Delineando a pesquisa clínica 4a Ed

Causa-efeito. Conceito de que um preditor é responsável por produzir um desfecho – ou aumenta a
probabilidade de sua ocorrência. O objetivo da maioria dos estudos observacionais é demonstrar causa-
efeito, embora isso seja difícil de fazer, a não ser que a causa (p.ex., um tratamento) seja alocada
aleatoriamente. Por exemplo, o investigador realizou um estudo de caso-controle para determinar se
havia uma relação de causa-efeito entre consumo de álcool (a causa) e câncer de pâncreas (o efeito).
Ver também confundimento e efeito-causa.
Cegamento. Processo de assegurar que os sujeitos e/ou investigadores não estejam cientes do grupo
(p.ex., intervenção ou controle) em que os sujeitos foram alocados, geralmente no contexto de um
ensaio clínico randomizado. Também denominado mascaramento, especialmente em estudos sobre
oftalmologia. Por exemplo, ao usar comprimidos idênticos placebo e manter a lista das alocações dos
sujeitos guardada em local fora do espaço onde foi realizado o estudo, tanto os sujeitos quanto os
investigadores (incluindo os assistentes da pesquisa) foram cegados quanto aos sujeitos que receberam
o medicamento ativo.
Chances. Risco de uma doença (ou de outro desfecho) dividido por 1 – risco. Por exemplo, se o risco
ao longo da vida de desenvolver câncer de mama em mulheres é de 15%, então as chances ao longo da
vida de desenvolver câncer de mama são de 0,18 (0,15/0,85). O risco e as chances são semelhantes para
doenças raras (aquelas que ocorrem em menos de 10% das pessoas).
Chave principal. Em um banco de dados relacionais, é o campo ou combinação de campos que
identificam de forma única cada coluna em uma determinada tabela. Por exemplo, o investigador criou
um campo NumeroVisita único para servir como chave principal de uma tabela de consultas
ambulatoriais.
Classification and Regression Trees (CART). Ver particionamento recursivo.
Coeficiente de correlação. Termo estatístico que indica o grau em que duas medidas contínuas estão
relacionadas linearmente, de modo que uma mudança em uma das medidas está associada com uma
mudança proporcional na outra. Frequentemente abreviado como r. Por exemplo, a altura e o peso
foram correlacionados em uma amostra de mulheres de meia idade, com um r = 0,7.
Coeficiente de variação (CV). Medida da precisão de uma aferição, obtida dividindo o desvio-padrão
de uma série de aferições realizadas em uma única amostra pela média dessas aferições. Às vezes, o CV
é obtido para valores no meio e nos extremos da aferição. Por exemplo, o laboratório determinou que
seu coeficiente de variação para os níveis de estradiol sérico era de 10% em uma amostra de mulheres
na perimenopausa (nas quais o estradiol estava muito baixo), mas de apenas 2% em mulheres mais
jovens.
Cointervenção. Em um ensaio clínico, é uma intervenção que ocorre após a randomização, mas que
não seja a intervenção em estudo, e que afeta a probabilidade de um desfecho. Cointervenções que
ocorrem em diferentes taxas nos grupos do estudo podem enviesar o desfecho e tornar difícil afirmar
que esse desfecho foi causado pela intervenção em estudo. Por exemplo, um estudo sobre o efeito de
uma intervenção de promoção do aleitamento materno sobre doenças alérgicas no futuro em lactentes
foi difícil de interpretar, pois as mulheres no grupo de intervenção não apenas amamentaram por mais
tempo, mas também tiveram maior probabilidade do que o grupo-controle em retardar a introdução de
alimentos sólidos e de comprar fórmulas hipoalergênicas, ambos os quais foram potenciais
cointervenções.
Comitê diretivo. Em um estudo multicêntrico, é um comitê que assegura a governança geral para o
estudo. Geralmente é composto pelos investigadores principais de cada centro do estudo, do centro de
coordenação e representantes da instituição financiadora. Por exemplo, o comitê diretivo do estudo
decidia se os estudos suplementares propostos deveriam ser realizados.