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Revisão de Estudos clínicos: - Pfizer

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30 <strong>Revisão</strong> <strong>de</strong> <strong>Estudos</strong> Clínicos: Um Guia para o Comitê <strong>de</strong> Ética<br />

total <strong>de</strong> 810.654. Mas o volume <strong>de</strong><br />

tais estudos aumentou mais <strong>de</strong><br />

dozes vezes ao longo das últimas<br />

três décadas, enquanto o número<br />

total <strong>de</strong> publicações da PubMed<br />

aumentou três vezes no mesmo<br />

período (vi<strong>de</strong> ilustração). Po<strong>de</strong>-se<br />

argumentar que este número não é<br />

uma medida precisa do nível <strong>de</strong><br />

ativida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> pesquisa. Na verda<strong>de</strong>,<br />

estudos <strong>clínicos</strong> são longos,<br />

durando até mesmo muitos anos,<br />

enquanto vários outros estudos<br />

biomédicos são muito curtos – e são<br />

realizados em laboratórios <strong>de</strong><br />

pesquisa, não em humanos.<br />

Entretanto, fica claro a partir <strong>de</strong>stes<br />

dados que os estudos <strong>clínicos</strong> são<br />

cada vez mais populares, e que<br />

po<strong>de</strong>mos esperar um rápido<br />

crescimento na realização <strong>de</strong><br />

estudos <strong>clínicos</strong>.<br />

O número total <strong>de</strong> publicações científicas biomédicas e o número <strong>de</strong><br />

publicações <strong>de</strong> estudos controlados aleatórios (ECR) no banco <strong>de</strong> dados das<br />

publicações da PubMed.<br />

Todas as<br />

Publicações<br />

Publicações<br />

<strong>de</strong> ECR<br />

Ano n n %<br />

2008 810.654 18.617 2,3<br />

1998 467.069 10.769 2,3<br />

1988 379.690 4.535 1,2<br />

1978 269.472 1.468 0,5<br />

À primeira vista, a metodologia <strong>de</strong><br />

pesquisa <strong>de</strong> estudos <strong>clínicos</strong> não é complicada, mas existem muitos fatores a serem<br />

consi<strong>de</strong>rados ao <strong>de</strong>senvolver um bom estudo. A característica <strong>de</strong> <strong>de</strong>senho mais importante<br />

e crucial é o <strong>de</strong>sfecho/endpoint (o termo em inglês é frequentemente empregado) primário;<br />

a escolha <strong>de</strong> um endpoint/<strong>de</strong>sfecho errado po<strong>de</strong> tornar o estudo inútil, pois será difícil<br />

interpretar os resultados <strong>de</strong> forma sólida e correta e obter aceitação geral para eles.<br />

2008<br />

1998<br />

1988<br />

1978<br />

PubMed Publicações Publications PubMed - Randomised – <strong>Estudos</strong> Controlados Controlled Trials Randomizados (RCT) (ECR)<br />

18,617 18.617<br />

10.769 10,769<br />

4.535 4,535<br />

1.468 1,468<br />

2.2 Desenho dos <strong>Estudos</strong> Clínicos<br />

0.5 0,5<br />

1.2 1,2<br />

2,3 2.3<br />

2,3 2.3<br />

25.000 20.000 15.000 10.000 5.000 000 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0<br />

25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0.0 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0<br />

Number of RCT Proportion<br />

Proporção<br />

of all<br />

<strong>de</strong><br />

PubMed<br />

todas as<br />

publications<br />

publicações<br />

Número <strong>de</strong> ECR (n)<br />

(%)<br />

PubMed (%)<br />

A Importância do Desenho<br />

<strong>de</strong> <strong>Estudos</strong> Clínicos<br />

O objetivo geral ao escolher o<br />

<strong>de</strong>senho do estudo clínico é<br />

obter a melhor e mais<br />

confiável estimativa do efeito<br />

e/ou segurança <strong>de</strong> certo<br />

produto em estudo. Esta<br />

estimativa nunca será<br />

absolutamente conclusiva,<br />

pois ela apenas observa uma<br />

amostra, ou seja, um subgrupo<br />

da população estudada (vi<strong>de</strong><br />

ilustração). Sempre há a<br />

possibilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> que a<br />

amostra em questão não<br />

represente bem a população<br />

subjacente. Assim, po<strong>de</strong>m<br />

ocorrer dois tipos <strong>de</strong> erros: (I)<br />

concluirmos que há uma<br />

diferença entre os grupos <strong>de</strong><br />

tratamento, quando na<br />

População<br />

População<br />

representativa, ou não<br />

Amostra aleatória/randomizada<br />

A razão para usar a bioestatística na pesquisa clínica é que estamos selecionando uma<br />

ou muitas amostras da população total. Os resultados do estudo vão <strong>de</strong>screver as<br />

características da(s) amostra(s). A bioestatística nos ajuda a explicar o grau <strong>de</strong><br />

confiança que temos <strong>de</strong> que os resultados também reflitam as características da<br />

população total.<br />

A<br />

B

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