I- Quesitos da Prova Final de MCO2 em 2010.1
(1) Estabeleça a diferença entre as técnicas de amostragem estratificada e por conglomerado, e exemplifique.
(2) Suponha que um pesquisador quer verificar se certa droga inibe o crescimento de tumores malignos de pele. Delineie um estudo que possa ser feito em pesquisa clínica.
(3) A morfina é um potente depressor da respiração. Tome-se como exemplo estudo cujo método é o seguinte: dois grupos de pacientes tratados com morfina, doses fixas, são deslocados no pós-operatório para dois lugares diferentes: um dos grupos segue para enfermaria comum, enquanto os pacientes do outro grupo são encaminhados para unidade de terapia intensiva. O objetivo do estudo foi avaliar a depressão respiratória nos pacientes tratados com morfina e a diferença entre os grupos, adotando nível de significância de 5%. O resultado apresentado do nível de significância foi p = 0,8. Os autores, com base nisso, concluem que pacientes tratados com morfina não correm risco de depressão respiratória. Comente a inferência estatística feita pelos autores da pesquisa.
(4) Um pesquisador pretende testar sua hipótese de que uma droga tem eficácia superior ao placebo, constituindo, para isso, dois grupos. Para este fim, ele formula o seguinte teste: H0 - Grupo 1 = grupo 2; H1 - Grupo 1 ≠ grupo 2. Qual tipo de erro ele deve controlar se seu desejo é reduzir ao mínimo a chance de ter seu trabalho desperdiçado?
(5) Faça a distinção entre os conceitos de associação espúria e de confundimento (associação com fator de confusão).
(6) Se uma hipótese for rejeitada quando deveria ser aceita, diz-se que foi cometido um erro do Tipo I e, se for aceita quando deveria ser rejeitada, diz que foi cometido um erro do Tipo II. Esta afirmação está correta? Comente.
(7) Quando o valor de z calculado for maior que o valor de z tabelado, o resultado do teste de hipóteses é estatisticamente significativo, ou não? Exemplifique.
(8) Enumere cinco aspectos a serem considerados no julgamento de causalidade em estudos observacionais longitudinais.
(9) Qual o modelo de estudo apropriado e a correspondente medida de associação para dados nominais a ser usada para avaliar o uso da vacina contra o vírus H1N1 na prevenção da gripe A em idosos?
(10) O que é intervalo de confiança?
II- Resolução Comentada da Prova
(1) Existe uma diferença fundamental entre a amostragem por conglomerado e a amostragem estratificada: na amostragem por conglomerado, ao invés de selecionar um elemento, seleciona-se um grupo.
- Amostra estratificada é aquela resultante de uma técnica de amostragem populacional em que a população é dividida em subgrupos homogêneos, por serem representativos de níveis (social, cultural, de renda e etc.), ou seja, com um conhecimento prévio da população, esta é dividida em estratos com características diferentes. Exemplo: para investigar uma variável de comportamento de adultos que se relacione com seu estado civil (solteiro, casado, divorciado, etc.), é os estratos não serão de tamanho uniforme; se na faixa de idade sob estudo, 70% dos adultos são casados, 10% são solteiros e 20% estão em outras situações, então para construir, por exemplo, uma amostra composta por 800 indivíduos, sorteam-se de forma probabilística, dentro de cada um dos estratos, 560 casados, 80 solteiros e 160 em outras situações.
- Amostra por conglomerados é aquela em que a unidade inicial a ser sorteada é um conglomerado de elementos (pessoas). São exemplos de amostragem por conglomerado, famílias, organizações e quarteirões. Assim, caso se deseje entrevistar uma amostra representativa de pessoas que vivem numa grande área da cidade, extrai-se uma amostra aleatória de uma lista de quarteirões da cidade como unidade primária de amostragem ou conglomerado e entrevistam-se os indivíduos das residências dos quarteirões selecionados. Por exemplo, uma amostra de 40 pacientes numa clinica com 400 pacientes pode ser escolhida a partir de quatro consultórios, num total de dez, ou seja quatro conglomerados de pacientes. A seguir, selecionam-se, os pacientes dos quatro consultórios (elementos amostrais).
(2) A situação de pesquisa colocada nesta questão é sobre tratamento, portanto o melhor delineamento seria o experimental. Isto é correto do ponto de vista estritamente metodológico. Contudo, no planejamento de experimentos com seres humanos também é preciso considerar questões éticas importantes. O uso de grupo-controle precisa ser visto com muito cuidado quando se trata de pacientes com diagnóstico de doença grave. Por mais relevante que seja um estudo clínico, ele não deverá ser realizado não estiver totalmente de acordo com os aspectos éticos. Portanto, se a resposta dada neste quesito foi o delineamento de um estudo experimental, está correto, porém é preciso levar em conta se existe um tratamento reconhecidamente eficaz para a doença, no caso, tumor maligno de pele. No Brasil, a Resolução no 196 (10/10/1996) do Conselho Nacional de Saúde observa no seu item III.3 que o estudo deve “obedecer metodologia adequada” (item d) e que deve “ter plenamente justificada, quando for o caso, a utilização de placebo, em termos de não maleficência e necessidade metodológica” (item f).
- Se não existe tratamento eficaz, pode-se delinear um estudo em que sejam incluídos dois grupos de pacientes com a doença, designados de modo aleatório: um grupo recebe a nova droga e o outro recebe placebo. Após determinado tempo de tratamento, verifica-se se houve inibição do crescimento dos tumores, comparando-se os dois grupos.
(3) O resultado apresentado foi p = 0,8 (p > 0,05), portanto sem diferença estatística entre os grupos. Os autores, com base nisso, concluem que pacientes tratados com morfina não correm risco de depressão respiratória. O valor de p > 0,05 significa “sem diferença estatística significativa” e sugere a falta de evidência de um efeito. Quando se lê “não houve diferença estatística entre os dois grupos” está-se diante de informação incompleta. Não foi relatado o resultado da amostra total sobre o efeito da morfina sobre a respiração.
É preciso considerar também (embora seja uma questão não cobrada nesta prova), o valor para p não significativo, a rigor, não indica uma ausência de efeito, como os autores concluíram. Significa apenas que os dados foram insuficientes para estabelecer a necessidade de vigilância no pós-operatório daqueles pacientes. Diferenças de 5% podem ser significativas do ponto de vista clínico sem, no entanto, o serem do ponto de vista estatístico.
(4) O erro do tipo II, ou seja, a probabilidade de aceitar uma hipótese nula incorreta. Erro tipo II, em estatística, ocorre quando se deixa de mostrar diferença quando ela existe; é o falso negativo; ocorre em função de amostras pequenas (principal causa) e de grande variabilidade; estes dois fatores eliminam as chances matemáticas de aparecer uma significância estatística. [a figura acima ilustra a questão dos erros em inferência estatística e que foi um aspecto questionado pelos alunos após a prova).
(5) Associação espúria é devida a vieses ou erros sistemáticos, enquanto que confundimento relaciona-se à presença de variáveis intervenientes ou estranhas.
- Variáveis de confusão nos estudos epidemiológicos são fatores que podem ser uma explicação alternativa para a associação encontrada. O fator de confusão está presente quando duas variáveis são associadas, mas parte da associação, ou toda esta, é decorrente de uma associação independente com uma terceira variável (de confusão). [ver resposta da questão 3 de outra prova: http://semiologiamedica.blogspot.com/2010/05/resolucao-das-provas-de-mco2-em-20101.html). Um exemplo de uma associação espúria: as quedas no paciente idoso podem ser associadas ao uso de diuréticos, sugerindo uma relação direta, mas a insuficiência cardíaca, pode estar confundindo esta associação porque o uso de diuréticos faz parte do seu tratamento, sendo a insuficiência cardíaca também um fator de risco para quedas no idoso.
- O viés é um erro que produz desvios ou distorções que estão consistentemente em uma direção. Isso pode ocorrer quando existe uma alocação desigual dos sujeitos, uma detecção desigual de um resultado. O viés se torna um problema quando ele enfraquece uma associação verdadeira, produz associação espúria ou distorce a direção aparente de uma associação entre variáveis).
(6) Sim, está correta. O primeira caso corresponde ao erro tipo I, que ocorre quando se demonstra diferença (rejeição de H0) quando de fato ela não existe: é o falso positivo. Esse tipo de erro ocorre quando o pesquisador rejeita uma hipótese nula verdadeira (falso positivo). O erro tipo II foi comentado na questão (4) acima. [novamente, recorre-se à figura do início desta postagem].
(7) Se o valor de z calculado é maior que o valor crítico no nível de significância de 5% (neste caso, zα = 1,96), o resultado do teste será estatisticamente significativo.
(8) São os enunciados por Bradford Hill (1965) para definição de associação causal (Critérios de Hill):
- Força da associação: quanto mais forte uma associação, maior será a possibilidade de se tratar de uma relação causal;
- Consistência ou replicação: se o mesmo resultado é obtido em diferentes circunstâncias, a hipótese causal seria fortalecida;
- Especificidade: causa levando a um só efeito e o efeito ter apenas uma causa
- Temporalidade: a causa deve sempre preceder o efeito;
- Gradiente biológico ou curva de dose-resposta;
- Plausibilidade: existe plausibilidade biológica para o efeito existir
- Coerência: ausência de conflitos entre os achados e o conhecimento sobre a história natural da doença;
- Analogia: já existem efeitos de exposições análogas.
(9) Estudo caso-controle (veja slides 34, 35 e 36 da aula 9 do módulo). Deve ser realizado um estudo que começa com a identificação de pessoas com a doença ou desfecho de interesse (casos de gripe A) e um grupo adequado sem a doença ou desfecho. A relação de uma característica (intervenção: vacina) com o desfecho de interesse é examinada comparando-se a frequência ou nível da característica em casos e controles. Por que a resposta não é "estudo experimental"? Por razões éticas (não se podem estudar voluntários que não se submetam à aplicação da vacina) e metodológicas também (a doença uma frequência baixa, tornando difícil um estudo prospectivo).
(10) É um intervalo centrado na estimava pontual (amostral), cuja probabilidade de conter o verdadeiro valor desconhecido do parâmetro (populacional) é igual ao nível de confiança, que geralmente é de 95% em pesquisas em medicina (equivale ao nível de significância de 5%). Indica a precisão de uma amostra em estimar os valores de uma população, seja uma média, uma proporção, uma razão.
Imagem ilustrativa da postagem: Apresentação da aula 7 de MCO2 (não publicada).
