Calculadora — medidas de efeito
Toda intervenção clínica produz uma tabela 2×2 que cruza dois eixos: o grupo (intervenção vs. controle) e o desfecho (ocorreu vs. não ocorreu). Dessa tabela saem todas as medidas que quantificam o efeito do tratamento — risco absoluto, risco relativo, OR, RAR, RRR, NNT, NNH e seus intervalos de confiança.
Esta calculadora faz o cálculo automaticamente. Insira os números do estudo e obtenha as medidas em tempo real, com interpretação ao lado. Para o aprofundamento conceitual, veja medidas de efeito.
A calculadora
Calculadora interativa
Explore os cenários dos estudos ou insira valores nas quatro células da tabela 2×2 e veja o que acontece com os resultados (RR, RAR, NNT, NNH).
ASPREE — Aspirina em prevenção primária no idoso
Tema clínico: prevenção primária cardiovascular no idoso saudável.
Estudo: Aspirin in Reducing Events in the Elderly (ASPREE) — ensaio clínico randomizado, duplo-cego, controlado por placebo, multicêntrico (Austrália e EUA), publicado em 2018 no New England Journal of Medicine. Amostra: 19.114 participantes.
População: adultos com 70 anos ou mais (ou 65 anos para afro-americanos e hispânicos), sem doença cardiovascular estabelecida, sem demência, sem condições limitantes da expectativa de vida. Mediana de seguimento de 4,7 anos.
Intervenção: aspirina 100 mg ao dia (n = 9.525). Controle: placebo (n = 9.589).
Desfecho de interesse aqui: doença cardiovascular (infarto fatal, AVC fatal, hospitalização por insuficiência cardíaca, AVC ou infarto não-fatal). Resultado: sem diferença estatisticamente significativa entre os grupos. Este é o cenário no qual o NNT é matematicamente indefinido.
DAPA-HF — Dapagliflozina em insuficiência cardíaca
Tema clínico: terapia farmacológica em insuficiência cardíaca com fração de ejeção reduzida.
Estudo: Dapagliflozin And Prevention of Adverse-outcomes in Heart Failure (DAPA-HF) — ensaio clínico randomizado, duplo-cego, controlado por placebo, multicêntrico (20 países, 410 centros), publicado em 2019 no New England Journal of Medicine. Amostra: 4.744 participantes. Mediana de seguimento de 18,2 meses.
População: adultos com insuficiência cardíaca crônica (NYHA classe II–IV), fração de ejeção do ventrículo esquerdo ≤ 40%, NT-proBNP elevado. Pacientes com e sem diabetes tipo 2 foram incluídos.
Intervenção: dapagliflozina 10 mg ao dia, em adição ao tratamento padrão (n = 2.373). Controle: placebo, em adição ao tratamento padrão (n = 2.371).
Desfecho composto a ser evitado: piora da insuficiência cardíaca (hospitalização ou consulta urgente exigindo terapia intravenosa) ou morte cardiovascular. Resultado: redução estatisticamente significativa, com benefício consistente entre subgrupos.
Cálcio em prevenção de pré-eclâmpsia (Hofmeyr Cochrane, 2018)
Tema clínico: prevenção de doença hipertensiva específica da gestação.
Estudo: Calcium supplementation during pregnancy for preventing hypertensive disorders and related problems — revisão sistemática e meta-análise da Cochrane, conduzida por Hofmeyr, Lawrie, Atallah e Torloni, publicada em 2018. Síntese de 13 ensaios clínicos randomizados, totalizando 15.730 mulheres (análise específica de cálcio em alta dose, ≥ 1 g/dia).
População: gestantes a partir do segundo trimestre, com diferentes níveis de risco para pré-eclâmpsia. Maioria dos ensaios em populações com baixa ingestão dietética de cálcio.
Intervenção: suplementação de cálcio em alta dose (≥ 1 g/dia), iniciada por volta de 20 semanas de gestação. Controle: placebo.
Desfecho a ser evitado: pré-eclâmpsia. Resultado da revisão de 2018: redução de aproximadamente 50% no risco. Sustentou a recomendação da OMS para suplementação rotineira em populações com baixa ingestão dietética de cálcio.
Insira seus dados
Tabela 2×2 do estudo:
| Desfecho ocorreu | Não ocorreu | |
|---|---|---|
| Intervenção | ||
| Controle |
A intervenção reduz o risco em 50% relativos (RR 0,50), com diferença absoluta de 5 pontos percentuais. O NNT de 20 indica efeito clinicamente significativo. O IC95% do RR não cruza 1, então o resultado é estatisticamente significativo.
Como ler os resultados
A calculadora aceita quatro entradas — as quatro células da tabela 2×2 — e devolve oito medidas de efeito principais, cada uma com intervalo de confiança 95%.
Medidas absolutas (mostram a magnitude real):
- RA grupo intervenção — quantos % desenvolveram o desfecho recebendo o tratamento
- RA grupo controle — quantos % desenvolveram o desfecho sem o tratamento
- RAR (redução absoluta de risco) — diferença entre os dois RA, em pontos percentuais
Medidas relativas (comparam os grupos):
- RR (risco relativo) — razão entre os dois RA. RR = 1 sem efeito; < 1 protege; > 1 causa dano
- OR (odds ratio) — razão entre as chances. Necessária em estudos caso-controle. ≈ RR quando o desfecho é raro
- RRR (redução relativa de risco) — proporção do risco-base que o tratamento eliminou
Medidas de "tradução clínica" (úteis para conversa com paciente):
- NNT (número necessário a tratar) — pacientes a tratar para evitar 1 desfecho. NNT = 1/RAR
- NNH (número necessário causar dano) — pacientes a tratar para 1 efeito adverso. Mesmo cálculo, com AAR de dano
Em todos os campos, o IC95% mostra a faixa de incerteza em torno da estimativa pontual. Se o IC95% do RR cruza 1, o efeito não é estatisticamente significativo a 95% de confiança — a calculadora destaca isso, e o NNT/NNH passa a "não calculável" (não exibe número que sugeriria certeza falsa).
Cinco coisas para experimentar
Algumas perguntas que a calculadora responde em segundos:
1. A meta-análise da aspirina em prevenção primária.
Use o cenário pré-carregado "Aspirina (ASPREE)". O IC do RR cruza 1 — efeito não-significativo. NNT e NNH aparecem como "não calculável", forçando atenção ao fato de que o dano absoluto é maior que o benefício absoluto. É o caso da Dra. Amélia, citado nas páginas dos 5As.
2. O DAPA-HF — quando o efeito é grande.
Cenário "Dapagliflozina (DAPA-HF)". RR ≈ 0,74 com IC95% bem estreito; NNT em torno de 16 com IC também estreito. Compare com o cenário ASPREE para ver como NNT diferencia tratamentos com efeitos clinicamente robustos vs. modestos.
3. O efeito do desfecho raro sobre OR vs. RR.
Reduza progressivamente o número de eventos no controle, mantendo proporções. Veja como OR e RR ficam praticamente idênticos quando os eventos são raros (< 10%) e como OR superestima o efeito quando os eventos ficam comuns. Isso é importante ao ler estudos com desfechos frequentes.
4. Como o IC95% se estreita com o tamanho amostral.
Use o mesmo RR estimado e dobre todos os números da tabela. Veja como o IC95% se estreita — o efeito estimado não muda, mas a confiança nele aumenta. Esse é o trabalho do erro aleatório (que reduz com mais sujeitos), distinto do trabalho do viés (que não muda com tamanho).
5. Quando a redução relativa engana.
Construa dois cenários com a mesma RRR de 50%, mas em risco-base muito diferente:
- A: 40% controle, 20% intervenção → RRR 50%, RAR 20 pp, NNT 5
- B: 1% controle, 0,5% intervenção → RRR 50%, RAR 0,5 pp, NNT 200
A "redução de 50%" é idêntica nos dois. Os significados clínicos não são. Esta é a razão de sempre olhar RAR e NNT, não só RR/RRR.
Conceitos relacionados
- Medidas de efeito — explicação aprofundada de cada medida
- Medidas de frequência — prevalência e incidência, base das medidas de efeito
- Calculadora de testes diagnósticos — para perguntas diagnósticas, não de tratamento
- Vieses — quando os números podem não dizer o que parecem dizer
- Appraise (Avaliar) — onde estas medidas determinam importância clínica
- Apply (Aplicar) — onde elas são traduzidas para o paciente
Referências
- Altman DG, Bland JM. Confidence intervals for the number needed to treat. BMJ 1998;317(7168):1309–12.
- Greenhalgh T. How to Read a Paper: The Basics of Evidence-Based Medicine and Healthcare. 6ª ed. Hoboken: Wiley-Blackwell; 2019.
- Straus SE, Glasziou P, Richardson WS, Haynes RB. Evidence-Based Medicine: How to Practice and Teach EBM. 5ª ed. Edinburgh: Elsevier; 2018. Capítulo 5: Therapy.