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Bioestatística

Bioestatística. Ângela Tavares Paes UNIFESP/EPM Dep. Medicina Preventiva Disciplina de Bioestatística. Apresentação Pessoal / Profissional. Formação Acadêmica Graduação em Estatística (1994) – IME – USP Mestrado em Estatística (1999) – IME – USP

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Presentation Transcript

  1. Bioestatística Ângela Tavares Paes UNIFESP/EPM Dep. Medicina Preventiva Disciplina de Bioestatística

  2. Apresentação Pessoal / Profissional • Formação Acadêmica • Graduação em Estatística (1994) – IME – USP • Mestrado em Estatística (1999) – IME – USP • Doutorado em Estatística – IME – USP (término em 2006) • Experiência Profissional • Quest Análises para Planejamento de Marketing ( 1994-1996) • Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia ( 1996-2003 ) • Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) ( desde 2004 ) • Consultoria/Assessoria em Estatística ( desde 1993 )

  3. A Estatística na Saúde • “Explosão” do uso de métodos estatísticos na área da saúde nos últimos 25 anos. • Aparecimento de novas revistas e publicação de livros especializados. • Muitas mudanças • Dissertações de mestrado, teses de doutorado e publicações científicas • Métodos empregados • Atitudes dos profissionais de ambas as áreas

  4. Revisão da literatura (exemplo) Fonte: Altman DG. Statistics in Medical Journals: Developments in the 1980s. Statistics in Medicine, 10, 1897-1913 (1991).

  5. Motivos e conseqüências do “fenômeno” • Facilidades computacionais • Maior acesso aos computadores e aos programas estatísticos. • Qualidade dos dados (informatização) • Exigência das pessoas que julgam os trabalhos • Revistas, congressos, teses, orgãos que supervisionam as pesquisas • Maior número de estatísticos trabalhando em pesquisas médicas. • Valorização do profissional.

  6. Conseqüências negativas do “fenômeno” • A indústria dos valores de p • Mau uso da estatística (banalização dos métodos) • Qualificação dos referees • Inúmeros erros • Exemplo: estudo para avaliar as características de pacientes antes e 2 anos após cirurgia (jejuno-ileal bypass). Algumas variáveis: peso, altura e idade. • Andersen, B. Methodological Errors in Medical Research, Blackwell, Oxford,1990.

  7. Erros Comuns • Falhas no planejamento • seleção de pacientes (amostragem) • Apresentação dos resultados • Exemplo: Média  DP • Comparações múltiplas • teste t para comparar 3 ou mais grupos • Categorização de variáveis contínuas • Análise de subgrupos • comparação de níveis descritivos • Teste t para duas amostras independentes no lugar de t-pareado • Altman DG. Statistical Reviewing for Medical Journals. Statistics in Medicine, 17, 2661-2674 (1998).

  8. Cuidados com a “Cultura” Estatística • Significância estatística x relevância clínica • Exemplo: Medicina baseada em evidências • Meta-análise e Revisão sistemática

  9. Papel do estatístico: transferência de tecnologia • Diminuir o tempo entre o desenvolvimento da teoria e a aplicação. O profissional • VANTAGENS • Oportunidade de atuar em diversas áreas (grande versatilidade) • Assuntos e metodologias diferentes (não existe rotina) • Atuar em ambiente acadêmico, comercial ou ambos (Atualização - métodos estatísticos) • Grande demanda (poucos profissionais emuita procura)

  10. Métodos freqüentemente utilizados • Dimensionamento de amostras • Teste t de Student, tabelas de contingência (teste 2), testes não paramétricos • Análise de Variância (ANOVA) • Regressão Logística • Coeficiente de correlação e regressão linear • Testes diagnósticos (sensibilidade, especificidade, curvas ROC) • Análise de Sobrevivência (curvas de Kaplan Meier, teste log-rank, regressão de Cox) • Modelos Lineares Generalizados (GLM) • Análise de perfis (dados longitudinais), modelos de efeitos aleatórios • Estudos de Bioequivalência

  11. Novas tendências • Árvores de classificação e regressão (CART) • Bootstrap (e outros métodos computacionais numéricos) • Modelos aditivos (generalized additive models) • Modelos para dados longitudinais - Equações de estimação (generalized estimating equations - GEE) • Redes neurais • Modelos hierárquicos (Modelos multi-níveis) • Modelos de fragilidade (Frailty) • Métodos bayesianos (Gibbs Sample, MCMC) • Estatística em Genética

  12. O profissional • DESVANTAGENS • Salário • (porém, muitas oportunidades no “mercado informal”) • Dificuldades na comunicação com profissionais da saúde • falta de conhecimento da estatística • pouco tempo para a análise • falta de clareza e objetividade do pesquisador • falta de reconhecimento (trabalho técnico)

  13. Onde trabalhar? • Empresas de consultoria em pesquisa na área médica/biológica • Laboratórios farmacêuticos • Universidades privadas • Universidades públicas (com mestrado e/ou doutorado) • Negócio próprio / free lancer

  14. Considerações Finais • É a área CERTA para quem • quer sempre usar o que aprendeu na faculdade • gosta de estudar/pesquisar • tem motivação para aprender coisas novas e interagir com profissionais de outras áreas • É a área ERRADA para quem • quer ganhar muito dinheiro • almeja cargos altos, mesmo que seja necessário assumir funções administrativas não relacionadas com Estatística

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