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Apresentação

Os desafios da Medicina a serem vencidos por quem se decide pela área são tantos e tão diversos que é impossível tanto determiná-los quanto mensurá-los. O período de aulas práticas e de horas em plantões de vários blocos é apenas um dos antecedentes do que o estudante virá a enfrentar em pouco tempo, como a maratona da escolha por uma especialização e do ingresso em um programa de Residência Médica reconhecido, o que exigirá dele um preparo intenso, minucioso e objetivo.

Trata-se do contexto em que foi pensada e desenvolvida a Coleção SIC Principais Temas para Provas, cujo material didático, preparado por profis-sionais das mais diversas especialidades médicas, traz capítulos com inte-rações como vídeos e dicas sobre quadros clínicos, diagnósticos, tratamen-tos, temas frequentes em provas e outros destaques. As questões ao final, todas comen tadas, proporcionam a interpretação mais segura possível de cada resposta e reforçam o ideal de oferecer ao candidato uma preparação completa.

Um excelente estudo!

Índice

Capítulo 1 - Bioestatística aplicada à análise de estudos epidemiológicos ........................... 15

1. Introdução ...................................................................16

2. A natureza das variáveis ........................................ 17

3. Medidas de ocorrência ............................................ 17

4. Medidas de associação em estudos epidemiológicos ........................................................ 24

5. Variáveis de confusão..............................................32

6. Aplicação da estatística em estudos epidemiológicos .........................................................33

7. Erros sistemáticos ....................................................40

Resumo ............................................................................ 42

Capítulo 2 - Análise de métodos diagnósticos ...................................................... 45

1. Introdução .................................................................. 46

2. Possibilidades diagnósticas ................................. 46

3. Parâmetros ...............................................................48

4. Curva ROC .................................................................. 50

5. Testes diagnósticos e predições clínicas ............ 51

6. Testes de rastreamento de doenças na população ...................................................................53

Resumo .............................................................................57

Capítulo 3 - Estudos epidemiológicos ..........59

1. Introdução ..................................................................60

2. Classifi cação dos delineamentos ......................... 61

3. Tipos de delineamentos ......................................... 63

4. Estudos qualitativos ............................................... 87

Resumo ............................................................................ 89

Capítulo 4 - Causalidade em Epidemiologia ....................................................93

1. Introdução .................................................................. 94

2. Postulados de Henle-Koch .................................... 95

3. Critérios de Bradford Hill ...................................... 96

4. Postulados de Henle-Koch-Evans ...................... 99

Resumo .......................................................................... 102

Capítulo 5 - Medicina baseada em evidências, revisão sistemática e meta-análise ...............103

1. Introdução ................................................................104

2. Medicina baseada em evidências ..................... 105

3. Revisão sistemática ............................................... 113

4. Meta-análise ............................................................. 115

Resumo ........................................................................... 118

Questões:Organizamos, por capítulo, questões de instituições de todo o Brasil.

Anote:O quadrinho ajuda na lembrança futura sobre o domínio do assunto e a possível necessidade de retorno ao tema.

QuestõesCirurgia do Trauma

Atendimento inicial ao politraumatizado

2015 - FMUSP-RP1. Um homem de 22 anos, vítima de queda de moto em ro-dovia há 30 minutos, com trauma de crânio evidente, tra-zido pelo SAMU, chega à sala de trauma de um hospital terciário com intubação traqueal pelo rebaixamento do nível de consciência. A equipe de atendimento pré-hos-pitalar informou que o paciente apresentava sinais de choque hipovolêmico e infundiu 1L de solução cristaloide até a chegada ao hospital. Exame físico: SatO2 = 95%, FC = 140bpm, PA = 80x60mmHg e ECG = 3. Exames de imagem: raio x de tórax e bacia sem alterações. A ultrassonografia FAST revela grande quantidade de líquido abdominal. A melhor forma de tratar o choque desse paciente é:a) infundir mais 1L de cristaloide, realizar hipotensão permissiva, iniciar transfusão de papa de hemácias e en-caminhar para laparotomiab) infundir mais 3L de cristaloide, aguardar exames labo-ratoriais para iniciar transfusão de papa de hemácias e encaminhar para laparotomiac) infundir mais 3L de cristaloide, realizar hipotensão permissiva, iniciar transfusão de papa de hemácias e plasma fresco congelado e encaminhar para laparotomiad) infundir mais 1L de cristaloide, iniciar transfusão de papa de hemácias e plasma fresco congelado e encami-nhar o paciente para laparotomia

Tenho domínio do assunto Refazer essa questãoReler o comentário Encontrei dificuldade para responder

2015 - SES-RJ2. Para avaliar inicialmente um paciente com traumatis-mo cranioencefálico, um residente utilizou a escala de Glasgow, que leva em conta:a) resposta verbal, reflexo cutâneo-plantar e resposta motorab) reflexos pupilares, resposta verbal e reflexos profundosc) abertura ocular, reflexos pupilares e reflexos profundosd) abertura ocular, resposta verbal e resposta motora


2015 - UFES3. A 1ª conduta a ser tomada em um paciente politrau-matizado inconsciente é:

a) verificar as pupilasb) verificar a pressão arterialc) puncionar veia calibrosad) assegurar boa via aéreae) realizar traqueostomia


2015 - UFG4. Um homem de 56 anos é internado no serviço de emergência após sofrer queda de uma escada. Ele está inconsciente, apresenta fluido sanguinolento não coa-gulado no canal auditivo direito, além de retração e movimentos inespecíficos aos estímulos dolorosos, está com os olhos fechados, abrindo-os em resposta à dor, e produz sons ininteligíveis. As pupilas estão isocóricas e fotorreagentes. Sua pontuação na escala de coma de Glasgow é:a) 6b) 7c) 8d) 9


2015 - UFCG 5. Um homem de 20 anos foi retirado do carro em cha-mas. Apresenta queimaduras de 3º grau no tórax e em toda a face. A 1ª medida a ser tomada pelo profissional de saúde que o atende deve ser:a) aplicar morfinab) promover uma boa hidrataçãoc) perguntar o nomed) lavar a facee) colocar colar cervical


2014 - HSPE6. Um pediatra está de plantão no SAMU e é acionado para o atendimento de um acidente automobilístico. Ao chegar ao local do acidente, encontra uma criança de 5 anos próxima a uma bicicleta, sem capacete, dei-tada no asfalto e com ferimento cortocontuso extenso no crânio, após choque frontal com um carro. A criança está com respiração irregular e ECG (Escala de Coma de Glasgow) de 7. O pediatra decide estabilizar a via aérea

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Comentários:Além do gabarito o�cial divulgado pela instituição, nosso

corpo docente comenta cada questão. Não hesite em retornar ao conteúdo caso se sinta inseguro. Pelo

contrário: se achá-lo relevante, leia atentamente o capítulo e reforce o entendimento nas dicas e nos ícones.

ComentáriosCirurgia do Trauma

Atendimento inicial ao politraumatizado

Questão 1. Trata-se de paciente politraumatizado, ins-tável hemodinamicamente, com evidência de hemope-ritônio pelo FAST. Tem indicação de laparotomia explo-radora, sendo que a expansão hemodinâmica pode ser otimizada enquanto segue para o centro cirúrgico.Gabarito = D

Questão 2. A escala de coma de Glasgow leva em con-ta a melhor resposta do paciente diante da avaliação da resposta ocular, verbal e motora. Ainda que a avaliação do reflexo pupilar seja preconizada na avaliação inicial do politraumatizado, ela não faz parte da escala de Glasgow.Gabarito = D

Questão 3. A 1ª conduta no politraumatizado com rebai-xamento do nível de consciência é garantir uma via aérea definitiva, mantendo a proteção da coluna cervical.Gabarito = D

Questão 4. A pontuação pela escala de coma de Glasgow está resumida a seguir:

Abertura ocular (O)

Espontânea 4

Ao estímulo verbal 3

Ao estímulo doloroso 2

Sem resposta 1

Melhor resposta verbal (V)

Orientado 5

Confuso 4

Palavras inapropriadas 3

Sons incompreensíveis 2

Sem resposta 1

Melhor resposta motora (M)

Obediência a comandos 6

Localização da dor 5

Flexão normal (retirada) 4

Flexão anormal (decor-ticação) 3

Extensão (descerebração) 2

Sem resposta (flacidez) 1

Logo, o paciente apresenta ocular 2 + verbal 2 + motor 4 = 8.Gabarito = C

Questão 5. O paciente tem grande risco de lesão térmica de vias aéreas. A avaliação da perviedade, perguntando-se o nome, por exemplo, é a 1ª medida a ser tomada. Em caso de qualquer evidência de lesão, a intubação orotra-queal deve ser precoce.Gabarito = C

Questão 6. O tiopental é uma opção interessante, pois é um tiobarbitúrico de ação ultracurta. Deprime o sistema nervoso central e leva a hipnose, mas não a analgesia. É usado para proteção cerebral, pois diminui o fluxo sanguí-neo cerebral, o ritmo metabólico cerebral e a pressão in-tracraniana, o que é benéfico para o paciente nesse caso.Gabarito = A

Questão 7. Seguindo as condutas preconizadas pelo ATLS®, a melhor sequência seria:A: via aérea definitiva com intubação orotraqueal, man-tendo proteção à coluna cervical.B: suporte de O2 e raio x de tórax na sala de emergência.C: garantir 2 acessos venosos periféricos, continuar a infusão de cristaloides aquecidos e solicitar hemoderi-vados. FAST ou lavado peritoneal caso o raio x de tórax esteja normal.D: garantir via aérea adequada e manter a oxigenação e a pressão arterial.E: manter o paciente aquecido.Logo, a melhor alternativa é a “c”. Gabarito = C

Questão 8. O chamado damage control resuscitation, que deve ser incorporado na próxima atualização do ATLS®, está descrito na alternativa “a”. Consiste na contenção precoce do sangramento, em uma reposição menos agressiva de cristaloide, mantendo certo grau de hipo-tensão (desde que não haja trauma cranioencefálico as-sociado), e no uso de medicações como o ácido tranexâ-mico ou o aminocaproico.Gabarito = A

Questão 9. O tratamento inicial de todo paciente poli-traumatizado deve sempre seguir a ordem de priorida-des proposta pelo ATLS®. A 1ª medida deve ser sempre garantir uma via aérea pérvia com proteção da coluna cervical. Nesse caso, a fratura de face provavelmente in-viabiliza uma via aérea não cirúrgica, e o paciente é can-didato a cricotireoidostomia. Após essa medida, e garan-

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Bioestatística aplicada à aná-lise de estudos epidemiológicos

Valéria T. BaltarAlex Jones F. Cassenote

Neste capítulo sobre Bioestatística aplicada à análise de estudos epidemiológicos, serão tratados temas ineren-tes ao uso da Estatística em estudos nas áreas de Saúde e Ciências Biológicas. As ferramentas estatísticas envol-vem as medidas de tendência central (média, mediana e moda), de dispersão (variância e desvio-padrão) e de associação (razão de prevalência, risco relativo e razão de chances – odds ratio). Além disso, a fi m de tornar mais confi áveis os valores obtidos na análise de um estudo epidemiológico, são estipulados intervalos de confi ança nos quais são delimitados os limites inferior e superior de um conjunto de valores que têm certa pro-babilidade de conter no seu interior o valor verdadeiro, na população, da medida que se analisa. São feitos tes-tes estatísticos como Z, t de student e kappa, e são feitas seleções/organizações sistematizadas dos pertencen-tes a um estudo, a fi m de evitar os mais diferentes tipos de viés (seleção e informação).

1Marília LouvisonMarina Gemma

sic epidemiologia16

1. IntroduçãoVocê já deve ter deparado várias vezes com a seguinte frase: “Fumar causa câncer de pulmão”. Embora a sentença tenha forte impacto, sabe-se que, do ponto de vista epidemiológico, essa relação é falsa, uma vez que existem pessoas que fumam e nunca desenvolverão cân-cer de pulmão ou qualquer outra doença associada a tal hábito. De fato, o que existe é uma relação que começou a ser demonstrada a partir da década de 1950 pelos famosos trabalhos de Doll e Hill (1950-1954). Es-ses estudos, além de deixarem evidente a íntima relação tabaco versus câncer de pulmão, demonstraram a correspondência entre o apareci-mento da neoplasia do pulmão e a quantidade de tabaco nos pacientes.

O pressuposto primordial para entender a discussão que será iniciada é que a doença não surge ao acaso (aleatoriamente), ou seja, existem fa-tores associados a maior ou menor frequência (prevalência ou incidên-cia), alguns que contribuem para o seu surgimento (fatores de risco) e outros cujo caráter protege o indivíduo (fatores de proteção).

Para os procedimentos de análise de estudos científicos, a Epidemio-logia é servida por uma disciplina chamada Estatística, ou, mais pre-cisamente, Bioestatística. Segundo Pereira (2010), a Estatística é uma disciplina das ciências formais (despida de objeto, tratando apenas de estrutura conceitual, lógica e epistemológica do conhecimento) à qual diferentes ciências empíricas (com objeto definido) recorrem para co-nhecer melhor os assuntos de seu interesse. O prefixo “bio” para Bio-estatística busca apenas dar-lhe o sentido de aplicação às Ciências Biológicas e da Saúde, não havendo nada conceitualmente diferente.

Em Epidemiologia, os assuntos nos quais se busca maior entendimento são as relações que diversas variáveis do indivíduo, do tempo e do es-paço estabelecem com determinados desfechos, que muitas vezes são as doenças de interesse do pesquisador, ficando explícito que o ponto central de uma avaliação está alocado na investigação da associação e do efeito de variáveis independentes (fatores ou variáveis de exposi-ção) sobre uma variável dependente (variável desfecho).

Para ilustrar essa situação, imagine o seguinte: choveu muito a noite toda e o nível dos rios estará elevado. Existe relação direta entre as águas das chuvas e as dos rios, ou seja, elas estão associadas. Nesse caso, seria possível, ainda, medir a influência da variável indepen-dente (chuva) sobre a dependente (nível dos rios) e, de certo modo, conhecer a influência que a variabilidade de uma exerce sobre a va-riabilidade da outra.

A associação, muitas vezes, indica que uma variável pode estar no “ca-minho da causalidade” de um determinado desfecho, contudo essa re-lação pode existir pelo simples acaso ou por alguma distorção, como o efeito de confusão ou algum erro sistemático. Existem, na atualidade, tratamentos adequados que possibilitam ao pesquisador fazer essas considerações, embora outras questões também sejam importantes para se falar em inferência causal.

Tendo em vista que a Bioestatística está servindo a Epidemiologia como uma ferramenta aplicada, faz-se necessária a utilização de uma estrutura didática para direcionar o leitor. Almeida Filho e Rouquayrol (2002) sugerem que as seguintes perguntas sejam realizadas pelos in-teressados neste momento:

bioestatística aplicada à análise de estudos epidemiológicos 17

- “Em que medida (com que intensidade) ocorre a doença Y?”; - “Na presença de quais condições/fatores a doença Y se manifesta?”; - “Qual é a possibilidade de a associação entre a doença Y e o fator X se dever ao acaso?”.

A organização dessas perguntas, segundo os autores, permite uma dis-cussão que pode ser sintetizada em 3 etapas: as medidas de ocorrên-cia, as medidas de associação e as medidas de significância estatística.

2. A natureza das variáveisSegundo Rouquayrol (1994), o termo “variável” pode ser definido como a propriedade que determina a maneira como os elementos de qualquer conjunto são diferentes entre si. Além da classificação metodológica em “dependente” e “independente”, já discutida, Pereira (2010) explica que existem 2 tipos de variáveis: as qualitativas e as quantitativas. - Variáveis qualitativas (ou categóricas): são as características que não possuem valores quantitativos, mas, ao contrário, são definidas por várias categorias, ou seja, representam uma classificação dos indiví-duos. Podem ser nominais ou ordinais.•Variáveis nominais: não existe ordenação dentre as categorias.

Exemplos: sexo, cor dos olhos, fumante/não fumante, doente/sadio;•Variáveis ordinais: existe uma ordenação entre as categorias. Exem-

plos: escolaridade (1º, 2º, 3º graus), estágio da doença (inicial, in-termediário, terminal), mês de observação (janeiro, fevereiro, ..., dezembro).

- Variáveis quantitativas: são as características que podem ser medi-das em uma escala quantitativa, ou seja, apresentam valores numéri-cos que fazem sentido. Podem ser contínuas ou discretas.•Variáveis contínuas: características mensuráveis que assumem va-

lores em uma escala contínua (na reta real), para as quais valores fracionais fazem sentido. Usualmente devem ser medidas através de algum instrumento. Exemplos: peso (balança), altura (régua), tempo (relógio), pressão arterial, idade;•Variáveis discretas: características mensuráveis que podem assu-

mir apenas um número finito ou infinito contável de valores e, assim, somente fazem sentido valores inteiros. Geralmente são o resultado de contagens. Exemplos: número de filhos, número de bactérias por litro de leite, número de cigarros fumados por dia.

As transformações entre as naturezas das variáveis são menos rígidas do que a descrição insinua. Por exemplo, pode-se tratar a idade como uma variável contínua, mas, se for analisada pelo ano mais próximo, poderá ser vista como variável discreta. A idade poderia ainda ser divi-dida em grupos etários, como “crianças”, “adultos jovens”, “idade média” ou “idosos”, podendo ser tratada, também, como uma variável categó-rica ordinal.

3. Medidas de ocorrência

ImportantePara a descrição de variáveis quantitativas contínuas e discretas, são utilizadas as medidas de tendência central (média, mediana e moda) e de dispersão (variância e desvio-padrão).

Medidas de ocorrência, ou frequências, são utilizadas para descrever variáveis qualitativas. A frequência absoluta é a contagem das ocorrên-cias de uma das categorias. Para facilitar a interpretação dos resulta-dos, as frequências relativas (proporção de elementos que pertencem a uma categoria em relação ao conjunto) são calculadas em termos de percentuais, assim se torna possível a comparação dos dados.

sic epidemiologia18

No tratamento de variáveis quantitativas, o cálculo de frequências pode não ser viável, visto que o número de categorias pode ser muito elevado. É possível obter medidas de frequência quando o dado quanti-tativo é agrupado em categorias. Outras medidas, como as de tendên-cia central e dispersão, são úteis para resumir os dados.

Um banco de dados proveniente de uma pesquisa hipotética servirá para exemplificar a utilização dessas medidas de maneira prática. Ima-gine que esses dados são oriundos de pacientes selecionados no serviço ambulatorial de um hospital, sendo que o objetivo dos pesquisadores era estudar a frequência de certa lesão cardíaca. Foram avaliadas algu-mas variáveis do indivíduo e realizados alguns exames laboratoriais. A presença ou a ausência da doença foi definida por uma avaliação clínica e um exame de imagem (Tabela 1).

Tabela 1 - Banco de dados hipotético com diferentes tipos de variá-veis

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1 Feminino 47 Sim 120 120 311 Sim2 Feminino 52 Não 264 205,11 185 Não3 Masculino 64 Não 172 168 326 Não4 Masculino 38 Sim 76 211 214 Sim5 Masculino 37 Sim 124 198,23 313 Sim6 Masculino 36 Não 157 143 128 Não7 Feminino 28 Sim 99 245,13 280 Não8 Feminino 32 Não 97 131 311 Sim9 Masculino 50 Sim 115 355,32 299 Sim

10 Masculino 34 Não 147 140 189 Não11 Feminino 33 Sim 111 264,44 375 Sim12 Masculino 29 Não 102 170,07 232 Não13 Masculino 28 Não 124 130 220 Não14 Feminino 31 Não 131 140,99 162 Não15 Feminino 38 Sim 76 211 158 Sim16 Masculino 37 Sim 124 198,23 302 Sim17 Masculino 36 Não 157 143 139 Não18 Masculino 28 Sim 99 245,13 198 Não19 Masculino 32 Não 97 132 180 Sim20 Masculino 50 Sim 115 355,32 305 Sim21 Feminino 34 Sim 147 140 175 Não22 Masculino 33 Sim 111 264,44 378 Sim23 Masculino 29 Não 102 170,07 199 Não24 Masculino 28 Sim 124 131 200 Não25 Masculino 31 Não 131 140,99 150 Não

* Em um banco de dados de análise estatística, não é necessário o registro dos nomes dos indivíduos.

Causalidade em Epidemiologia

Alex Jones F. CassenoteMarina Gemma

A identifi cação de causas é uma das maneiras do pen-samento científi co de abordar a explicação das origens de um fenômeno, e, sabendo-se a causa, tem-se um conhecimento maior a respeito do fenômeno estudado, na medida em que é possível intervir sobre um efeito quando se remonta à sua causa. Para tanto, foram fei-tos postulados com o objetivo de determinar as causas para as diferentes doenças, e o mais aceito atualmente é o de Henle-Koch-Evans, pois considera exposições infec-ciosas e não infecciosas (agentes químicos, por exemplo) prévias como causas para as diversas doenças.

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sic epidemiologia94

1. IntroduçãoUma questão considerada fundamental na Epidemiologia envolve a conceituação e a operacionalização metodológica da causalidade; iden-tificar causas é uma das maneiras de o pensamento científico abordar a explicação das origens de um fenômeno. Assim, a causa seria um agente eficaz, e desvendá-la garantiria conhecimento maior a respeito do fenômeno estudado, uma vez que é possível intervir sobre um efeito quando se remonta à sua origem.

Na ótica da Medicina, os médicos geralmente questionam se seus pa-cientes com determinada doença foram expostos a possíveis agentes causais; já os epidemiologistas observam se houve aumento estatisti-camente significativo da associação entre a doença e a exposição estu-dada. Inicialmente, parecem 2 pontos de vista distintos, contudo existe uma ideologia comum: observar possível relação entre estar exposto e desenvolver a doença (causa e efeito).

Uma causa pode ser entendida como qualquer evento, condição ou ca-racterística que desempenhe função essencial na ocorrência de uma doença (LUIZ; STRUCHINER; KALE, 2009). A evolução do conceito de causalidade está relacionada a uma mudança no paradigma do conhe-cimento científico, com forte componente de observação empírica que impulsionou a evolução da abordagem epidemiológica e dos métodos estatísticos (LISBOA, 2008).

Os termos “causalidade” e “associação” são extremamente caros ao pensamento científico em geral, e ao raciocínio epidemiológico em par-ticular. No caso da pesquisa sobre fenômenos da saúde–doença, diante da afirmação etiológica estável e demonstrada de que X causa Y, não resta dúvida quanto à possibilidade de intervenção no que refere a pre-venção do evento ou retificação de alguma situação indesejável. Um exemplo trivial: colocar obstáculos de proteção em terraços, abismos, pontes e outros locais elevados para evitar que pessoas se aproximem e possam cair é uma iniciativa óbvia diante da ameaça à vida ofere-cida pelas quedas de grande altura. Da mesma forma, ninguém duvida que altas temperaturas ou frio intenso representem risco à saúde/vida humana. Isso define indiscutíveis medidas de proteção no seu uso. Ou seja, no âmbito da prevenção em saúde, no momento em que se esta-belece relação de causa e efeito de caráter direto, tal relação articula 2 dimensões: a definição de algo como perigoso e as medidas de prote-ção/prevenção a tal perigo (COUTINHO et al., 2011).

A teoria da multicausalidade, com seus variados modelos explicativos, tem hoje seu papel definido na gênese das doenças. Ela surgiu em subs-tituição à teoria da unicausalidade, que vigorou por muitos anos e cujo único modelo existente era chamado de “biomédico” (ver Capítulo 2 – Volume 1). Este pensamento atual considera que a grande maioria das doenças advém de uma combinação de fatores que interagem entre si e acaba desempenhando importante papel na determinação delas, fato que deve ser levado em consideração toda vez que um estudo ou uma pesquisa epidemiológica são desenvolvidos ou simplesmente acessa-dos para serem estudados.

Como exemplo dessas múltiplas causas, chamadas causas contribuin-tes, será citado o câncer de pulmão. Nem todo fumante desenvolve câncer de pulmão, o que indica que há outras causas contribuindo para

causalidade em epidemiologia 95

o aparecimento da doença. Estudos mostraram que descendentes de 1º grau de fumantes com câncer de pulmão tiveram chance 2 a 3 ve-zes maior de terem a doença do que aqueles sem a doença na família; isso indica que há suscetibilidade familiar aumentada para o câncer de pulmão. A ativação dos oncogenes dominantes e a inativação de onco-genes supressores ou recessivos são lesões que têm sido encontradas no DNA de células do carcinoma brônquico e que reforçam o papel de determinantes genéticos nessa doença (SRIVASTAVA; KRAMER, 1995; MENEZES, 2001).

Assim, mesmo depois de toda a trajetória epidemiológica desenvolvida, não será possível olhar para um único fator (fator de risco) e chamá--lo de causa, mesmo que atenda a todos os pré-requisitos epidemio-lógicos. Foi justamente com esse pensamento que alguns estudiosos criaram um conjunto de critérios e postulados que devem ser utiliza-dos para tratar de inferência causal. Tais critérios não devem ser con-fundidos com modelos explicativos do processo saúde–doença, muito embora alguns autores considerem os assuntos sob a mesma linha de pensamento. Os modelos são maneiras de pensar a realidade e expres-sam nossa imaginação sobre como o mundo deve funcionar; já os crité-rios que serão aqui apresentados têm uma proposta mais singela, que é de estabelecer uma regra para a inferência causal.

Foram apresentadas as possibilidades de estudo de associação, e uma das considerações feitas foi que a associação é um importante aspecto para o estabelecimento de nexo causal. Entretanto, mesmo que 2 “coi-sas” estejam associadas, é preciso considerar alguns outros elementos que devem fortalecer a ideia de causalidade, uma vez que algumas as-sociações poderão não ser entendidas como causas (Figura 1).

Figura 1 - Relação entre associação causal e não causal

Assim, os principais critérios para o julgamento de causa são os postu-lados de Henle-Koch e os critérios de Bradford Hill e Henle-Koch-Evans, que serão apresentados a seguir.

2. Postulados de Henle-KochEm meados do século XIX, em plena Revolução Industrial da Europa, com o deslocamento das populações para as cidades e a ocorrência das epidemias de cólera, febre tifoide e febre amarela, os estudiosos ainda se dividiam entre a Teoria dos Miasmas e a Teoria dos Germes. Ainda nesse século, o francês Louis Pasteur (1822-1895) não só fun-dou as bases biológicas para o estudo das doenças infecciosas, como também estudou outros conceitos epidemiológicos importantes: o da resistência do hospedeiro e o da imunidade (LISBOA, 2008; GUILAM, 2011). Robert Koch (1843-1910) e Louis Pasteur (1822-1895) foram 2 dos fundadores da Microbiologia e responsáveis por parte da atual com-

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preensão da Epidemiologia quanto às doenças transmissíveis. Foram, sobretudo, os descritores da relação causal entre M. tuberculosis e a tuberculose (LISBOA, 2008).

Koch criou, também, um conjunto de regras conhecido como “Postula-dos de Henle-Koch”, no ano de 1882, que dava ênfase à etiologia infec-ciosa das doenças (Tabela 1).

Tabela 1 - Postulados de Henle-Koch para explicar associação causal

Postulados Descrições

1A presença do agente deve ser sempre comprovada em todos os indivíduos que sofram da doença em questão e, a partir daí, isolada em cultura pura.

2 O agente não poderá ser encontrado em casos de outras doenças.

3Uma vez isolado, o agente deve ser capaz de repro-duzir a doença em questão, após a sua inoculação em animais experimentais.

4O mesmo agente deve poder ser recuperado desses animais experimentalmente infectados e de novo iso-lado em cultura pura.

Fonte: LUIZ; STRUCHINER; KALE, 2009; LISBOA, 2008; com modificações.

O antraz foi a 1ª doença a preencher todos esses critérios, os quais, desde então, foram úteis em muitas outras moléstias infecciosas e, também, em intoxicações por agentes químicos. Entretanto, para mui-tas doenças, tanto transmissíveis como não transmissíveis, os postu-lados de Koch para determinar causalidade mostram-se inadequados. Muitos agentes causais atuam em conjunto, e o organismo causador pode desaparecer após o desenvolvimento da doença, sendo, por-tanto, impossível a identificação do organismo no indivíduo doente.

ImportanteOs postulados de Henle-

-Koch aplicam-se quando a causa específica é um agente infeccioso alta-

mente patogênico, agente químico ou outro agente

específico que não possui portador saudável, logo uma situação bastante

incomum.

Nos anos que seguiram, ocorreu transição entre mortalidade por doen-ças infecciosas para as doenças crônico-degenerativas que impulsio-nou uma evolução no conceito de causalidade, passando do modelo monocausal para o que se chama de “rede de causalidade”, na qual o conceito de causa etiológica dá lugar ao conceito de fator predispo-nente ou risco para a doença (WALDMAN, 1998).

A 1ª referência à rede de causalidade surgiu em 1960, em “Epidemio-logy: Principles and Methods”, livro de MacMahon e Pugh, em que toda a evolução conceitual e metodológica da Epidemiologia é catalogada e organizada.

3. Critérios de Bradford HillEm 1965, Austin Bradford Hill, epidemiologista e 1º estudioso a rela-cionar o uso de tabaco ao câncer de pulmão, propôs 9 critérios (ou as-pectos de associação, segundo ele próprio) a serem considerados na distinção entre uma associação causal e uma não causal, que ficaram conhecidos como critérios de Hill (Tabela 2). A comparação entre os cri-térios de Koch e os de Hill mostra a evolução de diferentes referenciais para o processo saúde–doença. Enquanto no 1º há a expectativa da monocausalidade, no último há a especificidade entre causa e efeito (LISBOA, 2008).

causalidade em epidemiologia 97

Tabela 2 - Critérios de Hill para explicar associação causal

Critérios Descrições

1 Força da associação

2 Consistência

3 Especificidade

4 Temporalidade

5 Gradiente biológico

6 Plausibilidade

7 Coerência

8 Evidência experimental

9 Analogia

Fonte: HILL, 1965.

DicaOs critérios de Hill com-parados com os de Koch mostram uma evolução no modelo de pensamento para o processo saúde–doença, pois passa da ideia de monocausalidade para a de especificidade entre causa e efeito.

Os critérios de Hill serão discutidos a seguir:

A - Força da associação Uma associação forte tem maior probabilidade de ser causal do que uma associação fraca, já que esta tem maior probabilidade de ser ile-gítima, por viés, confusão ou acaso. No entanto, uma associação fraca pode ser causal. Assim, quanto mais elevada a medida de efeito (risco relativo, odds ratio ou razão de prevalência), maior a plausibilidade da relação ser causal.

ExemploUm estudo sobre fumo em adolescentes mostrou que a força da asso-ciação entre o fumo do adolescente e a presença do fumo no grupo de amigos foi da magnitude de 17 vezes (odds ratio 17 – IC95% = 8,8 a 34,8); ou seja, adolescentes com 3 ou mais amigos fumando têm 17 vezes maior risco para serem fumantes do que aqueles sem amigos fumantes (MALCON et al., 2003).

DicaUm caso de associação forte tem maior probabi-lidade de ser causal que uma associação fraca, apresentando, por isso, maior medida de efeito (risco relativo, odds ratio, razão de prevalência).

B - ConsistênciaSe a associação se observa repetidamente em diferentes populações e em diferentes circunstâncias, tem maior probabilidade de ser causal do que se tratar de observação isolada. No entanto, falta de consistência não afasta ligação causal; e pode também acontecer que uma causa apenas o seja na presença de fatores adicionais e/ou concomitantes.

ExemploA maioria, senão a totalidade, dos estudos sobre câncer de pulmão detec-tou o fumo como um dos principais fatores associados a essa doença (MENEZES, 2001).

C - EspecificidadeO conceito aqui retratado implica que a causa apenas conduzirá a 1 efeito e não a múltiplos efeitos. Esse é um critério que pode ser ques-tionável, uma vez que algumas exposições conferem risco para vários desfechos, como o caso da exposição ao tabaco, que confere risco para câncer de pulmão, doenças cardiovasculares, entre outras.

SIC

QUE

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L. 4

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VALI

DA

QUESTÕES

Cap. 1 - Bioestatística aplicada à análise de estudos epidemiológicos ............................... 123

Cap. 2 - Análise de métodos diagnósticos ............... 125

Cap. 3 - Estudos epidemiológicos ............................... 125

Cap. 4 - Causalidade em Epidemiologia .................... 127

Cap. 5 - Medicina baseada em evidências, revisão sistemática e meta-análise ........................... 127

Outros temas .....................................................................128

COMENTÁRIOS

Cap. 1 - Bioestatística aplicada à análise de estudos epidemiológicos ................................................129

Cap. 2 - Análise de métodos diagnósticos ...............130

Cap. 3 - Estudos epidemiológicos ................................131

Cap. 4 - Causalidade em Epidemiologia .................... 133

Cap. 5 - Medicina baseada em evidências, revisão sistemática e meta-análise ........................... 133

Outros temas .....................................................................134

Índice

As questões INEP e UFMT, que compõem a maior parte dos testes utilizados neste volume, foram extraídas de provas de revalidação. Por isso, nos casos de temas ainda não abordados ou pouco explorados nas provas do Revalida, selecionamos questões de Residência Médica como complemento de estudo.

Epid

emio

logi

a Q

uest

õesQuestões

Epidemiologia

Bioestatística aplicada à análise de estudos epidemiológicos

2016 - UFMT - REVALIDA1. Tem-se o conjunto de dados sobre o peso ao nascer das crianças do estado de Mato Grosso nos últimos 10 anos. Qual característica se espera encontrar após a análise dos dados, caso se assuma que o peso ao nascimento é uma variável aleatória normalmente distribuída? a) 95% dos dados estarão entre a média ± 1 desvio-pa-

drãob) a curva de distribuição do peso mostrará assimetria

positivac) a distribuição do peso será bimodal, isto é, meninos

mais pesados do que meninasd) a média, a mediana e a moda serão coincidentes

Tenho domínio do assunto Refazer essa questãoReler o comentário Encontrei difi culdade para responder

2016 - UFMT - REVALIDA2. Uma pesquisa foi realizada para analisar a relação entre o nível de exposição a agrotóxicos e o risco de leucemia entre trabalhadores da agricultura extensiva. Foi feita a comparação da incidência de leucemia entre os trabalhadores de fazendas que utilizam alta e baixa concentração dos agrotóxicos. O estudo mostrou que o risco relativo de desenvolvimento de leucemia foi de 2,0 para exposição à alta concentração de agrotóxicos, com valor de p = 0,03. Qual é o signifi cado do valor de p nesse estudo? a) há uma diferença de 3% nas taxas de incidência de

leucemia entre os dois grupos de trabalhadoresb) a probabilidade de que o risco relativo encontrado no

estudo tenha sido devido ao acaso é de 3%c) o poder estatístico associado ao estudo foi de 3%d) o resultado do estudo não atende à signifi cância esta-

tística ao nível de 5%


2016 - UFMT - REVALIDA3. Analise a Tabela a seguir, que apresenta o número de mortes devido a diabetes mellitus e doença hepática crônica em um país X no período de 2010 a 2015:

Grupo etário (anos)

Diabetes mellitus

Doença hepática crônica

<5 10 20

5 a 14 31 10

Grupo etário (anos)

Diabetes mellitus

Doença hepática crônica

15 a 24 119 71

25 a 34 618 1.140

35 a 44 1.203 3.422

45 a 54 2.258 4.618

55 a 64 5.914 7.078

65 a 74 10.789 6.202

75 a 84 11.470 3.034

≥85 6.118 598

Total 38.530 26.193

Que medida de frequência epidemiológica pode ser cal-culada usando apenas os dados mostrados na Tabela? a) anos potenciais de vida perdidosb) taxa de mortalidade proporcionalc) taxa de mortalidade específi ca por idaded) taxa de mortalidade específi ca por causa


2015 - UFMT4. Um valor único obtido em uma pesquisa epidemioló-gica e que é escolhido para representar um parâmetro populacional corresponde à:a) inferência epidemiológicab) aproximação do intervalo de confi ançac) estimativa pontuald) média populacional


2014 - UFMT - REVALIDA5. Que medidas de posição e de dispersão, respectiva-mente, são utilizadas para a construção de um diagrama de controle de uma doença transmissível?a) mediana; desvio-padrãob) média; percentisc) média ou mediana; desvio-padrão ou percentild) moda, média e mediana; percentis


2013 - UFMT - REVALIDA6. A Figura a seguir ilustra importantes recursos esta-tísticos para a apresentação sumarizada de dados sobre um grupo de mulheres que iniciaram tratamento para câncer de mama:

Epidemiologia Questões

sic revalida 124

Assinale a alternativa que apresenta os tipos de variá-veis que foram, respectivamente, utilizadas na constru-ção dessas apresentações: a) quantitativa discreta, qualitativa ordinal e qualitativa

nominal b) quantitativa temporal, qualitativa ordinal e qualitati-

va contínua c) quantitativa contínua, qualitativa nominal e qualitati-

va ordinal d) quantitativa contínua, qualitativa discreta e quantita-

tiva ordinal


2012 - UFMT7. A Tabela a seguir apresenta dados de um estudo que avaliou a história de edema de tornozelo como recurso de diagnóstico de uma pessoa com ascite:

Ascite na ultrassonografia abdominal

Presente Ausente Total

História de edema de tornozelo

Sim 14 (0,93) 16 (0,33) 30

Não 1 (0,07) 32 (0,67) 33

Total 15 48 63

Fonte: GUSSO, G. Tratado de Medicina de Família. Porto Alegre: Artmed, 2012.

Com base nos dados da Tabela, pode-se concluir que:a) a probabilidade pré-teste de não ter ascite é de 32/48b) a razão de verossimilhança para história positiva de

edema de tornozelo é de 0,93/0,67c) a probabilidade pré-teste de ter ascite é de 15/63d) a razão de verossimilhança para história negativa de

edema de tornozelo é de 0,67/0,07e) a chance pré-teste de ter ascite é de (14/30)/(15/63)


2010 - UFMT - REVALIDA8. A mediana constitui um dos parâmetros de tendência central muito utilizada em estatística epidemiológica. Sobre o assunto, analise as afirmativas a seguir:I - Em estudos com variações sazonais, a mediana é bas-tante utilizada, pois geralmente na distribuição apare-cem valores aberrantes. II - Na distribuição de casos que apresentam valores aberrantes, a mediana é mais utilizada do que a média. III - A mediana é muito utilizada em toxicologia para de-terminação da dose letal. IV - A mediana é praticamente igual à média numa dis-tribuição normal. Estão corretas: a) I, II, III, IV b) I, II, IVc) II, III, IV d) I, IIe) II, III


2009 - UFMT - REVALIDA9. Numa investigação conduzida em um município de Mato Grosso, foram cadastrados 5.000 adultos com ida-de entre 20 e 49 anos, todos trabalhadores rurais. Essa população de estudo está sendo acompanhada regular-mente há 5 anos, inclusive com avaliação médica neuro-lógica periódica. Numa avaliação feita no final do 4º ano de acompanhamento, encontrou-se a situação resumida na Tabela a seguir:

Distúrbio neurológico

Sim Não Total

Trabalho na culturade algodão

Sim 200 800 1.000

Não 50 3.950 4.000

Total 250 4.750 5.000

ComentáriosEpidemiologia

Bioestatística aplicada à análise de estudos epidemiológicos

Questão 1. Analisando as alternativas:a) Incorreta. A porção compreendida entre +1 e -1 do desvio-padrão da média contém aproximadamente 68% dos casos, enquanto a porção compreendida entre +1,96 e -1,96 desvios-padrão contém aproximadamente 95% dos casos. Ou seja, se uma variável é distribuída normal-mente, espera-se que 95% dos casos estejam com uma diferença de 2 desvios-padrão da média.b) Incorreta. A assimetria de uma base de dados possibi-lita analisar uma distribuição de acordo com as relações entre suas medidas de moda, média e mediana. Em uma distribuição normal, a média coincide com a mediana e a moda, logo a distribuição é simétrica. c) Incorreta. Ocorre quando a distribuição tem 2 modas, isto é, duas frequências máximas. Assumindo-se uma distribuição normal, só há 1 ponto de frequência máxima. d) Correta. A equação da curva normal é especifi cada usando 2 parâmetros: a média e o desvio-padrão. A média refere-se ao centro da distribuição e o desvio-pa-drão, ao espalhamento da curva. A distribuição normal é simétrica em torno da média, o que implica que a média, a mediana e a moda são coincidentes. Ou seja, a distri-buição é centrada na média, que divide a distribuição em 2 partes iguais, 50% abaixo e 50% acima.Gabarito = D

Questão 2. Analisando as alternativas:a) Incorreta. O valor de “p” é utilizado para testar hipóte-ses (se há ou não associação). b) Correta. Os valores de “p” são usados em testes de hi-póteses, no qual se rejeita ou não uma hipótese nula. O valor de “p” é uma probabilidade que mede a evidência contra a hipótese nula. Por exemplo, um valor de “p” de 0,05 indica que há 5% de probabilidade de que a relação entre as variáveis, observada na amostra, seja um “aca-so feliz”. Dessa forma, quanto menores forem as proba-bilidades (valores de “p”), haverá evidências mais fortes contra a hipótese nula (não há associação), que, então, é rejeitada. c) Incorreta. O poder do teste visa conhecer quanto o teste de hipóteses controla o erro do tipo II, ou seja, qual a probabilidade de rejeitar a hipótese nula se ela real-mente for falsa.

d) Incorreta. A signifi cância estatística é uma medida estimada do grau em que o resultado do teste é “verda-deiro” (no sentido de que seja realmente “representativo da população”). O valor de 0,05 é frequentemente usado para a signifi cância de um teste, ou seja, se o valor “p” for menor ou igual 0,05, será possível assumir que a relação observada entre as variáveis na amostra é um indicador confi ável da relação entre as respectivas variáveis na população.Gabarito = B

Questão 3. Analisando as alternativas:a) Correta. Esse indicador quantifi ca o número de anos de vida não vividos quando a morte ocorre em determi-nada idade abaixo da qual se considera a morte prema-tura. Para cada morte ocorrida, contabiliza-se a quanti-dade de Anos Potenciais de Vida Perdidos (APVPs) sub-traindo da idade-limite (geralmente fi xada em 70 anos) a idade em que a morte ocorreu. Para aumentar a compa-rabilidade do indicador, além de expressar os APVPs sob forma de números absolutos, é possível calcular taxas por 1.000 habitantes (total de APVPs dividido pela po-pulação menor de 70 anos), APVPs por óbito (total de APVPs dividido pelo total de óbitos menores de 70 anos) ou proporções em relação ao total.b) Incorreta. É obtida pela divisão entre o número de óbi-tos de determinada causa, em dada área e período, pelo total de óbitos na mesma área e período, multiplicado por um múltiplo de 10.c) Incorreta. É obtida pela divisão entre o número de óbi-tos de determinada idade ou faixa etária pelo número total de óbitos, excluídos os de idade ignorada, multipli-cado por um múltiplo de 10.d) Incorreta. É obtida pela divisão entre o número de óbitos pela causa específi ca, em determinado local e pe-ríodo, pela população total do mesmo local e período. O resultado é multiplicado por um múltiplo de 10.Gabarito = A

Questão 4. Nos estudos epidemiológicos, de uma forma ge-ral, utiliza-se uma amostra para coletar os dados e estimar o comportamento de determinada variável (ou um conjun-to de variáveis) em relação à população. Ou seja, a partir da análise de uma amostra, o ideal seria que os resultados fossem aplicáveis a toda população. Dessa forma, um esti-mador é uma estatística amostral utilizada para se obter uma aproximação de um parâmetro populacional. Gabarito = C

Epid

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logi

a Co

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s

Epidemiologia Com

entários

sic revalida130

Questão 5. Para afirmar que a doença está controlada ou que não é apenas um aumento normal no número de casos, é possível utilizar diferentes técnicas estatísticas. Essas técnicas indicam a faixa de oscilação no número de casos esperados e os valores acima dos quais não se trata de ocorrência normal, mas sim, com grande pro-babilidade, de uma epidemia. A curva construída com esses valores calculados para cada mês é chamada de limite máximo esperado, sendo que para o seu cálculo utilizam-se os dados de vários anos de registro da doen-ça em questão usando-se a média e o desvio padrão ou a mediana e o percentil.Gabarito = C

Questão 6. A análise estatística a ser utilizada em um estudo depende, entre outras coisas, dos tipos de dados coletados, as chamadas variáveis do estudo. Resumi-damente, as variáveis podem ser qualitativas, quando representam atributos. Ou quantitativas, quando ex-pressam números e quantidades. Uma variável qualita-tiva pode ser ordinal ou nominal, caso apresente ou não alguma ordenação. As quantitativas podem ser discre-tas, quando o valor numérico é obtido por contagem, ou contínuas, quando resultam de mensuração. Gabarito = C

Questão 7. A probabilidade Pré-teste (Pt) é a probabili-dade estimada da doença antes do teste ser realizado. Se uma população definida de pacientes está sendo ava-liada, como é o caso do exercício, a probabilidade pré--teste é igual à prevalência da doença na população, isto é, Pt = (VP+FN) / (VP+FP+VN+FN) ou 15/63. A probabili-dade pré-teste de não ter ascite é igual a 1-Pt ou 48/63 (VN+FP/VP+FP+VN+FN). Como “chance” entende-se a probabilidade de um evento ocorrer sobre a probabilida-de de não ocorrer (no caso, a probabilidade de ter ascite sobre a probabilidade de não ter ascite). Já o conceito de razão de verossimilhança (LR – Likelihood Ratio) é de-finido como: LR+: Sensibilidade/1-especificidade ou LR-: 1-sensibilidade/especificidade. No exercício em questão, a LR+ é igual a 0,93/0,33 e a LR- corresponde a 0,07/0,67. Gabarito = C

Questão 8. A média consiste na divisão da soma dos va-lores observados pelos número total de observações e indica em torno de qual valor as informações estão con-centradas. Por outro lado, a mediana consiste no valor que ocupa a posição central de um conjunto de dados ordenados, ou seja, o ponto médio das observações. Apesar da média aritmética ser amplamente utilizada, nem sempre ela é a melhor opção, visto que sofre muita influência de valores extremos. Nesses casos, a mediana é a medida mais aconselhável, já que considera os va-lores que ocupam a posição central do conjunto de da-dos ordenados. Em estudos de toxicologia, a mediana é utilizada para determinar a dose que é capaz de matar 50% dos indivíduos, isto é, a dose mediana letal. Quan-do se estudam variáveis com distribuições normais, o

ponto médio das observações é muito semelhante ao valor médio, pois este praticamente divide o conjunto de observações em 2 partes iguais. Dessa forma, todas as afirmativas estão corretas.Gabarito = A

Questão 9. Trata-se de um estudo de coorte, visto que os participantes foram selecionados com base na presen-ça ou ausência da exposição (ao trabalho na cultura de algodão) e foram acompanhados no tempo para avaliar seus subsequentes estados de doença. Ou seja, o inte-resse do pesquisador é saber a incidência do desfecho (no caso, o distúrbio neurológico). A partir da incidência, é possível investigar se há ou não associação entre ex-posição e desfecho por meio do cálculo do risco relativo (incidência entre os expostos dividido pela incidência entre os não expostos). No exercício em questão, a inci-dência do desfecho na população total de estudo corres-pondeu a 5% (250/5.000). Da mesma forma, a incidência entre os expostos correspondeu a 0,2 (200/1.000) e a incidência entre os não expostos correspondeu a 0,0125 (50/4000). O quociente das 2 incidências resulta em 16, ou seja, os trabalhadores expostos ao trabalho na cultu-ra de algodão, em relação aos não expostos, apresentam um risco de 16 vezes.Gabarito = D

Questão 10a) Sim, pois o valor de p = 0,04 do teste de associação pelo qui-quadrado indicou que a diferença é estatisticamente significante a um nível de confiança de 95% (p <0,05).b) Em ambas as cidades estudadas, houve associação en-tre anemia e escolaridade do pai. As prevalências obser-vadas foram semelhantes nas 2 cidades, pois as propor-ções da cidade menor são contempladas pelo intervalo de confiança do estudo da cidade de maior porte.

Questão 11a) Média: indica em torno de qual valor as observações estão concentradas e é obtida pela soma dos valores observados dividido pelo número total de observações. Mediana: valor que ocupa a posição central de uma série de observações ordenadas, ou seja, indica o ponto mé-dio das observações. Moda: valor observado com maior frequência dentro de um conjunto de observações. b) A curva normal é construída com base nos valores da média e do desvio padrão (distância média das observa-ções em relação à média). c) A curva normal reduzida é uma distribuição normal que apresenta média 0 (zero) e desvio padrão igual a 1 (um).

Análise de métodos diagnósticos

Questão 12. Analisando as assertivas:I - Incorreta. Existe uma distinção entre rastreamento e diagnóstico de doença. No rastreamento, testes são apli-

epidemiologia vol. 4 - s3.sa-east-1.amazonaws.com · cia), alguns que contribuem para o seu...

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