# Iniciação à Pesquisa Científica em Saúde/ REPOSITÓRIO DE EXERCÍCIOS RESOLVIDOS/ Exercício 57: Dor do infarto II
## Questão 57 - Dor do infarto II

'Um estudo observacional descritivo foi realizado para comparar a dor do infarto agudo do miocárdio (IAM) entre pacientes diabéticos e não diabéticos: A DIFERENCIAÇÃO DA DOR DO INFARTO AGUDO DO MIOCÁRDIO ENTRE PACIENTES DIABÉTICOS E NÃO-DIABÉTICOS. Uma amostra de 80 pacientes com IAM, divididos em 2 grupos com e sem diabetes mellitus (DM), sendo 29% diabéticos e 71% não-diabéticos foram comparados. Avalie a Tabela a seguir, adaptada do artigO e responda as questões. Caso necessário recorra ao artigo original através do link fornecido.'
Tabela - Distribuição dos pacientes com dor, nota e alívio da dor e presença ou não de diabetes. InCor, 2000
| Variável | Categoria | Sem diabete | Com diabete | p-valor |
| Nota da dor | 1 a 7 | 13 (23%) | 15 (75%) | <0,001 |
| | 8 a 10 | 44 (77%) | 5 (25%) | |
| Alívio da dor | Medicação | 25 (44%) | 10 (50%) | 0,850 |
| | Angioplastia | 27 (47%) | 8 (40%) | |
| | Sem alivio | 5 (9%) | 2 (10%) | |
a) A intensidade da dor, avaliada pela nota atribuída pelo paciente é diferente entre enfartados com diabete ou sem diabete? Formule a hipótese nula do teste estatístico utilizado e resolva o teste considerando significativo α<5%.
O teste de hipóteses tem como objetivo decidir se uma afirmação, em geral, sobre parâmetros de uma ou mais populações é, ou não, apoiado pela evidência obtida de dados amostrais. Tal afirmação é o que se chama Hipótese Estatística e a regra usada para decidir se ela é verdadeira ou não, é o Teste de Hipóteses.
Observa-se que as variáveis consideradas são categóricas e classificadas em 2 grupos (nota de dor de 1 a 7 e nota de dor de 8 a 10), binominalmente. Dessa forma, o melhor teste a ser utilizado e o teste não paramétrico (que não depende de parâmetros populacionais, como media e variância) denominado qui quadrado. Esse teste e simbolizado por χ2, é um teste de hipóteses que se destina a encontrar um valor da dispersão para duas variáveis nominais, avaliando a associação existente entre variáveis qualitativas.
O teste qui quadrado e utilizado para: Verificar se a frequência com que um determinado acontecimento observado em uma amostra se desvia significativamente ou não da frequência com que ele é esperado; Comparar a distribuição de diversos acontecimentos em diferentes amostras, a fim de avaliar se as proporções observadas destes eventos mostram ou não diferenças significativas ou se as amostras diferem significativamente quanto às proporções desses acontecimentos.
Neste teste, temos que: Se χ2 calculado > ou = χ2 tabelado: Rejeita-se Ho; Se χ2 calculado < χ2 tabelado: Aceita-se Ho. O χ2 calculado é obtido a partir dos dados experimentais, levando-se em consideração os valores observados e os esperados, tendo em vista a hipótese. Já o χ2 tabelado depende do número de graus de liberdade e do nível de significância adotado.
Quando, então, uma hipótese e rejeitada? Rejeita-se uma hipótese quando a máxima probabilidade de erro ao rejeitar aquela hipótese for baixa (alfa baixo/significância baixa). Ou, quando a probabilidade dos desvios terem ocorrido pelo simples acaso é baixa.
Dito isso, temos que:
Hipótese nula (Ho): A intensidade da dor do infarto agudo do miocárdio entre os indivíduos que tem diabete não é diferente dos Indivíduos que não tem diabete.
Hipótese alternativa (Ha): A intensidade da dor do infarto do miocárdio entre os indivíduos que tem diabete é diferente dos indivíduos que não tem diabete.
| | Sem diabete | Com diabete | |
| 1 a 7 | 13 | 15 | 28 |
| 8 a 10 | 44 | 5 | 49 |
| | 57 | 20 | 77 |
Frequência esperada em cada classe: E = total marginal da linha x total marginal da coluna / total (N)
E1= (57x28)/77=20,7272; E2=(20x28)/77=7,2727; E3=(20x49)/77=12,7272; E4=(57x49)/77=36,2727
Cálculo dos qui quadrados parciais e soma das parcelas (χ2 calculado):
χ2 = [(13-20,7272)^2/20,7272] + [(15-7,2727)^2)/7,2727]+[(5-12,7272)^2/12,7272)+[(44-36,2727)^2/26.7272]=17,426
O número de GL em tabelas é assim calculado: GL = (número de linhas -1) x (número de colunas -1).
Portanto, GL= (2-1) x (2-1)=1
Considerando então GL= 1 e significância<0.05, pela tabela do qui quadrado temos 3,841<χ2≤ 7,879.
Como χ2 calculado é maior que χ2 tabelado, a hipótese nula (Ho) é rejeitada. Portanto, a intensidade da dor durante IAM é influenciada pela presença de diabete (relação de dependência).
b) O alívio da dor depende se o enfartado é portador diabete ou sem diabete? Formule a hipótese nula do teste estatístico utilizado e resolva o teste considerando significativo α<5%.
Ho: O alívio da dor entre os indivíduos que tem diabete não é diferente dos indivíduos que não tem diabete.
Ha: O alívio da dor entre os indivíduos que tem diabete é diferente dos indivíduos que não tem diabete.
| | Sem diabete | Com diabete | |
| Medicação | 25 | 10 | 35 |
| Angioplastia | 27 | 8 | 35 |
| Sem alivio | 5 | 2 | 7 |
| | 57 | 20 | 77 |
Frequência esperada em cada classe: E = total marginal da linha x total marginal da coluna / total
E1=(57x35)/77=25,90 ; E2=(20x35)/77=9,09 ;E3(57x35)/77=25,90;E4=(20x35)/77=9,09 ;E5=(57x7)/77=5,18 ;E6=(20x7)/77= 1,81
Cálculo dos qui quadrados parciais e soma das parcelas (χ2 calculado):
χ2 = [(25-25,9)^2/25,9] + [(10-9,09)^2)/9,09]+[(27-25,9)^2/25,9)+[(8-9,09)^2/9,09]+ [(5-5,18)^2/5,18)+[(2-1,81)^2/1,81]= 0.3816
O número de GL em tabelas é assim calculado: GL = (número de linhas -1) x (número de colunas -1).
Portanto, GL= (3-1)x(2-1)=2
Considerando então GL= 2 e significância<0.05, pela tabela do qui quadrado temos 5,991<χ2≤10.597
Como o valor de χ2 obtido é menor que o χ2 tabelado conclui-se que os desvios não são significativos. Desse modo, aceita-se a hipótese nula. O alivio da dor não é influenciado pela presença de diabete (independência).
c) Qual é a validade externa desse estudo (é generalizável) para outras situações?
Para saber a validade externa de um estudo para outras situações, é importante a utilização de inferência estatística. O uso de uma amostra para fazer inferências sobre a população é vital para a pesquisa epidemiológica. As bases conceituais do processo de inferência estatística pressupõem amostra aleatória de certo tamanho e na utilização dessa amostra para fazer inferências sobre a população como um todo. Normalmente a inferência é feita em termos de média, variância ou outra medida usada para sintetizar os dados. Os números que resumem a distribuição de uma variável na população são chamados de parâmetros (média, desvio padrão, coeficiente de regressão).
A seleção tem que ser feita de forma aleatória, onde cada membro da população tem a mesma chance de ser incluído na amostra. No estudo temos: amostra constituída por 80 pacientes com diagnóstico de infarto agudo do miocárdio, admitidos no período de agosto a novembro do ano 2000, que atenderam os critérios de elegibilidade propostos e foram divididos em dois grupos, com e sem diabetes mellitus. Na descrição do artigo: ''Em relação às variáveis sociodemográficas, os dois grupos foram semelhantes no que se refere ao sexo (p=1,000), idade (p=0,512) e ocupação (p=0,989)'', tem-se uma amostra cujas variáveis preditoras citadas demonstram relação de independência (p≥0.05) com a variável de desfecho. Além disso, em ''os dados referentes ao infarto agudo do miocárdio indicam que os dois grupos foram semelhantes quanto ao local do IAM (p=0,186) e presença de IAM prévio (p=0,202)'' percebe-se certa homogeneização entre os grupos. Esses fatores, por sua vez, contribuem para a validação do estudo em nível populacional. Também, como pode-se observar na figura 1 do artigo, o intervalo de confiança (que cria limites onde é provável que se encontre o valor da população estudada) é de 95%, em que se espera a inclusão da média da população.
O poder estatístico, que consiste em testes de hipótese, como demonstrados nas questões anteriores, também contribuem para a inferência estatística desse estudo.
Explique suas respostas e fundamente-as com referências bibliográficas.

## Indexadores do tema deste exercício

Comparação entre grupos amostrais em saúde
Testes de hipóteses
Teste de médias
Bioestatística computacional

## Bibliografia

Epidemiologia Básica (WHO, 2010);
Introdução à Estatística Médica, 2002. J.F. Soares, A. L. Siqueira.;
Epidemiologia Básica,2ª ed, 2006, R. Beaglehole, R.Bonita, T. Kjellström.