• Algoritmo para tentar ajudar a classificar o tipo de estudo

  

• Classificação

  • São analíticos (usamos para testar hipóteses)
  • Observacionais (não controlamos a variável de exposição)
  • Longitudinais prospectivos (acompanhamento em mais de um momento // e começando a partir da exposição)

• Desenho do estudo

  • Classificação inicial dos indivíduos a serem estudados é feita pela presença ou ausência da exposição ("expostos" = com o fator e "não expostos" = sem o fator)
  • Todos os indivíduos devem estar sem o desfecho de interesse - para posterior identificação de casos novos
    • O desfecho de interesse → a incidência de casos
    • Mede incidência - então mede risco
  • Esquema

  

• Critérios importantes

  • Inclusão: baseada em critérios de elegibilidade
  • Linha de base (tempo zero): todos sem desfecho de interesse
  • Seguimento: duração de tempo suficiente para aferir o desfecho de interesse (variável, depende o objetivo da pesquisa)
    • É baseado em conhecimento prévio da história natural e curso clínica da doença
    • Deve ser padronizado - tudo o que for aferido em sujeitos expostos devem ser aferidos com a mesma qualidade nos não expostos
  • Perdas: importante minimizar para evitar vieses (minimar oerdas → até 20%)
    • Até 20% é tolerável

• Exemplos

• Não seria ético fazer um estudo experimental, submetendo os indivíduos a fatores de risco - no entanto, existem indivíduos que já o fazem, então podemos apenas acompanhar

• Tipos de estudos de coorte

  • Concorrentes

    • Montada no presente, com seguimento no futuro

      

  • Históricos

    • Montada e com seguimento no passado

    

  • Híbridos

    • Montada no passado, seguimento ainda hoje e no futuro

    

  • Exemplo:

    • Concorrente: Na época do acidente com radiação em Goiânia, um pesquisador teria iniciado uma coorte naquele momento
    • Histórico: Se eu for hoje fazer a coorte, com bases nos dados da secretaria de Goiânia (identificar a população que estava presente na época e verificar se ela tem câncer), seria histórico
    • Híbrido: pegar os dados do passado e continuar fazendo acompanhamento para novos casos até 2030

• Vantagens

  • Permite calcular coeficiente de incidência → Pela capacidade de estimar risco
    • Estimar e comparar riscos
  • Eficiente quando a exposição é rara
  • Erro de causalidade invertida (erro de temporalidade) é improvável = pessoas na linha de base estão sem o desfecho

• Desvantagens

  • Ineficientes para estudar doenças raras ou com período de indução + latência longos
    • Caso controle mais eficiente neste quesito
  • Podem ser caros e demorados
  • Podem ter viés de seleção devido às perdas

• Quais medidas vamos gerar?

  • Medidas de frequência
    • Coeficiente de incidência
    • Hazard → Incidência instantânea (pessoa/tempo)
  • Medidas de associação
    • Risco relativo (RR) = CI expostos/ CI não expostos = RISCOS nos expostos / RISCO NÃO expostos
      • CI → coeficiente de incidência
        • Se calcula em a/a+b

  

• Como interpretar?

  • RR = 1: Não existe associação entre exposição e risco de adoecer
  • RR > 1: incidência nos expostos é maior que nos não expostos (fator de risco)
  • RR < 1: incidência nos não expostos é maior que nos expostos (fator protetor)

• Risco de Hazard (HR) → Mesma coisa a interpretação, mas não o cálculo pois em Hazard vemos pessoa/tempo e em coorte são pessoas fixas (n. fixo)

<aside> ✏️ Quando RR < 1 → Para dizer em % do efeito protetor → (1 - Resultado de RR)

</aside>

• Exemplo 1