Dalila Marcão

História da Epidemiologia

O que é a epidemiologia?

É o estudo:

Da distribuição de resultados em saúde ou doença nas populaçãos

Dos fatores que determinam os resultados em saúde e doenças (fatores de risco)

De populações

Transição epidemiológica

Descreve alterações nos padrões de distribuição das populações, como:

Idade

Mortalidade

Fertilidade

Esperança de vida

Causas de morte

Transição 1

- Infeções e doenças relacionadas com nutrição

- Relacionas com a agricultura e a produção alimentar

Doenças zoonóticas ( ѕãо аquеlаѕ causadas роr novos agentes оu agentes јá conhecidos quе

incidem еm locais е espécies quе ainda nãо apresentavam а doença. Sãо dе origem animal е

podem infectar оѕ seres humanos, sendo umа ameaça à saúde pública е animal еm escala

mundial), deficiências nutricionais e o aumento crescente do contacto com doenças vetoriais.

Transição 2

- Sistema imunitário e doença – causa a evolução dos organismos

- Mudança de epidemia para doença endémica

Alterações físicas e genéticas

Transição 3

- Mudança para doença crónica e/ou degenerativa

- Aumento do período de vida útil, estilo de vida sedentário

Aumento do número de pessoas com doenças cardiovasculares e cancro

Transição 4

- Final do Século XX

Dalila Marcão

- Novas doenças

- Ressurgimento de doenças infeciosas

- Disseminação rápida devido à globalização

4 TRANSIÇÕES EPIDEMIOLÓGICAS

TRANSIÇÃO ALTERAÇÃO

1 – Emigração para cidades Passagem de algumas epidemias para muitas

epidemias

2 – Resistência imunológica e alteração no

organismo

Passagem para doenças endémicas

3 – Saúde pública e sanitarização Passagem de doenças infeciosas para não infeciosas

4 – Aumento da globalização Reaparecimento de doenças infeciosas

Pioneiros da epidemiologia

HIPPOCRATES (460-377 A.C.)

Questões ambientais e comportamentais associadas ao aparecimento da doença

Razões lógicas para a doença

A doença afeta as populações

GIROLANO FRACASTORO (1478-1553)

Percebeu que as doenças infeciosas podiam ser transmitidas – contacto direto, ar,

através das roupas

A doença era causada por uma “semente” que se multiplicava rapidamente

JOHN GRAUNT (1620-1674)

Demografia: estudo estatístico de populações humanas

Gráfico estatístico de sobrevivência acerca da mortalidade e da população

Epidemia de peste bubónica (1636)

Demografia moderna

Publicou: Natural and political observations made upon the bills of mortality (1662)

JAMES LIND (1716-1794)

Contributo no campo da medicina preventiva

Dalila Marcão

Melhorou a nutrição

Contribuiu para os ensaios clínicos realizados atualmente

PERCIVALL POTT (1714-1788)

Fez associação entre a fuligem (limpa-chaminés) e o cancro do escroto

Notou pela primeira vez que os fatores ambientais poderiam ser causadores de cancro

Deu inicio à epidemiologia moderna no campo das doenças não infeciosas

WILLIAM FARR (1807-1883)

Usou dados clínicos para testar hipóteses sociais

Classificou causas de morte

Relacionou a densidade populacional com índices de mortalidade

“mapeou” as mortes, monitorizou surtos, desenvolveu um sistema de categorização

SIR EDWIN CHADWICK (1800-1858)

Propôs reformas sociais e na saúde publica

Propôs a “água limpa”, ou seja fossas e sistemas de esgotos

Publicou: The sanitary condition of the labouring population (1842)

JOHN SNOW (1813-1858)

Primeira pessoa a contabilizar casos geograficamente

Cólera disseminada por água contaminada

Início da epidemiologia: O estudo dos resultados de saúde em populações

EXEMPLOS DE ÁREAS DE PESQUISA USANDO

EPIDEMIOLOGIA

Epidemiologia das doenças infeciosas

É o estudo epidemiológico das doenças transmissíveis ou infeciosas. As doenças infeciosas são

provocadas por um agente infecioso ou pelo produto de um agente infecioso. A transmissão

Dalila Marcão

é feita de um individuo infetado, animal, reservatório ou vetor para outro, suscetível de

contrair a doença.

A transmissão pode ser direta ou indireta, através de uma planta, um objeto ou um

anfitrião animal.

Ciência Ambiental

Agentes químicos e físicos

Patogenos microbiológicos

Condições sociais

Alterações climáticas

Definições

Definição atual de epidemiologia

Estudo da distribuição e dos determinantes dos resultados em saúde ou doença em

populações específicas e a aplicação destes estudos no controlo de problemas de saúde.

Saúde Pública

Campo multidisciplinar

Promove a saúde das populações através de esforços comunitários organizados

Uso da prevenção e de intervenções específicas

- Protege contra as ameaças à saúde

- Estimula o estilo de vida saudável

- Melhora a qualidade dos serviços de saúde

A Epidemiologia é usada:

Para desenvolver, focar e avaliar estratégias de prevenção

Avaliar as intervenções realizadas na população

Dalila Marcão

NÍVEIS DE PREVENÇÃO EM SAÚDE PÚBLICA

NÍVEL OCORRE EXEMPLO

PRIMARIO ANTES da ocorrência da doença Vacinas

SECUNDÁRIO Após o aparecimento da doença mas antes do

aparecimento dos sintomas

Procura de sinais estranhos

na pele

TERCIÁRIO Quando a doença e os sintomas desta já estão

presentes

Conselhos nutricionais para

controlo da diabetes

NÍVEIS DE INTERVENÇÃO EM SAÚDE PUBLICA

NÍVEL REFERENTE A: EXEMPLO

INDIVIDUAL Alterar o comportamento individual ou

os fatores de risco

Educação para os benefícios de

deixar de fumar

ESTRUTURAL Promover a saúde alterando o contexto

estrutural

Uso de cadeirinhas para crianças

nos carros, impostos sobre tabaco

elevados

SAÚDE PUBLICA É:

PREVENIR a doença e a incapacidade e prolongar a vida

PROMOVER a saúde física, mental e a eficiência

COMUNITARIAMENTE desenvolver esforços no saneamento do ambiente

PREVENIR doenças e lesões

EDUCAR o individuo

ORGANIZAR os serviços de saúde para o diagnóstico e tratamento da doença

PROMOVER formas de vida adequadas à manutenção da saúde

Epidemiologia é o estudo da distribuição e dos determinantes da doença ou dos resultados

em saúde em populações específicas e a aplicação deste estudo ao controlo dos problemas de

saúde.

Dalila Marcão

Pessoa, local, tempo e perspectiva da

população

Epidemiologia descritiva

Características:

Da pessoa

Do local

Do momento temporal

Lida com:

Frequência da doença ou fatores de risco na população

Distribuição

Pode ser usada para:

Avaliar as tendências

Avaliar o estado de saúde

Calcular a ocorrência de novas doenças

Avaliar programas de saúde pública

Identificar problemas

Epidemiologia analítica

Pesquisa e estuda:

Fatores de risco

Fatores preventivos

“Quais são as causas subjacentes a este padrão de doença?”

Perspetivas na doença e na saúde

PERSPETIVA BIOMÉDICA – Foco em fatores biológicos

Agentes que causam doença

Mecanismo de atuação dos agentes causadores da doença

Dalila Marcão

Fatores de risco individuais

A perspetiva biomédica não inclui fatores sociais nem ambientais

PERSPETIVA DA POPULAÇÃO – Foco em fatores psicológicos, sociais e ambientais

Fatores a jusante proximais/nível micro

- Características genéticas

- Idade

- Etnia

- Género

- Estado imunitário

Fatores a montante distais/nível macro

- Forças globais

- Políticas governamentais

- Características da comunidade

- Nível educacional

- Empregabilidade

- Condições de vida e de trabalho

- Pobreza

CAUSAS SUBJACENTES AOS RESULTADOS DE SAÚDE NAS POPULAÇÕES

Ambientais

Económicas

Sociais

Culturais

TEIA DE CAUSALIDADE

Suporte familiar

Redes sociais

Clima global

Condições laborais

Produção de tabaco

Publicidade

“Como se desenvolvem os problemas de saúde?”

Infeções (vírus/bactérias)

Quimicos tóxicos

Dalila Marcão

Causa genética

Comportamentos / modos de vida

Acidentes

Fatores sociais (pobreza / educação)

Introdução a medidas de frequência da

doença

Os epidemiologistas estudam a doença na população, resultados em saúde

RESULTADOS EM SAÚDE

DOENÇAS SINTOMAS

CONDIÇÕES DE SAÚDE COMPORTAMENTOS

TRANSTORNOS FATORES DE RISCO

INCAPACIDADES LESÕES

Descreve a distribuição dos resultados em saúde

Define a população em risco

Mede a ocorrência de um ou mais resultados em saúde

Mede a ocorrência de resultados de saúde para monitorizar alterações e planear intervenções

Prevalência

Ex: a malária infeta 10% da população mundial

“Qual é a importância da prevalência?”

Proporção de uma população definida que possui o resultado de saúde

Utiliza casos existentes do resultado de saúde

- Casos cujo resultado de saúde se desenvolveu ou foi diagnosticado antes de a pessoa

ser selecionada para fazer parte do estudo

Quantifica as consequências sobre a população

Útil na organização dos serviços de saúde

Dalila Marcão

Exemplo: 11% das pessoas com idade igual ou superior a 65 anos sofrem de Doença de

Alzheimer nos Estados Unidos

A PREVALÊNCIA É UMA PROPORÇÃO

Calcular a prevalência

Numerador: Casos prevalentes (todos os casos existentes num dado momento)

Denominador: População total em estudo

TIPOS DE MEDIDAS DE PREVALÊNCIA

Prevalência pontual (num momento no tempo)

Prevalência periódica (num intervalo de tempo)

Risco

Ex: 316.686.583 de pessoas sem risco de contrair doenças na população dos Estados Unidos

Calcular o risco

Numerador: casos incidentes (casos novos identificados durante o decorrer do estudo)

Denominador: População em risco no início do estudo

O risco mede o número de novos casos de doença que tenham surgido entre as

pessoas da população em risco, durante um período de tempo específico

O risco é referente à probabilidade do problema de saúde ocorrer

NÚMERO DE PESSOAS COM O PROBLEMA DE SAÚDE NÚMERO TOTAL DE PESSOAS DA POPULAÇÃO

PREVALÊNCIA = Número de casos prevalentes

Número total de indivíduos

na população em estudo

RISCO = Número de casos incidentes

Número total de indivíduos em risco

Dalila Marcão

O risco pode expressar-se como uma proporção e ser medido de 0% a 100%

“Porquê utilizar o risco como uma medida?”

É fácil de calcular e interpretar

Tem um significado claro, tanto para técnicos de saúde como para pessoas leigas

Os doentes entendem percentagens básicas

Quando calcular o risco, assuma:

Um período de tempo específico

Uma população específica

Que os indivíduos em estudo não podem abandonar ou entrar a meio

Como calcular o Risco:

1) Defina a população a estudar (população em risco)

2) Determine o número de casos novos ou incidentes

3) Especifique o período de tempo

Taxa

Ex: A taxa global de mortes por doenças cardiovasculares foi de 236,1 por cada 100.000

pessoas-ano em 2009 nos Estados Unidos

Mede a ocorrência de novos casos de problemas de saúde numa população

Não é uma proporção porque o denominador não é fixo

Descreve bem e de forma realista uma situação em que a população sofra alterações

ao longo do tempo

“Porquê utilizar taxas como medida?”

É flexível

É exata

Capta alterações na população em tempo real

Pode estudar eventos repetidos

RISCO = Número de novos casos (Num período específico)

População em risco

Dalila Marcão

Como calcular a taxa:

1) Defina a população a estudar (população em risco)

2) Determine o número de casos novos

3) Determine o denominador (pessoa-tempo em risco)

O que é “pessoa-tempo”?

É a soma do tempo que cada pessoa permanece no estudo e em risco de adquirir o

problema de saúde

Pessoas-ano, pessoas-mês, pessoas-dia ou outra escala

Quando pára a pessoa-tempo?

Morte

Abandono do estudo

Emigração

A pessoa adquire o problema de saúde durante o estudo

Perda de contacto com a pessoa (ou o investigador não o consegue localizar)

Pessoa-tempo – Soma do tempo de seguimento de cada participante no estudo

Probabilidade

Ex: em 100 nascimentos, a probabilidade de nascer um rapaz é de 51% e de nascer uma

rapariga é 49%. Portanto, a probabilidade de ter um rapaz é de 51 para 49. 51/49 = 1,04

Probabilidade de um evento = razão entre a probabilidade de que um evento ocorra e a

probabilidade de que o evento não ocorra, ou seja, ocorrer ÷ não ocorrer

Ou

P ÷ (1 – P) em que P = Probabilidade

TAXA = Número de novos casos incidentes

Pessoa-tempo

Dalila Marcão

“Porquê utilizar probabilidades como medida?”

Fácil de calcular e de interpretar

Tem um significado claro, tanto para técnicos de saúde como para a população leiga

Pode ser usado quando não existem dados sobre riscos ou taxas

Como calcular Probabilidades:

Se a probabilidade de um acontecimento é 0,20, então a probabilidade será:

0,20 ÷ (1-0,20) = 0,25 ou 1:4

Se a probabilidade de um doente vir a ter Diabetes é 5%, então a probabilidade é:

0,05 ÷ (1-0,05) = 0,052632 ou 1:19

Prevalência Vs casos incidentes

CASOS INCIDENTES

Novos casos (de doença)

Usado para calcular riscos e taxas

Indivíduos cujo estado muda durante um período de tempo específico

CASOS PREVALENTES

Todos os casos (de doença)

Individuos com estado de saúde sugestivo, independentemente do momento em que

foi diagnosticado

Calculo da prevalência

Desenho de Estudos Experimentais

Estudos experimentais Vs não experimentais

EXPERIMENTAL NÃO - EXPERIMENTAL

Ex: Estudos controlados Ex: caso-controlo, coorte, ecológico,

transversal

O investigador atribui a exposição específica Observacional. O individuo não é exposto

propositadamente

Estudos experimentais

O investigador determina a exposição

Ensaio clínico aleatório

Dalila Marcão

Ensaio cruzado de caso clínico

Individual

Comunidade

Ensaio clínico

Testar novos medicamentos ou tratamentos

O medicamento ou tratamento é aleatório

O grupo de intervenção e o grupo de controlo devem ser comparáveis em todos os

aspetos

Evidencias mais fortes em inferências causais

Aleatorização – ajuda a reduzir ou a evitar a parcialidade

VANTAGENS DOS ENSAIOS CLÍNICOS

Reduz a influência de outros determinantes da exposição ou do resultado (evita

variáveis que causem confusão)

Fortes evidências para a causalidade e inferência causal

Temporalidade

DESVANTAGENS DOS ENSAIOS CLÍNICOS

Dispendiosos

Validade externa; generalizabilidade

Considerações éticas

Foco limitado; abrangência limitada

Ensaios clínicos cruzados

Os sujeitos mudam de um tratamento para outro

Tempo de espera (wash-out) entre as duas exposições

A ordem da exposição é aleatória

Intervenções curtas são preferenciais

Blinding (ás cegas) – Técnica utilizada para ocultar determinadas informações a diferentes

intervenientes no estudo experimental

O propósito de um estudo “duplamente cego” é o de evitar variáveis perturbadoras por

parte do observador

4 TIPOS DE BLINDING

- Sem blinding

- Apenas 1 com blinding – o observado ou o observador

Dalila Marcão

- Blinding duplo (duplamente cego) – o observado e o observador

- Blinding triplo – o oservado, o observador e o investigador

Equilibrio – incerteza genuína acerca dos benefícios/danos de um tratamento ou exposição

Placebo – falso tratamento que aparenta ser idêntico ao verdadeiro tratamento

Conformidade/adesão – se o participante segue ou não as recomendações do tratamento

Análise da intenção de tratar – quando os sujeitos são analisados de acordo com o

tratamento

Estudos com coortes

Coorte – grupo de pessoas que partilham características comuns (ocupação, idade, etnia,

localização, etc)

Nota: a medida comum para a ocorrência de doença numa coorte é o risco ou a taxa

ESTUDO DA POPULAÇÃO ABERTO Vs FECHADO

ESTUDO DA POPULAÇÃO ABERTO ESTUDO DA POPULAÇÃO FECHADO

Os sujeitos podem entrar no estudo

em qualquer altura, mediante algumas

limitações

Fechado a novos sujeitos

Pessoa – tempo

Menos propenso a problemas com o

tamanho da amostra

ESTUDO RETROSPETIVO Vs ESTUDO PROSPETIVO

Baseado no passado Inicia no momento e continua no futuro

Estudos de coorte: vantagens

Calcula riscos e taxas de forma direta

Eficaz com exposições raras

Eficaz para múltiplos resultados

Fornece dados de tempo decorrido entre a exposição e o resultado

Desvantagens

Dispendiosos

Dalila Marcão

Ocupam muito tempo

Necessários muitos recursos

Ineficiente para resultados raros

Perda de seguimento

Estudos de casos controlados

Método eficiente para estudar doenças raras

Utiliza uma estratégia que identifica o resultado de saúde inicialmente e depois

determina a exposição da população em estudo

“Como fazer um estudo de caso controlado?”

1) Defina os casos seleccionados

Determine os critérios de diagnóstico (por ex. febre, cefaleia, erupção cutânea,

náuseas, vómitos, dor abdominal)

Prefira novos casos

2) Defina os casos de controlo

Múltiplos controlos por cada caso (poder estatístico)

Grupos de controlo múltiplos (consistência = credibilidade)

3) Compare a prevalência à exposição

QUANDO UTILIZAR UM ESTUDO DE CASOS CONTROLADOS

Quando a doença é rara (ex. estudo dos fatores de risco para deficiências congénitas)

Estudos Epidemiológicos

EXPERIMENTAL (o investigador atribui uma exposição)

- estudos controlados

- estudos cruzados controlados

OBSERVACIONAL (o investigador observa a exposição)

- coorte

- caso controlado

- de forma transversal

-ecológico

TAXA DE PROBABILIDADE = Probabilidade de exposição dos casos Probabilidade de exposição dos controlos

Dalila Marcão

Quando os dados sobre a exposição são dispendiosos ou difíceis de obter (ex. testes

laboratoriais para pesticidas no sangue)

Quando a doença tem uma indução longa ou um período de latência longo (ex. cancro,

doenças cardiovasculares)

Quando se sabe pouco sobre a doença (ex. primeiros estudos sobre a SIDA)

Conceito chave:

O estudo de casos controlados tem objetivos comuns ao estudo de coorte (a comparação

entre os expostos e os não expostos), mas fá-lo de forma mais eficiente utilizando

amostras.

VANTAGENS DESVANTAGENS

Bom para condições raras Podem existir preconceitos na seleção dos

sujeitos, medidas de exposição e na análise

Ocupa menos tempo Sem cálculos para risco ou taxa

Usa menos recursos e Ineficaz para condições raras

Consegue examinar várias exposições A sequência temporal entre a exposição e o

resultado é incerta

Pode ser replicado noutras populações

Se a amostra for ideal a taxa de

probabilidade fornece uma estimativa de risco

Estudos transversais

Exposição e resultado de saúde são avaliados ao mesmo tempo

Não é possível determinar se a exposição provocou o resultado de saúde

Os estudos transversais:

Descrevem a ocorrência de uma doença ou exposição numa população

Medida utilizada para descrever a sua ocorrência é a prevalência

PREVALÊNCIA = Número de pessoas com o resultado de saúde Número de pessoas em estudo

Dalila Marcão

População a estudar Restante população

COMO FAZER UM ESTUDO TRANSVERSAL

FORMAS DE UTILIZAR ESTUDOS TRANSVERSAIS

1) Para caracterizar a prevalência de um resultado de saúde numa população específica,

num determinado momento

2) Para obter informação sobre a prevalência da exposição e do resultado de saúde

LEVAR A CABO UM ESTUDO TRANSVERSAL

Com o resultado de saúde

Sem o resultado de saúde

E a b N1

Ē c d N0

P1 = a P0 = c N1 N0

POPULAÇÃO DE ORIGEM

Participantes no estudo Não participantes

Casos (com doença) Controlos (sem doença)

Expostos Não expostos

Expostos Não expostos

POPULAÇÃO EXISTENTE EM ESTUDO = N

Dalila Marcão

EXEMPLO:

Estudante fumador Estudante não

fumador

Pais fumadores a = 50 b = 170 N1 = 220

Pais não fumadores c = 50 d = 730 N0 = 780

100 900 T = 1000

P1 = a = 50 = 22,7% = prevalência de estudantes fumadores com pais fumadores

N1 220

P0 = c = 50 = 6,8% = prevalência de estudantes fumadores sem pais fumadores

N0 730

PREVALENCIA= TAXA X DURAÇÃO

LIMITAÇÕES DOS ESTUDOS TRANSVERSAIS

A prevalência é influenciada pela (incidência) taxa e pela duração do resultado de

saúde

Interpretação dos estudos transversais

Antecedentes – predisposição para a consequência (ex. ovo e a galinha)

Não se consegue ter a certeza de que a exposição precedeu a doença

“Para que servem os estudos transversais?”

Para calcular os fatores de risco em resultados de saúde numa população

Vigiar alterações nos comportamentos de risco e doenças de longa duração

Obter informação da prevalência de exposição e de resultados de saúde

Dalila Marcão

Estudos ecológicos

NIVEL DE GRUPO Vs NÍVEL INDIVIDUAL

DADOS A NÍVEL DE GRUPO (estudos

ecológicos)

DADOS A NÍVEL INDIVIDUAL (coorte, casos

controlados, transversais)

Exposição média do grupo e não do

individuo

Fornece informações sobre a exposição

de cada individuo

Conhece-se o resultado de saúde do

grupo mas não se conhece a exposição

dos indivíduos que ficaram doentes e

dos que não ficaram doentes

É capaz de interligar exposições

individuais de cada um dos indivíduos

que ficou doente e dos que não

ficaram

Falácia ecológica – Concluir que uma associação entre a exposição e o resultado de saúde a

nível de um grupo é verificado igualmente a nível individual

ESTUDOS ECOLOGICOS: VANTAGENS

As informações a nível de grupos são públicas

Menos dispendiosas: convenientes

Útil para avaliar o impacto das intervenções a nível comunitário

Maximiza as diferenças na exposição entre comunidades

Estuda os efeitos a curto prazo de variações na exposição dentro de uma mesma

comunidade

ESTUDOS ECOLOGICOS : LIMITAÇÕES

Falácia ecológica

A exposição antecede o problema?

Migração pode causar desequilíbrios na interpretação de dados

Medidas de associação

MEDIDAS DE OCORRÊNCIA

RISCO (R) = Número de novos casos

Total de população em risco no inico do estudo

TAXA (T) = Número de novos casos

Pessoa-tempo em risco durante o estudo

Dalila Marcão

PREVALÊNCIA (P) = Número de casos prevalentes

Total da população em estudo

PROBABILIDADE (PB) = Número de casos

Número de não-casos

MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO

Compara medidas de ocorrência de doença em dois grupos diferentes, o grupo exposto

e o grupo não exposto

A comparação pode ser feita:

- por divisão (medidas do efeito da proporção)ou

- por subtracção (medidas de efeitos diferentes)

Diferença entre medidas – expressam o excesso absoluto de um resultado de saúde atribuído

a uma exposição

RISCO RELATIVO

Qualquer medida de relação do efeito que se aproxima do risco

MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO RELATIVAS

PROPORÇÃO DE RISCO (PR) = Risco nos expostos

Risco nos não expostos

TAXA DE PROPORÇÃO (TP) = Taxa nos expostos

Taxa nos não expostos

Nota: medidas de proporção não tem unidades

PROPORÇÃO DE PROBABILIDADE (PP) = Probabilidade nos expostos

Probabilidade nos não expostos

PREVALÊNCIA = Prevalência nos expostos

Prevalência nos não expostos

MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO ABSOLUTAS

DIFERENÇA DE RISCO (DR) = Risco de doença nos expostos – Risco de doença nos não expostos

Dalila Marcão

DIFERENÇA DE TAXA = Taxa de doença nos expostos – Taxa de doença nos não expostos

Nota: não se esqueça de especificar o período de tempo, unidades e resultados de interesse

TABELAS DOIS-POR-DOIS (TABELAS DE CONTINGÊNCIA)

(D)

DOENTES

(ND)

NÃO DOENTES

EXPOSTOS (E)

a b (a + b)

NÃO EXPOSTOS (NE)

c d (c + a)

RiscoE = a /(total expostos) = a /(a+b)

RiscoNE = c / (total não expostos) = c /(c+d) RISCO

DR = (risco expostos) – (risco não expostos)

PR = (risco expostos) ÷ (risco não expostos)

D Pessoa-Tempo (PT)

E a PTE (a+b)

NE c PTNE (c+d)

TaxaE = a /(total pessoa-tempo expostos) = a /(PTE)

TaxaNE = c /(total pessoa-tempo não expostos) = c /(PTNE)

DR = (taxa expostos) – (taxa não expostos)

PR = (taxa expostos) ÷ (taxa não expostos)

PROPORCÃO DE PROBABILIDADE (PP)

CASO CONTROLO

E+ a b (a+b) OR=1: no association

E- c d (c+d) OR>1: associação positiva

(a+c) (b+d) N OR<1: associação negativa

Probabilidade dos casos terem estado expostos = (a/c)

Probabilidade dos controlos terem estado expostos (b/d)

Dalila Marcão

PP = (axd) / (bxc)

Tem o resultado de

saúde esperado

Não tem o resultado

de saúde esperado

Exposto a b PP = (a/b) / (c/d)

Não exposto c d

D+ D-

E+ a b a + b a

a + b

E- c d c + d c

c + d

Nota:

- Não se pode calcular o risco ou a taxa diretamente dos dados dos casos de controlo

- Proporções de controlos para casos não são biologicamente ou substancialmente

significantes

- Estime a proporção de risco num estudo controlado usando a proporção de probabilidade

INTERPRETAÇÃO DAS MEDIDAS

Se PR = 1 : Sem associação

Se PR > 1 : (+) o risco nos expostos é maior que nos não expostos, possivelmente

causal

Se PR < 1 : (-) o risco nos expostos é menor que nos não expostos, possivelmente

protetor

INTERPRETAÇÃO DE MEDIDAS ABSOLUTAS DE ASSOCIAÇÃO

Se DR = 0 : Sem associação (o mesmo em ambos os grupos)

Se DR > 0 : (+) o risco nos expostos é maior que nos não expostos, possivelmente

causal

Se DR < 0 : (-) o risco nos expostos é menor que nos não expostos, possivelmente

protetor

Dalila Marcão

Intervalos de confiança

Construção estatística que fornece informação acerca do alcance no qual o verdadeiro

valor assenta num determinado grau de probabilidade.

Informação acerca da direção e da força do efeito

Quanto variam os valores de risco e das probabilidades? Qual a dimensão da incerteza?

Exemplo

Fórmula matemática para um intervalo de confiança de 95%

Intervalo de = Medida de + 1,96 x erro padrão no

Confiança 95% associação - ponto estimado

Intervalo confiança 95%

0 1 1,9 2,8 4,1 5

Limite Ponto limite

Inferior estimado superior

“O que é o valor – P?”

É uma probabilidade que diz se o resultado de um estudo é consistente com as alterações

“O que nos diz o valor-P e o intervalo de confiança de 95%?”

O intervalo de confiança 95% tem relação com o valor-P

Se o intervalo de confiança de 95% não inclui o valor nulo, pode ser denominado

“estatisticamente significativo”

Quando o valor-P é menos que alfa (geralmente 0,05), pode ser denominado

“estatisticamente significativo”

Rejeitamos a hipótese nula de que não existe associação entre a exposição e o

resultado

Dalila Marcão

Nota:

- uma hipótese nula é a posição de defeito num estudo

Por exemplo: “não existe associação entre a exposição e a doença”

- uma hipótese nula não pode ser “aceite” ou “comprovada”

Os intervalos de confiança contém mais informação que o valor-P

- diz-nos qual a magnitude da associação entre a exposição e a doença

- diz-nos qual a precisão do valor obtido: quanto mais estreito o intervalo de

confiança, mais preciso é o valor

Introdução à causalidade

CAUSALIDADE

“Evento, condição ou característica que antecede um resultado ou doença e sem o qual o

evento não ocorreria de todo ou não ocorreria durante um determinado tempo”

Dedução : inferência causal

Modelo contrafactual

ASSOCIAÇÃO Vs CAUSALIDADE

ASSOCIAÇÃO

EXPOSIÇÃO RESULTADO DE SAÚDE

CAUSAL?

CAUSAL Vs FALSAS ASSOCIAÇÕES

Associação causal : o evento depende da ocorrência de outros eventos

Falsa associação : propensão, preconceito, variáveis externas, têm influencia

A causa deve:

Anteceder o resultado de saúde

Ser necessária para que ocorra o resultado de saúde

Dalila Marcão

RELAÇÕES CAUSAIS : DIRETAS Vs INDIRETAS

Critérios de Bradford Hill

1) FORÇA DA ASSOCIAÇÃO

Medida pelo risco, taxa ou probabilidade

Associação forte = fator de risco forte

Associação forte ≠ causalidade

2) CONSISTÊNCIA

Reprodutividade de resultados

Usado para descartar outras explicações

A falta de consistência não exclui a associação

Quanto maior a consistência, mais provável é a associação causal

3) ESPECIFICIDADE DA ASSOCIAÇÃO

Se um único fator de risco se relaciona consistentemente com um único efeito,

então este desempenha o papel causal (ex. a relação 1:1 existente com uma

determinada bactéria)

Invalido (em algumas circunstancias)

A mais fraca das linhas orientadoras (guidelines)

4) TEMPORALIDADE

Essencial para a causalidade

A presença da exposição tem de anteceder o resultado

A falta de temporalidade descarta a causalidade

Necessário à causação

Mais fácil de estabelecer em perspectiva (concorrente) com estudos de coorte

5) GRADIENTE BIOLÓGICO

Dose - resposta

Aumento da dose - aumento do risco de doença

Presença = boa prova de relação causal

Dalila Marcão

A ausência não é uma prova de falta de relação

Linhas orientadoras fortes

6) PLAUSIBILIDADE

Suporte da ciência laboratorial

A evidência experimental aumenta a confiança nas conclusões

7) COERÊNCIA

Novos dados não devem ser opostos aos dados já existentes

Satisfeita quando a exposição mostra resultados num conjunto de efeitos de

saúde relacionados

Mais exigente que a plausibilidade biológica

8) EVIDÊNCIA EXPERIMENTAL

Estudos controlados, testes aleatórios

Alterar a causa, altera o efeito

9) ANALOGIA

Identificar fatores similares como causas prováveis

Critério mais fraco

Especulativo

Inexistência não é evidência de não ser causa