Capítulo 21 Redação de resultados

21.1 Comunicação de resultados da análise estatística

21.1.1 Qual é o objetivo final da seção de resultados estatísticos?

• Permitir que o leitor entenda, de forma clara e honesta: o tamanho do efeito, a direção da associação e a importância prática dos achados.²⁵²

• A significância estatística, por si só, não é suficiente sem uma comunicação adequada da magnitude e do contexto dos resultados.²⁵²

21.1.2 Como garantir consistência entre métodos e resultados?

• Verifique se todas as análises descritas nos métodos aparecem nos resultados e na mesma ordem.²⁵³

21.1.3 Como devo comunicar probabilidades e riscos?

• Sempre que possível, utilize números, mesmo que aproximados.²⁵²

• A comunicação exclusivamente verbal (por exemplo, “raro” ou “comum”) é ambígua e interpretada de maneiras muito diferentes pelos leitores.²⁵²

• Os números permitem compreender a ordem de grandeza do risco, facilitam comparações e reduzem interpretações equivocadas.²⁵²

• Quando apropriado, a combinação de números com descrições verbais pode ser usada para melhorar a compreensão.²⁵²

21.1.4 Qual é o formato numérico mais adequado para apresentar riscos?

• Prefira percentuais ou taxas com denominadores fixos, como por 100 ou por 1.000 indivíduos. Esse padrão facilita a leitura e a comparação entre grupos.²⁵²

• Evite o formato “1 em X”, pois ele tende a inflar a percepção de risco e dificulta a avaliação comparativa.²⁵²

21.1.5 Como devo apresentar diferenças entre grupos ou intervenções?

• Dê prioridade às diferenças absolutas.²⁵²

• Apresente as taxas observadas em cada grupo e, em seguida, a diferença entre elas. Esse formato responde melhor às perguntas práticas do leitor, como “quanto isso realmente muda o risco?”.²⁵²

• Medidas relativas podem ser incluídas como complemento, mas não devem ser apresentadas isoladamente.²⁵²

21.1.6 Como evitar distorções na interpretação de benefícios e riscos?

• Utilize o mesmo tipo de medida para benefícios e para danos.²⁵²

• Apresentar benefícios como reduções relativas e riscos como aumentos absolutos pode induzir uma falsa impressão de vantagem.²⁵²

• A simetria na apresentação favorece interpretações mais equilibradas e transparentes.²⁵²

21.1.7 Como devo usar gráficos para apresentar probabilidades e efeitos?

• Escolha gráficos que evidenciem a relação parte–todo, mostrando claramente numerador e denominador.²⁵²

• Esses formatos ajudam o leitor a compreender a magnitude real do risco ou do efeito.²⁵²

• Evite gráficos que apresentem apenas o numerador ou utilizem escalas truncadas, pois podem exagerar visualmente diferenças pequenas.²⁵²

21.1.8 O que fazer ao apresentar valores pouco familiares ao leitor?

• Inclua intervalos de referência, valores-alvo, pontos de corte ou limiares de decisão. Isso permite que o leitor compreenda não apenas o valor numérico, mas também sua relevância prática ou clínica.²⁵²

21.1.9 Posso usar linguagem causal ao descrever resultados?

• Em estudos observacionais ou transversais, o adequado é descrever associações, evitando termos que impliquem causalidade, como “causa”, “leva a” ou “provoca”.²⁵³

• O uso indevido de linguagem causal pode levar a interpretações equivocadas por parte do leitor.²⁵³

O pacote report²⁵⁴ fornece a função report para redigir a descrição de diversas análises estatísticas.

O pacote statcheck²⁵⁵ fornece a função statcheck para extrair resultados de testes de significância de hipótese nula.

21.2 Diretrizes e Listas

21.2.1 Quais diretrizes estão disponíveis para redação estatística?

• Review of guidance papers on regression modeling in statistical series of medical journals.²⁵⁶

• Principles and recommendations for incorporating estimands into clinical study protocol templates.²⁵⁷

• How to write statistical analysis section in medical research.²⁵⁸

• Recommendations for Statistical Reporting in Cardiovascular Medicine: A Special Report From the American Heart Association.²⁵⁹

• Framework for the treatment and reporting of missing data in observational studies: The Treatment And Reporting of Missing data in Observational Studies framework.²⁶⁰

• Guidelines for reporting of figures and tables for clinical research in urology.²⁶¹

• Who is in this study, anyway? Guidelines for a useful Table 1.²³³

• Guidelines for Reporting of Statistics for Clinical Research in Urology.²⁶²

• Reveal, Don’t Conceal: Transforming Data Visualization to Improve Transparency.²³⁵

• Guidelines for the Content of Statistical Analysis Plans in Clinical Trials.⁴⁵

• Basic statistical reporting for articles published in Biomedical Journals: The ‘’Statistical Analyses and Methods in the Published Literature’’ or the SAMPL Guidelines.²⁶³

• Beyond Bar and Line Graphs: Time for a New Data Presentation Paradigm.²⁶⁴

• STRengthening analytical thinking for observational studies: the STRATOS initiative.²⁶⁵

• Research methods and reporting.²⁶⁶

• How to ensure your paper is rejected by the statistical reviewer.²⁶⁷

21.2.2 Quais listas de verificação estão disponíveis para redação estatística?

• A CHecklist for statistical Assessment of Medical Papers (the CHAMP statement): explanation and elaboration.²⁶⁸

• Checklist for clinical applicability of subgroup analysis.²⁶⁹

• Evidence-based statistical analysis and methods in biomedical research (SAMBR) checklists according to design features.²⁷⁰

Citar como:
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