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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
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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 USO NEGLIGENCIADO DO VALOP-P- Paulo Nicola (UEPID, IMPSP, FMUL) 20-10-2016
O USO NEGLIGENCIADO DO VALOP-P- Paulo Nicola (UEPID, IMPSP, FMUL) 20-10-2016
O USO NEGLIGENCIADO DO VALOP-P- Paulo Nicola (UEPID, IMPSP, FMUL) 20-10-2016
O ESTUDO CLÍNICO COMO UMA
REPRESENTAÇÃO DA REALIDADE
O USO NEGLIGENCIADO DO VALOP-P- Paulo Nicola (UEPID, IMPSP, FMUL) 20-10-2016
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?
O USO NEGLIGENCIADO DO VALOP-P- Paulo Nicola (UEPID, IMPSP, FMUL) 20-10-2016 Grimes & Schulz, 2002 (www) (PDF)
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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