Estudos Epidemilógicos
Causalidade e Inferência
Causal
Critérios de Causalidade
Se lembre que os chamados critérios de
causalidade servem de guia para se
concluir sobre causalidade. Por isso, é
preferível dizer que são guias de
causalidade que dão idéia de que os
critérios forem cumpridos então com
100% de certeza concluiremos sobre
causalidade.
Guias de Bradford-Hill
Quais os aspectos de uma associação que
devemos considerar antes de decidir sobre a
causa?
Lembre-se que estes critérios apareceram em defesa
dos estudos observacionais, pois até então os estudos
experimentais em animais , e estudos de doenças
infecciosas reinavam. Temos que dar valor aos estudos
observacionais, pois nem sempre podemos fazer
experimentos em humanos.
Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:295 -300
Guias de Bradford-Hill
A seguir são apresentados mais critérios do que
vocês viram em sala de aula, porque aqueles
são os principais. Os demais critérios como
vocês verão são mais relativos, e dependem do
tipo de doença e exposição estudados.
Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:295 -300
Critérios de Causação de Bradford Hill
Força de associação
Dose-resposta
Consistência
Especificidade
Temporalidade
Coerência
Plausibilidade biológica
Guias de Bradford Hill
Força de associação
- A força de associação, magnitude da medida de
associação ( risco relativo ou odds ratio, ou razão de taxa
de incidência) é importante mas tem que ser avaliada de
forma cautelosa.
- Associações fracas são mais passíveis de serem
invalidas pela existência de variáveis ocultas ou fatores de
confusão não bem medidos.
Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:295 -300
Guias de Bradford Hill
Temporalidade
– Deve haver evidência de temporalidade, isto é que a causa
ocorre antes do efeito, por meio de estudos de coorte. Lembrese somente após os estudos de coorte sobre cancer de pulmão
e tabaco, é que as industrias de cigarro puderam ser
processadas na decada de 70, embora já houvesse boa
evidência de que o cigarro causasse cancer de pulmão. As
evidências vinham de vários estudos caso-controle com força
de associação enorme.
Proceeding Royal Soc Med 1965; 58:295 -300
Guias de Bradford Hill
Consistência
Devem existir vários trabalhos mostrando resultados
semelhantes (repetibilidade de achados). Não confunda
consistência como sendo que o trabalho deve ser bom.
Consistência significa que existem vários trabalhos
bons mostrando resultados semelhantes.
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Guias de Bradford Hill
Plausibilidade biológica
Deve existir alguma plausibilidade biológica
na associação investigada. Isso nem
sempre existe, mas se existir é um ponto a
mais para que a causalidade estudada seja
encontrada.
Lembre-se do caso do H. pilori da ulcera de
estoma e gastrite.
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Guias de Bradford Hill
Coerência
Os achados não devem se chocar contra
prévios conhecimentos. Isso não quer dizer
que um conhecimento novo não possa ter
validade. Mas se os achados forem
coerentes com outros
conhecimentos,também é um ponto a
favor da causalidade.
Ex: atuação de bactérias em úlcera
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Guias de Bradford Hill
Dose resposta
Quanto mais expostos a doses maiores maior a
probabilidade de desenvolver uma doença.
Exemplo de dose resposta: quanto mais se fuma
maior perda de inserção periodontal.
Este tipo de evidência é mais um fator da mais
suporte a teoria de causalidade. Mas nem todas as
relações exposição-doença tem dose resposta.
Algumas radiações causam cancer dependendo de
certo limiar.
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Guias de Bradford Hill
Especificidade
É um critério que lembra os critérios de
Koch. Este critério estabelece que uma
exposição resulta em apenas um desfecho.
Isso não é verdade para vários exemplos.
Fumo pode levar a varias doenças em um
mesmo indivíduo.
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Tipos de Estudos
Princípios básicos
Tipos de Estudos
Experimentos
Quasi-experimentos
Estudos observacionais
Estudos Experimentais
Definidos pela manipulação artificial
através de processo de randomização.
Laboratoriais
Clínicos
Comunitários – experimentos de campo
Note 
O
processo
de
randomização
(ou
aleatorização) tem a finalidade de distribuir
os fatores de confusão entre os grupos
experimentais e controle.
A randomização não necessariamente garante
a aleatorização dos fatores de confusão
especialmente quando o número de
indivíduos é pequeno.
Fim do estudo
Desenho do estudo
D+
Início do estudo
Expostos
por intervenção
Grupo de
indivíduos
D = desfecho
Aleatorização
Não expostos
por intervenção
(controle)
D-
D+
D-
Quasi- Experimentos
Manipulação artificial sem randomização
Por não ter uma ou outra característica do
experimento, o quasi-experimento não chega a
ser tão bom. Mas é um estudo útil em varias
situações quando a aleatorização não é possível.
Ex: avaliação das consequências da introdução da
lei de cinto de segurança em carros.
* Experimentos naturais –por vezes são chamados
de quasi-experimentos ou estudos observacionais
Quasi- Experimentos
Um exemplo bastante conhecido de quasiexperimento foi o estudo pioneiro de
fluoretação de água de GrandRapids e
Muskegon. Embora tenha sido considerado
um experimento de campo (field trial), na
verdade não é experimento pois apenas
duas cidades foram incorporadas neste
estudo, e assim a aleatorização não
aconteceu. Assim, consideramos este
estudo um quasi-experimento antes-depois
Estudos Observacionais
Nos estudos observacionais, não existe
intervenção, apenas observamos de maneira
inteligente o que acontece na população.
Eles são necessários, pois na vida real nem
sempre podemos fazer experimentos.
Porém, devemos lembrar que a exposição
não foi alocada aleatoriamente pelo
pesquisador, e portanto, os fatores de
confusão afloram! Eles deverão ser corrigidos
durante a análise estatística para que os
estudos tenham validade!
Estudos Observacionais
Estudos de Coorte
Estudos Caso-controle
Estudos Transversais/Descritivos
Estudos de Coorte
Estudo de Coorte
DEFINIÇÃO
Coorte significa um grupo de indivíduos com
características comuns.
Este desenho de estudo se define por ser
formado de dois grupos: indivíduos expostos
e indivíduos não expostos que serão
acompanhados até que desenvolvam o
desfecho a ser estudado.
Estudo de Coorte
CONFUSÃO COM O TERMO COORTE
É importante entender como estes estudos
são em geral realizados. Ex: vamos supor que
planejamos realizar um estudo sobre o efeito
da exposição ao colesterol. Neste caso,
devemos ter um grupo de expostos e um de
não expostos. Os dois grupos tem que sair de
uma mesma população. Não podemos
comparar indivíduos com alto colesterol da
Malásia com indivíduos com baixo colesterol
da Itália.
Estudo de Coorte
Assim, a melhor forma de se “montar” o
estudo é definindo uma população de uma
cidade ou região. Nesta população examinase todos os indivíduos e separa-se os
indivíduos expostos e não expostos.
Chamamos de coorte a população inteira que
é seguida. Ex: Estudos de Framingham e
Tecumeseh, Nascidos Vivos de Ribeirão Preto
de 1978, Pelotas.
Embora nem sempre as coortes sejam
populacionais, os grupos de expostos e não
expostos devem ser os mais próximos
possível. Um exemplo de estudo de coorte
não populacional, seria comparação de
expostos e não expostos ao longo do tempo
de trabalhadores de uma fábrica expostos ao
asbesto, e trabalhadores de outra fábrica com
pessoas semelhantes mas que não sejam
expostos ao asbesto.
O desenho da coorte
O desenho é muito semelhante ao do experimento,
porém não existe aleatorização ou intervenção
D+
Expostos
D-
D+
Não expostos
DNão chamamos os não expostos na coorte de controles.
Desenho de um estudo de
coorte
Estudo de Coorte
População definida
Expostos
Doentes
Não Doentes
Não Expostos
Doentes
Não Doentes
Estudo de Coorte
Uma coorte pode ser :
Fechada (população fixa)
Ex: estudos de Tecumeseh
Nenhum indivíduo pode entrar no estudo depois de
começado num determinado tempo (dia)
Aberta (população dinâmica)
Indivíduos podem ir entrando porque o dia em que o
estudo começa não é o mais importante. Ex: uma coorte
de pacientes tratados de câncer. Conforme, vão
aparecendo pacientes em um hospital durante um certo
período (2 ou 3 anos), eles vão participando do estudo.
Estudo de Coorte
OBJETIVOS
Analisar associações entre fatores de risco e
desfechos e testar hipóteses etiológicas
Descrever a incidência de desfechos
Caracterizar a história natural de uma doença
História natural é o percurso de uma doença sem
tratamento
Estudos de Coorte
VANTAGENS
Generalização menos provável
Especialmente em coortes que não são populacionais
Temporalidade
Nenhum participante tem o desfecho no início da coorte,
logo, teremos certeza de que o desfecho aconteceu
depois da exposição.
Exposição é observada e medida pelo pesquisador –
viés de memória não é problema. Nos estudos de casocontrole a informação de exposição depende de relato dos
indivíduos. Mães de bebês com catarata podem se lembrar
mais de eventos acontecidos na gravidez do que mães de
bebes saudáveis
Estudos de Coorte
VANTAGENS
Em coortes populacionais não há necessidade
de selecionar não expostos, pois as pessoas já
são da própria população.
È complicado porém em coortes de trabalhadores de fábricas.
Ex: trabalhadores expostos ao asbestos de uma fábrica
provavelmente devem ser comparados a trabalhadores
semelhantes em fabrica sem exposição ao asbestos e não
dentro da propria fabrica.
Quando a coorte é populacional, pode-se seguir
várias doenças e exposições ao mesmo tempo
Eficiente para exposições raras
Estudo de Coorte
LIMITAÇÕES
Estudo em geral caro
Não é recomendado para doenças raras, mas deve
ser realizado para confirmação final de causalidade.
Em geral estes estudos tem mais de 30 mil pessoas.
Ex: estudo fumo-cancer de pulmão.
Em geral são de longa duração e a tecnologia muda
assim, exposições podem ser medidas com técnicas
obsoletas para a época de coleta de desfechos.
Aderência (permanência no estudo) de pacientes é
difícil.
Exemplo do Estudo de
Framingham
Primeiro estudo de coorte, iniciado em 1948, em
Framingham, EUA, com objetivo de estudar
Doença cardiovascular. Logo nenhum participante
podia ter DC diagnosticada.
População total da cidade de 28000, sendo 10
mil de 30 a 59 anos.
Amostra sistemática estratificada de 2/3 da
população. Sendo que 6507 foram convidados a
participar do estudo, e efetivamente 4500
participaram sendo que 740 do estudo piloto,
resultando em 5127.
Problemas Especiais com
Estudos de Coorte
Efeito do trabalhador sadio – quando se usa coortes
de trabalhadores. Os trabalhadores que ficaram doentes
provavelmente pararam de trabalhar.
Efeito do participante sadio – indivíduos que tendem
a ficar até o final de um estudo geralmente são os mais
metódicos e interessados em sua saúde, e logo mais
sadios.
Seleção artificial de indivíduos que cooperam mais
Efeito Hawthorne – o simples fato de participar de
um estudo pode fazer com que o indivíduo mude seus
habitos. Fumantes podem parar de fumar.
Alteração de estado de exposição ao longo do estudo
Coorte Retrospectiva
A coorte tradicional é chamada de prospectiva,
pois o investigador acompanha os indivíduos
ao longo do tempo até que desenvolvam o
desfecho.
Na coorte retrospectiva, o desfecho já
aconteceu, mas vamos formar a coorte no
passado. Um exemplo seria se em 2008 eu
quizesse montar uma coorte retrospectiva
para estudar mortalidade devido a câncer
com os indivíduos expostos ao césio em
Goiania em 1987.
Coorte Retrospectiva
Para esta coorte, nos identificariamos todos que foram
expostos em 1987, e pegariamos como grupo de não
expostos, indivíduos de região semelhante em
Goiania, identificados naquela epoca. Isto é, posso ir
atrás de registro de quem morava na época num
bairro visinho, e vou atras destas pessoas, onde quer
que estejam morando hoje. Os mortos terão também
que ser identificados e verificado a causa da morte se
foi por câncer ou não.
Vantagens da Coorte
Retrospectiva
Mantem a sequência temporal
Custo menor que a coorte prospectiva
Menor tempo de estudo
Viés da exposição é pouco provável
É uma forma de se evitar viés de
sobrevivência
Ainda tem oportunidade de se estudar outras
doenças
Desvantagens da Coorte
Retrospectiva
Nenhum controle da seleção ou
amostragem dos indivíduos
Nenhum controle da qualidade de
medidas de exposição
Variáveis de interesse (confusão)
podem não ter sido medidas
Medidas de Frequência e
Associação
Medidas de Frequência
Risco
Densidade de Incidência (Taxa)
Medidas de Associação
Risco Relativo (ou razão de risco)
Razão de Taxa (ou razão de densidade de
incidência)
OBS: ver definições e cáculos depois de
vantagens e desvantagens.
Medidas de Frequência em
estudos de coortes
Risco ou incidência acumulada
Taxa de incidência
Incidência
Incidência, Incidência acumulada e Taxa
de Incidência
– A palavra incidência puramente significa
novos casos de um evento.
– Com casos incidentes podemos calcular
algumas medidas de frequência: taxa e
risco.
Incidência acumulada (Risco)
É a probabilidade média de vir acontecer um
desfecho numa população definida num determinado
período de tempo. Lembre-se, ninguém tem desfecho
no início de uma coorte (a coorte começa sem
ninguém doente)
Risco = número de desfechos (casos incidentes)
número todal de indivíduos
Note 
 dizem que risco é uma medida sem
unidade sendo apenas uma proporção, mas
isso NÃO é verdade, porque risco tem
embutido o tempo.
Ex: o risco de desenvolver alguma coisa é
apenas durante um determinado tempo,
porque se seguirmos um grupo por mais
tempo o risco pode ser maior. Lembre-se o
risco de morrer numa coorte seguida por 200
anos vai ser de 100%!
Como se interpreta o risco
Ex: 100 crianças com 7 anos de idade
SEM CÁRIE são seguidas por 1 ano
sendo que 10 desenvolveram cárie.
Logo “ em média o risco de uma criança
com 7 anos de idade desenvolver cárie no
período de 1 ano é de 10%.
Importante
Risco é apenas medido em estudos de
coorte, onde os indivíduos. Jamais fale
de risco num estudo de prevalência ou
de caso controle.
Risco vs Taxa de incidência
Risco
vs
Taxa
de
Incidência
Considere cada bolinha como sendo 2 indivíduos
A
B
20 casos em 12 anos
20 casos em 12 anos
1
2
3
4
......
11
12
Você nota no slide anterior que o risco nas
duas populações é o mesmo. Se a figura
mostrasse o resultado de mortalidade em
dois grupos de 100 pessoas cada, que
utilizaram droga A e droga B num período de
acompanhamento de 12 anos.Com base no
risco (veja slide a seguir) diríamos que a
droga não adianta de nada. Mas se olhamos
a figura acho que todos seriam unânimes de
querer tomar a droga!
A
Risco
B
1
2
3
4
......
11
12
Risco = 20/100 = 0.2
Risco = 20/100 = 0.2
Como o risco parece não nos mostrar o real
efeito da droga, temos que pensar em algo
que nos dê esta idea. Como a grande
diferença que vemos é que as pessoas do
grupo B em maior sobrevida, temos que
arrumar uma medida que expresse isso. Uma
outra maneira de interpretar as figuras que
observamos é dizer que na figura B a morte
foi mais lenta, aconteceu menos condensada
que na figura A.
Cálculo de Taxa
Assim calculamos a taxa ou chamada também
densidade de incidência. Esta medida é
calculada com base no tempo de sobrevida
de todos os indivíduos. Assim no numerador
temos o número de indivíduos com o
desfecho,e no denominador temos o tempo
de sobrevida de todos (somadas). Se o
número de mortes é o mesmo nos dois
grupos mas a sobrevida em B é maior então
o valor resultante será menor em B. Esta
medida significa o número médio de mortes
por pessoa ano. Veja os exemplos a seguir.
Cálculo de Taxa
Taxa
Número de desfechos
Total de tempo de sobrevida de todo o grupo
Densidade de Incidência
(Taxa)
A
B
1
2
3
4
......
11
12 DI = 20/998 = 0.020
DI = 20/1146 = 0.017
Interpretação de Taxa (DI)
A força média de impacto de morte na cidade
A foi de 0.020 casos por pessoa-ano
(conceito de pessoa-tempo) no período de 12
anos.
A força média de impacto de morte na cidade
B e de 0.017 casos por pessoa-ano (conceito
de pessoa-tempo) no período de 12 anos.
Interpretação de Taxa (DI)
Outra forma de interpretar taxa é dizer
que taxa é o potencial médio
instantâneo de uma doença.
Quando se calcula a DI , a unidade de tempo é
uma fração do período em que foi feito o
estudo. Veja que o risco se refere ao período
inteiro, porém a densidade é relativa a fração
deste.
Admite-se, portanto, que a DI foi constante
durante o ano inteiro, isso é
mentira…Portanto, DI é o potencial
instantâneo médio.
De maneira simples, derivada é a
tentativa de se calcular a
velocidade instantânea de um
objeto num dado exato tempo.
DI portanto, se basea na
derivada, tentando capturar a
velocidade com que um evento
ocorre.
Pop inicio
tempo
Se lembre que estas medidas de impacto de
doença e de risco não são medidas
“congeladas”. O risco de uma doença varia de
população para população, e também com o
tempo.
A força de impacto também varia de acordo
com a população e com o tempo.
Possivelmente o risco de ter cárie comendo
açúcar em 1940 era maior do que hoje em
dia que temos pasta de dentes para proteger,
e também fluor na água.
Exemplo de exercício
Pessoa-meses
1
2
3
4
5
6
7
Perdeu o acompanhamento
Meses 1 2……………………………………………………15
10
13
9
15
10
15
7
Cálculo de Pessoa-Tempo
Número de pessoas seguidas = 7
Novos eventos = 3
PT = 10 + 13 + 9 + 15 + 10 + 15 + 7 =79
ID = 3/79 = 0.04
Note 
A densidade de incidência deve ser a
medida de escolha quando se tem uma
coorte dinâmica. A DI permite que cada
indivíduo tenha a sua contribuição de
tempo, e o indivíduo pode entrar a
qualquer momento nesta coorte. DI
também permite levar em conta casos
que desistem no meio do estudo.
Diferenças Fundamentais
entre Risco e Taxa
Risco
- Refere-se a indivíduo
- Útil para decisões clínicas
- É uma probabilidade logo varia de 0 a 1
- Unidade é o tempo
Taxa
- Refere-se a uma população
- Útil para comparar populações
- Varia de 0 a infinidade
- Unidade é pessoa-tempo
Medidas de Asssociação
Risco Relativo
-A medida de associação apartir do
Razão de Taxa ou Razão de Densidade
de Incidência
- Refere-se a uma população
- Útil para comparar populações
- Varia de 0 a infinidade
- Unidade é pessoa-tempo
Estudo de Caso Controle
Estudos de Caso-Controle
Participantes são selecionados com
base na presença ou ausência de
doença ou condição de interesse.
Desta forma, a exposição é acessada
restrospectivamente, depende da
lembrança do caso e do controle.
Desenho do
estudo de Caso-Controle
Estudo de Caso controle
População de Estudo
Doentes
Expostos
Não Expostos
Não Doentes
Expostos
Não Expostos
Desenho do
estudo de Caso-Controle
Início do Estudo
E+
Casos
Doentes
E-
E+
Controles
E-
Vantagens
Pode-se estudar doenças raras com
longos períodos de latência
Relativa eficiência em termos de tempo
e custo
Permite a avaliação de multiplas
exposições.
Desvantagens
Não se pode calcular incidência ou risco
Relação temporal entre exposição e
doença é difícil de determinar
Criticamente susceptível a viéses de
seleção e de informação (memória)
Estudo de Caso Controle
PROCESSO DE SELEÇÃO DE CASOS
Primeiro decidir uma definição específica de
caso. Isto é, decidir como confirmar os casos
Cancer de pulmão diagnosticado por biopsia
Osteoporosis confirmado com densiometria óssea
Cárie dentária de acordo com tais critérios
Estudo de Caso Controle
Definir se serão casos prevalentes ou incidentes.
Incidente
Esperar os casos acontecerem
O estudo pode especificamente medir exposição
relacionado ao desenvolvimento da doença
Prevalente
Não necessita esperar os casos acontecerem
No entanto, o estudo irá medir especificamente
exposições relacionadas a sobrevivência, pois os casos
serão apenas os prevalentes.
Estudo de Caso-controle
SELEÇÃO DE CONTROLES
Controles devem ser representativos da população,
isto é, fonte na qual os casos foram selecionados.
Eles não tem que ser representativos da população
em geral e sim da população que deu origem a cada
caso.
Controles tem que ter o potencial para se tornarem
casos (e tem que ser susceptíveis ao desfecho de
interesse). Não da para incluir mulheres com
histerectomia como controle de mulheres com câncer
de útero e nem pacientes desdentados para controle
de casos de periodontite.
Estudo de Caso-controle
População Total
População Fonte
Casos
Controles
Estudos de Caso-controle
Diferentes tipos de controle
Aleatóriamente selecionados – pode não representar
os casos.
Indivíduos que vivem na mesma vizinhança –
melhores controles.
Esposas, irmãos, amigos – podem ser muito iguais
inclusive em comportamento.
Indivíduos no mesmo hospital – não
necessariamente vem da mesma população e são
mais prováveis de fumar, bebe, tomar, café
Estudo de Caso Controle
Medidas de Frequência:
Não existem medidas de frequência porque
não se tem grupo ou população definida.
Medidas de Associação
Odds ratio
Porque não tem medida de
frequência?
Se você observar como os casos e controles
são alocados, verá que não existe um grupo
definido. Os casos são apenas casos, e os
controles são escolhidos quase como
exclusivamente para os controles. Portanto,
não podemos jamais dizer que a prevalência
de exposição entre os casos é tal. Apenas
podemos dizer que existe uma certa razão de
exposição e não exposição entre casos e uma
outra certa razão entre os controles (observe
o desenho do estudo que fizemos).
Apenas medida de
Associação
E se pensarmos bem, de que vale saber que
a razão entre expostos e não expostos é tal,
se não temos comparação? Por isso, que esta
razão sozinha não tem sentido se
compararmos casos com controles. E esta
comparação, razão destas razões
denominamos Odds Ratio (que em português
seria razão de razões de exposição). Mas por
prática, comodidade, e porque o termo é
mais curto, utilizamos oficialmente o termo
Odds Ratio.
Odds Ratio
Antes de montar os cálculos em tabelas é
melhor montar o seguinte esquema:
Odds de exposição
entre casos
Odds de exposição
entre controles
E+
=
=
EE+
E-
Casos
Controles
Monte sempre a odds ratio da forma
que foi dada no slide anterior. Os livros
falam de razão de produtos cruzados e
etc, mas isso sempre acaba
atrapalhado. Não decore fórmulas. OR é
apenas razão de exposição entre casos
sobre razão de exposição entre
controles.
Odds Ratio
Uso de adoçantes artificais e câncer de pâncreas
OR = ?
Não
Expostos Exposto
Casos
1,293
Controle
2,455
1,707
3,321
3,000
5776
Estudos de Caso-controle
Uso de adoçantes artificais e câncer de pâncreas
OR = 1.025
Não
Expostos Exposto
Casos
1,293
Controle
2,455
1,707
3,321
3,000
5776
Hoover & Strasser, 1980 Lancet 1: 837-40
Interpretação de OR
Para o resultado apresentado de OR = 1,025 temos.
A razão de exposição de adoçantes artificiais entre
indivíduos com câncer de pâncreas é em média 1,025
vezes maior que a razão de exposição entre
controles.
Ou ainda, a razão de expostos sobre não expostos a
adoçantes artificiais entre pacientes com câncer de
pâncreas é em média 1.025 vezes maior que a razão
de expostos sobre não expostos entre os controles.
Interpretação de OR
Cuidados na interpretação da OR. OR não é risco!
Muitos trabalhos calculam OR e interpretam como se
fosse risco relativo, mas não é! Lembre-se que risco
somente pode vir de estudo de coorte.
Alguns alegam que é quase a mesma coisa, e tudo
bem. Não é bem assim. Se calcularmos OR num
estudo de coorte e o risco relativo você vai notar que
a OR tende a ser maior, quanto maior for a
prevalência da doença.
Nós utilizamos terminologias para nos comunicarmos,
e se começamos a misturar tudo vira um fua!
Ninguém se entende. Assim quando você ler num
título de estudo “fatores de risco para....” você já
sabe que estará diante de um estudo de coorte.
Por muito tempo e ainda se encontra cálculo
de OR em estudos de coorte. Isso acontecia
concientemente, porque até alguns anos
atrás, era muito complicado fazer analises
multivariadas calculando risco relativo. Nestes
casos, quando a prevalência da doença era
alta sabia-se que iria existir uma discrepância
muito grande caso o RR fosse calculado. Não
existiam pacotes estatísticos preparados para
isso. Mas hoje já temos e não se justifica
mais calcular OR em coorte.
Viéses em Estudos
de Caso-Controle
Qualquer erro sistemático num estudo que
resulta na estimação incorreta de um
parâmetro (seja ele uma proporção ou uma
associação entre exposição e desfecho)
Principais tipos
Viés de seleção (chamado de viés de Berkson)
Viés de informação
Estudos Transversais
Estudo Transversal/Surveys ou
de Prevalência
O que caracteriza um estudo transversal é
que ele não tem acompanhamento ao longo
do tempo, e o mais importante é que a
amostragem é feita sem estabelecer a
condição de saúde ou exposição dos
indivíduos. Assim, populações são amostradas
com o intuito de que a amostra seja
representativa.
Estudo Transversal/Surveys ou
de Prevalência
Logo, a amostragem é parte vital do estudo de
prevalência, se ela for mal feita, vamos ter viés (erro
sistemático) que irá invalidar o estimador calculado!
Exemplos de estudos transversais bem feitos no
Brasil são PNAD (Pesquisa Nacional por Domicílios),
POF (Pesquisa de Orçamento Familiar) organizados
pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geográfia e
Estatística)
O SB200 é também um estudo transveral, mas que
não tem amostragem bem feita, logo não podemos
confiar nos estimadores calculados neste estudo.
Estudo Transversal/Surveys ou
de Prevalência
Além da amostragem, a interpretação dos
dados e resultados é algo especial nestes
estudos. Isso porque estamos falando de
populações inteiras. Se a interpretação dos
dados de estudos de coorte e caso-controle
dependia do contexto da população, aqui é
mais crucial.
Isto porque estamos tirando conclusões sobre
uma população por meio de uma única
fotografia tirada num determinado instante...
....em inglês se diz um “snap shot” (fotografia
instantânea). E este momento é resultante de
acontecimentos ao longo dos anos na
população. Por exemplo, a piramide
populacional dos EUA hoje é quase um
retângulo com um alargamento enorme
referente a pessoas de 60 anos. Porque será?
Representa a explosão demográfica dos babyboomers logo após a segunda guerra. Isto é,
para interpretar este dado precisamos saber
da história da população.
A seguir veremos um exemplo que pode
levar a conclusões erradas num estudo
de prevalência.
Efeitos
Idade: alteração de uma condição de
acordo com a idade, independente do
efeito de coorte e de período
Coorte: alteração de taxa de acordo
com o ano de nascimento,
independente da idade e do ano
Período: alteração de taxa englobando
a população inteira.
Interpretação
Efeito da idade na interpretação
Em geral surveys incluem variação grande
de idade
Mesmo quando idade não é o objetivo
principal, é importante verificar a
associação entre idade, desfecho e
exposição.
Exemplo: estudo realizado em 1995
Idade
30-39
40-49
50-59
60-69
70-79
Idade Média
35
45
55
65
75
Prevalência/
1000 hab
45
40
36
31
27
Isso signfica que a prevalência
diminui com a idade, certo?
(efeito de idade)
Não necessariamente
Pode ser que os indivíduos mais velhos já não
tenham muita doença porque aqueles
doentes ja morreram.
Um exemplo típico é a periodontite, que
parece diminuir ou estabilizer após os 55
anos de idade. Na verdade, aqueles com
muita doença perdem todos os dentes, e já
não entram mais no calculo de prevalência de
periodontite.
Medidas de
Frequência/Associação
Medida de Frequência
Prevalência
Medida de Associação
Razão de Prevalência
Estudo Transversal
Prevalência
Proporção
de
indivíduos
com
determinada característica na população
num determinado momento.
Por exemplo: a prevalência de
hipertensão em Janeiro de 2004 era de
24% em Ribeirão Preto.
Estudo Transversal
Prevalência =
número de casos
número total de indivíduos
x 100
Estudo Transversal
Razão de Prevalência
Quando fazemos um estudo de prevalência
podemos estar interessados em verificar se
um grupo específico daquela população ou
amostra tem maior prevalência do que o
outro. Assim, simplesmente fazemos a
razão de prevalência entre dois grupos de
expostos.
Estudo Transversal
Razão de Prevalência
Ex: a prevalência de otite média recorrente (> 3
episódios) entre crianças 2-5 anos que nasceram
pretermo é de 40%, enquanto a prevalência entre
as crianças atermo é de 20%- NHANES III 198894. Portanto a razão de prevalência é 2. E a
interpretação correta é:
A prevalência de otite média recorrente é em
média duas vezes maior em crianças de 2 a 5
anos de idade que nasceram pretermos do que
em crianças que nasceram atermo na população
dos Estados Unidos nos anos de 1988-94.
Cálculo da Prevalência
Porque se calcula a prevalência no
estudo chamado NHANES, que é um
estudo que levou seis anos para ser
realizado?
Cálculo da Prevalência
È possível falar em prevalência porque
as áreas amostradas no estudo, foram
aleatoriamente sorteada ao longo dos 6
anos. E assumimos, que não houve
mudanças drasticas de ocorrência da
doença nestes anos.
Relação entre
Prevalência e Incidência
Prevalência vs Incidência
Prevalência de uma doença depende tanto da
incidência como da duração da doença na
população
Prevalência = Incidência vs Duração da Doença
Regras Gerais para escolha de
Medidas de Frequência
se vc quer relatar proporção de indivíduos que tem um
determinado estado de saúde use PREVALÊNCIA
se ve quer relatar a probabilidade de uma pessoa na
média ter um evento num período de tempo use o
INCIDÊNCIA ACUMULADA -RISCO- (predição individual)
se vc quer relatar o impacto da doença numa população
, ou grupo de pessoas então use a DENSIDADE DE
INCIDÊNCIA (inferência etiológica).
Posso interpretar Prevalência
como se fosse Risco?
Lembre-se que risco necessita ser medido por
um período de tempo. Portanto, prevalência
NÃO pode ser interpretada como risco.
Entretanto, para dados de uma idade
específica,
nos
podemos
derivar
aproximações de risco quando a doença for
irreverssível & a doença não afetar a
probabilidade de morrer & assumindo-se ao
mesmo tempo uma condição de “steadystate” (ex: glaucoma)
Condição de “steady state” da população
significa que a população continua estável, a
mesma taxa de nascimentos, com a mesma
taxa de pessoas morrendo e sem migração de
pessoas que pudessem alterar a prevalência
da doença.
Os calculos a seguir são meio chatinhos e se
você quiser brinque com os dados, mas não
cairá na prova.
R j = (P (j +1) - P j ) / (1- P j )
Ex:
Risk
30yrs-old
= (P 31yrs-old - P 30yrs-old )/ (1- P 30yrs-old )
Risk 30yrs-old = ( 0.2 - 0.15) / (1 - 0.15)
= ( 0.05)/ (0.85) = 0.0588
Quando a Prevalência é proxima da
Densidade de Incidência?
Apenas quando a duração da doença for
muito pequena & a prevalência também for
muito pequena. Se o indivíduo pega a doença
e já é curado rapidamente ai teremos poucos
casos acumulados e a prevalência se
aproximará da incidência.
Medidas de Associação
Resumo das medidas de
associação
Note ! Agora serão apresentadas
tabelas formais para calculo das
medidas de associação e com formulas,
por favor não decore as fórmulas. Pois
você pode se confundir muito. Calcule
na prova da maneira como fizemos na
sala de aula! Monte o esqueminha do
estudo, e faça os calculos!
Medidas de Associação
Refletem a força da relação estatística
entre um fator de estudo e uma
doença, portanto estas medidas são
principalmente úteis para se fazer
inferência causal.
Nós vimos as medidas de frequência:
Prevalência, Incidência Acumulada (Risco) e
Densidade de Incidência. Se fizermos a razão
destas medidas para grupos expostos e nãoexpostos teremos o que se chama de
medidas de associação.
Existe uma quarta medida de associação
chamada de Odds Ratio.
Como montar tabelas…..
Para estudos de prevalência e para
estudos de caso-controle …………..
Como montar tabelas..
Exp
N Exp
Doença
DE
Não
Doença DE
E
a DE
b D
c DE d D
Total
E
Para estudos de coorte onde se registra
incidência monte sempre a tabela
assim…….
Como montar tabelas..
Não
Doenca Doença
Exp
DE
a DE
b E
N Exp
DE
c DE
d E
Total
D
D
O que se pode calcular apartir de um
estudo de incidência (coorte).
Risco Relativo
Ou razão de Riscos, ou razão de Incidência
Acumulada
Densidade de Incidência Relativa
Ou razão de Densidade de Incidência ou razão
de taxa.
Risco Relativo
Não
Doenca Doença
a/TE
RR =
Exp
DE
a DE
b E
N Exp
DE
c DE
d E
Total
D
D
c/TE
Interpretação 
Entre indivíduos de 30 anos, aqueles
com altos níveis colesterol tiveram o
risco de desenvolver infarto do
miocárdio em média 3 vezes maior do
que os indivíduos com baixos níveis de
colesterol num período de 6 anos
Razão de Taxas
Para a análise de Taxas precisamos de
pessoa-tempo logo a tabela e a seguinte:
a/PT
Doença
PT
Exp
DE a PT b
N Exp
DE c PT d
D
Tot PT
RT =
c/PT
Interpretação 
A força de morbidade (de se desenvolver
infarto do miocárdio) entre indivíduos
expostos a altos níveis de colesterol é em
média 3 vezes maior do que a força de
morbidade entre os indivíduos não expostos a
alto colesterol num período de 6 anos .
Ou ainda podemos dizer ao invés de 3 vezes ,
que a força de morbidade e 200% maior.
Note 
O valor nulo de uma razão é 1. Portanto,
razões vão de 0 a infinito, sendo o 1
referente a nulidade.
Odds Ratio (OR)
Porque odds ratio virou uma medida popular?
A OR é de difícil interpretação às vezes, porém é
uma medida que é facilmente calculada nos
modelos de regressao linear logística (aquela
regressão linear feita no mundo dos logarítimos e
que depois é exponenciado). Também, é uma
medida que pode ser calculada tanto para estudos
de caso-controle, como prevalência e coorte.
Hoje´, com o avanço dos pacotes estatísticos
calculamos OR apenas para estudos de casocontrole.
Porém, não existe o porque de calcular OR de
uma coorte se há possibilidade de se calcular
Risco Relativo.
Quando calculado em estudos de prevalência
a OR é chamada obrigatoriamente de OR de
Prevalência.
O calculo da OR é sempre o mesmo,
independente do tipo de estudo, o que varia
e a interpretação que é totalmente diferente
OR pode ser calculado para Odds de
Doença ou para Odds de Exposição
Para estudos de caso-controle use Odds de
Exposição
Para estudos de coorte use Odds de Doença
A Odds Ratio (Exposição)
Exp
a/b
N Exp
OR =
Doença
DE
Não
Doença DE
E
a DE
c/d
b D
c DE d D
Total
E
a.d
OR =
b.c
OR também é chamada razão de produtos cruzados
Interpretação da ORE
Ex: OR = 3
A odds de ser exposto entre os
indivíduos que tem a doença é 3 vezes
maior que a odds de ser exposto entre
indivíduos que não tem a doença.
A Odds Ratio (Doença)
Não
Doenca Doença
a/b
OR =
Exp
N Exp
DE
DE
D
a DE
c DE
c/d
b E
d E
Total
a.d
OR =
b.c
D
OR também é chamada razão de produtos cruzados
Interpretação da ORD
EX: ORD = 3
A odds de ter doença entre os
indivíduos que são expostos é 3 vezes
maior que a odds de ter a doença entre
indivíduos que não são expostos.
Note 
Montando-se a tabela mestra de
maneira correta, a fórmula da ORE ou
ORD fica a mesma. Então, o resultado
numérico é o mesmo, porém, a
interpretação e diferente.
Exercícios
Faca interpretação das seguintes medidas:
RR = 1
RR = 2
RR = 0.5
Exercícios
Faça interpretação das seguintes medidas:
ORD = 1
POR = 2
ORE = 0.5
Observe que …..
Se o RR é igual a 2, significa que o risco
de expostos e 100% maior do que o
risco em não expostos.
O RR de 0.5, significa que o risco de
desenvolver doença entre expostos é 2
vezes menor do que nos não exposto.
Em outras palavras é 100% menor do
que o risco de não expostos.
Como se lê o Intervalo de Confiança
(IC) 95% em estudos que mostram RR
ou OR ?
Ex: OR = 2 (IC 95% = 1.7 – 2.9)
Temos 95% de confiança de que o
intervalo de 1.7 a 2.9 contenha a
verdadeira OR.
O que determina o tamanho do
intervalo de confiança (IC)?
IC é basicamente uma medida de precisão.
Portanto, o tamanho da amostra se reflete
no IC. Quando maior a amostra menor o
IC, pois a variabilidade tende a ser menor.
O tamanho da amostra depende da
prevalência da exposição e tambem da
prevalência do desfecho.
Como foi comentado antes, o tamanho
da amostra depende da prevalência de
exposição e desfecho. Por vezes a falta
de significãncia estatística num estudo
de associação ocorre por causa da
amostra pequena. Quando isso ocorre
dizemos que o estudo não teve PODER
DE ESTATíSTICO. A isso chamamos de
erro tipo 2.