Bioestat

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Bioestatística Básica

• Secretaria de Estado de Saúde do Distrito Federal
  
• Fundação de Ensino e Pesquisa em Ciências da
  Saúde (FPECS)
• Escola Superior de Ciências da Saúde
• (ESCS)
• Paulo Roberto Margotto
• Prof. Do Curso de Medicina da ESCS
• www.paulomargotto.com.br

Entendendo bioestatística básicaAutor(es) Paulo R. Margotto      
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Bioestatística Básica

• Programa
• Importância da Bioestatística
• Variáveis
• População e Amostras
• Apresentação dos dados em tabelas
• Medidas de Tendência Central
• Distribuição Normal
• Correlação e Regressão
• Risco Relativo / Odds Ratio
• Teste de Hipóteses
• Exercício de Medicina Baseado em Evidências
• Teste de Fisher
• Teste t
• 13 Análise de Variância (ANOVA)
• 14 -Escolha de Teste Estatístico
• 15-Testes Estatísticos não Paramétricos
• 16- Sensibilidades/Especificidade/Curva ROC

Margotto, PR (ESCS)
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Bioestatística Básica
Depende, em boa parte, do
conhecimento sobre Bioestatística

• A condução e avaliação de uma pesquisa
• Comparação entre dois ou mais grupos ou amostras
  (grupo tratado / grupo controle)

Avaliação da eficácia do tratamento (significação)

• Estar alerta a variáveis interferentes nos
  resultados
• Variações mostrais
• Diferenças entre grupos

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Bioestatística Básica
Os testes estatísticos são utilizados para
Comparar amostras (houve modificação dos grupos
inicialmente semelhantes após o início da
intervenção) Detectar variáveis
interferentes Analisar se o tratamento
depende de outras variáveis (peso, idade,
sexo)
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Bioestatística Básica
A ciência não é um conhecimento definitivo sobre
a realidade, mas é um conhecimento hipotético que
pode ser questionado e corrigido. Ensinar
ciências não significa apenas descrever fatos,
anunciar leis e apresentar novas descobertas,
mas
Ensinar o método científico
Maneira crítica e racional de buscar conhecimento
Vieira S., 1991.
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• Variáveis (dados)
• Qualitativas (diferentes categorias sem valores
  numéricos)
• -Nominal sexo, cor, grupo sanguíneo, causa
  da morte
• -Ordinais (ordenação natural) Grau de
  instrução, aparência, estágio da doença, status
  social
• Quantitativos ou Contínuos (dados expressos por
  nº) idade, altura, peso, renda familiar
• -Discretas( associação entre valores e
  números inteiros) idade em anos completos
• -Contínua (pode assumir qualquer valor no
  subconjunto de números reais) peso
• População e Amostra
• População Conj. de elementos com determinada
  característica
• Amostra Subconjunto com menor nº de
  elementos
• Independentes grupo selecionados com tratamento
  distinto
• Dependentes para cada elemento do grupo tratado
  existe um grupo controle semelhante (sexo, idade,
  etc)
• Comparação intra-individuo (o grupo submetido ao
  tratamento é o seu próprio controle)

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Bioestatística Básica

• Apresentação dos Dados em Tabelas
• Componentes das tabelas
• Título Explica o conteúdo
• Corpo Formado pelas linhas e colunas dos dados
• Cabeçalho específica o conteúdo das colunas
• Coluna indicadora específica o conteúdo das
  linhas
• Opcional fonte, notas, chamadas

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Bioestatística Básica
Nascidos vivos no Maternidade do HRAS segundo o
ano de registro Título Cabeçalho (separado do
corpo por um traço horizontal)
Ano de Registro Freqüência Freqüência relativa
1998 (1) 8328 32,88 (8828/25494)
1999 (1) 8214 32,22
2000 (1) 8898 34,90
Coluna indicadora Coluna indicadora Coluna indicadora
Total 25494 100
Fonte Margotto, PR (2001) Nota dados retirados do livro da sala de parto (1) os RN lt 500g não foram incluídos. (chamadas) Fonte Margotto, PR (2001) Nota dados retirados do livro da sala de parto (1) os RN lt 500g não foram incluídos. (chamadas) Fonte Margotto, PR (2001) Nota dados retirados do livro da sala de parto (1) os RN lt 500g não foram incluídos. (chamadas)
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Bioestatística Básica
Tabela de Contingência ou de Dupla Entrada (cada
entrada é relativa a um dos fatores) Gestantes
sem pré-natal/gestantes com pré-natal e
mortalidade perinatal
Fator Mortalidade Perinatal Total
Sim Não
Gestantes sem pré-natal 55 833 938
Gestantes com pré-natal 156 6720 6876
Permite calcular o risco, a freqüência (incidência) entre expostos e não expostos a um determinado fator (será discutido adiante). Permite calcular o risco, a freqüência (incidência) entre expostos e não expostos a um determinado fator (será discutido adiante). Permite calcular o risco, a freqüência (incidência) entre expostos e não expostos a um determinado fator (será discutido adiante).
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Bioestatística Básica

• Tabelas de distribuição de freqüências
• Peso ao nascer de nascidos vivos, em Kg

2,522 3,200 1,900 4,100 4,600 3,400
2,720 3,720 3,600 2,400 1,720 3,400
3,125 2,800 3,200 2,700 2,750 1,570
2,250 2,900 3,300 2,450 4,200 3,800
3,220 2,950 2,900 3,400 2,100 2,700
3,000 2,480 2,500 2,400 4,450 2,900
3,725 3,800 3,600 3,120 2,900 3,700
2,890 2,500 2,500 3,400 2,920 2,120
3,110 3,550 2,300 3,200 2,720 3,150
3,520 3,000 2,950 2,700 2,900 2,400
3,100 4,100 3,000 3,150 2,000 3,450
3,200 3,200 3,750 2,800 2,720 3,120
2,780 3,450 3,150 2,700 2,480 2,120
3,155 3,100 3,200 3,300 3,900 2,450
2,150 3,150 2,500 3,200 2,500 2,700
3,300 2,800 2,900 3,200 2,480 -
3,250 2,900 3,200 2,800 2,450 -
Menor peso 1570g Maior peso 4600g
Como transformar está tabela em uma Tabela de
Distribuição de Freqüência ?
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Bioestatística Básica

• Tabelas de distribuição de freqüências 3 colunas
• Definir as faixas de peso (Classes)

Classe Ponto Médio Freqüência
1,5? 2,0 1,75 3
2,0? 2,5 2,25 16
2,5? 3,0 2,75 31
3,0? 3,5 3,25 34
3,5? 4,0 3,75 11
4,0 ? 4,5 4,25 4
4,5? 5,0 4,75 1

• Intervalo de classe (0,5Kg) intervalo coberto
  pela classe
• Extremo de classelimites dos intervalos de
  classe
• 1,5 ? 2,0 fechado a esquerda (não pertencem a
  classe os
• Valores ? 2 pertencem a classe os valores ?
  1,5)
• - Ponto médio soma dos extremos da classe 2
• N º de classes K 1 3,222 log n (em geral
  5-20)
• no exemplo K 1 3,222 log 100 7,444 (7 ou
  8 classes)

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Bioestatística Básica

• Apresentação dos dados em gráficos
• -título (pode ser colocado tanto acima como
  abaixo)
• -escala (crescem da esquerda para a direita e de
  baixo para cima).
• - legendas devem ser colocadas à direita do
  gráfico.

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Bioestatística Básica
Gráfico de barras é usado para apresentar
variáveis qualitativas ou variáveis ordinais.
Veja no gráfico de barras os dado da tabela 1.
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Bioestatística Básica
Gráfico de setores é usado para apresentar
variáveis qualitativas ou variáveis ordinais.
Calcular os ângulos centrais das diversas
categorias, marcando-os na circunferência e
separando-os com o traçado de raios.
Como calcular o ângulo central de cada
categoria 100 360 Freqüência
relativa (f) valerá X e o ângulo central X
360 x f 100
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Bioestatística Básica
Histograma Os dados apresentados em tabelas de
distribuição de freqüência são apresentados
graficamente em histogramas.
Freqência
Peso ao nascer
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Bioestatística Básica
Polígono de freqüência Os dados apresentados em
tabela de distribuição de freqüências também
podem ser apresentados em gráficos denominados
polígonos de frequência. Após serem marcados os
pontos na abscissa (pontos médios das classes) e
na ordenada (freqüência relativas), fechar o
polígono unindo os extremos nos pontos de
abscissas iguais aos pontos médios de uma classe
imediatamente inferior a primeira e de uma classe
imediatamente superior à última.
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Bioestatística Básica

• BOX PLOT a caixa é formada por
• -mediana (linha central) estimativa da tendência
  central
• a sua posição indica a presença de simetria
  (central) e próxima a dos percentis (assimetria)
• -percentis 25 e 75 (obtidos pelo método Tukeys
  Hinges) amplitude interquartil-estima a
  Variabilidade dos dados
• -whiskers (bigodes de gatos)
• -valores máximos e mínimos (distribuição
  normal)
• -distribuição assimétrica os dados
  máximo e mínimos se desviam do P25-P75
• -gt1,5 AIQ valores
  discrepantes(outliers)
• -gt2,5 AIQ valores extremos
  (extremes-assinalados com asterisco)

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Bioestatística Básica
Dias de internação na coleta da hemocultura por
faixas de peso ao nascer
Denise Nogueira da Gama Cordeiro
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Bioestatística Básica
Medidas de Tendência Central (Valor de ponto em
torno do qual os dados se distribuem) Variância e
Desvio Padrão avalia o grau de dispersão quanto
cada dado se desvia em relação a média) Média
aritméticasoma dos dados ? nº deles (dá a
abscissa do centro de gravidade do conjunto de
dados)
Peso ao nascer em Kg de 10 RN Peso ao nascer em Kg de 10 RN Peso ao nascer em Kg de 10 RN Peso ao nascer em Kg de 10 RN
2,5 2,0 3,0 4,0
3,0 1,0 1,5 -
3,5 1,5 2,5 -
A média aritmética (representa-se por X é
2,53,03,5 ... 4,0 2,45
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Bioestatística Básica
Medidas de Tendência Central Média
Aritmética Cálculo da média de dados em Tabela de
Distribuição de Frequência
Classe Ponto Médio Freqüência
1,5? 2,0 1,75 3
2,0? 2,5 2,25 16
2,5? 3,0 2,75 31
3,0? 3,5 3,25 34
3,5? 4,0 3,75 11
4,0 ? 4,5 4,25 4
4,5? 5,0 4,75 1
n100 Média (X) ponto médio de cada classe x
respectiva freqüência divido pelo n X
1,75x3 2,25x16 ... 4,25x4 4,75x1 300 3
Kg 100
100
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Bioestatística Básica

• Medida de Tendência Central
• Medida de dispersãoindicadores do grau de
  variabilidade dos individuos em torno das medidas
  de tendência central
• Variância
• Medir os desvios em relação a média
• (diferença de cada dado e a média)
• Não há média dos desvios pois sua soma é igual a
  zero
• Ex. 0,4,6,8,7
• X (média) 04687 25 5
• 5 5
• X X (desvio em relação a média)
• 0 - 5 - 5
• 4 5 -1 A soma dos desvios é igual a zero
• 6 5 1
• 8 5 3 (-5 -1)132 - 6 6 0
• 7 5 2

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Bioestatística Básica
Medidas de Tendência Central Variância Soma dos
quadrados dos desvios
Dados X Desvios (X X) Quadrado dos desvios (X X) 2
0 - 5 25
4 - 1 1
6 1 1
8 3 9
7 2 4
?x 5 ? (x ?x) 0 ? (x ?x) 2 40
A soma do quadrado dos desvios não é usada como
medida de dispersão, porque o seu valor cresce
com o nº de dados Grupo I 60, 70 e 80 Kg -
Grupo II 60, 60, 70, 70, 80, 80 Kg
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Bioestatística Básica
Medidas de Tendência Central Variância Cálculo da
soma dos quadrados dos desvios
Grupo I Grupo I Grupo I Grupo II Grupo II Grupo II
X (x X) (x X) 2 X (x X) (x X) 2
60 - 10 100 60 - 10 100
70 zero zero 60 - 10 100
80 10 100 70 zero zero
70 zero zero
80 10 100
80 10 100
zero 200 zero 400
Então, para medir a dispersão dos dados em
relação à média, usa-se a variância (S2) que leva
em consideração o n S2 soma dos quadrados dos
desvios n 1 Para os dados 0, 4, 6, 8 e 7 a S2
40 40 10
5 1 4
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Bioestatística Básica I
Medidas de Tendência Central Desvio Padrão Raiz
quadrada da variância, sendo representava por S
tem a mesma unidade de medida dos dados Ex.
0,4,6,8,7. S2 (variância) 10 s (desvio
padrão) v10 3,16 Coeficiente de variância
(CV) Razão entre o desvio padrão a a média x
100 CV sx 100 X Ex. Grupo I 3,1,5 anos (x 3
anos s2 4 s2) CV 66,7 Grupo II
55,57,53 anos (x 55 anos s2 4 s 2) CV
3,64 Vejam à dispersão dos dados em ambos os
grupos é a mesma, mas os CV são diferentes (no
grupo I a dispersão relativa é ALTA)
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Bioestatística Básica

• Distribuição Normal
• Variáveis aleatórias variam ao acaso (peso ao
  nascer)
• Gráficos com 2 extremos um máximo e um mínimo e
  entre eles, uma distribuição gradativa (maioria
  dos valores ao redor da média) Curva de Gauss
  As medidas que originam a estes
• gráficos são variáveis com distribuição normal

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Bioestatística Básica

• Distribuição Normal
• Características
• A variável (peso ao nascer) pode assumir
  qualquer valor real
• O Gráfico da distribuição normal é uma curva em
  forma de sino, simétrico em torno da média (?)
  (se lê mi).
• A área total da curva vale 1, significando que a
  probabilidade de ocorrer qualquer valor real é 1.
• Pelo fato da curva ser simétrica em torno da
  média, os valores maiores do que a média e os
  valores menores do que a média ocorrem com igual
  probabilidade.

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Bioestatística Básica

• Distribuição Normal
• Predicção de uma valor entre dois nº quaisquer
• Ex. A probabilidade de ocorrência de um valor gt
  0 é 0,5, mas qual é a probabilidade de ocorrer um
  valor entre 0 e z 1,25?

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Bioestatística Básica

• Distribuição Normal
• Predicção de uma valor
• Usar tabela de Distribuição Normal

Como usar esta tabela? Localizar na 1a coluna o
valor 1,2 Na 1a linha, está o valor 5. n0 1,2
compõe com o algarismo 5, o n0 z 1,25. No
cruzamento da linha 1,2 com a coluna 5 está o
número 0,3944. Está é a probabilidade (39,44) do
ocorrer valor entre zero e z 1,25.
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Bioestatística Básica
0 1 2 3 4 5 6
0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239
0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636
0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026
0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406
0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772

0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123
0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454
0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2703 0,2734 0,2764
0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051
0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315

1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554
1,1 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770
1,2 0,3849 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962
1,3 0,4032 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131
1,4 0,4192 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279
Probabilidade de ocorrer valor entre zero e 1,25
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Bioestatística Básica

• Distribuição Normal
• Predicção de uma valor qual é a probabilidade
  de um individuo apresentar um colesterol entre
  200 e 225 mg
• ? (média) 200 mg / ? desvio padrão 20 mg

Cálculo da probabilidade associado à
Distribuição normal Z X - ? ?
média ? ? desvio
padrão ? X valor
pesquisado
A estatística Z mede quanto um determinado valor
afasta-se da média em unidades de Desvio padrão
(quando coincide c/ a média, o escore é Z 0)
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Bioestatística Básica

• Distribuição Normal
• Predicção de uma valor
• Z X 200 1,25
• 20

Consultando a Tabela de Distribuição normal,
vemos que a probabilidade de Z assumir valor
entre 0 e Z 1,25 é 0,3944 ou 39,44
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Bioestatística Básica
0 1 2 3 4 5 6
0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239
0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636
0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026
0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406
0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772

0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123
0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454
0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2703 0,2734 0,2764
0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051
0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315

1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554
1,1 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770
1,2 0,3849 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962
1,3 0,4032 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131
1,4 0,4192 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279
Probabilidade de ocorrer valor entre zero e 1,25
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Bioestatística Básica

• Distribuição Normal
• Predicção de uma valor

Outro exemplo Qual é a probabilidade uma pessoa
apresentar menos do que 190mg de colesterol.
Para resolver este problema, é preciso "reduzir"
o valor X 190. Obtém-se então Z 190 - 200
- 0,50 . 20
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Bioestatística Básica
Na Tabela de Distribuição Normal, a probabilidade
de ocorrer valor maior que a média 0 é
0,5então, a probabilidade pedida é 0,5
0,1915 0,3085 ou 30,85
0 0 1 2 3 4 5 6
0,0 0,0000 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239
0,1 0,0398 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636
0,2 0,0793 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026
0,3 0,1179 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406
0,4 0,1554 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772

0,5 0,1915 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123
0,6 0,2257 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454
0,7 0,2580 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2703 0,2734 0,2764
0,8 0,2881 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051
0,9 0,3159 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315

1,0 0,3413 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554
1,1 0,3643 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770
1,2 0,3849 0,3869 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962
1,3 0,4032 0,4049 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131
1,4 0,4192 0,4207 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279
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35
Bioestatística Básica

• Correlação / Regressão
• Correlação

• Associaçao entre duas variaveis peso e altura em
  quanto aumenta o peso à medida que aumenta a
  altura?
• Diagrama de dispersão
• X Horizontal (eixo das abscissas) variável
  independente ou explanatória
• Y Vertical (eixo das ordenadas) variável
  dependente

A correlação quantifica quão bem o X e Y variam
em conjunto
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Bioestatística Básica
Correlação Correlação - Sem correlação
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Bioestatística Básica
Correlação / Regressão
Comp Peso Comp Peso
104 23,5 98 15,0
107 22,7 95 14,9
103 21,1 92 15,1
105 21,5 104 22,2
100 17,0 94 13,6
104 28,5 99 16,1
108 19,0 98 18,0
91 14,5 98 16,0
102 19,0 104 20,0
99 19,5 100 18,3
Observem que à medida que o comprimento dos cães
aumenta (variável explanatória) o peso aumenta
(variável dependente)
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Bioestatística Básica

• Correlação / Regressão
• Coeficiente de correlação (r de Pearson)
• Expressa quantitativamente as relações entre duas
  variáveis
• r 0,8 1 forte
• r 0,5 0,8 moderada
• R 0,2 0,5 fraca
• r 0 0,2 insignificante
• Cálculo do r
• r ?xy - ?x?y
• n 000000000

Débito cardíaco e Pressão arterial r0,38
(correlação fraca) Kluckow et al
?x2 (?x)2 n
?y2 (?y)2 n
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Bioestatística Básica

• Correlação / Regressão
• Correlação grau de associação / Regressão
  capacidade
• entre 2 variáveis de predicção de
  um valor baseado no
  conhecimento do outro
• (prever Y conhecendo-se o X)
• Equação da Reta de Regressão
• Y a bx (a Y bx)
• a coeficiente angular (inclinação da reta)
• b coeficiente linear (intersecção da reta com o
  eixo X)

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Bioestatística Básica

• Correlação / Regressão
• Exemplo a correlação entre o peso pré-gravídico
  e o peso do RN foi de 0,22. Aequação da reta Y
  2547, 79 12,8 x
• Assim, uma gestante com peso pré-gravídico de 60
  Kg espera-se um RN c/ peso de 3,315g
• R2 ( r squared) coeficiente de determinação
  proporção da variação total que é explicada. Peso
  pré gravídico e peso ao nascer
• r2 0,22 2 4,84 5
• ( o peso ao nascer é explicado pelo peso da mãe
  em apenas 5)
• (Tese de Doutorado Curvas de Crescimento
  Intra-uterinas Margotto, PR)

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Bioestatística Básica

• Correlação / Regressão
• Base excess e PaCO2
• Equação de regressão Y 1,07 BE 40 ,98
• r 0,94 / r 0.88 88

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(No Transcript)
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(No Transcript)
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INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO EM
PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESES
272
310
280
302
582
Taxa de eventos no grupo estudo (a/(ab)
Taxa de eventos no grupo controle (c/(cd)
Risco relativo a/(ab) / c(cd)
Redução do risco relativo (RRR)
Redução do risco absoluto
Número Necessário p/tratamento
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INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO EM
PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESES
O Intervalo de Confiança 95 significa que há
95 de probabilidade de que o intervalo calculado
contenha o verdadeiro valor do parâmetro
estudado. Por exemplo RISCO RELATIVO de
1,6 com IC95 de 1,2 a 2,05. Isto quer dizer
que no experimento realizado o valor encontrado
foi de 1,6 e que há 95 de probabilidade que o
verdadeiro valor seja um número qualquer entre
1,2 e2,05. Quando o intervalo de confiança
contém o valor 1,00 significa que não há
diferença estatística entre o grupo estudado e o
grupo controle. Quando o valor máximo do IC 95 é
menor que 1,00 o grupo de estudo se comportou de
modo significativamente melhor que o grupo de
controle e quando o valor mínimo do IC 95 for
maior que 1,00 significa que o grupo de estudo
foi significativamente pior que o grupo controle.
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INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO EM
PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESES
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Bioestatística Básica

• Teste de Hipótese
• Hipótese nula (H0) não há diferença
• Hipótese alternativa (H1) há diferença
• Hipótese resposta presumida e provisória que de
  acordo com critério será ou não rejeitada
• Processo para testar hipótese
• 1. Estabelecer Ho
• 2. Estabelecer H1
• 3. Determinar tamanho da amostra
• 4. Colher dados
• 5. Estudo estabelecido para verificar se o H0 é
  verdadeiro
• 6. Rejeitar ou não a H0

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Bioestatística Básica

• Teste de Hipótese
• Segundo R.A. Fisher todo experimento existe
  somente com o propósito de dar os fatos uma
  oportinidade de afastar a H0
• Erro tipo I rejeitar a H0 sendo verdadeira
  (fato obtido pelo azar)
• rara ocorrência estatística amostras pequenas
• Erro tipo II aceita a H0 sendo falsa (erro mais
  frequente)
• significação estatística máxima probabilidade de
  tolerar um erro tipo I.
• a 5 (p ?0,05) 5 de rejeitar a H0 (sendo
  verdadeira) e aceitar a H1
• a 1 (p ?0,01) 1 de rejeitar a H0 (sendo
  verdadeira) e aceitar a H1

a erro tipo I e erro tipo
II a erro tipo I e erro
tipo II

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Bioestatística Básica

• Exercício da Medicina Baseado em Evidências (MBE)
• Novo paradigma na prática clínica decisões com
  evidência da pesquisa clínica
• MBE uso consciencioso da melhor evidência na
  tomada de decisões integrado com a experiência
• Sem experiência clínica as práticas correm o
  risco de ser tiranizadas pela evidência
• Estratégia poderosa busca eletrônica
• -www.pubmed.com
• 
  -www.cochrane.org compêncio de reevisões
  sistemáticas dos estudos randomizados de todos os
  campos da medicina
• (Na medicina neonatal www.nichd.nih.gov/cohrane)
  
• -www.bireme.br
• -www.paulomargotto.com.br
• -www.neonatology.org

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69
Consultem
Exercício da medicina baseada em evidência (2008)Autor(es) Paulo R. Margotto      
Exercício da medicina baseado em evidênciasAutor(es) Paulo R. Margotto      
70
Bioestatística Básica

• MRE
• Conhecimento da Estrutura de um estudo da
  Avaliação de um tratamento

Resultados Resultados Resultados Total
Evento Não Evento
Sim (tratado) a b ab
Nâo (tratado) c d cd
Exposição
Medidas do efeito de tratamento RR (Risco
Relativo) a/n1 c/n2 RRR (redução do Risco
Relativo) 1 RR DR (Diferença de Risco) a/n1
c/n2 Número necessário para tratamento (NNT)
1

Diferença de risco
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INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO EM
PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESES
272
310
280
302
582
Taxa de eventos no grupo estudo (a/(ab)
Taxa de eventos no grupo controle (c/(cd)
Risco relativo a/(ab) / c(cd)
Redução do risco relativo (RRR)
Redução do risco absoluto
Número Necessário p/tratamento
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Objeto Planília-Editar
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Bioestatística Básica
MRE
RR 1 (sem efeito no tratamento) RR lt 1 ( o
risco de evento é menor no grupo tratado) Ex.
Redução do DAP (ductus arteriosus patente) no
grupo exposto a menor ou maior oferta hídrica RR
0,40 (IC 95 0,26 0,63) não contém 1 (é
significativo) RRR 1 RR 1 0,40 0,60 x
100 60 (redução de 60 do DAP no grupo com
menor oferta hídrica) DR - 0,19 NNT 5,3 ( o nº
necessário para tratar com restrição hídrica
para prevenir um caso de DAP é 5,3
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Bioestatística Básica
MRE

• Hemorragia peri/intraventricular (HP/HIV)
• grupo com menor x maior oferta hídrica
• RR 0,94 (IC a 95 0,52 1,72)
• RRR 1 0,94 0,06 x100 6 DR - 0,011
  NNT 90,9
• Interpretação
• A ingesta hídrica não afetou a incidência de
  HP/HIV (no intervalo de confiança do RR contém o
  1, que quando presente significa nulidade da
  associação)
• A restrição hídrica diminui a HP/HIV (não
  significativo)
• É necessário restringir líquido em 90,9 RN para
  evitar a ocorrência de 1 caso de HP/HIV

Quanto melhor o tratamento, menor o NNT
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Bioestatística Básica
MRE

• Uso da dexametasona no tratamento da
• Displasia broncopulmonar (DBP) e efeito
  colateral
• Hiperglicemia RR 1,27 (IC a 95 0,99
  1,63).
• Há um aumento da glicemia em 27 dos pacientes
• (1,25 x 100 127 100 27).
• Não significativo, pois o IC contem a unidade
• Hipertrofia do miocárdio RR 9,0 (IC a 95
  1,2 67,69).
• Aumento significativo de 9 vezes
• (o intervalo não contém a unidade)

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Bioestatística Básica
MRE
A apresentação dos Dados Vejam a apresentação
dos resultados RR (95 IC) Ingesta hídrica
menor x maior Ductus arteriosus
patente Hemorragia peri/intraventricular Ef
eitos colaterais do uso da dexametasona na
DBP Hiperglicemia Hipertrofia do miocárdio

Quando a linha
horizontal estiver a esquerda (RRlt1) redução do
evento quando à direita (RRgt 1) aumento do
evento Toda vez que a linha horizontal tocar a
linha vertical significa qu o RR não é
significativo
1
1
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Exercício da Medicina Baseado em Evidências

• Risco Relativo/Odds Ratio
• Intervalo de confiança
• Estima a magnitude da associação
• Informa a variabilidade da estimativa
• (através da amplitude dos limites inf e sup)
• Exemplo Redução do ductus arteriosus patente no
  grupo exposto a menor ou maior oferta hídrica
• RR 0,40 (IC a 95 0,26 0,63) não contém o 1
  (é significativo na plt 0,05)
• RRR 1 0,40 0,60 x 100 60 (redução do DAP
  no grupo com menor oferta hídrica) reduz entre 37
  74)
• NNT 5,3 ( o nº necessário para tratar com
  restrição hídrica para prevenir um caso de DAP é
  5,3)

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Margotto PR, ESCS
77
INTERPRETAÇÃO DO RISCO RELATIVO/ODDSRATIO EM
PERINATOLOGIA/TESTE DE HIPÓTESES
78
Forest plot

• Mostra visualmente os resultados de uma
  meta-análise

• Faz uma estimativa visual da quantidade de
  variação entre os resultados

79
Linha do não efeito
Primeiro autor do estudo primário
IC
80
USO DE ERITROPOETINA PRECOCE
Cochrane (Ohlsson A, Aher SM. Early
erythropoietin for preventing red blood cell
transfusion in preterm and/or low birth weight
infants
81
VENTILAÇÃO DE ALTA FREQUENCIA X CONVENCIONAL
6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30
de agosto de 2008
82
Esteróide pós-natal x morte neonatal
6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30
de agosto de 2008
Keith J Barrington - kbarri_at_po-box.mcgill.ca
83
Esteróide pós-natal e deficiente
neurodesenvolvimento
6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30
de agosto de 2008
Keith J Barrington - kbarri_at_po-box.mcgill.ca
84
Esteróide pós-natal x paralisia cerebral
6º Simpósio Internacional do Rio de Janeiro,28-30
de agosto de 2008
Keith J Barrington - kbarri_at_po-box.mcgill.ca
85
Bioestatística Básica
MRE

• - Comparação do lucinactante (Surfaxin ) x
  Colfosceril (Exosurf )
• Comparação do lucinactante (Surfaxin ) x
  Beractante (Survanta )

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86
Infecção fúngica sistêmica está associada como
desenvolvimento de retinopatia do prematuro em
recém nascidos de muito baixo peso uma metanálise

• Ivan Araújo Motta
• Natália Bastos
• Coordenação Paulo R. Margotto
• Escola Superior de Ciências da
  Saúde/ESCS/SES/HRAS/DF
• www.paulomargotto.com.br

Unidade de Neonatologia do HRAS
87
Metagráfico de Odds Ratio (OR) de severa ROP in
IFS versus não IFS em RNMMBP (ntodos os
pacientes com severa ROPN total de pacientes
elegíveis no estudo)

• De 330 bebes com IFS, 118 tiveram ROP severa
  comparado com 235 de 1951 sem IFS
• O risco de desenvolver ROP severa foi
  significativamente maior no grupo com IFS
• (OR 4,06 IC de
  3,05-5,42NNT4,54)

88
Periodontite x parto prematuro

• Lopez NJ et al,2005- estudo randomizado
  gengivite x tratamento
• Odds ratio de 2,76IC 1,29 a 5,88)
• Michalowwicz BS et al, 2006-estudo randomizado
• Odds ratio de 1,04 IC a 950,68-1,58)
• Sem resposta a respeito do valor do
  tratamento da periodontite
• Vaginose x parto prematuro
• McDonald HM et al (2007)588 mulheres
• -uso de antibióticos lt20 semanas OR0,63, IC a
  95 0,48-0,84

89
Exercício da Medicina Baseado em Evidências

• Risco Relativo/Odds Ratio p x IC
• Intervalo de confiança Estima magnitude da
  associação
• Informa a variabilidade da estimativa
• (através da amplitude dos limites inf e sup.)
• Exemplo
• Estudo A Estudo B
• Evento Evento

Tratamento -
Sim 323 677 1000
Não 359 641 1000
682 1318 2000
Tratamento -
Sim 8 42 50
Não 16 34 50
24 76 100
RR 0,90 IC 95 0,80 1,02
RR 0,50 IC 95 0,24 1,06
P 0,10
Sem diferença significativa com IC grande
estudo pequeno para precisar efeito no
tratamento com IC pequeno improvável
grande efeito benefico
do tratamento
Kennedy KA, Frankowski Clin Perinatol 30 (2003)
Margotto PR, ESCS
90
Exercício da Medicina Baseado em Evidências

• Risco Relativo/Odds Ratio
• Estudo A RR 0,90 (IC 95. 0,80 1,02)
• Estudo B RR 0,50 ( IC 95. 0,24 1,06)
• A RRR 1 0,90 10 (improvável reduzir lt 20
  1 0,80)
• B RRR 1 0,5 50 (reduz até 76, mas
  podendo aumentar 6)
• Efeito pequeno/ não existente
• O efeito no tratamento não pode se avaliado
  (amostra pequena)

Margotto PR, ESCS
Kennedy KA, Frankowski, 2003
91
Exercício da Medicina Baseado em Evidências

• Risco Relativo/Odds Ratio
• NNT N º necessário para tratamento (expressa o
  beneficio do tratamento)
• Grandes Ensaios randomizados ? resultados
  estatísticos significativos (mesmo quando a
  magnitude da diferença - benefício - é pequena)
• O clínico deve decidir se a magnitude do
  benefício justificar os custos e os efeitos
  adversos.
• Ex Tratamento A (n400) B (n200)
• RR 0,80 0,80
• NNT 20 100
• São necessários tratar 100 RN
• para evitar 1 dano

Margotto PR, ESCS
Kennedy KA, Frankowski RF, 2003
92
Bioestatística Básica

• Teste de Fisher ou da Probabilidade Exata
• Usado para amostras pequenas
• Menos erro tipo I e II em relação ao qui-quadrado
• n lt 20 / n gt 20 lt 40
• Ex. a) célula da matriz de decisão com o valor 0
• Suposição de uma determinada enzima em pessoas
  submetidas a uma reação sorológica

Reação Enzima Enzima Total
Presente Ausente
5 1 6
- 0 3 3
Total 5 4 9
P (ab!) x (Cd!) x (ac!) x (bd!) n! x
1 / a! b! c! d!
P (6! 3! 5! 4! / 9! x 1/5! 1! 0! 3!) P
0,046 4,76
P lt0,05 as pessoas submetidas a uma reação
sorológica apresentam significativamente uma
determinada enzima (afastamos a H0)
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Bioestatística Básica

• Teste t
• Testar o QI médio entre crianças nascidas a termo
  e prematuras
• Testar uma droga (grupo tratado/grupo controle)
• Teste t analisa grupos simples ou compara 2
  grupos
• (variável com distribuição normal ou
  aproximadamente normal)
• Passos
• Nível de significância letra grega ?
• Média de cada grupo X1 média do grupo 1
• X2 média do grupo 2
• Variância de cada grupo
• S21 variância do grupo 1
• S22 variância do grupo 2
• N1 é o nº de elementos do grupo 1
• N2 é o nº de elementos do grupo 2

• Variância Ponderada
• S2 (n1 1)2 (n2 1) S22
• n1 n2 - 2

O valor t é definido pela fórmula t
X 2 X1 1 1 v S2
n1 n2
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Bioestatística Básica
Teste t t0 (t calculado) ? tc (t crítico obtido
na tabela de valores de t) Significa que as
médias não são iguais, podendo se afastar a
H0 Ex. 1) Verificar se duas dietas para
emagrecer são igualmente eficientes ou se
determinada dieta foi melhor (produziu
significativamente menor perda de peso)
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Bioestatística Básica
Perda de peso em Kg segundo a dieta
Inicialmente, vamos estabelecer o nível de
Significância? 5 Cálculos Média de cada
grupo X1 12 8 ... 13 120 12
10 10 X2 15 19 ...
15 105 15 7
7 Variância de cada grupo S12 4 S22 5
Dieta 1 Dieta 2
12 15
8 19
15 15
13 12
10 13
12 16
14 15
11
12
13
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Bioestatística Básica
TESTE t Verificação de duas dietas
(continuação) Variância ponderada S22 9x4
6x5 4,4 96 Cálculo do valor de t t 15
12 2,902 v 4,4 1 1
10 7 Graus de liberdade n1 n2 2 10
7 2 15 (Correção em função do tamanho da
amostra e do nº de combinações possíveis) Na
tabela de valores de t t0 gt tc a dieta 2
produziu maior perda de peso (significativo)rejei
tamos a H0
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Bioestatística Básica
TESTE t Valores de t, segundo os graus de
liberdade e o valor de ?
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Bioestatística Básica

• Análise de Variância/Estatística F
• (ANOVA Analysis of Variance)
• Usado para comparar médias de mais de duas
  populações
• Ex. testar 4 drogas diferentes (diuréticos) ao
  mesmo tempo e avaliar o efeito de cada droga
  sobre o débito urinário em 16 voluntários.
• teste t comparar os grupos 2 a 2 (6 testes t
  separados)
• - perda de tempo
• - erro tipo I de 30 (5 de erro em 6
  análises)
• Então, vamos usar o teste ANOVA (comparação de
  pares)

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Bioestatística Básica

• Análise de Variância/Estatística F
• (ANOVA Analysis of Variance)
• Se os grupos são semelhantes, a variância em cada
  um (dentro) dos grupos é semelhante aquela entre
  os grupos.
• Determinar a variabilidades das médias dentro de
  cada amostra e a variabilidade entre as médias
  das amostras
• F estimação da variância ENTRE os grupos
• estimação da variância DENTRO dos grupos
• F distribuição F e R A Fisher
• F obs ? F crítico rechaça a H0

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100
Bioestatística Básica
v raiz quadrada
101
(No Transcript)
102
Bioestatística Básica
v Raiz quadrada
103
Bioestatística Básica
104
Bioestatística Básica
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Bioestatística Básica
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Bioestatística Básica
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Bioestatística Básica
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X
? raiz quadrada
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(No Transcript)
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(Objeto Planília-Editar)
www.braile.com.br
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Curva ROC
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• ROC - Receiver Operator Caracteristic
• COR - Características de Operação do Receptor
• Forma de representar a relação normalmente
  antagônica entre SENSIBILIDADE e ESPECIFICIDADE
  de um teste diagnóstico quantitativo, ao longo de
  um contínuo de valores ponto de corte (cut off
  point)
• O cut off point vai influenciar as
  características do teste
• A Curva ROC descreve diferentes valores de SENS e
  ESPECIF para um determinado número de valores
  cut off point

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Curvas ROC
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• -Permitem evidenciar os valores para os quais
  existe maior otimização da sensibilidade em
  função da especificidade
• ponto em que se encontra
  mais próximo do canto superior esquerdo do
  diagrama
• -Permitem quantificar a exatidão de um teste
  diagnóstico (proporcional à área sob a curva)
• -Permitem comparar testes diagnósticos

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CURVA ROC
Falso- positivo (1-especificidade)
Teste A-melhor acurácia que o teste B (teste
inválido os seus resultados não são melhores do
que os da chance) Ponto 1 maior valor de
sensibilidade e especificidade ponto 2 maior
sensibilidade, porem menor especificidade ponto
3 maior especificidade, porém, menor
sensibilidade A escolha do cut off vai depender
do interesse em aumentar a sensibilidade ou a
especificidade
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