Savassi, LCM. Prevenção Quaternária. Soc. Med. Cirurgica do Pará: Congresso Médico Amazônico, 2012. [online][disponível em https://sites.google.com/site/leosavassi/home/aulas-disponiveis-para-download] [acesso em ##/##/20##]

1. Prevenção Quaternária
Leonardo Cançado Monteiro Savassi
Universidade Federal de Ouro Preto
UNIVERSIDADE FEDERAL DE OURO PRETO
www.medicina.ufop.br
24/04/2012

2. Conceito
• Leavell e Clark (1965):
Micro
tríade ecológica organismo
ambiente indivíduo

3. Conceito
• Leavell e Clark (1965):
Promoção da Proteção Diagnóstico e Limitação Reabilitação
saúde específica tratamento da invalidez
precoces
Prevenção Prevenção Prevenção
primária secundária terciária

4. Conceito
“Prevenção Quaternária é a intervenção que evita ou atenua as
consequências de atividades desnecessárias ou excessivas do
sistema sanitário” (Jamoulle, 1986)

5. Conceito
Proteger pacientes saudáveis de investigações, testes
ou tratamentos desnecessários (Jamoulle, 2003)
…primo non nocere.
…resistência contínua frente ao intervencionismo
médico, ante à medicalização da vida diária e sobre o
abuso a respeito da definição de saúde, de fator de
risco e enfermidade. (Gérvas, 2006)

6. Conceito
Fonte: Sá. Prevenção Quaternária. In: http://news.fm.ul.pt/

7. Conceito
“Movimento voltado para a formação de médicos com
espírito crítico aguçado e aptos a manter o processo de
educação continuada”
“Abordagem que utiliza (...) Epidemiologia Clínica; da
Estatística; da Metodologia Científica; e da Informática para
trabalhar a pesquisa; o conhecimento; e a atuação em
Saúde, com o objetivo de oferecer a melhor informação
disponível para a tomada de decisão”

8. Conceito de: Medicina Baseada em Evidências
“Movimento voltado para a formação de médicos com
espírito crítico aguçado e aptos a manter o processo de
educação continuada”
“Abordagem que utiliza (...) Epidemiologia Clínica; da
Estatística; da Metodologia Científica; e da Informática para
trabalhar a pesquisa; o conhecimento; e a atuação em
Saúde, com o objetivo de oferecer a melhor informação
disponível para a tomada de decisão”

9. Conceito
A Prevenção Quaternária se utiliza da sua
Longitudinalidade do cuidado, da Medicina Baseada
em Evidências e da Epidemiologia clínica para obter a
melhor informação possível para a tomada de decisão
a favor do paciente, evitando os riscos de
intervenções desnecessárias ou mesmo nocivas para o
paciente

10. Usando a MBE

11. Passos para a Busca
I. Formulação adequada da pergunta; F
II. Busca da evidência; I
III. Análise qualitativa da evidência obtida;
R
IV. Análise quantitativa da evidência obtida;
V. Análise de custo-efetividade
E
VI. Avaliação da aplicabilidade dos dados para a
sua prática clínica

12. Estratégia FIRE
Formular uma Pergunta
que possa ser repondida
Buscar Informações
Revisar as informações e
fazer uma avaliação clínica
Empregar os resultados
na Prática

13. questões clínicas bem construídas
Sistematizar é fundamental!
Utiliza-se PICO ou PPR para a formulação adequada:
Pacientes ou População
I ntervenção ou Indicador
Preditor (fat.risco/prognóst./intervenção)
Comparação ou controle
Outcome = desfecho ou Resultado
Buscar as palavras-chave que melhor descrevem os quatro
componentes das questões a se formular.

14. Análise das informações
Nível de evidência
Nível I Ensaio clínico randomizado (ECR) ou revisão sistemática (RS) de ECR com
desfechos clínicos.
Nível II ECR ou RS destes, de menor qualidade
- desfechos substitutos validados
- análise de subgrupos ou hipóteses surgidas a posteriori
- menor rigor metodológico
Estudo observacional, de reconhecido peso científico (coorte ou caso-controle
+ coorte, séries temporais múltiplas ou RS destes estudos)
Nível III ECR com desfechos substitutos não validados
Caso-controle (transversais, retrospectivos)
Nível IV Estudo com desfecho clínico mas com maior potencial de viés (experimento
não comparado, demais estudos observacionais)
Nível V Fórum representativo ou opinião de especialista sem embasamento nas
evidências acima

15. Uma dúvida da prática clínica...
Cenário - A velha e boa TRH
Você atendeu dona Belenina, 60 anos, que consultou no Hospital
Universitário por um AVC, agora já está estável, sem maiores
intercorrências, e você acabou de sair do Congresso Médico
Amazônico onde assistiu a brilhante palestra do prof. Gustavo Gusso
sobre prevenção quaternária. Relendo o prontuário, vê que a
paciente usou Terapia de Reposição Hormonal combinada, e imagina
que a medicação pode ter alguma relação com o AVC. Você conversa
com um outro colega que afirma “com certeza” ter lido sobre os
efeitos protetores da TRH sobre a incidência de AVC há “algum
tempo”. Sua estratégia de busca PICO é...

16. Decreased Risk of Stroke Among Postmenopausal Hormone Users Results From a
National Cohort
Objective: To assess the impact of postmenopausal hormone use on the risk of stroke incidence and stroke
mortality.
Design: Longitudinal study consisting of three data collection waves. The average follow up for cohort
members was 11.9 years (maximum, 16.3 years). Cox proportional hazards regression models were used to
estimate the relative risk of stroke for postmenopausal hormone ever-users compared with never-users.
Participants: A national sample of 1910 (of 2371 eligible) white postmenopausal women who were 55 to 74
years old when examined in 1971 through 1975 as part of the first National Health and Nutrition
Examination Survey and who did not report a history of stroke at that time.
Main Outcome Measure: The main outcome measure was incident stroke (fatal and nonfatal). Events were
determined from discharge diagnosis information coded from hospital and nursing home records and cause
of death information coded from death certificates collected during the follow-up period (1971 through
1987).
Results: There were 250 incident cases of stroke identified, including 64 deaths with stroke listed as the
underlying cause. The age-adjusted incidence rate of stroke among postmenopausal hormone ever-users
was 82 per 10 000 woman-years of follow-up compared with 124 per 10 000 among never-users.
Postmenopausal hormone use remained a protective factor against stroke incidence (relative risk, 0.69;
95% confidence interval, 0.47 to 1.00) and stroke mortality (relative risk, 0.37; 95% confidence interval, 0.14
to 0.92) after adjusting for the baseline risk factors of age, systolic blood pressure, diabetes, body mass
index, smoking, history of hypertension and heart attack, and socioeconomic status.
Conclusions: The results suggest that postmenopausal hormone use is associated with a decrease in risk
of stroke incidence and mortality in white postmenopausal women. (Arch Intern Med. 1993;153:73-79)

18. • 1ª lição: Aprenda a utilizar a Medicina
Baseada em Evidências na sua prática clínica.
Ela é o melhor antídoto contra a
iatrogenia, e, portanto, uma excelente
ferramenta de prevenção quaternária.

19. Usando a Epidemiologia Clínica

20. O que é isto?
-3σ -2 σ -1 σ 0 1σ 2σ 3σ
68,2%
95,0%
99,7%
O valor “normal” de um exame, por convenção, inclui 95% da população saudável

21. Ponto de corte
Vejamos a seguir uma população composta por
pessoas sabidamente diabéticas e pessoas que
comprovadamente não apresentam a doença.
Considera-se diabético aquele paciente que com o
passar do tempo apresentará as complicações em diversos
órgãos, características da doença.
A média de glicemia é superior na população com a
doença do que na população saudável.

22. Ponto de corte
Não Diabéticos
Diabéticos
Ponto de corte
50 90 100 126 140 180 Glicemia (mg/dL)

23. Ponto de corte
Não Diabéticos
Diabéticos
Ponto de
corte
50 90 100 126 140 180 Glicemia (mg/dL)

24. Ponto de corte
Não Diabéticos
Diabéticos
Ponto de
corte
50 90 100 126 140 180 Glicemia (mg/dL)

25. Ponto de corte
O aumento do ponto de corte leva a:
- Aumento de especificidade
- Diminuição de sensibilidade
A diminuição do ponto de corte leva a:
- Diminuição de especificidade
- Aumento de sensibilidade

26. • 2ª lição: CUIDADO ao aceitar passivamente os
pontos de corte de exames propostos em
Guidelines. Eles podem te gerar falsas doenças
com falsas necessidades (ou a falsa sensação
de segurança).

27. Sensibilidade
Probabilidade de um teste ser positivo (ou apresentar
valor alterado) sabendo-se que o paciente examinado é
doente.
É uma característica intrínseca do teste
Pode ser calculada a partir da realização do teste em
uma população de pessoas sabidamente doentes e
verificação do percentual de exames alterados.

28. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

29. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado
Em 100 pacientes doentes, 90 resultados alterados
SENSIBILIDADE = 90%

30. Especificidade
Probabilidade de um teste ser negativo (ou apresentar
valor inalterado) sabendo-se que o paciente examinado
não apresenta a doença relacionada à alteração do
teste.
É uma característica intrínseca do teste
Pode ser calculada a partir da realização do teste em
uma população de pessoas sadias e verificação do
percentual de exames inalterados.

31. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

32. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado
Em 100 pacientes sadios, 90 resultados inalterados
ESPECIFICIDADE = 90%

33. O que é isto?
Onde está o nosso “olho” ao receber o resultado de
um teste de triagem?
Teste
Positivo Negativo Total
Doente a b a+b
Não Doente c d c+d
Total a+c b+d a+b+c+d

34. Desempenho do teste
Suponha um grupo etário de seu território que tem
10% de prevalência de uma doença
Teste
Positivo Negativo Total
Doente 9 1 10
Não Doente 9 81 90
Total 18 82 100

35. Desempenho do teste
Sensibilidade e especificidade são bons indicadores das
qualidades gerais de um teste.
Eles não ajudam a decisão da equipe médica que recebendo um
paciente com resultado positivo precisa avaliar se o paciente está
ou não doente.
Isto ocorre por que o cálculo de sensibilidade e especificidade é
feito a partir de situações em que há certeza sobre o diagnóstico.
Os valores preditivo positivo e negativo refletem a capacidade de
um teste em produzir decisões clínicas corretas.

36. Valor Preditivo Positivo
É a probabilidade de o paciente estar realmente doente
quando seu exame tem resultado positivo.
Seu valor depende não apenas das características
intrínsecas do teste, mas também da prevalência da
doença na população.
O índice de falso-positivos de um teste em valores
percentuais é dado por: 100 – VPP (%)

37. Exemplo 1 – valor preditivo positivo
População composta por 100 pessoas. A
prevalência da doença na população é de 10%.
No total: 90 pessoas sadias e 10 pessoas
doentes

38. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

39. Exemplo 1 – valor preditivo positivo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

40. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

41. Exemplo 1 – valor preditivo positivo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

42. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

43. Doente
18 exames com resultado alterado Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

44. Doente
18 exames com resultado alterado Sadio
Destes apenas 9 são de doentes
Resultado:
inalterado
Valor preditivo positivo = 9x100/18
alterado
Valor preditivo positivo = 50%

45. Exemplo 2 – valor preditivo positivo
População composta por 100 pessoas. A
prevalência da doença na população é de 40%.
No total: 60 pessoas sadias e 40 pessoas
doentes

46. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

47. Exemplo 2 – valor preditivo positivo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

48. Exemplo 2 – valor preditivo positivo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

49. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

50. Exemplo 2 – valor preditivo positivo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

51. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

52. Doente
Sadio
42 exames com resultado alterado
Resultado:
inalterado
alterado

53. Doente
Sadio
42 exames com resultado alterado
Resultado:
Destes 36 são doentes
inalterado
Valor preditivo positivo = 36x100/42 alterado
Valor preditivo positivo = 85,7%

54. • 3ª lição: Conheça a prevalência da doença na
sua população. Ela equivale a probabilidade
pré-teste de uma doença.

55. Valor Preditivo Negativo
É a probabilidade de o paciente não apresentar
determinada doença quando seu exame tem resultado
negativo.
Seu valor depende não apenas das características
intrínsecas do teste, mas também da prevalência da
doença na população.
O índice de falso-negativos de um teste em valores
percentuais é dado por: 100 – VPN (%)

56. Exemplo 1 – valor preditivo negativo
População composta por 100 pessoas. A
prevalência da doença na população é de 10%.
No total: 90 pessoas sadias e 10 pessoas
doentes

57. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

58. Exemplo 1 – valor preditivo negativo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

59. Exemplo 1 – valor preditivo negativo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

60. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

61. Exemplo 1 – valor preditivo negativo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

62. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

63. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado
82 exames com resultado inalterado

64. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado
82 exames com resultado inalterado
Destes 81 não apresentam a doença

65. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado
Valor preditivo negativo = 81x100/82
Valor preditivo negativo = 98,8%

66. Exemplo 2 – valor preditivo negativo
População composta por 100 pessoas. A
prevalência da doença na população é de 40%.
No total: 60 pessoas sadias e 40 pessoas
doentes

67. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

68. Exemplo 2 – valor preditivo negativo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

69. 2.4. Exemplo 2 – valor preditivo negativo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

70. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

71. 2.4. Exemplo 2 – valor preditivo negativo
Realizado exame laboratorial para
todos os pacientes. Características do
exame solicitado:
Sensibilidade: 90%
Especificidade: 90%

72. Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

73. 58 exames com resultado inalterado
Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado

74. 58 exames com resultado inalterado
Destes, 54 não apresentam a doença
Doente
Sadio
Resultado:
inalterado
alterado
Valor preditivo negativo = 54x100/58
Valor preditivo negativo = 93,1%

75. • 4ª lição: Além de conhecer a
prevalência, descubra os VPP e VPN dos testes
que você usa. Eles são mais úteis que
sensibilidade e especificidades em sua
Unidade de Saúde.

76. O “check-up”
• Probabilidade normal
-3σ -2 σ -1 σ 0 1σ 2σ 3σ
68,2%
95,0%
99,7%
O valor “normal” de um exame, por convenção, inclui 95% da população saudável

77. O “mito do check-up”
• Probabilidade de um achado anormal, em
uma pessoa saudável
= 1-p, ou seja, 1- 0,95 = 0,05

78. O “mito do check-up”
• Probabilidade de pelo menos um exame com
resultado falso (3 exames)
= (1-p)x 3 = (0,05) x 3 = 0,15 = 15%

79. O “mito do check-up”
• Probabilidade de pelo menos um exame falso
(12 exames)
= (1-p) x 12 = 0,6 = 60%

80. • 5ª lição: “Prevenir não é melhor que
remediar”. Muitos exames significam muitas
chances de erro do laboratório.

81. Redução de Risco
0,25
RRR = (iT – iC) / iT
Incidência do evento (%)
0,2
0,15
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

82. Redução de Risco
0,25
RRR = (iT – iC) / iT
Incidência do evento (%)
0,2
0,15
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

83. Seminário Conjunto UFMG - HOB
Redução de Risco
0,25
RRR = (iT – iC) / iT
Incidência do evento (%)
0,2
0,15
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

84. Redução de Risco
0,25
RRR = (0,2 – 0,1) / 0,2
Incidência do evento (%)
0,2
0,15
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

85. Redução de Risco
0,25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
0,2
0,15
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

86. Redução de Risco
0,25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
0,2
RAR = iT - iC
0,15
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

87. Redução de Risco
0,25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
0,2
RAR = iT - iC
0,15
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

88. Redução de Risco
0,25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
0,2
RAR = 0,2 – 0,1
0,15
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

89. Redução de Risco
0,25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
0,2
RAR = 0,1
0,15
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

90. Redução de Risco
0,25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
0,2
RAR = 0,1
0,15
NNT = 100 / RAR (absoluto)
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

91. Redução de Risco
0,25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
0,2
RAR = 0,1
0,15
NNT = 100 / 0,1 = 1000
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

92. Redução de Risco
0,25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
0,2
RAR = 0,1
0,15
NNT = 100 / 0,1 = 1000
0,1
0,05
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

93. Redução de Risco
25
Incidência do evento (%)
20
15
10
5
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

94. Redução de Risco
25
RRR = (iT – iC) / iT
Incidência do evento (%)
20
15
10
5
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

95. Redução de Risco
25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
20
15
10
5
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

96. Redução de Risco
25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
20
RAR = iT - iC
15
10
5
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

97. Redução de Risco
25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
20
RAR = 10
15
10
5
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

98. Redução de Risco
25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
20
RAR = 10
15
NNT = 100 / RAR
10
5
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

99. Redução de Risco
25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
20
RAR = 10
15
NNT = 100 / 10 = 10
10
5
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

100. Redução de Risco
25
RRR = 0,5 ou 50%
Incidência do evento (%)
20
RAR = 10
15
NNT = 100 / 10 = 10
10
5
Grupo Tratado
Grupo Controle
0

101. • 6ª lição: RISCO ABSOLUTO e RISCO RELATIVO
são coisas diferentes. Não “compre” qualquer
informação que lhe é dada sem conhecer a
fonte da informação. [use a MBE]

102. Mensagens finais

103. Importante saber:
• Quando e quais doenças “rastrear”?
– Doenças que tenham repercussões
potencialmente graves
– Doenças de prevalência elevada.
– Necessariamente doenças que se conheça bem a
história natural e para as quais exista tratamento
adequado.
[Harvard Medical School de Portugal]
António Vaz Carneiro

104. Cuidado com...
• «marketing do medo» sobrestimação de
situações patológicas na população em geral,
• «medicalização» de fatores de risco, visando
alargar o mercado dos consumidores de
saúde, ou seja, o mercado farmacêutico.

105. Características do teste de rastreio:
– Alta sensibilidade e alta especificidade.
– Testes simples, baratos e seguros.
– Nenhum teste é absolutamente seguro.
– O “rastreio de massa” em pessoas saudáveis
apresenta problemas potenciais (falsos-positivos)
– O rastreio deve ser direcionado para pacientes
que mais se beneficiem, com acompanhamento
garantido.
[Harvard Medical School de Portugal]
António Vaz Carneiro

106. Critérios para um Programa de Rastreio
1. A doença deve representar um problema de saúde pública
relevante, considerando magnitude, transcendência e vulnerabilidade;
2. A história natural da doença/ problema deve ser bem conhecida;
3. Há um estágio pré-clínico (assintomático) bem definido, no qual a
doença possa ser diagnosticada;
4. O benefício da detecção/ tratamento precoce com o rastreio é maior
do que se a condição fosse tratada ao diagnóstico;
5. Os exames que detectam a condição clínica no estágio assintomático
são disponíveis, aceitáveis e confiáveis;
6. O custo do rastreamento/ tratamento de uma condição deve ser
razoável e compatível com o orçamento do sistema de saúde;
7. O rastreamento deve ser um processo contínuo e sistemático.
Wilson e Jungner, 1968 In: [Cadernos da Atenção Básica 29] Rastreamento

107. OBRIGADO
Leonardo C M Savassi
savassi@medicina.ufop.br
sites.google.com/site/leosavassi