Delineando a pesquisa clínica 4a Ed

(AlbertoBarroso) #1
abordagem em pesquisa clínica é quando o investigador, diante de uma
população maior que a necessária, seleciona um subconjunto
representativo dela. Por exemplo, para sortear uma amostra aleatória
dos pacientes submetidos a uma cirurgia de catarata no hospital, pode-
se listar todos os pacientes das agendas do bloco cirúrgico no período
do estudo e, então, usar uma tabela de números aleatórios para
selecionar os indivíduos para a pesquisa (Apêndice 3).


  • A amostragem sistemática se assemelha a uma amostragem aleatória


simples no primeiro passo, quando se enumera a população; porém,
difere no fato de que a seleção da amostra é feita por um processo
periódico preordenado (p. ex., a abordagem de Framingham de
selecionar as primeiras duas de cada três famílias de uma lista de
famílias ordenadas por endereço). As amostras sistemáticas são
suscetíveis a erros induzidos por periodicidades naturais da população e
permitem ao investigador prever e, possivelmente, manipular quem
entrará na amostra. Elas não oferecem vantagens logísticas em relação
às amostras aleatórias simples e, em pesquisa clínica, raramente são a
melhor opção.


  • A amostragem aleatória estratificada inicia dividindo a população em


subgrupos de acordo com características, como sexo ou raça, e
selecionando uma amostra aleatória de cada um desses “estratos”. As
subamostras estratificadas podem ser ponderadas para permitir seleção
desproporcional de subgrupos menos comuns na população, mas que
sejam de interesse especial ao investigador. Por exemplo, para
investigar a incidência de toxemia gravídica, é possível estratificar a
população de acordo com a raça e, então, sortear amostras de igual
número de cada estrato. Grupos raciais menos comuns seriam, assim,
hiper-representados, produzindo estimativas de incidência com
precisões comparáveis para cada grupo.


  • A amostragem por conglomerados é uma amostragem aleatória de


agrupamentos naturais de indivíduos (conglomerados) na população. A
amostragem por conglomerados é útil em populações bastante
dispersas, nas quais se torna impraticável listar e amostrar todos os seus
elementos. Considere, por exemplo, o problema de entrevistar pacientes
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