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Métodos Quantitativos na Área de Saúde

Métodos Quantitativos na Área de Saúde. Rosangela Noé . A Estat í stica é uma disciplina que utiliza conceitos e m é todos para obter, organizar e analisar informa ç ões.

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Métodos Quantitativos na Área de Saúde

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Presentation Transcript


  1. Métodos Quantitativos na Área de Saúde Rosangela Noé

  2. A Estatísticaé uma disciplina que utiliza conceitos e métodos para obter, organizar e analisar informações. • A Bioestatísticaé um ramo da estatística que tem como foco a área de saúde e outras profissões relacionadas com ciências biológicas. Rosangela Noé

  3. BIOESTATÍSTICA • desempenha um papel crucial nas diversas fases da pesquisa científica Delineamento do estudo Apresentação Análise de dados Publicação Planejamento Cálculo da amostra Interpretação dos resultados Protocolo de pesquisa Artigo científico Monografia Tese de mestrado e doutorado... Rosangela Noé

  4. PLANEJAMENTO • Tipo de Estudo - observacional - experimental • Cálculo do tamanho da amostra - técnicas de amostragem • Protocolo de pesquisa - construção do questionário - informatização dos dados

  5. CONCEITO Variável. Denomina-se variável qualquer tipo de dado que pode apresentar mais de um valor. - pressão arterial sistólica (mmHg) - idade (anos) - evolução hospitalar (alta, óbito) - intensidade da dor (leve, moderada e intensa) • ajuda a definir como os dados deverão ser sumarizados e o método estatístico mais adequado a ser aplicado Rosangela Noé

  6. ANÁLISE EXPLORATÓRIA • A análise exploratória dos dados é um estágio inicial para verificar e descrever as medidas estatísticas e matemáticas dos dados o que, melhora a eficiência da análise estatística (Alves, 1987; Farias, 1999) e para auxiliar na decisão das hipóteses que podem ser assumidas (Hamlett et al., 1986; Folegatti, 1996). • Recursos gráficos: - diagrama de caixa ("box plots") - gráfico por colunas - gráfico por linhas Rosangela Noé

  7. rrrrr Diagrama de caixa Rosangela Noé

  8. Gráfico de colunas Gráfico de linhas Rosangela Noé

  9. ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA As técnicas estatísticas conhecidas como análise de sobrevida são utilizadas quando se pretende analisar um fenômeno em relação a um período de tempo, isto é, ao tempo transcorrido entre um evento inicial, no qual um sujeito em um estado particular e um evento final, que modifica este estado. Problema: Recentemente uma nova classificação da Insuficiência Cardíaca (IC), baseada em estágios, foi proposta pela ACC/AHA. O objetivo do estudo é avaliar o desempenho prognóstico desta classificação quando aplicada em uma coorte de pacientes com doença de chagas. Em 538 pacientes com ECG alterado, a classificação foi aplicada da seguinte forma: • estágio A: ECO normal (n = 264) • estágio B: ECO alterado, sem sinais de IC (n = 199) • estágio C: IC presente, compensada (n = 52) • estágio D: IC avançada (n = 23)

  10. Método estatístico: curvas de sobrevida de Kaplan-Meier, estratificadas por subgrupos (representados pelos estágios da classificação de IC) e comparadas por meio da estatística de log-rank. Conclusão:segundo a estatística de log-rank observou-se que existe diferença significativa na curva de sobrevida dos pacientes chagásicos entre os diferentes estágios da doença ( p < 0,0001).

  11. ANÁLISE DE VARIÂNCIA para medidas repetidas A análise de variância para medidas repetidas é utilizada quando se pretende estudar uma variável quantitativa (numérica) avaliada em vários momentos (> dois) no mesmo grupo de indivíduos. Problema: Recentemente uma nova droga A foi lançada no mercado para controle da pressão arterial. O objetivo do estudo éverificar se a droga A é eficaz no tratamento da hipertensão arterial,testando se existe variação significativa na pressão arterial sistólica (PAS) ao longo de quatro momento do tratamento. Uma amostra de 50 pacientes com hipertensão arterial foram tratados com a droga A durante seis meses consecutivos.

  12. Método estatístico:Análise de Variância de um fator (ANOVA) para medidas repetidas e o teste de comparações múltiplas de Bonferroni. Conclusão:segundo a ANOVA observou-se que existe queda significativa na pressão arterial média ao longo do tratamento (p = 0,001). O teste de Bonferroni identificou que o momento inicial foi significativamente maior que os demais; e que o 1° mês é maior que 3° e 6°, e o 3° não difere significativamente do 6° mês.

  13. ANÁLISE DE REGRESSÃO LOGÍSTICA O modelo de regressão logístico é recomendado quando o interesse está na ocorrência ou não de um determinado evento, ou seja, a variável resposta Y équalitativa dicotômica (assumindo os valores 0 e 1). Por exemplo, a evolução hospitalar pode ser classificada em óbito (1) e alta (0). A regressão logística permite estudar o efeito independente de uma variável sobre a resposta dicotômica, controlado para todas as outras covariáveis. Problema:Fatores de risco associados com infarto agudo do miocárdio (IAM) na região metropolitana de São Paulo. O objetivo é identificar os fatores de risco associados com o infarto (IAM), com as respectivas forças de associação nesta região. Os casos eram pacientes com diagnóstico de primeiro IAM e os controles eram indivíduos sem doença cardiovascular conhecida. Foram incluídos 271 casos e 282 controles provenientes de 12 hospitais. Os fatores avaliados foram (18): raça, escolaridade, estado civil, renda familiar, história familiar de insuficiência coronariana, antecedentes de hipertensão arterial e de diabetes mellitus, reposição hormonal em mulheres, tabagismo, atividade física, consumo de álcool, colesterol total, LDL-colesterol, HDL-colesterol, triglicérides e glicose, índice de massa corporal e relação cintura-quadril.

  14. Método estatístico: análise de regressão logística para predizer o óbito a partir de variáveis demográficas e clínicas de uma amostra de 553 pacientes. aaaa aaaa aaa daaaaaaadddd Conclusão: estas variáveis encontram-se independentemente associadas com IAM na região metropolitana de São Paulo.

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