AACR 2019: Significância Estatística versus Significância Clínica: discussões sobre o valor de p

Medida é tradicionalmente empregada para determinar o valor de uma descoberta científica 

Por Vinicius Fernando Calsavara, pesquisador/estatístico do Núcleo de Epidemiologia e Estatística em Câncer (NEECan) do A.C.Camargo Cancer Center

Em diversas áreas do conhecimento, o uso de técnicas estatísticas vem crescendo vigorosamente em pesquisas, principalmente, em Oncologia. Todos os dias, profissionais da saúde como enfermeiros, nutricionistas, médicos, entre outros, recebem informações provenientes de análises de dados, porém nem sempre com informações claras e de fácil interpretação. Em diversas situações, estudos e pesquisadores cometem equívocos ao se deterem apenas às conclusões dos resultados estatísticos, como o valor de p (ou p-value) de um teste de hipóteses.

Em eventos científicos, seminários ou aulas é muito comum pesquisadores mencionarem que não encontraram uma diferença entre dois grupos porque a diferença não foi estatisticamente significante (valor de p>0,05). Porém, ao mostrar uma tabela ou um gráfico fica evidente a diferença clínica entre os dois grupos. 

Nesse sentido, durante o AACR 2019, no sábado (30/03), o pesquisador Yu Shyr da Vanderbilt University Medical Center abordou o uso indiscriminado, por parte de alguns cientistas, do valor de p e as suas consequências na pesquisa. Durante a conferência, Yu Shyr apresentou uma análise de 791 artigos publicados em cinco revistas internacionais, recentemente publicado na Nature, em que 51% das pesquisas fizeram uma interpretação equivocada dos resultados encontrados, ou seja, a maioria dos estudos encontrou resultados estatisticamente não significativos, porém foram interpretados como não haver “diferença” ou sem “efeito” clínico.

O valor de p é tradicionalmente empregado para determinar “significância” de uma descoberta. É dito ser significativo um achado quando o valor de p é igual ou inferior a 5%. O limiar de 5% tornou-se uma espécie de pré-requisito para publicações no meio acadêmico. No entanto, a Associação de Estatística dos Estados Unidos (ASA, na sigla em inglês) condena tanto as interpretações de informações do valor de p quanto ao uso indiscriminado do limiar de 5%. Como mencionado por Ron Wassertein, diretor-executivo da ASA, “o valor de p nunca pretendeu ser um substituto para o raciocínio científico”. 

Desse modo, é importante enfatizar que conclusões estatísticas são diferentes das conclusões do estudo. As análises estatísticas evidenciam argumentos para as conclusões do trabalho, mas as decisões não dependem somente de resultados de testes, como também de fatores associados ao tipo do estudo, aleatorização dos pacientes, custos associados às intervenções, riscos, magnitude dos efeitos, limitações, tamanho da amostra, etc.  Sendo assim, as conclusões de um estudo devem ser fundamentadas em todas as informações relacionadas, e não somente em valores de p.