Capítulo 22 Redação de resultados

22.1 Comunicação de resultados da análise estatística

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

• Permitir que o leitor entenda, de forma clara e honesta: o tamanho de efeito, a direção da associação e a importância prática dos achados.²⁵⁷

• A significância estatística, por si só, não é suficiente sem uma comunicação adequada da magnitude e do contexto dos resultados.²⁵⁷

22.1.2 Como garantir consistência entre métodos e resultados?

• Verifique se todas as análises descritas nos métodos aparecem nos resultados e na mesma ordem.²⁵⁸

22.1.3 Como devo comunicar probabilidades e riscos?

• Sempre que possível, utilize números, mesmo que aproximados.²⁵⁷

• A comunicação exclusivamente verbal (por exemplo, “raro” ou “comum”) é ambígua e interpretada de maneiras muito diferentes pelos leitores.²⁵⁷

• Os números permitem compreender a ordem de grandeza do risco, facilitam comparações e reduzem interpretações equivocadas.²⁵⁷

• Quando apropriado, a combinação de números com descrições verbais pode ser usada para melhorar a compreensão.²⁵⁷

22.1.4 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.²⁵⁷

• Evite o formato “1 em X”, pois ele tende a inflar a percepção de risco e dificulta a avaliação comparativa.²⁵⁷

22.1.5 Como devo apresentar diferenças entre grupos ou intervenções?

• Dê prioridade às diferenças absolutas.²⁵⁷

• 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?”.²⁵⁷

• Medidas relativas podem ser incluídas como complemento, mas não devem ser apresentadas isoladamente.²⁵⁷

22.1.6 Como evitar distorções na interpretação de benefícios e riscos?

• Utilize o mesmo tipo de medida para benefícios e para danos.²⁵⁷

• Apresentar benefícios como reduções relativas e riscos como aumentos absolutos pode induzir uma falsa impressão de vantagem.²⁵⁷

• A simetria na apresentação favorece interpretações mais equilibradas e transparentes.²⁵⁷

22.1.7 Como devo usar gráficos para apresentar probabilidades e efeitos?

• Escolha gráficos que evidenciem a relação parte–todo, mostrando claramente numerador e denominador.²⁵⁷

• Esses formatos ajudam o leitor a compreender a magnitude real do risco ou do efeito.²⁵⁷

• Evite gráficos que apresentem apenas o numerador ou utilizem escalas truncadas, pois podem exagerar visualmente diferenças pequenas.²⁵⁷

22.1.8 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.²⁵⁷

22.1.9 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”.²⁵⁸

• O uso indevido de linguagem causal pode levar a interpretações equivocadas por parte do leitor.²⁵⁸

O pacote report²⁵⁹ fornece a função report para redigir a descrição de diversas análises estatísticas.

O pacote statcheck²⁶⁰ fornece a função statcheck para extrair resultados de testes de significância de hipótese nula.

22.2 Diretrizes e Listas

22.2.1 Quais diretrizes estão disponíveis para redação estatística?

• Review of guidance papers on regression modeling in statistical series of medical journals.²⁶¹

• Principles and recommendations for incorporating estimands into clinical study protocol templates.²⁶²

• How to write statistical analysis section in medical research.²⁶³

• Recommendations for Statistical Reporting in Cardiovascular Medicine: A Special Report From the American Heart Association.²⁶⁴

• Framework for the treatment and reporting of missing data in observational studies: The Treatment And Reporting of Missing data in Observational Studies framework.²⁶⁵

• Guidelines for reporting of figures and tables for clinical research in urology.²⁶⁶

• Who is in this study, anyway? Guidelines for a useful Table 1.²³⁸

• Guidelines for Reporting of Statistics for Clinical Research in Urology.²⁶⁷

• Reveal, Don’t Conceal: Transforming Data Visualization to Improve Transparency.²⁴⁰

• Guidelines for the Content of Statistical Analysis Plans in Clinical Trials.¹⁴

• Basic statistical reporting for articles published in Biomedical Journals: The ‘’Statistical Analyses and Methods in the Published Literature’’ or the SAMPL Guidelines.²⁶⁸

• Beyond Bar and Line Graphs: Time for a New Data Presentation Paradigm.²⁶⁹

• STRengthening analytical thinking for observational studies: the STRATOS initiative.²⁷⁰

• Research methods and reporting.²⁷¹

• How to ensure your paper is rejected by the statistical reviewer.²⁷²

22.2.2 Quais listas de verificação estão disponíveis para redação estatística?

• A CHecklist for statistical Assessment of Medical Papers (the CHAMP statement): explanation and elaboration.²⁷³

• Checklist for clinical applicability of subgroup analysis.²⁷⁴

• Evidence-based statistical analysis and methods in biomedical research (SAMBR) checklists according to design features.²⁷⁵

Citar como:
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