Epidemiologia
Profa. Heloisa Nascimento
Medidas de efeito e medidas de associação
-Um dos objetivos da pesquisa epidemiológica é o reconhecimento
de uma relação causal entre uma particular exposição (fator de risco
ou de proteção) e um desfecho de interesse (ocorrência de uma
doença ou alguma medida clínica).
- Para mensurar quantitativamente uma relação causal e, portanto,
expressar a magnitude da associação entre exposição e desfecho,
utilizam-se medidas de associação.
- No delineamento de cada tipo de estudo (transversal, coorte, casocontrole) são previstos procedimentos epidemiológicos e estatísticos
necessários para responder, com o maior grau de certeza possível, a
existência de uma associação causal.
Exemplo:
Uma população exposta a um determinado agente químico (todos
os membros da população são expostos) ao final de um
determinado período de tempo apresenta uma alta incidência de
câncer.
Podemos atribuir a esta incidência o efeito da exposição?
Não. Primeiro precisamos saber qual seria a incidência do câncer,
caso esta mesma população não estivesse submetida à exposição do
agente químico.
Para isso são necessários dois grupos populacionais a serem
estudados: um exposto e o outro não, dos quais são contrastadas a
ocorrência da doença. A quantificação desta diferença é o que
chamamos medidas de associação.
Medidas relativas
- Quando estamos tentando mensurar a magnitude da associação
entre um determinado fator de exposição e a ocorrência da
doença (quantas vezes a ocorrência da doença é maior no grupo
dos expostos em relação ao grupo dos não expostos) utilizamos
medida de associação tipo razão.
Razão = 1 significa que as frequências de doenças entre expostos e
não expostos são iguais, portanto não existe associação (valor
nulo).
Razão > 1 significa que a frequência da doença é maior no grupo dos
expostos em relação aos não expostos (Fator de risco).
Razão < 1 significa que a frequência da doença é menor no grupo
dos expostos em relação aos não expostos (Fator de proteção).
Para situações simples onde os eventos são expressos como
categorias dicotômicas (exposto/não-exposto e doente/não-doente)
os dados são apresentados em uma tabela de contingência 2 x 2
Risco Relativo (RR)
 Se deseja-se responder quantas vezes é maior o risco de
desenvolver a doença entre os indivíduos expostos em relação aos
não expostos, a medida de associação a ser estimada é o risco
relativo.
Exercício 1
Um pesquisador acompanhou 200 mulheres que realizavam
exercícios físicos regularmente e 300 mulheres que não praticavam
regularmente. Após 30 anos de seguimento, 20 mulheres do grupo
que praticava exercícios desenvolveram osteoporose, enquanto 30
mulheres do grupo que não praticava exercício desenvolveram a
doença.
a) Faça uma tabela de contingência 2x2 mostrando a doença na parte
de cima da tabela (coluna) e a exposição ao lado.
b) Calcule o risco relativo de desenvolvimento de osteoporose entre
os dois grupos.
Razão de chances ou Odds Ratio (OR)
 Se o objetivo é responder se a chance de desenvolver a doença
no grupo de expostos é maior (ou menor) do que no grupo de não
expostos, a medida de associação a ser estimada é o odds ratio.
O que podemos estimar é a razão entre doentes e não doentes
segundo a condição de exposição, isto é, o odds ratio (OR)
Exemplo: estudo caso-controle onde foram selecionados 117 casos e
871 controles e buscou-se informação sobre a freqüência de
exposição.
OR = 15x804/67x102 = 1,76
A estimativa do OR foi de 1,76, isto é, nos indivíduos expostos a chance de
desenvolver a doença é aproximadamente 1,8 vezes maior do que naqueles que não
foram expostos.
Exercício 2
Um estudo de caso-controle foi conduzido para avaliar a relação entre
alguns fatores de risco com a ocorrência de queimaduras graves na
infância. A informação sobre o uso habitual de álcool para fins de
limpeza doméstica foi referida por 56 dos 94 familiares dos casos e
por 63 dos 148 familiares dos controles.
a) Construa uma tabela 2x2 e calcule a medida de associação
adequada para esse tipo de estudo
b) Existe associação entre uso habitual de álcool para fins de limpeza
doméstica e queimaduras graves na infância ? Justifique
TESTES DE HIPÓTESES
Quando se formula uma hipótese em relação a uma determinada
característica de uma população, a amostra dela retirada pode:
• pertencer à população de origem, portanto as diferenças
observadas são decorrentes de flutuações biológicas normais
OU
• não pertencer a essa população e as diferenças encontradas
representam um efeito real, não podendo ser atribuídas ao acaso.
p-value: probabilidade de ocorrer diferenças entre os dois grupos tão
grande ou maior do que a encontrada, considerando que a hipótese
nula é verdadeira.
Possibilidades:
1. Valor de p pequeno significa que é pouco provável obter
diferença tão grande ou maior do que a observada se a H0 for
verdadeira.
2. Valor de p grande significa que é altamente provável obter
diferença tão grande ou maior que a observada se H0 for
verdadeira.
Conclusão:
- Rejeitar a H0 se valor de p for pequeno
- Aceitar a H0 se o valor de p for grande.
Nível de significância
- São aceitos como estatisticamente significativos os níveis p = 0,05 e
p = 0,01, ou seja, 5% e 1% respectivamente.
-A partir de um nível de significância convencionado (alfa) os desvios
são devidos à lei do acaso e o resultado é considerado não
significativo.
Assim para  = 5%
- Se o p-value for menor que 5% (p<0,05) , concluímos que a
hipótese nula deve ser rejeitada. Nestes casos, dizemos que os
resultados são estatisticamente significativos.
- Se o p-value for maior que 5% (p>0,05), concluímos que a
hipótese nula não pode ser rejeitada. Ou seja, os resultados não
são estatisticamente significativos (não forneceram evidencia
suficientes para rejeitar a hipótese nula).
Teste de 2 (teste qui-quadrado)
Para testar a hipótese de que duas variáveis categorizadas
são independentes.
1. Formular as hipóteses
2. Montar a tabela 2x2
3. Calcular o teste de qui-quadrado
4. Comparar o valor de 2 com o valor crítico (tabelado) ao nível de
significancia estabelecido com 1 grau de liberdade.
 Se o valor do qui-quadrado for maior que o valor tabelado (em
função do número de graus de liberdade): rejeita a Hipótese nula
Se o valor do qui-quadrado for menor que o valor tabelado (em
função do número de graus de liberdade): aceita a Hipótese nula
OBS: se estiver utilizando um programa estatístico será calculado o
valor de p.
Considerando: GL=1 e =5%
 Se qui-quadrado calculado for maior que o valor tabelado (3,84):
rejeita a Hipótese nula
Se o qui-quadrado calculado for menor que o valor tabelado
(3,84): aceita a Hipótese nula
Como se calcula o qui-quadrado???
 Como calcular a freqüência dos esperados (e):
Freqüência dos esperados para a : (a+b) x (a+c) / (a+b+c+d)
Freqüência dos esperados para b : (a+b) x (b+d) / (a+b+c+d)
Freqüência dos esperados para c : (c+d) x (a+c) / (a+b+c+d)
Freqüência dos esperados para d : (c+d) x (b+d / (a+b+c+d)
2 tabelado = 3,84
2 calculado = 12,181
Logo 2 calculado maior 2 tabelado  rejeita H0 (p<0,05)
 Resultado estatisticamente significativo
Exemplo:
Os dados apresentados na tabela a seguir foram obtidos por meio
de estudo transversal com 1330 nipo-brasileiros de primeira e
segunda gerações, de ambos os sexos, com mais de 30 anos. Com
base no indice de massa corporal, os nipo-brasileiros de primeira e
segunda gerações foram classificados como tendo ou não
sobrepeso e obesidade. Calcule o 2 e interprete os resultados.
Solução:
2 tabelado = 3,84
2 calculado = 24,2
Logo 2 calculado menor 2 tabelado  aceita H0 (p>0,05)
 Resultado não é estatisticamente significativo
Exemplo: Para comparar a prevalência de alcoolismo entre homens
e mulheres residentes no Rio de Janeiro, forma levantados os dados
apresentados na tabela abaixo:
a) Construa as hipóteses
Foi aplicado um teste de hipóteses com o valor de p=0,0004.
b) O que você conclui?
Exercício
Os traumas faciais ocorrem, principalmente, em adultos jovens, mas
houve um aumento de incidência entre os idosos.
Pergunta-se: existe associação entre sexo e etiologia da fratura?
Existe uma associação entre câncer de próstata
e o hábito de fumar?
Existe uma associação entre AVC
e o sedentarismo?