1 / 12

Estudos de prognóstico

Estudos de prognóstico. HJM. Conceito de prognóstico. Prognóstico pode ser definido como a predição do curso futuro de uma doença, após sua instalação. Estudos de prognóstico são muito indispensáveis para médicos e pacientes.

talasi
Télécharger la présentation

Estudos de prognóstico

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Estudos de prognóstico HJM

  2. Conceito de prognóstico • Prognóstico pode ser definido como a predição do curso futuro de uma doença, após sua instalação. • Estudos de prognóstico são muito indispensáveis para médicos e pacientes. • As decisões sobre tratamentos e procedimentos devem estar baseados em estudos de prognóstico.

  3. Estudos de Prognóstico • Estudos de prognóstico tratam de questões clínicas de um modo semelhante aos estudos de coorte em relação aos fatores de risco. • Grupos de pacientes são arrolados e acompanhados no tempo para aferição de seus desfechos clínicos. São estudos fatores de prognóstico.

  4. Fatores prognósticos x Fatores de risco • Estudos de risco, usualmente são conduzidos com pessoas sadias, enquanto que os fatores prognósticos, condições associadas com um desfecho da doença - são, por definição, estudados em pessoas doentes.

  5. Fatores prognósticos x Fatores de risco • Os fatores associados com um maior risco não são necessariamente os mesmos que marcam um pior prognóstico. Um exemplo simples: A pressão arterial baixa reduz o risco de um IAM, mas é um sinal de mau prognóstico no curso de IAM.

  6. Medidas de prognóstico • A medida utilizada para se estimar um prognóstico é também uma taxa, que representa a proporção de indivíduos que experimentam o evento desfecho sobre os indivíduos suscetíveis. • Exemplos: Sobrevida em 5 anos, Letalidade, Mortalidade por doença específica, Remissão, Recorrência.

  7. Tempo Zero • As coortes em estudos prognósticos são observadas partindo-se de um ponto no tempo, chamado de tempo zero. • Este ponto deve ser claramente especificado ao longo do curso da doença, e deve ser o mesmo para cada paciente (inception cohort).

  8. Medidas de qualidade de vida • Cada vez mais há uma necessidade de se estabelecer não estimativas de prognóstico e/ou sobrevida, mas especialmente de se relacionar os valores numéricos de estimativas de sobrevida com medidas de qualidade de vida. Pois as decisões devem incluir esta perspectiva também.

  9. Análise de Sobrevida • O método de Kaplan-Meier, ou do produto-limite é dos métodos mais utilizados em análise de sobrevida na clínica. • A probabilidade de sobreviver até qualquer ponto no tempo é estimada a partir da probabilidade cumulativa de sobreviver a cada um dos intervalos de tempo precedentes.

  10. Análise de Sobrevida • Na análise de Kaplan-Meier, os intervalos são entre cada evento novo (morte) e o precedente. • Na maior parte do tempo, niguém morre, e a probabilidade de sobreviver é igual a um. • Quando um ou mais pacientes morrem, a probabilidade de sobreviver é calculada como a razão entre o número de pacientes sobreviventes e o número de pacientes em risco de morrer durante o intervalo.

  11. Análise de Sobrevida • Pacientes que já tenham morrido, que tenham se desligado ou cujo seguimento ainda não tenha alcançado o intervalo, não estão em risco de morrer neste período, e assim não são usados para estimar a sobrevida no intervalo. • Quando os pacientes são retirados do estudo por qualquer razão são chamados censurados.

  12. Análise de Sobrevida • A probabilidade de sobreviver não muda nos intervalos em que ninguém morre. • A probabilidade de sobreviver é recalculada somente nos intervalos em que há morte. • Exemplo: • Análise de sobrevida em pacientes com leucemia (Epi 2000).

More Related