{"id":131142,"date":"2020-07-28T15:00:29","date_gmt":"2020-07-28T18:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=131142"},"modified":"2020-07-28T05:50:27","modified_gmt":"2020-07-28T08:50:27","slug":"como-os-cientistas-provam-que-um-medicamento-funciona-contra-uma-doenca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/como-os-cientistas-provam-que-um-medicamento-funciona-contra-uma-doenca\/","title":{"rendered":"Como os cientistas provam que um medicamento funciona contra uma doen\u00e7a?"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Desde que a pandemia come\u00e7ou, cientistas de todo o mundo est\u00e3o em busca de um medicamento que possa combater a covid-19, testando subst\u00e2ncias que j\u00e1 existem para uma poss\u00edvel a\u00e7\u00e3o contra o novo coronav\u00edrus. A causa \u00e9 extremamente nobre: uma cura, ou pelo menos um tratamento auxiliar, podem ser descobertos. O problema \u00e9 que, em um cen\u00e1rio de emerg\u00eancia, acontecem atropelos na ci\u00eancia em busca de uma sa\u00edda milagrosa para a pandemia \u2013 e a\u00ed as evid\u00eancias cient\u00edficas para se estabelecer um tratamento acabam sendo deixadas de lado. Mas, afinal, o que significam essas evid\u00eancias e como se chega nelas?<\/p>\n

O processo varia um pouco de contexto para contexto, mas, em geral, a ci\u00eancia possui uma ferramenta considerada bastante eficaz para testar se um medicamento funciona ou n\u00e3o. Ela se chama \u201cestudo cl\u00ednico randomizado controlado\u201c, conhecido pela sigla em ingl\u00eas RCT. Esse tipo de estudo possui uma s\u00e9rie de regras que ajudam a se certificar de que os resultados de fato mostrar\u00e3o se o rem\u00e9dio testado funciona ou n\u00e3o. Nesses estudos, outras vari\u00e1veis dos pacientes s\u00e3o controladas para n\u00e3o interferir (ou interferir o m\u00ednimo poss\u00edvel) nos resultados.<\/p>\n

Funciona assim: primeiro, a equipe de cientistas precisa de pessoas doentes \u2013 quanto mais, melhor. Essas pessoas ent\u00e3o s\u00e3o dividas, aleatoriamente, em dois grupos. O fato de ser aleat\u00f3rio \u00e9 muito importante (o \u201crandomizado\u201d se refere a isso, j\u00e1 que \u201crandom\u201d \u00e9 aleat\u00f3rio em ingl\u00eas). Isso \u00e9 essencial porque escolher a dedo quem fica em cada grupo pode gerar fatores de confus\u00e3o que atrapalham a interpreta\u00e7\u00e3o resultados. Se um grupo tem muitas pessoas idosas, por exemplo, e a doen\u00e7a em quest\u00e3o se manifesta de forma diferente de acordo com a idade, os resultados das duas amostras provavelmente ser\u00e3o diferentes por causa disso, e n\u00e3o por causa da a\u00e7\u00e3o do rem\u00e9dio.<\/p>\n

Depois da divis\u00e3o, um grupo receber\u00e1 o medicamento testado, enquanto outro grupo, chamado de \u201ccontrole\u201d, recebe um placebo (uma p\u00edlula sem efeito no corpo, por exemplo). \u00c9 sempre prefer\u00edvel que isso seja feito de um modo chamado \u201cduplo-cego\u201d \u2013 ou seja, que nem os pesquisadores e nem os pacientes saibam qual grupo est\u00e1 recebendo o qu\u00ea (obviamente, os pesquisadores t\u00eam acesso a essa informa\u00e7\u00e3o depois, na hora de interpretar os resultados). Isso impede que os grupos sejam tratados de forma diferente pelos pesquisadores. Essa diferen\u00e7a de tratamento pode influenciar at\u00e9 o efeito placebo nos pacientes.<\/p>\n

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\nSeguindo esses passos, \u00e9 poss\u00edvel comparar, ap\u00f3s o fim do per\u00edodo de tratamento estabelecido, os dados dos diferentes grupos. Se o grupo que recebeu o medicamento teve resultados significativamente melhores, \u00e9 muito prov\u00e1vel que esses efeitos positivos possam ser atribu\u00eddos ao medicamento, j\u00e1 que as outras vari\u00e1veis foram controladas. Se n\u00e3o houve muita diferen\u00e7a entre as amostras, o medicamento tamb\u00e9m n\u00e3o fez muita diferen\u00e7a, e provavelmente \u00e9 ineficaz. Tamb\u00e9m h\u00e1 a possibilidade do grupo medicado ter resultados piores, o que indica que os efeitos colaterais do rem\u00e9dio podem ser ainda piores que a pr\u00f3pria doen\u00e7a. \u00c9 por isso que existem contra indica\u00e7\u00f5es de alguns medicamentos dependendo do quadro de sa\u00fade do paciente.<\/p>\n

Se esses passos s\u00e3o suficientes para provar que um medicamento funciona, ent\u00e3o o processo \u00e9 f\u00e1cil, certo? Bem, n\u00e3o exatamente. \u00c9 mais f\u00e1cil descrever um estudo RCT do que de fato coloc\u00e1-lo em pr\u00e1tica. Isso porque existem muitos detalhes a serem levados em conta. O primeiro deles \u00e9 a amostragem: ela precisa ser grande o suficiente para resultar em n\u00fameros estaticamente significativos. Um estudo feito com dezenas de pessoas obviamente tem menos for\u00e7a que um feito com milhares, mesmo se seguirem exatamente os mesmos passos de controle. Em meio a uma pandemia e lidando com uma doen\u00e7a possivelmente fatal, o recrutamento de pacientes \u00e9 ainda mais complicado.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, \u00e9 dif\u00edcil controlar todas as outras vari\u00e1veis para garantir que a \u00fanica diferen\u00e7a entre os grupos \u00e9 receber o medicamento ou n\u00e3o. Isso \u00e9 especialmente verdade para a covid-19, uma doen\u00e7a emergente sobre a qual ainda sabemos pouco. N\u00e3o temos certeza, por exemplo, sobre como caracter\u00edsticas como sexo, ra\u00e7a, tipo sangu\u00edneo, diferen\u00e7as gen\u00e9ticas, h\u00e1bitos de sa\u00fade, condi\u00e7\u00f5es pr\u00e9-existentes e outros fatores atuam na doen\u00e7a. Sabemos apenas que h\u00e1 pessoas que desenvolvem casos leves e assintom\u00e1ticos, enquanto h\u00e1 outras que, por motivos ainda pouco compreendidos, apresentam casos grav\u00edssimos.<\/p>\n

\u00c9 por isso que uma amostragem significativa e uma randomiza\u00e7\u00e3o bem feita s\u00e3o consideradas essenciais para a ci\u00eancia: se o grupo do placebo e o grupo do medicamento apresentarem resultados diferentes, mesmo que cada grupo tenha caracter\u00edsticas diversas dentro de si, isso indica que a disparidade muito provavelmente \u00e9 resultado do uso do rem\u00e9dio.<\/p>\n

Para entender melhor essa l\u00f3gica, \u00e9 s\u00f3 pensar em um exemplo contr\u00e1rio: imagine que um grupo de pessoas relativamente mais jovens receba um medicamento, e um outro grupo de pessoas mais velhas receba um placebo. Se, no final dos testes, o primeiro grupo apresentar uma taxa maior de recupera\u00e7\u00e3o que o segundo, pode ser que o medicamento seja eficaz \u2013 mas tamb\u00e9m pode ser que o pr\u00f3prio sistema imunol\u00f3gico daquele grupo tenha conseguido combater melhor o pat\u00f3geno do que o segundo grupo. Nesse caso, o medicamento n\u00e3o fez diferen\u00e7a, apesar do primeiro grupo ter se recuperado perfeitamente bem.<\/p>\n

Por fim, h\u00e1 v\u00e1rios outros detalhes que variam dependendo do estudo, doen\u00e7a e medicamento. Alguns deles s\u00e3o a dose utilizada, o tempo do tratamento, quais outros cuidados ser\u00e3o administrados juntamente com o medicamento, entre outros. Isso tudo deve ser levado em conta para verificar se um estudo de fato foi bem feito ou n\u00e3o.<\/p>\n

Exatamente por ser quase imposs\u00edvel fazer um estudo 100% perfeito \u00e9 que a ci\u00eancia utiliza uma outra ferramenta para minimizar os erros. \u00c9 a famosa revis\u00e3o por pares: um processo em que a pesquisa \u00e9 lida e analisada por outros cientistas que entendem da mesma \u00e1rea antes de ser publicada. Esses outros pesquisadores v\u00e3o avaliar se o estudo foi bem feito e se seus resultados de fato s\u00e3o relevantes para afirmar algo sobre a efic\u00e1cia do medicamento ou n\u00e3o. Em geral, espera-se que revistas cient\u00edficas mais respeitadas tenham uma an\u00e1lise mais criteriosa, a fim de selecionar apenas os artigos de alta qualidade.<\/p>\n

Resumindo: a melhor maneira de se provar se um medicamento funciona ou n\u00e3o \u00e9 usando um estudo cl\u00ednico randomizado controlado, preferencialmente duplo-cego e com placebo, que tenha uma amostragem significativa e revisado por pares e publicado em uma revista cient\u00edfica. Mas n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 isso. Na verdade, n\u00e3o basta um, e sim v\u00e1rios estudos do tipo mostrando a efic\u00e1cia (ou n\u00e3o) de um medicamento. \u00c9 algo demorado e criterioso, mas \u00e9 a melhor maneira que a ci\u00eancia encontrou para minimizar o vi\u00e9s humano e chegar a um resultado objetivo, que de fato fa\u00e7a uma diferen\u00e7a. Afinal, qualquer pesquisador pode torcer para que o seu experimento apresente resultados inovadores, seja comprovando que um medicamento funciona ou que n\u00e3o funciona \u2013 mas esse desejo n\u00e3o pode se refletir nos resultados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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