Epidemiologia Translacional Desafios Semnticos e Outros Moyses Szklo

Epidemiologia Translacional: Desafios Semânticos e Outros Moyses Szklo “Somos anões sentados nos ombros de

A DEFINIÇÃO DE EPIDEMIOLOGIA TRANSLACIONAL É A DEFINIÇÃO DE EPIDEMIOLOGIA Epidemiologia: (1) Estudos das

O Pai da Epidemiologia Translacional: John Snow Em meados do século XIX, John Snow

EPIDEMIOLOGIA TRANSLACIONAL: O PROCESSO RECOMENDAÇÕES Único estudo sobre o tema Evidências Estudos epidemiológicos Revisão

Ciência Translacional e de Implementação* Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Definições

Epidemiologia Translacional e Implementação* Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Definições Pelo

A TRADUÇÃO DE CONHECIMENTOS NÃO É UMA CIÊNCIA EXATA EU ACHO QUE AQUI VOCÊ

A TRADUÇÃO DE CONHECIMENTOS NÃO É UMA CIÊNCIA EXATA William Farr (1807– 1883): “A

Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Epidemiologia Translacional e Implementação* Rastreamento de

Mortalidade por Câncer de Próstata no Estudo Aleatorizado dos Estados Unidos de Rastreamento por

PSA (≥ 4. 0 ng/ml): Frequência de Falso Positivos Prevalência do Câncer de Próstata

Algumas causas de Falso. Positividade do PSA Transitórias: • Prostatite • Endoscopia da uretra

História Natural do Teste PSA Positivo PSA Negativo Verdadeiro negativo Falso negativo

História Natural do Teste PSA Positiva Positivo Biópsia Câncer potencialmente invasivo Cirurgia ou Radioterapia

Câncer de próstata não se torna invasivo na maioria dos indivíduos DEFINIÇÃO REVISADA

Câncer de próstata não se torna invasivo na maioria dos indivíduos DEFINIÇÃO REVISADA DE

Níveis de evidência I II-1 II-2 III Definições Pelo menos um ensaio clínico aleatorizado

Temas de Natureza Semântica e Outros Relevantes à Epidemiologia Translacional • Confundimento é sempre

Confundimento é sempre um viés? . . A semântica da epidemiologia translacional difere da

Tradução de Conhecimentos Epidemiológicos Em alguns livros de texto de epidemiologia - Viés por

Estudos Observacionais • Estão em boa companhia: Geologia, Astrofísica, Ecologia, etc. . . •

Exemplos de Políticas Influenciadas por Evidências Epidemiológicas Observacionais • Proibição de fumo em ambientes

Viés e Confundimento São Fenômenos Diferentes e Ocorrem em Fases Diferentes da “História Natural”

Exemplo de Associação Resultante de Confundimento Marcador de alto risco Útil para… Etnia Afro-Americana

CONFUNDIMENTO É UM VIÉS? Depende… • Sim, se o objetivo é estabelecer causalidade: confundimento

A soberania do modelo aditivo Que modelo deve ser escolhido para o estudo de

“A melhor forma de analisar dados é…olhar para os dados e pensar naquilo que

Níveis de Evidência: Critérios para Avaliação da Efetividade de uma Intervenção, Programa ou Política

Temas Relevantes à Epidemiologia Translacional • Confundimento é sempre um viés? • A soberania

A Principal Ameaça à Verdadeira Homogeneidade Viés de Publicação: Ocorre quando fatores não relacionados

“Obrigado por enviar seu artigo para a nossa revista”

“Para não perder tempo, estamos incluindo duas cartas de rejeição”

“Uma para esse artigo e a outra para o próximo artigo que o Sr.

Fatores Associados a Viés de Publicação • Maior chance de publicação se os resultados

Determinantes de Heterogeneidade nos Resultados Estudos • Diferenças com relação ao desenho e procedimentos

Manivela removida em 8 de setembro Agosto Número de casos Investigação de John Snow:

Número de casos Estudos com resultados nulos Início da exposição Estudos em que as

Razões de ”Hazards” Ano Nos 3 primeiros anos após a introdução da terapia hormonal,

Taxas de Mortalidade Por Câncer de Pulmão por 100 000 Pessoas-Ano, 1971 -2005 Fumo

Fumo Exposição a Asbestos* No. de Mortes No. de Pessoas-Ano Taxa Nunca Baixa 8

$Efeito da Variabilidade da Exposição Estudo A Associação fraca Consumo de Sal Estudo B$

Human population População Humana (× 1000) size (in thousands) Number of storks Número de

Um “detour”: A falácia ecológica é sempre…falácia ecológica? Um “detour” NÃO! Correlações ecológicas às

Conclusões • Homogeneidade não é necessariamente evidência a favor de causalidade ou efetividade (viés

Análise de decisão: abordagem quantitativa para a avaliacão do valor relativo (efetividade) de uma

Classe Social Alta(0. 10) Sim (0. 70) CS Mortalidade (0. 20) Classe Social Baixa

Classe Social Alta(0. 10) Sim (0. 70) Prog rama A CS Mortalidade (0. 20)

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Mortalidade (0. 10) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 70) A rama Prog

Mortalidade (0. 10) Classe Social Alta(0. 10) Sim (0. 70) A rama Prog CS

Eficácia Vs. Efetividade Programa A: maior mortality, porem, maior aderência (70%) Aderência Classe Social

Análise de Sensibilidade Estratégia de avaliação de mudanças no “output” (resultados) de um certo

Análise de Sensibilidade – pressuposto: aderência de B aumentou para 50% Análise de Sensibilidade

Árvore de Decisão com um Nódulo de Decisão: Terapia Anti-Hipertensiva e Enfermidade Coronariana Nota:

Estratégia de Alto Risco (intervenção em causas proximais): identificação, tratamento e controle de todos

Med J 1991; 302: 819 -24) No. de indivíduos Pré-hipertensão Estratégia Populacional: decréscimo de

Med J 1991; 302: 819 -24) No. de indivíduos Pré-hipertensão Hipertensão Pressão Arterial Sistólica

No. de indivíduos Pré-hipertensão Hipertensão Pressão Arterial Sistólica No. de indivíduos Med J 1991;

No. de indivíduos Pré-hipertensão Hipertensão Pressão Arterial Sistólica Alto Risco • Risco relativo elevado

*Risco Atribuível na População Sem Ajuste Hipertensão severa (PAS= 160+ or DBP=100+ mm. Hg)

Epidemiologia Translacional Epidemiologia Acadêmica Tem como objetivo a aplicação de conhecimentos Tem como objetivo

“Saber não é suficiente: é necessário aplicar Ter vontade não é suficiente: é necessário

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Epidemiologia Translacional: Desafios Semânticos e Outros Moyses Szklo “Somos anões sentados nos ombros de gigantes. Nossa visão de coisas distantes é melhor do que jamais foi, não porque ela é melhor do que a dos outros ou porque somos mais altos, mas sim porque esses gigantes nos levantam e acrescentam a sua grande estatura à nossa” (John of Salisbury, no tratado Metalogicon, escrito em Latin em 1159) Homenagem a Rui Laurenti

A DEFINIÇÃO DE EPIDEMIOLOGIA TRANSLACIONAL É A DEFINIÇÃO DE EPIDEMIOLOGIA Epidemiologia: (1) Estudos das distribuições e determinantes de Epidemiologia estados de saúde ou eventos relacionados à saúde em tradução populações e (2) aplicação dos resultados desses estudos ao controle de problemas de saúde nessas populações (Baseado em: Porta M. Dictionary of Epidemiology, 2014) Epidemiologia Translacional: Transferência de novos Epidemiologia Translacional: conhecimentos obtidos a partir de estudos epidemiológicos (inclusive ensaios aleatorizados) ao planejamento de programas e políticas de controle de enfermidades tanto a nível individual quanto a nível populacional.

O Pai da Epidemiologia Translacional: John Snow Em meados do século XIX, John Snow descobriu que a causa de uma epidemia de cólera água fornecida por uma das companhias que abasteciam Londres…e tambem conseguiu que as autoridades removessem a manivela do poço da Rua “Broad” depois de identificar o poço como a fonte de outra epidemia de cólera Mortes por Cólera por 10, 000 Casas, de Acordo com a Fonte do Suprimento de Água, Londres, 1854 Suprimento de água No. de casas Mortes por cólera Mortes por 10, 000 casas Southwark & Vauxhall 40, 046 1, 263 315 Lambeth 26, 107 98 37 Outras 256, 423 1, 422 59

EPIDEMIOLOGIA TRANSLACIONAL: O PROCESSO RECOMENDAÇÕES Único estudo sobre o tema Evidências Estudos epidemiológicos Revisão sistemática Custoefetividade Análise de sensibilidade Intervenções/ Programas/Políticas baseadas em evidências dê nc i Ev • Avaliação dos níveis de evidência • Avaliação de opções sobre intervenções, programas e políticas (Análise de decisão) s ia O bs t ác ul os * Implementação *Aspectos éticos Políticas Recursos Tradução de Conhecimentos Epidemiológicos

Ciência Translacional e de Implementação* Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Definições Pelo menos um ensaio clínico aleatorizado demonstrou eficácia ou efetividade Um estudo de coorte ou caso-controle sugere que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva Resultados dramáticos em experimentos naturais Especialistas na área estão convencidos de que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva (*Baseado em: US Preventive Services Task Force and Canada’s Periodic Health Examination Task Force) Diminuição da letalidade de diabetes depois da introdução da insulina Diminuição da prevalência de obesidade e da mortalidade por enfermidade coronariana depois do início do bloqueio econômico de Cuba (Franco M, et al. Am J Epidemiol 2007; 166: 1374 -1380)

Ciência Translacional e de Implementação* Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Definições Pelo menos um ensaio clínico aleatorizado demonstrou eficácia ou efetividade Um estudo de coorte ou caso-controle sugere que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva Resultados dramáticos em experimentos naturais Especialistas na área estão convencidos de que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva (*Baseado em: US Preventive Services Task Force and Canada’s Periodic Health Examination Task Force) Nestes três níveis, pressupõe-se que a intervenção, programa ou política causam mais benefícios do que danos

Epidemiologia Translacional e Implementação* Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Definições Pelo menos um ensaio clínico aleatorizado demonstrou eficácia ou efetividade Um estudo de coorte ou caso-controle sugere que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva Resultados dramáticos em experimentos naturais Especialistas na área estão convencidos de que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva (*Baseado em: US Preventive Services Task Force and Canada’s Periodic Health Examination Task Force) Categoria A B C D I Tradução Há um forte grau de certeza de que o benefício é substancial Há um forte grau de certeza de que o benefício é moderado a substancial Há um grau de certeza forte ou moderado de que o benefício é pequeno Implementação A intervenção ou programa ou política deve ser implementado A intervenção, programa ou política deve ser implementada, mas a decisão deve ser feita a nível individual Há um grau de certeza A intervenção, programa forte ou moderado de ou política não deve ser que não há benefício ou implementado que o dano é maior do que o benefício A evidência atual não Se a intervenção for existe ou é inconsistente implementada, os ou de baixa qualidade indivíduos devem saber que sua efetividade é duvidosa

A TRADUÇÃO DE CONHECIMENTOS NÃO É UMA CIÊNCIA EXATA EU ACHO QUE AQUI VOCÊ DEVERIA TER SIDO MAIS ESPECÍFICO (1) (2) E ENTÃO OCORRE UM MILAGRE. . .

A TRADUÇÃO DE CONHECIMENTOS NÃO É UMA CIÊNCIA EXATA William Farr (1807– 1883): “A morte é um fato. Tudo o mais é inferência” (citado por John Last, The Gale Group Inc. , Macmillan Reference USA, New York, 2002).

Epidemiologia Translacional e Implementação* Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Definições Pelo menos um ensaio clínico aleatorizado demonstrou eficácia ou efetividade Um estudo de coorte ou caso-controle sugere que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva Resultados dramáticos em experimentos naturais Especialistas na área estão convencidos de que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva (*Baseado em: US Preventive Services Task Force and Canada’s Periodic Health Examination Task Force) Categoria A B C D I Tradução Há um forte grau de certeza de que o benefício é substancial Há um forte grau de certeza de que o benefício é moderado a substancial Há um grau de certeza forte ou moderado de que o benefício é pequeno Implementação A intervenção, programa ou política deve ser implementada, mas a decisão deve ser feita a nível individual Há um grau de certeza A intervenção, programa forte ou moderado de ou política não deve ser que não há benefício ou implementado que o dano é maior do que o benefício A evidência atual não Se a intervenção for existe ou é inconsistente implementada, os ou de baixa qualidade indivíduos devem saber que sua efetividade é duvidosa

Epidemiologia Translacional e Implementação* Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Definições Pelo menos um ensaio clínico aleatorizado demonstrou eficácia ou efetividade Um estudo de coorte ou caso-controle sugere que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva Resultados dramáticos em experimentos naturais Especialistas na área estão convencidos de que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva (*Baseado em: US Preventive Services Task Force and Canada’s Periodic Health Examination Task Force) Categoria A B C D I Tradução Há um forte grau de certeza de que o benefício é substancial Há um forte grau de certeza de que o benefício é moderado a substancial Há um grau de certeza forte ou moderado de que o benefício é pequeno Implementação A intervenção, programa ou política deve ser implementada, mas a decisão deve ser feita a nível individual Há um grau de certeza A intervenção, programa forte ou moderado de ou política não deve ser que não há benefício ou implementada que o dano é maior do que o benefício A evidência atual não Se a intervenção for existe ou é inconsistente implementada, os ou de baixa qualidade indivíduos devem saber que sua efetividade é duvidosa

Epidemiologia Translacional e Implementação* Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Definições Pelo menos um ensaio clínico aleatorizado demonstrou eficácia ou efetividade Um estudo de coorte ou caso-controle sugere que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva Resultados dramáticos em experimentos naturais Especialistas na área estão convencidos de que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva (*Baseado em: US Preventive Services Task Force and Canada’s Periodic Health Examination Task Force) Categoria A B C D I Tradução Há um forte grau de certeza de que o benefício é substancial Há um forte grau de certeza de que o benefício é moderado a substancial Há um grau de certeza forte ou moderado de que o benefício é pequeno Implementação A intervenção, programa, política deve ser implementada A intervenção, programa ou política deve ser implementada, mas a decisão deve ser feita a nível individual Há um grau de certeza A intervenção, programa forte ou moderado de ou política não deve ser que não há benefício ou implementada que o dano é maior do que o benefício A evidência atual não Se a intervenção for existe ou é inconsistente implementada, os ou de baixa qualidade indivíduos devem saber que sua efetividade é duvidosa

Níveis de evidência Níveis I II-1 II-2 III Epidemiologia Translacional e Implementação* Rastreamento de Câncer de Próstata Definições Pelo menos um ensaio clínico aleatorizado demonstrou eficácia ou efetividade Um estudo de coorte ou caso-controle sugere que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva Resultados dramáticos em experimentos naturais Especialistas na área estão convencidos de que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva (*Baseado em: US Preventive Services Task Force and Canada’s Periodic Health Examination Task Force) Categoria A B C D I Tradução Há um forte grau de certeza de que o benefício é substancial Há um forte grau de certeza de que o benefício é moderado a substancial Há um grau de certeza forte ou moderado de que o benefício é pequeno Implementação A intervenção, programa, política deve ser implementada A intervenção, programa ou política deve ser implementada, mas a decisão deve ser feita a nível individual Há um grau de certeza A intervenção, programa forte ou moderado de ou política não deve ser que não há benefício ou implementada que o dano é maior do que o benefício A evidência atual não Se a intervenção for existe ou é inconsistente implementada, os ou de baixa qualidade indivíduos devem saber que sua efetividade é duvidosa

Mortalidade por Câncer de Próstata no Estudo Aleatorizado dos Estados Unidos de Rastreamento por PSA Mortalidade ole ntr Co Mortalidade s PSA Mortalidade por Câncer de Próstata no Estudo Aleatorizado Europeu de Rastreamento por PSA les o tr n Co A PS Tempo de seguimento (anos) (Schroder FH, et al. Lancet 2014; 384: 2027 -2035) Tempo de seguimento (anos) (Andriole GL, et al. New Eng J Med 2009; 360: 1310 -1319) “Depois de 7 a 10 anos de seguimento, a mortalidade por câncer de próstata era muito baixa a não diferiu significantemente entre os dois grupos. ” “…o ERSPC confirma uma redução substancial da mortalidade por câncer de próstata atribuível ao teste de PSA…depois de 13 anos de seguimento…

PSA (≥ 4. 0 ng/ml): Frequência de Falso Positivos Prevalência do Câncer de Próstata Depois dos 60 anos = 33% Validade do PSA Sensibilidade 35 - 71% Especificidade 63 - 91% Frequência de falsopositivos ≈ 20% - 68% (Crawford et al, The Prostate 1999; 38: 296; Gann et al, JAMA 1995; 273 -289)

Algumas causas de Falso. Positividade do PSA Transitórias: • Prostatite • Endoscopia da uretra • Ejaculação • Certos medicamentos (ex: anti-andrógenos, finasteride) Complicações da biópsia • Dor severa: 24% • Hematúria e hematospermia: 40 -50% • Febre alta: 3 -4% De longa duração: • Hiperplasia benigna da próstata Complicações do tratamento Morte Incontinência urinária Impotência sexual Estreitamento da uretra Cirurgia 0. 5 – 1. 0% 2. 0 – 27. 0% 15. 0 – 60% 10. 0 – 18. 0% Radioterapia 0. 2 – 0. 5% 1. 0 – 2. 0% 40. 0 – 67% 3. 0 – 8. 0%

História Natural do Teste PSA Positivo PSA Negativo Verdadeiro negativo Falso negativo

História Natural do Teste PSA Positiva Positivo Biópsia Câncer potencialmente invasivo Cirurgia ou Radioterapia Negativa PSA Negativo Jamais invasivo Verdadeiro negativo Falso negativo Câncer de próstata não se torna invasivo na maioria dos indivíduos

Câncer de próstata não se torna invasivo na maioria dos indivíduos DEFINIÇÃO REVISADA DE FALSO-POSITIVIDADE REVISADA

Câncer de próstata não se torna invasivo na maioria dos indivíduos DEFINIÇÃO REVISADA DE FALSO-POSITIVIDADE REVISADA • Indivíduos com PSA positivo, mas sem câncer de próstata…e…

Câncer de próstata não se torna invasivo na maioria dos indivíduos DEFINIÇÃO REVISADA DE FALSO-POSITIVIDADE REVISADA • Indivíduos com PSA positivo, mas sem câncer de próstata…e… • Individuos com câncer de próstata que jamais se torna invasivo

Níveis de evidência I II-1 II-2 III Definições Pelo menos um ensaio clínico aleatorizado demonstrou eficácia ou efetividade Um estudo de coorte ou caso-controle sugere que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva Resultados dramáticos em experimentos naturais Especialistas na área estão convencidos de que a intervenção, programa ou politica é eficaz/efetiva (*Baseado em: US Preventive Services Task Force and Canada’s Periodic Health Examination Task Force) Categoria A B C D I Mortalidade Níveis Epidemiologia Translacional e Implementação* Rastreamento de Câncer de Próstata Tradução Implementação Há um forte grau de certeza de que o benefício é substancial A intervenção, programa, política deve ser Há um forte grau de Estudo Europeu s implementada certeza de que o e l tro n benefício é moderado a Co A substancial PS Há um grau de certeza A intervenção, programa forte ou moderado de ou política deve ser (Schroder FH et al, 2014) que o benefício é implementada, mas a pequeno decisão deve ser feita a nível individual Há um grau de certeza A intervenção, programa pelo menos forte ou moderado de ou política não deve ser que não há benefício ou implementada na população. A decisão deve ser feita que o dano é maior do a nível individual que o benefício A evidência atual não Se a intervenção for existe ou é inconsistente implementada, os ou de baixa qualidade indivíduos devem saber que sua efetividade é duvidosa

Temas de Natureza Semântica e Outros Relevantes à Epidemiologia Translacional • Confundimento é sempre um viés? • A soberania do modelo aditivo • Pseudo-homogeneidade e pseudo-heterogeneidade • Análise de decisão e análise de sensibilidade

Confundimento é sempre um viés? . . A semântica da epidemiologia translacional difere da semântica da epidemiologia acadêmica? É engraçado que somente as pessoas de quem eu discordo são sempre enviesadas

Tradução de Conhecimentos Epidemiológicos Em alguns livros de texto de epidemiologia - Viés por confundimento Viés de seleção - Outros tipos de viés Viés de informação Confundimento é um fenômeno comum em estudos observacionais (estudos de coorte, caso-controle, pré-pós, quasi-experimental)

Estudos Observacionais • Estão em boa companhia: Geologia, Astrofísica, Ecologia, etc. . . • Servem de base a numerosas políticas de saúde • Porem, em estudos observacionais, confundimento residual é uma ameaça à inferência causal, que é sine qua non para prevenção primária • No entanto, uma associação que resulta de confundimento é útil à epidemiologia translacional?

Estudos Observacionais • Estão em boa companhia: Geologia, Astrofísica, Ecologia, etc. . . • Tem servido de base a políticas de saúde • Porem, em estudos observacionais, confundimento residual é uma ameaça à inferência causal, que é sine qua non para prevenção primária • No entanto, uma associação que resulta de confundimento é útil à epidemiologia translacional?

Exemplos de Políticas Influenciadas por Evidências Epidemiológicas Observacionais • Proibição de fumo em ambientes fechados • Limites (padrões) de poluição atmosférica e de radiação ionizante • Consumo de ácido fólico em produtos alimentícios • Rótulos em alimentos processados referentes à quantidade de gorduras animais e sódio • Vacinação Etc, etc

Estudos Observacionais • Estão em boa companhia: Geologia, Astrofísica, Ecologia, etc. . . • Tem servido de base a políticas de saúde • Porem, em estudos observacionais, confundimento residual é uma ameaça à inferência causal, que é sine qua non para prevenção primária • Isso significa que uma associação que resulta de confundimento não tem utilidade para a epidemiologia translacional? - Intervenções - Programas - Políticas públicas

Viés e Confundimento São Fenômenos Diferentes e Ocorrem em Fases Diferentes da “História Natural” de um Estudo População Participantes Viés de seleção Coleta de dados Viés de informação Confundimento (Baseado em: Samet J) Resultados Viés inferencial

Exemplo de Associação Resultante de Confundimento Marcador de alto risco Útil para… Etnia Afro-Americana e hipertensão arterial Variáveis de confundimento • • Consumo excessivo de sal Dieta altamente calórica Obesidade Hábitos sedentários (a) Rastreamento a fim de identificar e controlar hipertensão arterial (b) Prevenção primária de fatores de risco modificáveis

CONFUNDIMENTO É UM VIÉS? Depende… • Sim, se o objetivo é estabelecer causalidade: confundimento etiológico • Não, se o objetivo é identificar groups de alto risco: confundimento de Saúde Pública* *Donna Spiegelman

Temas de Natureza Semântica e Outros Relevantes à Epidemiologia Translacional • Confundimento é sempre um viés? • A soberania do modelo aditivo Que modelo deve ser escolhido para o estudo de associações em • Pseudo-homogeneidade e pseudo-heterogeneidade epidemiologia translacional? • Análise de decisão e análise de sensibilidade

A soberania do modelo aditivo Que modelo deve ser escolhido para o estudo de associações em epidemiologia translacional? Mortalidade por Câncer de Pulmão/100 Pessoas-Ano Segundo Hábito de Fumar e Exposição a Asbesto, 1971 -2005 Fumante? Exposição a asbesto* Never Current No. Pessoas. Ano Taxa** Risco Relativo Baixa 280 812 2. 8 1. 0 Elevada 23 686 33. 8 12. 1 Baixa 581 497 81. 3 1. 0 Elevada 50 590 636. 5 7. 8 *<10 anos vs. ≥ 30 anos de exposição ocupacional a asbesto **por 100 000 (Frost G, et al. Ann Occup Hyg 2011; 55: 239 -247) Diferença absoluta** 31. 0 555. 2

“A melhor forma de analisar dados é…olhar para os dados e pensar naquilo que se está vendo” ( George W. Comstock),

A soberania do modelo aditivo Que modelo deve ser escolhido para o estudo de associações em epidemiologia translacional? Mortalidade por Câncer de Pulmão/100 Pessoas-Ano Segundo Hábito de Fumar e Exposição a Asbesto, 1971 -2005 Fumante? Exposição a asbesto* Never Current No. Pessoas. Ano Taxa** Risco Relativo Baixa 280 812 2. 8 1. 0 Elevada 23 686 33. 8 12. 1 Baixa Interação multiplicativa negativa Elevada *<10 anos vs. ≥ 30 anos de exposição ocupacional a asbesto 581 497 81. 3 1. 0 50 590 636. 5 7. 8 **por 100 000 (Frost G, et al. Ann Occup Hyg 2011; 55: 239 -247) Diferença absoluta** 31. 0 555. 2

RR o c s o i R tiv la

A soberania do modelo aditivo Que modelo deve ser escolhido para o estudo de associações em epidemiologia translacional? Mortalidade por Câncer de Pulmão/100 Pessoas-Ano Segundo Hábito de Fumar e Exposição a Asbesto, 1971 -2005 Fumante? Exposição a asbesto* No. Pessoas. Ano Taxa** Risco Relativo Never Baixa 280 812 2. 8 1. 0 Elevada 23 686 33. 8 12. 1 Diferença absoluta** 31. 0 Interação aditiva positiva! Current Baixa 581 497 81. 3 1. 0 Elevada 50 590 636. 5 7. 8 *<10 anos vs. ≥ 30 anos de exposição ocupacional a asbesto 555. 2 **por 100 000 Para a epidemiologia translacional, o modelo aditivo é soberano! (Frost G, et al. Ann Occup Hyg 2011; 55: 239 -247)

Níveis de Evidência: Critérios para Avaliação da Efetividade de uma Intervenção, Programa ou Política Nível Descrição do Nível 1 a Melhor Revisão sistemática e meta-análise de ensaios aleatorizados de boa qualidade com homogeneidade 1 b Um único ensaio aleatorizado de boa qualidade com boa precisão 1 c Experimentos naturais 2 a Revisão sistemática e meta-análise de estudos de coorte de boa qualidade com homogeneidade 2 b Um único estudo de coorte de boa qualidade com boa precisão 2 c Pesquisa de desfechos baseada em registros disponíveis 3 a Revisão sistemática e meta-análise de estudos de casos e controles de boa qualidade com homogeneidade 3 b Um único esudo de casos e controles de boa qualidade com boa precisão 4 Série de casos e estudos de coorte e de casos e controles de menor qualidade Pior 5 Opinião de especialistas não baseada em evidências

Níveis de Evidência: Critérios para Avaliação da Efetividade de uma Intervenção, Programa ou Política Nível Descrição do Nível 1 a Revisão sistemática e meta-análise de ensaios aleatorizados de boa qualidade com homogeneidade 1 b Um único ensaio aleatorizado de boa qualidade com boa precisão 1 c Experimentos naturais 2 a Revisão sistemática e meta-análise de estudos de coorte de boa qualidade com homogeneidade 2 b Um único estudo de coorte de boa qualidade com boa precisão 2 c Pesquisa de desfechos baseada em registros disponíveis 3 a Revisão sistemática e meta-análise de estudos de casos e controles de boa qualidade com homogeneidade 3 b Um único esudo de casos e controles de boa qualidade com boa precisão 4 Série de casos e estudos de coorte e de casos e controles de menor qualidade 5 Opinião de especialistas não baseada em evidências

Temas Relevantes à Epidemiologia Translacional • Confundimento é sempre um viés? • A soberania do modelo aditivo • Pseudo-homogeneidade e pseudo-heterogeneidade • Análise de decisão e análise de sensibilidade

A Principal Ameaça à Verdadeira Homogeneidade Viés de Publicação: Ocorre quando fatores não relacionados à qualidade do manuscrito influenciam a probabilidade de publicação O viés de publicação resulta de política editorial? Os autores têm medo de rejeição de resultados “negativos”?

“Caro autor”

“Obrigado por enviar seu artigo para a nossa revista”

“Para não perder tempo, estamos incluindo duas cartas de rejeição”

“Uma para esse artigo e a outra para o próximo artigo que o Sr. nos enviar”

Fatores Associados a Viés de Publicação

Fatores Associados a Viés de Publicação • Maior chance de publicação se os resultados forem estatisticamente significantes • Chance de publicação de resultados de ensaios clínicos aleatorizados é menor do que os de estudos observacionais • Resultados de ensaios clínicos patrocinados pela industria que favorecem o produto têm maior probabilidade de publicação do que os financiados por agências públicas Avaliação de Viés de Publicação em Revisões Sistemáticas Prevenção de Viés de Publicação • “Beggs funnel plot” • Publicação de descrições de desenhos de estudos • Testes de simetria • Registros (exemplo: Cochrane)

Determinantes de Heterogeneidade nos Resultados Estudos • Diferenças com relação ao desenho e procedimentos utilizados (exemplos: variáveis ajustadas, duração do seguimento, etc. ) • Diferenças com relação à fase da história natural em que o estudo é realizado • Diferenças com relação à prevalências de modificadores de efeito • Diferenças com relação à variabilidade da exposição e/ou do desfecho

Manivela removida em 8 de setembro Agosto Número de casos Investigação de John Snow: Número Casos de Cólera Por Data de Início da Enfermidade Setembro Casos não relacionados à exposição Período de incubação (latência) mínimo TEMPO CURVA EPIDÊMICA Início da exposição Examplos: (Armenian HK, Lilienfeld AM. Am J Epidemiol 1974; 99: 92 -100 • Tumores de bexiga em trabalhadores expostos a pigmentos de tinturas • Leucemia depois da explosão da bomba atômica

Número de casos Estudos com resultados nulos Início da exposição Estudos em que as associações são encontradas TEMPO Heterogeneous Exemplo: terapia de substituição hormonal e câncer de mama

Razões de ”Hazards” Ano Nos 3 primeiros anos após a introdução da terapia hormonal, não foi observado um aumento de risco Câncer de Mama: Razões de “Hazards” (IC 95%) de Estrogênio + Progestina de Acordo com o Ano de Estudo em Mulheres que, na Linha de Base, Jamais Haviam Usado Terapia Hormonal: “Women’s Health Initiative” (Modificado de: Anderson GL et al, Maturitas 2006; 55: 103 -15)

Determinantes de Heterogeneidade nos Resultados Estudos • Diferenças com relação ao desenho e procedimentos utilizados (exemplos: variáveis ajustadas, duração do seguimento, etc. ) • Diferenças com relação à fase da história natural em que o estudo é realizado • Diferenças com relação às prevalências de modificadores de efeito • Diferenças com relação à variabilidade da exposição e/ou do desfecho

Taxas de Mortalidade Por Câncer de Pulmão por 100 000 Pessoas-Ano, 1971 -2005 Fumo Exposição a Asbestos* Nunca Atual No. de Mortes No. de Pessoas-Ano Taxa Baixa 8 280 812 2. 8 Elevada 8 23 686 33. 8 Baixa 473 581 497 81. 3 Elevada 322 50 590 636. 5 Diferença absoluta* 31. 0 555. 2 *Por 100 000 Pessoas-Ano *Baixa: < 10 anos de exposição ocupacional Elevada: ≥ 30 anos de exposição ocupacional (Modificado de: Frost G, et al. Ann Occup Hyg 2011; 55: 239 -247)

Taxas de Mortalidade Por Câncer de Pulmão por 100 000 Pessoas-Ano, 1971 -2005 Fumo Exposição a Asbestos* No. de Mortes No. de Pessoas-Ano Taxa Nunca Baixa 8 280 812 2. 8 Elevada 8 23 686 33. 8 Diferença absoluta* 31. 0 *Por 100 000 Pessoas-Ano Atual Baixa 473 581 497 Estudo No. 1 81. 3 Elevada 322 636. 5 50 590 *Baixa: < 10 anos de exposição ocupacional Elevada: ≥ 30 anos de exposição ocupacional (Modificado de: Frost G, et al. Ann Occup Hyg 2011; 55: 239 -247) 555. 2

Taxas de Mortalidade Por Câncer de Pulmão por 100 000 Pessoas-Ano, 1971 -2005 Fumo Exposição a Asbestos* No. de Mortes No. de Pessoas-Ano Taxa Atual Baixa 473 581 497 81. 3 Elevada 322 50 590 636. 5 Diferença absoluta* 555. 2 *Por 100 000 Pessoas-Ano Estudo No. 2 *Baixa: < 10 anos de exposição ocupacional Elevada: ≥ 30 anos de exposição ocupacional (Modificado de: Frost G, et al. Ann Occup Hyg 2011; 55: 239 -247)

Fumo Exposição a Asbestos* No. de Mortes No. de Pessoas-Ano Taxa Nunca Baixa 8 280 812 2. 8 Elevada 8 23 686 33. 8 Diferença absoluta* 31. 0 Estudo No. 1 Heterogeneous Estudo No. 2 Fumo Exposição a Asbestos* No. de Mortes No. de Pessoas-Ano Taxa Atual Baixa 473 581 497 81. 3 Elevada 322 50 590 636. 5 Diferença absoluta* 555. 2

Determinantes de Heterogeneidade nos Resultados Estudos • Diferenças com relação ao desenho e procedimentos utilizados (exemplos: variáveis ajustadas, duração do seguimento, etc. ) • Diferenças com relação à fase da história natural em que o estudo é realizado • Diferenças com relação às prevalências de modificadores de efeito • Diferenças com relação à variabilidade da exposição e/ou do desfecho

$Efeito da Variabilidade da Exposição Estudo A Associação fraca Consumo de Sal Estudo B$

Efeito da Variabilidade da Exposição Estudo A Associação fraca Consumo de Sal Estudo B Hipertensão Arterial Heterogêneos Associação forte Consumo de Sal

Human population size (in thousands)

Human population População Humana (× 1000) size (in thousands) Number of storks Número de Cegonhas Correlação Entre o Tamanho da População de Oldenburg e o Número de Cegonhas Observado em Cada Ano de 1930 a 1936 Ornitholigische Monatsberichte 1936; 44(2) Coeficiente de Correlação = 0. 70

Um “detour”: A falácia ecológica é sempre…falácia ecológica? Um “detour” NÃO! Correlações ecológicas às vezes produzem resultados mais válidos do que estudos observacionais em indivíduos Y Indivíduos Valores médios A B C D X X

Conclusões • Homogeneidade não é necessariamente evidência a favor de causalidade ou efetividade (viés de publicação) • Heterogeneidade não é necessariamente evidência de que a relação não é causal Consequentemente, os determinantes de homogeneidade e heterogeneidade tem que ser melhor compreendidos a fim de que estes conceitos possam ser usados a favor ou contra a existência de uma relação causal ou efetividade positiva

Análise de decisão: abordagem quantitativa para a avaliacão do valor relativo (efetividade) de uma ou mais intervenções, programas ou serviços de saúde Uma das estratégias da análise de decisão é a construção de uma árvore de decisão, cujo objetivo é estimar efetividade ÁRVORE DE DECISÃO Nódulo de decisão: sob controle do investigador Nódulo de decisão Nódulo de probabilidade: fora de controle do investigador Nódulo de probabilidade Exemplo árvore de decisão com dois nódulos de probabilidade: (1) Exemplo aderência ao programa/protocolo/intervenção e (2) classe social

Classe Social Alta(0. 10) Sim (0. 70) CS Mortalidade (0. 20) Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Classe Social Alta (0. 10) Não ão (0. 30) Mortalidade (0. 10) Mortalidade (0. 50) CS Mortalidade (0. 50) Classe Social Baixa (0. 90) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 30) CS Mortalidade (0. 05) Mortalidade (0. 10) Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Classe Social Alta(0. 10) Não ão (0. 70) CS Mortalidade (0. 50) Classe Social Baixa(0. 90) Exemplo de árvore de decisão com 2 nódulos de probabilidades

Classe Social Alta(0. 10) Sim (0. 70) Prog rama A CS Mortalidade (0. 20) Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Classe Social Alta (0. 10) Não ão (0. 30) Mortalidade (0. 10) Mortalidade (0. 50) CS Mortalidade (0. 50) Nódulo de decisão Classe Social Baixa (0. 90) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 30) CS Mortalidade (0. 05) Mortalidade (0. 10) Classe Social Baixa (0. 90) Prog r ama B Aderência Classe Social Alta(0. 10) Não ão (0. 70) CS Mortalidade (0. 50) Classe Social Baixa(0. 90) Exemplo de árvore de decisão com 2 nódulos de probabilidades

Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 70) A rama Prog CS Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Classe Social Alta (0. 10) Não ão (0. 30) CS Nódulo de decisão Classe Social Baixa (0. 90) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 30) CS Classe Social Baixa (0. 90) Prog rama B Aderência Classe Social Alta (0. 10) Não ão (0. 70) CS Classe Social Baixa(0. 90) Exemplo de árvore de decisão com 2 nódulos de probabilidades

Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 70) A rama Prog CS Mortalidade (0. 20) Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Classe Social Alta (0. 10) Não ão (0. 30) Mortalidade (0. 10) Mortalidade (0. 50) CS Mortalidade (0. 50) Nódulo de decisão Classe Social Baixa (0. 90) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 30) CS Mortalidade (0. 05) Mortalidade (0. 10) Classe Social Baixa (0. 90) Prog r ama B Aderência Classe Social Alta (0. 10) Não ão (0. 70) CS Mortalidade (0. 50) Classe Social Baixa(0. 90) Exemplo de árvore de decisão com 2 nódulos de probabilidades

Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 70) Prog rama A CS Mortalidade (0. 20) Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Classe Social Alta (0. 10) Não ão (0. 30) Mortalidade (0. 10) Mortalidade (0. 50) CS Mortalidade (0. 50) Nódulo de decisão Classe Social Baixa (0. 90) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 30) CS Mortalidade (0. 05) Mortalidade (0. 10) Classe Social Baixa (0. 90) Prog ram a. B Aderência Classe Social Alta(0. 10) Não ão (0. 70) CS Mortalidade (0. 50) Classe Social Baixa(0. 90) Exemplo de árvore de decisão com 2 nódulos de probabilidades 0. 70 × 0. 10 = 0. 007

Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 70) Prog rama A CS 0. 70 × 0. 10 = 0. 007 Mortalidade (0. 20) Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Classe Social Alta (0. 10) Não ão (0. 30) Mortalidade (0. 10) Mortalidade (0. 50) CS Mortalidade (0. 50) Nódulo de decisão Classe Social Baixa (0. 90) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 30) CS Mortalidade (0. 05) Mortalidade (0. 10) Classe Social Baixa (0. 90) Prog r ama B Aderência Classe Social Alta(0. 10) Não ão (0. 70) CS Mortalidade (0. 50) Classe Social Baixa(0. 90) Exemplo de árvore de decisão com 2 nódulos de probabilidades 0. 70 × 0. 90 × 0. 50 = 0. 315

Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 70) A rama Prog CS Classe Social Alta (0. 10) Mortalidade (0. 20) 0. 70 × 0. 90 × 0. 20 = 0. 126 Mortalidade (0. 50) 0. 30 × 0. 10 × 0. 50 = 0. 015 Mortalidade (0. 50) 0. 30 × 0. 90 × 0. 50 = 0. 135 CS Nódulo de decisão Classe Social Baixa (0. 90) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 30) 0. 70 × 0. 10 = 0. 007 Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Não ão (0. 30) Mortalidade (0. 10) CS Total = 0. 2830 Mortalidade (0. 05) 0. 30 × 0. 10 × 0. 05 = 0. 0015 Mortalidade (0. 10) 0. 30 × 0. 90 × 0. 10 = 0. 027 Mortalidade (0. 50) 0. 70 × 0. 10 × 0. 50 = 0. 035 Mortalidade (0. 50) 0. 70 × 0. 90 × 0. 50 = 0. 315 Classe Social Baixa (0. 90) Prog r ama B Aderência Classe Social Alta (0. 10) Não ão (0. 70) CS Classe Social Baixa(0. 90) Exemplo de árvore de decisão com 2 nódulos de probabilidades Total = 0. 3785

Mortalidade (0. 10) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 70) A rama Prog CS Mortalidade (0. 20) Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Mortalidade (0. 50) Classe Social Alta (0. 10) SC Nódulo de decisão Classe Social Baixa (0. 90) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 30) CS Mortalidade (0. 05) Mortalidade (0. 10) Classe Social Baixa (0. 90) Prog r ama B Aderência Exemplo de árvore de decisão com 2 nódulos de probabilidades Para os que aderem à intervenção, B tem mortalidade mais baixa do que A

Mortalidade (0. 10) Classe Social Alta(0. 10) Sim (0. 70) A rama Prog CS Mortalidade (0. 20) Classe Social Baixa (0. 90) Aderência Mortalidade (0. 50) Classe Social Alta (0. 10) SC Nódulo de decisão Classe Social Baixa (0. 90) Classe Social Alta (0. 10) Sim (0. 30) CS Mortalidade (0. 05) Mortalidade (0. 10) Classe Social Baixa (0. 90) Prog r ama B Aderência No entanto, aderência é maior ao programa A do que ao programa B Exemplo de árvore de decisão com 2 nódulos de probabilidades Para os que aderem à intervenção, B tem mortalidade mais baixa do que A

Eficácia Vs. Efetividade Programa A: maior mortality, porem, maior aderência (70%) Aderência Classe Social Mortal. Programa B: menor mortality, porem, menor aderência (30%) Probab. conjunta Aderência Classe Social Mortal. Probab. conjunta 0. 70 × 0. 10 = 0. 007 0. 30 × 0. 10 × 0. 05 = 0. 0015 0. 70 × 0. 90 × 0. 20 = 0. 126 0. 30 × 0. 90 × 0. 10 = 0. 027 0. 30 × 0. 10 × 0. 50 = 0. 015 0. 70 × 0. 10 × 0. 50 = 0. 035 0. 30 × 0. 90 × 0. 50 = 0. 135 0. 70 × 0. 90 × 0. 50 = 0. 315 Mortal. total (0. 007 + 0. 126 + 0. 015 + 0. 135) × 100 = 28. 30% Mortal. total (0. 0015 + 0. 027 + 0. 035 + 0. 315) × 100 = 37. 85% Conclusão: Para aderentes, a mortalidade associada ao programa B é menor do Conclusão que ao programa A (isto é, o programa B é mais eficaz), mas como a aderência é maior para o programa A, a mortalidade total dos seus participantes, que mortalidade total incluem tanto aderentes quanto não aderentes, é menor do que a do programa B (isto é, o programa A é mais efetivo)

Análise de Sensibilidade Estratégia de avaliação de mudanças no “output” (resultados) de um certo modelo como resultado da variação de certos parâmetros do modelo (ou pressupostos) dentro de uma faixa de valores razoável (Szklo M & Nieto FJ. Epidemiology: Beyond the Basics. 3ª Edição, Jones & Bartlett, 2014) Exemplo: Qual seria diferença na mortalidade entre os Exemplo programas A e B se a aderência ao programa B aumentasse para 50%? (Pressuposto: o aumento de 30% para 50% é factível)

Análise de Sensibilidade – pressuposto: aderência de B aumentou para 50% Análise de Sensibilidade – pressuposto: Programa A: maior mortality e maior aderência (70%) Aderência Classe Social Mortal. Programa B: menor mortality, aderência aumentada para 50% Probab. conjunta Aderência Classe Social Mortal. Probab. conjunta 0. 70 × 0. 10 = 0. 007 0. 50 × 0. 10 × 0. 05 = 0. 0025 0. 70 × 0. 90 × 0. 20 = 0. 126 0. 50 × 0. 90 × 0. 10 = 0. 045 0. 30 × 0. 10 × 0. 50 = 0. 015 0. 50 × 0. 10 × 0. 50 = 0. 025 0. 30 × 0. 90 × 0. 50 = 0. 135 0. 50 × 0. 90 × 0. 50 = 0. 225 Mortal. total (0. 007 + 0. 126 + 0. 015 + 0. 135) × 100 = 28. 30% Mortal. total (0. 0025 + 0. 045 + 0. 025 + 0. 225) × 100 = 29. 75% (Antes: 37. 85%) O Programa A é ainda um pouco mais efetivo do que o Programa B, mas como a diferença é pequena, se o custo de B for menor, pode ser custoefetivo implementar o Programa B

Árvore de Decisão com um Nódulo de Decisão: Terapia Anti-Hipertensiva e Enfermidade Coronariana Nota: Efetividade tem validade externa limitada Nódulo de decisão: terapia oferecida a todos os pacientes com hipertensão arterial Nódulos de chance Sim (0. 68) Sim (0. 53) Aderência Controle da hipertensão Não (0. 32) Sim (0. 10) Não (0. 47) Controle da hipertensão Não (0. 90) Incidência em aderentes e não aderentes Sim: (0. 53 × 0. 68 × 0. 005) + (0. 53 × 0. 32 × 0. 011)= 0. 0037= 3. 7/1, 000 Sim Não: (0. 47 × 0. 10 × 0. 005) + (0. 47 × 0. 90 × 0. 011)= 0. 0049= 4. 9/1, 000 ão (Nieto FJ, et al. Population awareness and control of hypertension and hypercholesterolemia. Arch Intern Med 1995; 155: 677 -684; Chambless LE, et al. Association of coronary heart disease incidence with carotid arterial wall thickness and major risk factors. Am J Epidemiol 1997; 146: 483 -494; Moore J. Hypertension. Catching the Silent Killer. The Nurse Practitioner 2005; 30: 16 -35)

Estratégia de Alto Risco (intervenção em causas proximais): identificação, tratamento e controle de todos os pacientes com hipertensão arterial de ≈15% da incidência de AVE (Law MR, et al. Br Med J 1991; 302: 819 -24) No. de indivíduos Pré-hipertensão Hipertensão Pressão Arterial Sistólica

Med J 1991; 302: 819 -24) No. de indivíduos Pré-hipertensão Estratégia Populacional: decréscimo de 33% do Estratégia Populacional consumo per capita de sal na população incidência de AVE de ≈22% (Law et al) No. de indivíduos Estratégia de Alto Risco (intervenção em causas proximais): identificação, tratamento e controle de todos os pacientes com hipertensão arterial de ≈15% da incidência de AVE (Law MR, et al. Br Pré-hipertensão + hipertensão Pressão Arterial Sistólica Hipertensão Pressão Arterial Sistólica

Med J 1991; 302: 819 -24) No. de indivíduos Pré-hipertensão Hipertensão Pressão Arterial Sistólica Estratégia Populacional: decréscimo de 33% do Estratégia Populacional consumo per capita de sal na população incidência de AVE de ≈22% (Law et al) No. de indivíduos Estratégia de Alto Risco (intervenção em causas proximais): identificação, tratamento e controle de todos os pacientes com hipertensão arterial de ≈15% da incidência de AVE (Law MR, et al. Br Depois da intervenção Pré-hipertensão + hipertensão Pressão Arterial Sistólica Antes da intervenção

No. de indivíduos Pré-hipertensão Hipertensão Pressão Arterial Sistólica No. de indivíduos Med J 1991; 302: 819 -24) Estratégia Populacional: decréscimo de 33% do Estratégia Populacional consumo per capita de sal na população incidência de AVE de ≈22% (Law et al) Depois da intervenção No. de indivíduos Estratégia de Alto Risco (intervenção em causas proximais): identificação, tratamento e controle de todos os pacientes com hipertensão arterial de ≈15% da incidência de AVE (Law MR, et al. Br Depois da intervenção Pré-hipertensão + hipertensão Pressão Arterial Sistólica Antes da intervenção

No. de indivíduos Pré-hipertensão Hipertensão Pressão Arterial Sistólica Alto Risco • Risco relativo elevado • Risco atribuível na população baixo No. de indivíduos Med J 1991; 302: 819 -24) Estratégia Populacional: decréscimo de 33% do Estratégia Populacional consumo per capita de sal na população incidência de AVE de ≈22% (Law et al) Depois da intervenção No. de indivíduos Estratégia de Alto Risco (intervenção em causas proximais): identificação, tratamento e controle de todos os pacientes com hipertensão arterial de ≈15% da incidência de AVE (Law MR, et al. Br Depois da intervenção Pré-hipertensão + hipertensão Pressão Arterial Sistólica Antes da intervenção Populacional - Risco relativo baixo Pré-hipertensão + hipertensão - Risco atribuível na população elevado Pressão Arterial Sistólica Antes da intervenção

*Risco Atribuível na População Sem Ajuste Hipertensão severa (PAS= 160+ or DBP=100+ mm. Hg) e AVE - Risco Relativo ~ 4. 0 - Prevalência ~ 5% Pré-hipertensão (PA= 120 -139 or DBP 80 -98 mm. Hg) e AVE - Risco Relativo ~ 1. 5 - Prevalência ~ 50% (Chobanian A, et al. The seventh report of the Joint National Committee on prevention, detection, evaluation and treatment of high blood pressure: the JNC 7 report. JAMA 2003; 289: 2560 -2572)

Epidemiologia Translacional Epidemiologia Acadêmica Tem como objetivo a aplicação de conhecimentos Tem como objetivo o estudo de etiologia e mecanismos de doença Avalia associações através de medidas baseadas em diferenças absolutas (risco atribuível)… Avalia associações através de medidas baseadas em razões (risco relativo, razão de chances)… …e consequentemente privilegia avaliação de interação aditiva …e consequentemente privilegia avaliação de interação multiplicativa Avalia efetividade Avalia eficácia Considera confundimento de Saúde Pública de utilidade para a identificação de grupos de alto risco Considera confundimento etiológico como um viés semelhante ao viés de seleção

“Saber não é suficiente: é necessário aplicar Ter vontade não é suficiente: é necessário fazer” Johann Wolfgang von Goethe

OBRIGADO PELA ATENÇÃO