TEMA 4 - Metodologia Epidemiológica

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Metodologia epidemiológica
Metodologia epidemiológica: conceitos, tipos de investigação, desenhos em epidemiologia, parâmetros
dos métodos de diagnóstico, confiabilidade e validade em epidemiologia e distribuição espacial e temporal
do processo saúde-doença em populações.
Profª. Gabriela Cardoso Caldas
1. Itens iniciais
Propósito
Compreender a metodologia epidemiológica e a importância do espaço e tempo para a distribuição da doença
é essencial para a elaboração e análise de projetos que estudem populações, para a correta interpretação dos
dados epidemiológicos e para obter um conhecimento mais amplo do processo saúde-doença em populações.
Objetivos
Reconhecer os tipos de investigação epidemiológica e seus conceitos básicos.
Descrever os principais desenhos em epidemiologia e os parâmetros nos métodos de diagnóstico.
Reconhecer a distribuição espacial e temporal do processo saúde-doença em populações e os
conceitos de confiabilidade e validade em epidemiologia.
Introdução
Tradicionalmente, define-se epidemiologia como a ciência que estuda a distribuição das doenças e suas
causas em populações humanas. De fato, a origem de muitas doenças para as quais, até recentemente, não
encontrávamos explicações têm sido estudadas pela metodologia epidemiológica, que aplica o método
científico à análise dos processos de saúde-doença da comunidade. Nesse contexto, vamos discutir os
objetivos da epidemiologia observacional e epidemiologia experimental, bem como os conceitos de
populações, amostragem, tipos de variáveis e hipóteses epidemiológicas e os principais erros nesses estudos.
Em seguida, vamos conhecer as principais estratégias metodológicas em epidemiologia, como os estudos
transversais, de coorte, ecológicos e os ensaios clínicos randomizados, por exemplo. Serão apresentadas
suas principais características, bem como exemplos e suas vantagens e desvantagens. Além disso, vamos
debater a importância de alguns parâmetros essenciais relacionados à realização de testes diagnósticos,
como a sensibilidade, especificidade e o valor preditivo.
Por fim, iniciaremos uma conversa a respeito da dinâmica de distribuição da saúde-doença em populações,
levantando a importância do “quando” e “onde” nos estudos populacionais. Também discutiremos a
importância da realização de estudos epidemiológicos válidos e confiáveis. Afinal, confiabilidade e validade
são sinônimos?
Prepare-se para iniciar uma jornada repleta de questões e conceitos essenciais para o melhor entendimento
do complexo processo saúde-doença. Vamos lá? 
• 
• 
• 
1. Introdução à metodologia epidemiológica
Tipos de investigação epidemiológica
Confira no vídeo os tipos de investigação epidemiológica, a epidemiologia observacional e a experimental e os
tipos de estudo epidemiológicos.
Conteúdo interativo
Acesse a versão digital para assistir ao vídeo.
Estabelecer os padrões de distribuição de doenças e outros agravos em populações é a primeira condição
para a suspeita dos determinantes envolvidos no processo saúde-doença e, em várias ocasiões, pode
possibilitar a tomada de decisão em relação a medidas de controle e prevenção. Frequentemente, o primeiro
passo de uma investigação epidemiológica é a realização de estudos descritivos (epidemiologia descritiva),
que se limitam a descrever a ocorrência de uma doença em uma população.
No final do século XIX, com os avanços da microbiologia, os estudos de caso ou séries de casos, típicos da
epidemiologia descritiva, mostraram-se eficientes na descrição clínica e no entendimento da transmissão de
doenças tropicais, além de facilitar a caracterização de novas doenças.
Um excelente exemplo de como uma descrição detalhada e criteriosa de um fenômeno pode gerar boas
hipóteses epidemiológicas é o caso dos estudos conduzidos por Carlos Chagas, no início do século XX. O
pesquisador brasileiro observou e documentou características clínicas e epidemiológicas de pacientes com
uma doença até então desconhecida, no interior do estado de Minas Gerais, e as associou a aspectos
entomológicos de um inseto hematófago, o “barbeiro”, que supostamente atuaria como vetor da nova doença.
Dessa forma, e com a posterior confirmação, tivemos a caracterização do ciclo, vetor, manifestações clínicas,
agente etiológico e fatores de risco da Doença de Chagas.
Triatomíneo (“barbeiro”), vetor da Doença de Chagas à esquerda e, à direita, uma
ilustração 3D do Trypanosoma cruzi, protozoário causador da doença.
As doenças crônicas degenerativas, como as doenças
cardiovasculares, possuem determinação multifatorial.
Com o gradual aumento da expectativa de vida,
queda da letalidade por doenças infecciosas e
diminuição da taxa da natalidade, houve uma 
inversão do perfil epidemiológico das nações
industrializadas. As doenças crônicas
degenerativas, como as neoplasias e os
distúrbios cardiovasculares, dominantes no
novo cenário, caracterizam-se por uma 
determinação multifatorial.
Com a impossibilidade do isolamento de um
fator causal, os estudos epidemiológicos
tiveram que se adaptar ao novo contexto e
sofisticar suas metodologias e análise.
Nesse novo cenário, a epidemiologia analítica surge com uma nova abordagem: a de avaliar com mais
profundidade as relações entre o estado de saúde e outras variáveis. São exemplos de estudos analíticos os
estudos de coorte e os transversais.
Ainda hoje, os estudos epidemiológicos descritivos fornecem informações importantes sobre a distribuição de
doenças no tempo, espaço e de acordo com as características da população, sendo frequentemente as fontes
das primeiras pistas sobre os determinantes das doenças. Além disso, alguns estudos descritivos podem
reforçar fatores de risco identificados em estudos analíticos ou sugerir outros para formulação de novas
hipóteses sobre condições ou causas das doenças.
Atenção
Os estudos epidemiológicos descritivos e analíticos são categorias da chamada epidemiologia
observacional, em que a natureza determina seu curso. Neles, o investigador analisa, mas não faz
qualquer tipo de intervenção. O objetivo central da epidemiologia observacional é delinear o perfil
epidemiológico das populações, orientar ações de assistência, prevenção e controle de doenças, além
de influenciar o desenvolvimento de estratégias de promoção de saúde. 
Já os estudos da epidemiologia experimental envolvem a tentativa de mudar os determinantes de uma doença
ou cessar seu progresso pelo tratamento e, por isso, são também chamados de estudos de intervenção.
Como você deve estar imaginando, os estudos experimentais estão sujeitos a várias restrições, pois envolvem
intervenções à saúde das pessoas. Os principais estudos experimentais compreendem os ensaios clínicos
randomizados, ensaios de campo e ensaios comunitários. O quadro a seguir categoriza os principais tipos de
estudos epidemiológicos.
Investigação epidmiológica Tipos de estudo 
Epidemiologia Observacional Estudos descritivos 
Relato de caso
Série de casos
Estudos analíticos 
Transversal
Ecológicos
Investigação epidmiológica Tipos de estudo 
Casos - controles
Coorte
Epidemiologia Experimental 
Estudos de intervenção 
Ensaio clínico randomizado
Ensaio de campo
Ensaios de comunitários
Quadro: Investigações epidemiológicas e seus principais tipos de estudos.
Elaborado por: Gabriela Caldas.
Curiosidade
Os estudos epidemiológicos observacionais têm especial relevância no contexto do Sistema Único de
Saúde (SUS). A Lei Orgânica da Saúde (Lei nº 8.080/1990) propõe, juntamente com outros critérios para
a alocação de recursos, a análise do perfil epidemiológico da população a ser atendida. Essa lei
determina, portanto, que o conhecimento dos indicadores locais e dos potenciais determinantes do
processo saúde-doença seja considerado no planejamento e avaliação das ações de saúde, garantindo
o uso racional dos recursos e favorecendo o alcance de melhores condições de vida. A epidemiologia
observacional fornece, sem dúvidas, as informações fundamentais para essa tarefa. 
Em qualquer estudo epidemiológico, éAs variações irregulares são aquelas esperadas para a ocorrência de uma doença.
A alternativa B está correta.
O número necessário de casos para caracterizar uma epidemia varia de acordo com o agente etiológico,
tamanho e tipo da população exposta, sua experiência com a doença, o tempo e o lugar da ocorrência. A
epidemia não está associada ao número de casos, pois um único caso autóctone de uma doença já
erradicada é suficiente para determinar uma epidemia.
Questão 2
Além da validade, outro requisito essencial em estudos epidemiológicos é a confiabilidade, também chamada
por alguns autores de precisão. A figura a seguir mostra um alvo, que representa os possíveis resultados de
um estudo epidemiológico, repetido cinco vezes, em condições similares. Os círculos acinzentados
representam o valor verdadeiro que se pretende estimar com esse estudo. 
A partir dos seus conhecimentos sobre os conceitos de validade e confiabilidade/precisão, podemos afirmar
que esse é um estudo
A
válido e preciso.
B
não válido e preciso.
C
válido e não preciso.
D
não válido e não preciso.
E
sensível e não específico.
A alternativa C está correta.
A imagem representa um estudo válido, visto que todos os resultados se encontram dentro do valor
verdadeiro que se pretende estimar com esse estudo (círculos acinzentados). Porém, não é um estudo
preciso, uma vez que os resultados não são replicáveis e consistentes.
4. Conclusão
Considerações finais
Chegamos ao final de uma longa jornada sobre a Metodologia Epidemiológica. Inicialmente, aprendemos as
diferenças entre epidemiologia observacional, que abrange os estudos epidemiológicos descritivos e
analíticos e a epidemiologia experimental, que abrange, por exemplo, o estudo clínico randomizado. Nesse
contexto, discutimos conceitos iniciais da metodologia epidemiológica, mas de fundamental importância para
entendermos os estudos relacionados a ela, como amostra e população, variáveis e tipos de erros.
Em seguida, vimos as características e os aspectos fundamentais dos principais desenhos em epidemiologia.
Iniciamos pelos estudos puramente descritivos, que compreendem o relato de caso e a série de casos,
passando pelos estudos analíticos, como os estudos transversais, ecológicos e de coorte e, por fim, pelos
estudos em epidemiologia experimental, como o ensaio clínico randomizado. Além disso, conversamos sobre
parâmetros fundamentais a serem analisados nos testes diagnósticos utilizados em epidemiologia, como
sensibilidade, especificidade e valor preditivo.
Por fim, tivemos uma importante discussão sobre a dinâmica da distribuição da doença no espaço e no tempo
e a importância da validade e confiabilidade dos estudos epidemiológicos para a interpretação dos dados.
Todos esses conceitos são fundamentais não só para epidemiologistas e estatísticos, mas para todos os
profissionais da área da saúde que, certamente utilizarão esses estudos e conhecimentos em suas pesquisas.
Podcast
Para encerrar, a especialista Gabriela Caldas responde algumas perguntas relacionadas ao conteúdo.
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Leia os artigos:
 
Se você ficou curioso e quer obter mais informações a respeito das doenças crônicas e seus fatores de
risco, visite a InfoBase Global da Organização Mundial da Saúde.
 
A Biblioteca Virtual em Saúde disponibiliza várias calculadoras on-line. Procure a voltada para 
Abordagem Diagnóstica, para fazermos simulações e descobrirmos a sensibilidade, especificidade e
valores preditivos de um teste diagnóstico.
 
Ficou com vontade de saber mais sobre a série de casos de pneumonia por Pneumocystis, que
culminou na descoberta da Síndrome da Imunodeficiência Humana Adquirida (AIDS)? Leia o artigo 
Pneumocystis Pneumonia – Los Angeles, de M. S. Gottlieb, do Centers for Disease Control and
Prevention, com detalhes sobre os cinco pacientes.
Referências
• 
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• 
ALMEIDA FILHO, N.; BARRETO, M. L. Epidemiologia & saúde: fundamentos, métodos, aplicações. Rio de
Janeiro: Guanabara Koogan, 2011.
 
BARBOSA G. L.; LOURENÇO R. W. Análise da distribuição espaço-temporal de dengue e da infestação larvária
no município de Tupã, Estado de São Paulo. Rev. Soc. Bras. Med Trop 2010; 43(2): 145-51. p. 148.
 
BONITA, R.; BEAGLEHOLE, R.; KJELLSTRÖM, T. Epidemiologia Básica. 2. ed. São Paulo: Santos, 2010.
 
GOMES, E. C. S. Conceitos e ferramentas da epidemiologia. Recife: Universitária da UFPE, 2015.
 
GORDIS, L. Epidemiologia. 5. ed. Rio de Janeiro: Thieme Revinter Publicações, 2017.
 
LAST, J. M. A. Dictionary of Epidemiology. 3rd ed. Oxford: Oxford University Press, 1995.
 
MEDRONHO, R.; BLOCH, K. V.; LUIZ, R. R.; WERNECK, G. L. (eds.). Epidemiologia. 2. ed. São Paulo: Atheneu,
2009.
 
ROUQUAYROL, M. Z.; GURGEL, M. Epidemiologia e saúde. 8. ed. Rio de Janeiro: MedBook, 2018.
	Metodologia epidemiológica
	1. Itens iniciais
	Propósito
	Objetivos
	Introdução
	1. Introdução à metodologia epidemiológica
	Tipos de investigação epidemiológica
	Conteúdo interativo
	Atenção
	Curiosidade
	Amostra e população epidemiológica
	Conteúdo interativo
	Nível de confiança
	Margem de erro
	Atenção
	Amostragem probabilística
	Amostragem não probabilística
	Amostragem probabilística
	Amostragem aleatória simples
	Amostragem sistemática
	Amostragem estratificada proporcional
	Amostragem estratificada proporcional
	Amostragem por conglomerado de um estágio
	Amostragem por conglomerado de dois estágios
	Amostragem não probabilística
	Variáveis e hipóteses epidemiológicas
	Conteúdo interativo
	Variáveis
	Quantitativas
	Qualitativas (ou categóricas)
	Atenção
	Estudos experimentais
	Estudos epidemiológicos
	Hipóteses epidemiológicas
	Hipóteses originais
	Hipóteses dedutivas
	Hipóteses substitutivas
	Explicação
	Erros em estudos epidemiológicos
	Conteúdo interativo
	Erro aleatório
	Exemplo
	Erro sistemático (ou viés)
	Viés de seleção
	Viés de informação
	Verificando o aprendizado
	2. Tipos de estudos em epidemiologia
	Introdução aos desenhos epidemiológicos
	Conteúdo interativo
	Atenção
	Epidemiologia observacional – estudos descritivos
	Conteúdo interativo
	Epidemiologia observacional – estudos analíticos
	Conteúdo interativo
	Estudos transversais
	Atenção
	Explicação
	Resumindo
	Estudos ecológicos
	Comentário
	Estudos de coorte
	Atenção
	Estudo de coorte retrospectivo
	Estudo de coorte prospectivo
	Estudos caso-controle
	Epidemiologia experimental: ensaio clínico randomizado
	Conteúdo interativo
	Atenção
	Testes de diagnóstico e epidemiologia
	Conteúdo interativo
	Sensibilidade
	Especificidade
	Valor preditivo (positivo e negativo)
	Verificando o aprendizado
	3. Distribuição saúde x doença e validade e confiabilidade
	Distribuição dos agravos de saúde no tempo e espaço
	Conteúdo interativo
	Quem adoeceu?
	Onde adoeceu?
	Quando adoeceu?
	Tempo
	Tendência secular ou histórica
	Variações cíclicas
	Variações sazonais
	Variações irregulares
	Curiosidade
	Espaço
	Comentário
	Saiba mais
	Atenção
	Validade e confiabilidade em epidemiologia
	Conteúdo interativo
	Resumindo
	Validade interna
	Validade externa
	Comentário
	Aplicando o conhecimento
	Conteúdo interativo
	Verificando o aprendizado
	Questão 2
	4. Conclusão
	Considerações finais
	Podcast
	Conteúdo interativo
	Explore +
	Referênciasfundamental que se tenha uma clara definição de quais são os
sintomas, sinais e outras características que permitam identificar o indivíduo como doente. Além disso,
também é importante identificar as características da exposição para determinado desfecho. A ausência
dessas definições claras torna difícil a interpretação dos dados de um estudo epidemiológico. 
Amostra e população epidemiológica
Assista ao vídeo e conheça mais sobre o conceito de amostragem em epidemiologia. Você vai estudar
conceitos de universo e amostra e como calcular o número mínimo de participantes em um estudo
epidemiológico.
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Acesse a versão digital para assistir ao vídeo.
A epidemiologia propõe-se a estudar a distribuição dos fenômenos saúde-doença, bem como seus fatores
determinantes, em diversas populações. População, em epidemiologia e estatística, refere-se ao conjunto de
indivíduos que apresentam determinadas características em comum, definidas para o estudo.
Uma população pode ser finita e pequena, sendo fácil conhecer todos os seus componentes. Porém, na
maioria das vezes, é muito grande e inviabiliza o estudo de todos os indivíduos. Para conhecer uma
população, a estatística lança mão de um recurso, que é retirar uma amostra dessa população, como
observado a seguir.
População e Amostra.
Vamos supor que queremos estudar indivíduos hipertensos do município X. Consultando os dados
epidemiológicos e descritivos desse local, chegamos a um número de 2600 indivíduos hipertensos
pertencentes a esse município. Esse número corresponde a nossa população.
Porém, por conta de limitações logísticas e financeiras, não será possível incluir todos os 2600 pacientes no
estudo. Dessa forma, precisaremos retirar uma amostra que represente a nossa população. O tamanho da
amostra deve ser grande o suficiente, a fim de fornecer ao estudo poder estatístico para detectar as
diferenças importantes.
Então, como selecionar uma amostra? Quantos indivíduos precisaremos selecionar para que a amostra seja
representativa da população?
Para calcular o tamanho da amostra, existem diversas fórmulas e calculadoras on-line, que podem ser
utilizadas. Todas as possibilidades citadas dão resultados muito parecidos, às vezes, diferenciando apenas um
ou dois indivíduos. No cálculo do número amostral, serão considerados o tamanho da população, nível de
confiança e a margem de erro, conforme você pode observar a seguir:
Print da calculadora on-line para cálculo amostral.
O número a ser incluído referente ao tamanho da população é 2600. O nível de confiança e a margem de erro
são informações determinadas pelos pesquisadores. Veja a seguir os valores normalmente atribuídos a esses
dois níveis:
Exemplo de tabela de números aleatórios.
Nível de confiança
Fica entre 95% e 99% (o que significa a chance
de aquela amostra representar o todo).
Margem de erro
Fica entre 5% e 1% (o que representa as
chances de ficarem de fora indivíduos que
poderiam fornecer resultados diferentes à
pesquisa).
Atenção
Esses valores são inversamente proporcionais, ou seja, se a margem de erro escolhida for de 1%, o nível
de confiança será de 99%. 
Como você reparou, o resultado do cálculo para uma população de 2600 indivíduos hipertensos, com 95% de
confiança e 5% de erro, foi de 335 indivíduos. Esse valor representa o tamanho amostral do estudo. 
Agora, como escolher esses indivíduos dentro da população?
Existem dois procedimentos de amostragem ou desenho amostral:
1
Amostragem probabilística
Determina que a cada indivíduo da população seja associada uma probabilidade de ser incluído na
amostra, ou seja, os 2600 indivíduos terão chance de participar do estudo.
2
Amostragem não probabilística
Esta forma de amostragem não leva em consideração as probabilidades de cada indivíduo ser
incluído na amostra.
Amostragem probabilística
Na amostragem probabilística, existem quatro possibilidades de amostragem: 
Amostragem aleatória simples
Na amostragem aleatória simples, é feita uma
lista numerada, sequencial, com todos os
indivíduos da população.
 
A seleção da amostra, então, é feita por sorteio
dos números ou utilizando uma tabela de
números aleatórios, até que sejam selecionados
os 335 indivíduos.
Amostragem sistemática
Na amostragem sistemática, também é feita uma lista numerada, sequencial, com todos os indivíduos da
população. Porém, neste caso, determina-se o intervalo de números selecionados. Uma forma de determinar
esse intervalo é dividindo a população pelo tamanho amostral. Voltando ao exemplo anterior, seria dividir:
2600 por 335, o que daria um intervalo de 7,8. Feito isso, pode-se fazer um sorteio para determinar em qual
indivíduo a seleção começará e, a partir deste, de 8 em 8 indivíduos até que se completem os 335.
Exemplo de amostragem sistemática, na qual o intervalo é de 2 indivíduos.
Amostragem estratificada proporcional
Na amostragem estratificada proporcional, há a divisão da população em subgrupos homogêneos, em
estratos. Essa divisão pode ser feita com base na renda, série escolar ou por Unidade Básica de Saúde (UBS),
por exemplo. É importante comentarmos que, para a realização dessa amostragem, é necessário o
conhecimento de quanto esses estratos representam da população total, de forma a se retirar amostras
homogêneas de cada um. 
Exemplo de amostragem estratificada.
Suponha que a amostragem escolhida para o nosso estudo de pacientes hipertensos será por estratificação,
com base nas Unidades Básicas de Saúde do município. Analisando a população, descobrimos que a
distribuição dos 2600 pacientes hipertensos se dá da seguinte maneira:
Distribuição dos 2600 pacientes hipertensos da população.
Conforme você deve ter reparado, as UBS representam parcelas diferentes da população. Dessa forma, para
compor a amostra, precisaremos selecionar proporcionalmente os indivíduos de cada UBS, da seguinte
maneira:
Esquema mostrando a seleção proporcional dos pacientes.
Amostragem estratificada proporcional
Por fim, podemos fazer a amostragem por conglomerados em um ou dois estágios. Vamos imaginar outro
estudo, em que serão avaliados estudantes da 3ª série do ensino fundamental, em um município que possui
sete escolas, onde na:
1
Amostragem por conglomerado de um estágio
Sorteia-se apenas uma escola e todos os estudantes da 3ª série serão incluídos no estudo.
2
Amostragem por conglomerado de dois estágios
Seleciona-se, primeiramente, qual escola participará, e depois desse conglomerado, seleciona-se
alguns indivíduos (aleatoriamente, por estratificação etc.).
Amostragem não probabilística
No estudo que utiliza amostragem por conveniência são
incluídas, por exemplo, pessoas voluntárias.
Na amostragem não probabilística, também
chamada de amostragem por conveniência, não
há preocupação com o desenho de um plano
de amostragem. São incluídos no estudo
pessoas voluntárias, pacientes que frequentam
determinado hospital, pacientes que estão
sendo atendidos na UBS no dia em que a coleta
de dados para o estudo está sendo realizada
etc.
Variáveis e hipóteses
epidemiológicas
Assista ao vídeo e entenda mais sobre as variáveis e hipóteses epidemiológicas e as suas divisões como
variáveis quantitativas e qualitativas, e as hipóteses originais, dedutivas e substitutivas.
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Variáveis
Considerando um conjunto de fatos, processos e fenômenos observados, notaremos que existem duas
categorias de propriedades ali presentes:
 
Propriedades constantes
Propriedades variáveis
Em primeiro plano, temos as propriedades constantes, que são aquelas exibidas por todos os elementos do
conjunto de igual forma e podem ser utilizadas como critério para delimitar conjuntos homogêneos. 
Como assim?
Tomando-se como critério o “país de nascimento” para inclusão de indivíduos em um conjunto homogêneo,
podemos definir uma população de “brasileiros”, que será homogêneo quanto ao mesmo critério em relação
aos conjuntos de “argentinos”, “chilenos” ou “bolivianos”, por exemplo.Ao aprofundarmos as análises, conseguiremos identificar propriedades variáveis, chamadas simplesmente de 
variáveis. Elas determinam a maneira pela qual os elementos de qualquer conjunto se diferenciam entre si.
Voltando ao nosso exemplo da população brasileira, podemos dizer que os indivíduos pertencentes a esse
conjunto podem ser diferenciados por variáveis como sexo, religião, peso e renda. Podemos categorizar as
variáveis em:
• 
• 
Quantitativas
São as variáveis que envolvem diferenças em grau, frequência,
intensidade ou volume. São aquelas que são de mesma natureza, mas
que diferem de acordo com sua expressão, podendo ser manifestadas
em termos numéricos. Bons exemplos de variáveis quantitativas são
temperatura corporal, pressão sanguínea e peso.
As variáveis quantitativas podem ser descontínuas ou contínuas.
Variáveis quantitativas descontínuas são aquelas que, entre dois valores
consecutivos inteiros, não é possível a existência de números
fracionados, como número de cigarros fumados por dia e número de
filhos, por exemplo. Já as variáveis quantitativas contínuas são aquelas
que admitem valores fracionários entre os valores consecutivos, como
peso e temperatura corporal.
Qualitativas (ou categóricas)
Incluem as características que não possuem valores quantitativos, sendo
definidas por várias categorias.
As variáveis qualitativas podem ser nominais, quando não existe
ordenação entre as categorias (sexo, cor dos olhos, fumante/não
fumante) ou ordinais, quando existe uma ordenação. Grau de
escolaridade (1º, 2º e 3º grau), estágios de doença (inicial, intermediário
e terminal) e mês de observação (janeiro, fevereiro, ...) são exemplos de
variáveis ordinais. Outras variáveis qualitativas que podem ser úteis em
estudos epidemiológicos são: local de residência, ocupação, local de
trabalho, estado civil etc.
Nos estudos epidemiológicos, as doenças podem ser consideradas tanto como variáveis quanto permanentes
(propriedades constantes). Quando são variáveis, seus valores podem ser expressos como “ausência” e
“presença”. Dessa forma, analisando a distribuição de determinada doença em uma população homogênea
quanto ao critério “local de moradia” (propriedade variável), esta será dividida em dois subgrupos:
 
Portadores da doença
Não portadores da doença
Atenção
Na prática epidemiológica, quando se investiga fenômenos relacionados à saúde ou à doença,
analisando e propondo hipóteses explicativas, busca-se identificar relações entre as variáveis. 
Uma das mais importantes e úteis relações entre as variáveis é a que as classifica como independentes e
dependentes. Formular uma relação entre as variáveis significa assumir que a variável dependente deve variar
concomitantemente com as mudanças ocorridas na variável independente.
Quando trabalhamos em um referencial de causalidade, a variável independente será a causa presumida da
variável dependente, sendo esta última o efeito resultante da primeira. De todo modo, sempre se define
variável independente como antecedente e a variável dependente como consequente.
• 
• 
Indicadores epidemiológicos.
De acordo com o tipo de estudo aplicado, a variável apresenta um comportamento diferente, como mostrado
a seguir:
1
Estudos experimentais
A variável independente é aquela que tem seus valores escolhidos e determinados pelo pesquisador.
Por exemplo, quando se testa um novo larvicida, as concentrações da substância que serão expostas
às larvas são determinadas pelo pesquisador – e esta é a variável independente da pesquisa. A
variável dependente será, por consequência, o número de larvas mortas. Como você pode reparar,
essa variável escapa ao controle do pesquisador e sua variação é o que se pretende mensurar. 
2
Estudos epidemiológicos
Não é possível a manipulação de variáveis. De modo geral, a escolha de quais serão as variáveis
dependente e independente é determinada por uma suposição que certa condição variável produz
uma mudança no estado de saúde ou de doença no indivíduo. Por exemplo, em um estudo supondo
que o uso de determinado anticoncepcional aumenta a probabilidade do desenvolvimento de
trombose, a variável independente é justamente o uso ou não do anticoncepcional. O efeito, o
desenvolvimento ou não de trombose, é a variável dependente. 
Normalmente, a variável dependente é aquela cuja explicação está sendo investigada, ou seja, aquela em que
o conhecimento está sendo construído. Assim, para se explicar doença ou não doença como variáveis
dependentes, podemos pensar em uma multiplicidade de fatores responsáveis por sua determinação. Por
isso, em um modelo explicativo epidemiológico, não existem restrições quanto ao número de variáveis, sejam
elas dependentes ou independentes.
Olhando por uma perspectiva mais abrangente,
as variáveis epidemiológicas são expressas
como dados por meio de indicadores
epidemiológicos, que sintetizam a relação entre
o subconjunto de doentes, de óbitos por dada
doença ou de sujeitos portadores de certa
condição e o conjunto de membros da
população no geral. Exemplos de indicadores
epidemiológicos típicos são as:
 
Taxas de prevalência
Taxas de incidência
Taxas de mortalidade
Hipóteses epidemiológicas
De modo geral, a pesquisa em epidemiologia busca sempre testar um tipo de hipótese: a de que certa variável
de exposição constitui ou não um fator de risco para o desenvolvimento de certo desfecho/doença.
Chamamos essa hipótese de “hipótese epidemiológica”. 
Mas, afinal... o que é uma hipótese?
Hipóteses são suposições, possíveis respostas para a ocorrência de problemas e fenômenos científicos ou do
senso comum. Além da sua principal função, que é de adiantar possíveis respostas a problemas novos ou
antigos, as hipóteses também podem orientar e determinar o tipo de dados que serão coletados e, portanto, a
metodologia da pesquisa. A coleta de dados, ao final do estudo, servirá para validar ou não a hipótese inicial.
• 
• 
• 
A formulação de hipóteses é uma etapa indispensável em qualquer pesquisa científica. As hipóteses podem
ser:
1
Hipóteses originais
São as primeiras a tentar esclarecer um problema novo, inusitado
2
Hipóteses dedutivas
São hipóteses menos gerais que surgem a partir de teorias e hipóteses abrangentes.
3
Hipóteses substitutivas
Quando o poder explicativo de uma hipótese já não é suficiente para esclarecer determinado
fenômeno, surge a necessidade de hipóteses substitutivas. Elas devem permitir, por exemplo,
predições mais precisas, explicar maior número de observações anteriores e ser aplicáveis nas
situações em que a hipótese anterior falhou.
Observe agora o esquema a seguir sobre os tipos de hipóteses.
Tipos de hipóteses.
E o que seria uma hípotese epidemiológica?
Aumentar o tamanho da amostra diminui o erro
aleatório.
Explicação
Uma hipótese epidemiológica é aquela que propõe uma explicação para algum fenômeno relativo à
distribuição ou determinação de uma doença em populações, relacionando variáveis que apresentem
fatores de risco. Ao ser formulada, a hipótese epidemiológica deve levar em consideração os
aspectos da doença na população e as variações ambientais e sociais associados à exposição aos
fatores de risco.
A grande maioria dos estudos em epidemiologia é observacional por motivos éticos e operacionais.
Por isso, dificilmente são encontradas pesquisas que realizam a inclusão de um fator de risco
suspeito em um grupo experimental. Alguns estudos, por outro lado, podem ser executados
retirando-se o fator suspeito. Por isso, podemos dizer que o critério de prova em epidemiologia é a
eficácia em prevenção e controle de doenças.
Dependendo de seu alcance e sua validação, a hipótese epidemiológica pode causar transformações
em outros campos do conhecimento, como a Biologia e Sociologia. Os estudos epidemiológicos são
fundamentais para gerar hipóteses que possam explicar padrões de distribuição, mecanismos causais
e fatores de risco para doenças.
Erros em estudos epidemiológicos
Confira neste vídeo a entrevista com o Dr. Christiano Machado abordandoo conceito de viés e erros em
epidemiologia e os seus desdobramentos, como o erro aleatório e o erro sistemático.
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O objetivo dos estudos epidemiológicos é fornecer informações válidas e precisas da ocorrência de
desfechos/doenças. Porém, as análises podem apresentar muitos erros, que ao longo do tempo vêm sendo
minimizados pelos epidemiologistas. Os erros em estudos epidemiológicos podem ser aleatórios ou
sistemáticos.
Erro aleatório
Ocorre quando o valor medido na amostra analisada no estudo diverge, devido ao acaso, do verdadeiro valor
da população. Esse erro é ocasionado por uma medida imprecisa da associação e apresenta três principais
causas:
 
Variação biológica individual
Erros de medida
Erros de amostragem
O erro aleatório nunca pode ser completamente
eliminado, pois os estudos epidemiológicos são
normalmente conduzidos apenas em uma
amostra da população. A melhor forma de
reduzir o erro de amostragem é aumentar o 
tamanho da amostra. Já a variação individual
sempre ocorre e nenhuma medida será
absolutamente precisa.
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Exemplo
Os erros de medidas podem ser atenuados com a utilização de protocolos rigorosos. 
Erro sistemático (ou viés)
Ocorre quando os resultados do estudo diferem de maneira sistemática dos verdadeiros valores. Existem
várias fontes de erros sistemáticos em estudos epidemiológicos. Um estudo com um pequeno erro
sistemático apresenta alta precisão (acurácia) e a precisão não é afetada pelo tamanho da amostra. Os
principais vieses são: 
Viés de seleção
Deve ser considerado em todos os desenhos epidemiológicos e resultam dos procedimentos
utilizados para seleção dos participantes e/ou de fatores que influenciam a participação no estudo.
Uma fonte desse viés ocorre quando os participantes são selecionados por conta própria. Por
exemplo, tabagistas que aceitam participar de um estudo sobre seu hábito de fumar são bem
diferentes daqueles que não aceitam, geralmente os tabagistas pesados, que fumam muito. Ou seja,
se os indivíduos do estudo possuem características diferentes daqueles que não foram inicialmente
selecionados, teremos uma estimativa enviesada da associação entre exposição e desfecho.
Outro importante tipo de viés de seleção é introduzido no estudo quando a doença ou o fator em
estudo por si só excluem participantes da pesquisa. Imagine, por exemplo, que em uma indústria em
que os trabalhadores são expostos a determinada substância química, aqueles que apresentam
irritação ocular são, provavelmente, os mais prováveis a deixarem o trabalho por questões médicas.
Logo, um estudo que avalie a associação entre o formaldeído e a irritação nos olhos pode ser
subestimado, uma vez que os trabalhadores presentes serão aqueles menos afetados.
Viés de informação
Decorrem de erros na mensuração/aferição da exposição ou desfecho de interesse. Podem ser
causados por testes de diagnóstico de baixa sensibilidade e/ou especificidade, coleta de dados não
padronizada etc.
Uma questão importante a ser considerada é que, caso o pesquisador ou o participante saiba da
exposição, esse conhecimento poderá influenciar as análises e causar viés do observador. Para evitar
isso, as medidas podem ser realizadas de maneira “cega” ou “duplo cega”: na análise “cega”, os
pesquisadores responsáveis pelas análises não sabem a qual grupo os participantes pertencem; já na
análise “duplo cega”, tanto os pesquisadores quanto os participantes não sabem a qual grupo
pertencem.
Verificando o aprendizado
Questão 1
Observe os dois exemplos de estudos a seguir:
 
I. Para estudar o impacto do uso de determinado anticoncepcional oral no desenvolvimento de acne em
adolescentes que frequentam três determinadas unidades de saúde, a amostragem do estudo consistiu em
listar sequencialmente todas as jovens que fazem uso de anticoncepcionais e, em seguida, sortear aquelas
que seriam incluídas na amostra, até completar o tamanho amostral.
 
II. Em um estudo sobre hábitos alimentares e pressão arterial, os pesquisadores responsáveis selecionaram
duas clínicas da família mais próximas para a condução da pesquisa. O método de amostragem consistiu em
selecionar e coletar informações apenas daqueles pacientes presentes nos dias em que a equipe esteve
trabalhando nas clínicas da família.
 
Com base no enunciado e nos seus conhecimentos a respeito do tema, os métodos de amostragem utilizados
nos dois estudos acima são
A
amostragem aleatória e amostragem por conveniência.
B
amostragem estratificada e amostragem aleatória.
C
amostragem aleatória e amostragem por conglomerados.
D
amostragem sistemática e amostragem por conveniência.
E
amostragem por conveniência e amostragem aleatória.
A alternativa A está correta.
Na amostragem aleatória, inicialmente, é feita uma lista numerada sequencial com todos os indivíduos da
população a ser estudada e, em seguida, realizado um sorteio ou utilizada uma tabela de números
aleatórios para a seleção dos indivíduos que farão parte da amostra. Na amostragem por conveniência, não
há preocupação com o plano de amostragem a ser utilizado. Nesses estudos, são incluídos indivíduos
voluntários, aqueles que coincidentemente estão presentes no local e dia da coleta de dados etc.
Questão 2
De modo geral, a pesquisa em epidemiologia busca sempre testar a hipótese de que certa variável de
exposição constitui ou não um fator de risco para o desenvolvimento de certo desfecho ou doença. Sobre as
hipóteses epidemiológicas, assinale a alternativa correta:
A
Como são suposições, as hipóteses não são capazes de orientar e determinar a metodologia da pesquisa a
ser conduzida.
B
A formulação de hipóteses é uma etapa opcional na pesquisa científica em epidemiologia.
C
As hipóteses dedutivas são as primeiras a tentar esclarecer um problema novo, inusitado.
D
As hipóteses substitutivas surgem quando uma hipótese anterior já não possui poder explicativo o suficiente.
E
A hipótese gerada e validada nos estudos epidemiológicos não pode impactar em outras ciências, como a
biologia e sociologia.
A alternativa D está correta.
As hipóteses geradas em estudos epidemiológicos podem ser classificadas como originais, quando são as
primeiras a tentar esclarecer uma questão nova; dedutivas, quando surgem a partir de hipóteses e teorias
mais abrangentes; e substitutivas, quando o poder explicativo da hipótese anterior já não é suficiente para
esclarecer determinado fenômeno. As hipóteses substitutivas devem permitir predições mais precisas,
explicar um maior número de observações anteriores e ser aplicáveis nas situações em que a hipótese
anterior falhou.
2. Tipos de estudos em epidemiologia 
Introdução aos desenhos epidemiológicos
Assista ao vídeo a seguir e confira a introdução aos desenhos epidemiológicos e algumas questões como: o
que é a pergunta clínica? Como ela deve ser elaborada? O que é um desenho de estudo?
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Existem várias categorias de questões a serem consideradas na prática clínica, como aquelas relacionadas à
causa, prevenção, ao diagnóstico, tratamento e prognóstico da doença. Formular a pergunta clínica é o
primeiro e mais importante passo de uma pesquisa. Uma boa questão de pesquisa dever ser:
 
Interessante
Factível
Inovadora
Ética
Relevante
Para cada categoria de questão clínico-epidemiológica (risco, prevenção, tratamento etc.) existe um
delineamento de estudo mais apropriado para ser utilizado.
Atenção
O delineamento, ou desenho da pesquisa, é uma visão geral de como o estudo foi ou será realizado.
Você verá que cada tipo de estudo tem suas vantagens e desvantagens e a escolha do seu
delineamento depende não só do tipo da questão clínica, mas também de aspectos como a frequência
da ocorrência da doença na população, tempo entre exposição e doença, recursos disponíveis e
questões éticas. 
Epidemiologia observacional – estudos descritivos
Confira no vídeo os aspectos principais sobre os estudosdescritivos em epidemiologia.
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Em 1961, um relato de caso trouxe informações inéditas
sobre a trombose e o uso de anticoncepcional oral.
O tipo mais básico de estudo descritivo é o
chamado relato de caso. Ele consiste em uma
descrição detalhada dos aspectos, geralmente
inéditos, relacionados com determinada doença
em um único paciente. Um exemplo clássico de
relato de caso foi a descrição, em 1961, de uma
mulher de 40 anos de idade que desenvolveu
embolia pulmonar cinco semanas após o início
de contracepção oral.
 
Esse relato de caso trouxe informações inéditas
para a época, pois até então não se conhecia a
associação entre contraceptivos orais e
manifestações trombóticas.
O relato de caso pode ser expandido em uma 
série de casos, quando características de uma doença ou estado são descritas em mais de um paciente. Em
2016, o Ministério da Saúde e a Secretaria Estadual de Saúde de Pernambuco descreveram os primeiros casos
de microcefalia possivelmente associados à infecção pelo vírus zika em nascidos vivos notificados na Região
Metropolitana do Recife, Pernambuco, Brasil.
Outro exemplo clássico de série de casos é o estudo realizado, em 1981, pelo Centers for Disease Control and
Prevention (CDC), nos Estados Unidos. Nele, foram descritos cinco casos de homens jovens homossexuais,
previamente saudáveis, diagnosticados com pneumonia por Pneumocystis carinii.
Lavado Bronco-alveolar mostrando pneumonia por (cistos em azul escuro).
Tais casos alertaram a comunidade médica para a descoberta de uma nova doença, que hoje conhecemos
como Síndrome da Imunodeficiência Adquirida. É interessante notarmos que o fato dessa pneumonia, que
comumente afeta pacientes imunocomprometidos, ter acometido homens jovens saudáveis homossexuais,
levantou a hipótese de que algum aspecto do comportamento sexual pudesse estar relacionado com o risco
de desenvolvimento da doença.
Epidemiologia observacional – estudos analíticos
Assista ao vídeo e conheça melhor os aspectos principais sobre os estudos analíticos em epidemiologia. Você
verá os estudos de corte transversal, os estudos ecológicos e os de coorte.
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A pílula é um método contraceptivo, mas que não
impede a infecção por DST.
Estudos transversais
Os estudos transversais coletam informações sobre o fator de estudo (exposição e não exposição) e desfecho
(doença e não doença) em um grupo de indivíduos em um mesmo tempo. O tempo pode ser um ponto fixo
durante o curso de eventos (entrada do indivíduo na faculdade, por exemplo) ou um período especificado
(uma semana, um mês, dois anos).
Atenção
Dessa maneira, os estudos transversais produzem informações relativas à frequência de uma doença na
população e aos fatores de risco em determinado tempo, além de associações. Logo, possibilitam o
cálculo da razão de prevalências. 
Entretanto, como os dados sobre exposição e doença são coletados no mesmo momento, não conseguimos
distinguir se a exposição veio antes do desenvolvimento da doença ou se a presença da doença afetou a
exposição do indivíduo. 
Como assim?
Imagine que um epidemiologista planeje
estudar a relação de infecções genitais por
clamídia em mulheres e o uso de
contraceptivos orais. A população a ser
estudada será composta de todas as mulheres
atendidas no ambulatório de doenças
sexualmente transmissíveis,
independentemente se apresentam ou não
infecção por clamídia.
 
No momento da anamnese, será investigado o
uso ou não de contraceptivos (exposição ou
não exposição) durante os dois últimos anos.
Essa pesquisa possibilitará o conhecimento a
respeito da prevalência da infecção por
clamídia e a prevalência de uso de
contraceptivos orais, assim como se existe uma associação entre essas para duas variáveis. 
Vamos imaginar que, ao final do estudo, a prevalência de infecção por clamídia entre as usuárias de
contraceptivos orais foi de 20%, ao passo que, entre as não usuárias, foi de 10%. A taxa de prevalência foi de
2, ou seja, a infecção por clamídia está duas vezes mais associada a mulheres que fazem uso de
contraceptivos orais do que as não usuárias. Porém, mesmo que seja encontrada uma associação positiva
entre esses dados, não é possível afirmar que exista uma relação de causalidade. 
E por que não é possível afirmar que exista uma relação dessa causalidade?
Explicação
Nesses casos, é necessário levar em consideração algumas possibilidades: a primeira delas é que o
uso de contraceptivos orais pode alterar os hábitos sexuais femininos, facilitando o risco para
infecção por clamídia e outros microrganismos sexualmente transmissíveis.
Outra possibilidade é que a presença de sintomas genitais ou o diagnóstico de infecção por clamídia
pode influenciar, por sua vez, o uso de contraceptivos por receio da mulher de engravidar na
presença de doença sexualmente transmissível. Outros delineamentos de estudo, como os estudos
de coorte ou caso-controle, por exemplo, poderiam ser utilizados para testar a hipótese levantada no
estudo transversal.
Resumindo
A grande vantagem dos estudos transversais é que as informações referentes à doença e à exposição
são coletadas em um mesmo momento, sem necessidade de seguimento do estudo e, por
consequência, sem perdas de indivíduos nesse tempo. Dessa forma, os resultados são obtidos mais
rapidamente e, frequentemente, sem tantos recursos quanto os dos estudos de seguimento. Além disso,
os estudos transversais possibilitam o cálculo da prevalência da doença e do fator de exposição na
população estudada. Porém, como já comentamos, sua principal desvantagem é a incapacidade de
estabelecer relações de causalidade entre as variáveis estudadas. 
Estudos ecológicos
Os estudos ecológicos, também chamados de estudos de correlação, são úteis para gerar hipóteses. Neles,
grupos de pessoas correspondem às unidades de análise, em vez de indivíduos. Os estudos ecológicos
também podem ser realizados comparando populações em diferentes lugares ao mesmo tempo ou, ainda, no
que chamamos de série temporal, comparando a mesma população em diferentes momentos. Embora sejam
fáceis de realizar, os estudos ecológicos são difíceis de interpretar, uma vez que raramente é possível
encontrar explicações para os resultados positivos.
Como assim?
Imagine que em determinado estudo ecológico, foi encontrada uma associação entre a média de vendas de
medicamentos antiasmáticos e o número elevado de óbitos por asma em diferentes localidades da Noruega.
Essas observações deveriam ser analisadas levando-se em consideração todos os potenciais fatores de
confusão, para que se pudesse excluir a possibilidade de que outros fatores, como a gravidade da doença em
diferentes populações ou as condições socioeconômicas, não fossem os responsáveis por essa associação.
Comentário
De maneira geral, os estudos ecológicos baseiam-se em dados coletados com outros propósitos, como
dados de rotina ou dados secundários. Logo, como você deve ter reparado, informações a respeito de
outras exposições e fatores socioeconômicos, por exemplo, podem não estar disponíveis. Outro ponto a
ser considerado é: uma vez que a unidade de análise é um grupo populacional, a relação entre exposição
e efeito individual não pode ser estabelecida. Um ponto positivo dos estudos ecológicos, por outro lado,
é que podem ser utilizados dados de diferentes populações com características muito diferentes ou
coletados de diversas fontes de dados. 
Estudos de coorte
Você sabia que o termo coorte era usado na Roma antiga para fazer referência a um grupo de soldados que
marchavam juntos? Já na epidemiologia clínica, esse termo representa um grupo de indivíduos acompanhado
longitudinalmente, isto é, durante um período de tempo longo. 
Esses estudos iniciam com um grupo de pessoas livres da doença de interesse, agrupadas de acordo com a
presença ou ausência de determinado fator de exposição. Em seguida, os subgrupos são acompanhadospor
certo tempo, de modo a verificar quem desenvolve ou não o desfecho de interesse.
Desse modo, a sequência temporal entre a exposição e o desenvolvimento da doença pode ser estabelecida.
A figura a seguir mostra o delineamento básico de um estudo de coorte.
Delineamento básico de um estudo de coorte.
Atenção
Os estudos coorte são apropriados para o cálculo de incidência de doença, investigação de causalidade,
fatores de risco e fatores prognósticos. 
Podemos classificar os estudos de coorte como retrospectivos e prospectivos, de acordo com a relação
temporal entre o início do estudo e a ocorrência do desfecho. Veja a seguir:
Estudo de coorte retrospectivo
No estudo de coorte retrospectivo, tanto os eventos de exposição e doença já aconteceram quando o
estudo é iniciado.
Vamos imaginar que um grupo de pesquisa deseja estudar a relação entre a menopausa precoce em
mulheres diagnosticadas com lúpus eritematoso e o uso de ciclofosfamida injetável. Como a
administração desse medicamento é feita no hospital, as doses da ciclofosfamida e suas respectivas
datas de administração estão registradas nos prontuários médicos. Logo, os prontuários das
pacientes com lúpus eritematoso podem ser analisados para que se descubra quais delas fizeram uso
do medicamento injetável, por quanto tempo e em quantas doses. Após a análise, pode ser
identificado quem desenvolveu menopausa precoce.
Estudo de coorte prospectivo
No estudo de coorte prospectivo, o desfecho a ser investigado ainda não aconteceu. Tomando como
exemplo a pesquisa anterior, um coorte prospectivo poderia ser escolhido se todas as pacientes
fossem acompanhadas desde o início do diagnóstico de lúpus eritematoso, identificando quais delas
fazem uso de ciclofosfamida ou não e continuar acompanhando ao longo do tempo para observar
quem desenvolverá a menopausa precoce, que é o desfecho de interesse.
Nesse caso, a grande vantagem do estudo prospectivo é a coleta mais adequada dos dados de
exposição e de outros fatores de risco para a menopausa precoce, diminuindo o viés de informação,
desvantagem comum dos estudos retrospectivos. Porém, a coorte prospectiva é um delineamento de
estudo caro e inadequado para o estudo de desfechos raros, pois necessita de uma amostra muito
grande, acompanhada por tempo prolongado. Além disso, a desistência e perda de indivíduos durante
o acompanhamento podem comprometer a validade dos resultados.
Estudos caso-controle
Os estudos caso-controle desempenham um papel fundamental na investigação epidemiológica, fornecendo
insights valiosos sobre a relação entre exposições potenciais e doenças. Esses estudos são projetados para
identificar associações entre uma condição de interesse (o caso) e fatores de exposição específicos,
comparando grupos de casos com grupos de controles.
Em um estudo caso-controle, os casos são indivíduos que têm a doença ou condição de interesse, enquanto
os controles são indivíduos sem a doença, mas que são semelhantes aos casos em outros aspectos
relevantes, como idade, sexo e localização geográfica. A principal diferença entre os grupos é a presença ou
ausência da condição de interesse.
A principal vantagem dos estudos caso-controle é sua eficiência em investigar doenças raras ou com longo
período de incubação. Eles também permitem uma análise rápida e menos custosa em comparação com
estudos prospectivos, pois os pesquisadores podem selecionar indivíduos com a condição de interesse a
partir de registros médicos existentes.
No entanto, os estudos caso-controle também apresentam desafios. Um dos principais é a susceptibilidade
ao viés de seleção, na qual a seleção dos controles pode ser influenciada por fatores que estão associados
tanto à exposição quanto à doença, distorcendo assim a verdadeira associação. Para mitigar esse viés, os
pesquisadores podem utilizar estratégias como o pareamento dos controles com os casos, tendo como base
características semelhantes.
Além disso, os estudos caso-controle dependem da lembrança dos participantes sobre exposições passadas,
o que pode ser impreciso e sujeito a viés de memória. Para minimizar esse problema, os pesquisadores podem
tentar validar as informações fornecidas pelos participantes com registros médicos ou outras fontes objetivas.
Em resumo, os estudos caso-controle são uma ferramenta valiosa na investigação epidemiológica, permitindo
a identificação de associações entre exposições potenciais e doenças. No entanto, é importante reconhecer e
mitigar os desafios metodológicos associados a esses estudos para garantir a validade e confiabilidade dos
resultados.
Epidemiologia experimental: ensaio clínico randomizado
Confira no vídeo o que é um ensaio clínico randomizado, suas vantagens e desvantagens e relevância para a
epidemiologia.
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Como já comentamos, os estudos experimentais (ou de intervenção) objetivam mudar uma variável em um ou
mais grupos de indivíduos. A intervenção pode significar o teste de um novo tratamento para um grupo
Para a participação em estudos de intervenção, os
participantes devem assinar o termo de consentimento
livre e esclarecido.
selecionado de pacientes ou, ainda, um programa educativo ou fisioterapêutico. Os efeitos da intervenção são
medidos por comparação do desfecho no grupo experimental e no grupo controle.
É importante comentarmos que as
considerações éticas são de extrema relevância
nesses estudos e o consentimento por parte
dos participantes sempre se faz necessário.
Logo, nenhum paciente deve ter tratamento
apropriado negado em função de sua
participação no estudo. Por isso, o tratamento a
ser testado, por exemplo, deve ser aceitável
cientificamente.
Em um ensaio clínico controlado randomizado,
os indivíduos a serem estudados são
selecionados de uma população com a mesma
condição de interesse. São aplicados critérios
de inclusão e exclusão, estabelecidos com o
propósito de aumentar a homogeneidade entre
os pacientes, a validade interna e facilitar a identificação do efeito relacionado com a intervenção. Uma vez
selecionados, os pacientes são divididos em dois ou mais grupos, de maneira randomizada, aleatória. Logo,
cada paciente apresenta uma chance igual de receber ou não a intervenção e, além disso, os fatores
relacionados com o prognóstico da doença se distribuem de maneira mais homogênea entre os grupos. 
Mas como é feito um ensaio clínico randomizado?
Como já comentamos, os pacientes são divididos em dois ou mais grupos aleatoriamente. Um grupo, chamado
grupo experimental, é aquele que será exposto à intervenção. Já o outro grupo, chamado grupo controle, não
recebe a intervenção estudada, mas pode receber um tratamento placebo ou outro já padronizado para
aquela determinada doença. Após a distribuição randomizada dos pacientes nos grupos, eles são
acompanhados e o curso da doença/desfecho é registrado. Observe na figura a seguir um esquema de um
ensaio clínico randomizado. 
Esquema básico do ensaio clínico randomizado.
Atenção
No ensaio clínico randomizado, pode existir mais de um grupo controle e mais de um grupo
experimental. É o caso, por exemplo, de grupos que recebem doses diferentes de uma mesma
medicação em estudo. 
Você certamente deve estar imaginando que, caso os pacientes ou os pesquisadores envolvidos tenham
conhecimento de qual intervenção está sendo aplicada em que grupo, isso poderá alterar o comportamento
ou gerar registros enviesados dos desfechos, não é mesmo?
Uma forma de diminuir esse efeito é o chamado “mascaramento” ou “duplo-cego”, quando nem os pacientes,
nem os pesquisadores sabem em qual grupo o paciente foi alocado.
Uma forma de fazer o mascaramento em estudos de avaliação do efeito terapêutico de um medicamento, por
exemplo, é utilizando um placebo com características físicas e posologia semelhante ao do medicamento
investigado, porém, sem o princípio ativo.
Utilizar um placebo com características físicas e posologia semelhante é uma forma
de mascaramento.
Os ensaios clínicos controladosrandomizados são considerados excelentes para a avaliação dos efeitos de
uma intervenção. Estudos com amostras grandes, randomizados e cuidadosamente conduzidos e analisados
são capazes de promover a evidência científica mais forte e direta em relação à eficácia de um tratamento.
Por outro lado, ensaios clínicos são mais difíceis de realizar que os estudos de coorte, por causa das questões
éticas, práticas e econômicas envolvidas. Além disso, o período em geral longo para se completar um ensaio
clínico é outro fator limitante, principalmente quando as intervenções são testadas em doenças mais graves,
como o câncer.
Testes de diagnóstico e epidemiologia
Assista ao vídeo e entenda mais sobre os testes diagnósticos em epidemiologia. Você vai ver os conceitos de
sensibilidade, especificidade e valor preditivo.
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Uma etapa fundamental da prática médica e, consequentemente, dos estudos epidemiológicos, é o
diagnóstico clínico. Ele é baseado, na maioria das vezes, nos dados obtidos a partir da anamnese, do exame
físico e dos exames complementares. Dessa forma, a realização de testes diagnósticos fornece informações
que contribuem de maneira importante para o processo diagnóstico. De modo ideal, um teste diagnóstico com
resultado positivo deveria indicar a presença da doença e um resultado negativo, a ausência dela. Porém, na
realidade, todos os testes são passíveis de erros e o estabelecimento de um diagnóstico é um processo
imperfeito.
Teste de imunocromatografia, um tipo de teste diagnóstico utilizado para a
detecção de antígeno ou anticorpo contra a covid-19.
Cada vez que obtemos uma informação importante para o diagnóstico, a chance de a doença investigada
estar presente varia de zero até 100%. Logo, o objetivo do teste diagnóstico é contribuir para que a
probabilidade da doença aumente ou diminua, a fim de confirmar ou afastar seu diagnóstico. A doença
investigada pode estar presente ou ausente e o teste diagnóstico ser positivo ou negativo. Dessa forma,
existem quatro possibilidades de combinação, conforme mostra a imagem a seguir:
 Doença presente Doença ausente
Teste positivo Verdadeiro - positivo (a) Falso - positivo (b)
Teste negativo Falso - negativo (c) Verdadeiro - negativo (d)
Quadro: Relação entre o resultado de um teste diagnóstico (positivo ou negativo) e a ocorrência de doenças
(presente ou ausente).
Elaborador por: Gabriela Caldas.
Como você pode reparar, em duas combinações o teste fornece respostas corretas: o verdadeiro positivo e o
verdadeiro negativo. Já nas outras duas combinações, o teste dá respostas erradas: o falso positivo e o falso
negativo. Para determinar a utilidade prática de um teste é necessário que conheçamos suas propriedades.
Nesse momento, é importante que você conheça três delas:
Sensibilidade
É definida pela proporção de pessoas com a doença e que apresentam o teste positivo. Observando a
tabela anterior, podemos calcular a sensibilidade dividindo os verdadeiramente positivos pelo total de
pacientes com a doença (a/a+c). Um teste com alta sensibilidade é muito útil quando se quer
diagnosticar todos os indivíduos com a doença, sem perder nenhum caso. Para o clínico, mais
importante ainda é quando esse teste dá negativo, pois praticamente exclui a doença.
Especificidade
É a proporção de pessoas sem a doença e que apresentam o teste negativo. Podemos calcular a
especificidade dividindo os verdadeiramente negativos pelo total de pacientes sem a doença (d/b+d).
Um teste com alta especificidade deve ser solicitado pelo médico para a confirmação de um
diagnóstico sugerido em outros exames, pois raramente dará positivo na ausência da doença. Além
disso, testes de alta especificidades devem ser considerados quando a possibilidade de um resultado
falso-positivo puder prejudicar o paciente. Como assim? Digamos que temos um paciente com
suspeita de infecção pelo HIV e com teste ELISA (de alta sensibilidade) positivo. Nesse caso, é
necessário que se realize um teste mais específico, como o Western Blot, para confirmar o
diagnóstico.
Você deve estar pensando que o ideal seria que um mesmo teste diagnóstico pudesse apresentar alta
especificidade e alta sensibilidade, certo? Isso nem sempre é possível e, normalmente, quando se
ganha em especificidade perde-se em sensibilidade, e vice-versa.
Valor preditivo (positivo e negativo)
Depende da sensibilidade, especificidade e, mais importante, da prevalência da doença na população
estudada. Um teste positivo, mesmo sendo muito específico, poderá ser falso-positivo quando
aplicado em um paciente com baixa probabilidade de ter a doença. Por outro lado, o resultado
negativo de um teste, mesmo sendo muito sensível, provavelmente será falso-negativo quando
aplicado em uma população cuja prevalência da doença é alta.
O valor preditivo positivo representa a probabilidade de ocorrência de doença em um paciente com
um resultado positivo (a/a+b), enquanto o valor preditivo negativo expressa a probabilidade de um
paciente não ter a doença quando o teste é negativo (d/c+d).
Agora veja um resumo dos parâmetros a serem avaliados em um teste diagnóstico:
Resumo dos parâmetros a serem avaliados em um teste diagnóstico.
Verificando o aprendizado
Questão 1
O delineamento da pesquisa epidemiológica é uma visão geral de como o estudo foi ou será realizado. Cada
tipo tem suas vantagens e desvantagens e sua escolha está condicionada não só ao tipo da questão clínica,
mas também a aspectos operacionais e financeiros. Sobre esse tema, assinale a alternativa correta:
A
A série de casos consiste em uma descrição detalhada dos aspectos, geralmente inéditos, relacionados com
determinada doença em um único paciente.
B
Os estudos ecológicos são apropriados para o cálculo de incidência da doença, investigação de causalidade,
fatores de risco e fatores prognósticos.
C
Nos estudos transversais, as informações sobre o fator de exposição e o desfecho de um grupo de indivíduos
são coletadas em um mesmo tempo.
D
Quando o estudo descreve as características de uma doença em mais de um paciente, ele é chamado de
estudo ecológico.
E
Os estudos de coorte possibilitam o cálculo da razão de prevalências.
A alternativa C está correta.
O estudo transversal coleta informações sobre o fator de exposição e do desfecho (doença e não doença)
em um grupo de indivíduos em um mesmo tempo. Esse tempo pode ser representado por um ponto fixo em
um curso de eventos (como a entrada de indivíduos no ensino médio, ou idade da primeira menstruação,
por exemplo) ou um período mais específico (durante uma semana, um mês, dois anos).
Questão 2
Em relação à validação de testes de diagnóstico nos estudos epidemiológicos, marque V para as sentenças
verdadeiras e F para as falsas.
(__) Sensibilidade é a capacidade de um teste diagnóstico identificar os verdadeiros positivos nos indivíduos
verdadeiramente doentes.
(__) Especificidade é a capacidade de um teste diagnóstico identificar os verdadeiros negativos nos indivíduos
verdadeiramente saudáveis.
(__) Valor preditivo positivo representa a proporção de indivíduos com a doença e que apresentam
diagnósticos positivos pelo teste.
(__) Valor preditivo negativo representa a probabilidade de um paciente não ter a doença quando o teste é
negativo. 
Está correta, de cima para baixo, a seguinte sequência:
A
V-F-V-F
B
V-V-V-V
C
F-F-F-V
D
F-V-F-V
E
V-V-F-V
A alternativa E está correta.
A sensibilidade é definida pela proporção de pessoas com a doença e que apresentam o teste positivo. A
especificidade é a proporção de pessoas saudáveis e que apresentam o teste negativo. O valor preditivo
positivo representa a probabilidade de ocorrência de doença em um indivíduo com um resultado positivo,
enquanto o valor preditivo negativo expressa a probabilidade de um indivíduo não ter a doença quando o
teste é negativo.
Elevada incidência de doenças do aparelho respiratório
nos meses correspondentes ao inverno.
3. Distribuição saúde x doençae validade e confiabilidade 
Distribuição dos agravos de saúde no tempo e espaço
Assista ao vídeo e acompanhe as perguntas mais realizadas na internet, com respeito a distribuição dos
agravos de saúde no tempo e espaço e a história das doenças.
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A análise da distribuição das doenças e de seus determinantes no tempo e espaço é um processo
fundamental em epidemiologia. A maioria dos estudos epidemiológicos tem como base a investigação de três
principais perguntas: 
Quem adoeceu?
Aqui, o enfoque está na distribuição das
doenças, segundo características do indivíduo,
como sexo, idade e hábitos alimentares.
Onde adoeceu?
Aqui, investiga-se a existência de algum padrão
espacial na distribuição de doenças.
Quando adoeceu?
Aqui, há a avaliação das tendências e dos
períodos de maior ocorrência de doenças.
Esses estudos são de fundamental importância, não só para o melhor conhecimento do processo saúde-
doença como também para o planejamento de intervenções em saúde e para a clínica médica.
Tempo
A distribuição da doença no tempo é um
conceito amplamente difundido, inclusive entre
a população geral. Não é difícil escutarmos
comentários sobre a expectativa de se registrar
a elevação da incidência de certa doença em
determinada época do ano, como leptospirose
nos períodos de chuva, doenças do aparelho
respiratório no inverno etc.
De fato, o estudo da distribuição da doença no
tempo é muito útil para a previsão,
compreensão, prevenção de doenças e
avaliação das intervenções em saúde. Nesse
contexto, faz-se necessário o registro e o
acompanhamento da evolução temporal das
doenças, de modo que possamos reconhecer padrões e tendências para a ocorrência de doenças ao longo do
tempo e determinar limites para as variações. Com essas informações, é possível identificar se há mudanças
na incidência ou prevalência de determinada doença além das já esperadas para aquele período. Existem
quatro tipos de evolução temporal de uma doença: 
Tendência secular ou histórica
Refere-se à análise das mudanças na frequência de uma doença
(incidência, mortalidade etc.) por um longo período de tempo, geralmente
décadas. Com o advento da internet e o aumento da acessibilidade aos
dados, espera-se que essas análises sejam cada vez mais
representativas das situações de saúde.
Observe o gráfico a seguir, com destaque para momentos importantes na
história do combate à doença. Nele, vemos a evolução histórica das
taxas de mortalidade por tuberculose na Inglaterra (1830-1970), que
representa bem a evolução secular da doença, tendo como foco o
impacto das medidas relacionadas ao tratamento, diagnóstico e à
prevenção.
Como você deve ter observado, o avanço das descobertas científicas
impactou diretamente a diminuição da mortalidade por essa doença.
Variações cíclicas
São aquelas determinadas pelas flutuações de incidência de uma doença
ocorridas em um período de tempo maior que um ano. A esse tipo de
variação estão muito associadas as doenças virais, nas quais existe um
pico de incidência (devido a um alto número de indivíduos suscetíveis) e
posterior declínio (queda no número de indivíduos suscetíveis), até que
uma nova cepa surja e a incidência se eleve novamente, pois a população
é suscetível a essa nova cepa.
Em grandes populações suscetíveis, por exemplo, a incidência do
sarampo tende a aumentar a cada três anos. Esse fato pode ser
explicado pela diminuição do número de suscetíveis logo após uma
epidemia e pelo nascimento sucessivo de crianças suscetíveis, que,
acumuladas, permitirão que uma nova epidemia venha a ocorrer.
Assim, é correto afirmar que a magnitude e a periodicidade das
epidemias estão diretamente relacionadas ao tamanho da população
suscetível. É importante comentarmos também que o aumento da
cobertura vacinal para doenças imunopreviníveis modifica inteiramente
esse processo.
Variações sazonais
São aquelas em que a variação da incidência de uma doença coincide
com as estações do ano. Doenças infecciosas, como a gripe e a dengue,
por exemplo, estão muito associadas a esse tipo de variação, embora as
doenças crônicas, como a asma, também sofram influências sazonais.
Esse tipo de variação depende de um conjunto de fatores, como radiação
solar, temperatura, umidade atmosférica, chuvas e etc. Além das
condições climáticas, a maior aglomeração de pessoas no inverno pode
favorecer o aparecimento de doenças respiratórias.
No gráfico a seguir, podemos ver o aumento do número de larvas de A.
aegypti nos meses de verão, bem como o aumento do número de casos
da doença nos meses seguintes.
John Snow.
Variações irregulares
São aquelas não esperadas para a ocorrência de uma doença. Essas
variações podem ser classificadas como epidemias, definidas como a
ocorrência, em uma região, de casos de uma mesma doença que
indiscutivelmente ultrapassam a incidência esperada.
O número de casos necessário para caracterizar uma epidemia varia de
acordo com o agente etiológico, tamanho e tipo da população exposta,
sua experiência com a doença e o tempo e lugar da ocorrência. Dessa
forma, é importante comentarmos que a ocorrência de uma epidemia não
está, necessariamente, associada a um alto número de casos. Um único 
caso autóctone (caso oriundo do mesmo local que ocorreu a doença. É o
contrário de casos importados de outra localidade) de poliomielite no
Brasil, erradicada desde 1990, já pode determinar uma epidemia.
Curiosidade
Pandemia é o nome dado à ocorrência epidêmica caracterizada por larga distribuição espacial, atingindo
várias nações. 
Espaço
O estudo de aspectos relacionados ao tempo como lugar de ocorrência de doenças é tão antigo quanto a
própria origem da medicina ocidental. Na obra pioneira Dos ares, dos mares e dos lugares (século V a.C.), o
autor Hipócrates pontua que as investigações médicas deveriam considerar as características das localidades
onde as doenças ocorriam, particularmente em relação à temperatura e posição relacionada ao vento e
nascimento do Sol. 
Quando pensamos na distribuição espacial de
qualquer evento, imediatamente vem à mente o
conceito da elaboração de mapas. Porém,
somente no século XVIII, quando o uso de
mapas cresceu na Europa, os primeiros
mapeamentos de doenças foram publicados.
 
Como já sabemos, um dos trabalhos pioneiros
nessa área foi desenvolvido pelo médico
britânico John Snow. Ao investigar uma
epidemia de cólera ocorrida em Londres no ano
de 1854, Snow demonstrou uma associação
espacial entre mortes por cólera e o
abastecimento de água por meio de diferentes
bombas públicas, identificando, assim, a origem
da epidemia, mesmo sem o conhecimento do agente etiológico.
Mapa de Londres (1854) utilizado por John Snow para estabelecer uma associação
entre a epidemia de cólera e o abastecimento de água.
A grande importância do mapeamento da ocorrência de doenças é a determinação dos fatores de risco e as
características relacionadas ao ambiente. Logo, ao analisarmos a medida de frequência de uma doença
desconsiderando o espaço no qual ela está inserida, podemos introduzir um viés de interpretação. Como as
condições ambientais variam, o cenário epidemiológico é diretamente influenciado por essas variações. 
Comentário
O conceito de espaço, no que se refere à distribuição de doenças, vai muito além das características
geográficas e naturais. Abrange o ambiente socioeconômico-cultural em que vive a população e o
quanto tal local influencia a ocorrência de doenças. 
Como já vimos, o início do processo de espaciação da saúde é a delimitação do espaço a ser trabalhado, que
pode ser um bairro, um estado ou até um país. Uma vez feito isso, é necessário a construção do mapa da área
e, em seguida, a inclusão das informações de saúde/doença no mapa.
Após a coleta de dados, é necessário transformá-los em informações de saúde. Para isso, precisa-se realizar
uma análise espacial dos dados, que vai desde uma visualização do mapa em que são inseridas as
informações de saúde e onde é possível identificar áreascom maior ocorrência de determinada doença, até a 
análise exploratória dos dados, utilizada para descrever padrões espaciais e relações entre mapas.
Saiba mais
Essa análise de dados é realizada por meio de ferramentas de geoprocessamento e geoestatística, além
de modelagem matemática, que permitem testar hipóteses e estimar relações entre variáveis, como a
relação entre a incidência da doença e variáveis ambientais. 
Junto a essas análises, pode-se somar ainda o sensoriamento remoto como ferramenta para obtenção de
dados ambientais, a partir de análises de imagens de satélites. Com isso, surgem várias outras possibilidades
para a associação saúde-doença x espaço. 
Análise de dados epidemiológicos.
O sensoriamento remoto, a partir de imagens de satélites, pode ser muito útil na
análise exploratória de dados.
Um tipo de estudo bastante interessante sobre distribuição geográfica de doença é o estudo de imigrantes,
que objetiva determinar se o risco de adoecer entre imigrantes vindos de uma região com alto (ou baixo) risco
muda após a migração para uma região de baixo (ou alto) risco. Esses estudos analisam o impacto das
variações geográficas na frequência de doença, separando os efeitos associados ao lugar de origem e destino
(fatores ambientais), dos efeitos do indivíduo, como aqueles genéticos. 
Atenção
Para alguns tipos de câncer, por exemplo, os imigrantes de determinada região que possui certo padrão
da doença, adquirem, parcialmente, os padrões da nova localização. Dessa forma, podemos concluir que
em certas situações, os fatores individuais nem sempre podem ser os grandes responsáveis pelas
grandes diferenças nas taxas de câncer entre os países. 
Validade e confiabilidade em epidemiologia
Assista ao vídeo e confira a validade e confiabilidade em epidemiologia. Além disso, você vai conhecer os
vieses de seleção e informação e situações de confusão ou confundimento.
Conteúdo interativo
Acesse a versão digital para assistir ao vídeo.
No desenvolvimento de estudos
epidemiológicos, os pesquisadores devem estar
atentos para evitar conclusões equivocadas,
sejam elas relacionadas a erros metodológicos
na concepção do estudo, desenho ou até
mesmo na análise de dados. Um estudo válido
é aquele que traz consigo uma mensagem
forte, dificilmente questionada por erros
metodológicos.
Em termos gerais, a validade refere-se ao grau
em que um instrumento realmente mede a
variável que pretende medir. Segundo o Dicionário de Epidemiologia de Last (1995), é o “grau de garantia
dado às deduções derivadas de um estudo em particular, especialmente às generalizações para além da
amostra estudada, quando se consideram os métodos utilizados, a representatividade da amostra estudada e
a natureza da população de onde a amostra foi retirada”. 
Resumindo
Um estudo epidemiológico é válido quando mede aquilo que se propõe a medir. 
A validade pode ser de dois tipos:
Validade interna
Quando diz se as conclusões daquela investigação estão corretas para aquela amostra e para a
população da qual foi retirada a amostra. A validade interna abrange a validade dos métodos de
coleta de dados e a análise e interpretação dos resultados obtidos.
Validade externa
Quando diz se as conclusões de uma investigação, obtidas de uma amostra, podem ser generalizadas
para uma população de referência, maior. A validade externa compreende o cálculo amostral e a
estratégia para a seleção dos componentes da amostra.
Além da validade, outro requisito essencial em estudos epidemiológicos é a confiabilidade, também chamada
por alguns autores de precisão. Enquanto medidas válidas medem corretamente a variável que se pretende
medir, medidas confiáveis ou precisas são replicáveis e consistentes, isto é, geram os mesmos resultados.
A figura a seguir mostra a diferença básica entre validade e confiabilidade/precisão. Vamos imaginar que o
alvo represente os possíveis resultados de um estudo epidemiológico, e que os círculos acinzentados sejam o
valor verdadeiro que pretendemos atingir/estimar com esse estudo. Além disso, vamos imaginar também que
esse estudo possa ser repetido 15 vezes, em condições similares.
Relação entre validade e precisão em um estudo.
Comentário
A situação ideal está representada na letra A, isto é, o resultado das 15 replicações do estudo fornece
resultados semelhantes e todos eles muito próximos do valor verdadeiro. É um estudo válido, pois seus
resultados são muito próximos do parâmetro que desejamos estimar e é um estudo preciso, pois existe
pouca variabilidade dos resultados obtidos nas replicações. 
Porém, na realidade, não só não conhecemos o valor do parâmetro que pretendemos estimar, como também
são raras as replicações de estudos epidemiológicos sob as mesmas condições. Então, na prática, o
julgamento da validade de um estudo dependerá do cumprimento de uma série de princípios metodológicos
básicos que poderão ser checados, utilizando os dados do estudo e informações complementares. A
confiabilidade das estimativas fornecidas poderá ser avaliada por meio de testes estatísticos.
A validade de um estudo epidemiológico está relacionada à ausência de erros sistemáticos, enquanto a
precisão relaciona-se com a ausência de erros aleatórios. Já mencionamos esses tipos de erros, mas vamos
relembrá-los: Os erros aleatórios podem ser causados, principalmente, por variações individuais, erros de
medida e erros de amostragem. Um estudo pode ser preciso e, mesmo assim, apresentar erros sistemáticos,
que invalidem os seus resultados. 
Já a distorção dos resultados devido a erros sistemáticos é denominada viés. Viés refere-se ao tamanho da
diferença entre o:
As fontes de vieses podem ser classificadas de diferentes formas. Entretanto, de maneira didática, são
definidas três razões principais para a estimativa enviesada, duas das quais já comentamos:
 
Vieses de seleção
Vieses de informação
Situação de confusão ou confundimento
Como já aprendemos, o viés de seleção refere-se à distorção da estimativa resultante do modo pelo qual os
indivíduos são selecionados para compor a população de estudo. Viés de informação refere-se à distorção da
estimativa do efeito, devido a erros de mensuração ou classificação errada dos indivíduos segundo uma ou
mais variáveis.
Já o confundimento é um viés que resulta da presença de uma ou mais variáveis relacionadas tanto com a
doença sob estudo quanto com a exposição de interesse na base populacional. Nessa situação, parte do
efeito observado de um fator de exposição decorre da existência desta variável, denominada variável de
confundimento.
Aplicando o conhecimento
Confira no vídeo um estudo de caso sobre a distribuição dos agravos de saúde no tempo e no espaço.
“Valor verdadeiro” de uma medida
epidemiológica na população-alvo 
Conjunto de indivíduos que originou o
universo amostral e sobre os quais
desejamos fazer inferências a partir dos
resultados do estudo.
Valor de sua estimativa no universo
amostral 
Conjunto de indivíduos elegíveis para o
estudo, a partir do qual a amostra foi
selecionada.
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Conteúdo interativo
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Verificando o aprendizado
Questão 1
O registro e o acompanhamento da evolução temporal das doenças possibilitam reconhecer padrões e
tendências para a ocorrência de doenças ao longo do tempo e determinar limites para as variações. Em
relação aos tipos de variações temporais dos agravos de saúde, analise as afirmativas a seguir e indique a
correta:
A
As análises temporais permitem identificar se há mudanças na incidência, mas não na prevalência de
determinada doença, além das já esperadas para aquele período.
B
Para classificar uma doença como uma epidemia não é obrigatório ter um alto número de casos.
C
A tendência histórica refere-se à análise das mudanças na frequência de uma doença por um período de
tempo geralmente curto.
D
As variações sazonais são aquelas determinadas pelas flutuações de incidência de uma doença ocorridas em
um período de tempo maior que um ano.
E