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GUIA DO PARTICIPANTE

Abordagem epidemiolgica na luta contra o paludismo

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A reviso deste documento s foi possvel graas ao apoio financeiro da Federao Russa para desenvolvimento de capacidades na rea do paludismo em frica.

Catalogao-na-fonte: Biblioteca da OMS:

Abordagem epidemiolgica na luta contra o paludismo 2 ed.

2 v.

Contedo: Guia do tutor Guia do participante

1.Malaria preveno e controle. 2.Malaria epidemiologia. 3.Materiais de Ensino. I.Organizao Mundial da Sade.

ISBN 978 92 4850601 7 (Classificao NLM: WC 765)

Organizao Mundial da Sade 2014

Todos os direitos reservados. As publicaes da Organizao Mundial da Sade esto disponveis no sitio web da OMS (www.who.int) ou podem ser compradas a Publicaes da OMS, Organizao Mundial da Sade, 20 Avenue Appia, 1211 Genebra 27, Sua (Tel: +41227913264; fax: +41 22791 4857; e-mail: [email protected]). Os pedidos de autorizao para reproduzir ou traduzir as publicaes da OMS seja para venda ou para distribuio sem fins comerciais - devem ser endereados a Publicaes da OMS atravs do sitio web da OMS (http://www.who.int/about/licensing/copyright_form/en/index.html).

As denominaes utilizadas nesta publicao e a apresentao do material nela contido no significam, por parte da Organizao Mundial da Sade, nenhum julgamento sobre o estatuto jurdico ou as autoridades de qualquer pas, territrio, cidade ou zona, nem tampouco sobre a demarcao das suas fronteiras ou limites. As linhas ponteadas nos mapas representam de modo aproximativo fronteiras sobre as quais pode no existir ainda acordo total.

A meno de determinadas companhias ou do nome comercial de certos produtos no implica que a Organizao Mundial da Sade os aprove ou recomende, dando-lhes preferncia a outros anlogos no mencionados. Salvo erros ou omisses, uma letra maiscula inicial indica que se trata dum produto de marca registado.

A OMS tomou todas as precaues razoveis para verificar a informao contida nesta publicao. No entanto, o material publicado distribudo sem nenhum tipo de garantia, nem expressa nem implcita. A responsabilidade pela interpretao e utilizao deste material recai sobre o leitor. Em nenhum caso se poder responsabilizar a OMS por qualquer prejuzo resultante da sua utilizao.

Queira consultar o website do Programa Mundial do Paludismo da OMS para aceder verso mais actualizada de todos os documentos (www.who.int/malaria).

Glbulos vermelhos: Ingram Publishing

Desenho da capa por Paprika-Annecy.com

Impresso em Malta

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iii

ndicePrefcio ..............................................................................................................................................................v

Siglas e acrnimos ............................................................................................................................................vi

Agradecimentos ............................................................................................................................................... vii

Elaborao do mdulo ...................................................................................................................................... ix

Introduo .........................................................................................................................................................1

Parte 1: Introduo epidemiologia e estatstica bsicasUnidade de Aprendizagem 1: Introduo epidemiologia ...........................................................................5

Unidade de Aprendizagem 2: Razes, propores e taxas ........................................................................15

Unidade de Aprendizagem 3: Apresentao de dados: tabelas, grficos e diagramas ............................23

Unidade de Aprendizagem 4: Medidas de tendncia central .....................................................................37

Unidade de Aprendizagem 5: Medidas da variabilidade/disperso e distribuio normal .......................45

Unidade de Aprendizagem 6: Avaliar o rigor de um teste ..........................................................................53

Parte 2: Epidemiologia aplicada do paludismoUnidade de Aprendizagem 7: Compreender o paludismo aos nveis regional e mundial ..........................59

Unidade de Aprendizagem 8: Determinantes da distribuio do paludismo .............................................63

Unidade de Aprendizagem 9: Ciclo de vida do parasita do paludismo .......................................................67

Unidade de Aprendizagem 10: Ciclo de vida do vetor ..................................................................................71

Unidade de Aprendizagem 11: Histria natural do paludismo no hospedeiro humano e factores que a afectam .....................................................................................................75

Unidade de Aprendizagem 12: Intensidade da transmisso do paludismo .................................................81

Parte 3: Vigilncia, monitoria e avaliao do paludismoUnidade de Aprendizagem 13: Viso geral das etapas nas diferentes fases dos programas do

paludismo ............................................................................................... 91

Unidade de Aprendizagem 14: Sistema de vigilncia ...................................................................................95

Unidade de Aprendizagem 15: Indicadores para monitoria e avaliao dos programas de controlo do paludismo ...................................................................................................107

Unidade de Aprendizagem 16: Mtodos de recolha de dados ...................................................................115

Unidade de Aprendizagem 17: Fardo do paludismo ...................................................................................127

Parte 4: Preveno e controlo da epidemia do paludismoUnidade de Aprendizagem 18: Introduo epidemias de paludismo ......................................................135

Unidade de Aprendizagem 19: Alerta precoce, deteco, notificao e verificao de uma epidemia do paludismo ...................................................................................................139

Unidade de Aprendizagem 20: Preveno e resposta precoce a epidemias confirmadas de paludismo por P. falciparum ..............................................................................................145

Unidade de Aprendizagem 21: Avaliao ps-epidemia e plano de aco para a preparao .................153

ABORDAGEM EPIDEMIOLGICA NA LUTA CONTRA O PALUDISMO: GUIA DO PARTICIPANTE iv

Anexo 1 Indicadores essenciais de vigilncia para controlo do paludismo ...............................................157

Anexo 2 Sugesto de ficha de registo para agentes comunitrios de sade, postos de sade e servios de ambulatrio de centros de sade e hospitais ..........................................................................163

Anexo 3 Ficha de contagem do nmero de doentes externos nos centros de sade e hospitais .............164

Anexo 4 Registos dirios e semanais de consultas externas em centros de sade e hospitais ...............165

Anexo 5 Registos de altas para servios de internamento em centros de sade e hospitais ..................166

Anexo 6 Relatrios de agentes comunitrios de sade para as unidades sanitrias ...............................167

Anexo 7 Relatrios das unidades sanitrias para o nvel distrital .............................................................168

Anexo 8 Lista de casos de doentes internados com paludismo e de mortes a notificar ao nvel distrital em contextos de baixa transmisso ...................................................................................................170

Anexo 9 Lista de todos os casos de paludismo confirmados a notificar ao nvel distrital em contextos de baixa transmisso .........................................................................................................................171

Anexo 10 Modelo de lista de verificao para superviso da vigilncia do paludismo em pases de transmisso elevada a moderada .................................................................................................172

Anexo 11 Modelo de questionrio de avaliao ps-epidemia de paludismo ............................................. 173

v

Prefcio

O paludismo constitui um enorme problema de sade pblica, escala mundial, e a principal causa de morbilidade e mortalidade em muitos pases. O Paludismo foi respnsavel por aproximadamente 219 milhes de casos (intervalo 154289) e 660 000 mortes (intervalo 490000836 000) em 2010. Aproximadamente, 80% dos casos e 90% das mortes ocorrem em frica, enquanto os restantes casos e mortes ocorrem, principalmente, nas Regies do Sudeste Asitico e do Mediterrneo Oriental.1 Para os dados mais recentes sobre o fardo do paludismo, procure o World Malaria Report disponvel em sites da OMS / GMP (http://www.who.int/malaria/en/).

As metas da Assembleia Mundial da Sade e da iniciativa Fazer Recuar o Paludismo (FRP) para o controlo e eliminao do paludismo so, de alcanar uma reduo de pelo menos 75% da incidncia e mortes por paludismo at 2015.

Eliminao do paludismo definida como reduo a zero da incidncia da infeco localmente adquirida atravs de parasitas do paludismo humano numa determinada zona geogrfica, como resultados dos esforos desenvolvidos nesse sentido. Programas de eliminao requerem conhecimentos mais tcnicos sobre o paludismo do que os programas normais de luta contra o paludismo e so dirigidos por especialistas nacionais em epidemiologia e entomologia do paludismo.

Para se atingirem os objectivos dos programas de controlo e eliminao do paludismo, fundamental levar a cabo intervenes devidamente planificadas e orientadas a alvos adequados, incluindo: realizao de testes de diagnstico para todos os casos suspeitos de paludismo e tratamento atempado dos casos confirmados, com medicamentos eficazes baseados em combinaes teraputicas com derivados de artemisinina (ACT); quimiopreveno do paludismo em mulheres grvidas (Tratamento preventivo intermitente durante a gravidez TPIg), infancia (tratamento preventivo intermitente na infncia TPIi) e crianas (quimiopreveno sazonal do paludismo SMC), quando indicado; e aplicao de intervenes adequadas de controlo vetorial , em particular o uso de mosquiteiros tratadas com insecticidas (MTI/MILD) e Pulverizao Residual IIntradomiciliar (PRI).

O presente mdulo de formao sobre a abordagem epidemiolgica para o controlo do paludismo foi elaborado para apoiar ao pessoal envolvido no planeamento, gesto e na monitorizao e avaliao dos programas de controlo e eliminao do paludismo.

1 WHO (2012). World malaria report. Geneva, World Health Organization. http://www.who.int/malaria/publications/world_malaria_report_2012/en/index.html

ABORDAGEM EPIDEMIOLGICA NA LUTA CONTRA O PALUDISMO: GUIA DO PARTICIPANTE vi

Siglas e acrnimosABER Taxa anual de anlises ao sangueACT Combinao Terapeutica base de ArtemisininaCPN Consulta pr-natalIAP ndice anual de parasitasTL Taxa de letalidadeCSP Protena circum-esporozotaDALY Anos de vida ajustados por incapacidadeIDS Inqurito demogrfico e de SadeEIR Taxa de inoculao entomolgicaELISA Teste de imunoabsoro enzimticaGIS Sistema geogrfico de informaoHBI ndice de sangue humanoIEC Informao, educao e comunicaoTPI Tratamento preventivo intermitentePRI Pulverizao residual IntradomiciliarMTI Mosquiteiros impregnados com insecticidaCVI Controlo vetorial integradoCAP Conhecimentos, atitudes e prticasMILD Mosquiteiros impregnados com Insectecida de longa duraoMDA Administrao de medicamentos em massaMICS Inqurito deindicadores mltiplos aos serviosMIS Inqurito de indicadores do paludismoONG Organizao no governamentalPNLP Programa Nacional de Luta contra o PaludismoPCR Reaco em cadeia da polimerasePOP Poluentes orgnicos persistentesPPOA Plano de aco de preparaoRBM Fazer Recuar o PaludismoRCT Ensaio clnico randomizadoTDR Teste de diagnstico rpidoSPR Taxa de positividade do esfregao sanguneoSMPH Medidas resumidas da sade da populaoTPR Taxa de positividade dos testesOMS Organizao Mundial da Sade

vii

Agradecimentos

O presente mdulo foi produzido pelo Programa Mundial do Paludismo da OMS (GMP), com a participao de antigos e actuais funcionrios da Sede da OMS e dos Escritrios Regionais. A OMS agradece tambm reconhecidamente aos seguintes peritos, que contriburam para a elaborao deste documento:

M. Aregawi, N. Binkin, P.F. Beales, R.L Kouznetsov, F.A. Rio, e M.C. Thuriaux que contriburam para a redaco do anterior mdulo de formao da OMS sobre Introduo Epidemiologia e Estatstica Bsica, que a base para as Unidades de Aprendizagem 1, 2, 3, 4, 5 e 6 na Parte I do presente mdulo.

L. Molineaux elaborou e testou no terreno o contedo do mdulo anterior da OMS sobre Epidemiologia Aplicada do Paludismo, que a base da Parte II deste mdulo, e M. Aregawi, P.F. Beales, A. Bosman, A. Haghdoost, S. Izadi, J.M. Jewsbury, R.L. Kousnetsov, A. Raeisi e F.A. Rio deram o seu contributo para efeitos da actualizao desta Parte. E. Renganathan contribuu para o mdulo precedente.

C. Delacollette, em colaborao com M. Aregawi e J. Sagbohan, elaboraram o contedo da verso de ensaio deste mdulo Preveno e Controlo das Epidemias de Paludismo, que constitui a base da Parte IV deste mdulo.

R. Majdzadeh liderou a actualizao do presente mdulo e desenvolveu a Unidade de Aprendizagem 7 da Parte I, as Unidades de Aprendizagem 8 e 9 da Parte II e Parte III sobre Vigilncia, Monitorizao e Avaliao do Paludismo. B. Yazdizadeh contribuiu para as Unidades de Aprendizagem 8 e 9 da Parte II.

Peritos tcnicos que orientaram o processo de reviso e actualizao da corrente verso do mdulo: A. A. A. Adeel (Universidade King Saud, Arbia Saudita), M. Sh. Al-Zedjali (Epidemiologia do Paludismo, Ministrio da Sade, Oman), A. Kondrashin (antigo funcionrio da OMS, Federao Russa), B. Ayivi (Hospital Universitrio Nacional, Benim), C. Hugo (Fundao ACT para o Paludismo Inc., Filipinas), A. Baranova (Instituto Martzinovsky de Parasitologia Mdica e Medicina Tropical, Federao Russa), P. F. Beales (antigo funcionrio da OMS, Reino Unido), A. Beljaev (Academia Mdica Russa de Moscovo, Federao Russa), S. Elbushra (Universidade de Gezira, Sudo), K. Kolaczinski (Consrcio Africano do Paludismo, Uganda), S. Lutalo (Hospital Central de Harare, Zimbabwe), R. Majdzadeh (Universidade de Cincias Mdicas de Teero, Iro), E. M. Malik (Ministrio Federal da Sade, Sudo), P. S. Mapunda (Centro para o Reforo de Intervenes Eficazes contra o Paludismo, Tanznia), R. Mintcheva (Centro de Doenas Infecciosas e Parasitrias, Bulgria), O. Mokuolu (Hospital Universitrio de Ilorin, Nigria), E. Morozov (Instituto Martzinovsky de Parasitologia Mdica e Medicina Tropical, Federao Russa), A. Mwakilasa (Consultor, Tanznia), J. B. Ouedraogo (Direco Regional do Oeste, Burkina Faso), V. Sergiev (Instituto Martzinovsky de Parasitologia Mdica e Medicina Tropical, Federao Russa) e H. Vatandoost (Universidade de Cincias Mdicas de Teero, Iro).

ABORDAGEM EPIDEMIOLGICA NA LUTA CONTRA O PALUDISMO: GUIA DO PARTICIPANTE viii

Funcionrios da OMS que contriburam para o contedo tcnico do mdulo durante a sua elaborao: H.Y. Atta, A. Bosman, K. Carter, K. Cham, F. Da Silveira, C. Delacollette, G. A. Ki-Zerbo, M. Lynch, K. Mendis, B. Mulenda, R. Newman, P. Olumese, A. Rietveld, P. Ringwald, M. Robalo, A. Schapira, A. Teklehaimanot, M. Warsame, W. Were, R. Williams e G. Zamani.

D. Chandramohan fez a reviso do mdulo como perito independente.

L. Tuseo e S. Enosse fizeram a reviso da traduo de Ingls para Portugus do documento.

A OMS agradece igualmente aos participantes, tutores e facilitadores de vrios cursos nacionais e internacionais pelos comentrios e sugestes que apresentaram durante os testes do mdulo no campo e que permitiu a melhoria do mdulo.

O processo de reviso foi coordenado por M. Warsame; a edio tcnica do mdulo foi de L.J. Martinez.

A reviso deste mdulo s foi possvel graas ao apoio financeiro da Federao Russa para o desenvolvimento de capacidades na rea do paludismo em frica.

ix

Elaborao do mdulo

O contedo do presente mdulo baseado nas directrizes/guies actuais da OMS e em outros documentos tcnicos baseados em evidncias.

O mdulo est organizado em quarto partes. O enquadramento principal de cada uma das partes foi preparado em diferentes momentos, tendo sido avaliado e revisto em vrios programas educativos separadamente. A deciso de reunir as quatro partes num s mdulo de formao foi tomada em reunies de peritos tcnicos, realizadas em 2008 e 2009.

O mdulo foi actualizado sob a orientao de peritos tcnicos, representando instituies acadmicas e de formao em paludismo, investigadores na rea do paludismo, directores dos programas nacionais do paludismo e Escritrios Regionais da OMS, que orientaram o processo de reviso e actualizao do mdulo. O processo incluiu os seguintes passos:

Realizao de trs reunies de consulta de peritos tcnicos (79 de Abril de 2008, 1416 de Outubro de 2008 e 1517 de Abril de 2009),em Genebra, para rever os materiais de formao da OMS sobre a abordagem epidemiolgica para o controlo e eliminao do paludismo, actualmente existentes; e para identificar reas para actualizao, tendo em vista o actual desenvolvimento de novos instrumentos, tecnologias e estratgias de luta contra o paludismo e a epidemiologia da doena que se encontra em constante mudanas.

Incorporao no mdulo das actualizaes recomendadas, levada a cabo por peritos tcnicos.

Reviso do contedo e abrangncia do mdulo actualizado, efectuada pela comisso de peritos tcnicos, funcionrios tcnicos da OMS e outros especialistas externos em epidemiologia do paludismo.

O mdulo actualizado foi testado no terreno em vrios cursos nacionais e internacionais.

Com base na experincia e retroinformao dos testes no terreno, e em consulta com peritos tcnicos, o texto foi finalizado para publicao.

1

Introduo

O planeamento e a implementao de um programa de luta contra o paludismo devero basear-se na anlisee aplicao epidemiolgica de intervenes adequadas a situaes especficas locais do paludismo. O pessoal de sade e todos os intervenientes devero possuir slidos conhecimentos acerca da epidemiologia do paludismo e de mtodos de preveno e controlo, aos nveis nacional, distrital e perifrico. A finalidade este mdulo de formao melhorar a capacidade dos participantes para fazerem uma anlise e uma sntese criticas dos principais determinantes da epidemiologia do paludismo e suas interaces, como base para a seleco de intervenes adequadas de preveno e controlo.

O mdulo pode ser usado para formao em servio ou como parte de um curso bsico sobre controlo do paludismo. Para este ultimo fim, recomenda-se que este mdulo apenas seja abordado depois de se terem estudado os mdulos sobre a gesto de casos e o controlo vetorial. Conhecimentos prvios sobre controlo da malria incluindo opes de gesto de casos e controlo vetorial podero ser teis..

O mdulo est dividido em duas partes, o Guia do Participante e o Guia do Tutor. O Guida do Participante apresenta os conceitos e a informao bsica e inclui uma srie de exerccios a realizar pelos participantes. O Guia do Tutor destaca os principais pontos a aprender e fornece as respostas aos exerccios, que podem ser indicativas, com a finalidade de estimular uma aprendizagem activa.

Utilizadores-alvo deste mdulo de formaoEste mdulo foi concebido para profissionais de sade envolvidos no planeamento, implementao e monitorizao de programas de controlo e eliminao do paludismo. Eles incluem mdicos-chefes, mdicos assistentes, tcnicos de sade pblica, tcnicos de sade ambiental, parasitlogos e entomologistas envolvidos no controlo do paludismo e que trabalham quer com programas nacionais, quer com Organizaes No Governamentais (ONGs).

ObjectivosNo final do programa de formao baseado neste mdulo, os participantes devero ter adquirido conhecimentos e competncias necessrias para:

Descrever o significado do paludismo como problema de sade pblica;

Examinar, analisar e interpretar dados do paludismo proveninetes dos sistemas de informao em sade, de vigilncia e de inquritos de rotina;

Explicar os mtodos para adquirir evidncias para um programa de luta contra o paludismo;

Distinguir os diferentes fases de um programa de luta contra o paludismo, bem como as principais estratgias e indicadores para cada fase;

Analisar a situao do paludismo numa determinada rea geogrfica, utilizando informao disponibilizada por vrias fontes de dados;

Identificar medidas de controlo apropriadas para situaes epidemiolgicas especficas;

ABORDAGEM EPIDEMIOLGICA NA LUTA CONTRA O PALUDISMO: GUIA DO PARTICIPANTE 2

Descrever formas de uso de informao de sistemas de alerta e deteco precoce, bem como notificar e verificar epidemias de paludismo;

Identificar opes mais custo-eficazes de preveno e controlo das epidemias de paludismo;

Elaborar um plano de preparao para a aco em caso de epidemia de paludismo.

A abordagem de formao usada neste mdulo d nfase ao envolvimento activo dos participantes, atravs de um conjunto de exerccios em grupo e debates, para estimular uma aprendizagem activa, em vez de uma assistncia passiva s aulas dadas por um s professor. A capacidade de raciocnio e de deduo necessria abordagem epidemiolgica torna o mdulo altamente adequado a este mtodo de formao, embora o sucesso do mdulo dependa da participao activa nas actividades propostas. Este mdulo requer alguns conhecimentos bsicos de gesto de casos de paludismo, parasitologia, entomologia e controlo vetorial. No entanto, os contedos deste mdulo so suficientemente flexveis para que estes se ajustem s necessidades especficas de formao.

Utilizao do Guia do ParticipanteEste Guia do Participante consiste em materiais de instruo e exerccios concebidos para permitir que os participantes atinjam os objectivos de aprendizagem deste mdulo. Este guia esta divido em 21 Unidades de Aprendizagem agrupadas em cinco partes: Parte 1 - Introduo Epidemiologia e Estatstica Bsicas; Parte 2 - Epidemiologia aplicada do paludismo; Parte 3 - Vigilncia, monitorizao e avaliao do paludismo; Parte 4 - Preveno e controlo de epidemias do paludismo.

Cada Unidade de Aprendizagem inclui uma srie de exerccios (sugestes e solues parciais de alguns dos exercicios) a completar individualmente ou em grupo, segundo instrues do tutor. Os debates em grupos pequenos ou em sesses plenrias, com a participao dos facilitadores e do tutor, auxiliaro o processo de aprendizagem. Os exerccios a serem realizados em grupos pequenosdestinam-se a estimular os debates e troca de experincias entre os participantes (oriundos de diferentes pases/zonas com experincias diferentes), os facilitadores e o tutor. Em termos ideais, os participantes tero de adquirir as competncias e os conhecimentos contidos em cada unidade, antes de progredirem para a unidade de aprendizagem seguinte.

Durante o curso, o Guia do Tutor ser disponibilizado apenas ao tutor e aos facilitadores. Aps completarem o curso/mdulo, todos os participantes devero receber uma cpia do Guia do Tutor, para referncia e uso posterior.

Este mdulo destina-se a construir uma abordagem e no apenas a transmitir um conjunto de factos (embora muitos factos possam ser transmitidos no decurso do processo). A maioria da informao factual e detalhada refernciada podendo ser encontrada em directrizes/guies relevantes e outros materiais de recurso relevantes.

Um simples documento como este no poder cobrir totalmente um assunto to lato e dinmico como a epidemiologia do paludismo. Os mtodos de preveno e de controlo vo evoluindo ao longo do tempo. Este mdulo ter utilidade se ele ajudar os participantes a compreenderem as interaces entre os mltiplos factores que influenciam a epidemiologia do paludismo,

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preparando-os assim para entenderem o modo como os novos desenvolvimentos contribuem para melhores abordagens de preveno e de controlo.

O Guia do Participante pode igualmente ser usado em conjugao com o Guia do Tutor para estudo individual, mas este mdulo mais eficaz numa aprendizagem em grupo.

AvaliaoA avaliao do xito deste curso envolve responder s seguintes questes:

Com que facilidade aprenderam os formandos?

Como que os participantes encararam a formao?

Avaliao dos participantesOs progressos e os resultados alcanados so avaliados pelo tutor, pelos facilitadores e pelos prprios participantes. Assim como a avaliao geral durante as actividades de grupo, sero usados tambem um nmero de questionrios e problemas para resoluo. Pretende-se que a avaliao fornea uma oportunidade para os participantes medirem os seus progressos como contribuio para o processo de aprendizagem.

Quer este mdulo seja usado para formao em grupo, quer para aprendizagem individual, essencial a avaliao dos progressos realizados pelo formando na aquisio de aptides e competncias na rea pretendida. Isto pode conseguir-se atravs de um teste inicial e de um teste final, usando um questionrio de escolha mltipla (QEM). O teste inicial ser feito antes do formando ler o Guia do Participante. O teste final ser realizado aps serem completadas todas as Unidades de Aprendizagem. Nos testes QEM, dada a cada questo uma lista de respostas possveis, para se escolher apenas uma (considerada a correcta). No final destas sesses, o tutor analisar os resultados para identificar os tpicos que no foram totalmente aprendidos. O tutor poder ainda explicar individualmente aos participantes os erros cometidos e os pontos a melhorar.

A avaliao dos progressos dos participantes ir tambm incluir avaliao das actividades realizadas na turma, das actividades prticas e das feitas no terreno, grau de participao no grupo, etc., incluindo como o grupo foi representado nas sesses plenrias e o grau de clareza das apresentaes.

Avaliao da formao pelos participantesToda a actividade de formao, incluindo a organizao e os contedos do curso, a adequao dos mtodos de aprendizagem, a qualidade do ensino e dos materiais didcticos, bem como a competncia do tutor e dos facilitadores, sero avaliados pelos participantes. Tal ser feito atravs da administrao de um questionrio numa sesso plenria, aps a concluso dos testes finais. Esta avaliao efectuar-se- no final do perodo de formao, de forma a fornecer o maior feedback possvel por parte dos participantes. Todos os participantes so encorajados a dar sugestes de melhorias, por parte dos tutores e facilitadores, assim como acerca do contedo dos cursos e das instalaes de formao. O objectivo da sesso plenria determinar se uma questo levantada por um ou mais participantes tem o consenso de todo o grupo e julgar a relevncia da questo levantada. O feedback fornecido atravs deste exerccio permite que o tutor avalie o xito da formao e proponha as alteraes que lhe paream necessrias para melhorar futuros programas.

INTRODUCTION

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UNIDADE DE APRENDIZAGEM 1

Introduo epidemiologia

Objectivos da aprendizagem: No final desta Unidade, o participante dever ser capaz de

Formular uma definio de epidemiologia

Definir estudos descritivos e descrever a sua finalidade

Descrever os principais tipos de estudos descritivos e seus principais usos

Descrever os principais tipos de estudos analticos

Definir erro aleatrio, enviesamento ou vis, factores de confuso e validade


A epidemiologia pode ser definida como o estudo da distribuio e dos determinantes de situaes ou eventos relacionados com a sade (incluindo doenas) em populaes humanas, e a aplicao destes estudos para o controlo das doenas e outros problemas de sade. A palavra epidemiologia deriva do timo grego (epi) = entre, (demos) = pessoas e (logos) = doutrina.

Diferentes mtodos podem ser usados para realizar uma investigao epidemiolgica: vigilnciae estudos descritivos so usados para estudar distribuio; estudos analticos so usados para estudar determinantes (causas, factores de risco).

1.1 Tipos de estudos epidemiolgicos

1.1.1 Estudos descritivosEstudos descritivos podem ser definidos como estudos que descrevem os padres da ocorrncia da doena por tempo, local e pessoa.

Uso de estudos descritivosNo planeamento e administrao da sade, os estudos descritivos e as anlises dos seus resultados permitem a os planificadores aos administradores a alocao de recursos de forma efficiente..

So tambm usados para gerar hipteses, fornecendo, muitas vezes, as primeiras pistas importantes acerca da etiologia.

Tipos de estudos descritivos Relatos de casos ou sries de casos

Estes descrevem caractersticas socio-demogrficas, comportamentais e/ou mdicas, de uma ou mais pessoas, com diagnsticos semelhantes (exemplo: caractersticas de crianas internadas num hospital com paludismo cerebral, durante o perodo de um ano).

Fornecem uma importante ligao entre a medicina clnica e a epidemiologia.

So, frequentemente, usados para gerar hipteses e analisar novas doenas. Contdo , no podem tirar-se concluses sobre a etiologia ou factores de risco, sem serem realizados estudos analticos (ver abaixo), que examinam a frequncia esperada da exposio ao factor etiolgico ou de risco, num grupo que no tem a doena a ser investigada.

Estudos ecolgicos

Estes podem comparar frequncias das doenas entre diferentes grupos, durante o mesmo perodo, ou comparar a frequncia das doenas na mesma populao em diferentes momentos no tempo, como funo de uma exposio em particular. Por exemplo, na regio fronteiria Camboja-Tailndia, o aumento do nmero de mineiros correspondente ao aumento do nmero de casos de paludismo por P. falciparum, durante o mesmo perodo de tempo (um resultado).

Os estudos ecolgicos so normalmente rpidos e fceis de realizar e podem ser feitos com informao j existente, mas necessrio muito cuidado para no serem tiradas concluses baseadas em associaes adulteradas.

7INTRODUO EPIDEMIOLOGIA

U1 Os estudos ecolgicos no permitem fazer ligao entre exposio e o resultado dessa exposio ou desfecho, num dado indivduo.

Os estudos descritivos constituem um dos primeiros passos na investigao de surtos e devero ser sempre realizados antes de se iniciarem estudos analticos adicionais.

1.1.2 Estudos analticosOs estudos analticos podem ser definidos como estudos usados para testar hipteses referentes relao entre um factor de risco suspeito e um resultado, e para medir a magnitude da associao e sua significncia estatstica. O estudo analtico implica sempre uma comparao entre dois ou mais grupos.

H dois tipos principais de estudos analticos: observacionais e intervencionais.

Estudos observacionais A maioria dos estudos analticos pertencem a esta categoria.

No h nenhuma interveno humana na distribuio dos grupos de estudo; simplesmente se observa a relao entre exposio e doena.

Os estudos observacionais esto sujeitos a muitos e potenciais enviesamentos ou vis. Desenhos de estudo apropriados e analise de dados cuidadosa, podero ajudar a evitar a maioria do ves.

Existem trs categorias bsicas de estudos observacionais: i) estudos transversais; ii) estudos caso-controlo e e iii) estudos de coorte.

Estudos transversais (inquritos)

Estes analisam a relao entre a doena, ou outra caracterstica relativa sade, e outras variveis de interesse existentes numa populao, num dado momento. A presena ou ausncia (ou o nvel) de uma caracterstica analisada em cada membro da populao em estudo ou numa amostra representativa. Usam-se estes estudos para obter informao que no disponibilizada por rotina a partir da vigilncia ou sries de casos.

Os estudos transversais no fornecem informao sobre a sequncia temporal de causa e efeito. Nos inquritos que analisam a associao entre uma exposio e o resultado ou desfecho, ambos so medidos simultaneamente, sendo por vezes difcil determinar se a exposio precedeu o resultado ou vice-versa.

Os inquritos podem descrever simplesmente caractersticas ou comportamentos das populaes em estudo (por ex., parasitemia, uso de mosquiteiros tratados com insecticida) ou podem ser usados para analisar potenciais factores de risco (por ex., qual a diferena entre os que foram vacinados e os que no foram).

Geralmente, os inquritos medem a situao num determinado momento, isto , prevalncia, e no medem a ocorrncia de novos eventos, ou seja, incidncia (ver Unidade de Aprendizagem2).

Os inquritos exigem tamanhos de amostra muito grandes, para estudar doenas ou eventos raros. Os inquritos no so recomendados para estudar doenas de curta durao.


Estudos caso-controlo

Os estudos caso-controlo evoluem conceptualmente dos resultadospara a exposio. Iniciam-se com grupos de indivduos afectados com o resultado - no caso de uma doena, o grupo afectado (doente ou grupo dos casos) e os grupos no afectados (saudveis ou grupo controlo) - e determina-se retrospectivamente as taxas de exposio de cada grupo ao (s) factor(es) de risco.

Nos estudos caso-controlo, tanto a exposio como a doena so, normalmente, consideradas como tendo ocorrido antes da incluso no estudo.

Como exemplo de um estudo caso-controlo, , a taxa de utilizao de redes mosquitiras/ mosquiteiros pode ser comparada entre um grupo de indivduos com paludismo (casos) e um grupo de individuos saudveis, sem paludismo (controlos).

Estudos de coorte1

Os estudos de coorte evoluem conceptualmente da exposio para o resultado ou desfecho, comeando com grupos expostos e no expostos, que so depois seguidos, para verificar se as taxas de ocorrncia do resultado diferem nos dois grupos.

Os grupos de estudo so identificados pelo estado da exposio anterior ocorrncia do resultado de interesse; tanto os grupos dos expostos como o dos no expostos so depois seguidos prospectivamente, de forma semelhante, at desenvolverem a doena em estudo (resultado), at que o estudo termine, o participante morra ou seja perdido ao longo do seguimento. Ambas as coortes devero ter caractersticas semelhantes, excepto quanto exposio em investigao.

Os estudos de coorte diferem dos estudos intervencionais na medida em que o investigador no determina a situao da exposio. Ela determinada pela gentica ou biologia (sexo, presena ou ausncia de doena gentica, etc.), opo do sujeito (tabagismo, uso de contraceptivos, comportamentos sexuais, alimentao) ou outras circunstncias (vida rural versus urbana, situao socioeconmica).

Em alguns estudos, chamados estudos de coorte retrospectivos, tanto a exposio como o resultado se situam no passado (antes da incluso no estudo). O principal elemento conceptual a fixar que o estudo coorte retrospectivo evolui da exposio para a doena.

1 Uma coorte pode definir-se como um certo grupo de individuos que tiveram uma experincia comum de exposio e que so depois seguidas ou acompanhadas durante um certo perodo de tempo.


U1Exerccio 1.1Fazer corresponder o tipo de estudo com uma das descries fornecidas:

1. Estudos descritivosa. Os participantes so randomizados aleatoriamente em grupos expostos

e no expostos e seguidos ao longo do tempo para comparar taxas de desenvolvimento da doena

2. Estudos analticos b. Comea com grupos de expostos e no expostos e determina se as taxas de ocorrncia dodesfecho diferem nos dois grupos

3. Srie de casos c. Comea com casos de doena e controlos no afectados e determinataxas de exposio a factores de risco em cada grupo

4. Estudos ecolgicos d. Analisa ou examina a relao entre a doena e outras variveis de interesse numa populao, num determinado momento

5. Estudo transversal e. Compara frequncias da doena numa populao, em diferentes momentos no tempo, como funo de uma exposio em particular

6. Estudo Caso-Controlo cacontrol study

f. Descreve caractersticas de individuos com diagnstico semelhante

7. Estudo de Coorte g. Testa hipteses referentes relao entre um factor de risco suspeito e um resultado

8. Estudo intervencional

h. Descreve padres da ocorrncia de doena por tempo, local e pessoa

Estudos intervencionais A pessoa que realiza o estudo distribui aleatoriamente os participantes em grupos de

expostos e no expostos e segue-os ao longo do tempo, para comparar as suas taxas de desenvolvimento da doena (resultado). Exemplos incluem ensaio para determinara a eficcia de um novo medicamento comparado com a eficcia do medicamento actualmente em uso; ou avaliao da eficcia de mosquiteiros impregnados com insectecida comparada com a de mosquiteiras no impregnados com insectecidas.

A distribuio aleatria/randomizao ajuda a garantir a comparabilidade dos grupos e evita muitos dos vis/enviesamentos inerentes aos estudos no intervencionais. Por essa razo, os estudos intervencionais so considerados como um padro de ouro largamente aceite.

No entanto, os estudos intervencionais so dispendiosos. Podem demorar muito tempo a ser realizados, apresentam muitas vezes complexos problemas ticos 1 ou podem simplesmente no ser viveis (por ex., ensaios aleatrios sobre os benefcios da amamentao para a sade). Os resultados obtidos podero no ser aplicveis s condies programticas de rotina.

1.2 Sequncia lgica dos estudos epidemiolgicosNa investigao epidemiolgica, o actual estgio de conhecimento determina, muitas vezes, a concepo mais lgica do desenho do estudo. Normalmente, h uma progresso dos estudos de desenhos de estudo para gerao de hipteses at desenhos de estudo para testagem da hiptese. Por exemplo, as hipteses so muitas vezes geradas por mtodos como a vigilncia, notificao de casos, sries de casos ou estudos ecolgicos. Essas hipteses so depois testadas,

1 Os problemas ticos relativos a estudos epidemiolgicos so contemplados em International Ethical Guidelines for Epidemiologic Studies, elaborado por Council for International Organizations of Medical Sciences (CIOMS), em colaborao com a Organizao Mundial da Sade, Genebra, 2008.


usando dados provenientes de experiencias, de estudos transversais anteriores, de estudos caso controlo ou de estudos de coorte retrospectivos, que podem ser feitos relativamente depressa e so mais acessveis. Se estes estudos apoiarem hiptese, poder ento realizar-se um estudo de coorte prospectivo. Finalmente, em algumas situaes, pode ser adequada a realizao de um ensaio clnico aleatrio.

O fluxograma abaixo (Fig. 1.1) ilustra a aplicao dos vrios tipos de estudos primrios. Em todos os tipos de estudos, a formulao da hiptese deve preceder a anlise.

ESTUDO

ANALTICO/EXPERIMENTALDESCRITIVO

RELATO DE CASOSSRIES DE CASOS

CASO CONTROLO COORTE

ENSAIO CLNICOTRANSVERSAL

ECOLGICO OBSERVACIONAL INTERVENCIONAL

Figura 1.1 Tipos de estudos epidemiolgicos primrios

1.2.1 Investigao secundriaNa investigao secundria, a unidade de estudo so estudos prvios realizados sobre o tema em estudo. Se tiver sido realizado um estudo secundrio com base em i) reviso sistemtica, ii)apreciao dos estudos seleccionadoss e iii) anlise sistemtica; o estudo ou pesquisa secundria considerada Reviso Sistemtica. A anlise estatstica da reviso sistemtica considerada Meta-Anlise. As evidncias recolhidas tm capacidade para avaliar a fora da evidncia. Entre todos os tipos de estudos, incluindo estudos primrios e secundrios, os resultados obtidos a partir da Reviso Sistemtica, especialmente sobre ensaios clnicos aleatrios, fornecem o grau de evidncia mais elevado.

1.3 Potenciais erros nos estudos epidemiolgicos

1.3.1 Erro aleatrioO erro aleatrio a divergncia, devida apenas ao acaso, de uma observao numa amostra1, do verdadeiro valor de uma populao, que leva falta de presio na medio de uma associao. H trs principais fontes de erro aleatrio: variao individual/biolgica, erro de amostragem e erro de medio.

O erro aleatrio pode ser minimizado, mas nunca poder ser completamente eliminado, uma vez que apenas se pode estudar uma amostra da populao; ocorre sempre uma variao individual e nenhuma medio perfeitamente rigorosa. O erro aleatrio pode ser reduzido atravs da medio cuidadosa da exposio e do resultado, da adequada seleco dos participantes do estudo e da incluso de uma amostra de tamanho suficiente.

1 Amostra definida como um Subconjunto da populao. Amostragem o processo de seleco de um nmero de unidades de estudo a partir de toda a populao.


U11.3.2 Erro sistemtico (Vis ou enviesamento)O vis ou erro sistemtico ocorre quando h tendncia para produzir resultados que divergem sistematicamente dos valores verdadeiros ou reais. Diz-se que um estudo de presio elevada, quando tem apenas um pequeno vis ou erro sistemtico. O vis (ou erro sistemtico) pode conduzir a uma sobre ou sub - estimativa da fora de uma associao1. As fontes de vis ou enviesamento em epidemiologia so muitas, tendo sido identificados mais de 30 tipos especficos de vis.

Os principais tipos de vis so:

Vis de seleco

Vis de informao

Vis de confuso ou de confundimento.

Ves de selecoO Vis de seleco ocorre quando h uma diferena sistemtica entre as caractersticas dos participantes inscluidos no estudo e as caractersticas da populao fonte.

Vis de informao (tambm chamado Vis de medio)O vis de informao ocorre quando surgem problemas de qualidade (rigor) na recolha, registo, codificao ou anlise de dados entre grupos de comparao. Os entrevistadores podem, por exemplo, entrevistar os casos com mais ateno do que os controlos, ou uma pessoa doente pode lembrar-se melhor de exposies anteriores do que uma pessoa saudvel (este tipo de vis chamadovis de memria, que uma forma de vis de informao).

Do ponto de vista prtico, muitas vezes no h informao suficiente para corrigir erros de de seleco ou erros de informao. aconselhavel prever eventuais fontes de vises na etapa da concepo, planificao do estudo, de forma a que eles possam ser minimizados ou evitados.

Confuso/confundimentoNum estudo sobre a associao entre exposio e uma causa (ou factor de risco ou de proteco) e a ocorrncia de uma doena, confundimento poder ocorrer se existir outro factor na populao de estudo e que esteja associado com ambos, a doena e o factor inicial em estudo.

Se este segundo factor estranho estiver desigualmente distribudo entre os subgrupos de exposio, surge um problema. O confudimento ocorre quando os efeitos de dois factores de risco ou protectores no tiverem sido separados, concluindo-se, portanto, de forma incorrecta que o efeito se deve mais a uma varivel do que a outra. Por exemplo, num estudo da associao entre o tabagismo e o cancro do pulmo, a idade poder ser um factor de confuso, se na populao em estudo, as mdias das idades dos grupos fumadores e no fumadores forem muito diferentes, dado que a incidncia do cancro do pulmo aumenta com a idade.

Outro exemplo de confundimento apresentado na Figura 1.2. Um estudo da relao entre rendimento e paludismo ilustrado na linha de cima da Figura 1.2. possvel que o rendimento esteja associado ao risco de paludismo. Contudo, sabido que o rendimento est associado ao uso de mosquiteiros que reduzem o risco de paludismo. A relao entre rendimento e

1 Depedncia estatstica entre duas ou mais variveis, que so consideradas como associadas se ocorrem em simultneo mais frequentemente do que poderia ser esperado ao acaso. Testes estatsticos permitem calcular as associaes.


paludismo , por tanto, afectada pela associao entre mosquiteiros e rendimento. Por outras palavras, mosquiteiros confundem a associao entre rendimento e paludismo.

EXPOSIO (rendimento) DOENA (paludismo)

VARIVEL DE CONFUSO(mosquiteiros)

Figura 1.2: Confundimento mosquiteiros, rendimento e paludismo

Um factor de confuso uma explicao alternativa para a presena do resultado, diferente da exposio de interesse; no devendo este factor ser um intermedirio na via causal da exposio at ao resultado. Supondo que o rendimento reduz o risco de paludismo, atravs do uso de mosquiteiros, o uso dos mosquiteiros est na via causal do efeito do rendimento sobre o paludismo e, consequentemente, o uso de mosquiteiros no dever ser considerado um factor de confuso.

O factor de confuso pode ser controlado na anlise de dados, se durante o estudo tiverem sido recolhidos dados adequados sobre eventuais variveis de confuso e se cada factor for convenientemente analisado e interpretado.

Exerccio 1.2

Faa corresponder o tipo de potencial erro do estudo a um dos exemplos dados:Erros do estudo Exemplos

1. Erro aleatrioa. Estudar a relao entre uso de redes mosquiteiras/mosquiteiros e a ocorrncia de

paludismo, se a idade estiver associada tanto com o uso de mosquiteiros como com a susceptibilidade infeco sintomtica por paludismo

2. Vis de seleco b. Recolher informao sobre o tratamento do paludismo, atravs de um inqurito s famlias, realizado alguns meses apos a administrao do do tratamento

3. Vis de informao c. Avaliar resultados do paludismo no complicado entre doentes admitidos num hospital

4. Confundimento d. Grande divergncia do resultado de um estudo em relao ao verdadeiro valor, devido a um tamanho pequeno da amostra do estudo


U11.4 Validade e FiabilidadeA validade uma expresso do grau at ao qual um teste capaz de medir o que se pretende medir. Um estudo s ser vlido se os seus resultados corresponderem verdade; no dever existir nenhum erro sistemtico e o erro aleatrio dever ser o menor possvel. A Fig. 1.3 ilustra a relao entre o valor real e os valores medidos para baixa e alta validade e fiabilidade (ou reprodutibilidade).

Com baixa fiabilidade mas alta validade os valores medidos ficam dispersos, mas a mdia dos valores medidos est prxima do valor real. Um alta fiabilidade no assegura a validade, uma vez que as medies podero estar todas afastadas do valor real. A Figura 1.4 mostra o mesmo conceito numa forma grfica diferente: o centro do alvo corresponde ao valor

real da populao; as marcas individuais no alvo so medidas individualmente, a partir de 5amostras em cada exemplo.

Exerccio 1.3

Um estudo bem executado, com um pequeno erro sistemtico (ves mnimo ou confundimento) mas com um grande erro aleatrio, poder descrever-se como tendo:

a) Alta validade e baixa fiabilidade

b) Baixa validade e alta fiabilidade

VALIDADEalta

Valores medidos

Valor real

Valores medidos

Valor real

baixa

alta

FIABILIDADE

Valores medidos

Valor real

baixa

Valores medidos

Valor real

Figura 1.3 Validade e fiabilidade

Alta validade Baixa validade

Alta fiabilidade

Baixa fiabilidade

Figura 1.4 Validade e fiabilidade

15

EPID

EMIO

LG

ICA

ABO

RDAG

EM

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IA D

O P

ART

ICIP

AN

TE UNIDADE DE APRENDIZAGEM 2

Razes, propores e taxas

Objectivos da Aprendizagem: No final desta Unidade, o participante dever ser capaz de

Definir os termos razo, proporo e taxa

Diferenciar entre taxa de incidncia e taxa de prevalncia e dar exemplos do seu uso

Calcular razes, propores e taxas, usando numeradores, denominadores e constantes apropriados

Aplicar os conceitos de risco relativo e diferenas de risco


Depedendo de quem utiliza os dados e da finalidade do uso, os dados podem ser apresentados como dados brutos, proporo, taxa e razo.

2.1 Dados brutosDados brutos podem ser definidos como o conjunto completo de dados colhidos num estudo, antes de qualquer arredondamento, edio ou organizao estatstica. Eles usam-se, em primeiro lugar, para ajudar os planificadores e os administradores da rea de sade a determinar as necessidades em cuidados de sade. Por exemplo, um planificador de sade pode querer saber o nmero de casos de paludismo ocorridos no ltimo ano, para poder fazer uma estimativa da quantidade de medicamentos antipaldicos a encomendar para o ano seguinte. Poder ainda querer saber aproximadamente quantos nascimentos tiveram lugar anualmente, de forma a poder dotar adequadamente em pessoal os servios de obstetrcia.

Qualquer varivel pode ser considerada como uma dos dois tipos: discreta ou contnua.

Variveis discretas so as que tm valores que podem assumir apenas um nmero limitado de categorias, sem nveis intermdios (exemplo., sexo M/F; sobrevivncia morto ou vivo; exposio Sim/No; raa, estado civil). Quando as categorias possveis tm uma ordem natural de progresso, as variveis chamam-se ordinais (exemplo. melhorias na morbilidade, ou grau actual de nvel tabagismo nenhum, leve, moderado, intenso).Alguns dados quantitativos podem tambm ser discretos, exemplo, paridade (no possvel ter uma fraco de um nado-vivo).

Variveis contnuas so as que podem assumir todos os valores possveis durante um ciclo, dentro de limites especficos (por ex., altura, peso, tenso arterial). So apenas limitadas pelo rigor e preciso da medio.

2.2 ProporoA proporo tambm uma medida que usada principalmente pelos planificadores e administradores. definida como o nmero de eventos entre todos os possveis eventos, normalmente expressa como uma percentagem. A frmula (x / y) k, sendo x o nmero de indivduos ou eventos numa categoria, y o nmero total de eventos ou indivduos no conjunto de dados e k uma constante, neste caso 100.

Exemplo 1

Dos 120 casos de paludismo internados no hospital X no ano passado, 80 eram crianas. A proporo (percentagem) de crianas entre os casos de paludismo de (80 / 120) 100 ou seja, 66,7%.

Pode ser til para o administrador do hospital saber que 67% (dois teros) das admisses nos hospitais por paludismo ocorrem na faixa etria peditrica e apenas 33% (um tero) ocorrem em adultos. Assim, possvel planificar o nmero de camas e de pessoal das vrias categorias necessrios ao tratamento dos doentes de paludismo, bem como necessidades de outras comodidades tais como (testes de diagnstico e medicamentos).

17RAZES, PROPORES E TAxAS

U2

2.3 TaxaPara o profissional de sade pblica interessado em determinar quem est em risco e em monitorizar o sucesso dos esforos de preveno, a medida mais til a taxa. As taxas medem a frequncia relativa de casos numa populao durante um certo perodo de tempo. A frmula geral a mesma que para as propores, i.e. (x / y) k, embora aqui x, y, e k tenham significados diferentes. As taxas medem a incidncia (novos casos) num perodo especfico de tempo.

Uma taxa de incidncia1 a ocorrncia de novos casos de uma doena dentro de uma populao de risco definida, durante um perodo especfico de tempo. Nesta situao:

x o nmero de novos casos na populao definida que tiveram o seu incio durante um perodo especfico de tempo

y a pessoa-tempo em risco. Normalmente, a populao a meio do ano de uma determinada rea geogrfica usada para determinar a pessoa-tempo em risco ao longo do perodo de um ano.

k, uma constante, estabelecida convencionalmenteou tem um valor tal que a taxa mais pequena no conjunto de dados tem, pelo menos, um dgito do lado esquerdo da casa decimal.

Uma taxa de ataque uma variante de uma taxa de incidncia em que perodos mais curtos de risco (e.g., semanais ou mensais) so usados como denominador. , normalmente, medida durante um surto. Na prtica, a taxa de ataque s difere da taxa de incidncia, se houver uma grande proporo de pessoas na populao que no estejam em risco (por exemplo, crianas que foram vacinadas com xito contra o sarampo podem ser consideradas no estarem em risco de contrair a doena).

Numa taxa de prevalncia, x o nmero de casos existentes, novos e antigos, numa populao definida durante um perodo especfico (prevalncia de perodo) ou num dado ponto no tempo (prevalncia de ponto). Na realidade, a prevalncia uma proporo, porque no possui dimenso temporal. No entanto, ela tambm vulgarmente chamada de taxa de prevalncia. Outra forma de prevalncia prevalncia de perodo que pode estimar velhos e novos casos durante um perodo especfico de tempo. Sempre que o termo prevalncia usado sem especificao de ponto ou perodo, dever assumir-se que se trata de prevalncia de ponto.

1 Numa definio mais rigorosa, o denominador de taxa de incidncia pessoa-tempo (pessoas em ms, ano, etc.). Por isso, uma taxa de incidncia mostra quantos casos (numerador) ocorreram durante uma certa pessoa-tempo (denominador). Na mesma literatura, a taxa de incidncia que apresentada neste mdulo considerada incidncia cumulativa. Contudo, no dia-a-dia o uso da taxa de incidncia tal distino no grave.


Exemplo 1

Em Julho, foram detectados numa aldeia 3 novos casos de paludismo. J havia 10 pessoas na aldeia que tinham a doena, mas dessas, duas tinham completado a teraputica com sucesso durante um ms e foram consideradas curadas. A populao da aldeia era de 2600 habitantes. Neste caso:

A taxa de incidncia : (3 / 2600) 1000 ou 1,2 por 1000 pessoas por ms1

A taxa de prevalncia de perodo : [(3 + 10) / 2600] 100 = 0,5%

A prevalncia de ponto em 31 de Julho : [(3 + 10 2) / 2600] = 0,4%

2.4 RazoUma raza uma expresso da frequncia relativa da ocorrncia de algum evento comparado com qualquer outro evento, por exemplo, a razo entre casos masculinos e casos femininos. Aqui, a frmula tambm (x / y) k, sendo:

x o nmero de eventos ou pessoas com um atributo especfico

y o nmero de eventos ou pessoas com um atributo diferente dos do evento ou pessoa em x

k 1

Nesta situao, a razo muitas vezes expressa como x:y, com y normalmente igual a 1 (y pode tornar-se igual a 1 dividindo x e y por y).

Exemplo 1

Se h 15 casos masculinos (x) e 5 casos femininos (y) de paludismo, a razo masculino/feminino pode ser calculada como 3:1, dividindo ambos os valores por 5 (y).

A razo muitas vezes, usada, quando difcil calcular correctamente o denominador populacional para uma doena ou condio. Um exemplo razo de aborto, o qual o nmero de abortos dividido pelo nmero de nados-vivos durante o mesmo perodo de tempo. A frmula mantm-se (x / y) k com k determinado por conveno ou pelo valor que d, pelo menos, um dgito esquerda da casa decimal.

2.5 Risco relativo e diferena de riscoAs taxas para um ou mais grupos (sexo masculino/feminino, categoria etria, nvel educacional, presena ou ausncia de certos comportamentos) so, muitas vezes, comparadas dividindo uma pela outra ou subtraindo uma da outra.

Se forem divididas, o resultado chama-se razo de taxas ou risco relativo. A frmula simplesmente: taxa a/taxa b, sendo a a incidncia no grupo exposto ao factor sob investigao e

1 Em rigor, a taxa de ataque o nmero de casos que ocorrem durante o ms de Julho na populao de risco (excluindo as pessoas j afectadas), isto , [3 / (2600 10) ~ 1000] = 1.2 por 1000 por ms, igual taxa de incidncia. A taxa de incidncia = [3 / (2600 total (10 afectadas 2 curadas e, portanto, de novo sensveis)], isto , 3 / 2592. Na prtica, estes requisitos so frequentemente negligenciados quando fazem pouca diferena.


U2

b a taxa de incidncia do grupo no exposto. A razo das taxas ou risco relativo pode ser usado para identificar possveis factores de risco causais e identificar marcadores orientados para os servios. Uma razo das taxas ou risco relativo de 1 significa que no h diferena de resultado entre os grupos expostos e os no expostos (se o resultado for uma taxa de incidncia, isso ser o mesmo para os grupos expostos e os no expostos). Uma razo de taxas ou risco relativo >1 sugere que a caracterstica (exposio) um factor de risco; uma razo de taxas ou risco relativo


pessoas deixarem de frequentar a floresta, a taxa de paludismo ser reduzida em 9 / 1000, para 1/ 1000.

H que ter precauo ao tirar concluses, uma vez que as pessoas tero mais do que uma caracterstica (exposio) que as coloca em risco de doena; eliminar apenas um comportamento ou caracterstica, habitualmente, no resolve o problema na totalidade. necessrio ter cuidado, se a caracterstica for um marcador e no um factor causal; alterar o marcador sem alterar os factores causais com ele associados provvel que no resulte numa descida da taxa de doena.

ArredondamentosO procedimento para achar o ltimo dgito de uma medio chama-se arredondar ou arrendodamento . H trs regras gerais para o arredondamento:

Regra 1: se o dgito para alm do ltimo dgito a ser reportado for inferior a 5, eliminar todos os numros que esto aps o ltimo dgito a reportar. Ao fazer o arredondamento para uma casa decimal, o nmero 5,3467 ser 5,3.

Regra 2: se o dgito para alm do ltimo dgito a ser reportado for maior do que 5, aumentar em um o ltimo dgito a reportar. O nmero 5,798 ser 5,8 quando arredondado de um dgito.

Regra 3: para evitar arredondar o desvio, se o ltimo dgito significativo for exactamente 5, prtica geral arredondar para o nmero inteiro que precede 5, e arredondar para cima se for um nmero inteiro mpar. Assim, o nmero 3,55 (arredondado para um dgito) seria 3,6 (arredondando para cima) e o nmero 6,450 seria arredondado para 6,4 (arredondado para baixo, quando arredondado para um decimal).

Tambm se pode arredondar para o nmero inteiro mais prximo: 66,7% pode ser arredondado para 67%.

Exerccio 2.1

A tabela 2.1 que se segue apresenta dados de morbilidade por paludismo para a Provncia X em frica, que recebeu um grande nmero de imigrantes nos ltimos anos:

Tabela 2.1 Nmero de casos de paludismo, Provncia X, 20012005

ANO CASOS POPULAO

2001 30 858 492 810

2002 36 602 585 540

2003 46 172 738 870

2004 56 439 891 280

2005 68 392 1 044 620

a. Descreva por palavras a tendncia no nmero de casos.

b. Calcule a taxa de incidncia de casos de paludismo/100habitantes por ano e descrever a tendncia por palavras.

c. Compare a tendncia no nmero de casos e a tendncia nas taxas. Explicar as suas observaes?

d. Qual a medida mais adequada para monitorizar as alteraes ao longo do tempo nessa zona?


U2

Exerccio 2.2

A Provncia Z adjacente (populao 169 250) teve 15 233 casos de paludismo em 2005.

a. Qual das provncias teve a taxa de incidncia mais alta em 2005?

b. Na sua opinio, que zona deveria receber mais esforos de controlo e porqu?

Exerccio 2.3

Um inqurito em crianas menores de 5 anos na Regio A revelou que 450 das 950 crianas tinham parasitas do paludismo no sangue.

a. Qual a taxa de parasitas?

b. Trata-se da taxa de incidncia ou da prevalncia? Justifique a resposta.

Exerccio 2.4

Em 2001, ocorreram 49 140 casos de paludismo entre os homens e os restantes 23 250 ocorreram entre as mulheres.

a. Qual a razo homem: mulher dos casos?

b. Que percentagem do total dos casos ocorreu nos homens? Qual a percentagem nas mulheres?

Exerccio 2.5

Num dos centros de sade na Provncia X (Tabela 2.2), a distribuio por idades de casos de paludismo foi a seguinte:

Tabela 2.2 Distribuio por idades de casos de paludismo, Provncia X, 2006

IDADE CASOS % DO TOTAL DE CASOSPOPULAO EM

RISCOTAXA DE INCIDNCIA/

100/ano

011 meses 71 2,4 1980 3,6

14 anos 645 21,9 7920 8,1

514 anos 698 23,7 12 300 5,7

15 anos 1528 51,9 27 300 5,6

TOTAL 2942 100,0 49 500 5,9

a. Qual o grupo etrio responsvel pela maior percentagem de todos os casos?

b. Que grupo etrio esta em maior risco de contrair o paludismo?

c. Por que razo as respostas s questes a) e b) so diferentes?

Exerccio 2.6

Um estudo revelou que a taxa de incidncia do paludismo de 10 / 1000 habitantes por semana entre aldees da Tailndia que trabalham nas minas e entram nas florestas, enquanto essa taxa de 2 / 1000 habitantes por semana entre camponeses que vivem nas mesmas aldeias.

a. Calcule o risco relativo de paludismo entre os mineiros

b. Interprete os seus resultados por palavras

c. Calcule a diferena de riscos entre os mineiros e os camponeses

d. Interprete os seus resultados por palavras

23

EPID

EMIO

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ABO

RDAG

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IA D

O P

ART

ICIP

AN


Apresentao de dados: tabelas, grficos e diagramas

Objectivos da Aprendizagem: No final desta Unidade, o participante dever ser capaz de

Enumerar as caractersticas de tabelas, grficos e diagramas de qualidade

Elaborar e legendar correctamente um conjunto de tabelas, grficos e diagramas a partir de dados brutos

Listar os usos da apresentao semi-logartmica.


3.1 TabelasUma tabela pode ser definida como um conjunto de dados dispostos em linhas e colunas, destinadas a apresentar a frequncia com que alguns eventos ocorrem em diferentes categorias ou subdivises de uma varivel, como se pode ver na Tabela 3.1.

3.1.1 Instrues para elaborao de tabelas Devem ser simples: melhor 2 ou 3 tabelas pequenas do que uma s tabela grande

No usar mais de 3 variveis numa tabela

Todas as tabelas devem ser auto-explicativas

O ttulo deve ser claro e conciso explicando o qu, onde e quando

As linhas e as colunas devem ser claramente legendadas

Devem ser indicadas as unidades de medio

Os cdigos, abreviaturas e smbolos devem ser apresentados em notas de rodap

Devem ser apresentados os totais

Se os dados no forem originais, deve ser apresentada a fonte de dados em nota de rodap.

Tabela 3.1 Proporo de casos de paludismo em relao ao total de internamentos, Estado Z, 20012005

Ano Todos os pacientesPatientes com

malaria %

2001 136 289 16 946 12.4

2002 114 327 18 117 15.8

2003 101 050 13 821 13.7

2004 79 485 10 757 13.5

2005 76 403 11 533 15.1

Dados colhidos em 24 hospitais distritais

As linhas e as colunas devem ser claramente legendadas

Nota de rodap para melhor

Ttulo claro e conciso explicando o qu, onde e quando

3.2 GrficosUm grfico pode ser definido como um mtodo de apresentao de dados quantitativos fazendo um desenhando num sistema de coordenadas. A forma mais comum a rectangular, com dois conjuntos de linhas cruzadas formando ngulos rectos e divididas em intervalos iguais. Por conveno, o eixo x o eixo horizontal e o eixo y o vertical.

25APRESENTAO DE DADOS: TABELAS, GRFICOS E DIAGRAMAS

U3

Os grficos so usados para variveis contnuas, tais como tempo, contagem de parasitas, etc.Os diagramas so usados mais do que os grficos Para variveis no contnuas, tais como sexo ou o nvel educacional, so usados diagramas em deterimento dos grficos.

A varivel (idade, ano, etc.) normalmente classificada ao longo do eixo dos x; o eixo dos y geralmente usado para medies de frequncia. Ver Figura 3.1.

intervalo igual

Legenda do eixo x: mtodo de classi-cao (e.g., momento do incio da doena, em dias; idade dos casos, em anos)

Legenda do eixo y: frequncia (e.g.

nmero, percentagem e

taxa

intervalo igual

X41 Y7

Figura 3.1 Grfico geral com anotao descritiva

3.2.1 Instrues para elaborao de grficos Devem ser simples e no ench-los com demasiada informao.

Todos os grficos devem ser auto-explicativos.

Sempre que possvel, deve se evitar interromper os eixos (quebras na escala).

Ttulo deve ser claro e conciso.

Eixos claramente identificados/ legendados.

As unidades dos eixos do x e do y devem ser claramente especificadas.

Quantidades iguais devero ser representadas por intervalos iguais num eixo; no eixo x, as categorias que correspondem a 10 anos, por exemplo, devero ter o dobro do comprimento das que correspondem a 5 anos.

3.2.2 Tipos de grficos/diagramasO diagrama/grafico dever fornecer a informao suficiente, sem necessitar de mais explicaes.

DiagramasAs formas mais comuns so o diagrama de barras, diagrama circular e mapas de coordenadas geogrficas.


Diagramas circularesEste tipo de diagrama usa-se frequentementepara mostrar a distribuio de percentagens, usando pores do circulo em fatias proporcionais a dimenso da categoria. Por conveno, deve-se iniciar a construo do diagrama na posio das 12:00h e dispor fatias ao contrrio dos ponteiros de um relgio, em ordem decrescente do tamanho. Ver Figura 3.2.

Exemplo

O diagrama circular abaixo mostra o perfil de tratamento de 100 doentes peditricos de paludismo, antes do internamento no hospital A, na Provncia Z.

55

12

78

No tratado

Quinino

Sulfadoxina/pirimetamina

Artemter+lumefantrina

Figura 3.2 Tratamento de doentes peditricos de paludismo antes da hospitalizao, Hospital A, na Provncia Z, JaneiroDezembro 2001

Diagramas de BarrasOs diagramas de barras tm clulas, todas com a mesma largura de coluna, independentemente do tamanho da categoria. As barras podem ser dispostas vertical ou horizontalmente. Por conveno, h sempre um espao entre as barras. Os diagramas de barras so mais fceis de usar quando as categorias tm tamanhos diferentes; devem ser usados quando as categorias no so contnuas (i.e., sexo, estado civil, etc.), como o caso da Figura 3.3. A Figura 3.4 um diagrama de barras com dados contnuos (idade), com categorias de tamnhos diferentes.

0

200

400

600

800

Cidade Oeste Norte Centro Sul

Caso

s

Zona de residncia

Figura 3.3 Casos de paludismo em doentes peditricos hospitalizados no hospital A, cidade B, JaneiroMaro 2001


U3

0

50

100

150

200

250

300

350

5 1-5 6-10 11-13

Caso

s

Idade em anos

Figura 3.4 Distribuio por idade de doentes peditricos hospitalizados no hospital A, cidade B, JaneiroMaro 2001

HistogramaO histograma pode ser definido como um grfico de barras da distribuio de frequncias de uma varivel quantitativa contnua em que a largura da barra proporcional unidade do valor da varivel no eixo x e a altura da barra proporcional unidade do valor da frequncia no eixoy. Por conveno, no h espao entre as barras, e no permitida quebra de escala no eixo dos y (Fig. 3.5).

Os histogramas podem ser usados para indicar o nmero de casos ou percentagens no eixo dosy, mas no geral, no so utilisados para representar taxas.

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Jan

Fev

Mar

Abr

Mai

Jun

Jul

Aug Se

t

Out

Nov

Dez Fev

Mar

Abr

Mai

Jun

Jul

Aug Se

t

Out

Nov

Dez

Milh

ares

de

caso

s

2000 2001

Jan

Figura 3.5 Distribuio mensal de casos de paludismo notificados pelas unidades de CSP e centros de sade, Estado Z, 20002001


Grficos linearesUm grfico linear pode ser definido como um grfico de distribuio da frequncias de uma varivel contnua, construido pelo traado da frequncia de uma categoria no eixo dos y, no ponto mdio da categoria no eixo dos x. Os valores para cada categoria so unidos por uma linha contnua.

Quando se pretende representar a distribuio da frequncia por categoria para mais do que um grupo (e.g. a frequncia de casos num perodo de 10 anos para homens e mulheres), pode ser aconselhvel usar grficos lineares.

Os grficos lineares podem ser usados para delinear o nmero de casos e percentagens; so o mtodo de eleio para representar taxas. Ver Figuras 3.6 e 3.7.

1997 1998 1999 2000 2001

Ano

10

0

20

30

40

50

60

Per

cent

agem

Distrito A Estado Z Distrito B

Figura 3.6 Taxa de positividade para o paludismo em amostras de sangue examinadas nos hospitais, Estado Z, 19972001

Milh

ares

de

caso

s

0

200

400

600

800

1000

1998 1999 2000 2001

Casos Mortes

Figura 3.7 Casos e bitos por paludismo, oficialmente notificados em unidades sanitrias com mdicos, Pas Y, 1998-2001

Na Figura 3.7, difcil mostrar as variaes nas mortes ao longo do tempo. Estas podem ser facilmente ilustradas usando dois eixos verticais: eixo vertical principal para os casos de paludismo e o eixo vertical secundrio para as mortes por paludismo, como ilustra a Figura 3.8.


U3

Cas

os

Mor

tes

0

5

10

15

20

25

0

200

400

600

800

1000

1998 1999 2000 2001

Casos Mortes

Figura 3.8 Casos e bitos por paludismo oficialmente notificados em unidades sanitrias com mdicos, Pas Y, 19982001

Mapas de coordenadas geogrficas um mapa em que as reas so sombreadas geograficamente, de acordo com a taxa de incidncia ou prevalncia da doena em questo. Ver Figuras 3.9.

Mxico

Honduras

Belize

El Salvador

OceanoPacco

Mar dasCarabas

0 0.1100.1 110 501001050 100Semdados

Figura 3.9 Distribuio de casos confirmados de paludismo (por 1000 habitantes), 2011 Guatemala

Grfico semi-logartmicoPode ser definido como um grfico em que o eixo dos y se mede em unidades logaritmicas e o eixo dos x se mede em unidades aritmticas. So geralmente usados para:

Representar os dados quando a amplitude demasiado grande para ser apresentada adequadamente num grfico aritmtico.

Analisar variaes relativas em vez de absolutas ao longo do tempo.

Se a linha representada num grfico semi-logartmico uma linha recta, ela indica uma taxa de variao constante e a inclinao permite medio directa da taxa de variao. Duas ou mais linhas que seguem representaes paralelamente tm taxas de variao iguais.. Ver Figura 3.10, que representa um grafico logartmico dos dados da Figura 3.7 e mostra claramente as tendncias e taxas relativas das mudanas para casos e mortes.


Normalmente, a razo para o uso de uma escala logartmica , obter mudana relativa ao longo do tempo. Contudo, esta tambm uma limitao consideravel, no sentido em que um aumento muito acentuado em contagem absoluta no parece muito acentuado se se usar uma escala logartmica. Podendo, assim, subestimar-se facilmente o aumento ou o declnio.

1988 1999 2000 2001

Ano

100

1000

10 000

100 000

1 000 000 Ca

sos

Casos Mortes

Figura 3.10 Casos e mortes por paludismo oficialmente notificados em unidades sanitrias com mdicos, no pas Y, 19982001

Nota: Com a generalizao dos programas informticos, grficos, mapas e tabelas,so cada vez mais construidos no computador;e o uso de papel milimtrico est em declnio.

Grfico ou Diagrama de caixa (boxplot) Em estatstica descritiva, o grfico de caixa (tambm chamada diagrama de caixa) o modo conveniente de mostrar graficamente dados atravs da sua estatstica descritiva: mnimo da amostra, quartil inferior, mediana, quartil superior e mximo da amostra. Os grficos de caixa podem ser desenhados verticalmente ou horizontalmente, conforme se pretenda dispor a estatstica descritiva ao longo de um eixo vertical ou horizontal.

Exemplo: A seguir so apresentados dados sobre internamento de doentes de paludismo nos Hospitais A e B.. Preparar um grfico de caixa para os dados.

Meses Hospital A Hospital B

Janeiro 321 465

Fevereiro 235 399

Maro 202 345

Abril 304 456

Maio 621 746

Junho 600 802

Julho 590 845

Agosto 431 578

Setembro 381 503

Outubro 142 478

Novembro 98 389

Dezembro 96 390


U3

A seguir so apresentados ovalor mnimo da amostra , quartil inferior (25% percentil), mediana, quartil superior (75% percentil) e o valor mximo da amostra, num grfico de caixa (Fig. 3.11) dos internamentos por paludismo nos Hospitais A e B.

ParmetrosAmplitude resumida

Hospital A Hospital B

Min 96 345

25th percentile 218,5 427,5

Median 321 478

75th Percentile 510,5 662

Max 621 845

Adm

iss

es

Figura 3.11 Doentes internados com paludismo nos Hospitais A e B durante 12 meses.

Diagrama VennOs diagramas Venn so formas graficas de representar interaces entre conjuntos, para dispor informao de fcil leitura. Cada conjunto de informao fornecida designada de crculo. As interaces entre os conjuntos so mostradas nas interaces dos crculos; os itens comuns aos dois conjuntos encontram-se nas reas de interseco, enquanto que os outros itens se encontram fora da interseco. A Figura 13.12 mostra as taxas de letalidade (com o respectivo tamanho da amostra) entre crianas com diferentes apresentaes clnicas de paludismo grave, internadas entre 1989 e 1991, no hospital de Kilifi District, no Qunia. A figura apresenta claramente as taxas de letalidade entre as crianas com as seguintes condies graves:

anemia grave

perturbao da conscincia

desconforto respiratrio agudo

anemia grave e desconforto respiratrio agudo


anemia grave e perturbao da conscincia

desconforto respiratrio agudo e perturbao da conscincia

desconforto respiratrio agudo, anemia grave e perturbao da conscincia

24%

(21)

1%

(380)

7%

(219)

16%

(49)35%

(26)

6%

(51)

Desconforto respiratrio agudo

Perturbao da conscincia

28%

(36)

Fonte: Marsh et al., NEJM 332, 1399 - 1404, 1995

Anemia grave

Figure 3.12. Taxa de letalidade (tamanho da amostra) entre crianas Quenianas com paludismo grave internadas em 2005

ExercciosO governo de um grande pas asitico iniciou um programa nacional h 5 anos, para reduzir a morbilidade e a mortalidade das 3 principais doenas da infncia. Cada Delegao Distrital de Sade (DMO) est agora a ser solicitada para fazer a avaliao da eficcia deste programa no seu distrito e a tentar saber o mximo acerca das crianas em risco de contrarem essas doenas. A DMO do Distrito W decidiu que a melhor maneira de comear usar os dados de vigilncia dos ltimos 5 anos, para examinar as tendncias da incidncia destas 3 doenas durante o perodo em questo. Os dados de vigilncia fornecem o nmero de casos e de mortes mensais para cada doena e so descriminados por categorias etrias alargadas, incluindo um para crianas menores de 5 anos de idade.

Os exercicios a seguir devem ser realizados em grupos pequenos.

Exerccio 3.1

a. Quais as vantagens e as desvantagens de usar dados de vigilncia para monitorar as tendncias destas 3 doenas?

b. Que outras fontes de dados poderia a DMO considerar para recolher informao sobre as tendncias para as 3 doenas?

16%

(49)


U3

Exerccio 3.2

a. A DMO tem o nmero de casos e de mortes das crianas menores de 5 anos para cada doena.

b. Que outros dados a DMO precisa para monitorar adequadamente as tendncias da doena ao longo de um perodo de vrios anos? Onde poder a DMO obter esses dados?

Exerccio 3.3

O recenseamento nacional mais recente foi efectuado em 2000, no havendo estimativas populacionais disponveis para 20012005. Em 2000, a populao de crianas com menos de 5 anos era de 56 650. A taxa de crescimento natural da populao de 3,3% por ano. Como pode a DMO estimar a populao de menores de 5 anos no distrito, para cada um dos anos entre 20012005?

Exerccio 3.4

Aps estimar a meio do ano a populao menor de 5 anos para cada ano entre 2001 e 2005, a DMO elaborou uma tabela contendo dados para as 3 doenas, ao longo do perodo de 5 anos (ver Tabela 3.1 abaixo).

Dividir os grupos em 3 subgrupos mais pequenos. Cada subgrupo dever proceder do seguinte modo:

a. Desenhar as tendncias para a incidncia, mortalidade e letalidade , para cada uma das 3 doenas.

b. Desenhar as tendncias para a incidncia de cada uma das 3 doenas no mesmo grfico.

c. Desenhar as tendncias para a mortalidade de cada uma das 3 doenas no mesmo grfico.

d. Desenhar as tendncias para as taxas de letalidade em cada uma das 3 doenas no mesmo grfico.

Descrever as tendncias que o formando apresentou no grfico para o resto do seu grupo.

Exerccio 3.5

Cada subgrupo ir realizar uma das seguinets propostas:

a. Para a doena atribuda ao seu grupo, desenhar a distribuio etria a partir de registos de um hospital (Tabela 3.2).

b. Desenhar a distribuio sazonal, com base em dados de 5 anos de vigilncia para a doena atribuda ao seu grupo (Tabela 3.3).

Exerccio 3.6

Tendo em considerao os grficos preparados por si, defina as caractersticas da doena atribuda ao seu grupo. Descreva por palavras as tendncias da incidncia, mortalidade e letalidade, bem como a distribuio etria e sazonal da doena e indique que tipo de aces ou de eventos podero ser responsveis pelas tendncias temporais observadas. Preparar um resumo a apresentar ao resto da turma. As apresentaes sero limitadas a 10 minutos por grupo.

anemia grave e perturbao da conscincia

desconforto respiratrio agudo e perturbao da conscincia

desconforto respiratrio agudo, anemia grave e perturbao da conscincia

24%

(21)

1%

(380)

7%

(219)

16%

(49)35%

(26)

6%

(51)

Desconforto respiratrio agudo

Perturbao da conscincia

28%

(36)

Fonte: Marsh et al., NEJM 332, 1399 - 1404, 1995

Anemia grave

Figure 3.12. Taxa de letalidade (tamanho da amostra) entre crianas Quenianas com paludismo grave internadas em 2005

ExercciosO governo de um grande pas asitico iniciou um programa nacional h 5 anos, para reduzir a morbilidade e a mortalidade das 3 principais doenas da infncia. Cada Delegao Distrital de Sade (DMO) est agora a ser solicitada para fazer a avaliao da eficcia deste programa no seu distrito e a tentar saber o mximo acerca das crianas em risco de contrarem essas doenas. A DMO do Distrito W decidiu que a melhor maneira de comear usar os dados de vigilncia dos ltimos 5 anos, para examinar as tendncias da incidncia destas 3 doenas durante o perodo em questo. Os dados de vigilncia fornecem o nmero de casos e de mortes mensais para cada doena e so descriminados por categorias etrias alargadas, incluindo um para crianas menores de 5 anos de idade.

Os exercicios a seguir devem ser realizados em grupos pequenos.

Exerccio 3.1

a. Quais as vantagens e as desvantagens de usar dados de vigilncia para monitorar as tendncias destas 3 doenas?

b. Que outras fontes de dados poderia a DMO considerar para recolher informao sobre as tendncias para as 3 doenas?

16%

(49)


Tabela 3.1 Taxas de incidncia, mortalidade e letalidade para as doenas A, B e C, Distrito W, 20012005

Doena A

Ano Populao


U3

Tabela3.2 Distribuio por idade para as doenas A, B e C Distrito W, Hospital 1 de Janeiro31 de Dezembro 2005

Grupo etrio (em meses)

Nmero de casos

Doena A Doena B Doena C

05 427 37 258

611 1063 296

1223 2312 411

2435 1239 223

3659 647 115

Total 5688 1082 258

Tabela 3.3 Distribuio mdia mensal por doenas A, B e C, 20012005

MsPercentagem de casos (%)

Doena A Doena B Doena C

Janeiro 3 13 8

Fevereiro 7 10 7

Maro 15 9 6

Abril 18 7 8

Maio 13 5 9

Junho 41 4 7

Julho 7 4 8

Agosto 5 5 9

Setembro 3 7 12

Outubro 6 9 9

Novembro 7 12 8

Dezembro 5 15 9

Total 100 100 100

37

EPID

EMIO

LG

ICA

ABO

RDAG

EM

GU

IA D

O P

ART

ICIP

AN


Medidas de tendncia central

Objectivos de Aprendizagem: No final desta Unidade, o participante dever ser capaz de

Definir os termos mdia, mediana e moda

Descrever as vantagens e desvantagens da utilizao da mdia versus mediana

Calcular mdias, medianas e modas a partir de dados individuais e de dados agrupados


Com variveis como a idade, nmero de crianas, hemoglobina e contagem de parasitas, muitas vezes til obter um valor nico que seja representativo dos valores individuais do grupo. Estes valores nicos representativos so conhecidos como medidas de tendncia central. Eles no s facilitam a descrio de uma populao, como tambm a comparao entre as populaes.

As principais medidas de tendncia central so a mdia, a mediana e a moda. Estas medidas podem ser calculadas a partir de dados individuais, se o nmero de itens no conjunto de dados for pequeno; se houver muitos itens, estas medidas sero calculadas a partir de dados agrupados.

4.1 MdiaA mdia refere-se a mdia dos valores no conjunto de dados. calculada somando os valores individuais no conjunto de dados e dividindo o valor obtido pelo nmero de valores no conjunto de dados. A mdia a medida de tendncia central mais frequentemente usada , em parte porque usada em outros testes estatsticos mais sofisticados. A sua principal desvantagem que pode ser afectada pela presena no conjunto de dados, de alguns valores extremos, grandes ou pequenos.

Matematicamente, a frmula pode se expressar da seguinte forma:

x = xi / n

sendo: x a mdia aritmtica

a soma dos valores individuais ou somatrio

xi cada valor individual no conjunto de dados

n o nmero total de valores no conjunto de dados.

Exemplo 1

Calcular a mdia de um conjunto de 5 valores: 12, 15, 7, 13, 8

x =12+15+7+13+8

=55

= 115 5

4.2 MedianaA mediana o valor ou ponto num conjunto de dados que divide os valores ordenados

em 2 grupos do mesmo tamanho, um consistindo em valores inferiores mediana e o

outro consistindo em valores superiores mediana. Se o conjunto de dados for distorcido (por um ou mais valores extremos) a mediana a medida de tendncia central mais representativa da tendncia central do que a mdia, pois menos influenciada pelos valores extremos.. A mediana pode ser calculada da seguinte forma:

Ordenar os valores por ordem (colocar os valores em ordem crescente ou decrescente )

Identificar o ponto mdio da sequncia. Se houver um nmero mpar de valores, identificar o nmero do meio. Se houver um nmero par de valores, identificar o ponto mdio entre os dois nmeros no meio da sequncia.

39MEDIDAS DE TENDNCIA CENTRAL

U4

A frmula geral para identificar o valor mdio :

Valor mdio =Nmero total dos valores na sequncia + 1

2

O nmero correspondente a este valor mdio a mediana dos valores no conjunto de dados.

Exemplo 2

Determinar a mediana de um conjunto de dados contendo um nmero mpar de valores (12, 15, 7, 11, 8):

Ordenar os valores por ordem crescente: 7, 8, 11, 12, 15

Determinar o ponto mdio da sequncia (5 valores+1) / 2 = 3

A mediana , portanto, o 3 valor da sequncia

O 3 valor 11, portanto a mediana 11.

Exemplo 3

Determinar a mediana de um conjunto de dados contendo um nmero par de valores em que os nmeros do meio so diferentes (12, 15, 18, 7, 13, 8).

Ordenar os valores por ordem crescente: 7, 8, 12, 13, 15, 18

Determinar o ponto mdio da sequncia (6 valores + 1)/2 = 3,5

A mediana o valor mdio entre o 3 e o 4 valores.

O 3 e o 4 valores so o 12 e o 13. A mediana : (12+13)/2 = 12,5

Exemplo 4

Determinar a mediana de um conjunto de dados contendo um nmero par de valores em que os nmeros do meio so os mesmos 12, 15, 18, 7, 12, 8).

Ordenar os valores por ordem ascendente: 7, 8, 12, 12, 15, 18

Determinar o ponto mdio da sequncia (6 valores + 1)/2 = 3,5

A mediana o valor mdio entre o 3 e o 4 valores

O 3 e o 4 valores so o 12 e o 12. A mediana : (12+12) / 2 = 12

4.3 ModaA moda o valor num conjunto de dados que ocorre com mais frequncia. Identifica-se contando o nmero de vezes que um valor ocorre no conjunto de dados e determinando qual o valor que ocorre mais vezes. Por vezes, um conjunto de dados pode ter mais de uma moda.

Exemplo 5

Determinar a moda dos valores 12, 15, 18, 7, 12, 8, 3, 19, 2.

A moda 12, porque este nmero aparece duas vezes enquanto os outros aparecem apenas uma vez.


Exemplo 6

Determinar a moda dos valores 12, 15, 12, 3, 18, 7, 12, 8, 3, 15, 19, 3, 2.

Esta sequncia tem duas modas, 3 e 12, pois ambos os nmeros aparecem 3 vezes, enquanto os outros ocorrem apenas uma ou duas vezes.

Clculo da mdia, mediana e moda para dados agrupadosSe houver muitas observaes no conjunto de dados, ou se as observaes tiverem sido agrupadas para outras finalidades, a mdia, a mediana e a moda podem ser calculadas usando a distribuio de frequncias.

Exemplo 7

Tabela 4.1 Nveis de hemoglobina em gramas/100 ml nos mineiros de ouro da Amaznia, Brasil, 2000

Hb em gramas fi Nmero de casos8,09,9 6

10,011,9 23

12,013,9 9

14,015,9 1

16,017,9 2

TOTAL 41

MdiaPara calcular a mdia, a frmula :

x = fi xi / n

sendo: x a mdia aritmtica

a soma dos valores individuais

fi a frequncia da ocorrncia de um evento

(ou seja, os nmeros na coluna 2 da Tabela 4.1 acima)

xi as unidades de medida que so os pontos mdios dos intervalos

(ver coluna 3 abaixo)

n o nmero total de valores individuais no conjunto de dados.

De forma a determinar o valor mdio da hemoglobina, necessrio adicionar uma 3 e uma 4 coluna Tabela 4.1 (acima):

Tabela 4.2 Nveis de hemoglobina em gramas/100ml nos mineiros de ouro da Amaznia, Brasil, 2000

Intervalo de classe Hb em gramas

fi Nmero de casos

Nmero cumulativo de casos

xi Ponto mdio do intervalo

fi x xi Produto das colunas 2 e 4

8,09,9 6 6 8,95 53,70

10,011,9 23 29 10,95 251,85

12,013,9 9 38 12,95 116,55

14,015,9 1 39 14,95 14,95

16,017,9 2 41 16,95 33,90

TOTAL 41 470,95

41MEDIDAS DE TENDNCIA CENTRAL

U4

Aplicando a frmula ,

fi xi = 470,95 e n = 41, ento

x = fi xi / n = 470,5 g / 41 = 11,5 g

MedianaA mediana ir situar-se n

abordagem epidemiológica na luta contra o paludismo – guia ... · de ilorin, nigéria), e....

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