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Epidemiologia 2.0

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by

Ricardo Kuchenbecker

on 1 July 2014

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Transcript of Epidemiologia 2.0

1965
1959
1964
Estudos de populações e comunidades
Diagnóstico comunitário
Serviços de saúde
Chances e riscos de doenças dos indivíduos
Síndromes
Causas de processos saúde-doença

1957
J.N. Morris
Uses of epidemiology
epidemiologia é a ciência de como saber se algo é bom ou mau para as pessoas

2013
Ben Goldacre
Bad Science

Bicentenário de nascimento Snow
ferramentas epidemiológicas nos auxiliam a responder as questões aplicadas mais importantes que a ciência pode explorar: o que nos faz bem e o que nos faz mal?
aumentar a compreensão das pessoas
auxiliá-los a interpretar evidências pró e contra intervenções e políticas
ensino médio
Lancet 2013; 381: 1249
epidemiologia é o estudo da ocorrência e distribuição de estados/eventos relacionados à saúde em popjlações incluindo seus determinantes

1983
Last, Porta, Greenland
Dictionary of Epidemiology
Raciocínio epidemiológico

Ricardo Kuchenbecker
PPG-Epidemiologia
apresentação disponível em: http://goo.gl/3h3H8D
abordagem filosófica para causalidade, inferência causal, predição, interpretação das medidas de efeito e natureza das doenças

2013
Alex Broadbent
The phylosophy of epidemiology
Causal inference has a central role in public health; the determination that an association is causal indicates the possibility of intervention

2013
teoria epidemiológica
condição
para compreender processos de saúde-doença, métodos, objetos
imperativo ético
epistemologia

2011
Nancy Krieger
Epidemiology and
People's health
Eras
2009
Mervyn Susser e Zena Stein
Eras in epidemiology
2011
EDIÇÃO ESPECIAL THE LANCET - SAÚDE NO BRASIL
2014
Moyses Szklo
Javier Nieto
Robert Fletcher
Suzanne Fletcher
Crítica aos conceitos fundamentais estabelecidos pelo Dicionário da IEA
Reflexão crítica sobre a medicina baseada em evidências
Teoria da pesquisa epidemiológica
2011
Olli Miettinen
Up from Clinical Epidemiology & EBM
Epidemiological Research: An Introduction
Epistemologia
dos métodos e conceitos epidemiológicos
Annecy, França 1996
"Medindo nossos flagelos"
Preformal epidemiology
(Séc XVII a XVIII): descreve epidemias, sem teoria epidemiológica
Early epidemiology
(1900/45): pensamento populacional e comparações entre grupos
Classic epidemiology
(1945/80)
:
comparações entre casos e controles, confundimento, interação e viés
Modern epidemiology:
(1980/) modelos investigativos de causalidade
Causal epidemiology:
refinamento nos domínios conceituais: avaliação do confundimento, vieses e interações complexas

2004
Alfredo Morabia
História da
epidemiologia,
métodos e conceitos
Aspectos históricos
Doenças específicas
Saúde pública, serviços de saúde, ocupacional, social, nutricional
Métodos
Regiões e países

2007
Holland, Olsen, Florey
The development
of modern epidemiology
ensino epidemiologia requer estratégias e habilidades pedagógicas
epidemiologia orientada pela exposição & desfecho

1992/2010
Olsen, Saracci,
Trichopoulos
Teaching epidemiology
a epidemiologia avança em definições conceituais e abordagens matemáticas/estatísticas em modelagens teóricas e aplicadas

1986
Rothman,
Greenland, Lash
Modern epidemiology
OPAS
Textos clássicos
"orientação da epidemiologia para a saúde pública"

1988
Buck, Llopis, Nájera, Terris
The challenge of epidemiology
Associação
Sequência temporal
Direcionalidade
Delineamentos de estudos enquanto que associações causais são gerais e existem entre os estudos
filosofia da ciência

1973
Mervyn Susser
Causal thinking
in health sciences
Paradigma
Abordagem analítica
Abordagem preventiva
Estatística sanitária (início XIX)
Doenças infecciosas (fim XIX/XX)
Doenças crônicas (fim XX)
Eco-epidemiologia
Miasmas
Germes
"black box" determinantes
hierarquia determinação
Agregados morbidade/mortalidade
Laboratório, vetores, transmissão
RR exposição níveis individuais
Diferentes níveis, modelagens
Sanitária
Isolamento, vigilância
Controle de riscos
Intervenções estruturais
Vandenbroucke JP. The history of confounding. Soz Praventivmed 2002; 47:216-224
Vineis P. The history of bias. Soz Praventivmed 2002; 47:156-161
Vineis P. Causality in epidemiology. Soz Praventivmed 2002; 48:80-87
2002
2012/2013
2015: 500 quintilhões de páginas
(1 yottabyte)
A.B. Hill
O ambiente e a doença: associação ou causalidade?
What aspects of that association should we especially consider before deciding that the most likely interpretation of it is causation?
Strengh
Consistency
Specificity
Temporality
Biological gradient
Plausibility
Coherence
Experiment
Analogy
Critérios para associação
Consistência da associação
Força da associação
Espeficidade da associação
Relação temporal da associação
Coerência da associação

Surgeon General
Smoking and Health
Report of the Advisory Committee
Evidências
causalidade
Excesso de risco
Consistência apóia relação causal
Medidas relativas e absolutas da associação (riscos relativo e absoluto)

1959
J.Cornfield
Smoking and lung cancer
Mantel & Haenszel

Análise estatística do confundimento
Mantel-Haenszel odds ratio
Mantel tinha posição contrária em relação aos riscos do fumo passivo
1954
Richard Doll &
A.B. Hill
Coorte dos médicos britânicos
Associação entre o cigarro e o câncer de pulmão
Glass, Goodman,
Hernán, Samet
Causal inference in public health
2013
Alfredo Morábia
Epidemiologia moderna
Riscos (probabilidades entre indivíduos) vs Taxas (entre populações) - Farr & Miettinen
Incidência cumulativa e densidade de incidência
confundimento
interação (Rothman 1974)
Viés
Delineamentos
Medidas de ocorrência de doença
Morabia/Broadbent
Morabia/Broadbent
Morabia/Broadbent
?
Epidemiologia
Quais são os desafios da epidemiologia (
essa jovem ciência
)
1) Foco na causalidade/determinantes das doenças
2) Relação exposição/desfecho(doença), MAS:
Experimentos/teoria não são a "maioria" em epidemiologia, embora sejam os fundamentos do pensamento/raciocínio da ciência

3) Falta de teoria vs ênfase no mêtodo
Falta domínio apropriado da teoria
Ex. fumo vs câncer (link causal - outras ciências)
4) insensibilidade do domínio dos métodos ("contar" doença/saúde)
"Pensamento populacional é contraintuitivo"
Indivíduos, não populações
Apostas altas: o custo de uma falha em tecer inferências corretas pode ser alto como fazê-la de modo incorreto. Em outras ciências, essa falha (em estabelecer causalidade, o resultado é "apenas lentificação do progresso" (Broadbent)
"Ausência de evidência não é evidência de ausência" (Altman)
1970
MacMahon & Pugh
Epidemiology, principles and method
Métodos para estimar frequência de doença
tempo, lugar e pessoa
Desenvolver modelos [conceituais] causais de maneira a estimular a compreensão das relações entre estados de saúde e o ambiente
a) Evolução dos conceitos de causas nas ciências em saúde;
b) Procedimentos para utilizar modelos causais para estabelecer causas
1) Simplificar as condições de observação, tarefa "essentialy a matter of research design. I deal with research design only as it relates to establishing causes. Under this first heading, devices that exclude or neutralize extraneous factors in the system under observation ares considered" [common procedures of observation and experiment - randomization and matching]
2)

Procedimentos para estabelecer associações causais:
Busca de variáveis "estranhas" e elaboração de associações entre variáveis (etapa analítica). Processo envolve fatores/variáveis que "dão a ilusão de uma relação causal e aquelas que suprimem a visão de uma relação causal real".
Elaborar e observar associação entre variáveis compreende analisar sua natureza e validade, processo necessário para construção de inferências
3) Aplicar "noções de probabilidade";
4) Interpretação e análise dos resultados; - Determinação da causa pressupõe julgamento subjetivo. Propõe os critérios para estabelecimento das inferências
A
lógica
de Stuart Mill (1856)
Estratégias para o estabelecimento de inferências causais:

1) Método da diferença: situações em comparação são semelhantes em todas as variáveis exceto uma (experimento clássico)

2) Método da concordância: situações em comparação possuem "only one circumstance in common". "em 36 estudos diferentes, com métodos e populações diferentes, há associação entre fumo e câncer de pulmão"

3) Método da variação concomitante: fatores em estudo varia sistematicamente em associação. Efeito dose-resposta

4) Método dos resíduos: fatores causais conhecidos são removidos do sistema em esforço para reconhecer/isolar/medir a contribuição dos fatores remanescentes
Susser, 1973
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