O USO NEGLIGENCIADO

DO VALOR-P

Paulo Nicola

Unidade de Epidemiologia

Instituto de Medicina Preventiva e Saúde Pública

Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa

O USO NEGLIGENCIADO DO VALOP-P- Paulo Nicola (UEPID, IMPSP, FMUL) 20-10-2016

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O SIGNIFICADO

SACRO-SANTO

DO VALOR DE P...

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O ESTUDO CLÍNICO COMO UMA

REPRESENTAÇÃO DA REALIDADE

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Uma realidade que se pode estudar (amostrar,

medir, quantificar…)

O ESTUDO CLÍNICO COMO UMA

REPRESENTAÇÃO DA REALIDADE

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…

através do método científico.

Uma realidade que se pode estudar (amostrar,

medir, quantificar…)

O ESTUDO CLÍNICO COMO UMA

REPRESENTAÇÃO DA REALIDADE

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Amostragem

Medição / Experimentação

O ESTUDO CLÍNICO COMO UMA

REPRESENTAÇÃO DA REALIDADE

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QUE AMEAÇAS EXISTEM ÀS

CONCLUSÕES DE UM ESTUDO?

Realidade

Amostra

Inferência

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QUE AMEAÇAS EXISTEM ÀS

CONCLUSÕES DE UM ESTUDO?

Realidade

Amostra

Inferência Verdade

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QUE AMEAÇAS EXISTEM ÀS

CONCLUSÕES DE UM ESTUDO?

Realidade

Amostra

Inferência 1. Acaso

2. Viés

3. Confundimento

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QUE AMEAÇAS EXISTEM ÀS

CONCLUSÕES DE UM ESTUDO?

Realidade

Amostra

Inferência 1. Acaso

2. Viés

3. Confundimento

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O ACASO E A ESTATÍSTICA C

on

clu

são:

H0

Verdadeira

Verdadeira

Falsa

Falsa Erro I

a

Erro II

b confiança

1 - a

Potência

1 - b

Realidade: H0

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O ACASO E A ESTATÍSTICA C

on

clu

são:

H0

Realidade: H0

Verdadeira

Verdadeira

Falsa

Falsa Erro I

a

Erro II

b confiança

1 - a

Potência

1 - b

Proposição

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O ACASO E A ESTATÍSTICA C

on

clu

são:

H0

Realidade: H0

Verdadeira

Verdadeira

Falsa

Falsa Erro I

a

Erro II

b confiança

1 - a

Potência

1 - b

0,05

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O ACASO E A ESTATÍSTICA C

on

clu

são:

H0

Realidade: H0

Verdadeira

Verdadeira

Falsa

Falsa Erro I

a

Erro II

b confiança

1 - a

Potência

1 - b

< 0,05

Da mesma forma de que no sistema judicial, é preferível libertar

um culpado, por prova insuficiente, do que condenar um

inocente, por mera suspeita

em ciência, é preferível rejeitar uma possível associação

inexistente (verificada “apenas“ devida ao acaso), do que

aceitar uma associação que, na verdade realidade, não existe.

Daí fixar-se o limiar de rejeição (da hipótese nula – de não

associação), para uma probabilidade baixa ≤0,05.

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O ACASO E A ESTATÍSTICA C

on

clu

são:

H0

Realidade: H0

Verdadeira

Verdadeira

Falsa

Falsa Erro I

a

Erro II

b confiança

1 - a

Potência

1 - b

< 0,05

Pode ser ‘minorado’ através:

• Tamanho amostral

• Testes estatísticos uni ou bicaudais

• Emparelhamento

• Relação entre casos e controlos (1: n)

• Definição de variáveis mais informativas

(exemplo: classes vs contínuas)

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Relação Causa-Efeito

Grimes & Schulz, 2002 (www) (PDF)

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O QUE É O VALOR DE P?

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O QUE É O VALOR DE P?

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MAS… DE QUE DEPENDE O TAMANHO

AMOSTRAL DE UM ESTUDO (ANALÍTICO)?

• Erro α (1- confiança)

• Erro β (1- potência)

• Desenho

• …

• Diferença mínima detectar (e sua variância)

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MAS… DE QUE DEPENDE O TAMANHO

AMOSTRAL DE UM ESTUDO (ANALÍTICO)?

• Erro α (1- confiança)

• Erro β (1- potência)

• Desenho

• …

• Diferença mínima detectar (e sua variância)

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MAS… DE QUE DEPENDE O TAMANHO

AMOSTRAL DE UM ESTUDO (ANALÍTICO)?

• Erro α (1- confiança)

• Erro β (1- potência)

• Desenho

• …

• Diferença mínima detectar (e sua variância)

O valor de p não nos diz nada sobre o

significado (científico, clínico, etc.) da

diferença mínima a detectar

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CASOS PECULIARES

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CASOS PECULIARES

• Demonstração de equivalência e não inferioridade

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CASOS PECULIARES

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CASOS (NÃO TANTO) PECULIARES • Análise de subgrupos / análises secundárias

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O CASO DOS ENSAIOS CLÍNICOS

• Heterogeneidade e interações estatísticas (/modificações de

efeito)

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O CASO DOS ENSAIOS CLÍNICOS

• Heterogeneidade e interações estatísticas (/modificações de

efeito)

• Análises múltiplas (e suas correções - eg. Bonferroni)

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O CASO DOS ENSAIOS CLÍNICOS

• Heterogeneidade e interações estatísticas (/modificações de

efeito)

• Análises múltiplas (e suas correções - eg. Bonferroni)

• Análise pré-especificada vs pós-estudo (Post Hoc)

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O CASO DOS ENSAIOS CLÍNICOS

• Heterogeneidade e interações estatísticas (/modificações de

efeito)

• Análises múltiplas (e suas correções - eg. Bonferroni)

• Análise pré-especificada vs pós-estudo (Post Hoc)

• Guidelines específicas

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O CASO DOS ENSAIOS CLÍNICOS

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PARA ALÉM DO VALOR DE P

• Diferença, efeito

• Análise de subgrupos

• (Variação) com o ajuste para 3ªs variáveis

• Modelos multivariados sequênciais?

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PARA ALÉM DO VALOR DE P

• Diferença, efeito

• Análise de subgrupos

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PARA ALÉM DO VALOR DE P

• Diferença, efeito

• Análise de subgrupos

• (Variação) com o ajuste para 3ªs variáveis

• Risco (populacional) atribuível, fração etiológica

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POLÉMICAS COM O VALOR DE P

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Obrigado !

Paulo Nicola

pnicola@fm.ul.pt