Metodologia científica

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Metodologia Científica

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Metodologia científica

  1. 1. Metodologia  Científica   Fabrício  Tavares  Mendonça  (TSA)  
  2. 2. obje<vo   •  Elaboração  de  um  trabalho  cienBfico   •  Regras  à  viabilizam  a  publicação  
  3. 3. Pequisa  em  Anestesiologia   •  Anestesiologia  Clínica     – Processos,  métodos  e  técnicas   – Administração  de  fármacos   – Proteger  o  paciente  do  stress  cirúrgico   – Proporcionar  o<mas  condicoes  cirurgicas,   despertar  tranquilo,  e  controle  da  dor    
  4. 4. Comite  de  E<ca  em  Pesquisa  -­‐  CEP   •  Todo   protocolo   de   pesquisa   deve   necessariamante  ser  subme<do  a  aprovacao  e   acompanhamento  por  um  CEP  
  5. 5. hNp://aplicacao.saude.gov.br/plataformabrasil/login.jsf  
  6. 6. Etapa  2  –  Área  do  Estudo  
  7. 7. Etapa  3  –  Desenho  do  Estudo  
  8. 8. Fase  I     Um  estudo  de  fase  I  testa  o  medicamento  pela  primeira  vez.  O  obje<vo  principal  é  avaliar  a   segurança  do  produto  inves<gado.  Nesta  fase  a  medicação  é  testada  em  pequenos  grupos  (10  –   30  pessoas),  geralmente,  de  voluntários  sadios.  Podemos  ter  exceções  se  es<vermos  avaliando   medicamentos  para  câncer  ou  portadores  de  HIV-­‐aids.     Fase  II   O  número  de  pacientes  que  par<cipam  desta  fase  é  maior  (70  -­‐  100).  Aqui,  o  obje<vo  é  avaliar  a   eficácia  da  medicação,  isto  é,  se  ela  funciona  para  tratar  determinada  doença,  e  também  obter   informações  mais  detalhadas  sobre  a  segurança  (toxicidade).       Fase  III     Nesta  fase,  o  novo  tratamento  é  comparado  com  o  tratamento  padrão  existente.  O  número  de   pacientes  aumenta  para  100  a  1.000.  Geralmente,  os  estudos  desta  fase  são  randomizados,  isto   é,  os  pacientes  são  divididos  em  dois  grupos:  o  grupo  controle  (recebe  o  tratamento  padrão)  e  o   grupo  inves<gacional  (recebe  a  nova  medicação).  A  divisão  entre  os  grupos  é  feita  sob  a  forma   de  um  sorteio.     –  Algumas  vezes,  os  estudos  fase  III  são  realizados  para  verificar  se  a  combinação  de  dois  medicamentos  é   melhor  do  que  a  u<lização  de  um  medicamento  somente.  Por  exemplo,  se  a  combinação  do  an<bió<co  X   (novo)  com  o  an<bió<co  Y  (tratamento  atual)  é  melhor  do  que  o  an<bió<co  Y  somente  para  tratar  uma   determinada  infecção.   –      Fase  IV     Estes  estudos  são  realizados  para  se  confirmar  que  os  resultados  ob<dos  na  fase  anterior  (fase   III)  são  aplicáveis  em  uma  grande  parte  da  população  doente.  Nesta  fase,  o  medicamento  já  foi   aprovado   para   ser   comercializado.   A   vantagem   dos   estudos   fase   IV   é   que   eles   permitem   acompanhar  os  efeitos  dos  medicamentos  a  longo  prazo.  
  9. 9. Etapa  5  –  Outras  informações  
  10. 10. Documentos   •  Folha  de  rosto  devidamente  assinada   •  Termo  de  Concordância  da  Ins<tuição   devidamente  assinada   •  Currículo  resumido  dos  par<cipantes     •  Planilha  de  Orçamento     •  TCLE  à  art  101  do  Codigo  de  E<ca  Medica   •  Projeto  Detalhado  (Protocolo  de  Pesquisa)  
  11. 11. Após  a  submissão  do  projeto  …    
  12. 12. Recurso  
  13. 13. Tipos  de  Estudos   Originalidade  do  estudo    primarios    secundarios  (metanalises,   diretrizes)     Interferencia  no  estudo    observacional    intervencional     Tipo  de  unidade  do  estudo    pesquisa  clinica  (ensaio,  trial)    pesquisa  experimental     Periodo  de  seguimento  do  estudo    longitudinal  (follow  up)    transversal  ou  seccional     Acta  Cirúrgica  Brasileira  -­‐  Vol  20  (Supl.  2)  2005   Direcionalidade  temporal  do   estudo      prospec<vo    retrospec<vo       Perfil  de  avaliacao   epidemiologico  do  estudo      descri<vo    analí<co     Controle  compara<vo  no  estudo    controlado    compara<vo    auto-­‐controlado    
  14. 14. Tipos  de  Estudos   Intervenção  terapêu<ca  em  seres   humanos  no  estudo    Ensaio  clínico  controlado   aleatorizado  (paralelo)      Ensaio  clínico  controlado  cruzado      Ensaio  clínico  controlado  fatorial     Mascaramento  no  estudo  (estudo  com   ocultação,    blinding)    Aberto  (  open,  open  label,  open   clinical  trial)      Unicego  (blind,  single-­‐masked  )      Duplo-­‐cego  (double-­‐blind  )      Triplo-­‐cego  (triple-­‐blind,  triple-­‐ masked  )      Quadruplo-­‐cego  (quadruple-­‐blind,   quadruple-­‐masked)   Acta  Cirúrgica  Brasileira  -­‐  Vol  20  (Supl.  2)  2005   Tipos  de  frequencia  no  estudo    estudos  de  prevalencia    estudos  de  incidencia    estudos  de  acuracia     Aleatorizacao  amostral  no  estudo    aleatorizado      nao  aleatorizado     Relação  temporal  entre   exposição-­‐efeito  /doença  do   estudo    Coorte    Caso-­‐controle  
  15. 15. Estudo  Controlado  e  Aleatorizado   •  Metodo  de  amostragem  intencional   •  A  escolha  é  feita  por  sorteio   •  Os  grupos  preferencialmente  devem  ter  o   mesmo  numero  de  par<cipantes   •  Metodo  com  maior  eficiencia  compara<va   –  Permite  padronizacao  de  resultados  
  16. 16. Ensaio  Clínico  Cruzado  (Crossover)   •  2  grupos   – Placebo  vs  Tratamento   – Periodo  de  repouso  (washout)   – Tratamento  vs  Placebo   – Permite  analise  entre  e  dentro  dos  grupos    
  17. 17. Ensaio  Clínico  Antes-­‐Depois   •  Amostras  pareadas   •  U<liza  apenas  um  grupo  de  individuos  
  18. 18. Estudos  Secundários   •  Revisões  e  Metanálise   •  Revisões  não  sistemá<cas  ou  narra<vas   –  Apresenta  um  resumo  dos  dados     –  Subje<va  e  sujeita  a  vieses  e  erros   •  Revisões  sistemá<cas   –  Metodologia  explicitada  e  reproduBvel   –  Obje<vos  e  critérios  bem  definidos     –  Analise  esta<s<ca  apropriada  à  metanálise  
  19. 19. Acta  Cirúrgica  Brasileira  -­‐  Vol  20  (Supl.  2)  2005  
  20. 20. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   Pesquisa,  dados  e  estaBs<ca   Metolo- -logia estatís- tica Tema, definição do problema, objetivos, ... Planejamento da pesquisa Dados Análise dos dados Resultados Conclusões Execução da pesquisaExecução da pesquisa Metodo- -logia da área em estudo
  21. 21. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   Pesquisa   •  Quem?   –   os  elementos  a  serem  pesquisados  è  POPULAÇÃO   •  O  quê?   –  caracterís<cas  a  serem  observadas  è  VARIÁVEIS   •  Como?   –   o  instrumento  de  coleta  de  dados  è  QUESTIONÁRIO  /   ENTREVISTA  ESTRUTURADA  
  22. 22. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   POPULAÇÃO  (Quem?)   •  População  é  o  conjunto  de  elementos  (p.  ex.,   indivíduos)  que  queremos  abranger  em  nosso   estudo  e  que  são  passíveis  de  serem  observados,   com  respeito  às  caracterís<cas  (variáveis)  que   pretendemos  levantar.   –  Muitas  vezes  vamos  chamar  de  população  a  todo  o   conjunto  de  observações  da  variável  de  interesse.     Abrangência   da  pesquisa   Toda  a  população   Censo   Parte  da  população   Amostragem  
  23. 23. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   Amostragem    Probabilís<ca   •  Amostragem  aleatória  simples  -­‐  sorteio   •  Amostragem  sistemá<ca   •  Amostragem  estra<ficada   •  Amostragem  por  conglomerados  
  24. 24. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   N   n   IMPORTANTE:    forma  de  seleção  da  amostra   Tamanho  da  amostra  (n)    e    tamanho  da  população  (N)   10   10   10.000   Bem  menos  que  10.000  
  25. 25. Based  upon  ourpreliminary  data,  a  priori  power   analysis  indicated  that  45  pa<ents  in  each  group   would   be   a   sufficiently   large   sample   size   to   be   adequate  to  detect  a  20%  reduc<on  in  morphine   requirements   on   the   first   postopera<ve   day,   with   a   type-­‐I   error   of   0.05   and   a   power   of   approximately  90%.   Bri<sh  Journal  of  Anaesthesia  93  (6):  799–805  (2004)  
  26. 26. G*Power  
  27. 27. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   VARIÁVEIS  (O  quê?)   •  Variáveis  são  as  caracterís<cas  que  podem  ser   observadas  (ou  medidas)  em  cada  elemento   da  população,  sob  as  mesmas  condições.   – A  variável  deve  estar  definida  de  tal  forma  que   cada  elemento  observado  tenha  um  –  e  apenas   um  –  resultado  (valor  ou  atributo)  associado  a   essa  variável.  
  28. 28. PEDRO  A.  BARBETTA  –  EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências  Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,  2006.   Dados  e  variáveis   •  Ex:  Alunos  da  turma   Variáveis   Dados   Aluno Sexo Faltas Nota 1 masc. 2 9,20 2 masc. 1 9,00 3 fem. 5 8,50 4 masc. 0 10,00 5 fem. 0 6,30 6 fem. 9 4,90 7 fem. 2 7,00 8 fem. 4 7,30 9 masc. 6 5,40 10 masc. 0 8,00 ... ... ... ... Casos   (elementos   observados   da   população)  
  29. 29. PEDRO  A.  BARBETTA  –  EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências  Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,  2006.   Dados  e  variáveis   Variável   qualitativa ou categórica   quantitativa   dados qualitativos ou categorizados   dados quantitativos  
  30. 30. Variaveis   •  Toda  a  caracteris<ca  que  podemos  mensurar   para  cada  sujeito   – Pode  variar  no  seu  valor  entre  sujeitos  em  uma   amostra  ou  população  
  31. 31. Variaveis  quan<ta<vas  e  qualita<vas   •  Variavel  quan<ta<va:  escala  de  mensuração   tem  valores  numericos   – Ex:  rendimento,  numero  de  filhos,  idade,  anos  de   escolaridade   •  Variavel  qualita<va:  escala  de  mensuração  é   um  conjunto  de  categorias   – Ex:  estado  civil,  religião,  sexo,  ASA,  Hipertenso   (sim  ou  não)  
  32. 32. Escalas  de  mensuração  nominal,   ordinal  ou  intervalar   •  Variavel  quan<ta<va,  considera-­‐se  que  os   valores  numéricos  possíveis  formam  um   escala  intervalar   •  Variaveis  categoricas:     – Nominal:  nao  ha  diferença  entre  os  estratos   •  Ex:  meios  de  transporte,       – Ordinal:  ordem  natural  de  valores   •  Ex:  classe  social,  ASA,      
  33. 33. Variaveis  con<nuas  e  discretas   •  Variaveis  discretas:  seus  valores  possiveis   formam  um  conjunto  separados  de  numeros   como  0,  1,  2,  3,  …  à  Dist.  assimétrica   – Ex:  EVA,  END,  EVD   •  Variaveis  con<nuas:  seus  valores  podem  ter   um  conBnuo  de  valores  reais  possíveis  à  Dist.   Normal  ou  simétrica   – Ex:  idade,  peso,  altura,  IMC,  PA,  FC,    
  34. 34. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   Formas  de  uma  distribuição  de  freqüências   (b) Distribuições diferentes quanto à dispersão  (a) Distribuições diferentes em termos da posição central   (c) Distribuição simétrica   (d) Distribuição assimétrica  
  35. 35. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   50%50% média = mediana (a) Distribuição simétrica 50% 50% mediana média (b) Distribuição assimétrica Média e mediana
  36. 36. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   25% 25% 25% 25% Medidas baseadas na ordenação dos dados QI Quartil inferior Md mediana QS Quartil superior
  37. 37. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   Diagrama  em  caixas   25% 25% 25% 25% 25% 25% 25% 25% Ÿ
  38. 38. PEDRO  A.  BARBETTA  –   EstaBs<ca  Aplicada  às  Ciências   Sociais  6ed.    Editora  da  UFSC,   Análise  exploratória  de  dados   Análise univariada Variável qualitativa Variável quantitativa Distribuição de freqüências Percentagens Tabela Gráfico de barras, colunas ou setores Distribuição de freqüências Medidas descritivas (média, desvio padrão, mediana etc.) Histograma Ramo-e-folhas
  39. 39. •  Os  testes  esta<s<cos  são  aplicados  de  acordo   com  os  <pos  de  dados  ou  variaveis   •  Dados  paramétricos  –  intervalares   •  Dados  não  paramétricos  –  não  intervalares  
  40. 40. As  cinco  etapas  de  um  teste  de   significancia  esta<s<ca   1.  Suposicao:  <pos  de  dados,  aleatorizacao,   distribuicao  populacional,  condicao  do  tamanho   da  amostra   2.  Hipoteses:  hipotese  nula  (H0);  hipotese   alterna<va  (H1)   3.  Esta<s<ca-­‐teste:  compara  a  es<ma<va  por   ponto  ao  valor  do  parametro  H0   4.  Valor-­‐p:  peso  da  evidencia  contra  H0;  p   pequeno  é  evidencia  forte   5.  Conclusao:  relatar  valor-­‐p;  decisao  formal  
  41. 41. Regra  de  decisão  baseada  no  valor  p   p ≤ α rejeita H0 (prova-se H1) (os dados mostram evidência que ...) p > α aceita H0 (não se prova H1) (os dados não mostram evidência que ...) Discutir sobre a probabilidade de erro em cada uma dessas decisões.
  42. 42. p  valor     0,05   •  A  esta<s<ca-­‐teste  resume  quão  longe  os   dados  estão  de  H0   •  O  teste  transforma  os  dados  em  uma  escala   probabilís<ca  de  0  a  1   – Quanto  menor  o  valor-­‐p,  maior  a  evidencia  contra   H0  e  em  favor  da  H1  
  43. 43. Realidade   H   o    verdadeira   H   o    falsa   Aceitar   H   o   Rejeitar   H   o   D   e   c   i   s   ã   o   O  K   O  K   Tipos  de  erros  num  teste  estaBs<co  
  44. 44. PEDRO A. BARBETTA – Estatística Aplicada às Ciências Sociais 6ed. Editora da UFSC, 2006. Realidade   H   o    verdadeira   H   o    falsa   Aceitar   H   o   Rejeitar   H   o   D   e   c   i   s   ã   o   O  K   E  r  r  o   T  i  p  o      I   (  α )   O  K   Tipos  de  erros  num  teste  estaBs<co  
  45. 45. PEDRO A. BARBETTA – Estatística Aplicada às Ciências Sociais 6ed. Editora da UFSC, 2006. Realidade   H   o    verdadeira   H   o    falsa   Aceitar   H   o   Rejeitar   H   o   D   e   c   i   s   ã   o   O  K   E  r  r  o   T  i  p  o      I   (  α )   O  K   E  r  r  o   T  i  p  o      II   (   )  β Tipos  de  erros  num  teste  estaBs<co  
  46. 46. Erros  do  Tipo  I  e  do  Tipo  II   •  Quando  H0  é  verdadeira,  ocorre  um  erro  do  <po  I   se  H0  for  rejeitada   –  Concluímos  erroneamente  que  ha  diferença,  quando   não  há  diferença  real   •  Quando  H0  é  falsa,  ocorre  um  erro  do  <po  II  se   H0  não  for  rejeitada   –  Quando  o  tamanho  da  amostra  é  pequeno     –  Nao  seremos  capazes  de  detectar  diferenças  reais   entre  os  grupos  

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