Desenhos de estudo

Cada desenho de estudo responde a um tipo de pergunta. Conhecer os principais — e saber quando cada um se aplica — é o que separa leitura crítica de leitura passiva. ECR não é sempre o melhor desenho; coorte não é sempre inferior; relato de caso tem função específica que não cabe a nenhum dos outros.

Esta página descreve os desenhos mais frequentes na literatura clínica.

Visão geral

A direção temporal importa: estudos retrospectivos olham para trás; prospectivos para frente; transversais capturam um momento. O tipo de pergunta determina o desenho apropriado.

Relato de caso e série de casos

O que é: descrição detalhada de um paciente único (relato de caso) ou de um pequeno conjunto de pacientes (série de casos). Sem grupo de comparação, sem cálculo de risco.

Quando é útil:

• Identificar condição nova ou rara
• Documentar apresentação atípica
• Gerar hipóteses para estudos futuros
• Ensinar — casos didáticos preservam complexidade clínica que números agregados perdem

Limitações:

• Sem comparador, não estabelece causalidade
• Susceptível a viés de seleção (publicam-se os casos interessantes)
• Não permite cálculo de incidência ou prevalência

Posição na pirâmide: base. Mas vale notar que descobertas históricas importantes começaram em relatos de caso — incluindo SIDA, talidomida e doença de Lyme.

Estudo transversal

O que é: investigação que coleta informações sobre exposição e desfecho simultaneamente, num ponto único no tempo.

Quando é útil:

• Estimar prevalência de condições
• Identificar associações que merecem investigação posterior
• Pesquisas de saúde pública, censos sanitários

Limitações:

• Não estabelece direção causal (a exposição precedeu o desfecho?)
• Sujeito a viés de duração-prevalência (condições crônicas com longa duração ficam super-representadas)

Exemplo: pesquisa nacional de saúde mede simultaneamente, em 30.000 adultos, presença de hipertensão, IMC, atividade física e renda. Estima a prevalência e identifica associações.

→ Mais sobre prevalência em medidas de frequência.

Estudo caso-controle

O que é: seleciona-se um grupo com a doença (casos) e outro sem a doença (controles); investiga-se retrospectivamente se houve diferença de exposição.

Quando é útil:

• Doenças raras — se a doença é rara, esperar uma coorte teria seguimento longo demais
• Investigação inicial de fatores de risco
• Estudos de surto

Vantagens:

• Eficiente para doenças raras
• Tempo de execução curto
• Custo relativamente baixo

Limitações:

• Susceptível a viés de recordação (casos lembram melhor da exposição que controles)
• Difícil escolher controles realmente comparáveis
• Não calcula risco absoluto nem incidência — só odds ratio
• Ordem temporal nem sempre clara

Exemplo clássico: Doll e Hill (1950) compararam pacientes com câncer de pulmão (casos) com pacientes hospitalizados sem câncer (controles), descobrindo associação forte com tabagismo. Estudo seminal — mas a confirmação definitiva veio depois com coortes.

Estudo de coorte

O que é: acompanha-se um grupo de pessoas (a "coorte") ao longo do tempo, registrando exposições e desfechos. Pode ser prospectivo (acompanhamento começa no presente, segue para o futuro) ou retrospectivo (usa registros já existentes para reconstruir o passado).

Quando é útil:

• Prognóstico — qual a evolução natural de uma condição?
• Incidência — qual a taxa de novos casos?
• Fatores de risco quando a exposição é comum
• Quando ECR não é factível (exposições nocivas, contextos não-randomizáveis)

Vantagens:

• Calcula incidência e risco absoluto
• Direção temporal clara (exposição precede desfecho)
• Permite múltiplos desfechos para mesma exposição
• Menos sujeito a viés de recordação que caso-controle

Limitações:

• Tempo de seguimento longo (anos a décadas)
• Custo alto
• Perdas de seguimento podem distorcer resultados (viés de perda)
• Confundimento residual mesmo com bom controle estatístico

Exemplos clássicos: Framingham Heart Study (acompanha residentes de Framingham, Massachusetts, desde 1948) gerou a maior parte do que sabemos hoje sobre fatores de risco cardiovascular.

Ensaio clínico randomizado (ECR)

O que é: participantes são alocados aleatoriamente para receber a intervenção ou um comparador. Acompanhamento prospectivo. A randomização é o que distingue ECR de coorte intervencional — ela distribui fatores de confundimento (conhecidos e desconhecidos) igualmente entre os grupos.

Quando é útil:

• Avaliar eficácia ou efetividade de uma intervenção
• Quando a alocação aleatória é eticamente possível
• Quando o tamanho do efeito esperado é detectável com amostra factível

Vantagens:

• Único desenho que controla confundimento desconhecido (via randomização)
• Direção causal clara
• Estimativas de efeito mais confiáveis que observacionais

Limitações:

• Pode ser inviável (eticamente, logisticamente)
• Custo alto
• Validade externa frequentemente limitada (populações selecionadas, contextos especiais)
• Não captura efeitos raros ou tardios em prazo razoável

Detalhes que importam para qualidade:

• Ocultação da alocação — quem recruta o paciente não sabe para qual grupo ele será alocado, evitando manipulação consciente ou inconsciente
• Cegamento — pacientes, profissionais e avaliadores não sabem quem recebeu a intervenção
• Análise por intenção de tratar — todos os randomizados são analisados no grupo original, mesmo se não completaram

→ Avaliação formal de qualidade de ECR: RoB 2.0.

Variações do ECR

• Ensaio cruzado (crossover) — cada participante recebe ambas as intervenções em períodos consecutivos. Útil para condições crônicas estáveis.
• Ensaio fatorial — testa duas intervenções simultaneamente, em arranjo 2×2.
• Cluster-randomizado — randomiza grupos (escolas, hospitais, comunidades) em vez de indivíduos. Útil quando intervenções afetam o coletivo.
• Ensaio pragmático — desenhado para refletir a prática real, com critérios de inclusão amplos e desfechos clinicamente relevantes.
• Ensaio explanatório — desenhado para máximo controle, em condições ideais. Resposta à pergunta "pode funcionar?", não "funciona na prática?".
• Ensaio de não-inferioridade — testa se nova intervenção não é pior que a padrão por margem clinicamente irrelevante.
• Ensaio adaptativo — modificações pré-especificadas no decorrer do estudo (ex.: análise interina que pode parar o estudo cedo).

Revisão sistemática e meta-análise

O que é: revisão sistemática sintetiza estudos primários sobre uma pergunta específica, com método explícito de busca, seleção e avaliação. Meta-análise é a combinação estatística dos resultados (quando apropriada).

Quando é útil:

• Síntese de evidência sobre tema com múltiplos estudos primários
• Quando estudos individuais têm conclusões aparentemente conflitantes
• Suporte a diretrizes clínicas

Vantagens:

• Aumenta poder estatístico ao combinar amostras
• Examina consistência entre estudos
• Reduz viés de seleção (se a busca for completa)
• Pode detectar viés de publicação (com funnel plot e testes formais)

Limitações:

• Qualidade da síntese depende da qualidade dos estudos primários
• Heterogeneidade clínica entre estudos pode tornar combinação inadequada
• Sujeita a viés de publicação se literatura cinzenta não for buscada

→ Avaliação formal de qualidade: AMSTAR-2.

Estudo de teste diagnóstico

O que é: desenho específico para avaliar a acurácia de um teste. Aplica-se o teste em um grupo de pessoas e compara-se com um padrão-ouro (gold standard) — o teste de referência.

Quando é útil:

• Validar novo teste diagnóstico
• Comparar acurácia entre testes
• Estudar performance em diferentes prevalências

Métricas produzidas:

• Sensibilidade — proporção de doentes que o teste identifica
• Especificidade — proporção de não-doentes que o teste exclui
• Valor preditivo positivo (VPP) — probabilidade de doença dado teste positivo (depende da prevalência)
• Valor preditivo negativo (VPN) — probabilidade de não-doença dado teste negativo
• Razão de verossimilhança positiva e negativa (RV+ e RV−) — quanto o teste muda a probabilidade pré-teste

→ Calcule esses valores em calculadora de testes diagnósticos.

Avaliação formal: ferramenta QUADAS-2 é o padrão para avaliar risco de viés em estudos diagnósticos.

Como escolher o desenho ao ler um artigo

Ao receber um artigo para avaliar criticamente, três passos rápidos:

1. Identifique o desenho — geralmente declarado nos métodos, mas vale verificar (ECRs precisam de randomização documentada; coortes precisam de seguimento; etc.)
2. Avalie se o desenho é apropriado para a pergunta — pergunta de prognóstico em ECR? Suspeito. Pergunta de eficácia em série de casos? Insuficiente.
3. Aplique a ferramenta apropriada — RoB para ECR, AMSTAR-2 para revisão sistemática, QUADAS-2 para teste diagnóstico, escala apropriada para coorte ou caso-controle (Newcastle-Ottawa, por exemplo).

Erros comuns

• Confundir desenho com qualidade. ECR ruim pode ser pior que coorte excelente.
• Descartar caso-controle por princípio. Para doenças raras, é o melhor que existe.
• Achar que retrospectivo = ruim. Coorte retrospectiva bem feita pode ser excelente.
• Confundir cegamento com mascaramento da randomização. São coisas diferentes — randomização oculta antes da alocação; cegamento mantido durante o estudo.
• Aplicar ECR a perguntas inadequadas. Pergunta sobre prognóstico, etiologia ambiental ou experiência subjetiva pede outros desenhos.
• Tratar série de casos como evidência fraca por princípio. Para condições novas ou raras, gera hipóteses que viram pesquisa formal depois.

Conceitos relacionados

• Pirâmide de evidências — onde os desenhos se posicionam
• Vieses — como cada desenho lida com diferentes tipos de viés
• Medidas de frequência — incidência (coorte) vs. prevalência (transversal)
• Medidas de efeito — RR (coorte/ECR) vs. OR (caso-controle)
• Testes diagnósticos — métricas de acurácia em detalhe
• PICO — onde a pergunta determina o desenho ótimo

Referências

1. Grimes DA, Schulz KF. An overview of clinical research: the lay of the land. Lancet 2002;359(9300):57–61.
2. Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Modern Epidemiology. 4ª ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins; 2021.
3. Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, et al, eds. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.4. Cochrane; 2023. Disponível em: training.cochrane.org/handbook.
4. Whiting PF, Rutjes AW, Westwood ME, et al. QUADAS-2: a revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies. Ann Intern Med 2011;155(8):529–36.
5. Sterne JA, Hernán MA, Reeves BC, et al. ROBINS-I: a tool for assessing risk of bias in non-randomised studies of interventions. BMJ 2016;355:i4919.