SUS-BA - Sistema Único de Saúde da Bahia — Prova 2021
A incerteza no tratamento da COVID-19 gerou inúmeros trabalhos científicos e protocolos. Temos assistido muitas controvérsias quanto ao uso criterioso de medicações para tratamento eficaz. As bases científicas prevêem princípios da Epidemiologia Clínica para a seleção de fármacos e de protocolos de tratamento.É correto afirmar que o desfecho primário de uma pesquisa clínica pode ser definido por:
Desfecho primário = Variável principal que valida a hipótese e responde ao objetivo do estudo.
O desfecho primário é a variável central definida antes do início do estudo para responder à pergunta principal da pesquisa e basear o cálculo amostral.
Na epidemiologia clínica, a seleção rigorosa do desfecho primário é o que garante a integridade de um ensaio clínico. Em contextos de incerteza, como na pandemia de COVID-19, muitos estudos foram criticados por alterar seus desfechos durante a execução ou por focar em desfechos substitutos (surrogate endpoints) que não necessariamente se traduziam em benefício clínico real para o paciente (como mortalidade ou tempo de internação). Um desfecho primário bem definido deve ser mensurável, imparcial e clinicamente relevante. A análise estatística principal do estudo foca na comparação deste desfecho entre os grupos intervenção e controle, sendo o pilar para a aceitação ou rejeição da hipótese nula.
O desfecho primário é a variável de maior relevância clínica e científica em um estudo. Ele é escolhido a priori para responder diretamente à pergunta de pesquisa formulada pelos investigadores. É sobre este desfecho que o poder estatístico do estudo é calculado para determinar o tamanho da amostra necessária.
Enquanto o desfecho primário responde à pergunta principal, os desfechos secundários são variáveis adicionais de interesse (como efeitos colaterais, custos ou subanálises) que fornecem informações complementares, mas que geralmente não possuem poder estatístico isolado para gerar conclusões definitivas.
Um desfecho composto combina vários eventos individuais (ex: morte, infarto e AVC) em uma única variável de análise. Isso é comum em estudos cardiovasculares para aumentar a taxa de eventos e reduzir o tamanho amostral necessário, embora exija cautela na interpretação se os componentes tiverem relevâncias clínicas muito distintas.
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