Ferramentas Estatíticas no Contexto Clínico

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Ilustrado com fluxogramas, diagramas e exemplos reais, Ferramentas estatísticas no contexto clínico consiste em uma referência rápida e acessível, ideal para estudantes e profissionais da área da saúde que desejam melhor compreender e aplicar a estatística em suas pesquisas e em sua prática clínica.
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Dados: descrevendo e apresentando

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Dados: descrevendo e apresentando

O tipo de dados que coletamos determina os métodos que vamos usar. Ao conduzirmos uma pesquisa, os dados costumam chegar em duas formas:

Dados categóricos, que geram porcentagens ou proporções (p. ex., “60% dos pacientes tiveram recaída”).

Dados numéricos, que geram médias (p. ex., “a idade média dos participantes era de 57 anos”).

O tipo de dados que registramos influencia o que podemos dizer e a forma de fazê-lo. Esta seção analisa os diferentes tipos de dados coletados e o seu significado.

A variável obtida a partir de nossos dados pode ser de dois tipos: categórica ou numérica.

Qualquer fator, característica ou atributo mensurável é uma variável.

Categóricas: as variáveis estudadas são agrupadas em categorias que se baseiam em características qualitativas dos dados. Dessa forma, os dados são rotulados ou classificados em categorias.

Nominais

As categorias não são ordenadas

(p. ex., grupo étnico).

 

Apresentando os dados

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Apresentando os dados

A maioria de nossas apresentações gráficas trata de resumir frequências, tornando mais fácil comparar e/ou contrastar dados. Permite, também, identificar medidas discrepantes e avaliar quaisquer tendências nos dados.

Os elementos principais para a construção de gráficos não costumam ser bem compreendidos, o que leva a representações ruins e interpretações equivocadas. Os gráficos comumente gerados dependem do pacote estatístico utilizado na análise

(Excel, SPSS, STATA).

Os três princípios mais importantes da construção de gráficos são: a) detecção visual de símbolos de dados; b) estimativa de valores e relações importantes; c) contexto.

SAIBA

MAIS

Puhan et al. Three key principles of graph construction. J Clin

Epidemiol 2006;59:1017-22.

Existem várias maneiras de apresentar os seus dados, tais como:

• Gráfico de pizza (pie chart)

• Gráfico de barras ou colunas

• Histograma

• Diagrama de caule e folhas (stem and leaf)

 

Probabilidade e intervalos de confiança

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Probabilidade e intervalos de confiança

Probabilidade é uma medida de quão provavelmente um evento irá ocorrer.

Expressa por um número, a probabilidade pode ter um valor entre 0 e 1.

Assim, a probabilidade de uma moeda cair com a coroa para cima é de 0,5.

Probabilidade:

Evento não pode ocorrer = zero

Evento deve ocorrer = um

Regras de probabilidade

Se dois eventos são mutuamente excludentes, a probabilidade de que cada um deles ocorra é igual à soma de suas probabilidades.

P (cara ou coroa) =

P (cara) + P (coroa)

Se dois eventos são independentes, a probabilidade de que ambos ocorram é igual ao produto da probabilidade de cada evento.

Mutuamente excludentes: um conjunto de eventos no qual, se um ocorre, o outro não ocorre. Quando uma moeda lançada ao alto cair, apenas uma das faces (cara ou coroa) ficará voltada para cima.

Eventos independentes: eventos nos quais a probabilidade de um ocorrer não afeta a probabilidade de o outro ocorrer.

 

Intervalos de confiança

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Intervalos de confiança

Os intervalos de confiança tratam do provável tamanho de um efeito (parâmetro).

Uma única suposição (estimativa) da média (de nossa amostra) nada indica sobre a certeza que temos de quão próxima ela está da média real

(da população). Em vez disso, usamos uma faixa de valores – o intervalo de confiança (IC) –, dentro da qual esperamos que esteja a média real da população. Para isso, é necessário estimar a precisão usando o erro padrão da média (EPM).

O IC de 95% correspondente é:

(Média da amostra – (1,96 × EPM); Média da amostra + (1,96 × EPM))

O IC de 95% é a faixa de valores na qual temos 95% de certeza de que vamos encontrar a média. Quando os dados estão normalmente distribuídos, mas a variância da população não é conhecida, a média da amostra tem uma distribuição t.

(Média da amostra – (t0,05 × EPM); Média da amostra + (t0,05 × EPM)

Isso pode ser resumido como:

Média da amostra ±

SAIBA

MAIS

 

Teste de hipóteses

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Teste de hipóteses

Uma hipótese é uma explicação para certas observações. Usamos o teste de hipóteses para dizer se o que observamos é consistente com a hipótese. O teste de hipótese é fundamental para os métodos estatísticos.

Em estatística, utilizamos a probabilidade de que um evento ocorra para comparar duas hipóteses concorrentes:

1.

2.

Hipótese nula, H0

Hipótese alternativa, H1

Teste de hipóteses comumente usado:

Hipótese nula = nenhum efeito

Hipótese alternativa = existe um efeito em uma das direções

Podemos usar testes estatísticos para comparar estas hipóteses. Se a probabilidade da hipótese nula ser verdadeira é muito pequena, então a hipótese alternativa tem maior probabilidade de ser verdadeira. Por exemplo, se quiséssemos saber sobre a efetividade do colírio de cloranfenicol em comparação com placebo no tratamento de conjuntivite infecciosa (veja a página 31), as hipóteses seriam:

H0: nenhum efeito do colírio de cloranfenicol em relação ao placebo

 

Ensaios controlados randomizados: média, mediana, moda, DR, NNT, testes do leg-rank e Mann-Whitney

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Ensaios controlados randomizados: média, mediana, moda, DR, NNT, testes do log-rank e Mann-Whitney

Questão: quão efetivo é o cloranfenicol no tratamento de conjuntivite infecciosa em crianças?

Rose et al. Lancet 2005;366:37-43.

Os dados sobre cura clínica foram coletados em sete dias, conforme o relato dos pais, desfechos microbiológicos e novos episódios, em seis semanas.

Testes utilizados:

A diferença de risco (DR) e o número necessário para tratar (NNT) foram usados para o desfecho de cura clínica em sete dias. O teste de Mann-Whitney foi usado para comparar o tempo para cura clínica. As taxas de cura clínica foram comparadas com o teste do log-rank e com a estatística de sobrevida de Kaplan-Meier. Metanálises de modelos de efeitos aleatórios foram usadas para definir os organismos bacterianos associados

à conjuntivite, com o risco relativo como estatística sumária; a heterogeneidade foi avaliada pelo uso das estatísticas χ2 e I2.

Frequências: os eventos foram resumidos como frequências, permitindo o cálculo da taxa de evento-controle (TEC) e da taxa de evento experimental

 

Revisões sistemáticas 1: chances (odds), razão de chances, heterogeneldade, gráficos de funil (funnel plots)

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Revisões sistemáticas 1:

chances (odds), razão de chances, heterogeneidade, gráficos de funil

(funnel plots)

Questão: em pacientes anticoagulados com varfarina, o automonitoramento ou o automanejo leva a melhores desfechos?

Heneghan et al. Lancet 2006;367:404-11.

O propósito de revisões sistemáticas é combinar todos os estudos sem vieses, que foram realizados sobre determinada questão. Se a revisão puder agrupar os dados individuais de cada um dos estudos (uma metanálise), poderá aumentar muito o poder estatístico da pesquisa, tratando esses dados como se estivessem em uma grande amostra, em vez de várias amostras pequenas.

Quando lemos revisões sistemáticas, estamos principalmente preocupados em saber:

se a revisão encontrou e incluiu todos os estudos de boa qualidade; como extrair e agrupar os dados de diferentes estudos; e se faz sentido combiná-los.

Os revisores encontraram 14 ECRs e extraíram os dados sobre eventos trombóticos, sangramentos importantes, morte e a proporção de medidas que estavam dentro da faixa-alvo.

 

Estudos de caso-controle: razões de chances, regressão logística

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Estudos de caso-controle: razões de chances, regressão logística

Questão: quais são os efeitos da penicilina parenteral em crianças com doença meningocócica (DM), antes da admissão hospitalar, na prevenção de morbidade e mortalidade?

Harnden et al. Br Med J. 2006;332(7553).

Foram coletados dados sobre morte e sobre complicações nos sobreviventes.

Os efeitos da penicilina e de outros fatores foram considerados com ajustamento de razões de chances brutas feito por regressão logística.

Estudo de caso-controle: os dados foram coletados pela identificação de crianças que morreram por doença meningocócica (DM) (casos) e pela seleção de crianças de idade e localização (controles) semelhantes que sobreviveram a uma infecção meningocócica. Na média, 1 em 10 crianças com DM morreram, enquanto o número de controles por caso foi de aproximadamente

4 para 1. Uma das razões para esse delineamento foi para que houvesse

“casos” em número suficiente no estudo; essa estratégia é usada particularmente quando a condição clínica é rara.

 

Estudos de questionário 1: frequência média ponderada, testes não paramétricos

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Estudos de questionário 1: frequência média ponderada, testes não paramétricos

Questão: quais são os sinais e sintomas clínicos iniciais de doença meningocócica em crianças?

Thompson et al. Lancet 2006;367:397-403.

Os dados sobre sintomas foram coletados incluindo o momento de início do dia, utilizando uma lista de verificação.

Foi utilizada uma frequência média ponderada. Foi realizado o bootstrapping não-paramétrico para calcular os ICs de 95% em torno das frequências médias.

O início da doença foi considerado como sendo o momento em que os pais notaram o primeiro sintoma. O momento no qual cada sintoma subsequente se desenvolveu foi então calculado a partir do momento do início da doença, e arredondado para a hora mais próxima. Foram usados o tempo mediano de início e a faixa interquartil para cada sintoma.

Frequência média ponderada

As frequências dos sinais e sintomas de doença meningocócica foram obtidas usando todos os casos de doença meningocócica (DM) como referência.

 

Estudos de questionário 2: concordância entre avaliadores

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Estudos de questionário 2: concordância entre avaliadores

Questão: quais são os critérios necessários para avaliar a qualidade das informações produzidas para o público sobre testagem e rastreamento genético?

Shepperd et al. Eur J Hum Gen 2006;14:1179-88.

Foram coletados dados a respeito de itens de informações sobre testagem e/ ou rastreamento para condições genéticas selecionadas. Cada item foi avaliado com o uso de uma escala de Likert.

Os dados foram analisados com o uso de uma medida de concordância entre avaliadores. A estatística Kappa com pesos quadráticos foi usada para avaliar o nível de concordância.

Escala de Likert

Uma escala de Likert de cinco pontos (1, 2, 3, 4, 5), com âncoras 1 = “não, o critério não foi preenchido” e 5 = “sim, o critério foi preenchido”, foi usada para avaliar cada item na escala. O objetivo foi criar um escore válido; o que interessa não é o valor real registrado para cada item, mas se os valores são confiáveis.

 

Estudos de coorte: prevalência, incidência, risco, sobrevida, taxa de mortalidade, associação, fator, prognóstico

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Estudos de coorte:

prevalência, incidência, risco, sobrevida, taxa de mortalidade, associação, fator prognóstico

Questão: quais são os desfechos esperados após 10 anos de sobrevida para homens com câncer de próstata não tratado?

Johansson et al. JAMA 2004;291:2713-19.

O propósito de estudos de coorte de base populacional é compreender a história natural e a progressão de doenças. Os estudos de coorte longitudinais prospectivos oferecem o melhor método para a compreensão desses fatores durante um longo intervalo de tempo, principalmente porque reduzem o potencial para viés de tempo de antecipação (lead time).

Nesse exemplo, os pesquisadores quiseram estudar a progressão do câncer de próstata ao longo de 10 anos de sobrevida. O objetivo era explorar a associação entre características clínicas dos pacientes e a progressão da doença: a presença de determinados fatores prognósticos prediz a evolução da doença ou a morte no futuro?

Isso é particularmente relevante em doenças como o câncer de próstata porque:

 

Revisões sistemáticas 2: risco relativos e razões de chances de estudo da coorte

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Revisões sistemáticas 2: risco relativo e razões de chances de estudos de coorte

Questão: quão bem o peptídeo natriurético tipo-B prediz morte e eventos cardíacos em pacientes com insuficiência cardíaca?

Doust et al. BMJ 2005; 330(7492):625.

Foram coletados dados sobre a relação entre as medidas do peptídeo natriurético tipo-B (BNP) e o risco de morte, morte cardíaca, morte súbita e eventos cardiovasculares.

Testes usados: modelo de risco proporcional de

Cox, risco relativo, razão de chances e razão de risco.

O propósito desse estudo era avaliar o uso do BNP como fator prognóstico para insuficiência cardíaca. Isto é, o BNP prediz insuficiência cardíaca subsequente?

Fatores prognósticos

Quando queremos predizer um evento em um grupo de pacientes, não há um grupo de “controle” contra o qual comparamos os desfechos. Assim, estudos prognósticos precisam comparar o risco de eventos entre diferentes subgrupos de pacientes. Tipicamente, aqueles que têm um fator (ou mais que isso, se contínuo) vs. aqueles que não o têm.

 

Testes diagnósticos: sensibilidade, especificidade, razões de verossimilhança, curvas ROC, chances pré e pós-teste, probabilidade pré e pós-teste

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Testes diagnósticos: sensibilidade, especificidade, razões de verossimilhança, curvas ROC, chances pré e pós-teste, probabilidade pré e pós-teste

Questão: em crianças com suspeita de influenza, o teste à beira do leito funciona tão bem quanto o teste em laboratório para identificação da doença?

Harnden et al. BMJ 2003:326:480.

O propósito dos estudos que avaliam testes diagnósticos é comparar o seu desempenho com o de um “padrãoouro de diagnóstico”. Para fazer isso,

é necessário:

Padrão-ouro: tem por objetivo fornecer um diagnóstico definitivo de uma condição.

Contudo, nem sempre é viável ou possível.

recrutar uma coorte de pacientes semelhantes àqueles nos quais o teste seria usado na vida real; realizar tanto o teste experimental quanto o padrão-ouro na coorte de pacientes; assegurar que os dois conjuntos de resultados dos testes sejam avaliados de maneira cega entre si.

Nesse estudo, os autores recrutaram crianças em atenção primária com suspeita de influenza.

 

Validação de escalas: correlação

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Validação de escalas: correlação

Questão: uma medida de gravidade relatada pelos pais é equivalente àquela relatada por profissionais da saúde? Quais são as características necessárias para que uma escala seja válida?

Shepperd et al. J Clin Epidemiol 2004;57(8):809-14.

Foram coletados dados sobre crianças com uma infecção respiratória do trato superior para determinar a gravidade da doença, conforme avaliação feita por enfermeiros, médicos e pais. Isso foi feito com o uso de uma escala análoga visual. Uma escala que mede a gravidade funcional e a sobrecarga dos pais, chamada CARIFS (Canadian Acute Respiratory Illness and Flu Scale), também foi usada como desfecho e foi comparada com as outras medidas de gravidade.

Foram usadas correlações para determinar se a medida de gravidade feita pelos pais era equivalente à gravidade medida por um profissional da saúde. A consistência interna do escore CARIFS foi avaliada pelo uso da estatística alfa de Cronbach.

Escala análoga visual (EAV)

 

Ferramentas Estatísticas: glossário

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Ferramentas Estatísticas: glossário

SSÁRIO

GLO

Ajustamento: um procedimento sumarizante para uma medida estatística, no qual os efeitos de diferenças na composição das populações sendo comparadas foram minimizados por métodos estatísticos.

Amostras pareadas: diz-se que duas medidas são pareadas quando se originam da mesma unidade observacional. Quando não se originam da mesma unidade, as observações são pareadas quando existe uma ligação natural entre uma observação em um conjunto de medidas e uma determinada observação no outro conjunto de medidas, independentemente de seus valores reais.

Amplitude de variação: limites de valores que uma função ou variável pode ter.

Análise de agrupamentos (clusters): uma técnica para o agrupamento de objetos para os quais existem medidas de muitas variáveis.

Análise de fatores: uma técnica estatística usada para estimar fatores ou para reduzir a dimensionalidade de um número de variáveis para poucos fatores.

 

Software para tratamento de dados e análise estastística

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Software para tratamento de dados e análise estatística

Existem vários tipos de pacotes de software disponíveis para tratamento de dados e análise estatística. Porém, com algum entendimento básico dos métodos estatísticos e, particularmente, dos pressupostos necessários para cada um deles, é relativamente fácil mudar de um pacote estatístico para outro.

Invariavelmente, o gerenciamento de dados e a análise estatística estão inter-relacionados. Por isso, a maioria dos pacotes de softwares estatísticos terá funções e métodos para o gerenciamento de dados, como a apresentação de dados, a adição ou edição de variáveis ou dados, e a manipulação de dados (p. ex., transformação de variáveis). Ao mesmo tempo, o software de gerenciamento de dados costuma ter alguns métodos estatísticos básicos integrados (p. ex., cálculo das estatísticas descritivas básicas).

O Microsoft Excel é um exemplo de um pacote altamente flexível, que permite que você faça a maior parte do gerenciamento de dados facilmente. Porém, ele tem várias limitações quando o conjunto de dados envolvido é relativamente grande; além disso, os métodos estatísticos oferecidos são limitados.

 

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