Capítulo 33 Delineamento de estudos


33.1 Critérios de delineamento


33.1.1 Quais critérios são utilizados para classificar os delineamentos de estudos?


33.2 Alocação


33.2.1 O que é alocação?


33.3 Cegamento


33.3.1 O que é cegamento?


33.4 Pareamento


33.4.1 O que é pareamento?

  • Pareamento significa que para cada participante de um grupo (por exemplo, com alguma condição clínica), existe um (ou mais) participantes (por exemplo, grupo controle) que possui características iguais ou similares relativas a algumas variáveis de interesse.257

  • As variáveis escolhidas para pareamento devem ter relação com as variáveis de desfecho, mas não são de interesse elas mesmas.257

  • O ajuste por pareamento deve ser incluído nas análises estatísticas mesmo que as variáveis de pareamento não sejam consideradas prognósticas ou confundidores na amostra estudada.257

  • A ausência de evidência estatística de diferença entre grupos não é considerada pareamento.257


33.5 Aleatorização


33.5.1 O que é aleatorização?


33.6 Taxonomia de estudos


33.6.1 Como podem ser classificados os estudos científicos?

  • Estudos científicos podem ser classificados em básicos, observacionais, experimentais, acurácia diagnóstica, propriedades psicométricas, avaliação econômica e revisões de literatura:258–267

  • Estudos básicos259,264

    • Genética

    • Celular

    • Experimentos com animais

    • Desenvolvimento de métodos

  • Estudos de simulação computacional265,267

  • Estudos de propriedades psicométricas260,262

    • Validade

    • Concordância

    • Confiabilidade

  • Estudos de desempenho diagnóstico263,266

    • Transversal

    • Caso-Controle

    • Comparativo

    • Totalmente pareado

    • Parcialmente pareado com subgrupo aleatório

    • Parcialmente pareado com subgrupo não aleatório

    • Não pareado aleatório

    • Não pareado não aleatório

  • Estudos observacionais259,264

    • Descritivo

      • Estudo de caso

      • Série de casos

      • Transversal

    • Analítico

      • Transversal

      • Caso-Controle

        • Caso-Controle aninhado

        • Caso-Coorte

    • Coorte prospectiva ou retrospectiva

  • Estudos quase-experimentais261

    • Quase-aleatorizado controlado

    • Estimação de variável instrumental

    • Descontinuidade de regressão

    • Série temporal interrompida controlada

    • Série temporal interrompida

    • Diferença

  • Estudos experimentais259,264

    • Fases I a IV

      • Aleatorizado controlado

      • Não-aleatorizado controlado

      • Autocontrolado

      • Cruzado

      • Fatorial

    • Campo

    • Comunitário

  • Estudos de avaliação econômica259

    • Análise de custo

    • Análise de minimização de custo

    • Análise de custo-utilidade

    • Análise de custo-efetividade

    • Análise de custo-benefício

  • Estudos de revisão258

    • Estado-da-arte

    • Narrativa

    • Crítica

    • Mapeamento

    • Escopo

    • Busca e revisão sistemática

    • Sistematizada

    • Sistemática

      • Meta-análise

      • Bibliométrica.268,269

    • Sistemática qualitativa

    • Mista

    • Visão geral

    • Rápida

    • Guarda-chuva



Citar como:
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,


Referências

257.
Bland JM, Altman DG. Statistics notes: Matching. BMJ. 1994;309(6962):1128-1128. doi:10.1136/bmj.309.6962.1128
258.
Grant MJ, Booth A. A typology of reviews: an analysis of 14 review types and associated methodologies. Health Information & Libraries Journal. 2009;26(2):91-108. doi:10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x
260.
Souza AC de, Alexandre NMC, Guirardello E de B, Souza AC de, Alexandre NMC, Guirardello E de B. Propriedades psicométricas na avaliação de instrumentos: avaliação da confiabilidade e da validade. Epidemiologia e Serviços de Saúde. 2017;26(3):649-659. doi:10.5123/s1679-49742017000300022
261.
Reeves BC, Wells GA, Waddington H. Quasi-experimental study designs seriespaper 5: a checklist for classifying studies evaluating the effects on health interventionsa taxonomy without labels. Journal of Clinical Epidemiology. 2017;89:30-42. doi:10.1016/j.jclinepi.2017.02.016
264.
Chidambaram AG, Josephson M. Clinical research study designs: The essentials. PEDIATRIC INVESTIGATION. 2019;3(4):245-252. doi:10.1002/ped4.12166
265.
Erdemir A, Mulugeta L, Ku JP, et al. Credible practice of modeling and simulation in healthcare: ten rules from a multidisciplinary perspective. Journal of Translational Medicine. 2020;18(1). doi:10.1186/s12967-020-02540-4
266.
Yang B, Olsen M, Vali Y, et al. Study designs for comparative diagnostic test accuracy: A methodological review and classification scheme. Journal of Clinical Epidemiology. 2021;138:128-138. doi:10.1016/j.jclinepi.2021.04.013
267.
Chipman H, Bingham D. Let’s practice what we preach: Planning and interpreting simulation studies with design and analysis of experiments. Canadian Journal of Statistics. 2022;50(4):1228-1249. doi:10.1002/cjs.11719
268.
Donthu N, Kumar S, Mukherjee D, Pandey N, Lim WM. How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research. 2021;133:285-296. doi:10.1016/j.jbusres.2021.04.070
269.
Lim WM, Kumar S. Guidelines for interpreting the results of bibliometric analysis: A sensemaking approach. Global Business and Organizational Excellence. August 2023. doi:10.1002/joe.22229