# Iniciação à Pesquisa Científica em Saúde/ REPOSITÓRIO DE EXERCÍCIOS RESOLVIDOS/ Exercício 59: Bebês GIG
## Questão 59 - Bebês GIG

Acredita-se que o ganho de peso materno possa influenciar o peso neonatal. Um estudo longitudinal prospectivo acompanhou uma coorte de gestantes saudáveis e buscou associar o ganho de peso na gravidez e relação peso / idade gestacional de nascimento de seu bebê. Os nascimentos prematuros e estados patológicos de desnutrição fetal foram excluídos. Os dados foram coletados em um sistema eletrônico de informação e os grupos de interesse foram comparados.
| | Neonato GIG | Neonato AIG | Total |
| Ganho de peso excessivo | 29 | 31 | 60 |
| Ganho de peso normal | 16 | 77 | 92 |
| Total | 45 | 108 | 152 |
$^{GIG:pesograndeparaidadegestacional}$
$^{AIG:pesoadequadoparaidadegestacional}$
Analise a tabela de contingência 2X2, faça os cálculos necessários e responda as questões, apresentando como você obteve elementos para as respostas:
a) Existe associação entre entre ganho de peso excessivo na gravidez e nascimento de bebês grandes (GIG)? (utilize 95% de confiança)
b) Escolha uma medida para estimar a força desta associação, calcule e interprete, utilizando também um intervalo de confiança de 95%
c) Qual foi o delineamento epidemiológico deste estudo, os sujeitos da pesquisa e para qual população será possível fazer inferência estatística?
d) Baseado no delineamento deste estudo científico e nos conceitos da Medicina Baseada em Evidências, qual seria o nível de evidência e grau de recomendação para os achados do estudo?
Explique suas respostas e fundamente-as com referências bibliográficas.

## Resposta da questão:

a) A associação entre o ganho de peso excessivo na gravidez e o nascimento e bebês grandes (GIG) apenas será provada com a realização de cálculos estatísticos. Dessa forma, se faz necessária a realização do chamado Teste de Hipóteses que comprova ou não a procedência da relação entre um fator de exposição e um determinado desfecho. Para tal, é importante postular duas hipóteses, uma chamada hipótese de nulidade (H$_0$), que prova independência entre os fatores, e uma hipótese alternativa (H$_1$), que prova relação entre os fatores. Na questão apresentada, as duas hipóteses são:
* H$_0$: GIG independem do ganho de peso excessivo na gravidez
* H$_1$: GIG dependem do ganho de peso excessivo na gravidez
A partir de agora será possível seguir os passos de um testes de hipóteses, os quais serão explicados a seguir conjuntamente à aplicação dos dados do exercício.
I. Estabelecer o nível de significância(α): depois de escolhidas as hipóteses é necessário definir qual a probabilidade de se afirmar corretamente que existe relação entre GIG e ganho de peso excessivo. Para alcançar o nível de significância usaremos como base seu complementar, o grau de confiança (1-α). No caso, usaremos 0,95 (ou 95%) de confiança, ou seja, um α=0,05. Isso significa que em 95% dos casos de análise dos fatores, a H$_1$ estará correta.
Fórmula de qui-quadrado
    $X^{2}=\sum {\frac {(O-E)^{2}}{E}}$
II. Determinar e calcular a estatística do teste: para se alcançar a associação de fator-desfecho em valores estatísticos é possível utilizar o Teste Qui-quadrado (X$^2$). Esse teste compara frequências observadas (O) em cada categoria da tabela de contingência com as frequências esperadas (E) e é usado para determinar possíveis associações entre dados categóricos. É dado pela fórmula ao lado.
Apesar de existir a fórmula, é possível calcular o valor de X$^2$ por meio de softwares estatísticos. Assim, aplicando os dados da tabela em questão no programa Epi Info$^{TM}$ , obtêm-se:
Valor do qui-quadrado obtido pelo software Epi Info$^{TM}$
    Statistical Tests X² 2 Tailed P Uncorrected 17.0224 0.00003694
Tabela de distribuição do qui-quadrado
    Distribuição Qui-Quadrado 𝛘² Área à Direita do Valor Crítico Graus de Liberdade 0,995 0,99 0,975 0,95 0,90 0,10 0,05 0,025 0,01 0,005 1––0,0010,0040,0162,7063,8415,0246,6357,879 20,0100,0200,05)0,1030,2114,6055,9917,3789,21010,597 30,0720,1150,2160,3520,5846,2517,8159,34811,34512,838 40,2070,2970,4840,7111,0647,7799,48811,14313,27714,860 50,4120,5540,8311,1451,6109,23611,07112,83315,08616,750 60,6760,8721,2371,6352,20410,64512,59214,44916,81218,548 70,9891,2391,6902,1672,83312,01714,06716,01318,47520,278 81,3441,6462,1802,7333,49013,36215,50717,53520,09021,955 91,7352,0882,7003,3254,16814,68416,91919,02321,66623,589 102,1562,5583,2473,9404,86515,98718,30720,48323,20925,188 112,6033,0533,8164,5755,57817,27519,67521,92024,72526,757 123,0743,5714,4045,2266,30418,54921,02623,33726,2)728,299 133,5654,1075,0095,8927,04219,81222,36224,73627,68829,819 144,0754,6605,6296,5717,79021,06423,68526,11929,14131,319 134,6015,2296,2627,2618,54722,30724,99627,48830,57832,801 105,1425,8126,9087,9629,31223,54226,29628,84532,00034,267 175,6976,4087,5648,67210,08524,76927,58730,19133,40935,718 186,2657,0158,2319,39010,86525,98928,86931,52634,80537,156 196,8447,6338,90710,11711,65127,20430,14432,85236,19138,582 207,4348,2609,59110,85112,44328,41231,41034,17037,56639,997 218,0348,89710,28311,59113,24029,61532,67135,47938,93241,401 228,6439,54210,98212,33814,04230,81333,92436,78140,28942,796 239,26010,19611,68913,09114,84832,00735,17238,07641,63844,181 249,88610,85612,40113,84815,65933,19636,41539,36442,98045,559 2310,52011,52413,12014,61116,47334,38237,65240,64644,31446,928 2611,16012,19813,84415,37917,29235,56338,88541,92345,64248,290 2711,80812,87914,57316,15118,11436,74140,11343,19446,96349,645 2812,46113,56515,30816,92818,93937,91641,33744,46148,27850,993 2913,12114,25716,04717,70819,76839,08742,55745,72249,58852,336 3013,78714,95416,79118,49320,59940,25643,77346,97950,89253,672 4020,70722,16424,43326,50929,05151,80555,75859,34263,69166,766 5027,99129,70732,35734,76437,68963,16767,50571,42076,15479,490 6035,53437,48540,48243,18846,45974,39779,08283,29888,37991,952 7043,27545,44248,75851,73955,32985,52790,53195,023100,425104,215 8051,17253,54057,15360,39164,27896,578101,879106,629112,329116,321 9059,19661,75465,64769,12673,291107,565118,145118,136124,116128,299 10067,32870,06574,22277,92982,358118,498124,342129,561135,807140,169
III. Comparar o valor calculado de X$^2$ com a tabela de distribuição de qui-quadrado: depois de calculado o X$^2$ é possível fazer a análise do valor obtido. Para isso, usa-se uma tabela de distribuição de qui-quadrado como a ilustrada ao lado; nela estão distribuídos valores de X$^2$ de acordo com níveis de significância e graus de liberdade. O grau de liberdade de um amostra mede o volume de informação disponível nos dados que pode ser usada para estimar um parâmetro populacional e é dado pela fórmula gl=n-1, na qual n é o número de grupos observados em uma experiência estatística. No exercício temos n=2 (fator de exposição e desfecho) portanto faremos a análise de X$^2$ usando 1 grau de liberdade. Assim, levando-se em consideração α= 5% é possível observar que o valor de referência para o qui quadrado é 3,84, qualquer valor acima desse, refuta H$_0$ e qualquer valor abaixo desse, valida H$_0$. Dessa forma, como o valor de X$^2$ alcançado na questão foi 17,0224 tem-se a negação de H$_0$.
IV. Resolver o teste: como foi observado no tópico anterior, a hipótese de nulidade foi refutada usando-se o valor de qui-quadrado. Isso significa, que no exercício analisado, existe associação entre o ganho de peso excessivo na gravidez e o nascimento de bebês grandes, confirmando, portanto, H$_1$.
b) Para poder-se avaliar a força de associação entre um fator de exposição e um desfecho de interesse, que na questão se configuraram como ganho de peso excessivo na gravidez e o nascimento de bebês grandes (GIG) respectivamente, é necessário que se faça o cálculo do Risco Relativo (RR) entre esses dois elementos. Essa é uma medida de associação relativa útil em estudos coorte prospectivos, que buscam comparar as probabilidades de um desfecho em dois diferentes grupos, como é o caso da questão. O RR consiste na razão entre o risco de ocorrência de um desfecho em um grupo exposto e o risco de ocorrência desse mesmo desfecho em um grupo não exposto. Sua fórmula e possíveis interpretações de resultados estão ilustrados a seguir.
Fórmula de risco relativo
    $RR={\frac {P({\text{desfecho}}\ {\big |}\ {\text{exposto}})}{P({\text{desfecho}}\ {\big |}\ {\text{nao}}-{\text{exposto}})}}$
RR=1 não há associação
RR>1 associação de risco
RR<1 associação de proteção
Valor do risco relativo e do intervalo de confiança obtido pelo software Epi Info$^{TM}$
    Risk-based Parameters Estimate Lower Upper Risk Ratio 2.8094 1.6753 4.7110
O cálculo de RR também pode ser feito por meio do software Epi Info$^{TM}$ . Deste modo, utilizando os dados da questão obtém-se>>>
O valor de RR>1 alcançado confirma associação de risco entre exposição e desfecho encontrada no exercício anterior; com essa medida, contudo, encontra-se a grandeza dessa relação. Como pode ser visto na primeira coluna da tabela acima, o valor alcançado é RR=2,8094; o que significa que o risco de nascer um bebê GIG quando há ganho excessivo de peso na gravidez é 2,8 vezes maior do que quando há ganho de peso normal.
Essa medida estatística, porém, é pontual e não há certeza se esse é um achado de acaso ou de confiança. Para medir a incerteza desse dado deve-se calcular um intervalo de confiança cuja largura reflita a quantidade da variação do estimador RR na população. Nessa questão usaremos um intervalo de 95% de confiança. A tabela acima expressa os valores mínimos (“lower”) e máximos (“upper”) que o RR pode atingir, isso significa que tem-se 95% de certeza que o risco de nascerem bebês GIG na população é de 1,67 a 4,71 maior quando há ganho de peso excessivo na gravidez.
c) O estudo em questão configura-se como sendo tipo Coorte Prospectivo. O termo coorte designa um grupo de pessoas que têm características em comum e são analisados ao longo do tempo para observação de um determinado desfecho, esse último aspecto também caracteriza a natureza longitudinal da pesquisa. Nos estudos prospectivos, o pesquisador acompanha um grupo exposto a um fator juntamente com um grupo que não está exposto a esse mesmo fator e espera a ocorrência ou não do desfecho. No caso da questão temos que os sujeitos da pesquisa são mulheres grávidas saudáveis, o fator de exposição é o ganho de peso excessivo e o desfecho o nascimento de bebês GIG. Dessa forma, poderia-se fazer inferência estatística dessa pesquisa para qualquer grupo que seja igual ao do estudo, ou seja, mulheres grávidas saudáveis, não valendo para os casos de nascimentos prematuros e de desnutrição patológica fetal.
d) Utilizando as diretrizes de classificação da medicina baseada em evidências (MBE) do “Oxford Centre for Evidence-based Medicine” e analisando os dados e conclusões da pesquisa em questão, tem-se que esse estudo pode ser classificado da seguinte maneira:
I. Nível de evidência: por ser um estudo coorte prospectivo de população de limitada de pesquisa, pode-se classificá-lo como 3b
II. Grau de recomendação: como foram encontradas evidências importantes no desfecho mas, pesquisas futuras com maior grupo de estudo poderão ter impacto nas estimativas estatísticas encontradas, pode-se classificá-lo como B.

## Indexadores do tema deste exercício

Comparação entre grupos amostrais em saúde
Testes de hipóteses
Testes Qui-quadrado
Bioestatística computacional

## Bibliografia

* Pagano, M., Gauvreau, K.. Princípios de Bioestatística. 1ed. de 2004.
* Vieira, S.. Introdução à Bioestatística. 3ed. De 1980.
* Vieira, S.. Bioestatística: tópicos avançados. 3ed de 2010.
* Lima-Costa, M.F., Barreto, S.A.. Tipos de estudos epidemiológicos: conceitos básicos e aplicações na área do envelhecimento. Epidemiologia e Serviços de Saúde, out./dez. 2003.
* Medeiros et al. Níveis de evidência e graus de recomendação da medicina baseada em evidências. Revista AMRIGS, Porto Alegre, jan./jun. 2002.