Epidemiologia Moderna

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Esta terceira edição de Epidemiologia Moderna, minuciosamente revista e atualizada, descreve as bases da epidemiologia e sua aplicação nas áreas de saúde pública e medicina. Escrito por profissionais renomados e com a colaboração de especialistas das mais diversas subdisciplinas da epidemiologia, este é, sem dúvida, o livro mais completo sobre os princípios e métodos da pesquisa epidemiológica.

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Capítulo 1. Introdução

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CAPÍTULO

1

Introdução

Kenneth J. Rothman, Sander Greenland e

Timothy L. Lash

E

mbora algumas pesquisas epidemiológicas de excelência tenham sido conduzidas antes do século XX, um corpo sistematizado de princípios que possibilitasse o delineamento e a avaliação de estudos epidemiológicos só começou a se formar na segunda metade daquele mesmo século. Tais princípios evoluíram em conjunto com uma explosão de pesquisas epidemiológicas, e sua evolução continua até hoje.

Vários estudos epidemiológicos em grande escala exerceram grande influência sobre a saúde.

Por exemplo, os ensaios de intervenção comunitária de suplementação de flúor na água, que foram iniciados durante a década de 1940, levaram à disseminação da prevenção primária de cáries dentárias

(Ast, 1965). O Framingham Heart Study (Estudo Framingham), iniciado em 1949, destaca-se entre várias pesquisas de seguimento de longo prazo sobre doenças cardiovasculares, que contribuíram de modo importante para a compreensão das causas desse enorme problema de saúde pública (Dawber et al., 1957; Kannel et al., 1961, 1970; McKee et al., 1971). Esse estudo notável continua a produzir achados valiosos, mesmo depois de mais de 60 anos de seu início (Kannel e Abbott, 1984; Sytkowski et al., 1990; Fox et al., 2004; Elias et al., 2004; www.nhlbi.nih.gov/about/framingham). O conhecimento obtido a partir deste e de outros estudos epidemiológicos similares ajudou a refrear a epidemia moderna de mortalidade cardiovascular nos Estados Unidos, que atingiu seu ápice em meados de 1960

 

Capítulo 2. Causalidade e inferência causal

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CAPÍTULO

2

Causalidade e inferência causal

Kenneth J. Rothman, Sander Greenland,

Charles Poole e Timothy L. Lash

Causalidade 15

Um modelo de causa suficiente e causas componentes 16

A necessidade de uma categoria de referência específica 18

Aplicação do modelo de causa suficiente à epidemiologia 18

Probabilidade, risco e causas 20

Força dos efeitos 21

Interação entre causas 24

Proporção de doença devido a causas específicas 25

Período de indução 27

Escopo do modelo 29

Outros modelos de causalidade

30

Filosofia da inferência científica

30

Indutivismo 31

Refutacionismo 32

Consenso e naturalismo 33

Bayesianismo 35

Impossibilidade de prova científica

37

Inferência causal em epidemiologia

38

Testes de teorias epidemiológicas concorrentes 38

Critérios causais 39

CAUSALIDADE

Uma compreensão rudimentar de causa e efeito parece ser adquirida pela maioria das pessoas por si próprias, muito mais cedo do que lhes poderia ter sido ensinado por alguém. Mesmo antes que possam falar, muitas crianças compreendem a relação entre chorar e o aparecimento do pai ou de outro adulto e a relação entre esse aparecimento e o ato de ser carregada ou alimentada. Um pouco mais tarde, as crianças desenvolvem teorias sobre o que acontece quando um copo com leite é derrubado e quando um interruptor na parede é movimentado de sua posição de repouso para outra. Enquanto tais teorias estão sendo formuladas, uma teoria causal mais geral também está sendo formada. A teoria mais geral postula que alguns eventos ou estados da natureza são causas de efeitos específicos. Sem uma teoria geral de causalidade, não haveria uma estrutura sobre a qual apoiar a essência de muitas teorias causais específicas, das quais se necessita para sobreviver.

 

Capítulo 3. Medidas de ocorrência

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CAPÍTULO

3

Medidas de ocorrência

Sander Greenland e Kenneth J. Rothman

Tempos de incidência

Taxas de incidência

47

48

Pessoa-tempo e tempo da população 48

Taxas populacionais e taxas individuais 48

Interpretação apropriada das taxas de incidência 49

Taxas de eventos recorrentes 50

Tipos de populações

51

Populações fechadas 51

Populações abertas 52

Populações versus coortes 53

Estado de equilíbrio 54

Relação de taxas de incidência com tempos de incidência em populações especiais 54

Outros tipos de taxas

55

Relações entre medidas de incidência

57

Fórmula produto-limite 58

Fórmula exponencial 58

Aplicações com riscos competitivos 60

Relação entre proporção de sobrevida e tempo médio de incidência 61

Resumo 61

Limitações e generalizações das medidas básicas de ocorrência 62

Prevalência

62

Uso da prevalência na pesquisa etiológica 63

 

Capítulo 4. Medidas de efeito e medidas de associação

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CAPÍTULO

4

Medidas de efeito e medidas de associação

Sander Greenland, Kenneth J. Rothman eTimothy L. Lash

Medidas de efeito

67

Medidas de diferença 68

Medidas de razão 69

Medidas relativas de excesso 70

Dependência do estado de efeito nulo sobre a medida de efeito 71

A natureza teórica das medidas de efeito 71

Definindo a exposição em medidas de efeito 71

Efeitos mediados por riscos competitivos 72

Associação e confundimento

73

Medidas de associação 73

Confundimento 74

Confundidores 75

Um modelo simples que distingue causalidade de associação 76

Relações entre medidas de efeito

Relações entre riscos relativos 78

Modificação da medida de efeito

(heterogeneidade) 79

78

Relação entre medidas estrato-específicas e medidas gerais 79

Frações atribuíveis 80

Frações de excesso 80

Frações etiológicas 81

Probabilidade de causalidade e suscetibilidade à exposição 82

 

Capítulo 5. Conceitos de interação

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CAPÍTULO

5

Conceitos de interação

Sander Greenland, Timothy L. Lashman e Kenneth J. Rothman

Interação estatística e modificação de medida de efeito 90

Dependência de escala da modificação de medida de efeito 90

Interações biológicas 93

Desfechos potenciais para duas variáveis 93

Relação de distribuições de tipo de resposta a riscos médios 95

Relação de distribuições de tipo de resposta à aditividade 97

O

A impossibilidade da identificação de tipos de resposta de interação 98

Interações sob o modelo de causa suficiente 99

Relação entre o desfecho-potencial e os de interação de causa suficiente 100

Interação biológica versus estatística 102

Interações em saúde pública

102

conceito de interação é centrado na ideia de que o efeito de uma exposição, comparado com uma categoria de referência sem exposição, pode depender da presença de uma ou mais outras exposições. Um exemplo bem conhecido é concernente ao efeito da exposição ocupacional à poeira de asbestos sobre o risco de câncer de pulmão, o qual depende do estado de fumante

 

Capítulo 6. Tipos de estudos epidemiológicos

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CAPÍTULO

6

Tipos de estudos epidemiológicos

Kenneth J. Rothman, Sander Greenland e Timothy L. Lash

Estudos experimentais 108

Randomização 108

Validade versus considerações éticas em experimentos em sujeitos humanos 109

Ensaios clínicos 110

Ensaios de campo 112

Intervenção comunitária e ensaios randomizados por cluster 113

O

Estudos não experimentais

114

Estudos de coorte 116

Estudos de caso-controle 117

Estudos prospectivos versus estudos retrospectivos 117

Estudos transversais 119

Estudos de mortalidade proporcional 119

Estudos ecológicos 121

Geração de hipótese versus rastreamento de hipótese 121

s delinementos epidemiológicos compreendem ensaios experimentais e não experimentais. O experimento é um exemplo emblemático da atividade científica. Mas o que constitui um experimento? Na linguagem comum, um experimento refere-se a qualquer ensaio ou teste. Por exemplo, um professor pode introduzir novos métodos de ensino como um experimento. Para muitos cientistas, porém, o termo tem um significado mais específico: um experimento é um conjunto de observações, conduzidas sob circunstâncias controladas, no qual o cientista manipula as condições para averiguar que efeito, se é que há algum, tal manipulação tem sobre as observações. Alguns poderiam ampliar essa definição, para incluir observações controladas sem manipulação das condições. Assim, as observações astronômicas durante o eclipse solar de 1919, as quais corroboraram a teoria geral da relatividade de Einstein, têm sido referidas, frequentemente, como um experimento. Para os epidemiologistas, entretanto, a palavra experimento geralmente implica que o pesquisador manipula a exposição atribuída aos participantes do estudo. Portanto, a epidemiologia experimental é limitada, por definição, a tópicos para os quais a categoria de exposição pode ser manipulada. Visto que os sujeitos dessas manipulações são humanos, a epidemiologia experimental é mais limitada ainda, eticamente, a estudos nos quais se espera que as designações para exposição não causem dano.

 

Capítulo 7. Estudos de coorte

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CAPÍTULO

7

Estudos de coorte

Kenneth J. Rothman e Sander Greenland

Eventos pós-exposição

Definição de coortes e grupos de exposição 123

Classificação de pessoa-tempo 125

Exposições crônicas 126

Tempo sem exposição em sujeitos expostos

Categorizando a exposição 128

Intensidade média e alternativas 130

Pessoa-tempo imortal 130

131

Tempo dos eventos de desfecho

132

Custos 132

127

Localização de sujeitos

134

Coortes de exposição especial e da população geral 134

A

meta de um estudo de coorte é mensurar e, geralmente, comparar a incidência de doença em uma ou mais coortes estudadas. Conforme discutido no Capítulo 3, a palavra coorte designa um grupo de pessoas que compartilham uma experiência, ou condição, em comum.

Por exemplo, uma coorte de nascimento compartilha o mesmo ano ou período de nascimento, uma coorte de fumantes tem a experiência de fumar em comum e uma coorte de vegetarianos compartilha uma certa dieta. Frequentemente, se há duas coortes no estudo, uma delas é descrita como a coorte exposta, constituída por indivíduos que experimentaram um evento ou com uma condição causal presumível, e a outra é descrita como a coorte não exposta, ou de referência. Se houver mais de duas coortes, cada uma pode ser caracterizada por um nível ou tipo diferente de exposição.

 

Capítulo 8. Estudos de caso-controle

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CAPÍTULO

8

Estudos de caso-controle

Kenneth J. Rothman, Sander Greenland e Timothy L. Lash

Elementos comuns dos estudos de caso-controle 138

Pseudofrequências e razão de chances 138

Definição da população-fonte 140

Seleção de casos 141

Seleção de controles 141

Falácias comuns na seleção de controles 142

Fontes para séries de controles 143

Outras considerações para seleção de sujeitos 147

Variantes do delineamento de caso-controle 150

Estudos de caso-controle aninhados

O

Estudos de caso-coorte 150

Estudos de caso-controle de densidade 152

Estudos caso-controle cumulativos

(epidêmicos) 152

Estudos de casos, caso-hipotético e caso-cruzado 153

Amostragem em dois estágios 154

Estudos de mortalidade proporcional 155

Estudos de caso-controle com casos prevalentes 155

150

uso e a compreensão dos estudos de caso-controle são parte dos desenvolvimentos metodológicos mais importantes da epidemiologia moderna. Conceitualmente, há ligações claras entre os experimentos randomizados e os estudos de coorte não randomizados, e entre estes e os estudos de caso-controle. Os estudos de caso-controle, no entanto, diferem suficientemente do paradigma científico da experimentação que uma abordagem cuja condição foi descuidada, a interpretação é um convite à concepção errônea. Neste capítulo, revemos os delineamentos de caso-controle e contrastamos suas vantagens e desvantagens com os delineamentos de coorte. Consideramos também variações do delineamento básico do estudo de caso-controle.

 

Capítulo 9. Validade em estudos

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CAPÍTULO

9

Validade em estudos epidemiológicos

Kenneth J. Rothman, Sander Greenland e Timothy L. Lash

Validade da estimação

156

Confundimento 157

Confundimento como mistura de efeitos 157

Confundidores e substitutos de confundidores 158

Propriedades de um confundidor 159

Confundidores como fatores de risco externos à associação 159

Julgando o papel causal de um potencial confundidor 160

Critérios para um fator de confundimento 160

Viés de seleção

Viés de informação

167

Erro de mensuração, erro de classificação e viés 167

Erro de classificação diferencial 168

Erro de classificação não diferencial 168

Erro de classificação de confundidores 175

As complexidades do erro de classificação simultânea 176

Capacidade de generalização

163

Viés de autosseleção

Viés berksoniano 164

Distinguindo viés de seleção de confundimento 165

177

163

 

Capítulo 10. Precisão e estatística em estudos epidemiológicos

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CAPÍTULO

10

Precisão e estatística em estudos epidemiológicos

Kenneth J. Rothman, Sander Greenland e Timothy L. Lash

Erro aleatório e precisão estatística

Tamanho do estudo

180

Eficiência do estudo

181

Precisão e estratificação

179

Abordagens para o erro aleatório

182

Testes de significância e testes de hipótese

Estimação estatística 188

181

182

Conclusão 201

C

omo descrito no Capítulo 9, dois tipos de erro, sistemático e aleatório, prejudicam a acurácia.

O Capítulo 9 focalizou a compreensão das fontes de erro sistemático. Neste capítulo, discutimos métodos para mensurar, limitar e levar em conta o erro aleatório em um estudo epidemiológico e como interpretá-los apropriadamente. No Capítulo 11, abordamos opções no delineamento que possam reduzir a quantidade de erro aleatório (i.e., melhorar a precisão) de um estudo, dentro de certas restrições de custo e de viabilidade.

 

Capítulo 11. Estratégias de delineamento para melhorar a acurácia de estudos

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CAPÍTULO

11

Estratégias de delineamento para melhorar a acurácia de estudos

Kenneth J. Rothman, Sander Greenland e Timothy L. Lash

Opções de delineamento para controlar confundimento 202

Experimentos e randomização

Restrição 203

202

Razões de alocação para melhorar eficiência de estudos 204

Pareamento 205

Propósito e efeito do pareamento

Pareamento em estudos de coorte 209

Pareamento em estudos de caso-controle 210

Superpareamento 215

Pareamento por indicadores de acurácia de informação 217

Alternativas aos delineamentos tradicionais de pareamento 218

206

E

ste capítulo abrange vários tópicos específicos ao delineamento de estudos de coorte e de caso-controle. Esses tópicos são pertinentes às metas sobrepostas de controle eficiente de confundimento e de seleção eficiente de sujeitos. Usamos eficiência para nos referir tanto à precisão estatística quanto ao custo-efetividade do delineamento.

 

Capítulo 12. Diagramas causais

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CAPÍTULO

12

Diagramas causais

M. Maria Glymour e Sander Greenland

Introdução 219

Preliminares para grafos causais

220

Independência estatística 220

Causalidade e associação 221

Viés de colisor 222

Resumo 222

Modelos gráficos 222

Terminologia 222

Regras vinculando a ausência de caminhos abertos a independências estatísticas 224

Suposições e intuições subjacentes às regras 227

Representação gráfica de viés e seu controle 228

Conjuntos de condicionamento suficientes e minimamente suficientes 229

Escolha de conjuntos de condicionamento para identificação de efeitos causais 229

Confundimento e viés de seleção 230

Análises gráficas de viés de seleção 234

Viés de seleção intencional 234

Viés de sobrevivência 236

Confundimento residual e viés de quantificação 236

Viés pelo uso de categorias ou indicadores para dados faltantes 238

Ajuste para uma intermediária não estima necessariamente um efeito direto 239

 

Capítulo 13. Fundamentos da análise dedados epidemiológicos

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CAPÍTULO

13

Fundamentos da análise de dados epidemiológicos

Sander Greenland e Kenneth J. Rothman

Elementos de análise de dados

Edição dos dados

253

254

Descrição e sumarização dos dados

Tabulação dos dados 257

Escolha de categorias 257

Classificação de sujeitos e pessoa-tempo

Manuseio de valores faltantes

Métodos de testes e estimação

256

260

260

261

Estatísticas de testes e valores P 261

Estimativas não viesadas medianas 263

Análise de sensibilidade e de influência 263

Distribuições de probabilidade e estatísticas exatas 263

Estatísticas aproximadas: o método de escores 267

Estatísticas aproximadas: o método de Wald 269

Funções de verossimilhança 270

Estatísticas aproximadas: o método da razão de verossimilhança 272

Verossimilhança em análise bayesiana 273

Escolha de estatísticas de testes 274

Correções de continuidade e valores mid-P 275

 

Capítulo 14. Introdução à estatística categórica

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CAPÍTULO

14

Introdução à estatística categórica

Sander Greenland e Kenneth J. Rothman

Considerações sobre tamanho de amostra 284

Independência de desfechos 284

Suposições de homogeneidade 285

Classificação de métodos de análise 285

Dados de pessoa-tempo: métodos para grandes amostras 286

Um único grupo de estudo 286

Dois grupos de estudo 288

Dados de contagem pura: métodos para grandes amostras 291

Um único grupo de estudo: métodos para grandes amostras 292

Dois grupos de estudo: métodos para grandes amostras 293

N

Relações entre as medidas de razão

Dados de caso-controle 298

Dados de caso-coorte 299

297

Estatísticas para pequenas amostras para dados de pessoas-tempo 301

Um único grupo de estudo 301

Dois grupos de estudo 302

Estatísticas para pequenas amostras para dados de contagem pura 303

Um único grupo de estudo 303

Dois grupos de estudo 304

 

Capítulo 15. Introdução à análise estratificada

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CAPÍTULO

15

Introdução à análise estratificada

Sander Greenland e Kenneth J. Rothman

Heterogeneidade versus confundimento

Avaliação de confundimento

308

309

Seleção de confundidores para controle 310

Vieses estatísticos na seleção de variáveis 312

Seleção de categorias de confundidores 313

Examinando as estimativas específicas por estrato 314

Padronização 315

Diferenças padronizadas 316

Razões padronizadas 317

Intervalos de confiança 318

Estimativas padronizadas de caso-controle

319

Estimação assumindo homogeneidade entre estratos 320

Lógica 320

Estimativas de uma medida homogênea

321

A

Estimadores de máxima verossimilhança 322

Análise não condicional versus condicional 323

Estimação de Mantel-Haenszel: dados de pessoa-tempo 324

Estimação de Mantel-Haenszel: dados de contagem pura 326

Métodos para pequenas amostras 327

Valores P para a hipótese nula estratificada 328

 

Capítulo 16. Aplicações dos métodos de análise estratificada

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CAPÍTULO

16

Aplicações dos métodos de análise estratificada

Sander Greenland

Análise de dados de estudos pareados

Análise de dados de coorte pareados

Análise de dados de caso-controle pareados 339

Análise de caso-cruzado e outros delineamentos somente de casos

Análise básica de sobrevida

335

337

Estimação da fração atribuível

349

Estimativas ajustadas de fração atribuível

Fração etiológica e probabilidade de causação 351

Análises de interações biológicas

341

342

Estimação do risco 343

Estimação do tempo médio de sobrevida 347

Comparação de taxas ao longo do tempo 348

349

352

Interação biológica e condições de aditividade 352

Limitações de inferências estatísticas sobre interações 354

Análises de períodos de indução

355

E

ste capítulo descreve como aplicar métodos estratificados básicos a análises de dados pareados, a médias de riscos e tempos de incidência em dados de coorte censurados (comumente conhecidos como análise de sobrevida ou análise de tempo de falha), a frações atribuíveis e a interações biológicas. Também discute problemas fundamentais em análises de frações atribuíveis e etiológicas, de interações biológicas e de períodos de indução. As seções principais são independentes umas das outras e, assim, podem ser lidas em qualquer ordem.

 

Capítulo 17. Análise de fatores de exposições e desfechos politômicos

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CAPÍTULO

17

Análise de fatores de exposição e desfechos politômicos

Sander Greenland

Categorização de variáveis ordenadas

Análise de tabelas cruzadas

Dose-resposta e análise de tendências

Gráficos de tendência 363

Plotando limites de confiança 365

Gráficos em escalas logarítmicas 366

Gráficos incrementais (inclinação) 367

Escalas horizontais e escores para categorias

Suavizando o gráfico 370

Estatísticas de tendências

358

360

371

Manejo especial do nível zero

374

363

Médias móveis

375

Suavizadores de banda variável 377

Estimativas categóricas como médias móveis 379

Suavizadores mais gerais 379

Análise básica de desfechos múltiplos

368

379

Estatísticas simultâneas para dados de tabelas de contingência 381

Regiões de confiança conjuntas 382

Análise simultânea de desfechos múltiplos

Relação entre comparações simultâneas e individuais 385

 

Capítulo 18. Introdução à estatística bayesiana

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CAPÍTULO

18

Introdução à estatística bayesiana

Sander Greenland

Frequencismo versus bayesianismo subjetivo 387

Dados a priori: interpretação frequencista das prioris 396

Probabilidades subjetivas não deveriam ser arbitrárias 388

A distribuição a posteriori 389

Paralelos frequencistas-bayesianos 389

Prioris empíricas 390

Divergências frequencistas-bayesianas 391

Fantasia frequencista versus realidade observacional 391

Resumo 392

Métodos bayesianos aproximados simples 392

Média ponderada pela informação

Tabela de dupla entrada 393

Interpretação bayesiana de modelos frequencistas 394

Ajuste 395

Variando a priori 395

Bayes versus semibayes 396

O

393

Análise bayesiana inversa 398

Prioris com centro não nulo 398

Escolha dos tamanhos dos denominadores a priori 399

Prioris não normais 399

Extensões adicionais 399

Verificando a priori

 

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