Canais de Luis Correia

quarta-feira, 16 de julho de 2014

O Programa de Saúde da Família no British Medical Journal



Nestes dias de baixa auto-estima para o brasileiro, nada como olhar para o que realmente importa e se deparar com algo a se orgulhar. Publicado no British Medical Journal um elegante artigo do Instituto de Saúde Coletiva da UFBA, mostrando associação entre o Programa de Saúde da Família e menor mortalidade cardiovascular no Brasil. Os autores assim concluem:

“Comprehensive and community based primary health care programmes, such as the FHP in Brazil, acting through cardiovascular disease prevention, care, and follow-up can contribute to decreased cardiovascular disease morbidity and mortality in a developing country such as Brazil.”

Estudando 30% dos municípios brasileiros, os autores demonstram 33% de redução de mortalidade (taxa de mortalidade padronizada para idade) por doenças cerebrovasculares e 45% de redução por doenças cardíacas entre os anos 2000 e 2009. Em paralelo, houve aumento de 227% da cobertura pelo Programa de Saúde da Família (PSF) nesses municípios.


Associação entre PSF e Mortalidade Cardiovascular

Embora no mesmo período tenha havido queda de mortalidade e aumento de PSF, de antemão, isto não é garantia de que foi o PSF que causou a redução de mortalidade. Duas coisas ocorrerem em paralelo não garante que uma esteja causando a outra. Por exemplo, observou-se também que houve melhoria das condições sociais neste período, com redução de 40% no número de indivíduos vivendo em condições sanitárias inadequadas e aumento de 37% da renda per capita. Será que não foi esta melhoria social que causou a redução de mortalidade?

Para testar a associação entre mortalidade e PSF, os autores compararam a mortalidade entre cidades com cobertura do PSF consolidada, intermediária, incipiente e ausência de PSF, sendo este último o grupo controle. Isto funcionou como um experimento, onde se compara o efeito de diferentes doses de PSF com um grupo controle sem PSF. Foi observado que quanto mais PSF, menor a mortalidade cardiovascular, com um padrão de relação dose-resposta, o que é sugestivo de causalidade.

Mesmo assim, podem existir fatores de confusão intermediando essa relação, pois as cidades com mais PSF poderiam ter melhores condições sociais. Para um ajuste pleno de variáveis de confusão, seria necessário um desenho que randomizasse cidades para diferentes doses de PSF,  o que faria com que as cidades com mais PSF fossem idênticas às cidades com menos PSF pelo efeito da randomização. Este desenho é denominado randomização em cluster, no sentido de que não é o indivíduo a ser randomizado, mas sim um conjunto de pessoas (cidades). No entanto, do ponto de vista político e social, isso se aproxima do impraticável. Desta forma, teremos que ficar com a evidência observacional, que compara cidades diferentes.

Sendo o dado não randomizado sujeito a fatores de confusão, os autores fizeram ajuste estatístico para variáveis relacionas ao aspecto social, como percentual da população abaixo da linha de pobreza, com condições sanitárias inadequadas, renda per capita, analfabetismo. Também ajustaram para a infra-estrutura de saúde oferecida pelo município, representado pelo número de leitos hospitalares na cidade, número de aparelhos de tomografia e ultrassom. Após ajuste para estes potenciais confundidores, permaneceu a significância estatística da associação de PSF com menor mortalidade cardiovascular!!! Agora assim, a evidência começa a sugerir que PSF e menor mortalidade possuem uma associação direta.

Embora a análise multivariada reforce a associação, devemos ter em mente que esta não é suficiente para garantir que não haja interferência de outros fatores confundidores na mortalidade. Mas considerando a plausibilidade da hipótese, me parece um nível de evidência razoável a favor do PSF. Digamos assim que o conceito teórico de que PSF predispõe a menor mortalidade é fortemente sugerido por esta evidência.


O SPF reduziu mortalidade cardiovascular no Brasil?

Observem que esta pergunta não é respondida pela evidência acima descrita. Uma coisa é demonstrar a propriedade do PSF de proteger pessoas contra mortalidade cardiovascular, outra coisa é garantir que o PSF de fato exerceu o efeito de reduzir mortalidade no Brasil. São perguntas diferentes. 

A mortalidade cardiovascular no Brasil tem caído progressivamente nas últimas décadas. Pode ser que o PSF tenha surgido em 2000 e apenas presenciou essa queda que já vinha ocorrendo, não sendo o verdadeiro responsável. 

O teste desta hipótese estaria em avaliar se a associação negativa entre mortalidade cardiovascular e tempo (queda de mortalidade com o tempo) foi modificada pela presença ou ausência do PSF. Seria uma análise de interação, avaliando o efeito modificador do PSF na associação entre mortalidade e tempo. Esta análise demonstraria que cidades com PSF apresentariam uma queda de mortalidade ao longo desses 10 anos mais importante do que cidades sem PSF. Diferente da análises apresentada, o desfecho seria a queda de mortalidade (curva) e não apenas a mortalidade em um dado período, como feito na análise que comparou as cidades com diferentes coberturas do PSF.

Melhor ainda se a análise se estendesse para antes de 2000. Neste caso, cidades seriam observadas antes e depois do PSF. Seria demonstrado um ponto de inflexão, onde a queda que já vinha ocorrendo na mortalidade ficaria mais vertiginosa após o advento do PSF. E isso não ocorreria nas cidades sem PSF. 

Estes tipos de análise não foram descritas no estudo, portanto não podemos considerar que o estudo mostra o efeito do PSF na progressiva queda de mortalidade cardiovascular no Brasil. Pode ser feita essa inferência na forma de discussão, mas não representa uma comprovação.

Por fim, devemos lembrar que apenas 30% das cidades brasileiras foram estudadas. E estas foram as cidades que ofereciam estatística suficiente para a análise. As demais não tinham os registros necessários. Isso pode ser um marcador de organização do sistema público na cidade. Ou seja, as cidades que ficaram de fora (70% do Brasil) podem ter uma realidade bem inferior às estudadas. Portanto o trabalho não é um retrato do Brasil, nem pretendeu ser. 

Este estudo testa e comprova o conceito teórico de que PSF tem propriedade de reduzir mortalidade, mas não traz as análises que comprovariam que a redução de mortalidade observada nestas cidades nos últimas 10 anos decorreu do PSF.


Atenção Primária ou PSF ?

O título do trabalho menciona "atenção primária” e não PSF. Acho que esta foi a melhor escolha, pois conhecendo as condições de assistência primária do serviço público, provavelmente este estudo está comparando ter atenção primária razoável (PSF) versus ter atenção primária precária. Se as cidades usadas como “controle" tivessem uma atenção primária razoável, o estudo estaria testando o PSF como uma forma inovadora e melhor de fazer atenção primária. Embora eu não tenha estes dados a respeito das cidades controle, acredito que não seja o caso. É possível que as cidades sem PSF  apresentem em média um sistema de atenção primária cuja precariedade se aproxima mais de um placebo.

Sendo assim, vejo este estudo como uma comprovação de que fazer atenção primária (o básico) faz grande diferença e não como uma apologia a um programa específico do Brasil.


Conclusões

Acho que a conclusão dos autores do trabalho foi bastante adequada, pois eles dizem que "adotar um programa de atenção primária pode contribuir para reduzir mortalidade cardiovascular”. O trabalho não testa, nem afirma que contribuiu. Não é um retrato fiel do que aconteceu no Brasil, é muito mais um teste da hipótese de que ter atenção primária é melhor do que não ter, do ponto de vista de saúde cardiovascular.

Interpretações que extrapolam estas conclusões devem ser evitadas: primeiro, o Brasil não descobriu a pólvora com um método especial de atenção primária; segundo, a partir desse estudo não podemos afirmar que a redução de mortalidade cardiovascular entre 2000 e 2009 decorreu do PSF.

Nessa época em que médicos falam tão mal do sistema público de saúde de nosso país, é de se orgulhar que nosso programa de atenção primária tenha seu benefício teórico demonstrado por um elegante estudo baiano e publicado na principal revista médica de um país cujo sistema de saúde pública é um padrão mundial.

Mesmo assim, devemos evitar o ufanismo. Na verdade, adotar um programa de atenção primária é o mínimo que um país deve fazer, é o básico, é a obrigação. Não sendo um mérito especial, espero que este trabalho não seja usado politicamente nesta época de eleição. Até porque o PSF foi criado por um governo e ampliado por outro. 

quarta-feira, 9 de julho de 2014

O vexame do Brasil foi estatisticamente significante ?



O estatístico americano Nate Silver criou um modelo preditor que estimou em 65% a probabilidade do Brasil ter ganhado o jogo contra a Alemanha. Foi este resultado que postei no facebook ontem, no intuito de aumentar nosso otimismo horas antes do pontapé inicial. Para criar o modelo, Nate Silver utilizou o banco de dados ELO, que possui informações de confrontos entre seleções desde o século XIX, aliado ao fato de que Brasil estava jogando em casa. Tal como discutimos na última postagem deste blog (pensamento probabilístico), não teria sido muito surpresa o Brasil perder aquele jogo, pois restava 35% de probabilidade da Alemanha sair vitoriosa. A surpresa mesmo veio do vexatório 7 x 1 sofrido pelo Brasil. E por este motivo pergunto se este absurdo resultado foi estatisticamente significante. 

O resultado final do placar sugere que a Seleção Alemã é imensamente superior à Brasileira. Mas a Alemanha é tão melhor assim que o Brasil ou este placar foi por acaso? De acordo com o modelo de Nate Silver, a Alemanha ganharia do Brasil por 6 gols de diferença em apenas 1 de 900 jogos, indicando que a probabilidade deste resultado era de 0.11% (valor de P = 0.0011). 

O que significa valor de P? Significa a probabilidade da diferença observada aparecer, caso a hipótese nula (Brasil = Alemanha) seja verdadeira. Ou seja, se os dois times fossem mais ou menos equivalentes (como mostra o histórico representado pelo modelo preditor), qual a probabilidade aleatória (azar) deste resultado extremo se fazer presente? 

Em sua entrevista ontem, Felipão deu sua versão do ocorrido, falando algo assim: “O time vinha bem, atacando, quando aos 21 minutos [na verdade foi 11 minutos] veio o primeiro gol de escanteio, causando um apagão no Brasil, permitindo que a Alemanha fizesse mais 4 gols em 10 minutos. Depois de 5 gols de diferença, fica difícil reverter o resultado." Observem que sua explicação tem uma conotação de acaso, um azar que durou 10 minutos, causando um desastre impossível de reverter. Parreira, por sua vez, disse que a taça “escapou”, usando mais uma palavra de apologia ao acaso.

Escrevo esta postagem enquanto assisto ao monótono 0 x 0 de Argentina e Holanda. Acaba de entrar um reporter da ESPN dizendo que Felipão e Parreira deram outra entrevista hoje, na qual  disseram que fariam tudo igual se tivessem uma segunda vez. Continuam sugerindo que foi tudo por acaso.

A função primordial da ciência é diferenciar acaso de causa, escolher uma entre estas duas possibilidades: azar do Brazil ou superioridade imensa da Alemanha. Vamos então ao teste de hipótese estatística: se os dois times tivessem qualidade semelhante (hipótese nula), a probabilidade deste resultado ocorrer seria tão baixa (0.11%) que acabamos por concluir que os times são diferentes. Rejeitamos a hipótese nula do acaso e ficamos com a hipótese alternativa da causa: a Alemanha é muito melhor que o Brasil. 

Estatisticamente, perder da Alemanha poderia ser aceito como azar se fosse por 1 ou 2 gols de diferença, pois esta probabilidade seria em torno de 35% (P = 0.35). O P de uma derrota normal não era estatisticamente significante (> 0.05). Neste caso sim, Felipão poderia ter atribuído sua derrota ao azar. Mas com um P = 0.011, é desafiar a inteligência do brasileiro. 

Confirmado que a relação foi causal, precisamos discutir qual foi a causa. Ao escolher sua explicação para o ocorrido, Felipão contou uma história tão inverossímil, que demonstrou sua total ignorância sobre probabilidade. Estou querendo demais de sua inteligência? Nem tanto, segundo a ESPN, os técnicos europeus dos dias atuais trabalham com estatística o tempo inteiro. Por que o técnico da Holanda val Gaal trocou os goleiros para a disputa de pênaltis? Não foi simplesmente pela altura de Krul, havia dados estatísticos de que ele pegava muito mais pênaltis. Vocês observaram que o técnico da Holanda anota tudo durante o jogo? Sem estatística não há salvação.

A ausência de inteligência estatística (ou de qualquer inteligência) por parte do técnico foi a causa do ocorrido. A verdade é que Felipão foi um técnico sem nenhuma capacidade estratégica e que pouco trabalhou. Todos viram, o Brasil não treinava, não havia nenhuma tática adaptada a cada jogo, a escalação era sempre ruim. 

Mas um resultado evidente como este precisa de uma causa mais especifica do que a minha explicação. Com a palavra, o brilhante Tostão:

"A entrada de Bernard foi uma decisão desastrosa, prepotente, porque mesmo se Neymar estivesse presente, o Brasil teria que reforçar o meio-campo, principal qualidade da Alemanha."

Tostão não é só ex-jogador de futebol e comentarista esportivo, Tostão também é médico. Um médico de inteligência diferenciada, de pensamento estatístico. Em contrate, a prática de nossa medicina às vezes se parece mais com Felipão do que Tostão. Médicos, com a "prepotência" citada por Tostão ao descrever Felipão, às vezes acreditam no que querem acreditar. Interpretamos desfechos casuais como causais quando não pensamos cientificamente. Muitas vezes, utilizamos condutas sem eficácia comprovada (ou ineficazes) e usamos exemplos de desfechos favoráveis como argumentos pró-conduta, desprezando os casos de desfecho desfavorável. Ou desprezamos informações científicas que deveriam nos nortear.  É comum violarmos a estatística em prol de uma interpretação enviesada do mundo clínico a nossa volta. 

Os técnicos da Alemanha, Holanda, Chile são técnicos baseados em evidências. Felipão e Parreira são técnicos baseados em crenças. Crenças provenientes de dogmas (Fred) ou de conflitos de interesse.