WEBVTT

00:00:07.035 --> 00:00:11.119
"Uma simples vitamina pode reduzir
o teu risco de doença cardíaca".

NOTE Paragraph

00:00:11.532 --> 00:00:14.950
"Comer chocolate reduz
o 'stress' estudantil".

NOTE Paragraph

00:00:15.522 --> 00:00:19.822
"Um novo fármaco prolonga a vida
de pacientes com uma doença rara".

NOTE Paragraph

00:00:20.431 --> 00:00:23.310
Cabeçalhos sobre saúde como estas
são publicadas diariamente,

00:00:23.329 --> 00:00:26.392
por vezes até contrariando-se
uns aos outros.

00:00:26.402 --> 00:00:30.380
Pode haver uma desconexão entre cabeçalhos
generalistas e que captam a atenção

00:00:30.418 --> 00:00:34.967
e os resultados específicos e incrementais
da investigação médica que relatam.

NOTE Paragraph

00:00:35.071 --> 00:00:38.856
Como podemos evitar ser
enganados pelos cabeçalhos?

00:00:39.357 --> 00:00:42.794
A melhor forma de verificar 
a credibilidade de um cabeçalho

00:00:42.813 --> 00:00:45.737
é olhar para a investigação
original que relata.

00:00:45.841 --> 00:00:48.475
Arranjámos um cenário
hipotético de investigação

NOTE Paragraph

00:00:48.513 --> 00:00:50.609
para cada um destes cabeçalhos.

00:00:50.699 --> 00:00:53.573
Continua a ver para 
a explicação do primeiro exemplo;

00:00:53.611 --> 00:00:56.387
depois pára no cabeçalho
e responde à pergunta.

00:00:56.447 --> 00:00:58.649
Estes são cenários simplificados.

00:00:58.678 --> 00:01:02.741
Um estudo verídico detalharia 
mais factores e como os considerou

00:01:02.827 --> 00:01:05.018
mas, para o objectivo deste exercício,

00:01:05.047 --> 00:01:08.311
assume que toda a informação 
de que precisas está incluída.

00:01:11.068 --> 00:01:14.183
Vamos começar por considerar
os efeitos cardiovasculares

00:01:14.221 --> 00:01:17.068
de uma vitamina, Healthium.

00:01:17.125 --> 00:01:19.972
O estudo descobre que
os participantes que tomam Healthium

00:01:20.001 --> 00:01:24.142
têm um maior nível de colesterol 
saudável do que os que tomam um placebo.

00:01:24.199 --> 00:01:28.169
Os seus níveis são semelhantes
a pessoas com níveis naturalmente altos

00:01:28.188 --> 00:01:30.039
deste tipo de colesterol.

00:01:30.086 --> 00:01:33.741
Estudos anteriores mostraram que pessoas
com níveis naturalmente elevados

NOTE Paragraph

00:01:33.770 --> 00:01:37.355
de colesterol saudável têm
menos risco de doenças cardíacas.

00:01:37.441 --> 00:01:40.105
Então o que torna este
cabeçalho enganador:

NOTE Paragraph

00:01:40.162 --> 00:01:43.636
"Healthium reduz o risco
de doenças cardíacas"?

00:01:44.341 --> 00:01:48.721
O problema com o cabeçalho
é que o estudo não investigou

00:01:48.768 --> 00:01:51.601
se o Healthium diminuía
o risco de doenças cardíacas.

00:01:51.648 --> 00:01:53.848
Mediu apenas o impacto do Healthium

00:01:53.877 --> 00:01:56.873
nos níveis deste colesterol em particular.

00:01:56.902 --> 00:02:00.171
O facto de as pessoas com níveis 
naturalmente altos deste colesterol

00:02:00.180 --> 00:02:02.054
terem menor risco de enfartes

00:02:02.082 --> 00:02:04.629
não significa que o mesmo
seja verdade para as pessoas

NOTE Paragraph

00:02:04.676 --> 00:02:07.922
que elevam os seus níveis
de colesterol com Healthium.

00:02:07.961 --> 00:02:10.323
Agora que desvendámos o caso do Healthium,

00:02:10.342 --> 00:02:13.752
tenta decifrar um mistério
particularmente interessante:

00:02:13.762 --> 00:02:17.082
a relação entre
comer chocolate e o "stress".

00:02:17.321 --> 00:02:20.301
Este estudo hipotético
recruta 10 estudantes.

00:02:20.386 --> 00:02:23.531
Metade consome
uma dose diária de chocolate,

00:02:23.559 --> 00:02:25.372
enquanto a outra metade se abstém.

00:02:25.410 --> 00:02:28.501
Como colegas, eles têm o mesmo horário.

00:02:28.701 --> 00:02:32.594
No fim do estudo, aqueles que comem
chocolate têm menos "stress"

NOTE Paragraph

00:02:32.603 --> 00:02:35.165
do que a metade que não come.

00:02:35.451 --> 00:02:37.482
Qual é o erro com este cabeçalho:

NOTE Paragraph

00:02:37.539 --> 00:02:41.146
"Comer chocolate reduz
o nível de 'stress' em estudantes"?

00:02:43.448 --> 00:02:48.441
É muito difícil concluir algo sobre alunos
em geral, a partir de uma amostra de dez.

00:02:48.460 --> 00:02:52.124
Isto porque quanto menor for o número
de participantes numa amostra aleatória

00:02:52.152 --> 00:02:55.036
menor é a probabilidade 
de essa amostra representar

00:02:55.055 --> 00:02:57.934
a população alvo como um todo.

00:02:58.067 --> 00:03:02.594
Por exemplo, se a população de estudantes
for metade homens, metade mulheres,

00:03:02.670 --> 00:03:05.022
a probabilidade de escolher
uma amostra de 10,

00:03:05.079 --> 00:03:09.744
com um desvio de 70% para homens 
e 30% para mulheres, é de 12%.

00:03:10.144 --> 00:03:15.654
Numa amostra de 100, isso teria
menos de 0,0025% de probabilidade

00:03:15.693 --> 00:03:17.525
e numa de 1000,

00:03:17.582 --> 00:03:22.052
a probabilidade seria
de menos de 6 x 10^-36.

NOTE Paragraph

00:03:22.795 --> 00:03:25.279
Da mesma forma, com menos participantes,

00:03:25.317 --> 00:03:29.330
cada resultado individual tem maior
impacto sobre os resultados finais

00:03:29.435 --> 00:03:32.550
e, portanto, pode desviar tendências.

00:03:32.692 --> 00:03:37.490
Mas há boas razões para os cientistas
realizarem estudos pequenos.

00:03:37.566 --> 00:03:39.373
Começando com uma amostra pequena,

00:03:39.402 --> 00:03:42.124
podem avaliar se os resultados
são promissores

00:03:42.181 --> 00:03:45.139
para se realizar um estudo
mais compreensivo e mais caro.

00:03:45.205 --> 00:03:48.732
Alguns estudos requerem 
participantes muito específicos

00:03:48.761 --> 00:03:51.799
tornando praticamente impossível
recrutar grandes números.

00:03:51.999 --> 00:03:54.329
A chave é a reprodutibilidade.

00:03:54.405 --> 00:03:57.629
Se um artigo retira uma conclusão
de um estudo pequeno,

00:03:57.629 --> 00:03:59.744
essa conclusão pode ser suspeita,

00:03:59.772 --> 00:04:03.022
mas, se for baseada em muitos estudos
com resultados semelhantes,

00:04:03.099 --> 00:04:04.651
é mais credível.

NOTE Paragraph

00:04:04.699 --> 00:04:06.919
Ainda temos mais um "puzzle".

00:04:07.080 --> 00:04:11.832
Neste cenário, um estudo testa
uma nova droga para uma doença rara fatal.

00:04:11.899 --> 00:04:14.156
Numa amostra de 2000 pacientes,

00:04:14.203 --> 00:04:17.636
os que começam a tomar a droga
depois do diagnóstico

00:04:17.636 --> 00:04:20.794
vivem mais do que os que tomam um placebo.

NOTE Paragraph

00:04:21.052 --> 00:04:23.642
Agora, a questão é ligeiramente diferente.

00:04:23.708 --> 00:04:27.954
O que mais gostarias de saber
antes de decidir se o cabeçalho

00:04:28.012 --> 00:04:33.228
"Nova droga prolonga a vida de pacientes
com doença rara" é justificado?

NOTE Paragraph

00:04:34.902 --> 00:04:36.595
Antes de decidir,

00:04:36.643 --> 00:04:40.772
devias querer saber quanto tempo 
a droga prolongou a vida destes pacientes.

00:04:40.792 --> 00:04:44.791
Por vezes, um estudo pode ter
resultados cientificamente válidos,

00:04:44.810 --> 00:04:48.100
mas que não têm tradução no mundo real.

00:04:48.243 --> 00:04:52.941
Por exemplo, um estudo clínico real 
de um fármaco contra o cancro do pâncreas

00:04:53.055 --> 00:04:57.133
descobriu um aumento
da esperança de vida em dez dias.

NOTE Paragraph

00:04:57.457 --> 00:05:00.391
A próxima vez que vires um
cabeçalho médico surpreendente

00:05:00.429 --> 00:05:03.520
espreita para a ciência
a que ele se refere.

00:05:03.796 --> 00:05:07.316
Mesmo quando os artigos completos
não estão disponíveis sem pagar uma taxa

00:05:07.335 --> 00:05:10.101
podes encontrar o sumário
do "design" experimental

00:05:10.148 --> 00:05:13.243
e os resultados disponíveis
em resumos gratuitos

00:05:13.291 --> 00:05:16.103
ou mesmo no texto do artigo noticioso.

00:05:16.361 --> 00:05:19.775
É excitante ver investigação
científica falada nas notícias

00:05:19.794 --> 00:05:23.343
e é importante perceber
os resultados dos estudos.