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
Tabela de distribuição do qui-quadrado

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

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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