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Entendendo a abordagem bayesiana na análise de dados médicos - Vídeo do NEJM

Fernando Carbonierimai. 2 - 4 min de leitura

A abordagem bayesiana é uma metodologia estatística que permite analisar e interpretar dados de forma mais flexível em comparação com a abordagem frequentista tradicional. Neste artigo, apresentamos os principais conceitos que médicos devem conhecer sobre a abordagem bayesiana, utilizando um exemplo prático de uma pessoa que deseja comparar a rapidez entre andar de bicicleta e utilizar o transporte público para ir ao trabalho.

Principais conceitos:

Diferença entre abordagens frequentista e bayesiana:

A abordagem frequentista assume que existe uma diferença fixa e desconhecida entre os grupos analisados, e o objetivo é estimar essa diferença a partir dos dados coletados. Os resultados frequentistas são baseados em intervalos de confiança e valores-p, que nos permitem rejeitar ou não a hipótese nula de que não há diferenças entre os grupos.

Por outro lado, a abordagem bayesiana trata a diferença entre os grupos como uma variável aleatória, permitindo considerar que há uma distribuição de possíveis diferenças. Essa abordagem leva em consideração as informações prévias (prior) disponíveis e os dados coletados para determinar a distribuição posterior das diferenças entre os grupos.

Prior, likelihood e posterior:

A análise bayesiana consiste em combinar a informação prévia (prior) com os dados coletados (likelihood) para determinar a distribuição posterior das diferenças entre os grupos. A distribuição prior é baseada em informações anteriores e conhecimento geral sobre o problema em questão, enquanto a likelihood é calculada a partir dos dados coletados no estudo. A distribuição posterior é a combinação dessas duas informações e reflete a probabilidade das possíveis diferenças entre os grupos, dadas as informações prévias e os dados coletados.

Intervalo de credibilidade:

O intervalo de credibilidade é uma medida de incerteza na abordagem bayesiana, análoga ao intervalo de confiança na abordagem frequentista. Um intervalo de credibilidade de 95% indica que há uma probabilidade de 95% de que a verdadeira diferença entre os grupos esteja dentro desse intervalo, considerando as informações prévias e os dados coletados.

Exemplo prático:

Utilizando o exemplo apresentado no vídeo, a pessoa coletou dados sobre o tempo gasto para ir ao trabalho de bicicleta e de transporte público por um ano. A análise bayesiana, levando em consideração as informações prévias e os dados coletados, mostrou que existe uma probabilidade de 95% de que andar de bicicleta seja mais rápido do que usar o transporte público, com um intervalo de credibilidade que varia entre 1 a 10 minutos mais rápido. No entanto, a análise também revelou que há apenas 50% de chance de que andar de bicicleta seja mais de 2 minutos mais rápido, o que indica que o transporte público ainda é uma opção confiável quando necessário.

Conclusão:

A abordagem bayesiana oferece uma maneira mais flexível e informativa de analisar e interpretar dados médicos. Compreender os principais conceitos dessa abordagem estatística pode ajudar os médicos a tomar decisões mais embasadas e personalizadas, levando em conta tanto o conhecimento prévio quanto os dados coletados em estudos específicos.

Ao incorporar a abordagem bayesiana em suas análises, os médicos podem obter uma compreensão mais profunda das incertezas associadas aos resultados e explorar melhor as informações disponíveis para tomar decisões clínicas.

Além disso, essa abordagem permite considerar as variações individuais e as mudanças no contexto, o que é especialmente relevante na prática médica, onde cada paciente é único e as condições podem mudar rapidamente.

Em resumo, a abordagem bayesiana é uma ferramenta poderosa para análise de dados médicos que pode complementar e enriquecer a abordagem frequentista tradicional. Dominar esses conceitos e aplicá-los adequadamente em suas práticas pode auxiliar os médicos na tomada de decisões mais informadas e eficazes no cuidado aos pacientes.