# Iniciação à Pesquisa Científica em Saúde/ Turma IPCII - 2016 1: lista de exercícios (30 a 45)
## Questão 31: Inteligência II

Cientistas brasileiros descobriram que temos cerca de 86 bilhões de neurônios em nosso cérebro. Suponha que um estudo pretenda associar o número de neurônios e a inteligência humana. Para isto, o escore de QI e o número estimado de neurônios, por exames de imagem, foram obtidos em 15 voluntários adultos.
Base de dados - Número estado de neurônios e escore de QI em adultos
| Escore de QI | Numero estimado de neurônios (Bilhões) |
| 110 | 85,5 |
| 96 | 85,8 |
| 90 | 85,9 |
| 94 | 85,9 |
| 128 | 85,9 |
| 110 | 86,0 |
| 105 | 86,1 |
| 103 | 86,3 |
| 110 | 86,4 |
| 112 | 86,4 |
| 112 | 86,4 |
| 120 | 86,5 |
| 100 | 86,8 |
| 115 | 86,8 |
| 104 | 87,1 |
| 118 | 97,2 |
(dados fictícios)
'Analise os dados estatisticamente e com testes adequados e responda' 'as questões seguintes, apresentando como você obteve elementos para as respostas:'
a) Os dados apresentam distribuição de frequência que se aproxima da normal? faça os histogramas de frequência
b) Construa um gráfico associando o número estimado de neurônios ao escore de QI
b) Qual é o teste de hipótese mais adequado para verificar a correlação entre estas variáveis?
c) Há evidências de que existe correlação entre o número de neurônios ao escore de QI (utilize 95% de confiança)?

## Questão 32: Lazer e estado nutricional I

A obesidade é considerada um importante problema de saúde pública, atingindo também crianças e adolescentes. Está entre os fatores de risco para as doenças crônicas degenerativas na vida adulta e sua prevalência aumenta em todo mundo. Preocupados com esta questão, um grupo de profissionais de saúde deseja verificar a relação entre o tempo utilizado para para lazer ao ar livre pelas crianças e o seu estado nutricional, através do IMC. A proposta é dimensionar o tamanho desse problema em duas escolas da área de abrangência da Unidade Básica de Saúde onde trabalham. Proponha um delineamento para esta pesquisa, respondendo a sequência de questões apresentadas:
a) Qual será a questão principal desta pesquisa?
b) Defina um escopo para este estudo, a partir da escolha de um desenho epidemiológico
c) Defina a população alvo e o grupo amostral (sujeitos do estudo), pensando na questão da pesquisa e nas demais variáveis intervenientes.
d) Calcule uma amostra aleatória simples para se ter 95% de confiança de quantas crianças estarão com sobrepeso / obesidade, aceitando-se um erro de 2% e baseado em estudo anterior que encontrou prevalência de 42%? Sugestão: n = [Z$_{alfa/2}$]$^2$ pq / E$^2$
e) Escolha e descreva os métodos de medição para se obter os dados pretendidos
f) Quais são as questões éticas envolvidas e como voce as resolveria?

## Questão 33: Lazer e estado nutricional II

A obesidade é considerada um importante problema de saúde pública, atingindo também crianças e adolescentes. Está entre os fatores de risco para as doenças crônicas degenerativas na vida adulta e sua prevalência aumenta em todo mundo. Preocupados com esta questão, um grupo de profissionais de saúde deseja verificar a relação entre o tempo utilizado para para lazer ao ar livre pelas crianças e o seu estado nutricional, através do IMC.
Base de dados - Tempo de lazer ao ar livre e estado nutricional entre crianças do pré-escolar (5 anos de idade) das escolas da àrea de abrangência da UBS São Carlos
| Tempo de lazer ao ar livre (horas semanais) | Índice de Massa Corporal (kg/m$^2$) |
| 12 | 13,5 |
| 11 | 14,5 |
| 8 | 14,8 |
| 9 | 12,7 |
| 8 | 13,9 |
| 7 | 16,1 |
| 10 | 13 |
| 3 | 16,8 |
| 0 | 17,6 |
| 9 | 15,4 |
| 2 | 19 |
| 3 | 15,8 |
| 4 | 15,1 |
| 10 | 15,7 |
| 6 | 16,2 |
| 13 | 17,1 |
(Dados ficticios)
Responda as questões:
a) Construa um gráfico utilizando simultaneamente as variáveis Tempo de lazer ao ar livre e IMC
b) Qual é o teste de hipótese mais adequado para verificar esta correlação? formule a hipótese nula e a alternativa
c) Há evidências de que existe correlação entre Tempo de lazer ao ar livre e IMC (utilize 95% de confiança)? apresente como você obteve elementos para a resposta
d) Qual é a validade externa deste estudo?

## Questão 34: Lazer e estado nutricional III

A obesidade é considerada um importante problema de saúde pública, atingindo também crianças e adolescentes. Está entre os fatores de risco para as doenças crônicas degenerativas na vida adulta e sua prevalência aumenta em todo mundo. O estudo científico ÍNDICE DE MASSA CORPORAL, HÁBITOS ALIMENTARES E ATIVIDADES DE LAZER EM CRIANÇAS E ADOLESCENTES, observacional e descritivo, buscou verificar o Índice de Massa Corporal (IMC), os hábitos alimentares e as atividades de lazer em crianças e adolescentes participantes do Projeto Participe Esporte da Universidade Federal de Pernambuco. Analise o gráfico a seguir, retirado deste estudo observacional transversal, e responda:
$^{Fonte:}$
a) Analisando o gráfico apresentado é possível afirmar que crianças do sexo masculino praticam mais tempo de atividade física do que crianças do sexo feminino?
b) Como seria possível comparar, através de testes estatísticos, as seguintes variáveis (escolha o teste e formule a hipótese nula / alternativa). Como voce planejaria as técnicas de medição, variáveis a ser aferidas, quais seriam as variáveis preditoras (ou de exposição) e variáveis desfechos para testar as associações da questão b?
* Índice de massa corporal X sexo das crianças
* Prática de atividade física X sexo das crianças
* Índice de massa corporal X prática de atividade física
c) 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 de estudo?

## Questão 35 - Resfriados

Sabe-se que os resfriados comuns são geralmente causados por rinovírus, sendo mais de 200 tipos diferentes. No entanto, acredita-se que remédios alternativos possam ter algum efeito na redução dos sintomas. Em um teste de eficácia, alguns sujeitos portadores de resfriado comum foram aleatoriamente tratados com extrato de gengibre e outros com placebo. Nem o paciente sabia qual intervenção estava recebendo e nem o médico pesquisador em qual grupo estava alocando o voluntário. O desfecho de interesse foi ausência dos sintomas de resfriado apos 48 horas da intervenção. Analise a saída computacional para um teste estatístico realizado a partir dos dados desse estudo, apresentada a seguir:
Crosstabulation
| | Melhora em 48h | Sem melhora em 48h |
| Gengibre | 57 | 105 |
| Placebo | 32 | 89 |
Chi-square Value DF p <
Pearson 2,454 1 0,1173
Likelihood Ratio 2,478 1 0,1154
Yate's Correction 2,065 1 0,1507
Risk Measures Value SE 95%LL 95%UL
Odds Ratio 1,510 0,264 0,900 2,532
Relative Risk 1,183 0,103 0,966 1,449
(Software: STATCALC)
Questões
a) Elabore a hipótese nula para o teste qui-quadrado. Neste caso, alguma correção será necessária?
b) Analisando os resultados dos testes estatísticos é possível afirmar que extrato de gengibre está associado à melhora os sintomas do resfriado em 48 horas?
c) Interprete as medidas de risco apresentadas e o intervalo de confiança de 95%. Comente, em relação ao delineamento deste estudo científico, as medidas de efeito calculadas, justificando qual delas é adequada para este contexto.
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?
Respostas
a) A hipótese nula (H$_0$) seria: a probabilidade de se apresentar ausência de sintomas de resfriado 48 horas após a ingestão de extrato de gengibre é igual à probabilidade disso acontecer caso seja ingerido placebo. Ou em outras palavras: a ingestão de extrato de gengibre não influencia o desaparecimento dos sintomas nas 48 horas seguintes. Ingestão de gengibre e resolução dos sintomas em 48 horas são, portanto, eventos independentes.
Vale lembrar que a hipótese nula deve afirmar o contrário daquilo que se está tentando demonstrar com o estudo (ela é a negativa da hipótese alternativa – H$_1$). Desse modo, a partir do cálculo da probabilidade dessa hipótese nula ser real (“valor de p” da H$_0$, ou nível descritivo), pode-se inferir se há significância estatística dos dados obtidos no estudo no sentido de sugerir veracidade da hipótese alternativa.
Assim, a não ser que a probabilidade da hipótese nula ser real seja muito baixa (p<α, sendo α o nível de significância, ou o erro máximo tolerado no estudo) não se pode dizer que os dados corroboram a ideia que se pretendia demonstrar. Isso, porque há sempre a chance dos dados obtidos serem apenas coincidência, isto é, o acaso da situação, não podendo, nesse caso, serem utilizados para uma conclusão geral. É essa probabilidade do acaso que é averiguada a partir da hipótese nula. O α corresponde, pois, ao ponto de corte ou “valor crítico”: um p maior do que α aceita a H$_0$; um menor rejeita-a.
Existe, todavia, uma possibilidade do chamado erro do tipo I (quando a comparação entre p e α rejeita uma hipótese nula que é, na verdade, real), porém essa probabilidade é tão reduzida quão menor for o α escolhido para o estudo (geralmente, nos valores de 10%, 5% ou 1%). Buscando-se que o grau de erro tolerado seja o mínimo possível, aumenta-se a significância estatística do estudo.
Além disso, no teste qui-quadrado de Pearson (descrito a seguir) existe outra possibilidade de erro, dado que seus cálculos implicam uma amostra “grande”. Dessa forma, quando a amostra é menor do que 40, ou quando alguma das frequências observadas (valor de cada uma das caselas) é menor do que 5, sugere-se a chamada correção de Yates (descrita a seguir), uma alteração no cálculo de Pearson que visa reduzir a probabilidade de erro. Ademais, no caso de amostras muito pequenas (menores do que 20, ou entre 20 e 40 com pelo menos uma das frequências observadas com valor menor do que 5), existe o Teste exato de Fisher. No estudo em questão, entretanto, o teste de Pearson já seria o ideal.
b) Estatisticamente falando, não se pode dizer que o consumo de extrato de gengibre está associado à resolução dos sintomas de resfriado em 48 horas, visto que o nível descritivo (valor de p) para o teste qui quadrado foi maior do que o nível de significância, de modo que a probabilidade dos resultados obtidos decorrerem do acaso é demasiadamente alta para se tirar conclusões associativas.
Cabe relembrar que o teste qui-quadrado avalia a força de associação entre duas variáveis categóricas, a partir de cálculos envolvendo a distância entre os resultados esperados (no caso de uma variável não influenciar em nada a probabilidade da outra) e os resultados observados na execução do estudo. Para esse cálculo, utiliza-se a tabela de contingência 2x2, com os fatores preditores (na questão, ingestão de extrato de gengibre, e ingestão de placebo) nas linhas e os desfechos (no caso, resolução dos sintomas em 48 horas e não resolução deles no mesmo tempo) nas colunas. A frequência esperada para cada casela (cada quadrante de encontro com um preditor e um desfecho) é calculada pela divisão do produto entre a soma dos valores observados da linha e a soma dos valores observados da coluna pelo total de observações. No exemplo da questão teríamos, na casela superior esquerda (ingeriu gengibre e melhorou em 48h): Frequência esperada (E)=(57+105)*(57+32)/(57+105+32+89). Já a frequência observada (O) é o valor que já consta na tabela; no caso, a da primeira casela é de 57. O cálculo do qui quadrado é:$x^{2}=\Sigma (E-O)^{2}/E$ , isto é, a soma dos quadrados das diferenças relativizadas entre as frequências esperadas e as observadas para cada casela (ou seja, para cada combinação preditor-desfecho possível).
Quanto maior o resultado do teste qui-quadrado (x²), menor a chance de não haver qualquer tipo de associação. Outra forma de avaliar a verossimilhança dos resultados é pelo cálculo do nível descritivo da hipótese nula, que no caso é: não há associação entre as variáveis; ou: uma variável independe da outra. Comparando-se o valor obtido e o ponto de corte (α, ou nível de significância) escolhido para o estudo, mede-se a significância do estudo diante da probabilidade do acaso. Como esse nível descritivo foi muito alto no teste do estudo em questão (p > 0,1, enquanto que o nível de significância geralmente é de no máximo 0,1), os resultados não têm significância estatística.
A correção de Yates, citada na questão anterior, corresponde a: $x^{2}=\Sigma [(E-O)-0,5]^{2}/E$
c) A leitura do Risco Relativo (Relative Risk) é de que o risco de se ter melhora dos sintomas de resfriado em 48 horas após a ingestão de gengibre é 18,3% maior do que o risco de haver essa melhora após 48 horas da ingestão de placebo.
A Leitura da Razão de Chances (Odds Ratio) é de que a chance de se ter melhora dos sintomas de resfriado em 48 horas após a ingestão de extrato de gengibre é 51% maior do que chance de não haver melhora nesse tempo tendo ingerido o gengibre
A leitura do Intervalo de confiança é a de que o valores das razões acima obtidos para a amostra não necessariamente valem para a população como um todo, mas caso o estudo fosse feito 100 vezes, em 95 delas (no caso do intervalo de confiança de 95%) o valor para a população estaria dentro de um intervalo, que, no caso da questão é de: -3,4% a 44,9% para o risco relativo; e de: -10% a 153,2% para a chance. Como esses intervalos passam pelo 0%, para a população, diz-se que não se pode concluir que há risco ou chance aumentados de melhora com o uso do gengibre, uma vez que o intervalo passa tanto pela área de risco ou chance negativos quanto pela de risco ou chance positivos.
O risco relativo é calculado pela probabilidade do desfecho principal (no caso, melhora dos sintomas) acontecer quando o fator preditor principal (no caso, ingestão de gengibre) está o presente (frequência do desfecho principal na condição do preditor principal divida pela frequência total do preditor principal), dividida pela probabilidade do desfecho principal quando o fator preditor principal está ausente (ingestão de placebo, em vez de gengibre), que seria a frequência do desfecho principal na ausência do preditor principal dividida pela frequência total da ausência do preditor principal. Se o resultado é <1, o preditor principal é protetor para o desfecho principal; se é =1, ele não interfere; e se é >1, ele aumenta o risco do desfecho principal. Essa razão é utilizada para estudos dinâmicos, quando se pretende avaliar a incidência de novos eventos, que ainda não tinham acontecido ao início do estudo. No estudo em questão, o fator preditor (gengibre ou placebo) foi implementado logo no início, mas o desfecho (melhora dos sintomas ou não) só pode ser observada em um segundo momento de observação. Isso caracteriza o delineamento do estudo como longitudinal (por depender de mais de uma observação) experimental (pelo preditor ter sido por uma intervenção dos pesquisadores) duplo-cego randomizado (pela distribuição entre quem tomaria gengibre ou placebo ter sido aleatória sem que o doente soubesse o que estava tomando ou o pesquisador soubesse o que estava entregando para cada doente), também conhecido como Ensaio Clínico cego-randomizado. Nesse tipo de estudo, o risco relativo é a medida de efeito ideal.
Já a Razão de Chances pode ser usada tanto para estudos em que preditor e desfecho estejam presentes desde o primeiro momento quanto para aqueles em que o desfecho acontece num segundo momento. No entanto, costuma-se reservar essa medida de efeito para o primeiro caso, ou seja, para estudos transversais (de uma só observação e, portanto, de caráter mais estático) que buscam avaliar a prevalência de certo evento na população estudada. A chance é calculada pela frequência do desfecho principal dividida pela frequência do desfecho alternativo. Então são calculadas as chances na condição do predito principal e na do alternativo e divididas uma pela outra para se obter a razão.
d) A Medicina Baseada em Evidências, ou o termo mais amplo, Saúde Baseada em Evidências, são uma abordagem que se utilizam da Epidemiologia Clínica, da Estatística, da Metodologia Científica, e da Informática para desenvolver a pesquisa e o conhecimento, e para orientar a atuação em Saúde, no intuito de gerar e fornecer a melhor informação disponível para a tomada de decisão nos assuntos concernentes a essa área. Sua prática busca integrar a experiência clínica às melhores evidências científicas disponíveis, considerando a segurança nas intervenções e a ética na totalidade das ações. Essa linha de abordagem da saúde prevê o Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE), ou Graduação das Recomendações, do Desenvolvimento e da Avaliação, como forma de estabelecer a qualidade da evidência e a força de recomendação de cada tipo de estudo.
Segundo esse sistema, a força de recomendação se descreve conforme a clareza de efeitos benéficos ou maléficos de uma conduta. Quando as vantagens de uma conduta claramente superam as desvantagens, é forte a recomendação de segui-la; e quando as desvantagens claramente se sobrepõem, é forte a recomendação de evitar a conduta. Por outro lado, quando a relação entre prós e contras ainda é incerta, diz-se que a força de recomendação da conduta é fraca. A recomendação forte é designada como “1” e a fraca como “2” no Sistema GRADE. Já em relação à qualidade da evidência, a classificação vai de alta até muito baixa, sendo: alta (A), quando a evidência é fruto de ensaios clínicos randomizados bem conduzidos e sem inconsistências, ou ainda – idealmente -, de revisões sistemáticas de vários ensaios assim; moderada (B), quando os resultados derivam de ensaios clínicos randomizados que apresentaram inconsistências ainda não resolvidas; baixa (C), quando os resultados foram gerados em estudos observacionais longitudinais e caso-controle, estudos esses fortemente susceptíveis a vieses de análise; muito baixa (D), quando os resultados são provenientes de relatos de casos ou opiniões de profissionais. A interpretação dessa classificação gira em torno do impacto que novos estudos podem ter sobre a evidência em questão, de modo que aquelas de qualidade alta dificilmente serão anuladas com a realização de mais pesquisas, enquanto que as de qualidade muito baixa muito provavelmente serão anuladas ou completamente modificadas por novos estudos realizados.
No estudo em questão, em se tratando de um ensaio clínico randomizado ainda com inconsistências e com as medidas de efeito estatisticamente sem significância, a classificação pelo GRADE seria: qualidade moderada e fraca força de recomendação (2B).
Referências
BONITA, R; BEAGLEHOLE, R; KJELLSTRÖM, T. Epidemiologia básica. - 2.ed. - São Paulo, Santos. 2010
PAES, A. Itens essenciais em bioestatística. Arq. Bras. Cardiol. volume 71, (nº 4), 1998
YATES, F . Contingency table involving small numbers and the χ$^2$ test. Journal of the Royal Statistical Society, 1934. p. 217–235.
BRASIL. Ministério da Saúde. Diretrizes metodológicas: Sistema GRADE – Manual de graduação da qualidade da evidência e força de recomendação para tomada de decisão em saúde. Brasília: Ministério da Saúde, 2014. Disponível em: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/diretrizes_metodologicas_sistema_grade.pdf

## Questão 36 - Uso de drogas I

Um estudo cientifico publicado em 2010, buscou verificar a prevalência do consumo de álcool, tabaco e entorpecentes por estudantes da Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais e determinar fatores relacionados a esse consumo: Prevalência do consumo de álcool, tabaco e entorpecentes por estudantes de medicina da Universidade Federal de Minas Gerais. Uma amostra de 332 alunos foi abordada com um questionário para a coleta de dados (World Health Organization's Guidelines for Student Substance Use Survey). As proporções foram avaliadas usando o teste Qui quadrado. Foi considerado o valor de 0,05 como limite da significância estatística.
Tabela - Diferença no consumo de drogas entre sexos dos estudantes de medicina
| Droga | Masculino | Feminino | Significância |
| Tabaco | 23,1% | 9,9% | p<0,001 |
| Maconha / haxixe | 23,8% | 9,9% | p<0,001 |
| Alucionógenos | 11,3% | 2,9% | p=0,002 |
| Ansiolíticos | 8,8% | 15,1% | p=0,038 |
| Estimulantes | 13,1% | 2,3% | p<0,001 |
| Anabolizantes | 0,3% | 0% | p=0,430 |
| Opióides | 0,6% | 0% | p=0,260 |
| Cocaína | 1,8% | 0% | p<0,001 |
| Remédio para emagrecer | 1,2% | 1,7% | p=0,150 |
'Analise a tabela, retirada deste artigo e responda as questões seguintes, apresentando como você obteve elementos para as respostas:
a) Qual foi a hipótese nula para os testes que resultaram na significância estatística informada na tabela?
b) Quais as diferenças foram significativas e porque? o que isto significa para o entendimento da questão da pesquisa?
c) Baseando-se no conhecimento sobre os pressupostos estatísticos dos testes Qui-quadrado, em quais situações não foi usado o Teste Qui-quadrado de Pearson?
d) Caso voce tenha interesse em repetir este estudo, agora apenas para drogas estimulantes, calcule uma amostra aleatória simples para se ter 95% de confiança de quantos estudantes usam estas substâncias, aceitando-se um erro de 2%? Sugestão: n = [Z$_{alfa/2}$]$^2$ pq / E$^2$

## Questão 37 - Uso de drogas II

Um estudo cientifico publicado em 2010, buscou verificar a prevalência do consumo de álcool, tabaco e entorpecentes por estudantes da Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais e determinar fatores relacionados a esse consumo: Prevalência do consumo de álcool, tabaco e entorpecentes por estudantes de medicina da Universidade Federal de Minas Gerais. Uma amostra de 332 alunos foi abordada com um questionário para a coleta de dados (World Health Organization's Guidelines for Student Substance Use Survey).
Analise as afirmativas a seguir com foco nos testes estatísticos e probabilidade de significância, nas frases retiradas deste artigo. Recorra ao texto completo se necessário:
* Afirmativa I: Os estudantes que residiam com os pais ou responsáveis consumiam menos bebidas alcoólicas do que os demais (P = 0,021)
* Afirmativa II: O uso de maconha ou haxixe no útimo ano foi relatado por 55 estudantes (16,5%). Aqueles que trabalhavam consumiam menos esse tipo de substância (P=0,033)
* Afirmativa III: A ingestão de bebidas alcoólicas relacionou-se com o uso de estimulantes em 1,09 vezes (P =0,015); de cigarro em 1,23 vezes (P = 0,00007); de lança-perfume em 1,24 vezes (P = 0,00004); de alucinógenos em 1,08 vezes (P= 0,02) e de maconha em 1,24 vezes (P = 0,00003)
* Afirmativa IV: O tabagismo ocorreu mais em homens P = 0,0008 (23,1% dos homens e 9,9% das mulheres)
'Responda as questões seguintes e apresente como você obteve elementos para as respostas:'
a) Qual foi a hipótese nula para o teste estatístico que resultou na significância estatística informada na Afirmativa I?
b) A maioria dos estudantes, 247 (74,3%), relatou não trabalhar. Entre os usuários de maconha / haxixe, 47 deles não trabalhavam (estimado para fins do exercício). Baseando-se nestas informações e na Afirmativa II, construa uma tabela de contingência 2x2 para o cruzamento da variável preditora (Trabalho) x variável resposta (Uso de maconha / haxixe). Qual é a chance de alunos que não trabalham usar maconha / haxixe, em relação aos que trabalham?
c) Avalie a Afirmativa III e informe quais variáveis são preditor (as) ou de exposição e o(s) desfecho(s) de interesse
d) Baseado neste estudo, voce poderia afirmar que as estudantes de medicina da UFMG fumam menos tabaco que os estudantes?

## Questão 38 - O coração de BH

Leia o resumo do estudo: Fatores Adicionais de Risco Cardiovascular Associados ao Excesso de Peso em Crianças e Adolescentes. O Estudo do Coração de Belo Horizonte., através o link ou a seguir:
OBJETIVO: Examinar a associação de sobrepeso e obesidade com perfis de atividade física, pressão arterial (PA) e lípides séricos.
MÉTODOS: Inquérito epidemiológico com 1.450 estudantes – seis a dezoito anos, em Belo Horizonte-MG. Dados: peso, altura, PA, espessura de pregas cutâneas, circunferência das cinturas, atividade física, colesterol total (CT), LDL-c, HDL-c, e hábitos alimentares.
RESULTADOS: Prevalências de sobrepeso e obesidade foram 8,4% e 3,1%. Em relação aos estudantes situados no quartil inferior (Q1) da distribuição da prega subescapular, os estudantes do quartil superior (Q4) apresentaram um risco (odds ratio) 3,7 vezes maior de ter um CT aumentado. Os estudantes com sobrepeso e obesos tiveram 3,6 vezes mais risco de apresentar PA sistólica aumentada, e 2,7 vezes para PA
diastólica aumentada, em relação aos estudantes com peso normal. Os estudantes menos ativos, no Q1 da distribuição de MET, apresentaram 3,8 vezes mais riscos de terem CT aumentado comparados com os mais ativos (Q4).
CONCLUSÃO: Estudantes com sobrepeso ou obesos ou nos quartis superiores para outras variáveis de adiposidade, assim como os estudantes com baixos níveis de atividade física ou sedentários apresentaram níveis mais elevados de PA e perfil lipídico de risco aumentado para o desenvolvimento de aterosclerose.
Indique os seguintes elementos deste estudo científico:
a) Qual foi a questão da pesquisa e o delineamento epidemiológico do estudo?
b) Quais são os sujeitos da pesquisa e para qual população será possível fazer inferência estatística?
c) Quais foram as técnicas de medição, variáveis aferidas, variáveis preditoras (ou fatores de exposição) e desfechos?
d) Baseado nos resultados deste estudo, que ações de saúde você sugere para implementação entre os escolares de Belo Horizonte?

## Questão 39 - Estudo FRICAS I

Um estudo conduzido foi conduzido em 20 centros médicos no Brasil, constituído de casos: 299 pacientes com infarto agudo do miocárdio (IAM) e controles: 292 indivíduos, identificados no mesmo centro que os casos, e admitidos com largo espectro de doenças agudas, não relacionadas a fatores de risco conhecidos ou suspeitos para IAM. Os dados foram colhidos por meio de um questionário estruturado, preenchido pelo próprio paciente. Os efeitos das variáveis pesquisadas sobre a ocorrência de IAM foram estudadas em abordagens univariadas, considerando-se significativo p≤0,05. A este respeito, analise os resultados a seguir:
a) Qual a importância do grupo controle neste estudo?
b) No estudo, o peso médio dos indivíduos infartados foi 69±12,26kg, enquanto que dos indivíduos do grupo controle foi 72±26,89kg (p=0,0271). Interprete a probabilidade de significância informada: qual foi o teste estatístico utilizado, a hipótese nula e a solução do teste.
c) A prática de esportes (no passado e no último ano) foi um fator comparado entre os grupos caso e controle. No último ano, 26 (8,81%) dos paciente infartado praticaram esporte regularmente, enquanto no grupo controle 32 (11,07%). No passado, 53 (17,97%) dos paciente infartado praticaram esporte regularmente, enquanto no grupo controle 71 (24,487%). Reconstitua a tabela de contingência 2x2 para cada um dos fatores. Avalie a existência de associação entre os preditores (ou variáveis de exposição) e o desfecho através de um teste estatístico. Apresente como você obteve elementos para as respostas.

## Questão 40 - Estudo FRICAS II

Um estudo conduzido foi conduzido em 20 centros médicos no Brasil, constituído de casos: 299 pacientes com infarto agudo do miocárdio (IAM) e controles: 292 indivíduos, identificados no mesmo centro que os casos, e admitidos com largo espectro de doenças agudas, não relacionadas a fatores de risco conhecidos ou suspeitos para IAM. Os dados foram colhidos por meio de um questionário estruturado, preenchido pelo próprio paciente. Os efeitos das variáveis pesquisadas sobre a ocorrência de IAM foram estudados em abordagens univariadas, considerando-se significativo p≤0,05. A este respeito, analise os resultados a seguir:
Responda as questões e apresente como você obteve elementos para as respostas:
a) É possível afirmar, com 95% de confiança e à partir dos resultados do estudo, que a ausência de hábito de caminhadas regulares no passado está associada ao infarto? e no último ano antes do infarto?
b) Como estas associações foram estatisticamente verificadas? Informe o teste de hipóteses, porque foi escolhido, a hipotese nula do teste e o seu resultado
c) Calcule a chance de infarto entre indivíduos que praticavam caminhadas no passado, em relação aos que não praticavam caminhadas. Estime um intervalo de confiança e explique seu significado (use um software estatístico, por exemplo o STATCALC do EpiInfo)
d) Calcule a chance de infarto entre indivíduos que praticavam caminhadas no último ano, em relação aos que não praticavam caminhadas. Estime um intervalo de confiança e explique seu significado (use um software estatístico, por exemplo o STATCALC do EpiInfo)

## Questão 41 - Saúde materno-infantil I

Um estudo observacional descritivo foi realizado em uma maternidade de referência com o objetivo de avaliar os indicadores de qualidade da assistência materno-infantil. Para isto, uma amostra aleatória foi extraída a partir de uma base de dados clínicos que registra sistematicamente os dados sobre o parto, no momento da alta hospitalar.
Utilize a Base de Dados: BD_PARTOS.sav e o software estatístico SPSS existente nos laboratórios de informática da UFMG, ou outro de livre acesso que você quiser (EPI-INFO).
a) O peso médio ao nascer é diferente entre os sexos? (variável PED_PESO, em gramas e variável SEXO_RN, onde 1=masculino e 2=feminino)
b) A ocorrência de asfixia neonatal está associada a presença de risco gestacional? (variável BAIXO_APGAR5 e variável ALTO_RISCO)
Formule hipóteses nula para a população de mulheres gestantes e recém-nascidos, cuja probabilidade podemos inferir a partir desta amostra. Escolha um teste estatístico e execute-o, interpretando as saída. Para responder as questões da pesquisa, coloque as saídas computacionais, justificando suas respostas.

## Questão 42 - Saúde materno-infantil II

Um estudo observacional descritivo foi realizado em uma maternidade de referência com o objetivo de avaliar os indicadores de qualidade da assistência materno-infantil. Para isto, uma amostra aleatória foi extraída a partir de uma base de dados clínicos que registra sistematicamente os dados sobre o parto, no momento da alta hospitalar.
Utilize a Base de Dados: BD_PARTOS.sav e o software estatístico SPSS existente nos laboratórios de informática da UFMG, ou outro de livre acesso que você quiser (EPI-INFO).
Questões da pesquisa:
a) O peso médio ao nascer é diferente nos neonatos cujas mães apresentavam risco gestacional? (variável ALTO_RISCO e variável PED_PESO, em gramas)
b) O tempo de internação é diferente no parto ou cesariana? (variável TIPO_PARTO e variável DURACAO_INThoras)
Formule hipóteses nula para a população de mulheres gestantes e recém-nascidos, cuja probabilidade podemos inferir a partir desta amostra. Escolha um teste estatístico e execute-o, interpretando as saída. Para responder as questões da pesquisa, coloque as saídas computacionais, justificando suas respostas.

## Questão 43 - Saúde materno-infantil III

Um estudo observacional descritivo foi realizado em uma maternidade de referência com o objetivo de avaliar os indicadores de qualidade da assistência materno-infantil. Para isto, uma amostra aleatória foi extraída a partir de uma base de dados clínicos que registra sistematicamente os dados sobre o parto, no momento da alta hospitalar.
Utilize a Base de Dados: BD_PARTOS.sav e o software estatístico SPSS existente nos laboratórios de informática da UFMG, ou outro de livre acesso que você quiser (EPI-INFO).
Questões da pesquisa:
a) Existe associação entre Risco gestacional X Tipo de parto? (variável ALTO_RISCO e variável TIPO_PARTO)
b) Existe associação entre via de parto e infecção puerperal? (variável TIPO_PARTO e variável INFECCAOHOSP)
Formule hipóteses nula para a população de mulheres gestantes e recém-nascidos, cuja probabilidade podemos inferir a partir desta amostra. Escolha um teste estatístico e execute-o, interpretando as saída. Para responder as questões da pesquisa, coloque as saídas computacionais, justificando suas respostas.

## Questão 44 - 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?

## Questão 45 - Planejamento de estudo

Um grupo de pesquisadores neurocientistas tem interesse em investigar as relações entre a habilidade da criança em jogos eletrônicos e o desempenho escolar em matemática. Utilize seus conhecimentos sobre metodologia científica e proponha um protocolo para este estudo, seguindo as etapas:
* Escolha objetivamente a questão da pesquisa (uma frase ou pequeno parágrafo)
* Identifique qual será o delineamento do estudo científico (coorte, caso-controle, transversal, com intervenção ou observacional, etc)
* Defina os sujeitos da pesquisa e como eles serão inseridos ou excluídos do estudo e a formação de grupos (caso seja pertinente)
* Elabore um instrumento de coleta de dados, destacando as variáveis que serão aferidas e identificando quais são as preditoras ou de exposição e o(s) desfecho(s)
* Que tipo de inferência este estudo poderia fazer, a partir de quais testes estatísticos?