UNITAU - Universidade de Taubaté (SP) — Prova 2023
Leia o texto abaixo para responder à questão:Um estudo epidemiológico foi realizado com o objetivo de avaliar o impacto da poluição do ar na maior metrópole brasileira sobre as internações por doenças respiratórias e cardiovasculares.Com relação aos “Métodos” realizou-se estudo com dados das estações de monitoramento de nove municípios da Região Metropolitana de São Paulo, tendo o PM10 (material particulado inalável) como indicador de poluição e as internações por doenças respiratórias e cardiovasculares como indicadores de efeito. Foram utilizadas, para cada município (unidade de análise foi o município), as contagens diárias de internações por doenças respiratórias (CID10: J00-J99) em todas as idades (DRT), doenças respiratórias (CID10: J00-J99) em menores de cinco anos (DRC) e doenças cardiovasculares (CID10: I00-I99) em maiores de 39 anos (DCV) como desfechos.Analisou-se o PM10 como variável de exposição nos diversos municípios, de forma a permitir a sumarização da estimativa de risco, relativa a esse poluente para a região. As medidas de PM10 cedidas, originalmente de forma horária, foram agregadas ao banco de dados em médias diárias para cada município. As estimativas de risco foram calculadas a partir da introdução da variável explanatória no modelo de trabalho de forma linear. Esse modelo estatístico fornece o risco relativo percentual para cada incremento de 10 μg/m3 nos níveis de PM10. Em todas as análises, assumiu-se nível de significância de 5%.Adaptado de GOUVEIA, N.; CORRALLO, F.P.; LEON, A.C. P. de; JUNGER, W; FREITAS, C. U. de. Poluição do ar e hospitalizações na maior metrópole brasileira. Rev Saúde Pública, 2017, 51:17.A contagem diária de internações e a média diária de PM10 são, respectivamente:
Exposição (Causa) = Variável Independente; Desfecho (Efeito) = Variável Dependente.
Em estudos epidemiológicos, a variável que representa o fator de risco ou exposição é a independente, enquanto o evento clínico ou desfecho observado é a dependente.
A bioestatística é o pilar da medicina baseada em evidências. A correta identificação das variáveis é o primeiro passo para a modelagem estatística. Em estudos de séries temporais ou ecológicos, como o descrito, busca-se correlacionar variações ambientais com indicadores de saúde populacional. A variável independente é manipulada ou observada como o 'input', enquanto a dependente é o 'output' ou resposta do sistema biológico/social. No exemplo da poluição e doenças respiratórias, o PM10 atua como o estímulo (variável independente) e a taxa de hospitalização como a resposta (variável dependente). O uso de modelos lineares permite quantificar o Risco Relativo (RR), facilitando a criação de políticas públicas de saúde e intervenções preventivas baseadas em dados concretos de exposição ambiental.
A variável independente (ou preditora) é aquela que se presume ser a causa ou o fator que influencia o desfecho. No estudo citado, os níveis de poluição (PM10) são independentes porque o pesquisador quer observar como as variações nesses níveis afetam a saúde da população, independentemente de outros fatores controlados.
A variável dependente (ou desfecho) é o resultado que está sendo medido e que 'depende' das alterações na variável independente. Como o objetivo é verificar se o número de internações muda conforme a poluição aumenta ou diminui, as internações representam o efeito observado.
Compreender a relação entre variáveis permite ao médico interpretar corretamente estudos de causalidade e associação. Saber qual fator é a exposição e qual é o desfecho é fundamental para aplicar evidências científicas na prevenção de doenças e na tomada de decisão clínica baseada em riscos.
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