O documento discute os conceitos fundamentais da epidemiologia, incluindo: (1) as quatro transições epidemiológicas que descrevem as mudanças nos padrões de doenças nas populações ao longo do tempo; (2) os pioneiros da epidemiologia e suas contribuições; (3) medidas como prevalência, risco e taxas usadas para descrever a ocorrência de doenças nas populações.

2. Dalila Marcão
História da Epidemiologia
O que é a epidemiologia?
É o estudo:
 Da distribuição de resultados em saúde ou doença nas populaçãos
 Dos fatores que determinam os resultados em saúde e doenças (fatores de risco)
 De populações
Transição epidemiológica
Descreve alterações nos padrões de distribuição das populações, como:
 Idade
 Mortalidade
 Fertilidade
 Esperança de vida
 Causas de morte
Transição 1
- Infeções e doenças relacionadas com nutrição
- Relacionas com a agricultura e a produção alimentar
 Doenças zoonóticas ( ѕãо аquеlаѕ causadas роr novos agentes оu agentes јá conhecidos quе
incidem еm locais е espécies quе ainda nãо apresentavam а doença. Sãо dе origem animal е
podem infectar оѕ seres humanos, sendo umа ameaça à saúde pública е animal еm escala
mundial), deficiências nutricionais e o aumento crescente do contacto com doenças vetoriais.
Transição 2
- Sistema imunitário e doença – causa a evolução dos organismos
- Mudança de epidemia para doença endémica
 Alterações físicas e genéticas
Transição 3
- Mudança para doença crónica e/ou degenerativa
- Aumento do período de vida útil, estilo de vida sedentário
 Aumento do número de pessoas com doenças cardiovasculares e cancro
Transição 4
- Final do Século XX

3. Dalila Marcão
- Novas doenças
- Ressurgimento de doenças infeciosas
- Disseminação rápida devido à globalização
4 TRANSIÇÕES EPIDEMIOLÓGICAS
TRANSIÇÃO ALTERAÇÃO
1 – Emigração para cidades Passagem de algumas epidemias para muitas
epidemias
2 – Resistência imunológica e alteração no
organismo
Passagem para doenças endémicas
3 – Saúde pública e sanitarização Passagem de doenças infeciosas para não infeciosas
4 – Aumento da globalização Reaparecimento de doenças infeciosas
Pioneiros da epidemiologia
HIPPOCRATES (460-377 A.C.)
 Questões ambientais e comportamentais associadas ao aparecimento da doença
 Razões lógicas para a doença
 A doença afeta as populações
GIROLANO FRACASTORO (1478-1553)
 Percebeu que as doenças infeciosas podiam ser transmitidas – contacto direto, ar,
através das roupas
 A doença era causada por uma “semente” que se multiplicava rapidamente
JOHN GRAUNT (1620-1674)
Demografia: estudo estatístico de populações humanas
 Gráfico estatístico de sobrevivência acerca da mortalidade e da população
 Epidemia de peste bubónica (1636)
 Demografia moderna
 Publicou: Natural and political observations made upon the bills of mortality (1662)
JAMES LIND (1716-1794)
 Contributo no campo da medicina preventiva

4. Dalila Marcão
 Melhorou a nutrição
 Contribuiu para os ensaios clínicos realizados atualmente
PERCIVALL POTT (1714-1788)
 Fez associação entre a fuligem (limpa-chaminés) e o cancro do escroto
 Notou pela primeira vez que os fatores ambientais poderiam ser causadores de cancro
 Deu inicio à epidemiologia moderna no campo das doenças não infeciosas
WILLIAM FARR (1807-1883)
 Usou dados clínicos para testar hipóteses sociais
 Classificou causas de morte
 Relacionou a densidade populacional com índices de mortalidade
 “mapeou” as mortes, monitorizou surtos, desenvolveu um sistema de categorização
SIR EDWIN CHADWICK (1800-1858)
 Propôs reformas sociais e na saúde publica
 Propôs a “água limpa”, ou seja fossas e sistemas de esgotos
 Publicou: The sanitary condition of the labouring population (1842)
JOHN SNOW (1813-1858)
 Primeira pessoa a contabilizar casos geograficamente
 Cólera disseminada por água contaminada
 Início da epidemiologia: O estudo dos resultados de saúde em populações
EXEMPLOS DE ÁREAS DE PESQUISA USANDO
EPIDEMIOLOGIA
Epidemiologia das doenças infeciosas
É o estudo epidemiológico das doenças transmissíveis ou infeciosas. As doenças infeciosas são
provocadas por um agente infecioso ou pelo produto de um agente infecioso. A transmissão

5. Dalila Marcão
é feita de um individuo infetado, animal, reservatório ou vetor para outro, suscetível de
contrair a doença.
A transmissão pode ser direta ou indireta, através de uma planta, um objeto ou um
anfitrião animal.
Ciência Ambiental
 Agentes químicos e físicos
 Patogenos microbiológicos
 Condições sociais
 Alterações climáticas
Definições
Definição atual de epidemiologia
Estudo da distribuição e dos determinantes dos resultados em saúde ou doença em
populações específicas e a aplicação destes estudos no controlo de problemas de saúde.
Saúde Pública
 Campo multidisciplinar
 Promove a saúde das populações através de esforços comunitários organizados
 Uso da prevenção e de intervenções específicas
- Protege contra as ameaças à saúde
- Estimula o estilo de vida saudável
- Melhora a qualidade dos serviços de saúde
A Epidemiologia é usada:
 Para desenvolver, focar e avaliar estratégias de prevenção
 Avaliar as intervenções realizadas na população

6. Dalila Marcão
NÍVEIS DE PREVENÇÃO EM SAÚDE PÚBLICA
NÍVEL OCORRE EXEMPLO
PRIMARIO ANTES da ocorrência da doença Vacinas
SECUNDÁRIO Após o aparecimento da doença mas antes do
aparecimento dos sintomas
Procura de sinais estranhos
na pele
TERCIÁRIO Quando a doença e os sintomas desta já estão
presentes
Conselhos nutricionais para
controlo da diabetes
NÍVEIS DE INTERVENÇÃO EM SAÚDE PUBLICA
NÍVEL REFERENTE A: EXEMPLO
INDIVIDUAL Alterar o comportamento individual ou
os fatores de risco
Educação para os benefícios de
deixar de fumar
ESTRUTURAL Promover a saúde alterando o contexto
estrutural
Uso de cadeirinhas para crianças
nos carros, impostos sobre tabaco
elevados
SAÚDE PUBLICA É:
 PREVENIR a doença e a incapacidade e prolongar a vida
 PROMOVER a saúde física, mental e a eficiência
 COMUNITARIAMENTE desenvolver esforços no saneamento do ambiente
 PREVENIR doenças e lesões
 EDUCAR o individuo
 ORGANIZAR os serviços de saúde para o diagnóstico e tratamento da doença
 PROMOVER formas de vida adequadas à manutenção da saúde
Epidemiologia é o estudo da distribuição e dos determinantes da doença ou dos resultados
em saúde em populações específicas e a aplicação deste estudo ao controlo dos problemas de
saúde.

7. Dalila Marcão
Pessoa, local, tempo e perspectiva da
população
Epidemiologia descritiva
Características:
 Da pessoa
 Do local
 Do momento temporal
Lida com:
 Frequência da doença ou fatores de risco na população
 Distribuição
Pode ser usada para:
 Avaliar as tendências
 Avaliar o estado de saúde
 Calcular a ocorrência de novas doenças
 Avaliar programas de saúde pública
 Identificar problemas
Epidemiologia analítica
Pesquisa e estuda:
 Fatores de risco
 Fatores preventivos
“Quais são as causas subjacentes a este padrão de doença?”
Perspetivas na doença e na saúde
PERSPETIVA BIOMÉDICA – Foco em fatores biológicos
 Agentes que causam doença
 Mecanismo de atuação dos agentes causadores da doença

8. Dalila Marcão
 Fatores de risco individuais
A perspetiva biomédica não inclui fatores sociais nem ambientais
PERSPETIVA DA POPULAÇÃO – Foco em fatores psicológicos, sociais e ambientais
 Fatores a jusante proximais/nível micro
- Características genéticas
- Idade
- Etnia
- Género
- Estado imunitário
 Fatores a montante distais/nível macro
- Forças globais
- Políticas governamentais
- Características da comunidade
- Nível educacional
- Empregabilidade
- Condições de vida e de trabalho
- Pobreza
CAUSAS SUBJACENTES AOS RESULTADOS DE SAÚDE NAS POPULAÇÕES
 Ambientais
 Económicas
 Sociais
 Culturais
TEIA DE CAUSALIDADE
 Suporte familiar
 Redes sociais
 Clima global
 Condições laborais
 Produção de tabaco
 Publicidade
“Como se desenvolvem os problemas de saúde?”
 Infeções (vírus/bactérias)
 Quimicos tóxicos

9. Dalila Marcão
 Causa genética
 Comportamentos / modos de vida
 Acidentes
 Fatores sociais (pobreza / educação)
Introdução a medidas de frequência da
doença
Os epidemiologistas estudam a doença na população, resultados em saúde
RESULTADOS EM SAÚDE
DOENÇAS SINTOMAS
CONDIÇÕES DE SAÚDE COMPORTAMENTOS
TRANSTORNOS FATORES DE RISCO
INCAPACIDADES LESÕES
Descreve a distribuição dos resultados em saúde
 Define a população em risco
 Mede a ocorrência de um ou mais resultados em saúde
Mede a ocorrência de resultados de saúde para monitorizar alterações e planear intervenções
Prevalência
Ex: a malária infeta 10% da população mundial
“Qual é a importância da prevalência?”
 Proporção de uma população definida que possui o resultado de saúde
 Utiliza casos existentes do resultado de saúde
- Casos cujo resultado de saúde se desenvolveu ou foi diagnosticado antes de a pessoa
ser selecionada para fazer parte do estudo
 Quantifica as consequências sobre a população
 Útil na organização dos serviços de saúde

10. Dalila Marcão
Exemplo: 11% das pessoas com idade igual ou superior a 65 anos sofrem de Doença de
Alzheimer nos Estados Unidos
A PREVALÊNCIA É UMA PROPORÇÃO
Calcular a prevalência
 Numerador: Casos prevalentes (todos os casos existentes num dado momento)
 Denominador: População total em estudo
TIPOS DE MEDIDAS DE PREVALÊNCIA
 Prevalência pontual (num momento no tempo)
 Prevalência periódica (num intervalo de tempo)
Risco
Ex: 316.686.583 de pessoas sem risco de contrair doenças na população dos Estados Unidos
Calcular o risco
 Numerador: casos incidentes (casos novos identificados durante o decorrer do estudo)
 Denominador: População em risco no início do estudo
 O risco mede o número de novos casos de doença que tenham surgido entre as
pessoas da população em risco, durante um período de tempo específico
 O risco é referente à probabilidade do problema de saúde ocorrer
NÚMERO DE PESSOAS COM O PROBLEMA DE SAÚDE
NÚMERO TOTAL DE PESSOAS DA POPULAÇÃO
PREVALÊNCIA = Número de casos prevalentes
Número total de indivíduos
na população em estudo
RISCO = Número de casos incidentes
Número total de indivíduos em risco

11. Dalila Marcão
 O risco pode expressar-se como uma proporção e ser medido de 0% a 100%
“Porquê utilizar o risco como uma medida?”
 É fácil de calcular e interpretar
 Tem um significado claro, tanto para técnicos de saúde como para pessoas leigas
 Os doentes entendem percentagens básicas
Quando calcular o risco, assuma:
 Um período de tempo específico
 Uma população específica
 Que os indivíduos em estudo não podem abandonar ou entrar a meio
Como calcular o Risco:
1) Defina a população a estudar (população em risco)
2) Determine o número de casos novos ou incidentes
3) Especifique o período de tempo
Taxa
Ex: A taxa global de mortes por doenças cardiovasculares foi de 236,1 por cada 100.000
pessoas-ano em 2009 nos Estados Unidos
 Mede a ocorrência de novos casos de problemas de saúde numa população
 Não é uma proporção porque o denominador não é fixo
 Descreve bem e de forma realista uma situação em que a população sofra alterações
ao longo do tempo
“Porquê utilizar taxas como medida?”
 É flexível
 É exata
 Capta alterações na população em tempo real
 Pode estudar eventos repetidos
RISCO = Número de novos casos (Num período específico)
População em risco

12. Dalila Marcão
Como calcular a taxa:
1) Defina a população a estudar (população em risco)
2) Determine o número de casos novos
3) Determine o denominador (pessoa-tempo em risco)
O que é “pessoa-tempo”?
 É a soma do tempo que cada pessoa permanece no estudo e em risco de adquirir o
problema de saúde
 Pessoas-ano, pessoas-mês, pessoas-dia ou outra escala
Quando pára a pessoa-tempo?
 Morte
 Abandono do estudo
 Emigração
 A pessoa adquire o problema de saúde durante o estudo
 Perda de contacto com a pessoa (ou o investigador não o consegue localizar)
Pessoa-tempo – Soma do tempo de seguimento de cada participante no estudo
Probabilidade
Ex: em 100 nascimentos, a probabilidade de nascer um rapaz é de 51% e de nascer uma
rapariga é 49%. Portanto, a probabilidade de ter um rapaz é de 51 para 49. 51/49 = 1,04
Probabilidade de um evento = razão entre a probabilidade de que um evento ocorra e a
probabilidade de que o evento não ocorra, ou seja, ocorrer ÷ não ocorrer
Ou
P ÷ (1 – P) em que P = Probabilidade
TAXA = Número de novos casos incidentes
Pessoa-tempo

13. Dalila Marcão
“Porquê utilizar probabilidades como medida?”
 Fácil de calcular e de interpretar
 Tem um significado claro, tanto para técnicos de saúde como para a população leiga
 Pode ser usado quando não existem dados sobre riscos ou taxas
Como calcular Probabilidades:
 Se a probabilidade de um acontecimento é 0,20, então a probabilidade será:
0,20 ÷ (1-0,20) = 0,25 ou 1:4
 Se a probabilidade de um doente vir a ter Diabetes é 5%, então a probabilidade é:
0,05 ÷ (1-0,05) = 0,052632 ou 1:19
Prevalência Vs casos incidentes
CASOS INCIDENTES
 Novos casos (de doença)
 Usado para calcular riscos e taxas
 Indivíduos cujo estado muda durante um período de tempo específico
CASOS PREVALENTES
 Todos os casos (de doença)
 Individuos com estado de saúde sugestivo, independentemente do momento em que
foi diagnosticado
 Calculo da prevalência

Desenho de Estudos Experimentais
Estudos experimentais Vs não experimentais
EXPERIMENTAL NÃO - EXPERIMENTAL
Ex: Estudos controlados Ex: caso-controlo, coorte, ecológico,
transversal
O investigador atribui a exposição específica Observacional. O individuo não é exposto
propositadamente
Estudos experimentais
 O investigador determina a exposição
 Ensaio clínico aleatório

14. Dalila Marcão
 Ensaio cruzado de caso clínico
 Individual
 Comunidade
Ensaio clínico
 Testar novos medicamentos ou tratamentos
 O medicamento ou tratamento é aleatório
 O grupo de intervenção e o grupo de controlo devem ser comparáveis em todos os
aspetos
 Evidencias mais fortes em inferências causais
Aleatorização – ajuda a reduzir ou a evitar a parcialidade
VANTAGENS DOS ENSAIOS CLÍNICOS
 Reduz a influência de outros determinantes da exposição ou do resultado (evita
variáveis que causem confusão)
 Fortes evidências para a causalidade e inferência causal
 Temporalidade
DESVANTAGENS DOS ENSAIOS CLÍNICOS
 Dispendiosos
 Validade externa; generalizabilidade
 Considerações éticas
 Foco limitado; abrangência limitada
Ensaios clínicos cruzados
 Os sujeitos mudam de um tratamento para outro
 Tempo de espera (wash-out) entre as duas exposições
 A ordem da exposição é aleatória
 Intervenções curtas são preferenciais
Blinding (ás cegas) – Técnica utilizada para ocultar determinadas informações a diferentes
intervenientes no estudo experimental
O propósito de um estudo “duplamente cego” é o de evitar variáveis perturbadoras por
parte do observador
4 TIPOS DE BLINDING
- Sem blinding
- Apenas 1 com blinding – o observado ou o observador

15. Dalila Marcão
- Blinding duplo (duplamente cego) – o observado e o observador
- Blinding triplo – o oservado, o observador e o investigador
Equilibrio – incerteza genuína acerca dos benefícios/danos de um tratamento ou exposição
Placebo – falso tratamento que aparenta ser idêntico ao verdadeiro tratamento
Conformidade/adesão – se o participante segue ou não as recomendações do tratamento
Análise da intenção de tratar – quando os sujeitos são analisados de acordo com o
tratamento
Estudos com coortes
Coorte – grupo de pessoas que partilham características comuns (ocupação, idade, etnia,
localização, etc)
Nota: a medida comum para a ocorrência de doença numa coorte é o risco ou a taxa
ESTUDO DA POPULAÇÃO ABERTO Vs FECHADO
ESTUDO DA POPULAÇÃO ABERTO ESTUDO DA POPULAÇÃO FECHADO
 Os sujeitos podem entrar no estudo
em qualquer altura, mediante algumas
limitações
 Fechado a novos sujeitos
 Pessoa – tempo
 Menos propenso a problemas com o
tamanho da amostra
ESTUDO RETROSPETIVO Vs ESTUDO PROSPETIVO
Baseado no passado Inicia no momento e continua no futuro
Estudos de coorte: vantagens
 Calcula riscos e taxas de forma direta
 Eficaz com exposições raras
 Eficaz para múltiplos resultados
 Fornece dados de tempo decorrido entre a exposição e o resultado
Desvantagens
 Dispendiosos

16. Dalila Marcão
 Ocupam muito tempo
 Necessários muitos recursos
 Ineficiente para resultados raros
 Perda de seguimento
Estudos de casos controlados
 Método eficiente para estudar doenças raras
 Utiliza uma estratégia que identifica o resultado de saúde inicialmente e depois
determina a exposição da população em estudo
“Como fazer um estudo de caso controlado?”
1) Defina os casos seleccionados
 Determine os critérios de diagnóstico (por ex. febre, cefaleia, erupção cutânea,
náuseas, vómitos, dor abdominal)
 Prefira novos casos
2) Defina os casos de controlo
 Múltiplos controlos por cada caso (poder estatístico)
 Grupos de controlo múltiplos (consistência = credibilidade)
3) Compare a prevalência à exposição
QUANDO UTILIZAR UM ESTUDO DE CASOS CONTROLADOS
 Quando a doença é rara (ex. estudo dos fatores de risco para deficiências congénitas)
Estudos
Epidemiológicos
EXPERIMENTAL (o investigador atribui uma exposição)
- estudos controlados
- estudos cruzados controlados
OBSERVACIONAL (o investigador observa a exposição)
- coorte
- caso controlado
- de forma transversal
-ecológico
TAXA DE PROBABILIDADE = Probabilidade de exposição dos casos
Probabilidade de exposição dos controlos

17. Dalila Marcão
 Quando os dados sobre a exposição são dispendiosos ou difíceis de obter (ex. testes
laboratoriais para pesticidas no sangue)
 Quando a doença tem uma indução longa ou um período de latência longo (ex. cancro,
doenças cardiovasculares)
 Quando se sabe pouco sobre a doença (ex. primeiros estudos sobre a SIDA)
Conceito chave:
O estudo de casos controlados tem objetivos comuns ao estudo de coorte (a comparação
entre os expostos e os não expostos), mas fá-lo de forma mais eficiente utilizando
amostras.
VANTAGENS DESVANTAGENS
Bom para condições raras Podem existir preconceitos na seleção dos
sujeitos, medidas de exposição e na análise
Ocupa menos tempo Sem cálculos para risco ou taxa
Usa menos recursos e Ineficaz para condições raras
Consegue examinar várias exposições A sequência temporal entre a exposição e o
resultado é incerta
Pode ser replicado noutras populações
Se a amostra for ideal a taxa de
probabilidade fornece uma estimativa de risco
Estudos transversais
 Exposição e resultado de saúde são avaliados ao mesmo tempo
 Não é possível determinar se a exposição provocou o resultado de saúde
Os estudos transversais:
 Descrevem a ocorrência de uma doença ou exposição numa população
 Medida utilizada para descrever a sua ocorrência é a prevalência
PREVALÊNCIA = Número de pessoas com o resultado de saúde
Número de pessoas em estudo

18. Dalila Marcão
População a estudar Restante população
COMO FAZER UM ESTUDO TRANSVERSAL
FORMAS DE UTILIZAR ESTUDOS TRANSVERSAIS
1) Para caracterizar a prevalência de um resultado de saúde numa população específica,
num determinado momento
2) Para obter informação sobre a prevalência da exposição e do resultado de saúde
LEVAR A CABO UM ESTUDO TRANSVERSAL
Com o resultado de
saúde
Sem o resultado de
saúde
E a b N1
Ē c d N0
P1 = a P0 = c
N1 N0
POPULAÇÃO DE ORIGEM
Participantes no estudo Não participantes
Casos (com doença) Controlos (sem doença)
Expostos Não
expostos
Expostos Não
expostos
POPULAÇÃO EXISTENTE EM ESTUDO = N

19. Dalila Marcão
EXEMPLO:
Estudante fumador Estudante não
fumador
Pais fumadores a = 50 b = 170 N1 = 220
Pais não fumadores c = 50 d = 730 N0 = 780
100 900 T = 1000
P1 = a = 50 = 22,7% = prevalência de estudantes fumadores com pais fumadores
N1 220
P0 = c = 50 = 6,8% = prevalência de estudantes fumadores sem pais fumadores
N0 730
PREVALENCIA= TAXA X DURAÇÃO
LIMITAÇÕES DOS ESTUDOS TRANSVERSAIS
 A prevalência é influenciada pela (incidência) taxa e pela duração do resultado de
saúde
Interpretação dos estudos transversais
 Antecedentes – predisposição para a consequência (ex. ovo e a galinha)
 Não se consegue ter a certeza de que a exposição precedeu a doença
“Para que servem os estudos transversais?”
 Para calcular os fatores de risco em resultados de saúde numa população
 Vigiar alterações nos comportamentos de risco e doenças de longa duração
 Obter informação da prevalência de exposição e de resultados de saúde

20. Dalila Marcão
Estudos ecológicos
NIVEL DE GRUPO Vs NÍVEL INDIVIDUAL
DADOS A NÍVEL DE GRUPO (estudos
ecológicos)
DADOS A NÍVEL INDIVIDUAL (coorte, casos
controlados, transversais)
 Exposição média do grupo e não do
individuo
 Fornece informações sobre a exposição
de cada individuo
 Conhece-se o resultado de saúde do
grupo mas não se conhece a exposição
dos indivíduos que ficaram doentes e
dos que não ficaram doentes
 É capaz de interligar exposições
individuais de cada um dos indivíduos
que ficou doente e dos que não
ficaram
Falácia ecológica – Concluir que uma associação entre a exposição e o resultado de saúde a
nível de um grupo é verificado igualmente a nível individual
ESTUDOS ECOLOGICOS: VANTAGENS
 As informações a nível de grupos são públicas
 Menos dispendiosas: convenientes
 Útil para avaliar o impacto das intervenções a nível comunitário
 Maximiza as diferenças na exposição entre comunidades
 Estuda os efeitos a curto prazo de variações na exposição dentro de uma mesma
comunidade
ESTUDOS ECOLOGICOS : LIMITAÇÕES
 Falácia ecológica
 A exposição antecede o problema?
 Migração pode causar desequilíbrios na interpretação de dados
Medidas de associação
MEDIDAS DE OCORRÊNCIA
RISCO (R) = Número de novos casos
Total de população em risco no inico do estudo
TAXA (T) = Número de novos casos
Pessoa-tempo em risco durante o estudo

21. Dalila Marcão
PREVALÊNCIA (P) = Número de casos prevalentes
Total da população em estudo
PROBABILIDADE (PB) = Número de casos
Número de não-casos
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO
 Compara medidas de ocorrência de doença em dois grupos diferentes, o grupo exposto
e o grupo não exposto
 A comparação pode ser feita:
- por divisão (medidas do efeito da proporção)ou
- por subtracção (medidas de efeitos diferentes)
Diferença entre medidas – expressam o excesso absoluto de um resultado de saúde atribuído
a uma exposição
RISCO RELATIVO
Qualquer medida de relação do efeito que se aproxima do risco
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO RELATIVAS
PROPORÇÃO DE RISCO (PR) = Risco nos expostos
Risco nos não expostos
TAXA DE PROPORÇÃO (TP) = Taxa nos expostos
Taxa nos não expostos
Nota: medidas de proporção não tem unidades
PROPORÇÃO DE PROBABILIDADE (PP) = Probabilidade nos expostos
Probabilidade nos não expostos
PREVALÊNCIA = Prevalência nos expostos
Prevalência nos não expostos
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO ABSOLUTAS
DIFERENÇA DE RISCO (DR) = Risco de doença nos expostos – Risco de doença nos não expostos

22. Dalila Marcão
DIFERENÇA DE TAXA = Taxa de doença nos expostos – Taxa de doença nos não expostos
Nota: não se esqueça de especificar o período de tempo, unidades e resultados de interesse
TABELAS DOIS-POR-DOIS (TABELAS DE CONTINGÊNCIA)
(D)
DOENTES
(ND)
NÃO DOENTES
EXPOSTOS (E)
a b (a + b)
NÃO EXPOSTOS (NE)
c d (c + a)
RiscoE = a /(total expostos) = a /(a+b)
RiscoNE = c / (total não expostos) = c /(c+d) RISCO
DR = (risco expostos) – (risco não expostos)
PR = (risco expostos) ÷ (risco não expostos)
D
Pessoa-Tempo (PT)
E a PTE (a+b)
NE c PTNE (c+d)
TaxaE = a /(total pessoa-tempo expostos) = a /(PTE)
TaxaNE = c /(total pessoa-tempo não expostos) = c /(PTNE)
DR = (taxa expostos) – (taxa não expostos)
PR = (taxa expostos) ÷ (taxa não expostos)
PROPORCÃO DE PROBABILIDADE (PP)
CASO CONTROLO
E+ a b (a+b) OR=1: no association
E- c d (c+d) OR>1: associação positiva
(a+c) (b+d) N OR<1: associação negativa
Probabilidade dos casos terem estado expostos = (a/c)
Probabilidade dos controlos terem estado expostos (b/d)

23. Dalila Marcão
PP = (axd) / (bxc)
Tem o resultado de
saúde esperado
Não tem o resultado
de saúde esperado
Exposto a b PP = (a/b) / (c/d)
Não exposto c d
D+ D-
E+
a b a + b a
a + b
E-
c d c + d c
c + d
Nota:
- Não se pode calcular o risco ou a taxa diretamente dos dados dos casos de controlo
- Proporções de controlos para casos não são biologicamente ou substancialmente
significantes
- Estime a proporção de risco num estudo controlado usando a proporção de probabilidade
INTERPRETAÇÃO DAS MEDIDAS
 Se PR = 1 : Sem associação
 Se PR > 1 : (+) o risco nos expostos é maior que nos não expostos, possivelmente
causal
 Se PR < 1 : (-) o risco nos expostos é menor que nos não expostos, possivelmente
protetor
INTERPRETAÇÃO DE MEDIDAS ABSOLUTAS DE ASSOCIAÇÃO
 Se DR = 0 : Sem associação (o mesmo em ambos os grupos)
 Se DR > 0 : (+) o risco nos expostos é maior que nos não expostos, possivelmente
causal
 Se DR < 0 : (-) o risco nos expostos é menor que nos não expostos, possivelmente
protetor

24. Dalila Marcão
Intervalos de confiança
 Construção estatística que fornece informação acerca do alcance no qual o verdadeiro
valor assenta num determinado grau de probabilidade.
 Informação acerca da direção e da força do efeito
 Quanto variam os valores de risco e das probabilidades? Qual a dimensão da incerteza?
Exemplo
Fórmula matemática para um intervalo de confiança de 95%
Intervalo de = Medida de + 1,96 x erro padrão no
Confiança 95% associação - ponto estimado
Intervalo confiança 95%
0 1 1,9 2,8 4,1 5
Limite Ponto limite
Inferior estimado superior
“O que é o valor – P?”
É uma probabilidade que diz se o resultado de um estudo é consistente com as alterações
“O que nos diz o valor-P e o intervalo de confiança de 95%?”
 O intervalo de confiança 95% tem relação com o valor-P
 Se o intervalo de confiança de 95% não inclui o valor nulo, pode ser denominado
“estatisticamente significativo”
 Quando o valor-P é menos que alfa (geralmente 0,05), pode ser denominado
“estatisticamente significativo”
 Rejeitamos a hipótese nula de que não existe associação entre a exposição e o
resultado

25. Dalila Marcão
Nota:
- uma hipótese nula é a posição de defeito num estudo
Por exemplo: “não existe associação entre a exposição e a doença”
- uma hipótese nula não pode ser “aceite” ou “comprovada”
 Os intervalos de confiança contém mais informação que o valor-P
- diz-nos qual a magnitude da associação entre a exposição e a doença
- diz-nos qual a precisão do valor obtido: quanto mais estreito o intervalo de
confiança, mais preciso é o valor
Introdução à causalidade
CAUSALIDADE
“Evento, condição ou característica que antecede um resultado ou doença e sem o qual o
evento não ocorreria de todo ou não ocorreria durante um determinado tempo”
 Dedução : inferência causal
 Modelo contrafactual
ASSOCIAÇÃO Vs CAUSALIDADE
ASSOCIAÇÃO
EXPOSIÇÃO RESULTADO DE SAÚDE
CAUSAL?
CAUSAL Vs FALSAS ASSOCIAÇÕES
Associação causal : o evento depende da ocorrência de outros eventos
Falsa associação : propensão, preconceito, variáveis externas, têm influencia
A causa deve:
 Anteceder o resultado de saúde
 Ser necessária para que ocorra o resultado de saúde

26. Dalila Marcão
RELAÇÕES CAUSAIS : DIRETAS Vs INDIRETAS
Critérios de Bradford Hill
1) FORÇA DA ASSOCIAÇÃO
 Medida pelo risco, taxa ou probabilidade
 Associação forte = fator de risco forte
 Associação forte ≠ causalidade
2) CONSISTÊNCIA
 Reprodutividade de resultados
 Usado para descartar outras explicações
 A falta de consistência não exclui a associação
 Quanto maior a consistência, mais provável é a associação causal
3) ESPECIFICIDADE DA ASSOCIAÇÃO
 Se um único fator de risco se relaciona consistentemente com um único efeito,
então este desempenha o papel causal (ex. a relação 1:1 existente com uma
determinada bactéria)
 Invalido (em algumas circunstancias)
 A mais fraca das linhas orientadoras (guidelines)
4) TEMPORALIDADE
 Essencial para a causalidade
 A presença da exposição tem de anteceder o resultado
 A falta de temporalidade descarta a causalidade
 Necessário à causação
 Mais fácil de estabelecer em perspectiva (concorrente) com estudos de coorte
5) GRADIENTE BIOLÓGICO
 Dose - resposta
 Aumento da dose - aumento do risco de doença
 Presença = boa prova de relação causal

27. Dalila Marcão
 A ausência não é uma prova de falta de relação
 Linhas orientadoras fortes
6) PLAUSIBILIDADE
 Suporte da ciência laboratorial
 A evidência experimental aumenta a confiança nas conclusões
7) COERÊNCIA
 Novos dados não devem ser opostos aos dados já existentes
 Satisfeita quando a exposição mostra resultados num conjunto de efeitos de
saúde relacionados
 Mais exigente que a plausibilidade biológica
8) EVIDÊNCIA EXPERIMENTAL
 Estudos controlados, testes aleatórios
 Alterar a causa, altera o efeito
9) ANALOGIA
 Identificar fatores similares como causas prováveis
 Critério mais fraco
 Especulativo
 Inexistência não é evidência de não ser causa