Uso racional de medicamentos: temas selecionados, 2012.

utilizado para avaliar o risco aumentado de um evento
adverso associado a uma dada intervenção. Calculase,
em comparação ao tratamento controle, quantos
pacientes precisam ser submetidos a tratamento
para provocar um evento adverso. Quanto maior for
o NND, mais conveniente será a intervenção com
um dado medicamento, pois significa que muitos
precisam ser expostos para que ocorra um dano.
Erros Aleatórios 8,10
Há duas possibilidades de acerto em teste
estatístico: (a) os grupos estudados são realmente
diferentes ou (b) os grupos realmente se
comportam de forma semelhante. Há também duas
possibilidades de erro:
Erro alfa (erro tipo I) ocorre quando o
teste detecta diferença entre grupos que, na
realidade, são similares, propiciando conclusão
“falsamente positiva”. Assim, erro alfa é a
probabilidade de ser apontada diferença entre
grupos, inexistente na população.
Portanto, só deve ser considerado em estudos
que concluem pela diferença entre grupos.
Erro beta (erro tipo II) ocorre quando o teste
estatístico conclui pela não diferença entre
grupos que são, de fato, diferentes, levando à
conclusão “falsamente negativa”. Erro beta é
a probabilidade de dizer que não há diferença
entre os grupos, quando, na realidade, ela existe.
Só pode ser cogitado quando não há diferença
estatisticamente significativa entre os grupos
estudados, tendo maior risco de ocorrência
em experimentos com pequena amostragem.
Os estudos devem ser planejados com poder
suficiente para evitar erro beta, o qual usualmente
é superior a 80% (0,8). Isso é conseguido com
tamanho de amostra adequado à magnitude da
associação que se espera observar.
Nível de significância do teste estatístico
corresponde à taxa de erro de tipo I ou alfa
que o estudo se propõe a tolerar. Usualmente
é estabelecido em 0,05 ou 0,01, ou seja, a
probabilidade de afirmar que há diferença
Uso Racional de Medicamentos: temas selecionados
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significativa entre os grupos, quando, na verdade,
ela não existe, é igual ou inferior a 5% ou 1%,
respectivamente. Por convenção, são consideradas
chances suficientemente pequenas de erro de tipo
I, de modo que se aceita a afirmativa de que a
diferença deva existir. No entanto, como são níveis
arbitrários, quando se estabelece, por exemplo,
nível α de 0,05, prefere-se falar em tendência, e
não em significância.
Valor P estima quantitativamente a chance
de os resultados observados deverem-se
apenas a erros aleatórios e não à influência
das variáveis analisadas no estudo. Expressa,
assim, a probabilidade de haver erros alfa (Pα)
ou beta (Pβ). No entanto a maior parte das
publicações expressa a probabilidade de P
alfa ou simplesmente P. Aplicando o conceito
de probabilidade a um P de 0,05, diz-se que o
resultado (evento) obtido poderá aparecer cinco
vezes em 100 repetições do experimento (número
de vezes que o evento pode ocorrer). Valores de
P iguais ou inferiores a 0,05 são considerados
“estatisticamente significativos”.
Poder estatístico é a probabilidade de um
experimento detectar diferença significativa quando
ela realmente existe. Quanto maior o poder do
estudo, maior é a probabilidade de detectar diferença
realmente significativa. A probabilidade de cometer
erro de tipo II decresce à medida que o tamanho de
amostra aumenta. Logo, o poder da prova aumenta
com a realização de maior número de observações.
Por isso, se explicita o número de pacientes da
amostra estudada.
Erros sistemáticos 10
Consistem em desvios da verdade que distorcem
os resultados de pesquisas. Não acontecem pelo
acaso, mas por erros em amostragem, aferição de
exposição ou eventos, análise e interpretação dos
dados, entre outros. Apesar de haver mais de 70
vieses já catalogados, os três principais são vieses
de seleção, aferição e confusão.