determinado local e período. Avalia o risco de alguém da população morrer por uma causa específica.

(Número de óbitos pela causa/população total) x 100.000

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Epidemiologia do câncer no Brasil

A

As 3 mais incidentes (exceto câncer de pele não-melanoma - são os mais frequentes (30% dos tumores malignos) porém tem baixa letalidade).

  • Mulheres
    1º: Mama
    2º: Cólon e reto
    3º: Colo do útero
  • Homens
    1º: Próstata
    2º: Cólon e reto
    3º: Pulmão

Mortalidade

  • Mulheres
    1º: Mama
    2º: Pulmão
    3º: Cólon e reto
  • Homens
    1º: Pulmão
    2º: Próstata
    3º: Cólon e reto
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Indicadores compostos: APVP, DALY e QALY

A
  • APVP (Anos potenciais de vida perdidos): Número de anos de vida que a população deixa de viver por mortes prematuras. Usa a expectativa de vida ao nascer (IBGE: 76,8 anos; sem contar covid). A causa com maior indicador são causas externas (em SP).
  • DALY (Anos de vida perdidos ajustados por incapacidade): Avalia o tempo vivido com incapacidade/limitação por doença + o tempo perdido devido a mortalidade prematura. Ex: Doença X causou a perda de 1 ano de vida saudável de uma pessoa. Pode ser calculado pelo YLD (anos vividos com incapacidade) + YLL (anos de vida perdidos).
    YLL: Número de mortes x expectativa de vida na idade ao morrer (difícil de cobrar)
    YLD: Número de casos x duração até remissão ou morte x peso da incapacidade (difícil de cobrar)
  • QALY (Anos de vida ajustados por qualidade de vida): Estima os anos com qualidade de vida esperados para uma pessoa ou população. 1 QALY = 1 ano de vida saudável. Avalia se as intervenções foram eficazes ao ponto de melhorar a qualidade de vida.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Tipos de amostras

A

Probabilísticas (aleatória, sem interferência do pesquisador): Aleatória (simples ou estratificada), sistemática ou por conglomerados.

Não probabilísticas (com interferência do pesquisador): por cotas, por julgamento ou de conveniência

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Amostras probabilísticas

A
  • Aleatória simples: Todos os indivíduos tem a mesma probabilidade de fazer parte da amostra. É feito um sorteio comum, sendo boa para fazer em populações homogêneas. Ponto negativo: É preciso conhecer todas as pessoas da população para realizar o sorteio. Ex: Pesquisa numa região de 1.000 mulheres, para ter uma amostra de 5% sorteia 50 mulheres.
  • Aleatória estratificada: Os indivíduos são divididos em estratos e a partir disso são feitos os sorteios. Melhor para populações heterogêneas. Ex: Há diferenças entre mulheres do bairro A e B, dessa forma, para escolher as 50 mulheres são feitos 2 sorteios, um para cada bairro
  • Sistemática: Indivíduos já estão ordenados de alguma forma (ex: número de prontuário, da rua). São selecionadas as pessoas de acordo com um intervalo fixo de seleção (número de indivíduos na população/amostra desejada). Ex: Tem 1.000 mulheres e a amostra desejada é de 50. 1.000/50 = 20, ou seja, seleciona-se o primeiro número de prontuário e vai pulando de 20 em 20 até chegar no 50.
  • Por conglomerados (Cluster): Cada unidade é um grupo, útil quando a população é muito grande. Ex: Quer estudar o Brasil inteiro; divide o país por estados.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Amostras não probabilísticas

A
  • Por cotas: População divididas por estratos (cotas) de acordo com alguma característica. Ex: Pesquisador quer apenas mulheres entre 30 e 50 anos. Pode ficar na porta de um hospital selecionando todas dessa faixa.
  • Por julgamento: Feito por um perito no assunto. Ex: Escolhe os participantes que,de acordo com sua experiência, tem características mais representativas da doença X.
  • De conveniência: Não há desejo de generalizar para toda uma população. Ex: Dono do mercado quer ver o alimento preferido dos seus consumidores, não do país, então entrevista só os que entram em sua loja.
24
Q

Variáveis

A
  • Numérica/quantitativa contínua: Números que podem assumir valor decimal. Ex: Peso, altura, glicemia, consumo em g.
  • Numérica/quantitativa discreta: Número que necessariamente são inteiros. Ex: Número de filhos, de consultas realizadas
  • Categórica/qualitativa nominal: Variáveis não numéricas que não tem ordenação entre categorias. Ex: sexo, cor dos olhos, variáveis sim/não
  • Categórica/qualitativa ordinal: Variáveis não numéricas que tem ordenação. Ex: mês da ocorrência, escolaridade, estágio de câncer
25
Q

Medidas de tendência central e dispersão

A

Ex: 200, 200, 200, 250, 300, 400, 550, 650, 700, 750, 800, 800, 1.000, 1.500 (dica de prova: colocar a lista em crescente)

Central: Média, moda e mediana
- Moda: Valor que mais aparece. Pode ser uni, bi ou multimodal. Ex: 200 aparece 3x - unimodal. Se outro número aparecesse 3x também, seria bimodal.
- Mediana: O valor que divide a amostra em 2 metades. Ex: Nesse caso é o 550, porque o total de números é ímpar. Se for par, é feita a média entre os dois números centrais.

Dispersão: Amplitude, variância e desvio-padrão
- Amplitude: Diferença do valor máximo e mínimo. Ex: 1.500 - 200 = 1.300
- Variância: distância dos valores da pesquisa em relação à média. Quanto maior a variância, mais dispersa são os dados.
- Desvio-padrão: Calculado a partir da variância - é a sua raíz quadrada. Mais usado em diagramas de controle e para criar uma curva de distribuição normal (curva de Gauss - mostra a distribuição normal de acordo com a probabilidade).
Altos valores de variância e DP indica que a distribuição é mais dispersa (valores da amostra mais distantes da média).

26
Q

Quartis e Box-Plot

A

Ex: 200, 200, 200, 250, 300, 400, 550, 650, 700, 750, 800, 800, 1.000, 1.500

Quartis: dividem a sequência em 4 partes. Q2 é a mediana. Divide em “quartos”. Ex: Q1 seria 250, Q2 seria 550 e Q3 seria 800.

Box-Plot: forma gráfica de representar o quartis. Outlier são valores extremos.

27
Q

Hipótese Estatística

A
  • Hipótese nula (H0): Hipótese negativa entre um fator e um desfecho. Ex: Não há relação entre tomar suco de uva e câncer de colo.
  • Hipótese alternativa (HA): Hipótese positiva - há associação entre fator e desfecho. Ex: Há relação entre tomar suco de uva e câncer de colo.

É feito um teste de hipóteses para aceitar ou rejeitar a hipótese nula. Se o estudo mostrar associação, será que é verdadeira ?

28
Q

Erro tipo 1 e 2 nas hipóteses

A

Aceitamos a H0: Quando H0 é verdadeira, nossa hipótese está certa; H0 é falsa, há o erro tipo 2 (beta).

Rejeitamos a H0: Quando H0 é verdadeira, há o erro tipo 1 (alfa); quando H0 é falsa, nossa decisão foi correta. (Ex: Hipótese: Não tem associação entre tomar suco de uva e ter câncer de colo. Eu acho que tem. Faço o estudo e não tem associação = erro tipo 1)

Não é um erro do pesquisador ou da pesquisa, é um erro aleatório. O erro só é zero se a população usada for inteira - quanto maior a amostra menor os erros.

29
Q

Alfa e p-valor

A

Alfa: nível de significância. É um valor pré-fixado, mais comum de 5% (0,05). Ex: Quero um intervalo de confiância de 95%. 1-0,95 = 0,05. Dessa forma, o limite do p-valor é 0,05.
Se na pesquisa o p-valor é <0,05 há significância estatística. Se for >0,05 não há significância.

30
Q

Estudos descritivos

A

Descrevem uma situação sem fazer comparações. São usados em eventos raros ou na primeira descrição de um agravo. É rápido e barato mas englobam uma amostra pequena, não representativa da população.

31
Q

Tipos de estudos descritivos

A
  • Relato de caso: Tendem a ser casos isolados e únicos, detalhando a apresentação da doença. No geral 1 caso, no máximo 3. Ex: 1º caso de doença por COVID.
  • Série de casos: Descrição de muitos casos. Mais do que 3 casos. Ex: primeiros casos de microcefalia com Zika no Brasil

Problemas de ambas: baixa evidência sem possibilidade de extrapolar para a população

32
Q

Estudos analíticos

A

Estabelecem comparações, associando exposição e desfecho fazendo análises estatísticas.

33
Q

Tipos de estudos analíticos

A

Como diferenciar ?

1º passo: Ver se é observacional (o pesquisador apenas observa a história natural) ou intervencionista (o pesquisador realiza uma intervenção em um grupo e avalia os efeitos dela).

2º passo: Análise individual (analisa grupos de pessoas; ex: um grupo recebeu medicamento X vs controle; pessoas expostas ao composto U vs não-expostas) ou agregada (análise comparativa de territórios; ex: consumo de gordura e incidência de CA entre brasil vs china)

3º passo: Estudo transversal (dados sobre exposição e desfecho são obtidos no mesmo momento) ou longitudinal (são obtidos em momentos diferentes)

34
Q

Estudo transversal ou prevalência ou inquérito

A

Observacional, individual e transversal

É feita uma observação direta da população em uma única oportunidade (feito questionário, entrevista, inquérito sorológico). Usada para avaliar exposição e desfecho ao mesmo tempo.

  • Vantagens: Bom para avaliar prevalência, tem curto tempo para realização e baixo custo.
  • Desvantagens: Baixo poder analítico, não pode calcular incidência e é sujeito a vieses (principalmente seleção e memória)
35
Q

Estudo ecológico

A

Observacional, agregado e transversal

É feita uma observação em um único momento, sem intervenção. Costuma usar dados secundários (ex: indicadores de mortalidade, IDH) e mencionar comparações entre bairros, países, municípios. São dados agregados. Ex: mortalidade x renda per capita de países

  • Vantagens: Curto tempo para realizar e baixo custo.
  • Desvantagens: Baixo poder analítico e sujeito à falácia ecológica (erro na análise do dado, com conclusões individuais a partir de um dado agregado; ex: cidades com mais piscinas em casa tem maior mortalidade por afogamento - não faz com que ter piscina em casa seja fator de risco)
36
Q

Série temporal

A

Observacional, agregado e transversal com peridiocidade

Semelhante ao ecológico, mas analisa o dado transversal de forma periódica (ex: acompanha a incidência de dengue todo mês),

Cai pouco em prova

37
Q

Caso-controle

A

É observacional, individual e longitudinal retrospectivo

Parte do desfecho para a exposição. Os participantes são selecionados a partir da presença (caso) ou não do desfecho (controle). É retrospectiva. Avalia-se exposições de risco em ambos os grupos.

  • Vantagens: Bom para investigar fatores de risco, bom para desfechos raros e doenças crônicas. Curto tempo e baixo custo
  • Desvantagens: Baixa evidência, ruim para
    exposição rara, alto risco de viés e fatores confundidores.
38
Q

Coorte

A

Observacional, individual e longitudinal

Parte da exposição ao desfecho, com os participantes sendo selecionados pela presença ou não da exposição. A coleta de dados pode ser prospectiva ou retrospectiva.

Prospectivo (ou concorrente): Boa evidência, bom para exposição rara e calcula risco; Limitações são longo tempo de seguimento e alto custo, ruim para desfechos raros e viés de seleção

Retrospectivo (ou não-concorrente ou histórica; cai pouco em prova): diferença para caso-controle é que o pesquisador busca dados no passado para compor ou grupos, não é pelo desfecho, é para exposição ou não. Bom para exposição rara, curto tempo, baixo custo e calcula risco; suas limitações são ser ruim para desfechos raros, ter viés de seleção e ser sujeito a registro incompleto de dados.

39
Q

Ensaio clínico

A

Intervencionista, individual e longitudinal

Parte da exposição para o desfecho, é prospectivo. São selecionados pacientes randomizados e divididos em grupo experimental (que sofre a intervenção) e controle (serve de comparação), avaliando sucesso ou não em cada grupo. Pode avaliar medicações, vacinas, cirurgias.

  • Vantagens: Alto nível de evidência, comparação entre 2 tratamentos em nível individual.
  • Desvantagens: Longo tempo de seguimento e alto custo.
40
Q

Ensaio comunitário

A

Intervencionista, agregado e longitudinal

Intervenção em regiões geográficas diferentes, analisando em clusters (conglomerados)

  • Vantagens: Boa evidência, avalia a validade de uma intervenção em população específica
  • Desvantagens: Longo tempo de seguimento e alto custo

(Cai muito pouco em prova)

41
Q

Fases de um ensaio clínico

A

Pré-clínica: Feita in vitro

I: Pequeno grupo de indivíduos saudáveis. Avalia as vias de administração, doses, farmacocinética, farmacodinâmica, tolerabilidade, segurança e interações medicamentosas

II: 100 a 300 indivíduos de forma geral. Avalia a segurança a curto prazo, imunogenicidade e a relação dose-resposta. Até aqui é considerado um estudo-piloto.

III: Amostra na casa de milhares de pessoas. São feitos ensaios clínicos randomizados, controlados e multicêntrico. Compara a nova droga com um placebo. Verifica a eficácia e efeitos colaterais desconhecidos, acontecendo antes da comercialização do medicamento

IV: População geral. Produto já comercializado, fase de farmacovigilância. Fica de olho em efeitos colaterais não visto em fases anteriores.

42
Q

Tipos de estudo: aberto/open-label, simples cego, duplo cego, triplo cego

A
  • Aberto: Todos sabem o grupo que o participante pertence
  • Simples cego: Alguém não sabe. No geral é o participante que não sabe.
  • Duplo cego: Nem o participante nem o pesquisador sabem
  • Triplo cego: Nem o participante, nem o pesquisador, nem o estatístico sabem.
43
Q

Efeito Hawthorne

A

Participante muda sua característica ao ser observada. Ex: estudo para emagrecimento, fazer parte do controle e começa a ir pra academia (não ia antes).

44
Q

Critérios de Hill

A

1 - Força de associação: quanto maior a correlação entre os achados, maior a chance de estarem correlacionados.
2 - Consistência: Repetir estudos em diferentes lugares e ter o mesmo desfecho.
3 - Especificidade: Causa necessária para efeito.
4 - Temporalidade: Desfecho deve ocorrer após a exposição.
5 - Gradiente biológico/efeito dose/resposta: quanto maior a exposição mais forte é o desfecho.
6 - Plausibilidade: Avalia se a relação estudada é plausível diante do conhecimento biológico prévio.
7 - Coerência: O novo conhecimento não pode entrar em conflito com conhecimentos prévios.
8 - Evidência experimental: Causa e efeito podem ser reproduzidos em experimentos
9 - Analogia: Quando o conhecimento prévio ajuda a estabelecer um novo conhecimento.

45
Q

Vieses dos estudos

A
  • Seleção: O grupo estudado não é representativo da população ou os grupos comparados são diferentes devido a seleção. Ex: informações obtidas por redes sociais.
    Como evitar: randomização
  • Aferição: Há imprecisão na coleta de dados devido à não padronização da ferramenta de coleta. Ex: Ver peso com balanças diferentes .
    Como evitar: Calibrar o equipamento
  • Memória: Mais comum nos casos-controle. Dados imprecisos por não se lembrarem. Paciente doente lembra mais das informações
    Como evitar: Boa anamnese
  • Confundimento/Confusão: Algum fator influencia no resultado final.
    Como evitar: Usar critérios de exclusão, controlar as variáveis
  • Seguimento/Perda de acompanhamento: Perda de participantes do estudo
46
Q

Níveis de recomendação e evidência

A

Avalia validade e confiança

Revisões sistemáticas
Ensaio clínico randomizado
Coorte
Caso-controle
Estudo de caso
Opinião de especialista
Pesquisa animal
In vitro

  • Nível I/A: Metanálises e revisões sistemáticas, ensaio controlado e randomizado com IC estreito
  • Nível II/B: Revisão sistemática de coorte, estudo coorte, ensaio clínico de menor qualidade
  • Nível III: Revisão sistemática de caso-controle e caso-controle
  • Nível IV: Relato de caso
  • Nível V: Opinião sem avaliação crítica ou de estudos em animais
47
Q

Grau de recomendação

A

A - Altamente recomendado
B - Recomendação favorável
C - Recomendado, porém não conclusivo
D - Não recomendado
I - Inconclusivo

48
Q

Medidas de associação

A

Ver tabela nas fotos.

  • Risco relativo: Risco de alguém exposto desenvolver o desfecho. Mede o risco real da amostra. Mais usado em estudos de coorte e ensaio clínico*. Cálculo: incidência nos expostos/incidência nos não expostos.
    RR = (a/a+b)/(c/c+d)
  • Odds-Ratio: Mostra a chance de um indivíduo com o desfecho ter sido exposto. É uma aproximação do RR, não medindo o risco de fato. Mais usado em caso-controle*. Cálculo: Produtos cruzados. OR = (a.d)/(b.c)
  • Razão de prevalências: Relaciona a prevalência entre expostos e não expostos. Mais usado em estudos transversais. Divide-se a prevalência nos expostos pela nos não expostos. É o mesmo cálculo do RR.
49
Q

Interpretação das medidas de associação

A

1º passo: Avaliar se teve associação - fator de risco ou protetor. Ver o RR, OR ou RP. Se = 1, não tem associação; se >1 é fator de risco; se <1 é fator de proteção.

2º passo: Ver se tem significância estatística pelo IC ou p-valor. Se IC: Dois extremos acima de 1 (ex: 1,03 e 5,03) a associação é significativa; se ambos abaixo do 1 a associação é significativa; se um abaixo e outro acima do 1 (ex: 0,4 e 3,2), a associação não é associativa. Se p-valor: se <0,05, a associação é significativa.

3º passo: Qual a magnitude da associação. 3 cenários. Se RR, OR ou RP entre 0 e 1, é feito o valor complementar. Ex: RR = 0,6; complementar é 1 - 0,6 = 0,4. Dessa forma, o desfecho foi reduzido em 0,4 vezes (40%); Se RR, OR ou RP entre 1 e 2, é usado o valor depois da vírgula. Ex: Valor é de 1,60, usa-se 0,6. Dessa forma, o desfecho aumentou em 0,6 vezes (60%); se RR, OR ou RP >2, diminuir 1. Ex: Valor é 3,4. 3,4 - 1 = 2,4. Desse modo, o desfecho aumentou em 2,4 vezes (240%)

50
Q

Gráfico de Floresta (Forest plot)

A

É uma representação gráfica da medida de associação e do IC. Muito usado em revisões sistemáticas e metanálises.

51
Q

Redução relativa de risco (RRR)

A

Redução do risco individual da ocorrência do desfecho, usado pra calcular a eficácia de um ensaio clínico. É um valor complementar do RR. Cálculo: 1 - RR; RR = RT/RC.

52
Q

Redução absoluto do risco (RAR)

A

Mede em % o quanto a intervenção reduziu o número de eventos. Cálculo: RAR = RC - RT (risco do controle - risco do tratamento; incidência em ambos).

53
Q

Número necessário para tratar (NNT)

A

Quantos pacientes tem que ser tratados para que 1 seja “salvo”.
Cálculo: NNT = 1/RAR

54
Q

Número necessário para causar dano (NNH)

A

Cálculo similar ao do NNT. É o número de pacientes que precisam ser tratados para 1 ter desfecho desfavorável.

55
Q

Risco atribuível ao fator (RAF)

A

Parte do risco que seria exclusivamente atribuída ao fator de risco em questão. Cálculo: Subtração da incidência dos expostos e dos não expostos. (a/a+b) - (c/c+d).

Medicina (5 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions