Arte Metabólica

Nenhum exame é perfeito. Qualquer método usado para chegar a um diagnóstico pode ter um resultado falso. Quem está doente pode receber um resultado Falso Negativo, e quem não é doente pode receber um resultado Falso Positivo. Antes de começar a usar qualquer método para diagnóstico, seja um exame de laboratório, uma técnica de imagem ou mesmo um simples algoritmo semiológico, é preciso realizar uma pesquisa para estudar suas características, quantas vezes acerta e quantas vezes erra. Isso é feito aplicando o exame em pessoas com a doença e sem a doença. Para os fins da pesquisa, a determinação de quem é doente ou não é feita usando algum outro exame, o melhor disponível, que costuma ser chamado padrão ouro (às vezes é uma biópsia, uma necropsia ou cultura.... Algo que defina a doença ou que seja muito confiável). Os resultados são colocados em uma tabela como esta, que divide o grupo de doentes e o grupo de não doentes: A probabilidade de dar positivo em quem...

Interpretar padrões em dados textualmente é um processo trabalhoso, difícil e chato. Mas quando essa mesma informação é mostrada graficamente fica tudo muito mais fácil. Padrões e relações que poderiam facilmente passar desapercebidos, mesmo por um leitor atento, agora ficam perfeitamente nítidos e intuitivamente interpretáveis. Seja na hora de realizar a análise, ou de escrever o artigo, gráficos são uma importante ferramenta que facilita a exploração dos dados, e direciona sua leitura e interpretação. Mas como toda ferramenta, é importante saber como usar. Então, primeiro e mais importante, conheça suas variáveis . Elas são quantitativas? Qualitativas? Categóricas? Dicotômicas? Discretas? Contínuas? Depois, decida o que você quer ver. Existem gráficos para visualizar uma única variável, com suas frequências, e existem gráficos para correlacionar duas ou mais variáveis (sejam elas qualitativas ou quantitativas). A base de toda a análise descritiva é a frequência , ...

A argumentação científica se baseia em dois modos de raciocínio, dedutivo e indutivo. O raciocínio dedutivo é quando se usa premissas para implicar uma conclusão.             Se, todo homem é mortal;               E se, Sócrates é homem;               Então, Sócrates é mortal Já o raciocínio indutivo , é quando se usa premissas para apoiar a conclusão , mas sem garantir a sua veracidade. Se, o Ferro, o Cobre, e o Alumínio são metais e conduzem eletricidade; Então, todos os metais conduzem eletricidade. Alguns autores descrevem a dedução como “partir de premissas gerais para chegar a conclusões específicas”, ou raciocínio “ top-down ”, e a indução como “partir de premissas específicas para chegar a conclusões gerais”, ou raciocínio “ botton-up ”. No entanto, esse é um conceito antigo, muito simplificado, e que, além de estar errad...

A validade interna é uma medida da qualidade geral da pesquisa, da qualidade de sua evidência. Já sua validade externa , tem a ver com a possibilidade de generalizar e aplicar seus resultados, sua relevância para a prática. A validade Interna é a garantia de que os padrões e efeitos encontrados realmente ocorreram por causa do fator avaliado. Que a melhora dos pacientes realmente ocorreu por causa da medicação, e não por outras causas diversas, como fatores de confusão, vieses, ou inadequações no método. Uma pesquisa sem validade interna não permite que se tire qualquer conclusão segura sobre seus resultados, porque a origem das variações ou padrões encontrados não ficou clara. E por conta disso, a qualidade de sua evidência diminui. Algumas questões importantes são: - As amostras foram selecionadas aleatoriamente? - Os grupos foram divididos aleatoriamente? - Existe alguma diferença entre os grupos sendo comparados? - Os pesquisadores e sujeitos foram...

Fiz algumas alterações e adições na planilha, agora na versão 1.2.0 Para baixar, basta acessar a aba  downloads , aqui do blog. Notas da atualização: - 18 espécies adicionadas à lista: Achromobacter xylosoxidans, Alcaligenes sp, Bacteroides fragilis, Burkholderia cepacia, Corynebacterium jeikeium, Coxiella burnetii, Clostridium ramosum, Edwardsiella tarda, Fusobacterium nucleatum, Hafnia alvei, Mycobacterium scrofulaceum, Mycoplasma genitalium, Mycoplasma hominis, Pasteurella canis, Porphyromonas gingivalis, Plesiomonas shigelloides, Ureaplasma parvum, Yersinia pseudotuberculosis. - Legenda "A" modificada para "Z" (Zoonose) - Categoria "Membrana / Coloração" modificada para "Visualização" - Categoria de metabolismo "anaeróbio" modificado para "anaeróbio restrito" - Removida a senha para destrancar a planilha.

Toda pesquisa envolve o estudo de uma ou mais populações. Muitas fazem isso abordando os membros do grupo, em busca de relações de nível-individual . É o caso de inquéritos , casos-controles , coortes , ou ensaios clínicos . Outros métodos não envolvem os indivíduos, a unidade estudada são as próprias populações, cada uma como um inteiro, para encontrar relações de nível-agrupado . Como em estudos ecológicos ou ensaios comunitários . É uma questão de qual é a unidade sendo analisada. Métodos de nível-individua l avaliam características de indivíduos , que são medidas usando questionários ou exames. Mas no nível-agrupado se estuda grupos, não indivíduos, as variáveis são atributos do grupo , que são mais facilmente obtidas com dados secundários. As características de grupos podem ser divididas em três categorias: - Medidas Agregadas : Médias e proporções do grupo, derivadas diretamente de variáveis individuais. - Medidas Ambientais : Características que tem ...

Comparar grupos é uma etapa comum em várias pesquisas, principalmente em métodos experimentais. Pode se usar grupos controle, tratamento, placebo, controle positivo, e por aí vai...  Mas existem duas formas de fazer a comparação, com grupos pareados (estatisticamente dependentes), ou com grupos não pareados (estatisticamente independentes). A comparação não pareada é quando os membros de um grupo não têm relação direta com os do outro. Cada grupo é independente e exposto a uma condição diferente, para depois serem examinados em busca, por exemplo, da diferença entre as médias de cada grupo. Já a comparação pareada é quando os membros dos grupos têm relação entre si. Cada indivíduo de um grupo tem um “par” no outro. Esse par pode ser ele mesmo, ou alguém com características semelhantes (como um irmão gêmeo). Agora comparação é feita entre os pares, e a diferença em cada par é usada para encontrar a média das diferenças  de cada par. Trabalhar com gru...

Existem duas formas de se conseguir os dados para uma pesquisa, coletando você mesmo, ou buscando em uma fonte que já tenha as informações prontas e disponíveis. Quando os dados são coletados durante a pesquisa , pelo próprio pesquisador ou sua equipe , com a intenção de satisfazer seus objetivos , se diz que sua fonte é primária . Mas quando se usa dados que já existiam antes da pesquisa , que haviam sido coletados por qualquer motivo que não o projeto atual , os dados são de origem secundária . Usar dados secundários é interessante porque eles já estão prontos e disponíveis para a análise , o que agiliza a pesquisa e economiza o material e dinheiro que seriam gastos na coleta. Além disso, o uso de sistemas de informações governamentais e de organizações internacionais permite que se analise populações com dimensão de países inteiros , o que seria incrivelmente difícil de se realizar com dados primários. Alguns exemplos de fontes de dados secundários mais u...

Os dados de uma pesquisa podem se relacionar com o tempo de duas formas: Na primeira, todas as variáveis se referem a um único período, o tempo é constante, esse é o método transversal . Na segunda, as variáveis podem se referir a momentos diferentes, o tempo agora é variável, e o método passa a ser classificado como longitudinal . Em pesquisas transversais o tempo é constante, tudo se refere a um momento, como uma fotografia da população e suas variáveis nesse único período, que pode corresponder a um dia, um mês, um ano, um minuto... Contanto que seja apenas um único período , o estudo é transversal. Nos métodos longitudinais o tempo é variável. Pode ser apenas um antes e depois, intervalos horários ao longo do dia, dos meses ao longo do ano, dos anos ao longo de décadas... o que importa é que exista mais de um momento, mais de um período . Inquéritos populacionais e Estudos Ecológicos são geralmente transversais, mas também podem ser longitudinais, e n...

Fiz algumas alterações em minha Planilha para Cálculo de Hidratação, Glicose e Eletrólitos em Venóclise para Crianças. O link na aba de downloads aqui do blog já está atualizado com a nova versão (v1.2.0). Notas da atualização: - Adicionado cálculo da osmolaridade final da solução. - Modificações de texto e interface. - Concentrações finais de cada eletrólito agora são mostradas em conjunto. - Ajustado o cálculo de correção do KCl quando usado em conjunto com o Fosfato de K. - Retirada a senha para remover a proteção da planilha.

No vídeo anterior eu falei sobre o método científico e seu modelo contemporâneo (se ainda não viu, segue o link ). Então hoje vou explicar como esse modelo pode ser aplicado na área da saúde e apresentar alguns dos métodos de pesquisa mais conhecidos. Mas primeiro vamos relembrar o método científico, que de forma bem simplificada pode ser ilustrado da seguinte forma: Observações podem levar a questionamentos e à sugestão de hipóteses , para então se realizar experimentos , que avaliam a adequação das hipóteses à realidade. Com o tempo, as evidências vão se acumulando, e é possível tirar conclusões gerais e desenvolver a teoria sobre o tema. Na área da saúde os métodos podem ser classificados primariamente como Descritivos ou como Analíticos . Os métodos descritivos buscam conhecer uma população, ou alguma coisa: Não se espera nada em específico, não há pergunta ou hipótese científica a ser esclarecida pela pesquisa. O objetivo é levantar dados para de...

          A palavra “ciência” vem do latin “ Scientia ”, que pode ser diretamente traduzida como “conhecimento”. Mas ciência não se refere a qualquer tipo de conhecimento, para ser científico é preciso se adequar e passar por um conjunto de princípios e técnicas que servem para organizar e avaliar sua credibilidade. E a esse conjunto de princípios e técnicas, damos o nome de Método Científico .           Há milhares de anos o homem vem desenvolvendo métodos para decidir se é seguro ou não acreditar em algo. No início esses métodos eram mais ligados a sistemas filosóficos e baseados em lógica simples. Só século XVII é que foi criado o Método Científico moderno, com uma base lógica aperfeiçoada e princípios sistematizados para encontrar “verdades”. Desde então, especialmente no século XX, muita coisa mudou, contribuições como as de Karl Popper, Thomas Kuhn, Imre Lakatos, Paul Feyerabend, Jerry Ravetz...

Fiz algumas modificações na planilha de bactérias. O link na aba de downloads aqui do blog já está atualizado com a versão nova (v1.1.0) Notas da atualização: - Adicionadas mais 4 patógenos ( Bordetella pertussis ; Bordetella parapertussis ; Mobilluncus ssp. ; Prevotella ssp. ) - Modificado indicador "H=hospitalar" para "N=nosocomial"

Estatística é uma ferramenta, que envolve a organização, interpretação e apresentação de informações e dados. Estamos o tempo todo rodeados de informação, mas é tanta coisa que na maioria das vezes não temos nem a capacidade de notar sua existência, quanto mais para usar isso a nosso favor. A estatística nos ajuda a organizar todos esses dados, para que os padrões fiquem claros e então possamos tirar conclusões e tomar decisões. Assim, governos estudam suas populações e geografia para definir políticas. Empresas analisam os padrões de seus mercados, de seus consumidores ou seus profissionais para se direcionar. Pesquisadores encontram e interpretam padrões em seus estudos para entender melhor como o mundo funciona. Você mesmo pode usar a estatística, para gerir suas atividades domésticas, profissionais ou suas finanças. Com a popularização dos computadores e de programas como o Excel, quase todas as pessoas têm acesso a ferramentas estatísticas poderosas, hoje em dia n...

Testes de hipótese servem para ajudar o pesquisador a tomar uma decisão, se deve aceitar, ou não, que existe uma diferença, ou correlação, nas populações de origem de suas amostras . Mas tem muita teoria por detrás disso, pode parecer confuso no início, mas me acompanhe. O resultado de uma amostra é uma estimativa de qual seria o resultado da população . Quando queremos apenas conhecer esse valor, usamos um intervalo de confiança, ou margem de erro, que nos dá uma ideia da precisão dessa estimativa. Porém, quando fazemos comparações entre estimativas, seja entre duas amostras ou entre duas variáveis diferentes, a coisa fica mais complicada. Mesmo que tenhamos duas amostras da mesma população, é razoável esperar que cada amostra tenha um resultado diferente, por causa da variação amostral. Então como ter certeza de que realmente existe uma diferença entre as populações , e que a diferença encontrada não é explicada apenas pela variação amostral? Primeiro, certeza não...