UNIFESP/EPM - Universidade Federal de São Paulo - Escola Paulista de Medicina — Prova 2015
Um ensaio clínico randomizado comparando o tratamento habitual (em comprimidos) com um novo tratamento (em cápsulas) foi cogitado para detectar como estatisticamente significante (0,05, bicaudal) uma diferença de 0,10 na proporção de curas de certa doença, com 80% de poder estatístico.Considerando o ensaio clínico acima, responda:Suponha que, nessa amostra, a proporção de curas com o tratamento habitual tivesse sido 0,25 e a proporção de curas com o novo tratamento tivesse sido 0,32. Qual seria o teste estatístico que, sem restrições, poderia ser aplicado nessa comparação?Se o resultado final mostrasse “diferença estatisticamente significante”, qual o valor de risco relativo (ou razão de riscos) que estaria excluído da estimativa do intervalo de confiança de 95%?
IC 95% para RR significante → não inclui 1.0; Teste para proporções = Qui-quadrado ou Teste Z.
Para comparar proporções em dois grupos independentes, o teste qui-quadrado ou teste Z para duas proporções são adequados. Se a diferença é estatisticamente significante, o intervalo de confiança do risco relativo não deve incluir o valor nulo de 1,0.
A bioestatística é uma ferramenta indispensável na medicina baseada em evidências, especialmente na análise de ensaios clínicos randomizados. A questão aborda a comparação de proporções de cura entre dois tratamentos, um cenário comum na avaliação de novas terapias. A escolha do teste estatístico adequado é fundamental para a validade dos resultados. Para comparar proporções em dois grupos independentes, o teste qui-quadrado de Pearson ou o teste Z para duas proporções são as opções mais indicadas. A interpretação da significância estatística (p < 0,05) e do poder estatístico (80%) é crucial para entender a robustez do estudo. O risco relativo (RR) é uma medida de efeito importante para desfechos binários, indicando a probabilidade de um evento ocorrer em um grupo em comparação com outro. Um intervalo de confiança de 95% para o risco relativo que não inclui o valor 1.0 indica que a diferença observada é estatisticamente significante. O valor 1.0 representa a ausência de efeito ou associação. Compreender esses conceitos é essencial para que residentes possam interpretar criticamente a literatura médica e aplicar a evidência na prática clínica.
O teste qui-quadrado de Pearson é comumente utilizado para comparar proporções em dados categóricos de dois ou mais grupos independentes. Alternativamente, o teste Z para duas proporções pode ser aplicado, especialmente para amostras grandes.
Significa que a diferença observada entre os grupos é estatisticamente significante ao nível de 0,05, e o efeito do tratamento (ou exposição) é considerado real e não devido ao acaso. O valor 1.0 representa a ausência de associação ou efeito.
O poder estatístico (probabilidade de detectar uma diferença real, se ela existir) e o nível de significância (probabilidade de erro tipo I, ou falso positivo) são cruciais para determinar o tamanho da amostra necessário para o estudo, garantindo que ele seja capaz de responder à questão de pesquisa com validade.
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