1
00:00:07,035 --> 00:00:11,119
"Uma simples vitamina pode reduzir
o teu risco de doença cardíaca".

2
00:00:11,532 --> 00:00:14,950
"Comer chocolate reduz
o 'stress' estudantil".

3
00:00:15,522 --> 00:00:19,822
"Um novo fármaco prolonga a vida
de pacientes com uma doença rara".

4
00:00:20,431 --> 00:00:23,310
Cabeçalhos sobre saúde como estas
são publicadas diariamente,

5
00:00:23,329 --> 00:00:26,392
por vezes até contrariando-se
uns aos outros.

6
00:00:26,402 --> 00:00:30,380
Pode haver uma desconexão entre cabeçalhos
generalistas e que captam a atenção

7
00:00:30,418 --> 00:00:34,967
e os resultados específicos e incrementais
da investigação médica que relatam.

8
00:00:35,071 --> 00:00:38,856
Como podemos evitar ser
enganados pelos cabeçalhos?

9
00:00:39,357 --> 00:00:42,794
A melhor forma de verificar 
a credibilidade de um cabeçalho

10
00:00:42,813 --> 00:00:45,737
é olhar para a investigação
original que relata.

11
00:00:45,841 --> 00:00:48,475
Arranjámos um cenário
hipotético de investigação

12
00:00:48,513 --> 00:00:50,609
para cada um destes cabeçalhos.

13
00:00:50,699 --> 00:00:53,573
Continua a ver para 
a explicação do primeiro exemplo;

14
00:00:53,611 --> 00:00:56,387
depois pára no cabeçalho
e responde à pergunta.

15
00:00:56,447 --> 00:00:58,649
Estes são cenários simplificados.

16
00:00:58,678 --> 00:01:02,741
Um estudo verídico detalharia 
mais factores e como os considerou

17
00:01:02,827 --> 00:01:05,018
mas, para o objectivo deste exercício,

18
00:01:05,047 --> 00:01:08,311
assume que toda a informação 
de que precisas está incluída.

19
00:01:11,068 --> 00:01:14,183
Vamos começar por considerar
os efeitos cardiovasculares

20
00:01:14,221 --> 00:01:17,068
de uma vitamina, Healthium.

21
00:01:17,125 --> 00:01:19,972
O estudo descobre que
os participantes que tomam Healthium

22
00:01:20,001 --> 00:01:24,142
têm um maior nível de colesterol 
saudável do que os que tomam um placebo.

23
00:01:24,199 --> 00:01:28,169
Os seus níveis são semelhantes
a pessoas com níveis naturalmente altos

24
00:01:28,188 --> 00:01:30,039
deste tipo de colesterol.

25
00:01:30,086 --> 00:01:33,741
Estudos anteriores mostraram que pessoas
com níveis naturalmente elevados

26
00:01:33,770 --> 00:01:37,355
de colesterol saudável têm
menos risco de doenças cardíacas.

27
00:01:37,441 --> 00:01:40,105
Então o que torna este
cabeçalho enganador:

28
00:01:40,162 --> 00:01:43,636
"Healthium reduz o risco
de doenças cardíacas"?

29
00:01:44,341 --> 00:01:48,721
O problema com o cabeçalho
é que o estudo não investigou

30
00:01:48,768 --> 00:01:51,601
se o Healthium diminuía
o risco de doenças cardíacas.

31
00:01:51,648 --> 00:01:53,848
Mediu apenas o impacto do Healthium

32
00:01:53,877 --> 00:01:56,873
nos níveis deste colesterol em particular.

33
00:01:56,902 --> 00:02:00,171
O facto de as pessoas com níveis 
naturalmente altos deste colesterol

34
00:02:00,180 --> 00:02:02,054
terem menor risco de enfartes

35
00:02:02,082 --> 00:02:04,629
não significa que o mesmo
seja verdade para as pessoas

36
00:02:04,676 --> 00:02:07,922
que elevam os seus níveis
de colesterol com Healthium.

37
00:02:07,961 --> 00:02:10,323
Agora que desvendámos o caso do Healthium,

38
00:02:10,342 --> 00:02:13,752
tenta decifrar um mistério
particularmente interessante:

39
00:02:13,762 --> 00:02:17,082
a relação entre
comer chocolate e o "stress".

40
00:02:17,321 --> 00:02:20,301
Este estudo hipotético
recruta 10 estudantes.

41
00:02:20,386 --> 00:02:23,531
Metade consome
uma dose diária de chocolate,

42
00:02:23,559 --> 00:02:25,372
enquanto a outra metade se abstém.

43
00:02:25,410 --> 00:02:28,501
Como colegas, eles têm o mesmo horário.

44
00:02:28,701 --> 00:02:32,594
No fim do estudo, aqueles que comem
chocolate têm menos "stress"

45
00:02:32,603 --> 00:02:35,165
do que a metade que não come.

46
00:02:35,451 --> 00:02:37,482
Qual é o erro com este cabeçalho:

47
00:02:37,539 --> 00:02:41,146
"Comer chocolate reduz
o nível de 'stress' em estudantes"?

48
00:02:43,448 --> 00:02:48,441
É muito difícil concluir algo sobre alunos
em geral, a partir de uma amostra de dez.

49
00:02:48,460 --> 00:02:52,124
Isto porque quanto menor for o número
de participantes numa amostra aleatória

50
00:02:52,152 --> 00:02:55,036
menor é a probabilidade 
de essa amostra representar

51
00:02:55,055 --> 00:02:57,934
a população alvo como um todo.

52
00:02:58,067 --> 00:03:02,594
Por exemplo, se a população de estudantes
for metade homens, metade mulheres,

53
00:03:02,670 --> 00:03:05,022
a probabilidade de escolher
uma amostra de 10,

54
00:03:05,079 --> 00:03:09,744
com um desvio de 70% para homens 
e 30% para mulheres, é de 12%.

55
00:03:10,144 --> 00:03:15,654
Numa amostra de 100, isso teria
menos de 0,0025% de probabilidade

56
00:03:15,693 --> 00:03:17,525
e numa de 1000,

57
00:03:17,582 --> 00:03:22,052
a probabilidade seria
de menos de 6 x 10^-36.

58
00:03:22,795 --> 00:03:25,279
Da mesma forma, com menos participantes,

59
00:03:25,317 --> 00:03:29,330
cada resultado individual tem maior
impacto sobre os resultados finais

60
00:03:29,435 --> 00:03:32,550
e, portanto, pode desviar tendências.

61
00:03:32,692 --> 00:03:37,490
Mas há boas razões para os cientistas
realizarem estudos pequenos.

62
00:03:37,566 --> 00:03:39,373
Começando com uma amostra pequena,

63
00:03:39,402 --> 00:03:42,124
podem avaliar se os resultados
são promissores

64
00:03:42,181 --> 00:03:45,139
para se realizar um estudo
mais compreensivo e mais caro.

65
00:03:45,205 --> 00:03:48,732
Alguns estudos requerem 
participantes muito específicos

66
00:03:48,761 --> 00:03:51,799
tornando praticamente impossível
recrutar grandes números.

67
00:03:51,999 --> 00:03:54,329
A chave é a reprodutibilidade.

68
00:03:54,405 --> 00:03:57,629
Se um artigo retira uma conclusão
de um estudo pequeno,

69
00:03:57,629 --> 00:03:59,744
essa conclusão pode ser suspeita,

70
00:03:59,772 --> 00:04:03,022
mas, se for baseada em muitos estudos
com resultados semelhantes,

71
00:04:03,099 --> 00:04:04,651
é mais credível.

72
00:04:04,699 --> 00:04:06,919
Ainda temos mais um "puzzle".

73
00:04:07,080 --> 00:04:11,832
Neste cenário, um estudo testa
uma nova droga para uma doença rara fatal.

74
00:04:11,899 --> 00:04:14,156
Numa amostra de 2000 pacientes,

75
00:04:14,203 --> 00:04:17,636
os que começam a tomar a droga
depois do diagnóstico

76
00:04:17,636 --> 00:04:20,794
vivem mais do que os que tomam um placebo.

77
00:04:21,052 --> 00:04:23,642
Agora, a questão é ligeiramente diferente.

78
00:04:23,708 --> 00:04:27,954
O que mais gostarias de saber
antes de decidir se o cabeçalho

79
00:04:28,012 --> 00:04:33,228
"Nova droga prolonga a vida de pacientes
com doença rara" é justificado?

80
00:04:34,902 --> 00:04:36,595
Antes de decidir,

81
00:04:36,643 --> 00:04:40,772
devias querer saber quanto tempo 
a droga prolongou a vida destes pacientes.

82
00:04:40,792 --> 00:04:44,791
Por vezes, um estudo pode ter
resultados cientificamente válidos,

83
00:04:44,810 --> 00:04:48,100
mas que não têm tradução no mundo real.

84
00:04:48,243 --> 00:04:52,941
Por exemplo, um estudo clínico real 
de um fármaco contra o cancro do pâncreas

85
00:04:53,055 --> 00:04:57,133
descobriu um aumento
da esperança de vida em dez dias.

86
00:04:57,457 --> 00:05:00,391
A próxima vez que vires um
cabeçalho médico surpreendente

87
00:05:00,429 --> 00:05:03,520
espreita para a ciência
a que ele se refere.

88
00:05:03,796 --> 00:05:07,316
Mesmo quando os artigos completos
não estão disponíveis sem pagar uma taxa

89
00:05:07,335 --> 00:05:10,101
podes encontrar o sumário
do "design" experimental

90
00:05:10,148 --> 00:05:13,243
e os resultados disponíveis
em resumos gratuitos

91
00:05:13,291 --> 00:05:16,103
ou mesmo no texto do artigo noticioso.

92
00:05:16,361 --> 00:05:19,775
É excitante ver investigação
científica falada nas notícias

93
00:05:19,794 --> 00:05:23,343
e é importante perceber
os resultados dos estudos.