Iniciação à Pesquisa Científica em Saúde/ REPOSITÓRIO DE EXERCÍCIOS RESOLVIDOS/ Exercício 59: Bebês GIG

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Questão 59 - Bebês GIG[editar | editar código-fonte]

Acredita-se que o ganho de peso materno possa influenciar o peso neonatal. Um estudo longitudinal prospectivo acompanhou uma coorte de gestantes saudáveis e buscou associar o ganho de peso na gravidez e relação peso / idade gestacional de nascimento de seu bebê. Os nascimentos prematuros e estados patológicos de desnutrição fetal foram excluídos. Os dados foram coletados em um sistema eletrônico de informação e os grupos de interesse foram comparados.

Neonato GIG Neonato AIG Total
Ganho de peso excessivo 29 31 60
Ganho de peso normal 16 77 92
Total 45 108 152

GIG: peso grande para idade gestacional

AIG: peso adequado para idade gestacional

Analise a tabela de contingência 2X2, faça os cálculos necessários e responda as questões, apresentando como você obteve elementos para as respostas:

Solenidades. Homenagens (16777957485).jpg

a) Existe associação entre entre ganho de peso excessivo na gravidez e nascimento de bebês grandes (GIG)? (utilize 95% de confiança)

b) Escolha uma medida para estimar a força desta associação, calcule e interprete, utilizando também um intervalo de confiança de 95%

c) Qual foi o delineamento epidemiológico deste estudo, os sujeitos da pesquisa e para qual população será possível fazer inferência estatística?

d) Baseado no delineamento deste estudo científico e nos conceitos da Medicina Baseada em Evidências, qual seria o nível de evidência e grau de recomendação para os achados do estudo?

Explique suas respostas e fundamente-as com referências bibliográficas.

Resposta da questão:[editar | editar código-fonte]

a)   A associação entre o ganho de peso excessivo na gravidez e o nascimento e bebês grandes (GIG) apenas será provada com a realização de cálculos estatísticos. Dessa forma, se faz necessária a realização do chamado Teste de Hipóteses que comprova ou não a procedência da relação entre um fator de exposição e um determinado desfecho. Para tal, é importante postular duas hipóteses, uma chamada hipótese de nulidade (H0), que prova independência entre os fatores, e uma hipótese alternativa (H1), que prova relação entre os fatores. Na questão apresentada, as duas hipóteses são:

  • H0: GIG independem do ganho de peso excessivo na gravidez
  • H1: GIG dependem do ganho de peso excessivo na gravidez

A partir de agora será possível seguir os passos de um testes de hipóteses, os quais serão explicados a seguir conjuntamente à aplicação dos dados do exercício.

                      I.      Estabelecer o nível de significância(α): depois de escolhidas as hipóteses é necessário definir qual a probabilidade de se afirmar corretamente que existe relação entre GIG e ganho de peso excessivo. Para alcançar o nível de significância usaremos como base seu complementar, o grau de confiança (1-α). No caso, usaremos 0,95 (ou 95%) de confiança, ou seja, um α=0,05. Isso significa que em 95% dos casos de análise dos fatores, a H1 estará correta.

Fórmula de qui-quadrado

                      II.       Determinar e calcular a estatística do teste: para se alcançar a associação de fator-desfecho em valores estatísticos é possível utilizar o Teste Qui-quadrado (X2). Esse teste compara frequências observadas (O) em cada categoria da tabela de contingência com as frequências esperadas (E) e é usado para determinar possíveis associações entre dados categóricos. É dado pela fórmula ao lado.

Apesar de existir a fórmula, é possível calcular o valor de X2 por meio de softwares estatísticos. Assim, aplicando os dados da tabela em questão no programa Epi InfoTM , obtêm-se:

Valor do qui-quadrado obtido pelo software Epi InfoTM

Statistical Tests
2 Tailed P
Uncorrected 17.0224 0.00003694

Tabela de distribuição do qui-quadrado

Distribuição Qui-Quadrado 𝛘²
Área à Direita do Valor Crítico
Graus de Liberdade 0,995 0,99 0,975 0,95 0,90 0,10 0,05 0,025 0,01 0,005
1 0,001 0,004 0,016 2,706 3,841 5,024 6,635 7,879
2 0,010 0,020 0,05) 0,103 0,211 4,605 5,991 7,378 9,210 10,597
3 0,072 0,115 0,216 0,352 0,584 6,251 7,815 9,348 11,345 12,838
4 0,207 0,297 0,484 0,711 1,064 7,779 9,488 11,143 13,277 14,860
5 0,412 0,554 0,831 1,145 1,610 9,236 11,071 12,833 15,086 16,750
6 0,676 0,872 1,237 1,635 2,204 10,645 12,592 14,449 16,812 18,548
7 0,989 1,239 1,690 2,167 2,833 12,017 14,067 16,013 18,475 20,278
8 1,344 1,646 2,180 2,733 3,490 13,362 15,507 17,535 20,090 21,955
9 1,735 2,088 2,700 3,325 4,168 14,684 16,919 19,023 21,666 23,589
10 2,156 2,558 3,247 3,940 4,865 15,987 18,307 20,483 23,209 25,188
11 2,603 3,053 3,816 4,575 5,578 17,275 19,675 21,920 24,725 26,757
12 3,074 3,571 4,404 5,226 6,304 18,549 21,026 23,337 26,2)7 28,299
13 3,565 4,107 5,009 5,892 7,042 19,812 22,362 24,736 27,688 29,819
14 4,075 4,660 5,629 6,571 7,790 21,064 23,685 26,119 29,141 31,319
13 4,601 5,229 6,262 7,261 8,547 22,307 24,996 27,488 30,578 32,801
10 5,142 5,812 6,908 7,962 9,312 23,542 26,296 28,845 32,000 34,267
17 5,697 6,408 7,564 8,672 10,085 24,769 27,587 30,191 33,409 35,718
18 6,265 7,015 8,231 9,390 10,865 25,989 28,869 31,526 34,805 37,156
19 6,844 7,633 8,907 10,117 11,651 27,204 30,144 32,852 36,191 38,582
20 7,434 8,260 9,591 10,851 12,443 28,412 31,410 34,170 37,566 39,997
21 8,034 8,897 10,283 11,591 13,240 29,615 32,671 35,479 38,932 41,401
22 8,643 9,542 10,982 12,338 14,042 30,813 33,924 36,781 40,289 42,796
23 9,260 10,196 11,689 13,091 14,848 32,007 35,172 38,076 41,638 44,181
24 9,886 10,856 12,401 13,848 15,659 33,196 36,415 39,364 42,980 45,559
23 10,520 11,524 13,120 14,611 16,473 34,382 37,652 40,646 44,314 46,928
26 11,160 12,198 13,844 15,379 17,292 35,563 38,885 41,923 45,642 48,290
27 11,808 12,879 14,573 16,151 18,114 36,741 40,113 43,194 46,963 49,645
28 12,461 13,565 15,308 16,928 18,939 37,916 41,337 44,461 48,278 50,993
29 13,121 14,257 16,047 17,708 19,768 39,087 42,557 45,722 49,588 52,336
30 13,787 14,954 16,791 18,493 20,599 40,256 43,773 46,979 50,892 53,672
40 20,707 22,164 24,433 26,509 29,051 51,805 55,758 59,342 63,691 66,766
50 27,991 29,707 32,357 34,764 37,689 63,167 67,505 71,420 76,154 79,490
60 35,534 37,485 40,482 43,188 46,459 74,397 79,082 83,298 88,379 91,952
70 43,275 45,442 48,758 51,739 55,329 85,527 90,531 95,023 100,425 104,215
80 51,172 53,540 57,153 60,391 64,278 96,578 101,879 106,629 112,329 116,321
90 59,196 61,754 65,647 69,126 73,291 107,565 118,145 118,136 124,116 128,299
100 67,328 70,065 74,222 77,929 82,358 118,498 124,342 129,561 135,807 140,169

III. Comparar o valor calculado de X2 com a tabela de distribuição de qui-quadrado: depois de calculado o X2 é possível fazer a análise do valor obtido. Para isso, usa-se uma tabela de distribuição de qui-quadrado como a ilustrada ao lado; nela estão distribuídos valores de X2 de acordo com níveis de significância e graus de liberdade. O grau de liberdade de um amostra mede o volume de informação disponível nos dados que pode ser usada para estimar um parâmetro populacional e é dado pela fórmula gl=n-1, na qual n é o número de grupos observados em uma experiência estatística. No exercício temos n=2 (fator de exposição e desfecho) portanto faremos a análise de X2 usando 1 grau de liberdade. Assim, levando-se em consideração α= 5% é possível observar que o valor de referência para o qui quadrado é 3,84, qualquer valor acima desse, refuta H0 e qualquer valor abaixo desse, valida H0. Dessa forma, como o valor de X2 alcançado na questão foi 17,0224 tem-se a negação de H0.

                   IV.       Resolver o teste: como foi observado no tópico anterior, a hipótese de nulidade foi refutada usando-se o valor de qui-quadrado. Isso significa, que no exercício analisado, existe associação entre o ganho de peso excessivo na gravidez e o nascimento de bebês grandes, confirmando, portanto, H1.

b)   Para poder-se avaliar a força de associação entre um fator de exposição e um desfecho de interesse, que na questão se configuraram como ganho de peso excessivo na gravidez e o nascimento de bebês grandes (GIG) respectivamente, é necessário que se faça o cálculo do Risco Relativo (RR)  entre esses dois elementos. Essa é uma medida de associação relativa útil em estudos coorte prospectivos, que buscam comparar as probabilidades de um desfecho em dois diferentes grupos, como é o caso da questão. O RR consiste na razão entre o risco de ocorrência de um desfecho em um grupo exposto e o risco de ocorrência desse mesmo desfecho em um grupo não exposto. Sua fórmula e possíveis interpretações de resultados estão ilustrados a seguir.

Fórmula de risco relativo

RR=1 não há associação

RR>1 associação de risco

RR<1 associação de proteção

Valor do risco relativo e do intervalo de confiança obtido pelo software Epi InfoTM

Risk-based Parameters
Estimate Lower Upper
Risk Ratio 2.8094 1.6753 4.7110

O cálculo de RR também pode ser feito por meio do software Epi InfoTM . Deste modo, utilizando os dados da questão obtém-se>>>

O valor de RR>1 alcançado confirma associação de risco entre exposição e desfecho encontrada no exercício anterior; com essa medida, contudo, encontra-se a grandeza dessa relação. Como pode ser visto na primeira coluna da tabela acima, o valor alcançado é RR=2,8094; o que significa que o risco de nascer um bebê GIG quando há ganho excessivo de peso na gravidez é 2,8 vezes maior do que quando há ganho de peso normal.           

Essa medida estatística, porém, é pontual e não há certeza se esse é um achado de acaso ou de confiança. Para medir a incerteza desse dado deve-se calcular um intervalo de confiança cuja largura reflita a quantidade da variação do estimador RR na população. Nessa questão usaremos um intervalo de 95% de confiança. A tabela acima expressa os valores mínimos (“lower”) e máximos (“upper”) que o RR pode atingir, isso significa que tem-se 95% de certeza que o risco de nascerem  bebês GIG  na população é de 1,67 a 4,71 maior quando há ganho de peso excessivo na gravidez.

Esquema de um estudo Coorte Prospectivo

c) O estudo em questão configura-se como sendo tipo Coorte Prospectivo. O termo coorte designa um grupo de pessoas que têm características em comum e são analisados ao longo do tempo para observação de um determinado desfecho, esse último aspecto também caracteriza a natureza longitudinal da pesquisa. Nos estudos prospectivos, o pesquisador acompanha um grupo exposto a um fator juntamente com um grupo que não está exposto a esse mesmo fator e espera a ocorrência ou não do desfecho. No caso da questão temos que os sujeitos da pesquisa são mulheres grávidas saudáveis, o fator de exposição é o ganho de peso excessivo e o desfecho o nascimento de bebês GIG. Dessa forma, poderia-se fazer inferência estatística dessa pesquisa para qualquer grupo que seja igual ao do estudo, ou seja, mulheres grávidas saudáveis, não valendo para os casos de nascimentos prematuros e de desnutrição patológica fetal.

d) Utilizando as diretrizes de classificação da medicina baseada em evidências (MBE) do “Oxford Centre for Evidence-based Medicine” e analisando os dados e conclusões da pesquisa em questão, tem-se que esse estudo pode ser classificado da seguinte maneira:

                     I.       Nível de evidência: por ser um estudo coorte prospectivo de população de limitada de pesquisa, pode-se classificá-lo como 3b

                   II.       Grau de recomendação: como foram encontradas evidências importantes no desfecho mas, pesquisas futuras com maior grupo de estudo poderão ter impacto nas estimativas estatísticas encontradas, pode-se classificá-lo como B.

Indexadores do tema deste exercício[editar | editar código-fonte]

Comparação entre grupos amostrais em saúde

Testes de hipóteses

Testes Qui-quadrado

Bioestatística computacional

Bibliografia[editar | editar código-fonte]

  • Pagano, M., Gauvreau, K.. Princípios de Bioestatística. 1ed. de 2004.
  • Vieira, S.. Introdução à Bioestatística. 3ed. De 1980.
  • Vieira, S.. Bioestatística: tópicos avançados. 3ed de 2010.
  • Lima-Costa, M.F., Barreto, S.A.. Tipos de estudos epidemiológicos: conceitos básicos e aplicações na área do envelhecimento. Epidemiologia e Serviços de Saúde, out./dez. 2003.
  • Medeiros et al. Níveis de evidência e graus de recomendação da medicina baseada em evidências. Revista AMRIGS, Porto Alegre, jan./jun. 2002.

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