Estatística Vital Aula 1-07/03/2012. Hemílio Fernandes Campos Coêlho Departamento de Estatística UFPB

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Ana Luísa Lagos Sintra
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1 Estatística Vital Aula 1-07/03/2012 Hemílio Fernandes Campos Coêlho Departamento de Estatística UFPB

2 Programa proposto Noções de estatística descritiva Noções de probabilidade Noções de Intervalo de confiança e testes de hipóteses. Assuntos para discutir o interesse: Amostragem Planejamento de experimento Tipos de estudos clínicos

3 Estatística: o que é? Estatística pode ser pensada como a ciência de aprendizagem a partir de dados. No nosso cotidiano, precisamos tomar decisões, muitas vezes decisões rápidas. Em linhas gerais, a Estatística fornece métodos que auxiliam o processo de tomada de decisão a partir de dados.

4 Que dados são esses?

5 Esses DADOS são informações de qualquer natureza, podendo ser uma medida (renda) ou uma observação qualitativa (sexo).

6 O porque da probabilidade e da estatística? Variabilidade que gera incertezas, por ex. um mesmo remédio pode ter resposta diferente mesmo ministrado sob as mesmas condições.

7 O significado dos dados

8 Tema de uma Pesquisa Objetivos Que Observar Perguntas Como Quando Onde Registrar- dados Medir

9 DADOS e VARIÁVEIS As variáveis são características que podem ser medidas ou observadas em cada unidade estatística de estudo: sexo, idade, estado civil,de uma pessoa. custo de um dia de internação num hospital,... população de uma cidade,... Ocorrência de uma doença num paciente, Quantidade de pessoas infectadas pelo HIV,...

10 Cada valor medido ou observado da variável é um dado. Se perguntarmos a idade: Maria tem 18 anos João tem 12 anos

11 Variável: IDADE Dados: 18 e 12. Podemos registrar a idade num intervalo, por exemplo entre 10 e 20 anos Se perguntarmos o lugar de nascimento: Maria responde São Paulo João responde Porto Alegre Variável: lugar de nascimento Dados: São Paulo, Porto Alegre

12 Classificação das Variáveis Quantitativas Qualitativas

13 Variáveis Quantitativas São aquelas cujos valores podem ser em números resultantes de medições, enumerações ou contagens. Exemplos : Renda familiar Peso, altura, idade Número de pacientes internados num hospital Tempo de vida útil de um carro Distância entre duas cidades

14 Podemos somar, ordenar ou contar, esses valores, definindo assim novas variáveis. Exemplos : renda familiar, é a soma das rendas individuais de cada membro da família; número de habitantes do estado de Pernambuco, é a soma dos habitantes de cada município do estado.

15 Variáveis Quantitativas Contínuas Discretas

16 Variáveis Quantitativas Contínuas São aquelas que podem assumir qualquer valor num certo intervalo de medida, associado aos números reais. Exemplos : Tempo, temperatura, comprimento, peso, espessura, área, volume, velocidade.

17 Variáveis Quantitativas Discretas Seus valores são números inteiros resultantes do processo de contagem. Exemplos : Número de alunos Número de filhos de uma família Quantidade de vezes que foi internado devido AVC

18 Variáveis Qualitativas Existem características que não podem ser medidas ou contadas, como por exemplo, sexo, raça de uma pessoa, gosto musical, cidade de procedência, cor, etc. Assim os indivíduos podem ser qualificados em categorias, por exemplo, uma pessoa é classificada como do sexo feminino ou do sexo masculino. Um hospital pode ser classificado como público ou privado

19 Variáveis Qualitativas Nominais Ordinais

20 Variáveis Qualitativas Nominais As categorias não tem uma ordem de magnitude. Aqui se incluem por exemplo, sexo, área de estudo, cor, raça, nacionalidade e religião.

21 Variáveis Qualitativas Ordinais As categorias dependem de alguma ordem de classificação. Exemplos saúde (ruim, regular, boa, muito boa, excelente) Ex. variável discreta(anos de escolaridade) que foi categorizada: grau de escolaridade (ensino fundamental, ensino médio, ensino superior) Ex. variável contínua que foi categorizada: renda (baixa, média, alta)

22 Classificação das Variáveis Quantitativas Contínua Discreta Qualitativas Nominal Ordinal

23 ATENÇÃO!!! As técnicas estatísticas a serem usadas para analisar um conjunto de dados dependem do tipo de variável que se quer estudar.

24 TIPOS DE ESTUDO (uma primeira classificação) EXPERIMENTAIS OBSERVACIONAIS

25 Observacionais Registros de rotinas (ex.: dados hospitalares, dados de firmas, pesquisa de campo); Fontes externas literatura e/ou instituições. (IPEA, DATAPREV, DATASUS, IBGE,etc.) Pesquisa domiciliar.

26 Experimentais Baseados em Experimentos (ex.: ação de novos fármacos em animais, teste de controle de qualidade, ação de novo medicamento no tratamento de uma doença) Deve ocorrer uma AÇÃO do pesquisador.

27 TIPOS DE ESTUDO (uma segunda classificação) Descritivos Descrição de fato médico (um ou vários casos) Comparativos Coorte- Baseado no critério de exposição Caso-controle- pode ser pareado ou não pareado Ensaio Clínico -Dois ou mais grupos (sendo um controle)

28 Estudos Caso-Controle Fator de Risco Presente PASSADO Fator de Risco Ausente PRESENTE DOENÇA Amostra de casos Fator de Risco Presente Fator de Risco Ausente SEM DOENÇA Amostra de controles

29 ESTUDO DE COORTE PROSPECTIVO PRESENTE FUTURO Fator de risco presente Doença Presente Doença Ausente Amostra Fator de risco ausente Doença Presente Doença Ausente

30 ESTUDO DE COORTE RETROSPECTIVO PASSADO PRESENTE Fator de risco presente Doença Presente Doença Ausente Amostra Fator de risco ausente Doença Presente Doença Ausente

31 Ensaios Clínicos Aleatorizados PRESENTE FUTURO AMOSTRA Randomizar Novo Tratamento Melhora sem melhora POPULAÇÃO Velho Tratamento Melhora sem melhora

32 VANTAGENS E DESVANTAGENS DOS DESENHOS DE ESTUDO Desenho do estudo Vantagens Desvantagens Relato de Caso Relato de Séries de casos Transversal Ecológico Estudo de casocontrole Baixo custo e facilidade para gerar hipóteses Oferece dados descritivos sobre as características da doença Pode avaliar prevalência; fácil; pode gerar hipóteses Respostas rápidas. Pode gerar hipóteses Pode estudar exposições múltiplas e doenças incomuns; requer casuística pequena; logística é fácil; menos caro. Não pode ser usado para testar hipóteses Sem grupo controle. Não pode ser usado para testar hipóteses. Não pode avaliar o tempo de exposição. Difícil controlar variáveis de confusão. Seleção de controle é difícil; possibilidade de viés de exposição; incidência não pode ser mensurada

33 VANTAGENS E DESVANTAGENS DOS DESENHOS DE ESTUDO Desenho do estudo Coorte Ensaios clínicos aleatorizados Vantagens Pode estudar resultados múltiplos e exposições incomuns; seleção com possibilidade de viés; dados de exposição com menor possibilidade de vício; incidência pode ser avaliada Desenhos muito convincentes; controles para variáveis de confusão conhecidas e não conhecidas Desvantagens Resultado com possibilidade de viés; longa duração; caro; não pode ser realizado para doenças raras; pode estudar poucas exposições; perda de pacientes pode comprometer resultados Cara; dificuldades logísticas e éticas.

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