Iniciação à Pesquisa Científica em Saúde/ REPOSITÓRIO DE EXERCÍCIOS RESOLVIDOS/ Exercício 56: Dor do infarto I

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Questão 56 - Dor do infarto I editar

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 o gráfico a seguir e responda as questões. Caso necessário recorra ao artigo original através do link fornecido.

 

Analise a Figura 1 da seção resultados, adaptada a seguir a partir da original. Os autores afirmam que: "observa-se que houve diferença estatisticamente significante entre as médias de nota de dor comparando os pacientes com e sem diabetes (p<0,001). Verifica-se que a média do grupo sem diabetes (média=8,1 e desvio padrão=2,0) foi estatisticamente superior à do grupo com diabetes (média=4,8, desvio padrão=2,8)".

 

Figura 1, adaptada do original - Médias das notas de dor e respectivos intervalos de 95% de confiança. InCor, 2000

a) Interprete o gráfico de caixas apresentado. A partir dele é possível comparar estatisticamente as médias do escore de dor entre os grupos sem diabete e com diabete?

b) Os autores informam que : "Verifica-se que a média do grupo sem diabetes (média=8,1 e desvio padrão=2,0) foi estatisticamente superior à do grupo com diabetes (média=4,8, desvio padrão=2,8), (p<0,001)." Interprete o p-valor, formulando a hipótese nula para o teste utilizado.

c) Qual é a importância de se realizar um teste estatístico nesse caso?

Explique suas respostas e fundamente-as com referências bibliográficas.

Resposta da questão: editar

a) O gráfico de caixas (boxplot) é um gráfico construído com base em cinco números (“quartis”) ordenados em seqüência a partir de seus valores. Estes dados dizem respeito a: Q1 (quartil 1), valor abaixo do qual 25% dos dados encontram-se distribuídos;  Q2 (quartil 2 ou mediana), valor abaixo do qual encontram-se distribuídos 50% dos dados;  Q3(quartil 3), valor abaixo do qual estão distribuídos 75% dos dados; e mais os valores mínimo e máximo, calculados a partir de Q1 e Q3, respectivamente.

Os quartis 1 e 3 constituem os limites da “caixa”, estando compreendidos nela, portanto, 50% dos dados ordenados. Dentro da caixa, o valor igual a mediana (Q2) é representada por uma linha paralela aos limites da caixa (Q1 e Q3). Os valores mínimo e máximo, ainda considerados como típicos, mas estando fora da caixa, são representados pelas linhas paralelas ao eixo das escalas que vão de cada extremidade da caixa até o correspondente valor extremo dos dados. Estes últimos são calculados a partir dos valores de Q1 e Q3 e da diferença Q3-Q1. Assim, temos:

Valor mínimo = Q1 – 1,5 AIQ (em que AIQ é a diferença entre Q3-Q1)

Valor máximo = Q3+ 1,5 AIQ

Além desses valores, podem ser representados valores considerados atípicos, isto é, que estejam para além dos valores mínimo e máximo ainda considerados como “típicos”. O uso do boxplot encontra-se principalmente associado à determinação de valores discrepantes ou “outliers”.

No gráfico apresentado, podemos verificar os escores de dor ao infarto de pacientes diabéticos e não diabéticos. Nele, estão ordenados os valores de escore de 0 a 10, estando representados nas caixas os valores referentes aos quartis descritos acima.  Assim, neste caso, é possível comparar os valores de mediana e os valores mínimo e máximo de escore dos dois grupos. Todavia, não sendo fornecida informação a respeito do número total de elementos da série, não é possível calcular a média de escore de dor dos dois grupos somente a partir do gráfico de caixas apresentado, tampouco compará-las estatisticamente.  Para tal, seria necessária a informação do número de elementos da série (quantos pacientes tiveram seus escores contabilizados). Portanto, não é possível comparar estatisticamente as médias de escore dos dois grupos somente a partir do gráfico de caixas.

b)  A hipótese nula (Ho) para o teste em questão é que não há correlação ASSOCIAÇÃO entre a dor sentida pelo paciente ao infarto e o fato dele ser ou não diabético. A previsão feita a partir dessa hipótese nula, portanto, é que as médias do escore de dor ao infarto para os pacientes diabéticos e não diabéticos seriam iguais.

Considerando-se como valores de p baixos como aqueles abaixo de 0,05, tem-se que o valor encontrado, p<0,001, define que a possibilidade de que as médias de escore de dor entre os dois grupos sejam iguais é muito pequena. Dada a pequena probabilidade estatística dessa igualdade admitida por Ho, tem-se a negação de Ho (hipótese nula) e a admissão de H1 (hipótese alternativa), considerando-se, portanto, que há sim relação entre o fato de um paciente ser ou não diabético e o quanto de dor (medida pelo escore) ele sente ao “enfartar”. Logo, REJEITA-SE A HIPÓTESE NULA E PODE-SE AFIRMAR COM 95% DE CONFIANÇA QUE as médias de escore entre os dois grupos não são iguais.

O valor de p<0,001 ainda atesta para a probabilidade de que, repetindo-se o teste feito na pesquisa em questão (desde que se utilizando dos mesmos modelos estatísticos), o resultado será o mesmo do encontrado no presente estudo (ou seja, constatar-se-á novamente que as médias de escore entre os grupos não é igual).

c)  A análise estatística dos resultados obtidos em um determinado estudo é uma ferramenta importantíssima na validação desses dados, assim como para a adequada extrapolação dos resultados obtidos para a população da qual foi retirada a amostra estudada. Logo, no caso da pesquisa em questão, a importância da realização do teste estatístico é que, a partir da escolha do teste adequado, podem ser validados os dados encontrados, de maneira que se possa considerá-los válidos não somente para a amostra utilizada para a pesquisa, mas também para o restante da população.

Na escolha do teste estatístico, deve-se levar em consideração o tipo dos dados (neste caso, variável qualitativa (ou categórica) ordinal, a sua distribuição (assimétrica) e os tipos de amostras (neste caso, como os indivíduos dos dois grupos são diferentes, diz-se que as amostras são independentes).

Indexadores do tema deste exercício editar

Comparação entre grupos amostrais em saúde

Testes de hipóteses

Teste de médias

Bioestatística computacional

Bibliografia editar

Triola, M. F. Introdução à Estatística, 10a.edição. Rio de Janeiro: LTC Editora, 2008.

http://www.uff.br/cdme/conheceboxplot/conheceboxplot-html/boxplot.pdf

http://www.scielo.br/pdf/dpjo/v15n1/12.pdf

http://www.scielo.br/pdf/rlae/v11n6/v11n6a04.pdf

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