USF_EAD_U3_Epidemiologia

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RENATA CRISTOFANI MARTINS
EPIDEMIOLOGIA
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Epidemiologia analítica
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UNIDADE 3
EPIDEMIOLOGIA ANALÍTICA
INTRODUÇÃO
Como são definidos quais são os fatores de risco para uma doença ou, ainda, quais 
são os fatores que significam uma melhor evolução do quadro clínico do indivíduo? 
Consumir bebida alcóolica durante a gestação faz mal para a criança? Qual é a chance 
de uma pessoa infartar se for hipertensa? Como são avaliadas a eficácia de um trata-
mento? Vacina funciona? 
Essa unidade abordará os tipos de estudos que conseguem responder a essas pergun-
tas e como calcular e interpretar as análises estatísticas que medem a intensidade da 
associação entre diversas variáveis. Para tanto, serão abordados estudos analíticos e 
longitudinais, o que significa que é possível provar associações e causalidade entre as 
variáveis e que a coleta de dados acontece em mais de um momento.
Há os estudos observacionais e os experimentais, sendo que a diferença é que no 
segundo tipo de estudo é o pesquisador que decide quais sujeitos terão a intervenção. 
Nos estudos observacionais, o pesquisador só observa os eventos sem definir a qual 
intervenção o sujeito será submetido,
Esses tipos de estudo conseguem medir a associação entre variáveis e riscos ou chan-
ces de um evento acontecer. Para ajudar a distinguir os desenhos do estudo é impor-
tante definir quais são as variáveis pesquisadas, como elas foram coletadas e como os 
grupos comparados foram divididos.
GLOSSÁRIO
Variáveis independentes são fatores estudados que podem estar associados com a variável 
dependente. Trata-se das causas presumíveis ou possíveis fatores de risco, em que pode ser 
chamada de exposição, já que é a exposição ao fator de risco pode causar alguma doença 
(Rouquaryol; Gurgel, 2018, p. 705). Por exemplo: fumar, bebida alcóolica e aleitamento materno.
Já a variável dependente é o efeito presumível da variável independente. Ela pode ser cha-
mada de desfecho ou variável de interesse. (Rouquaryol; Gurgel, 2018, p. 705). Além disso, 
normalmente, ela é dicotômica, ou seja, só tem duas possibilidades de resposta, como ter ou 
não ter uma doença. Por exemplo: câncer de pulmão, incapacidade e óbito.
1. ESTUDO COORTE
Entre os estudos observacionais, o estudo do tipo coorte é o que melhor consegue 
avaliar o risco. Isso se deve porque, no início da pesquisa, todos os sujeitos não têm o 
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desfecho, sendo assim possível avaliar quantos casos novos aparecerão. Esse estudo 
compara dois grupos, um que tem exposição ao fator de risco a ser estudado e outro 
grupo que não é exposto. Os sujeitos, por sua vez, são acompanhados ao longo do 
tempo para contar o surgimento do desfecho (Rouquaryol; Gurgel, 2018, p. 123-125). 
O desenho desse tipo de estudo (Figura 1) iniciará pela exposição e, após uma quanti-
dade determinada de tempo, o desfecho é aferido. Desse modo, uma característica que 
diferencia o estudo de coorte de outros estudos longitudinais é a pesquisa dividindo os 
grupos pela exposição. 
Pessoas com presença de uma ou mais 
variáveis independentes
Fumantes
Não Fumantes
Pessoa com ausência de uma ou mais 
variáveis independentes
Pessoas com presença de variável 
independente
Pessoas com presença de variável 
independente
pessoas com câncer 
de pulmão
pessoas com câncer 
de pulmão
pessoas sem câncer 
de pulmão
pessoas sem câncer 
de pulmão
DESENHO
EXEMPLO
Pessoas com ausência de variável 
independente
Pessoas com ausência de variável 
independente
Fonte: elaborada pela autora.
Figura 01. Esquema do desenho de estudo coorte
O termo coorte se refere a um grupo de pessoas com uma característica em comum. 
Por isso, um estudo coorte tem em seu desenho o acompanhamento de grupo de pes-
soas. Há coortes que são estudadas desde 1950, como a corte de nascidos vivos em 
Pelotas (RS) que acompanha as pessoas há 30 anos, desde o nascimento até sua fase 
adulta. Por exemplo, esses estudos conseguem avaliar qual o impacto do aleitamento 
materno na saúde das crianças ao longo dos anos até a idade adulta. 
Os estudos de coorte acompanham indivíduos sadios divididos em grupos de quem 
possui uma característica e de quem não possui. Normalmente, o objetivo é avaliar 
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quais consequências essa exposição pode gerar. Nesse sentido, alguns estudos acom-
panham um grupo de pessoas ao longo de vários anos para avaliar a morbidade de uma 
exposição ou a associação entre ela e um desfecho.
CURIOSIDADE
EXEMPLO 1
Um marco nos estudos epidemiológicos é o estudo de Doll e Hill com o acompanhamento dos 
médicos britânicos, em que essa coorte conseguiu provar as complicações causadas pelo 
fumo. O artigo indicado a seguir resume a trajetória da pesquisa citada e seus resultados. 
DI CICCO, M. E.; RAGAZZO, V.; JACINTO, T. Mortality in relation to smoking: the British Doc-
tors Study. Breathe (Sheff), [s. l.], v. 12, n. 3, p. 275-276, set. 2016. Disponível em: https://
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5298160/. Acesso em: 10 abr. 2021.
No começo do estudo, os participantes não podem apresentar o desfecho. Contudo, na 
avaliação inicial é comum testar se a pessoa já apresenta o desfecho, ainda que ele 
esteja na fase inicial da doença e seja assintomático. Por isso, esse é o único estudo 
observacional capaz de medir incidência, somente a pesquisa pode monitorar esse 
indicador de saúde.
A duração e a periodicidade do acompanhamento da pesquisa dever ser estabelecido a 
partir da História Natural da Doença da variável dependente. Por exemplo, para avaliar se 
o fumo está associado ao câncer de pulmão, a coleta de dado não precisa ser anual ou 
após um ano de ter começado a fumar, já que a doença demora para se manifestar. Por-
tanto, dependendo das variáveis de interesse, um estudo coorte será de longa duração.
Por ser um estudo observacional, a decisão de que sujeitos serão expostos às variáveis 
independentes não é do pesquisador. 
Uma pesquisa acompanha quem fuma ou não, o pesquisador não influencia na decisão de 
qual participante deverá fumar. Ou, então, uma pesquisa acompanhar os pacientes interna-
dos que tiveram abordagens terapêuticas diferentes para avaliar a cura de uma doença, con-
forme a abordagem terapêutica. Nesse último caso, a variável independente é a abordagem 
terapêutica e o desfecho é a proporção de cura da doença. Para alguns tipos de exposição, 
esse é o melhor desenho de pesquisa, pois, não é possível fazer estudo experimental. 
De acordo com a ética, um pesquisador não pode oferecer a gestantes bebidas alcoólicas, 
em razão do risco que isso pode causar à criança. No entanto, ele pode observar quais são 
os efeitos encontrados em gestantes que consumiram a bebida.
A temporalidade é uma característica importante dos estudos coorte. Ela garante a 
certeza de que o fator de risco existiu antes do desfecho, o que é fundamental porque, 
muitas vezes, consegue-se perceber uma associação estatística entre duas variáveis, 
mas não se sabe dizer qual é a causa e o efeito. Por exemplo, um estudo descritivo, 
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que coleta todas as informações, mostra uma associação entre ser sedentária e ter 
depressão. Para definir se de fato uma variável é fator de risco para outra é preciso 
um estudo longitudinal de coorte que garanta a ausência de depressão no começo do 
acompanhamento dos sedentários e daqueles que praticam atividades físicas. Nesse 
caso, no acompanhamento se avalia quantas pessoas apresentaram depressão.
Há dois tipos de estudo coorte, o prospectivo e o retrospectivo. Na coorte retrospec-
tiva, os grupos são selecionados no passado e acompanhados até o presente. A título 
de exemplo: uma pesquisa que quer avaliar se o uso de antibiótico em pessoas com 
gripe previne que o paciente necessite de ventilação mecânica. Com levantamento de 
prontuário do último ano de todos os casos internados por gripe, o pesquisador separa 
quemusou de quem não usou antibiótico e, em seguida, avalia quais precisaram de 
intubação. O acompanhamento é realizado com as informações do prontuário e é pos-
sível que, no tempo atual, os sujeitos já tenham o desfecho.
As vantagens da coorte retrospectiva são de que é possível ter um alto número de su-
jeito de pesquisa e ela são de curta duração. Isso ocorre porque, como os fatos estão 
no passado, não há necessidade de ficar esperando o evento acontecer desde o início 
da exposição. Em contrapartida, a grande desvantagem é de que, ao utilizar registros 
e informações de prontuário, não é possível garantir a qualidade dos dados e como as 
informações foram coletadas. Isto é, quando os dados são coletados em prontuários 
que não se pode garantir a qualidade da informação, a pesquisa apresenta um viés de 
registro de informação.
Já a coorte prospectiva se trata do acompanhamento em tempo atual, como acom-
panhar atletas profissionais e avaliar o risco de lesões osteomioarticulares. Nesse 
caso, a partir de hoje, por exemplo, atletas de diversas modalidades que não tenham 
lesão serão acompanhados e avaliados, a fim de identificar quais e quantas lesões 
aparecem ao longo dos anos. Por um lado, a vantagem é a coleta das informações 
ser padronizada e, assim, garantir a confiabilidade dos dados. Além disso, outra 
vantagem é poder medir outras variáveis que podem influenciar na associação e 
avaliar fatores de confusão. Por outro lado, as desvantagens são que essas pesqui-
sas são caras e de longa duração, o que pode gerar a desistência de participantes 
no meio do acompanhamento. 
A perda de segmento é uma desvantagem de qualquer tipo de estudo, mas é mais fre-
quente em estudos longos, como a coorte prospectiva. A perda do acompanhamento 
do sujeito da pesquisa pode ter várias causas, como migração, aderência, desistência e 
outro desfecho que inviabilize a continuidade na pesquisa. Isso pode gerar impacto na 
análise estatística e resultado. 
Desse modo, a primeira informação a se avaliar é a proporção da perda, se ela for maior 
do que 10% do número total da amostra da pesquisa, a qualidade dos resultados é 
questionável; mas, se ela for maior do que 30%, a validade interna fica prejudicada. Em 
seguida, é necessário avaliar as causas e se os grupos se mantêm comparáveis ou se 
as pessoas que saíram tinham características diferentes.
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EXEMPLO 2
Uma pesquisa para avaliar se consumir bebida alcoólica na gestação faz mal para a crian-
ça, na qual 100 mulheres foram acompanhadas em dois grupos. Ao longo do segmento, 20 
mulheres desistiram de participar ou mudaram de endereço, entre as desistentes, 18 eram 
usuárias de bebida alcoólica e tinham menos de 20 anos. Com a perda do segmento, o grupo 
de expostos apresenta características e tamanho diferentes do grupo de não expostas.
Na pesquisa, qualquer pessoa que não saiba dizer a qual grupo o participante pertence, se 
ele faz parte do grupo controle, intervenção, caso, exposto ou não exposto, é considerada 
“cego”. O problema de não ter o participante “cego” é que ele pode mudar o seu comporta-
mento, o que poderá influenciar na avaliação. Dessa forma, apesar de continuar ingerindo 
bebida alcoólica enquanto grávida, a mulher pode começar a comer de forma mais saudável 
para garantir que o filho não tenha problemas. Assim, o resultado da pesquisa pode não re-
presentar a realidade. No caso da coorte, o voluntário sabe qual é o objetivo da pesquisa e, 
portanto, sabe se ele está no grupo exposto ou não. O ideal é que todo sujeito de qualquer 
pesquisa seja cego, contudo, no estudo coorte, dificilmente o sujeito da pesquisa é “cego”.
Esse tipo de estudo não é adequado para avaliar doenças de baixa prevalência. Como 
a frequência do evento é baixa, é necessário ter uma amostra muito grande para conse-
guir poucos desfechos, o que, consequentemente, aumentaria o custo sem ter a certeza 
de que a quantidade de desfecho seria adequada para análise. Para doenças que tem 
um longo período de latência, esse desenho também não é adequado.
As principais vantagens de qualquer estudo coorte são: 
 ` Ter relação temporal (exposição sempre veio antes do desfecho);
 ` Calcular incidência; 
 ` Não expor o paciente ao risco (é um estudo observacional); 
 ` Avaliar os múltiplos efeitos de uma exposição e 
 ` Adequado para avaliar exposição rara. 
Como em toda pesquisa, é possível que erros sistêmicos ocorram e que enfraqueçam 
a validade do resultado. Assim, o viés de amostragem pode acontecer se o grupo 
exposto e o grupo não exposto tiverem características diferentes. Isto é, é preciso que 
eles sejam similares com exceção pela exposição ou, ainda, pode acontecer quando os 
participantes não representam todos as situações de exposição. 
PARA REFLETIR
Tendo em mente o exposto até aqui, reflita: será que a pesquisa sobre fumo tem uma amostra 
que abrange todos os tipos de exposição? Têm pessoas que fumam desde 1 a mais de 40 
cigarros por dia, que fumam cigarro de palha ou elétrico, ou ainda têm pessoas de todos os 
sexos e idades?
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SAIBA MAIS
O viés de migração ocorre nos casos de perda de segmento quando os grupos ficam 
diferentes do que que eram no início da pesquisa e já não são mais comparáveis. Por 
isso, no planejamento do estudo é importante programar estratégias que diminuam as 
perdas, como ligações telefônicas para manter contato com os participantes. Ele ocorre 
com mais frequência na coorte prospectiva.
O viés de aferição, por sua vez, pode acontecer sempre, mas ocorre com mais frequ-
ência na coorte retrospectiva. Nele, é importante que todos os indivíduos sejam ava-
liados da mesma maneira e de preferência pelo mesmo equipamento. Por isso, o ideal 
é criar protocolos para definir as técnicas e as frequências com que os sujeitos devem 
ser avaliados. Para os estudos retrospectivos é importante garantir a confiança das 
informações registradas.
As análises estatísticas principais para esse estudo são: o risco relativo e o risco atribu-
ível, além da incidência. Com elas, é possível avaliar o impacto que se exposto tem o 
risco de desenvolver o desfecho.
O Framingham Heart Study, é um famoso estudo coorte norte-americano que investiga fatores 
de risco para doenças cardiovasculares. Para saber mais, leia o artigo, disponível a seguir:
TSAO, C. W.; VASA, R. S. Cohort profile: the framingham heart study (FHS): overview of 
milestones in cardiovascular epidemiology. International Journal Epidemiology, [s. l.], v. 
44, n. 3, p. 1800-1813, dez. 2015. Disponível em https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/
PMC5156338/. Acesso em: 10 abr. 2021.
2. ESTUDO DE PROGNÓSTICO
O estudo de prognóstico prediz quais são os resultados possíveis de um evento. Por 
exemplo, o prognóstico de quem sofre um acidente de carro é 45% de chance da pes-
soa sair ilesa, 25% de sair com alguma lesão que será curada, 15% de ficar com algu-
ma sequela e 15% de ir a óbito em um mês do acidente.
No estudo de prognóstico, todos os participantes, desde o início da pesquisa, têm a 
doença a ser estudada. O objetivo é acompanhar a evolução da doença comparando 
grupos com característica diferente (presença ou ausência de fator prognóstico) e ava-
liar se ela influencia no desfecho a ser avaliado. Como o caso de uma pesquisa que 
pretende avaliar se o tamanho do tumor do câncer de mama influencia na chance de 
a mulher estar viva depois de 5 anos. O desenho do estudo está esquematizado na 
Figura a seguir. 
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5156338/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5156338/
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Figura 02. Esquema do desenho de estudo prognóstico
Pessoa doente com presença de um ou 
mais fatores prognósticos
Pessoa com câncer com tumor 
maior de 5 cm
Pessoa doente com ausência de um ou 
mais fatores prognósticos
Pessoa com câncer com tumor 
menor de 5 cm
Pessoas com presença do desfecho
Pessoas vivas após5 anos
Pessoas vivas após 5 anos
Pessoas com presença do desfecho
DESENHO
EXEMPLO
Pessoas com ausência do desfecho
Pessoas mortas após 5 anos
Pessoas mortas após 5 anos
Pessoas com ausência do desfecho
Fonte: elaborada pela autora.
Essas pesquisas comparam como alguns fatores influenciam na história natural da do-
ença. Por exemplo, iniciar o tratamento nas primeiras seis horas de um Acidente Vas-
cular Cerebral (AVC) altera a história natural da doença com aumento da sobrevida e 
redução das sequelas. 
Os fatores prognósticos podem ser características do indivíduo, como idade, caracte-
rísticas da doença (tipo histológico do câncer ou intervenções realizadas, como realizar 
inicialmente quimioterapia em vez da cirurgia). Os desfechos do estudo podem ser morte, 
deficiência ou incapacidade, sofrimento ou, ainda, redução da qualidade de vida. Os es-
tudos prognósticos mais comuns são os de sobrevida, que avaliam quais são as chances 
de a pessoa estar viva após 5 anos do diagnóstico. Nesse caso, o desfecho é morte.
Quando se usa a gravidade da doença como fator prognóstico, um possível problema 
que pode acontecer é, no meio da pesquisa, surgir um método diagnóstico. Se após 
essa novidade, os novos casos começarem a serem classificados de maneira diferente, 
a pesquisa fica comprometida. 
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EXEMPLO 3
EXEMPLO 4
Um novo método tomográfico consegue identificar tumores menores e faz com que o que 
antes seria uma classificação grau II, agora seja grau III. Por sua vez, esse processo se 
chama migração de estágio e altera a análise estatística de cada fator prognóstico. Assim, as 
probabilidades de sobrevida de cada fator prognóstico aumentam (Fletcher, R. H.; Fletcher, 
S. W.; Fletcher, G. S., 2014, p. 103).
O início do acompanhamento é denominado tempo zero, trata-se do diagnóstico, do 
início dos sintomas, do início do tratamento, entre outras opções. O importante é que 
todos os participantes entrem na pesquisa no mesmo tempo zero. Para a gestão do sis-
tema de saúde é importante avaliar o impacto que a demora para o início do tratamento 
tem sobre o prognóstico. 
Esse estudo é similar ao coorte, no entanto, uma diferença é que, no prognóstico, todos 
os indivíduos têm a doença. A coorte investiga fatores de risco que podem causar uma 
doença, já o prognóstico investiga fatores que alteram a evolução da doença. Ainda, 
no primeiro estudo, o principal desfecho é desenvolver uma doença, já no segundo, o 
desfecho é avaliar as complicações da doença que são muito mais frequentes. Além 
disso, na coorte, os vieses que mais frequentemente acontecem são de amostragem, 
migração e aferição.
A análise estatística principal para esse estudo é a análise de sobrevida que calcula as 
probabilidades dos desfechos acontecerem a partir dos grupos de fatores prognósticos. 
Para doenças com estigmas associados é comum o paciente perguntar para algum 
profissional de saúde qual é o seu prognóstico. Nesse contexto, a oncologia tem grande 
quantidade de estudos para avaliar as associações de diversos fatores para dar uma 
resposta correta ao paciente e familiares. Contudo, é importante ressaltar que o prog-
nóstico é uma probabilidade e isso não necessariamente acontecerá.
O artigo a seguir é um estudo de sobrevida que avalia quais são os possíveis fatores prognósticos.
SCHNEIDER, I. J. C.; D’ORSI, E. Sobrevida em cinco anos e fatores prognósticos em mulheres 
com câncer de mama em Santa Catarina, Brasil. Cadernos de Saúde Pública, Rio de Janeiro, 
v. 25, n. 6, p. 1285-1296, jun. 2009. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_art-
text&pid=S0102-311X2009000600011&lng=pt&nrm=iso. Acesso em: 10 abr. 2021. 
3. ESTUDO CASO-CONTROLE
O estudo de caso-controle é, também, observacional e longitudinal. A diferença com o 
estudo coorte é o modo em os grupos de comparação são divididos. Na coorte se com-
para os grupos a partir da presença ou ausência de exposição. Já no caso-controle, os 
grupos são presença ou ausência da variável dependente, ou seja, do desfecho. 
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O desenho do estudo caso-controle é dividir a amostra conforme a presença do desfecho 
e depois avaliar quais são os fatores que as pessoas estavam expostas. Por exemplo, 
uma pesquisa sobre a associação entre câncer de pulmão e cigarro. Inicialmente, sepa-
ra-se quem tem e não tem câncer de pulmão e depois investiga por questionário ou pron-
tuário quais pessoas fumavam. O desenho do estudo está esquematizado na Figura 3.
Fumantes
Fumantes
Não Fumantes
Não Fumantes
pessoas com câncer 
de pulmão
pessoas sem câncer 
de pulmão
EXEMPLO
DESENHO
Fonte: elaborada pela autora.
Pessoas com presença da 
variável independente
Pessoa com ausência da 
variável independente
Pessoa com presença de uma ou 
mais variáveis independentes
Pessoa com presença de uma ou 
mais variáveis independentes
Pessoa com ausência de uma ou mais 
variáveis independentes
Pessoa com ausência de uma ou mais 
variáveis independentes
Figura 03. Esquema do desenho de estudo caso-controle
O objetivo do estudo é avaliar, a partir da doença, quais são os possíveis fatores de 
risco e qual é a frequência que cada exposição ocorreu. Ele é ideal quando a doença é 
rara ou tem um longo período de latência. 
Os participantes são selecionados em dois grupos, o caso e o controle. Essa divisão 
ocorre a partir da presença ou ausência do desfecho e é independente da exposição. A 
definição do que é um caso deve ser precisa e adequada, assim, o pesquisador deve 
estabelecer critérios rigorosos para não haver dúvida se uma pessoa se enquadra no 
grupo caso. A amostra dos casos deve conter quem acabou de ser diagnosticado e 
quem foi há mais tempo, que faz ou não acompanhamento e/ou tratamento e os diver-
sos graus da doença. 
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A definição do controle deve ser alguém da mesma população do caso e que poderia 
se tornar um se ficasse doente. Os controles podem ser outras pessoas internadas no 
mesmo hospital, mas com outro diagnóstico ou, ainda, pessoas próximas da residência 
do caso ou parentes. 
EXEMPLO 5
Uma pesquisa que quer avaliar estresse de professores do ensino fundamental. Os casos 
foram professores que, em uma escala de estresse, pontuaram alto, enquanto os controles 
são os professores que pontuaram baixo. A amostra foi selecionada em uma única escola 
de ensino fundamental, com o objetivo de avaiar se as condições de trabalho são similares.
Assim, é possível parear o controle com o caso. Normalmente, o pareamento é por 
idade e sexo, mas ele pode ser por outras características que não a exposição. Nor-
malmente, a quantidade de controle pode ser igual a de casos. Mas, nas situações em 
que há poucos casos, é possível selecionar de duas a três vezes mais controles do que 
caso. Exemplificando: um estudo sobre quedas de pacientes no hospital teve parea-
mento feito em relação ao sexo, data de internação e clínica. Se um homem internado 
na clínica cirúrgica em 05/01/2015 sofreu uma queda, o controle deveria ser um homem 
internado na clínica cirúrgica em 05/01/2015 que não caiu.
A vantagem desse desenho é a praticidade e ser de curta duração. A principal desvanta-
gem é ser um estudo retrospectivo, o que significa que a informação sobre a exposição 
pode não ser correta. Portanto, frequentemente, ocorre o viés de registro de informa-
ção. Dessa forma, é importante utilizar fontes seguras, confiáveis e que relatem a expo-
sição antes de saber da existência da doença. No entanto, a avaliação de exposição só 
é possível a partir de entrevista com os sujeitos ou análise de prontuário. 
Os participantes podem lembrar de maneira diferente um fato, em que normalmente os 
casos vão tender a lembrar com mais detalhes do que o controle. Pense: você conse-
gue lembrar o que comeu há dois dias? Provavelmente não, mas se foi um dia com um 
evento importante, isso o ajudará a se lembrar.Ainda, se no dia você teve episódios 
de diarreia é mais provável que você lembre que alimentos ingeridos no dia. Esse erro 
possível de acontecer em todo estudo caso-controle tem o nome de viés de memória 
ou de lembrança (Fletcher, R. H.; Fletcher, S. W.; Fletcher, G. S., 2014, p. 92). 
Os profissionais de saúde, contudo, só poderão investigar sobre exposições que estão 
associadas com a hipótese diagnóstica. Então, para esses casos é mais provável que 
se tenha uma avaliação completa e, nos controles, a avaliação ser mais simples.
O estudo caso-controle é comum por ser rápido e prático de realizar. Além de permitir explorar 
múltiplas exposições para uma mesma doença e de não precisar de muitos indivíduos para 
provar associações. Apesar de parecer prático e simples, ao fazer uma pesquisa rápida, de-
ve-se ter cuidado para que a qualidade não seja prejudicada por apresentar diversos vieses.
A análise estatística principal para esse estudo é a razão de chances ou, em inglês, odds 
ratio (OR). Com ela é possível estimar o risco que a exposição desenvolva o desfecho.
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EXEMPLO 6
Para um exemplo de Estudo caso-controle e sua aplicação, leia:
GAMBA, M. A. et al. Amputações de extremidades inferiores por diabetes melli-
tus: estudo caso-controle. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 38, n. 3, p. 399-
404, jun. 2004. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pi-
d=S0034-89102004000300010&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 10 abr. 2021.
4. TABELA DE CONTINGÊNCIA
Entre duas variáveis podem acontecer comparações, sendo uma variável independente 
e outra dependente, ou entre múltiplas variáveis, em que várias variáveis são indepen-
dentes e uma é dependente. Geralmente, as variáveis independentes são as exposi-
ções ou fatores, e a variável dependente é o desfecho, que pode ser desde deficiência, 
complicação, morte ou doença.
Para a análise entre duas variáveis é comum organizar os dados em uma tabela de con-
tingência 2 x 2 (Figura 4). Nessa tabela, nas linhas estão descritas as possibilidades da 
variável independente e nas colunas as da variável dependente. Como de preferência a 
exposição e o desfecho são dicotômicos (presentes ou ausentes), a tabela fica com duas 
linhas e duas colunas, por isso, ela tem esse nome. As casas da tabela são nomeadas 
como “a”, “b”, “c” e “d” para depois facilitar as fórmulas das medidas de associações.
Figura 04. Tabela de contingência 2 x 2
Fonte: elaborada pela autora.
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EXEMPLO 7
A Figura 4 exemplifica uma pesquisa para avaliar a associação entre fumo e câncer de 
pulmão. Nesse caso, primeiramente, deve-se definir que o fumo é a variável indepen-
dente e o câncer de pulmão a variável dependente. Então, pode-se designar que a = 
67, b = 9, c = 5 e d = 114 e que os valores totais foram obtidos por uma soma simples. 
É interessante observar que independentemente do tipo de estudo, se é transversal, 
caso-controle ou coorte, a tabela é montada da mesma maneira. 
Tabela de contingência 2 x 2
Em uma pesquisa para avaliar a associação do sexo com a chance de ter depressão, no 
início do acompanhamento, nenhum dos participantes eram depressivos. Contudo, depois de 
10 anos, das 452 mulheres 79 foram diagnosticadas com depressão, enquanto 39 homens 
foram diagnosticados do total de 908 participantes do sexo masculino.
Como os dados estão distribuídos em uma tabela?
Tabela 2 x 2
Para montar a tabela, deve-se considerar que ter depressão é o desfecho e o sexo é a expo-
sição. Como desejamos saber o risco de uma mulher ter a doença, podemos definir que ser 
mulher é ter a exposição.
Então, preencha a tabela com os valores descritos no enunciado:
Tabela 01. Índices de depressão por sexo
COM DEPRESSÃO SEM DEPRESSÃO TOTAL
MULHERES 79 (a) (b) 452
HOMENS 39 (c) (d) 908
TOTAL (a+c) (b+d) (a+b+c+d)
Fonte: elaborada pela autora.
Fonte: elaborada pela autora.
Para calcular “b”: do total de mulheres subtraia aquelas que tiveram depressão = 452 – 79 = 373.
Para calcular “d”: do total de homens subtraia aqueles que tiveram depressão = 908 – 39 = 869.
Some as colunas para preencher a linha “Total.”
Tabela 02. Tabela completa
COM DEPRESSÃO SEM DEPRESSÃO TOTAL
MULHERES 79 373 452
HOMENS 39 869 908
TOTAL 118 1242 1360
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Epidemiologia analítica
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5. RISCO RELATIVO E RISCO ATRIBUÍVEL
As medidas de associação risco relativo e risco atribuível estão associadas a incidência 
de um evento. Por serem dependentes da incidência, essas medidas só podem ser 
calculadas em estudos do tipo coorte, pois ele é o único que consegue avaliar o número 
de casos novos de um desfecho.
GLOSSÁRIO
Incidência, ou coeficiente de incidência, é a proporção que descreve o número de casos 
novos de uma doença em uma determinada população. O resultado pode ser expresso em 
coeficiente com os números decimais resultantes da divisão ou em taxa a cada 1.000 pesso-
as, ou qualquer outra proporção que for adequada.
 
 
númerodecasos novos deuma doençaemuma populaçãoeumdeterminado períodoIncidência
númerototal de pessoas emuma populaçãoeumdeterminado período
=1
Fonte: Rouquayrol; Gurgel (2018, p. 682).
As duas medidas avaliam o risco de se ter o desfecho quando temos a exposição ao 
fator de risco comparando com o risco nas pessoas não expostas. risco relativo é uma 
razão das incidências do desfecho do grupo exposto contra o grupo não exposto (Rou-
quayrol; Gurgel, 2018, p. 138). A partir desse resultado, é possível saber quantas vezes 
maior é o risco do desfecho ao comparar os dois grupos (expostos e não expostos ao 
fator de risco). Um resultado alto favorece a causalidade da associação das variáveis.
Fórmula do risco relativo (RR):
2
 
 
Incidência dodesfechonos expostosRR
Incidência dodesfechonos nãoexpostos
= ou 
 
 
a
a bRR c
c d
+=
+ 
Em que: a, b, c e d são as casas de referência da tabela 2 x 2.
Considere que, um estudo coorte acompanhou 195 pessoas entre fumantes e não fuman-
tes e, depois de 15 anos, avaliou quantas delas desenvolveram câncer de pulmão. A distri-
buição hipotética dos casos nos grupos está no exemplo da Figura 4. Para calcular o risco 
relativo, inicialmente, é preciso calcular a incidência do desfecho nos dois grupos (expostos 
e não expostos). Nessa pesquisa, a exposição é o fumo e o desfecho é o câncer. Ao fazer 
o cálculo, identifica-se que incidência de câncer de pulmão em fumantes é de 0,8816 e em 
não fumantes é de 0,2632. Como usaremos os valores da incidência, podemos mantê-los 
na forma de coeficiente. Então, para calcular o risco relativo é preciso dividir as incidências, 
na qual se obtém o resultado de 3,35. Como interpretar esse resultado?
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co
Esse valor de risco relativo significa que, o risco de ter câncer de pulmão entre fumantes 
é 3,35 vezes maior do que entre os não fumantes ou, ainda, pode-se dizer que fumar 
está associado a um risco de 3,35 vezes maior de desenvolver câncer de pulmão. 
EXEMPLO 8
Risco relativo 
Em uma pesquisa para avaliar a associação do sexo com a chance de ter depressão, no início do 
acompanhamento, nenhum dos participantes tinham a doença. Porém, das 452 mulheres ana-
lisadas, depois de 10 anos, 79 foram diagnosticadas com depressão; enquanto apenas 39 ho-
mens foram diagnosticados com a doença em um total de 908 participantes do sexo masculino.
Qual é o risco relativo de mulheres terem depressão após 10 anos?
Tabela 03. Tabela 2 x 2 completa
COM DEPRESSÃO SEM DEPRESSÃO TOTAL
MULHERES 79 373 452
HOMENS 39 869 908
TOTAL 118 1242 1360
Fonte: elaborada pela autora.
Risco relativo
 79 0,1748
 452
númerodemulheres depressivasIncidência nas mulheres
total demulheres
= = = 
 39 0,0430
 908
númerodehomens depressivosIncidência nos homens
total dehomens
= = = 
 
 
Incidência do desfechonos expostos Incidência dedepressãonas mulheresRR
Incidênciadodesfechonos nãoexpostos Incidência dedepressãonos homens
= = 
0,1748 
0,0430
RR = realizar a divisão.
 4,07RR = 
Ou pela outra fórmula
 
a
a bRR c
c d
+=
+
 substituir o valor.
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Epidemiologia analítica
3
79
452 39
908
RR = dividir no numerador e no denominador.
0,1748 
0,0430
RR = realizar a divisão.
 4,07RR = 
Logo, o risco relativo é de 4,07. Isso significa que as mulheres têm um risco 4,07 maior do 
que os homens de desenvolver depressão.
Caso o risco relativo seja 1,0, a exposição não altera o risco de desenvolver o desfecho. 
Quando o risco relativo é menor do que 1,0, pode-se dizer que a exposição é um fator 
protetor, pois, a presença dela reduz o risco de ter a doença. Por exemplo, uma pesquisa 
sobre aleitamento materno e infecções respiratórias na primeira infância cujo RR=0,2. 
Isso significa que, aleitamento materno protege quanto a infecções respiratórias na pri-
meira infância ou que não aleitamento é um fator de risco para a doença. 
Quando o risco relativo é menor do que 1,0, é possível fazer uma conta para avaliar o 
quanto a exposição reduz o risco. A fórmula, simplesmente, divide 1 pelo valor do risco 
relativo. No exemplo
 
1 1 5 
0,2RR
= = = , ou seja, o aleitamento materno reduz em 5 ve-
zes o risco de infecções respiratórias na primeira infância.
Já o risco atribuível se trata do quanto a incidência aumentou por causa da exposição, 
ou seja, ele avalia o risco que pode ser atribuído a exposição. Por sua vez, o cálculo é 
realizado a partir da subtração das incidências do desfecho entre os dois grupos (ex-
postos e não expostos) (Fletcher, R. H.; Fletcher, S. W.; Fletcher, G. S., 2014, p. 73-75).
Fórmula do risco atribuível (RA):
3
 RA Incidência dodesfechonos expostos Incidência dodesfechonos nãoexpostos= −
ou a cRA
a b c d
= −
+ +
Em que: a, b, c e d são as casas de referência da tabela 2 x 2.
Assim, analisando a Figura 4, é possível que um não fumante tenha câncer de pulmão, 
mesmo que o risco seja bem menor. Ao usar o risco atribuível, você avaliará o quanto 
fumar acrescentou no risco de desenvolver câncer. Para ficar mais fácil de interpretar 
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o resultado é melhor transformá-lo em taxa a cada 1.000 pessoas, ou qualquer outra 
proporção que se achar adequada.
EXEMPLO 9
Risco atribuível 
Em uma pesquisa para avaliar a associação do sexo com a chance de ter depressão, no 
início do acompanhamento, nenhum dos participantes eram depressivos. Contudo, depois de 
10 anos, das 452 mulheres 79 foram diagnosticadas com depressão, enquanto 39 homens 
foram diagnosticados do total de 908 participantes do sexo masculino.
Qual é o risco atribuível de mulheres terem depressão após 10 anos?
Tabela 04. Tabela 2 x 2 completa
COM DEPRESSÃO SEM DEPRESSÃO TOTAL
MULHERES 79 373 452
HOMENS 39 869 908
TOTAL 118 1242 1360
Fonte: elaborado pela autora.
Risco atribuível
 79 0,1748
 452
númerodemulheres depressivasIncidência nas mulheres
total demulheres
= = =
 
 39 0,0430
 908
númerodehomens depressivosIncidência nos homens
total dehomens
= = =
 
 RA Incidência dodesfechonos expostos Incidência dodesfechonos nãoexpostos= − 
0,1748 0,0430RA = − subtrair.
 0,1318RA = 
 0,1318 1 .000RA x= realizar a multiplicação para transformar em taxa.
1 31,8 1 .000 RA por pessoas= 
Com isso, o risco de ter depressão atribuível a ser mulher é de 131,8 casos para 
1.000 pessoas.
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Epidemiologia analítica
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6. RAZÃO DE CHANCES (ODDS RATIO)
Para estudos que não são coorte e, portanto, não se sabe a incidência do desfecho, 
o risco relativo não pode ser calculado. Para esses casos, existe a razão de chances 
ou odds ratio (OR), em inglês, que significa estimativa de risco. Essa medida pode ser 
usada em qualquer tipo de estudo.
Chances, no inglês Odds, é uma medida utilizada que avalia a chance de um even-
to acontecer contra a chance de não acontecer. Essa medida é popularmente usada 
em eventos esportivos e apostas. Ela se assemelha a probabilidade, com a diferença 
de que o denominador na probabilidade é a totalidade de possibilidades, enquanto na 
chance é a frequência do evento não acontecer. Por exemplo, qual é a chance e a pro-
babilidade e sair o número 6 no dado? 
 ` Na probabilidade a conta é 
º 1 0,1667.
º 6
n deeventos esperados
n deeventos possíveis
= = 
 ` Na chance a conta é 
º 1 0, 2
 º 5
n deeventos esperados
total deeventos n eventos esperados
= =
−
.
A razão de chances é a divisão das chances (odds) do desfecho acontecer nos dois 
grupos (expostos e não expostos). Matematicamente, a fórmula pode ser simplificada 
pela divisão dos produtos cruzados.
Fórmula da razão de chances ou odds ratio (OR):
4 ad a dOR
bd b d
×
= =
×
Em que: a, b, c e d são as casas de referência da tabela 2 x 2.
DESENVOLVIMENTO DA FÓRMULA DA RAZÃO DE CHANCES 
OU ODDS RATIO
Considere a tabela 2x2 de uma pesquisa de caso-controle.
Tabela 05. Exemplo de pesquisa de caso-controle
COM DESFECHO SEM DESFECHO TOTAL
COM EXPOSIÇÃO a b a + b
SEM EXPOSIÇÃO c d c + d
TOTAL a + c b + d a + b + c + d
Fonte: elaborada pela autora.
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Para calcular a razão de chances, primeiramente, é necessário calcular a chance 
de o desfecho acontecer em cada um dos grupos. Nesse caso, os grupos são: com 
exposição e sem exposição.
5
6
9
7
8
º 
º 
n de pessoas comdesfecho aChancenos expostos
n de pessoas semdesfecho b
= =
º 
º 
n de pessoas comdesfecho cChancenos nãoexpostos
n de pessoas semdesfecho d
= =
A razão de chances ou odds ratio é a divisão da chance do desfecho no grupo dos 
expostos pela chance do desfecho no grupo dos não expostos:
 
 
a
chancenos expostos bRazãodechances ouOR cchancenos nãoexpostos
d
= =
Uma divisão de frações pode ser solucionada multiplicando a primeira fração pelo 
inverso da segunda (o numerador vira o denominador e vice-versa), como na equa-
ção a seguir: 
 
 
a
a dbOR c b c
d
= = ×
Já a multiplicação de frações é solucionada multiplicando os numeradores e multi-
plicando os denominadores. Com isso, obtemos a fórmula final (Equação 9).
 a dOR
b d
×
=
×
A interpretação do resultado é muito similar ao do risco relativo, mas a diferença é que 
o RR mede o risco, enquanto o OR estima o risco. Portanto, razão de chances maior do 
que 1,0 indica aumento na chance do desfecho acontecer. Se for igual a 1,0, não existe 
associação entre as variáveis e se for menor do que 1,0 indica que a exposição reduz a 
chance do desfecho acontecer. 
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Epidemiologia analítica
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EXEMPLO 10
Razão de chances ou OR 
Em uma pesquisa para avaliar a associação do sexo com a chance de ter depressão, no iní-
cio do acompanhamento, nenhum dos participantes eram depressivos. No entanto, depois de 
10 anos, das 452 mulheres 79 foram diagnosticadas com depressão, enquanto 39 homens 
foram diagnosticados do total de 908 participantes do sexo masculino.
Qual é a razão de chances de mulheres terem depressão após 10 anos?
Tabela 06. Tabela 2 x 2 completa
Com depressão Sem depressão Total
Mulheres 79 373 452
Homens 39 869 908
Total 118 1242 1360
Fonte: elaborada pela autora.
Razão de chances
 a dOR
b d
×
=
×
 substituir os valores.
79 869 
373 39
OR ×
=
×
 multiplicar.
68.651 
14.547
OR = dividir.
OR = 4,72
Logo, estima-se que ser mulher aumenta o risco de ter depressão em 4,72 vezes.
O risco relativo e a razão de chances têm valores aproximados quando a prevalência 
do desfecho for inferior a 10% (Fletcher, R. H.; Fletcher, S. W.; Fletcher, G. S., 2014, p. 
106). Nos exemplos da unidade sobre a pesquisa de depressão, nota-se que os valores 
estão próximos, RR=4,07 e OR=4,72. Isso ocorre porque a prevalência de depressão 
na amostra foi de 8,7%. Para chegar nesse resultado de prevalência, divide-seo total 
de pessoas com depressão pelo total de pessoas (= 118/1360) e, em seguida, o resul-
tado é multiplicado por 100. Já no exemplo da pesquisa sobre fumo e câncer, em que 
os valores estão descritos na Figura 4, a prevalência da doença é 75,8%. Nesse caso, 
o RR=3,35 está bem distante do OR=20,84. 
Como o risco relativo mede o risco enquanto a outra medida apenas estima, toda vez 
que for um estudo de coorte e for possível, deve-se dar preferência as medidas de risco 
relativo em vez da razão de chances.
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7. ANÁLISE DE SOBREVIDA
As análises de sobrevida são gráficos que descrevem as probabilidades de o desfecho 
acontecer ao longo do tempo, podendo ou não ser estratificada em grupos de fatores 
prognósticos. Trata-se da medida mais completa dos estudos prognósticos, pois é pos-
sível avaliar a probabilidade do desfecho em cada ponto do tempo.
Porém, ela só pode ser calculada se o desfecho é dicotômico e só ocorre uma vez. O 
evento dicotômico é quando só há duas possibilidades presente/ausente ou sim/não. 
Se o desfecho não for morte/vida, mas seguir os mesmos pressupostos, pode-se usar 
o termo análise de tempo ou evento.
Para fazer estimativa, o método estatístico mais habitual é a análise de Kaplan-Meier 
(Figura 5). Nessa análise, a probabilidade de sobreviver é calculada em intervalos de 
tempo. As pessoas que saem da pesquisa por perda de segmento são chamadas de 
censurados e saem da conta do denominador naquele período em diante. 
Figura 05. Representação gráfica de uma curva de sobrevida com a análise de 
Kaplan-Meier estratificada pelos fatores prognósticos de câncer
Os valores são fictícios. 
Fonte: elaborada pela autora.
Para calcular a probabilidade de sobrevida em um maior período de tempo, é ne-
cessário multiplicar a probabilidade de cada intervalo. Por exemplo, para saber qual 
é a probabilidade de sobreviver após um ano do diagnóstico do câncer, é preciso 
multiplicar a probabilidade de ter sobrevivido a cada mês desse primeiro ano. Então, 
com o passar do tempo, a probabilidade se reduz cada vez mais. Na representação 
gráfica, as probabilidades já estão calculadas considerando a chance de sobreviver 
a todo aquele período.
68
Epidemiologia analítica
3
SAIBA MAIS
SAIBA MAIS
A Teorema do Produto de Probabilidade fala que, quando se quer saber a probabilidade de 
dois ou mais eventos acontecerem simultaneamente, é necessário multiplicar a probabilidade 
de cada evento acontecer individualmente (Vieira, 2016, p. 177).
Por exemplo, acertar um número na loteria é mais fácil do que acertar três, que é mais fácil do 
que acertar seis, porque quanto mais eventos entrarem na conta, menor fica a probabilidade.
A interpretação da cauda da curva deve ser feita com cuidado. Isso se deve pelo fato de 
que, quando a probabilidade está baixa, o número de pessoas vivas é baixo e qualquer al-
teração terá um impacto muito maior, mas essa mudança não necessariamente representa 
o que pode acontecer. Por exemplo, a probabilidade de morrer quando se tem 1 morte:
 ` Em 100 pessoas acompanhadas é de 1%.
 ` Em 50 pessoas acompanhadas é de 2%.
 ` Em 25 pessoas acompanhadas é de 4%.
 ` Em 10 pessoas acompanhadas é de 10%.
 ` Em 5 pessoas acompanhadas é de 20%.
No entanto, continua sendo uma única morte, mas dependendo da amostra ela tem 
um impacto muito maior na estatística. Por isso, no final da curva, em que o número de 
pessoas é baixo, é importante utilizar a probabilidade com cautela.
Essa é a análise estatística principal dos estudos de prognósticos. Por ser comum o 
paciente perguntar para algum profissional de saúde qual é o seu prognóstico, deve-se 
refletir o que isso significa para o indivíduo e seus familiares. Nesse contexto, é impor-
tante ressaltar que a resposta é uma probabilidade e que isso não, necessariamente, 
acontecerá. Desse modo, pode ser que a média de sobrevida das pessoas, após o diag-
nóstico de câncer de mama bilateral, seja de 1,5 ano. Na maioria dos casos, as pessoas 
irão viver um tempo próximo a esse, mas é possível que o seu paciente sobreviva 1 
mês ou 7 anos. As exceções são raras, mas elas podem acontecer. Ao conversar com o 
paciente e familiar é importante considerar diversos fatores e não só números.
Estes artigos mostram curvas de sobrevidas:
 ` CENTEMERO, M. et al. Avaliação comparativa do valor prognóstico de quatro marca-
dores bioquímicos de lesão miocárdica pós intervenções percutâneas utilizando stents 
coronarianos. Arquivos Brasileiros de Cardiologia, São Paulo, v. 83, n. especial, p. 
53-58, dez. 2004. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pi-
d=S0066-782X2004001900010&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 10 abr. 2021. 
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 ` MIGOWSKI, A.; SILVA, G. A. Sobrevida e fatores prognósticos de pacientes com câncer 
de próstata clinicamente localizado. Revista de Saúde Pública, São Paulo, v. 44, n. 2, p. 
344-352, abr. 2010. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pi-
d=S0034-89102010000200016&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 10 abr. 2021. 
8. ENSAIO CLÍNICO
Os ensaios clínicos são estudos experimentais que avaliam benefícios, malefícios, efi-
cácia e efetividade de alguma intervenção. Considera-se como intervenção qualquer 
feito que tenha o objetivo de melhorar o quadro do paciente, seja uma medicação, um 
procedimento ou um atendimento.
O desenho desse estudo (Figura 6) é a comparação de dois grupos, a intervenção e o 
controle. Os grupos devem ser os mais similares possíveis, sendo que a única diferença 
é a intervenção. Esse é um estudo longitudinal, depois de algum tempo avalia-se os 
resultados. O desfecho pode variar conforme a intervenção, podendo ser ausência de 
complicação, estabilidade da doença, entre outros fatores.
DESENHO
EXEMPLO
Grupo Intervenção 
Pessoa que realizaram a intervenção
Grupo controle 
Pessoa que não realizaram a intervenção
Vacinados com princípio ativo
Vacinados com princípio placebo
Pessoas com presença do desfecho
Pessoas com presença do desfecho
Pessoas com ausência do desfecho
Pessoas com ausência do desfecho
Pessoas com a doença
Pessoas com a doença
Pessoas sem a doença
Pessoas sem a doença
Figura 06. Esquema do desenho de estudo de ensaio clínico
Fonte: elaborada pela autora.
70
Epidemiologia analítica
3
O grupo controle pode ter outra intervenção diferente da estudada. Por princípios éti-
cos de que devemos tratar o paciente, raramente o controle não tem intervenção. Se a 
pesquisa é de um medicamento novo para uma doença que não tem tratamento, nor-
malmente se administra um placebo para que o sujeito não reconheça qual grupo ele 
faz parte. Entende-se como placebo uma substância que não tem princípio ativo, mas 
que apresente características como cor, cheiro e formato semelhantes à intervenção.
EXEMPLO 11
SAIBA MAIS
Ao testar uma vacina contra malária, o controle deverá ser com placebo, já que não existe outra 
medicação preventiva. Se a vacina é vermelha, com via de administração intramuscular, dose tes-
tada de 0,5 ml e disponibilizada em frasco único, o placebo deve ter essas mesmas características.
Se já existe um tratamento preconizado da doença, é importante que este seja a inter-
venção do grupo controle. Pode-se comparar com o melhor tratamento disponível ou 
com o tratamento convencional da doença dependendo do objetivo do estudo. Exem-
plificando: ao testar um novo quimioterápico para câncer de mama, o grupo controle 
pode ser a primeira droga de escolha do protocolo do serviço ou pode ser a droga que 
na literatura é mais eficaz. Se a melhor medicação não é disponível para a maioria da 
população brasileira, fazer essa comparação não ajudará o médico na hora de decidir 
qual remédio prescrever. Por isso, em algumas situações é melhor comparar com o 
tratamento convencional.
Existem dois tipos de ensaio clínico: ele pode ser de superioridade ou de não infe-
rioridade. É desuperioridade quando o objetivo do estudo é avaliar se a intervenção 
testada é melhor do que o controle. Ele é de não inferioridade quando o objetivo é so-
mente comparar se uma intervenção tem um efeito minimamente igual ao do controle. 
Normalmente, estudos sobre medicamentos genéricos ou com um custo inferior são de 
não inferioridade, já que o objetivo é garantir que o novo remédio não seja pior que a 
medicação comercial.
Para conhecer mais acerca dos tipos de ensaio clínico, recomendamos as leituras de:
Superioridade
RUELA, L. de O.; et al. Efetividade da acupuntura auricular no tratamento da 
dor oncológica: ensaio clínico randomizado. Rev. esc. enferm. USP, São Pau-
lo, v. 52, 2018. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pi-
d=S0080-62342018000100477&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 28 abr. 2021.
Não inferioridade
LUNA, E. J. de A.; et al. Eficácia e segurança da vacina brasileira contra hepati-
te B em recém-nascidos. Rev. Saúde Pública, São Paulo, v. 43, n. 6, p. 1014-1020, 
dez. 2009. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pi-
d=S0034-89102009000600013&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 28 abr. 2021.
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Uma característica importante desse estudo é o controle e o gerenciamento das variá-
veis com a finalidade de reduzir o viés de confundimento. Os grupos devem ser os mais 
semelhantes possíveis em suas características e tratamento, exceto pela intervenção 
pesquisada. Esse controle rigoroso das diversas variáveis aumenta a validade interna 
da pesquisa.
Considere uma pesquisa sobre um novo tratamento para emagrecer. É preciso contro-
lar nos dois grupos a realização de atividade física e a ingesta de alimentos para garan-
tir que não são essas variáveis que causaram a redução de peso. Para isso, é possível 
medir essas variáveis para depois, na análise estatística, os ajustes serem realizados. 
Outras estratégias para controlar variáveis que podem influenciar na associação que se 
está tentando é solicitar que os sujeitos da pesquisa cumpram um regime, bem como 
orientações específicas, ou internar os pacientes, assim, todos participantes irão comer 
a mesma comida.
Figura 07. Fatores associados com a melhora do quadro do paciente no 
grupo controle e no grupo intervenção
Fonte: Adaptada de Fletcher, R. H.; Fletcher, S. W.; Fletcher, G. S. (2014, p. 147).
Vários fatores estão associados à melhora do quadro de um paciente, como descrito na 
Figura 7 (Fletcher, R. H.; Fletcher, S. W.; Fletcher, G. S., 2014, p. 147). A melhora pode 
acontecer pela história natural da doença, ou seja, o quadro gripal melhora depois de 
sete dias, independentemente da medicação em uso. O efeito Hawthorne refere-se à 
mudança de comportamento e ao cuidado com a saúde que o sujeito tem por participar 
de uma pesquisa ou por estar recebendo um cuidado especial. Ou seja, só pelo fato de 
alguém ligar para você todos os dias perguntando como você está, pode te fazer melho-
rar, não importando a medicação que está sendo usada. O efeito placebo é a melhora 
do quadro por fazer algum tratamento independentemente de ser um princípio ativo.
Esses três fatores associados com a melhora do quadro do paciente devem ser iguais 
nos grupos controle e intervenção. Dessa forma, é ideal que todo o cuidado seja se-
melhante nos dois grupos para que o único fator diferente seja o efeito da intervenção. 
72
Epidemiologia analítica
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Então, ao desenhar o estudo e o protocolo do cuidado é preciso levar em conta esses 
efeitos a fim de que o resultado terapêutico seja o único diferente entre os grupos.
8.1 AMOSTRAGEM NOS ENSAIOS CLÍNICOS
A amostra do ensaio clínico segue as mesmas etapas de qualquer outra pesquisa com cri-
térios de inclusão e exclusão, ou seja, quem está no grupo controle poderia estar no grupo 
intervenção. É importante manter a homogeneidade dos grupos. Para facilitar esse proces-
so, é comum que o grupo controle seja selecionado pareado com o grupo intervenção. 
EXEMPLO 13
Se foi incluído um homem de 35 anos com peso adequado para idade no grupo intervenção, 
no grupo controle deve ser incluído também uma pessoa com essas mesmas características. 
O pareamento pode ter uma ou mais variáveis em comum, normalmente o sexo e a idade, 
mas, dependendo da característica do estudo outras podem ser incluídas. Normalmente, o 
número de pessoas no controle é a mesma que na intervenção, mas, às vezes, a proporção 
pode ser de 1:2, sendo que o grupo controle tem o dobro de pessoas que a intervenção.
Denomina-se alocação o processo de definição de quem fará parte do grupo controle e 
quem será intervenção. O ideal é que esse processo seja randomizado, ou seja, a deci-
são é feita por meio de um sorteio, em que todos os participantes têm a mesma chance 
de serem selecionados para o grupo intervenção. 
A alocação pode ser randomizada estratificada quando o sorteio ocorre dentro de 
estratos. A título de exemplificação: dentro das faixas etárias (estratos) será sorteado 
quem irá para determinado grupo. A alocação também pode ser randomizada por con-
glomerados, na qual o sorteio é o local da pesquisa. Por exemplo, quatro unidades de 
saúde vão participar da amostra, o sorteio irá definir as duas unidades que serão contro-
le e as duas que serão intervenção. A estratégia por conglomerado é boa por questões 
logísticas, já que não é preciso treinar os profissionais nos dois procedimentos.
Como o ensaio clínico é um estudo experimental, é necessária uma padronização dos 
critérios de avaliação e do processo de intervenção. Para isso, é comum a criação de 
protocolo da pesquisa com descrição de cada etapa. Esses protocolos reduzem os vie-
ses e aumentam a validade interna da pesquisa. 
Para reduzir o viés de confundimento, a amostra pode ser bem controlada, como 
em algumas etapas de estudos clínicos cuja população da pesquisa seja somente in-
divíduos adultos saudáveis sem comorbidades e com hábitos de vidas saudáveis. Ao 
restringir participantes com possíveis fatores de confusão é mais fácil garantir a eficácia 
do tratamento. 
Para reduzir o viés de migração, são necessárias estratégias que garantam adesão ao 
tratamento e que o sujeito siga os cuidados corretamente. É importante assegurar que 
o sujeito não esteja realizando outro tratamento além do protocolado na pesquisa. Por 
exemplo, em uma pesquisa de uma nova medicação para ansiedade é preciso garantir 
que o único tratamento que os participantes estejam recebendo para ansiedade seja a 
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medicação proposta. Então, é preciso reforçar que práticas complementares, como me-
ditação e uso de plantas medicinais não podem ser realizadas. Essas cointervenções 
podem influenciar no resultado da pesquisa.
Outro risco que se corre é de o participante trocar de grupo por conta própria. Se ele 
sabe que está no grupo controle e tem acesso ao grupo intervenção, é possível que ele 
busque o tratamento experimental em vez de manter com o que foi solicitado.
Para reduzir o viés de aferição, o avaliador é treinado para o preenchimento do ques-
tionário, e os equipamentos utilizados são os mesmos. Tomemos como exemplo uma 
pesquisa sobre tratamento de ferida que irá acompanhar a cicatrização com fotos da 
lesão. O avaliador treinado irá tirar as fotos sempre na mesma máquina, no mesmo 
local, com a mesma iluminação, na mesma distância da lesão. 
Outra estratégia de redução de vieses é o cegamento na pesquisa. Isso significa que 
a pessoa “cega” não sabe dizer qual sujeito está em qual grupo (intervenção ou contro-
le). Existem quatro momentos ou pessoas que podem ser “cegas” no ensaio clínico: a 
alocação, o paciente, o profissional que executa a intervenção e o profissional que faz 
a avaliação (Figura 8).
Figura 08. Esquema com as diversas pessoas que podem ser “cegas” na pesquisa
Fonte: elaborada pela autora.
O sigilo da alocação é o cegamento nesse processo. Isso ocorre quandoquem faz a 
alocação não sabe dizer qual indivíduo foi para qual grupo. Logo, ao fazer o processo, a 
pessoa não pode saber que está decidindo onde essa pessoa vai estar. Saber quem é 
o sujeito pode influenciar na decisão de escolher qual grupo alocar. Para facilitar o sigilo 
desse processo, a seleção é feita com frequência com a ajuda do computador. 
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O sujeito da pesquisa também deve ser cego para que ele não seja tendencioso nas 
suas condutas. É possível que a pessoa busque outras intervenções ou mude para 
hábitos mais saudáveis para querer ajudar o resultado da pesquisa. Já para os sujeitos 
que sabem que estão no grupo controle isso pode estimular a não adesão ao tratamen-
to ou a uma maior taxa de desistência. 
IMPORTANTE!
Uma dificuldade em cegar o sujeito da pesquisa é a obrigatoriedade do Termo de Consenti-
mento Livre e Esclarecido (TCLE) que todo participante deve ler e assinar para poder parti-
cipar do estudo. No TCLE está descrito o objetivo da pesquisa, o que pode fazer com que a 
pessoa saiba qual é o grupo que ela está.
O profissional que realiza o cuidado também precisa ser cego para que ele preste a 
mesma atenção, independentemente do grupo que o paciente está. Esse profissional 
pode ser alguém do serviço onde a pesquisa está realizada ou mesmo algum pesqui-
sador. Mas é importante que o cuidado seja o mesmo para que o efeito Hawthorne seja 
igual nos dois grupos. 
Uma estratégia que ajuda no cegamento do profissional é a alocação por conglomera-
do. Nesse caso, os sujeitos daquele serviço de saúde são do mesmo grupo, isso impe-
de que o profissional compare as pessoas e faça atendimento diferenciado.
Para facilitar o cegamento do sujeito e do cuidador é importante que o placebo ou a 
outra intervenção do grupo controle seja muito similar à intervenção do estudo. Assim, 
eles não serão capazes de diferenciar um do outro. Se a pesquisa é sobre técnicas 
de curativo, as duas pomadas devem ser embaladas no mesmo frasco e quem fez a 
alocação deve nomear a embalagem por paciente e não por produto. Mas se as carac-
terísticas são diferentes, o cuidador que deveria ser cego vai conseguir descobrir qual 
grupo o sujeito está.
É essencial o profissional que faz a avaliação ser cego, já que a avaliação pode ser 
tendenciosa e muito mais detalhada no grupo intervenção. O avaliador pode ser alguém do 
serviço onde a pesquisa está sendo realizada ou pode ser algum pesquisador. Mas é impor-
tante que ele siga o protocolo de avaliação da mesma maneira para todos os indivíduos. 
No caso da pesquisa de curativo em que a avaliação é por fotos, quem faz a análise 
das imagens deve realizá-la sem saber qual foi a pomada aplicada. Assim, a pessoa 
não será tendenciosa em procurar algum critério de melhora ao saber que o sujeito é 
do grupo intervenção. 
Tradicionalmente se classifica um estudo duplo cego usando como referência que o 
sujeito da pesquisa e o cuidador ou avaliador são cegos. É possível que a alocação, a 
intervenção e a avaliação sejam feitas pela equipe de pesquisa e, por isso, sejam con-
sideradas como um ponto cego. Mesmo sendo o termo mais tradicional, é importante 
estar claro no estudo quais são os pontos cegos e quais foram as estratégias utilizadas 
para garantir isso. Quando um ensaio clinico não é cego, ele é classificado como aberto.
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IMPORTANTE!
Um estudo pode ser cego em um ou mais momentos: na alocação, com o sujeito da pesqui-
sa, o profissional que realiza o cuidado e o profissional que realiza a avaliação. 
Um estudo randomizado é quando a alocação dos sujeitos nos grupos, intervenção ou con-
trole é aleatória. Quando isso acontece, o estudo é cego no momento da alocação.
Um estudo duplo cego tradicionalmente indica que o sujeito e o pesquisador são cegos. Nes-
ses casos, normalmente o pesquisador será o cuidador e o avaliador. O ideal é o pesquisador 
deixar claro as estratégias para cegar as pessoas.
8.2 ANÁLISE DA PESQUISA
A análise dos resultados pode ser feita com testes estatísticos e com medidas sumárias, 
que são Redução do Risco Relativo (RRR), Redução do Risco Absoluto (RRA) e Núme-
ro Necessário para Tratar (NNT) (Rouquayrol; Gurgel, 2018, p. 155). Como o desenho 
do estudo é semelhante ao estudo coorte, a análise de dados também é similar. É pos-
sível calcular a incidência do desfecho nos dois grupos. 
A RRR é a diferença das incidências do desfecho entre os grupos dividido pela incidên-
cia do grupo controle. A RRA representa o risco absoluto com a diferença da incidência 
do desfecho entre cada grupo. O NNT informa quantas pessoas são necessárias tratar 
para evitar um desfecho ruim. 
Fórmula da Redução do Risco Relativo (RRR):
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Incidência desfechoControle Incidência desfecho IntervençãoRRR
Incidência desfechoControle
−
=
A medida que as pessoas comumente vão utilizar no ensaio clínico é a eficácia do tra-
tamento, que é a redução do risco relativo em porcentagem. Para fazer esse cálculo, 
basta multiplicar por 100 o valor de RRR.
EXEMPLO 14
Um ensaio clínico para avaliar a efetividade de uma vacina na prevenção de COVID-19 uti-
lizou como desfecho as possíveis classificações de gravidade da doença. A pesquisa acom-
panhou 724 pessoas do grupo intervenção e 706 do grupo placebo. No grupo intervenção 
85 foram sintomáticos e 7 tiveram casos mais graves que necessitaram de assistência. No 
grupo placebo 167 foram sintomáticos e 31 tiveram casos mais graves que necessitaram de 
assistência.
Calcule a eficácia da vacina na prevenção de casos sintomáticos.
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Casos sintomáticos
Tabela 07. Tabela 2 x 2 completa
SINTOMÁTICOS ASSINTOMÁTICOS + 
NÃO DOENTES TOTAL
INTERVENÇÃO 85 639 724
PLACEBO 167 539 706
TOTAL 252 1178 1430
Fonte: elaborada pela autora.
 85 0,1174
 724
númerode sintomáticos na IntervençãoIncidência na Intervenção
total de Intervenção
= = =
 
 167 0, 2365
 706
númerode sintomáticos noControleIncidência noControle
total deControle
= = =
 
 
 
Incidência desfechoControle Incidência desfecho IntervençãoRRR
Incidência desfechoControle
−
= substituir os valores
0,2365 0,1174
0,2365
RRR −
= realiza a subtração
0,1191
0,2365
RRR = realiza a divisão
0,5036RRR = multiplica por 100
Eficácia = 50,36%
A vacina reduz em 50,36% a chance de uma pessoa ser caso sintomático de COVID-19, 
quando comparado a pessoas não vacinadas.
A análise dos dados pode ocorrer pela intenção de tratar ou pelo tratamento que de fato 
os sujeitos receberam (denominada análise explanatória). Essa escolha deve ser defi-
nida e ser clara nos resultados da pesquisa. É uma decisão que acontece quando há 
cruzamento de grupos, ou seja, apesar de a pessoa estar no grupo controle ela recebeu 
o tratamento intervenção. 
Normalmente, a análise é pela intenção de tratar, já que é esse o olhar que importa para 
o profissional de saúde. Por exemplo, um médico precisa saber qual é a eficácia do 
remédio que ele prescreve para o paciente, mesmo que se tenha o risco de o paciente 
usar outros tratamentos e não fazer uso da medicação indicada. 
A análise explanatória é importante para saber, de fato, quão eficaz é tratamento quan-
do o paciente realmente o realiza. O grande problema dessa análise é que a amostra 
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pode estar enviesada, uma vez que a análise dos grupos não segue a alocação definida 
no início da pesquisa.
Os ensaios clínicos avaliam a eficácia e a efetividade do tratamento. Define-se eficácia 
a avaliação da intervenção em condições ideais. Ela ocorre em ensaios clínicos com 
uma população de saudáveis e com o controle rigoroso das variáveis. Por conta disso, 
essa pesquisa tem baixo viés de confundimento e alta validade interna. Em contrapar-
tida, há baixa capacidade de generalização, já que a amostra é tão restrita e, portanto, 
não representa a população geral.
Ao restringir a população dapesquisa para somente pessoas saudáveis, a validade 
interna aumenta, mas a capacidade de generalização dos resultados diminui, visto que 
no mundo real são poucas as pessoas que são saudáveis. Para conseguir melhorar a 
validade externa sem alterar a população, pode-se aumentar o número de participantes 
e os locais de coleta de dados.
Já a efetividade é definida como a avaliação da intervenção em condições normais. Ela 
ocorre em ensaios clínicos com uma população com características diferentes, como 
presença de comorbidades. Essa pesquisa tem maior chance de viés de confundimento 
e, portanto, pode apresentar validade interna baixa. Contudo, se for possível controlar 
os fatores de confusão, a pesquisa terá uma alta capacidade de generalização. 
GLOSSÁRIO
Eficácia refere-se ao impacto que uma ação tem, por exemplo, condições ótimas ou experi-
mentais (Rouquayrol; Gurgel, 2018, p. 688).
Efetividade avalia o efeito que uma ação alcança em aplicação prática ou condições habitu-
ais (Rouquayrol; Gurgel, 2018, p. 688).
A validade externa define o quanto o resultado pode representar a população. Está associa-
da à capacidade de generalização da pesquisa (Rouquayrol; Gurgel, 2018, p. 161).
A pesquisa clínica para avaliar novos tratamentos medicamentosos passa por quatro 
fases. Antes dessas etapas são realizados estudos pré-clínicos em laboratórios e com 
animais. O ensaio clínico de fase I avalia a faixa terapêutica de segurança e os possí-
veis efeitos colaterais. Ela descreve as características do fármaco como qual é a via de 
eliminação e a meia-vida da substância. O número de participantes é muito pequeno, 
com menos de 100 pessoas, e não é necessário um grupo controle.
A fase II é um ensaio clínico de avaliação de eficácia, avaliação entre doses e eficácia e 
investigação de efeitos colaterais. Dessa forma, a população é de pessoas saudáveis. 
Há um grupo controle e a amostra é pequena de algumas centenas. 
A fase III é um ensaio clínico de efetividade randomizado e avalia os reais efeitos do 
tratamento na população. Tem grupo controle e a amostra é grande, com mais de 1.000 
pessoas. Com o resultado da fase III publicado a droga pode ser utilizada para uso co-
mercial a depender da aprovação do órgão regulador. 
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A fase IV do estudo clínico é a vigilância pós-comercialização. Nessa etapa, a coleta de 
dados é feita a partir de notificação de efeitos adversos que só serão detectados com 
um uso amplo da medicação. Alguns medicamentos já foram retirados do mercado após 
a fase IV avaliar efeitos colaterais que não compensavam os benefícios da medicação.
Por ser um estudo experimental, as duas principais desvantagens são o custo elevado 
e a logística complexa. O gasto é alto, já que tudo deve ser fornecido pela equipe da 
pesquisa. A logística é maior do que nos estudos observacionais, uma vez que é preciso 
realizar a intervenção e não somente avaliar o que já foi feito. Outro fator que influencia é 
as diversas etapas necessárias para manter as pessoas “cegas”. Além disso, outro motivo 
que dificulta a execução é a participação das pessoas. Se for um estudo de eficácia, atu-
almente é difícil conseguir pessoas saudáveis. Também, as pessoas podem ter medo de 
fazerem parte do grupo intervenção ou não quererem participar se for controle. 
Em alguns casos, os estudos experimentais não são possíveis de serem realizados. 
Uma das justificativas para isso é o princípio ético da não maleficência, ou seja, não se 
pode causar mal para o sujeito da pesquisa. Por exemplo, quando se investigava uma 
possível associação de fumo com câncer de pulmão, não foi possível fazer um ensaio 
clínico, já que não se podia incentivar o consumo de uma substância que podia fazer 
mal às pessoas. Em outros casos, os estudos observacionais conseguem respostas 
mais rápidas e com um custo menor. 
IMPORTANTE!
O ensaio clínico randomizado duplo cego é considerado o padrão-ouro dos estudos científi-
cos. Entende-se como padrão-ouro a indicação mais robusta, que é um padrão de referên-
cia, seja ele um estudo, método diagnóstico ou tratamento (Fletcher, R. H.; Fletcher, S. W.; 
Fletcher, G. S., 2014, p. 117). Então, deve-se sempre almejar realizar um ensaio clínico para 
avaliar uma intervenção em vez de estudos observacionais.
CONCLUSÃO
Essa unidade descreve os desenhos de estudos mais clássicos. Uma hipótese de pes-
quisa pode ser investigada com diversos desenhos. A escolha do tipo de estudo depen-
de dos recursos e acessos disponíveis além de questões éticas. 
Por exemplo, uma pesquisa tem como hipótese que fazer atividade física reduz o risco 
de ter câncer de mama. A seguir podemos colocar os diversos tipos de estudos e como 
seria a coleta de dados:
 ` Estudo transversal: fazer um levantamento perguntando quem faz atividade física 
detalhando frequência, tipo e quantidade e quem tem ou não cancer de mama. 
Esse estudo é descritivo não longitudinal que não foi abordado nessa unidade.
 ` Estudo coorte: acompanhamento por 10 anos de jovens com 40 a 45 anos de 
idade avaliando esporadicamente a atividade física e identificação dos casos no-
vos de câncer. Esse estudo é observacional, longitudinal e que acompanha um 
grupo de pessoas. Normalmente os grupos de comparação são divididos pela 
presença ou ausência da variável independente.
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 ` Estudo caso-controle: escolha de pessoas com câncer de mama e de alguma 
familiar como grupo controle. Avaliar a atividade física que as pessoas fizeram 
nos 10 anos anteriores. Esse estudo é observacional, longitudinal e que inicia 
identificando pessoas com a variável dependente (desfecho) e depois avaliando 
possíveis fatores de risco.
 ` Ensaio clínico: por 10 anos fornecer atividade física para jovens com 40 a 45 
anos de idade, sendo que um grupo a atividade é de baixo impacto e intensidade 
e o outro é com alta intensidade. Identifica-se ao longo do tempo os casos novos 
de câncer. Esse estudo é experimental e longitudinal. 
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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALMEIDA FILHO, N.; BARRETO, M. L. Epidemiologia e saúde: fundamentos, métodos e aplicações. Rio de 
Janeiro: Guanabara Koogan, 2011.
FLETCHER, R. H.; FLETCHER, S. W.; FLETCHER, G. S. Epidemiologia clínica: elementos essenciais. 5. 
ed. Porto Alegre: ArtMed, 2014.
ROUQUAYROL, M. Z.; GURGEL, M. Rouquayrol: epidemiologia e saúde. 8. ed. Rio de Janeiro: Medbook, 
2018. 
VIEIRA, S. Introdução à bioestatística. 5. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016.
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