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

Questão 59 - Bebês GIG

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:

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:

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

$X^{2}=\sum {\frac {(O-E)^{2}}{E}}$

                      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 Info^TM , obtêm-se:

Valor do qui-quadrado obtido pelo software Epi Info^TM

Statistical Tests

	X²	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

$RR={\frac {P({\text{desfecho}}\ {\big |}\ {\text{exposto}})}{P({\text{desfecho}}\ {\big |}\ {\text{nao}}-{\text{exposto}})}}$

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 Info^TM

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 Info^TM . 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

Comparação entre grupos amostrais em saúde

Testes de hipóteses

Testes Qui-quadrado

Bioestatística computacional

Bibliografia

• 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.