bioestatistica basica -_paulo_margotto

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Bioestatística Básica Bioestatística Básica Secretaria de Estado de Saúde do Distrito Federal Fundação de Ensino e Pesquisa em Ciências da Saúde (FPECS) Escola Superior de Ciências da Saúde (ESCS) Paulo Roberto Margotto Prof. Do Curso de Medicina da ESCS www.paulomargotto.com.br Entendendo bioestatística básica Autor(es): Paulo R. Margotto

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Bioestatística Básica Bioestatística Básica

Secretaria de Estado de Saúde do Distrito Federal

Fundação de Ensino e Pesquisa em Ciências da Saúde (FPECS)

Escola Superior de Ciências da Saúde

(ESCS)

Paulo Roberto Margotto

Prof. Do Curso de Medicina da ESCS

www.paulomargotto.com.br

Entendendo bioestatística básicaAutor(es): Paulo R. Margotto      

Bioestatística Básica Bioestatística Básica Programa:

1. Importância da Bioestatística2. Variáveis3. População e Amostras4. Apresentação dos dados em tabelas5. Medidas de Tendência Central6. Distribuição Normal 7. Correlação e Regressão8. Risco Relativo / Odds Ratio9. Teste de Hipóteses10. Exercício de Medicina Baseado em Evidências11. Teste de Fisher12. Teste t13 Análise de Variância (ANOVA)14 -Escolha de Teste Estatístico15-Testes Estatísticos não Paramétricos 16- Sensibilidades/Especificidade/Curva ROC

Margotto, PR (ESCS)

Bioestatística Básica Bioestatística Básica

Margotto, PR (ESCS)

A condução e avaliação A condução e avaliação de uma pesquisade uma pesquisa

Comparação entre dois Comparação entre dois ou mais grupos ou ou mais grupos ou amostras (grupo amostras (grupo tratado / grupo tratado / grupo controle)controle)

Depende, em boa parte, Depende, em boa parte, do conhecimento sobre do conhecimento sobre BioestatísticaBioestatística

Estar alerta a: variáveis interferentes nos resultados ¤ Variações mostrais ¤ Diferenças entre grupos

Avaliação da eficácia do tratamento (significação)

www.paulomargotto.com.br

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Os testes estatísticos são utilizados para:

¤ Comparar amostras(houve modificação dos grupos inicialmentesemelhantes após o início da intervenção)

¤ Detectar variáveis interferentes

¤ Analisar se o tratamento depende de outras variáveis (peso, idade, sexo)

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A ciência não é um conhecimento definitivo sobre a realidade, mas é um conhecimento hipotético que

pode ser questionado e corrigido.

Ensinar ciências não significa apenas descrever fatos, anunciar leis e apresentar novas descobertas, mas

Maneira crítica e racional de buscar

conhecimento

Vieira S., 1991.

Ensinar o método científico

- Variáveis (dados):- Qualitativas :(diferentes categorias sem valores numéricos): -Nominal:: sexo, cor, grupo sanguíneo, causa da morte -Ordinais: (ordenação natural): Grau de instrução, aparência,

estágio da doença, status social - Quantitativos ou Contínuos: (dados expressos por nº): idade,

altura, peso, renda familiar -Discretas( associação entre valores e números inteiros):

idade em anos completos -Contínua (pode assumir qualquer valor no subconjunto de

números reais): peso- População e Amostra:

- População: Conj. de elementos com determinada característica

- Amostra: Subconjunto com menor nº de elementos- Independentes: grupo selecionados com tratamento distinto- Dependentes: para cada elemento do grupo tratado existe

um grupo controle semelhante (sexo, idade, etc)- Comparação intra-individuo (o grupo submetido ao

tratamento é o seu próprio controle)

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- Apresentação dos Dados em Tabelas:

- Componentes das tabelas:

- Título: Explica o conteúdo

- Corpo: Formado pelas linhas e colunas dos dados

- Cabeçalho: específica o conteúdo das colunas

- Coluna indicadora: específica o conteúdo das linhas

- Opcional: fonte, notas, chamadas

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Nascidos vivos no Maternidade do HRAS segundo o ano de registro

Título

Cabeçalho (separado do corpo por um traço horizontal)

Ano de RegistroAno de Registro FreqüênciaFreqüência Freqüência relativaFreqüência relativa1998 (1)1998 (1) 83288328 32,88 32,88 (8828/25494)

1999 (1)1999 (1) 82148214 32,2232,22

2000 (1)2000 (1) 88988898 34,9034,90

Coluna indicadora

TotalTotal 2549425494 100100

Fonte: Margotto, PR (2001)Fonte: Margotto, PR (2001)Nota: dados retirados do livro da sala de parto Nota: dados retirados do livro da sala de parto (1): os RN < 500g não foram incluídos(1): os RN < 500g não foram incluídos. (chamadas)

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Tabela de Contingência ou de Dupla Entrada(cada entrada é relativa a um dos fatores)

Gestantes sem pré-natal/gestantes com pré-natal e mortalidade perinatal

FatorFator Mortalidade PerinatalMortalidade Perinatal TotalTotal

Sim NãoSim Não

Gestantes sem pré-natal Gestantes sem pré-natal

55 83355 833 938938

Gestantes com pré-natal Gestantes com pré-natal 156 6720156 6720 68766876

Permite calcular o risco, a freqüência (incidência) entre expostos e não

expostos a um determinado fator (será discutido adiante).

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- Tabelas de distribuição de freqüências:Peso ao nascer de nascidos vivos, em Kg

2,5222,522 3,2003,200 1,9001,900 4,1004,100 4,6004,600 3,4003,400

2,7202,720 3,7203,720 3,6003,600 2,4002,400 1,7201,720 3,4003,400

3,1253,125 2,8002,800 3,2003,200 2,7002,700 2,7502,750 1,5701,570

2,2502,250 2,9002,900 3,3003,300 2,4502,450 4,2004,200 3,8003,800

3,2203,220 2,9502,950 2,9002,900 3,4003,400 2,1002,100 2,7002,700

3,0003,000 2,4802,480 2,5002,500 2,4002,400 4,4504,450 2,9002,900

3,7253,725 3,8003,800 3,6003,600 3,1203,120 2,9002,900 3,7003,700

2,8902,890 2,5002,500 2,5002,500 3,4003,400 2,9202,920 2,1202,120

3,1103,110 3,5503,550 2,3002,300 3,2003,200 2,7202,720 3,1503,150

3,5203,520 3,0003,000 2,9502,950 2,7002,700 2,9002,900 2,4002,400

3,1003,100 4,1004,100 3,0003,000 3,1503,150 2,0002,000 3,4503,450

3,2003,200 3,2003,200 3,7503,750 2,8002,800 2,7202,720 3,1203,120

2,7802,780 3,4503,450 3,1503,150 2,7002,700 2,4802,480 2,1202,120

3,1553,155 3,1003,100 3,2003,200 3,3003,300 3,9003,900 2,4502,450

2,1502,150 3,1503,150 2,5002,500 3,2003,200 2,5002,500 2,7002,700

3,3003,300 2,8002,800 2,9002,900 3,2003,200 2,4802,480 --

3,2503,250 2,9002,900 3,2003,200 2,8002,800 2,4502,450 --

Como transformar está tabela em uma Tabela de Distribuição de Freqüência ?

Menor peso: 1570g

Maior peso: 4600g

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- Tabelas de distribuição de freqüências: 3 colunasDefinir as faixas de peso (Classes):

ClasseClasse Ponto MédioPonto Médio FreqüênciaFreqüência

1,51,5ΙΙ— 2,0— 2,0 1,751,75 33

2,02,0Ι—Ι— 2,5 2,5 2,252,25 1616

2,52,5Ι—Ι— 3,0 3,0 2,752,75 3131

3,03,0Ι—Ι— 3,5 3,5 3,253,25 3434

3,53,5Ι—Ι— 4,0 4,0 3,753,75 1111

4,0 4,0 Ι—Ι— 4,5 4,5 4,254,25 44

4,54,5Ι—Ι— 5,0 5,0 4,754,75 11

- Intervalo de classe (0,5Kg): intervalo coberto pela classe- Extremo de classe:limites dos intervalos de classe

1,5 Ι— 2,0: fechado a esquerda (não pertencem a classe os Valores 2; pertencem a classe os valores 1,5)- Ponto médio: soma dos extremos da classe ÷ 2-N º de classes: K = 1+ 3,222 log n (em geral: 5-20) no exemplo: K = 1 + 3,222 log 100 = 7,444 (7 ou 8 classes)

Apresentação dos dados em gráficosApresentação dos dados em gráficos

-título (pode ser colocado tanto acima -título (pode ser colocado tanto acima como abaixo) como abaixo)

-escala (crescem da esquerda para a -escala (crescem da esquerda para a direita e de baixo para cima). direita e de baixo para cima).

- legendas devem ser colocadas à direita - legendas devem ser colocadas à direita do gráfico.do gráfico.

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Gráfico de barras: é usado para apresentar variáveis qualitativas ou variáveis ordinais. Veja no gráfico de barras os dado da tabela 1.

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Gráfico de setores: é usado para apresentar variáveis qualitativas ou variáveis ordinais. Calcular os ângulos centrais das diversas categorias, marcando-os na circunferência e separando-os com o traçado de raios.

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Como calcular o ângulo central de cada categoria:100 360 Freqüência relativa (f) valerá X e o ângulo central X = 360 x f 100

Histograma:Os dados apresentados em tabelas de distribuição de freqüência são apresentados graficamente em histogramas.

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Peso ao nascer

Freqência

Polígono de freqüência :Os dados apresentados em tabela de distribuição de freqüências também podem ser apresentados em gráficos denominados polígonos de frequência. Após serem marcados os pontos na abscissa (pontos médios das classes) e na ordenada (freqüência relativas), fechar o polígono unindo os extremos nos pontos de abscissas iguais aos pontos médios de uma classe imediatamente inferior a primeira e de uma classe imediatamente superior à última.

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

BOX PLOT: a caixa é formada por

-mediana (linha central): estimativa da tendência central

a sua posição indica a presença de simetria (central) e próxima a dos percentis (assimetria)

-percentis 25 e 75 (obtidos pelo método Tukey´s Hinges): amplitude interquartil-estima a Variabilidade dos dados

-whiskers (bigodes de gatos):

-valores máximos e mínimos (distribuição normal)

-distribuição assimétrica: os dados máximo e mínimos se desviam do P25-P75

->1,5 AIQ: valores discrepantes(outliers)

->2,5 AIQ: valores extremos (extremes-assinalados com asterisco)

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Dias de internação na coleta da hemocultura por faixas de peso ao nascer

Denise Nogueira da Gama Cordeiro

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Medidas de Tendência Central(Valor de ponto em torno do qual os dados se distribuem)

Variância e Desvio Padrão: avalia o grau de dispersão quanto cada dado se desvia em relação a média)

Média aritmética:soma dos dados nº deles(dá a abscissa do centro de gravidade do conjunto de dados)

Peso ao nascer em Kg de 10 RNPeso ao nascer em Kg de 10 RN

2,52,5 2,02,0 3,03,0 4,04,0

3,03,0 1,01,0 1,51,5 --

3,53,5 1,51,5 2,52,5 --

A média aritmética (representa-se por X é: 2,5+3,0+3,5+ ... 4,0 = 2,45 10

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Medidas de Tendência CentralMédia Aritmética

Cálculo da média de dados em Tabela de Distribuição de Frequência

n=100 Média (X): ponto médio de cada classe x respectiva freqüência divido pelo n

X = 1,75x3 + 2,25x16 + ... 4,25x4 + 4,75x1 = 300 3 Kg 100 100

ClasseClasse Ponto MédioPonto Médio FreqüênciaFreqüência

1,51,5ΙΙ— 2,0— 2,0 1,751,75 33

2,02,0Ι—Ι— 2,5 2,5 2,252,25 1616

2,52,5Ι—Ι— 3,0 3,0 2,752,75 3131

3,03,0Ι—Ι— 3,5 3,5 3,253,25 3434

3,53,5Ι—Ι— 4,0 4,0 3,753,75 1111

4,0 4,0 Ι—Ι— 4,5 4,5 4,254,25 44

4,54,5Ι—Ι— 5,0 5,0 4,754,75 11

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Medida de Tendência Central- Medida de dispersão:indicadores do grau de variabilidade

dos individuos em torno das medidas de tendência central

- Variância:- Medir os desvios em relação a média(diferença de cada dado e a média)- Não há média dos desvios pois sua soma é igual a zero

Ex.: 0,4,6,8,7- X (média) : 0+4+6+8+7 = 25 = 5 5 5- X – X (desvio em relação a média)

0 - 5 = - 54 – 5 = -1 A soma dos desvios é igual a zero6 – 5 = 18 – 5 = 3 (-5 + -1)+1+3+2= - 6 + 6 = 07 – 5 = 2

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Medidas de Tendência CentralVariância

Soma dos quadrados dos desvios

DadosDados

XX

DesviosDesvios

(X – X)(X – X)

Quadrado dos desviosQuadrado dos desvios

(X – X) (X – X) 22

00 - 5- 5 2525

44 - 1- 1 11

66 11 11

88 33 99

77 22 44

x = 5x = 5 (x –(x –x) = 0x) = 0 (x – (x – x) x) 22 = 40 = 40

A soma do quadrado dos desvios não é usada como medida de dispersão, porque o seu valor cresce com o nº de dados

Grupo I: 60, 70 e 80 Kg - Grupo II: 60, 60, 70, 70, 80, 80 Kg

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Medidas de Tendência CentralVariância

Cálculo da soma dos quadrados dos desvios

Então, para medir a dispersão dos dados em relação à média, usa-se a variância (S2) que leva em consideração o n

S2 = soma dos quadrados dos desviosn – 1

Para os dados: 0, 4, 6, 8 e 7 a S2 = 40 = 40 = 10 5 –1 4

Grupo IGrupo I Grupo IIGrupo II

XX (x – X)(x – X) (x – X) (x – X) 22 XX (x – X)(x – X) (x – X) (x – X) 22

6060 - 10- 10 100100 6060 - 10- 10 100100

7070 zerozero zerozero 6060 - 10- 10 100100

8080 1010 100100 7070 zerozero zerozero

7070 zerozero zerozero

8080 1010 100100

8080 1010 100100

zerozero 200200 zerozero 400400

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Medidas de Tendência CentralDesvio Padrão

Raiz quadrada da variância, sendo representava por S; tem a mesma unidade de medida dos dados

Ex.: 0,4,6,8,7. S2 (variância) = 10 s (desvio padrão): √10 = 3,16

Coeficiente de variância (CV) Razão entre o desvio padrão a a média x 100

CV = sx 100X

Ex.: Grupo I: 3,1,5 anos (x = 3 anos; s2 = 4; s=2) : CV = 66,7% Grupo II: 55,57,53 anos (x = 55 anos; s2 = 4; s = 2) : CV = 3,64%

Vejam à dispersão dos dados em ambos os grupos é a mesma, mas os CV são diferentes (no grupo I a dispersão relativa é ALTA)

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Distribuição Normal• Variáveis aleatórias: variam ao acaso (peso ao nascer)• Gráficos com 2 extremos um máximo e um mínimo e entre eles, uma distribuição gradativa (maioria dos valores ao redor da média) : Curva de Gauss: As medidas que originam a estesgráficos são variáveis com distribuição normal

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Distribuição Normal• Características: A variável (peso ao nascer) pode assumir qualquer valor real O Gráfico da distribuição normal é uma curva em forma de

sino, simétrico em torno da média () (se lê “mi”). A área total da curva vale 1, significando que a probabilidade

de ocorrer qualquer valor real é 1. Pelo fato da curva ser simétrica em torno da média, os valores

maiores do que a média e os valores menores do que a média

ocorrem com igual probabilidade.

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Distribuição Normal

Predicção de uma valor entre dois nº quaisquer:

Ex.: A probabilidade de ocorrência de um valor > 0 é 0,5, mas qual é a probabilidade de ocorrer um valor entre 0 e z = 1,25?

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Distribuição Normal Predicção de uma valor

Usar tabela de Distribuição Normal

Como usar esta tabela?Localizar na 1a coluna o valor 1,2

Na 1a linha, está o valor 5.

n0 1,2 compõe com o algarismo 5, o n0 z = 1,25.

No cruzamento da linha 1,2 com a coluna 5 está o número

0,3944. Está é a probabilidade (39,44%) do ocorrer valor entre

zero e z= 1,25.

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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0 1 2 3 4 5 6

0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239

0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636

0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026

0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406

0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772

0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123

0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454

0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2703 0,2734 0,2764

0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051

0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315

1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554

1,1 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770

1,2 0,3849 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962

1,3 0,4032 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131

1,4 0,4192 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279

Probabilidade de ocorrer valor entre zero e 1,25

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Distribuição Normal• Predicção de uma valor: qual é a probabilidade de um individuo apresentar um colesterol entre 200 e 225 mg% (média); 200 mg% / = desvio padrão = 20 mg%

Cálculo da probabilidade associado à Distribuição normal:Z = X - = média ; = desvio padrão X = valor pesquisado

A estatística Z mede quanto um determinado valor afasta-se da média em unidades de Desvio padrão

(quando coincide c/ a média, o escore é Z = 0)

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Distribuição Normal

• Predicção de uma valor:

Z = X – 200 = 1,25

20

Consultando a Tabela de Distribuição normal, vemos que

a probabilidade de Z assumir valor entre 0 e Z = 1,25 é 0,3944 ou 39,44

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Margotto, PR (ESCS) www.paulomargotto.com.br

0 1 2 3 4 5 6

0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239

0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636

0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026

0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406

0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772

0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123

0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454

0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2703 0,2734 0,2764

0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051

0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315

1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554

1,1 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770

1,2 0,3849 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962

1,3 0,4032 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131

1,4 0,4192 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279

Probabilidade de ocorrer valor entre zero e 1,25

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Distribuição Normal

• Predicção de uma valor

Outro exemplo: Qual é a probabilidade uma pessoa apresentar menos do que 190mg% de colesterol. Para resolver este problema, é preciso "reduzir" o valor X = 190.Obtém-se então:

Z = 190 - 200 = - 0,50 . 20

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0 1 2 3 4 5 6

0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239

0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636

0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026

0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406

0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772

0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123

0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454

0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2703 0,2734 0,2764

0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051

0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315

1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554

1,1 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770

1,2 0,3849 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962

1,3 0,4032 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131

1,4 0,4192 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279

Na Tabela de Distribuição Normal, a probabilidade de ocorrer valor maior que a média 0 é 0,5;então, a probabilidade pedida é :

0,5 – 0,1915 = 0,3085 ou 30,85%

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Correlação / Regressão

• CorrelaçãoAssociaçao entre duas variaveis peso e altura; em quanto

aumenta o peso à medida que aumenta a altura?

• Diagrama de dispersão:• X = Horizontal (eixo das abscissas): variável independente ou

explanatória • Y = Vertical (eixo das ordenadas) : variável dependente

A correlação quantifica quão bem o X e Y variam em conjunto

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Correlação + Correlação - Sem correlação

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Correlação / RegressãoComp Peso Comp Peso

104 23,5 98 15,0

107 22,7 95 14,9

103 21,1 92 15,1

105 21,5 104 22,2

100 17,0 94 13,6

104 28,5 99 16,1

108 19,0 98 18,0

91 14,5 98 16,0

102 19,0 104 20,0

99 19,5 100 18,3

Observem que à medida que o comprimento dos cães aumenta (variável explanatória) o peso aumenta (variável dependente)

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Correlação / Regressão• Coeficiente de correlação: (r de Pearson) :Expressa quantitativamente as relações entre duas variáveisr = 0,8 – 1 – forter = 0,5 – 0,8 – moderadaR = 0,2 – 0,5 – fracar = 0 – 0,2 – insignificanteCálculo do r:

r = ∑xy - ∑x∑y n 000000000

∑x2 – (∑x)2

n∑y2 – (∑y)2

n

Débito cardíaco e Pressão arterial r=0,38 (correlação fraca)

Kluckow et al

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Correlação / Regressão• Correlação: grau de associação / Regressão: capacidade

entre 2 variáveis de predicção de um valor baseado no conhecimento do outro

(prever Y conhecendo-se o X)Equação da Reta de Regressão:

Y = a + bx (a= Y – bx)a : coeficiente angular (inclinação da reta)

b: coeficiente linear (intersecção da reta com o eixo X)

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Correlação / Regressão• Exemplo: a correlação entre o peso pré-gravídico e o peso do RN foi de 0,22. Aequação da reta: Y = 2547, 79 + 12,8 x

Assim, uma gestante com peso pré-gravídico de 60 Kg espera-se um RN c/

peso de 3,315gR2 ( r squared): coeficiente de determinação: proporção da variação total que é explicada. Peso pré –gravídico e peso ao nascer : r2 = 0,22 2 = 4,84 ≈ 5%( o peso ao nascer é explicado pelo peso da mãe em apenas 5%)(Tese de Doutorado – Curvas de Crescimento Intra-uterinas Margotto, PR)

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Correlação / Regressão

• Base excess e PaCO2

Equação de regressão: Y = 1,07 BE + 40 ,98

r = 0,94 / r = 0.88 = 88%

INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO EM PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESES

• Definição:

• O Risco relativo se baseia na observação de que nem todos têm a mesma probabilidade (risco) de padecer um dano, mas que para alguns este risco (probabilidade) émaior do que para outros.

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I - Conceito de RiscoÉ a probabilidade que tem um indivíduo ou grupo de

indivíduos de apresentar no futuro um dano em sua saúde.

Risco é probabilístico e não determinista.

Exemplo:

RN com peso entre 500 -1500g tem maior probabilidade de morrer

(na UTINeo do HRAS: 19,58- ano 2000), mas muito deles não morrem.

Risco é uma medida que reflete a probabilidade de que ocorra um dano a saúde.

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II - Grau de RiscoMede a probabilidade de que o dano ocorra no futuro.

Refere-se a um resultado não desejando. Não deve ser confundido com o risco !!!

O dano em um RN seria a sua morte no período neonatal ou seqüelas neurológicas consecutivas à asfixia, o risco é a probabilidade de que o dano venha ocorrer neste RN, medindo-o como um gradiente que vai de risco alto a baixo risco de morte neonatal ou de seqüelas neurológicas, neste exemplo.

0 1 Baixo Risco Alto Risco

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Graduar o risco É IMPORTANTE para programar atenção segundo o enfoque de risco, priorizando o grupo, dentro da população de maior necessidade.

Exemplo:

Fatores de Risco:

• Pobreza

• Analfabetismo da mãe

• Doença Intercorrentes

• Desnutrição

Dano:

Baixo Peso

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III - Risco Relativo/Qui-quadrado• Risco Relativo (RR): Mede o excesso de risco para um

dado dano nos indivíduos expostos ao fator de risco, comparado com os que não estão expostos.

n. = (a+b+c+d)B+DA+CTotal

C+DDCNão

A+BBASim

TotalNãoSim

PatologiaFator

RR = a/a+bc/c+d

RR = Incidência do Risco nos que tem fator p1 = a/a+b

RR= Incidência do Risco nos que não tem fator.p2 = c/c+d

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III – Tecnica da Prova de Hípótese:

RR = a/a+bc/c+d

RR = Incidência do Risco nos que tem fator p1 = a/a+b

RR= Incidência do Risco nos que não tem fator.p2 = c/c+d

Uma vez feito o cálculo de RR, torna-se necessário demonstrar:

• Não há erros de registro, cálculo ou transcrição

RR é prático e estatisticamente significativo

• Um RR menor que 1,5 geralmente não é de valor prático

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• Teste do X 2 (qui-quadrado): (a x d – b x c) ½ )2

(a+b) x (d+c) x (b+d) x (a+c)

Qui-quadrado mede a probabilidade de as diferenças encontradas em dois grupos de uma amostra serem devidas ao acaso, partindo do pressuposto que, na verdade, não há diferenças entre os dois grupos na população donde provêm. Se a probabilidade for alta poderemos concluir que não há diferenças estatisticamente significativas. Se a probabilidade for baixa (particularmente menor que 5%) poderemos concluir que um grupo (A )é diferente do grupo B quanto ao fator estudado.

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Exemplo: Cálculo do Risco em estudo: Baixo Peso

População total estudada: 6373Morte perinatais observadas: 211População com fator Baixo Peso: 724Morte Perinatais com o fator baixo peso: 150

6373n. = (a+b+c+d)

6162(b+d)

211(a+c)

Total5649 (c+d)5588 (d)61 (c) Não724 (a+b)574 (b)150 (a)Sim

TotalNãoSimMorte PerinatalFator

Baixo Peso

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Exemplo: Cálculo do Risco em estudo: Baixo Peso

6373n. = (a+b+c+d)

6162211Total5649 (c+d)5588 (d)61 (c) Não724 (a+b)574 (b)150 (a)Sim

TotalNãoSimMorte PerinatalFator

Baixo Peso

RR = a/a+bc/c+d

Ou seja o RR = 19,2 150/72461/5649

O Risco de Morte Perinatal de um RN de baixo peso excede 19,2 vezes a de um RN de peso > 2500g

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Exemplo 2 : Fator de Risco em estudo: ausência de pré - natal

6373n. = (a+b+c+d)

6162 (b+d)211(a+c)Total3631 (c+d)3537 (d)94 (c) Não2742 (a+b)2625 (b)117 (a)Sim

TotalNãoSimMorte PerinatalFator

Ausência de Pré – Natal

RR = 1,6 117/274294/3631

O Risco de Morte Perinatal de um RN sem pré-natal excede 1,6 vezes a de um RN com pré-natal

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Exemplo 2 : Fator de Risco em estudo: ausência de pré - natal

6373n. = (a+b+c+d)

6162 (b+d)211(a+c)Total

3631 (c+d)3537 (d)94 (c) Não

2742 (a+b)2625 (b)117 (a)Sim

TotalNãoSim

Morte PerinatalFatorAusência de Pré – Natal

(a x d – b x c) ½ )2 X 2 = 13,71(a+b) x (d+c) x (b+d) x (a+c)

Podemos dizer que há uma associação significativa (p < 0,01) entre ausência de pré-natal e morte perinatal, sendo que grau de associação é: o risco de morte perinatal é 60% maior nos produtos sem pré-natal (1,6 x 100 = 160: aumento de 60%: 100 + 60).

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Exemplo 3 : Risco de Morte neonatal (nos 1º 7 dias de vida)

6258616296Total

3575357338Não

2683262558Sim

TotalNãoSim

Morte PerinatalFatorAusência de

Pré-Natal

Risco Relativo (RR): 2,0X2 – 11,8 (p<0,01)

O RR é o risco de adoecer em um grupo (grupo exposto) em relação ao risco de adoecer em outro grupo (pessoas não expostas). Se não houver associação entre a exposição e a doença, o risco de adoecer não depende da exposição e o RR é igual a 1.

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Cálculos estatísticos básicosrelacionados ao Risco Relativo( Braile, DM & Godoy, MF) ** versão 1999 ** EVE NTO

sim não

Atenção: Gr.Estudo 150 122 272

Digitar apenas nas caselas verdes Gr.Controle 130 180 310Todos os cálculos são feitos automaticamente 280 302 582

IC 95% Taxa de eventos no G. Estudo (EER) = a/(a+b) 55,1 % 49,2 61,1

Taxa de eventos no Gr.Controle (CER) = c/(c+d) 41,9 % 36,4 47,4Risco relativo (RR)=EER / CER 1,32 1,11 1,56Redução do risco relativo (RRR) = (CER-EER)/CER 0,32 0,56 0,11

Redução do risco absoluto (ARR) =CER-EER 13,2 % 21,3 5,1Número Necessário p/tratamento(NNT)=(100/ARR) 8 19 5

Observação: Valores em Vermelho são valores negativos

272310

280 302

Taxa de eventos no grupo estudo: (a/(a+b)Taxa de eventos no grupo controle: (c/(c=d)Risco relativo: a/(a+b) / c(c+d)Redução do risco relativo (RRR)Redução do risco absolutoNúmero Necessário p/tratamento

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(Objeto Planilia-Editar)

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Exemplo 3 : Risco de Morte neonatal (nos 1º 7 dias de vida)

6258616296Total

2575257338Não

2683262558Sim

TotalNãoSim

Morte PerinatalFatorAusência de

Pré-Natal

Risco Relativo (RR): 2,0X2 – 11,8 (p<0,01)

Um risco menor que 1 implica em uma redução da doença com exposição, enquanto que um RR maior que 1, sugere um aumento da doença com exposição. Quanto maior for o RR, maior será a associação entre a exposição e o dano.

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• Junto com a obtenção do RR se deve estimar o seu intervalo de confiança de 95%, uma vez que é possível obter um valor do RR alto, mas se o tamanho da amostra for pequeno, o seu valor será duvidoso.

• Os limites de confiança estão muito relacionados com os valores de p e se não inclui o valor de 1, é equivalente a significação estatística a um nível de 5%.Vamos ao exemplo:

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O intervalo de confiança a 95% é:

… 1 … 1,2 2,05

Como o extremo inferior deste intervalo de confiança excede o valor 1, se pode dizer, neste caso, que há uma associação estatisticamente significativa em um nível de 5% entre a ausência de pré-natal e mortalidade perinatal, sendo que o risco de morte perinatal nos produtos sem pré-natal excede, significativamente 1,6 vezes a dos produtos com pré-natal.

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O Intervalo de Confiança 95% significa que há 95% de probabilidade de que o intervalo calculado contenha o verdadeiro valor do parâmetro estudado. Por exemplo RISCO RELATIVO de 1,6 com IC95% de 1,2 a 2,05. Isto quer dizer que no experimento realizado o valor encontrado foi de 1,6 e que há 95% de probabilidade que o verdadeiro valor seja um número qualquer entre 1,2 e2,05. Quando o intervalo de confiança contém o valor 1,00 significa que não há diferença estatística entre o grupo estudado e o grupo controle. Quando o valor máximo do IC 95% é menor que 1,00 o grupo de estudo se comportou de modo significativamente melhor que o grupo de controle e quando o valor mínimo do IC 95% for maior que 1,00 significa que o grupo de estudo foi significativamente pior que o grupo controle.

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V-Odds Ratio (OR) ou Razão das chancesOs estudos de casos-controles comparam a freqüência de

expostos a um determinado fator entre um grupo de indivíduos queapresenta a doença – casos – e outro que não a tem – controle.

C+DA+BTotalDBNãoCASim

n (a+b+c+d)

NãoSimDanoFator

OR = axdbxc

A razão das chances (OR) é definida como a probabilidade de que um evento ocorra dividido pela probabilidade de que ele não ocorra.

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IV-Seleção dos fatores de risco com fins de intervenção (Risco Atribuível)

Risco Atribuível (RA): este mede a percentagem da incidência do dano que se reduz no grupo exposto ao fator, se este fosse neutralizado (impacto do controle no grupo exposto). Quando se refere à população, temos o risco Atribuível à População (RAP):

RA Taxa de Incidência no Taxa de incidência no Grupo Menos grupo sem o fator de risco (P2)

Com fator de risco (P1)

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IV-Seleção dos fatores de risco com fins de intervenção (Risco Atribuível)

O RA é outra medida de associação entre fatores e danos e pode ser definido com a diferença entre a probabilidade ter o dano nos que estão expostos ao fator e a probabilidade de ter o dano nos que não estão expostos. Assim, é a diferença de probabilidade atribuível à exposição ao fator e se expressa como:

RA = P1 – P2

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Exemplo: Ausência de pré-natal e o dano mortalidade perinatal, o risco atribuível é:

RA = P1 – P2

P1 = 117/2742 = 0,043

P2 = 94/3631 = 0,26

RA = 0,043 – 0,26 = 0,017 6373n. = (a+b+c+d)

6162 (b+d)

211(a+c)Total

3631 (c+d)3537 (d)94 (c) Não

2742 (a+b)2625 (b)117 (a)Sim

TotalNãoSim

Morte PerinatalFatorAusência de Pré –

Natal

Como interpretar este valor de RA: Significa que 17 mortes perinatais de cada 1.000 (mil)

gestantes são atribuíveis à ausência de pré-natal.

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• Para saber o que isto significa em uma comunidade específica, é necessário relacionar esta probabilidade (0,017) com a freqüência do fator na população. • A forma de estimar o impacto é calculando o Risco Atribuível ao fator da população (RAP). Para calcular o RAP emprega-se a seguinte fórmula:

RAP% F% (P1 – P2) P1 – P2 = a probabilidade encontrada

P (geral) F% = a freqüência do fator na população

P (geral) = a probabilidade do dano entre todas as gestantes

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• No caso : Ausência de pré-natal e o dano mortalidade perinatal, o risco atribuível ao fator da população (RAP) é:

RAP% = 43 X 0,017 = 22 %

211 / 6.373

Significa que 22% da probabilidade de mortalidade perinatal da área em estudo, está associada à freqüência

do fator ausência de pré-natal em 43% das gestantes.

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Teste de Hipótese

Hipótese nula (H0): não há diferença Hipótese alternativa (H1): há diferença

Hipótese: resposta presumida e provisória que de acordo com critério será ou não rejeitada

Processo para testar hipótese:

1. Estabelecer Ho

2. Estabelecer H1

3. Determinar tamanho da amostra4. Colher dados

5. Estudo estabelecido para verificar se o H0 é verdadeiro

6. Rejeitar ou não a H0

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Teste de Hipótese

Segundo R.A. Fisher: todo experimento existe somente com o propósito de dar os fatos uma oportinidade de afastar a H0

Erro tipo I: rejeitar a H0 sendo verdadeira (fato obtido pelo azar) :

rara ocorrência estatística; amostras pequenas Erro tipo II: aceita a H0 sendo falsa (erro mais frequente);

significação estatística: máxima probabilidade de tolerar um erro tipo I.

α= 5% (p 0,05): ≤ 5% de rejeitar a H0 (sendo verdadeira) e aceitar a H1

α= 1% (p 0,01): ≤ 1% de rejeitar a H0 (sendo verdadeira) e aceitar a H1

α erro tipo I e erro tipo II

α erro tipo I e erro tipo II ‘

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Exercício da Medicina Baseado em Evidências (MBE) Novo paradigma na prática clínica: decisões com evidência da

pesquisa clínica

MBE – uso consciencioso da melhor evidência na tomada de decisões integrado com a experiência

Sem experiência clínica – as práticas correm o risco de ser tiranizadas pela evidência

Estratégia poderosa: busca eletrônica -www.pubmed.com

-www.cochrane.org: compêncio de reevisões sistemáticas dos estudos randomizados de todos os campos da

medicina(Na medicina neonatal: www.nichd.nih.gov/cohrane)

-www.bireme.br -www.paulomargotto.com.br

-www.neonatology.org

Consultem:

Exercício da medicina baseado em evidênciasAutor(es): Paulo R. Margotto

     

Exercício da medicina baseada em evidência (2008)Autor(es): Paulo R. Margotto

     

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MRE

Conhecimento da Estrutura de um estudo da Avaliação de um tratamento:

Exposição

Resultados Total

Evento Não Evento

Sim (tratado) a b a+b

Nâo (tratado) c d c+d

Medidas do efeito de tratamento:RR (Risco Relativo): a/n1

c/n2RRR (redução do Risco Relativo): 1 – RRDR (Diferença de Risco): a/n1 – c/n2Número necessário para tratamento (NNT): 1 Diferença de risco

Cálculos estatísticos básicosrelacionados ao Risco Relativo( Braile, DM & Godoy, MF) ** versão 1999 ** EVE NTO

sim não

Atenção: Gr.Estudo 150 122 272

Digitar apenas nas caselas verdes Gr.Controle 130 180 310Todos os cálculos são feitos automaticamente 280 302 582

IC 95% Taxa de eventos no G. Estudo (EER) = a/(a+b) 55,1 % 49,2 61,1

Taxa de eventos no Gr.Controle (CER) = c/(c+d) 41,9 % 36,4 47,4Risco relativo (RR)=EER / CER 1,32 1,11 1,56Redução do risco relativo (RRR) = (CER-EER)/CER 0,32 0,56 0,11

Redução do risco absoluto (ARR) =CER-EER 13,2 % 21,3 5,1Número Necessário p/tratamento(NNT)=(100/ARR) 8 19 5

Observação: Valores em Vermelho são valores negativos

272310

280 302

Taxa de eventos no grupo estudo: (a/(a+b)Taxa de eventos no grupo controle: (c/(c=d)Risco relativo: a/(a+b) / c(c+d)Redução do risco relativo (RRR)Redução do risco absolutoNúmero Necessário p/tratamento

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INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO EM PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESESEM PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESES

582

Objeto Planília-Editar

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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MRE

RR = 1 (sem efeito no tratamento)

RR < 1 ( o risco de evento é menor no grupo tratado)

Ex.: Redução do DAP (ductus arteriosus patente) no grupo

exposto a menor ou maior oferta hídrica

RR = 0,40 (IC 95% : 0,26 – 0,63): não contém 1 (é significativo)

RRR = 1 – RR = 1 – 0,40 = 0,60 x 100 = 60 % (redução de 60%

do DAP no grupo com menor oferta hídrica)

DR: - 0,19

NNT = 5,3 ( o nº necessário para tratar com restrição hídrica

para prevenir um caso de DAP é 5,3

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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MRE

Hemorragia peri/intraventricular (HP/HIV): grupo com menor x maior oferta hídrica:

RR = 0,94 (IC a 95% : 0,52 – 1,72)RRR = 1 – 0,94 = 0,06 x100 = 6% DR = - 0,011 NNT = 90,9

Interpretação: - A ingesta hídrica não afetou a incidência de HP/HIV (no intervalo de confiança do RR contém o 1, que quando presente significa nulidade da associação)- A restrição hídrica diminui a HP/HIV (não significativo)- É necessário restringir líquido em 90,9 RN para evitar a ocorrência de 1 caso de HP/HIV

Quanto melhor o tratamento, menor o NNT

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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MRE

Uso da dexametasona no tratamento da

Displasia broncopulmonar (DBP) e efeito colateral

- Hiperglicemia : RR = 1,27 (IC a 95%: 0,99 – 1,63).

Há um aumento da glicemia em 27% dos pacientes

(1,25 x 100 = 127: 100 + 27).

Não significativo, pois o IC contem a unidade

- Hipertrofia do miocárdio: RR = 9,0 (IC a 95%: 1,2 – 67,69).

Aumento significativo de 9 vezes

(o intervalo não contém a unidade)

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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MRE

A apresentação dos Dados: Vejam a apresentação dos resultados: RR (95% IC)

Ingesta hídrica menor x maiorDuctus arteriosus patenteHemorragia peri/intraventricular

Efeitos colaterais do uso da dexametasona na DBP

Hiperglicemia

Hipertrofia do miocárdio Quando a linha horizontal estiver a esquerda (RR<1) redução do evento; quando à direita (RR> 1): aumento do evento Toda vez que a linha horizontal tocar a linha vertical significa qu o RR não é significativo

1

1

Exercício da Medicina Baseado em Evidências

Margotto PR, ESCS www.paulomargotto.com.br

Risco Relativo/Odds Ratio• Intervalo de confiança:

» Estima a magnitude da associação» Informa a variabilidade da estimativa

(através da amplitude dos limites inf e sup)

Exemplo: Redução do ductus arteriosus patente no grupo exposto a menor ou maior oferta hídrica

RR = 0,40 (IC a 95% 0,26 – 0,63) não contém o 1 (é significativo na p< 0,05)

RRR = 1– 0,40 = 0,60 x 100 = 60 % (redução do DAP no grupo com menor oferta hídrica) reduz entre 37 – 74%)

NNT = 5,3 ( o nº necessário para tratar com restrição hídrica para

prevenir um caso de DAP é 5,3)

INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO EM PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESESEM PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESES

Forest plotForest plot Mostra visualmente os resultados de uma meta-Mostra visualmente os resultados de uma meta-

análise;análise;

• Faz uma estimativa visual da quantidade de variação entre os resultados

Primeiro autor do estudo

primário

IC

Linha do não efeito

USO DE ERITROPOETINA PRECOCEUSO DE ERITROPOETINA PRECOCECochrane (Ohlsson A, Aher SM. Early erythropoietin for

preventing red blood cell transfusion in preterm and/or low birth weight infants

VENTILAÇÃO DE ALTA FREQUENCIA X CONVENCIONAL

6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30 de agosto de 2008

Esteróide pós-natal x morte neonatal

6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30 de agosto de 2008

Keith J Barrington* - [email protected]

Esteróide pós-natal e deficiente neurodesenvolvimento

6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30 de agosto de 2008

Keith J Barrington* - [email protected]

Esteróide pós-natal x paralisia cerebral

6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30 de agosto de 2008

Keith J Barrington* - [email protected]

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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MRE- Comparação do lucinactante (Surfaxin ®) x Colfosceril (Exosurf ® )- Comparação do lucinactante (Surfaxin ®) x Beractante (Survanta ® )

Infecção fúngica sistêmica está Infecção fúngica sistêmica está associada como desenvolvimento de associada como desenvolvimento de retinopatia do prematuro em recém retinopatia do prematuro em recém nascidos de muito baixo peso: uma nascidos de muito baixo peso: uma

metanálisemetanálise

Ivan Araújo MottaIvan Araújo Motta

Natália BastosNatália Bastos

Coordenação: Paulo R. MargottoCoordenação: Paulo R. Margotto

Escola Superior de Ciências da Escola Superior de Ciências da Saúde/ESCS/SES/HRAS/DFSaúde/ESCS/SES/HRAS/DF

www.paulomargotto.com.brwww.paulomargotto.com.br

Unidade de Neonatologia do HRAS

De 330 bebes com IFS, 118 tiveram ROP severa comparado com 235 de De 330 bebes com IFS, 118 tiveram ROP severa comparado com 235 de 1951 sem IFS;1951 sem IFS;

O risco de desenvolver ROP severa foi significativamente maior no grupo O risco de desenvolver ROP severa foi significativamente maior no grupo com IFS:com IFS:

(OR : 4,06; IC de 3,05-5,42;NNT:4,54)(OR : 4,06; IC de 3,05-5,42;NNT:4,54)

Metagráfico de Odds Ratio (OR) de Metagráfico de Odds Ratio (OR) de severasevera ROP in IFS versus não IFS em ROP in IFS versus não IFS em RNMMBP (n:todos os pacientes com RNMMBP (n:todos os pacientes com severasevera ROP;N: total de pacientes ROP;N: total de pacientes

elegíveis no estudo)elegíveis no estudo)

Periodontite x parto prematuroPeriodontite x parto prematuro Lopez NJ et al,2005- estudo randomizado: gengivite x Lopez NJ et al,2005- estudo randomizado: gengivite x

tratamento: tratamento:

Odds ratio de 2,76;IC: 1,29 a 5,88)Odds ratio de 2,76;IC: 1,29 a 5,88) Michalowwicz BS et al, 2006-estudo randomizado Michalowwicz BS et al, 2006-estudo randomizado

Odds ratio de 1,04; IC a 95%:0,68-1,58)Odds ratio de 1,04; IC a 95%:0,68-1,58)

Sem resposta a respeito do valor do tratamento da Sem resposta a respeito do valor do tratamento da periodontiteperiodontite

Vaginose x parto prematuroVaginose x parto prematuroMcDonald HM et al (2007):588 mulheresMcDonald HM et al (2007):588 mulheres

-uso de antibióticos <20 semanas: -uso de antibióticos <20 semanas: OR=0,63, IC a 95%: 0,48-0,84OR=0,63, IC a 95%: 0,48-0,84

Risco Relativo/Odds Ratio: p x ICRisco Relativo/Odds Ratio: p x ICIntervalo de confiança: Intervalo de confiança: Estima magnitude da associaçãoEstima magnitude da associação

Informa a variabilidade da estimativaInforma a variabilidade da estimativa (através da amplitude dos limites inf e sup.)(através da amplitude dos limites inf e sup.)

Exemplo:Exemplo:Estudo AEstudo A Estudo BEstudo B EventoEvento Evento Evento

Exercício da Medicina Baseado em Evidências

Margotto PR, ESCSKennedy KA, FrankowskiClin Perinatol 30 (2003)

TratamentoTratamento ++ --

SimSim 323323 677677 10001000

NãoNão 359359 641641 10001000

682682 13181318 20002000

RR = 0,90IC 95% : 0,80 – 1,02

TratamentoTratamento ++ --

SimSim 88 4242 5050

NãoNão 1616 3434 5050

2424 7676 100100

RR = 0,50IC 95% : 0,24 – 1,06

P = 0,10

Sem diferença significativa: com IC grande: estudo pequeno para precisar efeito no tratamento

com IC pequeno: improvável grande efeito benefico do tratamento

Risco Relativo/Odds RatioRisco Relativo/Odds Ratio

Estudo A: RR = 0,90 (IC 95%.: 0,80 – 1,02)Estudo A: RR = 0,90 (IC 95%.: 0,80 – 1,02)

Estudo B: RR = 0,50 ( IC 95%.: 0,24 – 1,06)Estudo B: RR = 0,50 ( IC 95%.: 0,24 – 1,06)

A: RRR = 1 – 0,90 = 10% (improvável reduzir < 20% 1 – 0,80)A: RRR = 1 – 0,90 = 10% (improvável reduzir < 20% 1 – 0,80)

B: RRR = 1 – 0,5 = 50% (reduz até 76%, mas podendo B: RRR = 1 – 0,5 = 50% (reduz até 76%, mas podendo

aumentar 6%)aumentar 6%)

Efeito pequeno/ não existenteEfeito pequeno/ não existente

O efeito no tratamento não pode se avaliado (amostra pequena)O efeito no tratamento não pode se avaliado (amostra pequena)

Exercício da Medicina Baseado em Evidências

Margotto PR, ESCS Kennedy KA, Frankowski, 2003

Risco Relativo/Odds RatioRisco Relativo/Odds Ratio

NNT: N º necessário para tratamento (expressa o beneficio do NNT: N º necessário para tratamento (expressa o beneficio do tratamento)tratamento)

Grandes Ensaios randomizados Grandes Ensaios randomizados resultados estatísticos resultados estatísticos significativos (mesmo quando a magnitude da diferença - significativos (mesmo quando a magnitude da diferença - benefício - é pequena):benefício - é pequena):

O clínico deve decidir se a magnitude do benefício justificar os O clínico deve decidir se a magnitude do benefício justificar os custos e os efeitos adversos.custos e os efeitos adversos.Ex: Tratamento A (n=400)Ex: Tratamento A (n=400) B (n=200)B (n=200) RR = 0,80RR = 0,80 0,80 0,80 NNT = 20NNT = 20 100 100

São necessários tratar 100 RN São necessários tratar 100 RN para evitar 1 danopara evitar 1 dano

Exercício da Medicina Baseado em Evidências

Margotto PR, ESCS Kennedy KA, Frankowski RF, 2003

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Teste de Fisher ou da Probabilidade Exata Usado para amostras pequenas Menos erro tipo I e II em relação ao qui-quadrado n < 20 / n > 20 < 40Ex.: a) célula da matriz de decisão com o valor 0Suposição de uma determinada enzima em pessoas submetidas a uma reação

sorológicaReaçãoReação EnzimaEnzima TotalTotal

PresentePresente AusenteAusente

++ 55 11 66

-- 00 33 33

TotalTotal 55 44 99

P = (a+b!) x (C=d!) x (a+c!) x (b+d!) n! x 1 / a! b! c! d!

P = [ (6! 3! 5! 4! / 9!] x [1/5! 1! 0! 3!)P = 0,046 = 4,76%

P <=0,05: as pessoas submetidas a uma reação sorológica

apresentam significativamente uma determinada enzima (afastamos a

H0)

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Teste t Testar o QI médio entre crianças nascidas a termo e prematuras Testar uma droga (grupo tratado/grupo controle)

Teste t: analisa grupos simples ou compara 2 grupos(variável com distribuição normal ou aproximadamente normal)

Passos: Nível de significância: letra grega Média de cada grupo: X1: média do grupo 1

X2: média do grupo 2 Variância de cada grupo:

S21: variância do grupo 1

S22: variância do grupo 2

N1 é o nº de elementos do grupo 1

N2 é o nº de elementos do grupo 2

• Variância Ponderada

S2 = (n1 – 1)2 + (n2 – 1) S22

n1 + n2 - 2O valor t é definido pela fórmula

t = X 2 – X1

1 1 √ S2 n1 + n2

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Teste t

t0 (t calculado) tc (t crítico: obtido na tabela de valores de t)

Significa que as médias não são iguais, podendo se afastar a H0

Ex.: 1) Verificar se duas dietas para emagrecer são igualmente

eficientes ou se determinada dieta foi melhor (produziu

significativamente menor perda de peso)

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Perda de peso em Kg segundo a dieta

Dieta Dieta 11

Dieta Dieta 22

1212 1515

88 1919

1515 1515

1313 1212

1010 1313

1212 1616

1414 1515

1111

1212

1313

Inicialmente, vamos estabelecer o nível de Significância: = 5%Cálculos: Média de cada grupo

X1 = 12 + 8 + ... + 13 = 120 = 12 10 10X2 = 15 + 19+ ... 15 = 105 = 15 7 7

Variância de cada grupo:

S12 = 4 S2

2 = 5

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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TESTE tVerificação de duas dietas (continuação)

Variância ponderada:

S22 = 9x4 + 6x5 = 4,4

9+6Cálculo do valor de t:

t= 15 – 12 = 2,902 √ 4,4 1 + 1

10 7Graus de liberdade: n1 + n2 – 2 = 10 +7 – 2 = 15

(Correção em função do tamanho da amostra e do nº de combinações possíveis)

Na tabela de valores de t : t0 > tc: a dieta 2 produziu maior perda de peso (significativo):rejeitamos a H0

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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TESTE tValores de t, segundo os graus de liberdade e o valor de

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Análise de Variância/Estatística F(ANOVA: Analysis of Variance)

Usado para comparar médias de mais de duas populações

Ex.: testar 4 drogas diferentes (diuréticos) ao mesmo tempo e avaliar o efeito de cada droga sobre o débito urinário em 16 voluntários.

teste t: comparar os grupos 2 a 2 (6 testes t separados)

- perda de tempo

- erro tipo I de 30% (5% de erro em 6 análises)

Então, vamos usar o teste ANOVA (comparação de pares):

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

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Análise de Variância/Estatística F(ANOVA: Analysis of Variance)

Se os grupos são semelhantes, a variância em cada um (dentro) dos grupos é semelhante aquela entre os grupos.

Determinar a variabilidades das médias dentro de cada amostra e a variabilidade entre as médias das amostras

F = estimação da variância ENTRE os grupos

estimação da variância DENTRO dos grupos

F – distribuição F e R A Fisher

F obs F crítico: rechaça a H0

Bioestatística Básica I

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Testes não – paramétricos Usados quando a distribuição da população é altamente assimétrica Não são tão eficientes quanto ao paramétricos Variaveis Nominais Teste do Sinal - Sign Test: variáveis qualitativas ou nominais. Este teste

recebe este nome porque a diferença em cada par é convertida nossinais de (+), de (-) ou (zero) - quando não houver diferença. Alternativanãp paramétrica (menos poderosa) do teste t para amostrasemparelhadas. Pode ser aplidado para amostras não emparelhadas

- H0: 1/2 dos sinais são (+) e 1/2 dos sinais são (-)- H1: a proporção de vezes (p) em que aparece o sinal (+) ou (-), seja igual

a 0,5; valendo-se disto, é possível gerar um escore Z, utilizando afórmula:

Z = 2 (p´ - 0,5) √ n

n: nº de pares em que houve a diferença p,: é a freqüência de sinais (+) ou negativos (-).

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

√ : raiz quadrada

Bioestatística Básica

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Testes não – paramétricos

Teste do Sinal

Considere a população em que se deseja escolher doisequipamentos de laboratório, A e B capazes de realizar 12análises diferentes e que a rapidez da execução seja um pontoa ser considerado. Foi feita uma aferição dos tempos gastospara executar cada tarefa, com a finalidade de verificar se osequipamentos diferiam entre si.

Bioestatística Básica I

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Testes não – paramétricos

Tarefa Tempo A Tempo B Diferença (A – B)

1 40 29 +

2 22 16 +

3 22 29 -

4 45 41 +

5 68 61 +

6 33 24 +

7 48 54 -

8 75 68 +

9 41 36 +

10 44 36 +

11 47 42 +

12 31 25 +

Aferição dos sinais negativos: p = 2/12 = 1/6

Z = 2 (1/6 - 0,5) √12 = - 2,28

O valor crítico de Z para um alfa de 5% é 1,96;

logo, pode-se dizer que os equipamentos de A e B

diferem entre si quanto à velocidade

para um nível de significância de 5%.

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

√ : Raiz quadrada

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Testes Estatísticos não – paramétricosWilcoxon Signed Rank Sum Test (Teste de Wilcoxon): variáveis

ordinaisEste teste destina-se a comparar dois grupos emparelhados; é usado

exatamente da mesma situação do teste t para amostrasemparelhadas.

Como calcular:1. Calcular a diferença entre os valores

2. Atribuir postos aos valores absolutos das diferenças (a menor diferença recebe o posto 1)

3. Somar todos os postos das diferenças positivas e das negativasobtendo-se somas chamadas de T

Na tabela apropriada (tabela A-8 no final), encontrar os valores de pcorrespondentes aos valores dos T obtidos, considerando como n o número de pares em que a diferença é 0. Se os dois valoresestiverem bastante afastados, o valor de p será pequeno: algumas tabelas usam apenas o menor valor de T.

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Testes Estatísticos não – paramétricosSeja o exemplo:

Considere o estudo de um fármaco, em que os usuários do mesmo parecem ter o número de certo tipo de célula sangüínea alterada durante o seu uso e que se tenha obtido os seguintes resultados:

Contagem de nº de células

10001000

8751235

9881333

858999

11011101

10021361

11041420

8001095

8901162

DrogaGrupo Controle

Vamos calcular as diferenças e classificá-las

-010001000

- 7- 3608751235

- 5- 3459881333

-1 (a menor)- 141858999

-011011101

- 6- 35910021361

- 4- 31611041420

- 3- 2958001095

- 2- 2728901162

Classif. da diferençaDiferençaDrogaControle

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Testes Estatísticos não – paramétricos

Teste de Wilcoxon

• A soma dos postos (rank) das diferenças negativas é (-28)

(T=28) e das diferenças positivas, fez zero (não houve

nenhum)

• N = 7 (9-2), pois foram excluidos 2 pares em que não houve

diferença

• Na tabela específica, abtem-se um valor de T = 2 (Tcrítico)

• Tobs > Tc ( T28 > T2): a droga

• Altera significamente a contagem da célula sanguínea

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Testes Estatísticos não – paramétricos

Teste de U de Mann – Whitney

• Alternativa para teste t para amostras independentes

• Todos os cálculos são feitos com postos (ranks) e não c/ os

valores reais

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Testes Estatísticos não – paramétricosTeste de U de Mann – Whitney

• Ex .: Aferiu-se a pressão arterial de 2 grupos de estudantes (A eB). Hádiferenças estatisticamente significantes entre as medianas do grupo A e B?Resultados das pressões arteriais para os grupos A e B com os respectivos

postosSomativo dos Postos: A: 5,5 + 2 + 4 + 1 + 3 = 15,5

B: 5,5 + 10 + 9 + 8 + 7 = 39,5

31425,5Postos de A

958510090110Pressões do Grupo A

789105,5Postos de A

115120125150110Pressões do Grupo B

Ao atribuir postos aos dados (o valor 1 para o mais baixo, 2 para o imediatamente superior,etc), havendo empate de valores, atribuir um posto igual a média dos postos que seriam ocupados se não houvessem empate

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Testes Estatísticos não – paramétricosTeste de U de Mann – Whitney

Para testar a diferença entre as somas dos postos, calcula-se o estatístico U para ambos os grupos, utilizando as seguintes fórmulas:

U1 = n1 n2 + n1(n+ 1) - R1

2U2= n1 n2 + n2(n2+ 1) - R2

2e

n1: tamanho da amostra menorn2: tamanho da amostra maiorR1 e R2: soma dos postos de cada grupo

Fazendo os cálculos:U1 = (5 x 5) + 5 ( 5+1) - 15,5 = 24,5

2U2 = (5 x 5) + 5 ( 5+1) - 39,5 = 0,5

2U obs - aceita-se H1

U observado: o menor dos valores obtidos para U1 e U2 que deve ser comparado com U crítico (Uc) obtido em tabela específica

Neste caso, Uo <0,05 e aceita-se a H1

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Escolha do Teste Estatístico após estabelecer o nível significância

Exige conhecimento de estatística A escolha de um teste de significância depende de

características dos dados coletados: Tipos de dados: normais, ordinais ou continuos Amostras isoladas, duas amostras ou mais de dois grupos Emparelhamento ou não Amostras grandes ou pequenas (dados nominais) Distribuição normal ou não (dados contínuos)

Total

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

Quando realizam provas ou exames, surgem de imediato duas perguntas:

1. se a doença está presente, qual é a probabilidade de que o resultado seja positivo?

2. Se a doença está ausente, qual é a probabilidade de que o resultado seja negativo?

A resposta à primeira pergunta determina a sensibilidade e àsegunda, especificidade

Sensibilidade: capacidade do procedimento de efetuar diagnósticos

corretos quando esta está presente (verdadeiros, positivos ou doentes).

Especificidade: capacidade do procedimento de efetuar diagnósticos

corretos da ausência de doença quando esta está ausente

(verdadeiros, negativos ou sem esta patologia).

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

Bioestatística Básica IBioestatística Básica I

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

Usamos Tabelas de Dupla entrada (matriz de decisão) para aapresentação numérica já que os dados qualitativos:

Sensibilidade: a (considera os acertos positivos) a + c

Esfecificidade: d (considera os acertos negativos) b + d

a + b + c + d (n)b + da+ c

c + dd verdadeirosnegativos

c falsos negativos-

a + bb falsos positivosa verdadeirospositivos

+

Sentido daanalise

NãoSim

Resultado doprocedimento

Patologia confirmada

Bioestatística BásicaBioestatística Básica

p

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

A medida que aumenta a sensibilidade, perde-se em especificidade e vice-versa (estudá-los em conjunto)

A sensibilidade e a especificidade NÃO variam com a prevalência: mede a totalidade dos casos da doença na população em estudo

291181110Totais

206180 (d)26 (c)-

851(b)84 (a)+

TotaisAusentePresenteHemocultura

Infecção Fúngica

S = 84 x 100 = 76% (observem que 245 [ 100 – 76] dos pacientes com infecção

110 fúngica sistêmica têm hemocultura negativa para fungos).

E = 180 x 100 = 99% (se o paciente não tem infecção fúngica sistêmica há uma chance

de 99% de que a sua hemocultura para fungos seja negativa)

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

Sempre existe uma margem de erro e para afirmar se existe ou não a

doença empregando um procedimento diagnóstico, deve-se

considerar:

• - Se o procedimento tem resultado positivo, qual é a probabilidade de que a doença esteja realmente presente? (de que se confirme a doença). É o que chamamos de valor Predictivo Positivo (VPP)

- - Se o procedimento tem resultado negativo, qual é a probabilidade de que a doença esteja realmente ausente (de que se descarte a doença)? É o que chamamos de Valor Predictivo Negativo (VPN).

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

Para calcularmos o VPP e o VPN, recorremos à matriz de decisão, sendo que agora, a análise é feita por linha (sentido horizontal).

A + B + C +D (N)A + B + C +D (N)B + DB + DA + CA + C

C + DC + DDDCC--

A + BA + BBBAA++

NãoNãoSimSim

PatologiaPatologia

Resultado do Resultado do ProcedimentoProcedimento

Sentido da Análise

VPN = d (expressa a confiabilidade de um c + d resultado de exame negativo)

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

No exemplo:

291181110Totais

206180 (d)26 (c)-

851(b)84 (a)+

TotaisAusentePresenteHemocultura

Infecção Fúngica

VPP = 84 x 100 = 98,8% VPN = 180 x 100 = 87,4%85 206

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Sensibilidade/Especificidade/Valor PredictivoExatitude: é um indicador que considera, de maneira conjunta, as

predicções corretas do procedimento, positivas e negativasE = verdadeiros positivos + verdadeiros negativos x 100

total de indivíduos com ou sem a doençaE = a+d x 100

a+b+c+dCohen descreveu um índice, chamado Índice Kappa para avaliar ograu de acerto do procedimento, ou seja, para avaliar o quanto oresultado do procedimento escapa do azar: (é um índice de acordo)0,75 - 1 : muito bom0,4< 0,74: regular a bom0,35: ruim (o diagnóstico não é explicado pelo procedimento e sim

pelo azar em 95% das vezes).

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Sensibilidade/Especificidade/Valor PredictivoCálculo do Índice Kappa: baseia-se na exatitude

Índice Kappa = exatitude observada - exatitude esperada1 - exatitude esperada

Exemplo:

563224Total

34304-

22220+

TotalNãoSim

Procedimento

Exatitude observada: 30 + 20 = 0,8956

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

Observem que para calcular o Índice de Kappa (índice de acordo), falta apenas calcular a exatitude esperada que não se espera em (a) e (d) por azar:

Exatitude esperada = fila total x total coluna

N (total geral)

Para o (d): 34 x 32 = 19,42 (fila de exames (-) x coluna de patologia (-)).56

Para o (a): 22 x 24 = 9,42 (fila de exames (+) x coluna de patologia (+)).56

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

Assim, a matriz de decisão anterior fica:

Exatitude esperada: a + d = 9,42 + 19,42 = 0,52N 56

30 (19,42) (d)4 (c) -

2 (b)20 (9,42) (a)+

NãoSim

Procedimento

Patologia

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Sensibilidade/Especificidade/Valor PredictivoAgora, aplicar a fórmula do Índice de Kappa:

Índice Kappa = 0,89 – 0,52 = 0,77

1 – 0,52

Interpretação: o procediemento analisado é muito bom

Para maior peso ao resultado achado, podemos calcular o intervalo de confiança a 95% do Índice Kappa e para este:

- Calcular o erro standard do Índice Kappa

- Multiplicar o erro standard por 1,96

- Somar e diminuir, deste resultado, o índice de Kappa previamente calculado

- Significância: ausência da unidade no intervalo de confiança

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Sensibilidade/Especificidade/Valor PredictivoCálculo do erro standard do Índicee Kappa:

Esk = 1 . (1 – pe) ? n ? pe + pe 2 – p1.p1 (p1 + p1) + p2.p2 (p2 + p2)

pe: probabilidade esperada exatitude esperada Veja o exemplo:

5632p224 p1

p230 p224 p21-

p12 p1220 p11+

-+

Patologia

Procedimento

p11 = a/N; p12 = b/N; p21 = c/N; p22 = d/N; p2 c+d/NP1 = a+b/N pe = 0,52ESK = 1 x ? 0,52 + (0,61) 2 – 0,39 x 0,39 (0,39 + 0,39) + 0,61 x 0,61 (0,61 + 0,61)

(1-0,52) ?56ESk = 1 x ? 1,24 = 0,28 x 0,11 = 0,31 0,31 x 1,96 = 0,60

0,36 Intervalo de confiança = 0,17 1,37 (0,77 – 0,60) (0,77+0,60)

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?: raiz quadrada

X

BioestatBioestatíística Bstica Báásica sica

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

O valor preditivo e a exatitude modificam –se com a prevalência

(é fácil diagnósticar em uma epidemia).

Assim não se deve fazer comparação direta dos valores de predicção de procediemtnos desenvolvidos em grupos com diferentes prevalências.

Para ajustar o valor da predicção a uma dada prevalência da doença, utiliza-se o Teorema de Bayes:

VPP = prevalência da doença x sensibilidade .

prevalência x sensibilidade+ (1 – prevalência) x (1 – especificidade)

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Sensibilidade/Especificidade/Valor Predictivo

Propósito dos Procedimentos

Procedimentos de triagem (dosar glicemia para detectar diabetes), Papanicolau para câncer genital). Aceita-se um certo nº de falsos positivos

Procedimentos de ALTA sensibilidade (que captem o maior nº de pacientes possível)

Os positivos não devem ser considerados doentes, mas com alta possibilidade de ter doença

Procedimento confirmatório: devem ter ALTA especificidade e ALTO valor predictivo positivo de maneira a não haver falsos positivos

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Curva “ROC” ROC - Receiver Operator Caracteristic COR - Características de Operação do Receptor Forma de representar a relação normalmente

antagônica entre SENSIBILIDADE e ESPECIFICIDADE de um teste diagnóstico quantitativo, ao longo de um contínuo de valores ponto de corte (“cut off point”)

O “cut off point” vai influenciar as características do teste A Curva ROC descreve diferentes valores de SENS e

ESPECIF para um determinado número de valores “cut off point”

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-Permitem evidenciar os valores para os quais existe maior otimização da sensibilidade em função da especificidade

ponto em que se encontra mais próximo do canto superior esquerdo

do diagrama

-Permitem quantificar a exatidão de um teste diagnóstico (proporcional à área sob a curva)

-Permitem comparar testes diagnósticos

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Curvas “ROC”

CURVA ROC

Teste A-melhor acurácia que o teste B (teste inválido: os seus resultadosnão são melhores do que os da chance)Ponto 1: maior valor de sensibilidade e especificidade; ponto 2: maior sensibilidade, porem menor especificidade; ponto 3: maior especificidade, porém, menor sensibilidade

A escolha do “cut off” vai depender do interesse em aumentar a sensibilidade ou a especificidade

Falso- positivo (1-especificidade)

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