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Amostra: subconjunto da população alvo

Amostragem: técnicas para a seleção da amostra

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                              EPIDEMIOLOGIA

# data[].attributes.subject
                              EPIDEMIOLOGIA

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é o conhecimento que permite estudar o processo saúde-doença em coletividades humanas tendo como objeto a distribuição da doença na população, no tempo e no lugar.

coletividade

objeto de estudo é a população

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População P

Intervenção Exposição

Controle C

Outcome O

outcome: desfecho -> foco principal

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Desfecho: evento supostamente causado pelo fator em estudo

assunto principal

Exposição: determina o desfecho de interesse. Fatores associados. "causa"

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Intervenção: causada pelos pesquisadores. Quem pesquisa se mete e pede algo para interferir no resultado.

Exposição: Natural. Fatores associados. Acontece antes.

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                                         VIÉSES

# data[].attributes.subject
                                         VIÉSES

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Erro sistemático no delineamento, condução ou análise de um estudo que resulta numa estimativa errada do efeito exposição-desfecho

# data[].attributes.body
Aleatório: ao acaso e não afeta os resultados da pesquisa

Sistemático: erros que ocorrem sempre na mesma direção e podem afetar os resultados

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Distorção dos resultados devido a forma como os indivíduos são selecionados para compor a amostra do estudo. Logo, a forma que a amostra é selecionada pode afetar os resultados.

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Distorções nas estimativas de efeito obtidas que decorrem de erros na mensuração da exposição e/ou desfecho.

• erro de classificação

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Deve estar associado com a exposição e desfecho. Não pode fazer parte da cadeia causal entre exposição e desfecho.

• controle: no desenho do estudo e na análise estatística
• Relação entre desfecho x exposição
• quando um 3° fator confunde essa relação (outra condição)
• comum na área da saúde

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Os resultados se aplicam à população alvo de onde a amostra foi selecionada. Conseguir extrapolar o resultado para a população alvo, mesmo não tendo avaliado a totalidade. Depende de viéses.

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Generalização dos resultados obtidos para uma população externa ao universo do estudo. Ou seja, é generalizar o resultado para outras populações. Depende:
• do tema estudado
• do que é avaliado
• da validade interna

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Um estudo pode tem VI sem ter VE, mas não pode ter VE sem VI

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• as pessoas são diferentes das pessoas no estudo

• Perdas ocorridas durante o estudo estão relacionadas com a exposição e a doença estudada e portanto, afetam as medidas calculadas.

• Os indivíduos perdidos apresentam probabilidades diferentes de desenvolver a doença sob estudo quando comparados com os que não foram perdidos.

Momento único: 10% de perda
Acompanhamento: 20%

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• As pessoas que são voluntárias em estudos geralmente diferem dos demais indivíduos

• são mais colaborativas ou possuem algum interesse por trás da autoseleção, buscam algum benefício.

• pesquisas online

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Quando o entrevistador, sabendo dos objetivos da pesquisa ou se o entrevistado é caso ou controle, pergunta de forma diferenciada sobre questões importantes para a avaliação do desfecho e/ou exposição.

• quebra da imparcialidade
• difícil de ser identificado
• indução de resposta

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Quando o instrumento que está sendo utilizado para aferição da exposição e/ou desfecho não está adequado para medir o que se propõe a medir.

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É um problema particular dos estudos que usam dados sobre a exposição retrospectivamente. Os casos lembram melhor de exposições sofridas no passado do que controles sem a doença.

• dados retrospectivos
• busca infos do passado
• viés de ruminação

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Tudo o que vai analisar. O pessoal todo.

Ex: adultos de Porto Alegre

Amostra - adultos do centro

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•casos
• população

Casos doença / população

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Associa algo (exposição) ao desfecho (foco principal)

# data[].attributes.body
P = casos existentes / população total x 100 = %

• apenas os doentes do momento

• não aparece óbitos ou curados

•magnitude da doença

• totalidade

- medida estática

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I = casos novos / quem tem risco de desenvolver x 100 = %

Risco: Pop total - galera que já tem

dinâmica

acumulativa - %

avalia o risco para desenvolver a doença

estudos que tem acompanhamento com os participantes

# data[].attributes.body
doença (+) // doença (-) // total

expostos - a b a+b

não expostos - c d c+d

total - a+c b+d a+b+c+d

doença (+) = doença presente - quem tem

doença (-) = sem a doença

# data[].attributes.body
RP = prevalência doença expostos / prevalência da doença não expostos

RP = a/a+b / c/c+d

calcula prevalência primeiro

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mesma fórmula

RR = incidência doença expostos / incidência doença não expostos

RR = a/a+b / c/c+d

# data[].attributes.body
caso controle

razão de produtos cruzados

chance

OR = axd / cxb

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1° passo para uma pesquisa

não há estudo sem uma pergunta a ser respondida

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Acreditava-se que as doenças se espalhavam por miasmas, ou seja, nuvens que sobrevoavam as cidades.

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"pai da epidemiologia"

fez o mapeamento do abastecimento de água da cidade e descobriu o estopim da cólera

doenças não ocorrem de maneira aleatória, mas por fatores causais observados por análises sistemáticas