, ., ...111

Metodologill de itrvestigllfllo

Cienda e Cmnportamento Introdu~iio aos M'etodos de Investiga~o

RIIIIfiro Vuissiltw

Considera~oes previas

Epistemologia: saber e ciencia ./ SisttSmica (TGS)

Fase conceptual ./ Escolha do tema ./ Revisilo bibliognifica

• Fontes e documentos ./ Planeamento: elaborayao do projecto

• Apresentavao do tema/objecto de estudo • Enquadramento te6rico de referencia

• Formul~ao do modelo • Variliveis no quadro do modelo

• De:fini¢o do problema/ldenti.fi~o does) objectivo(s) - pergunta de partida • Explici~/formulayao da hip6tese

./ Cronograma do desenvolvimento de actividades

Metod0

Etiea ./ Queste>es eticas e de humanismo

Desenho (eseolhas metodol6gieas) ./ Populayao e amostragem ./ Natureza (aspectos gerais)

• Variaveis • Nominais, ordinais e intervalares/contlnuas

• Estudos • Transversais e estudos longitudinais • Descritivos, comparativos e/ou de relacionamento

./ Instrumentos de medida para recolha de dados • Questionanos, inventlirios, escalas e testes

./ Procedimentos

Fase empirica ./ Trabalho de campo ./ Analise ./ Discussao/interpretayao dos resultados

Aspectos praticos ./ 0 computador como instrumento de investigay8.0 ./ Comunicayao dos resultados

• Redac¢o do relat6rio • Apresent~ao

Bibliografia

3

-----

Metodologill de investiga¢o

Ciencia e C4~portaJilento

IntrodD~io aos Metodos de Investiga~o

Ramiro. Vei'ls$img

Considera~oes previas Objectivo . Ultrapassando a mem dedu~ da f6rmu1a, mais do que apresentar tecnicas ou instromentos, este workshop pretende discutir alguns conceitos seminais estruturantes para uma possivel .framework do trabalho de investig~.

Apresental;io (...)

1. Epistemologia: saber e ciencia

"If science is not to degenerate into a medley of ad hoc hypotheses. it must become philosophical and must enter upon a through criticism of its own foll1ldations. "

Alfred North Whitehead (Science and The Modem World)

EvoloyllD e ontogenia Da cri~ (fiat lux) Ii evoluyfio Morfogenese gestBltica

Meio Uquido, amonomia, ontogenese Nascimento fisico e mental

Evolu~ do conhecimento: Construyfio do mundo

Reconhecimento de formas / padr5es Esp~

Tempo: tendencias e previsibilidade ExtensOes hurnanas

RevoluyllD industrial e terceira vaga Hierarqui~lID do conhecimento formal .

Da contemplayao realista Ii sociologia

2. Sistemica (TG$)

Termodinamica Segundo principio: uma transfonnay3o cujo (mico resultado final seja transferir calor de urn corpo a dada temperatura para outro corpo a temperatura mais elevada e impossivel. Este postuIado prey! que num sistema energeticamente isolado as diferen~ de temperatura tendem a anular-se espontaneamente, isto 6, no interior de tal sistema a temperatura e uniforme, nao podendo aparecer diferen~ de potencial Mrmico entre diferentes regiOes. Ora urn sistema nestas condiyOes de isolamento, tal como 0 Universo, tende para a degI'lldayao energetica, o que se traduz na entropia Primeiro principio (cia conserval;io da energia): cia equival8ncia entre calor e trabalho· mecamco resulta a impossibilidade de construir uma m3quina que possa criar energia na medida em que a variayDo de energia de urn sistema durante qualquer transfo~ 6 igual Ii quantidade de energia que 0 sistema recebe cia sua vizinllanya. Se nenhuma forya externa actua sobre 0 sistema, a energia manMm-se constante. Exemplificando 0 seu significado e compatibilidade atraves do simples movimento de urn gas concentrado em urn de dois compartimentos comunicantes de urn sistema fechado para 0 exterior e expandindo-se de urn para 0 outro ate acompleta homogeneidade. Vejamos entao 0 que acontece: (1) Fenomeno cia conserva~o: a quantidade de gas existente no sistema no inicio e no tim do processo e rigorosamente a mesma (2) Fenomeno probabilista: 6 0 movimento browniano, que explica simultaneamente 0

aparecimento de urn claro fluxo d.ireccional que perdura enquanto houv~ diferenyag de densidade no sistema, 0

enfraquecimento progressivo deste fluxo e a compens~ das passagens iima vez atingicla a homogeneidade. (3) Fenomeno de transformal;io cia energia: se a exisWncia de urn fluxo orientado permite produzir inicialmente urn

5

Mesttvdo em hiqllilztria e 8f11lde MeJItaJ

movimento utilizavel pelo homem, esta possibilidade decresce e desaparece Amedida que a passagcm em ambos os sentidos se compensa. (4) Fenomeno de orienta~o e irrevenibilidade do tempo: de facto 0 sistema tern uma dimensao diacr6nica, designadamente a da sua de~Bo irreversfveI, posta que as probabilidades que 0

conduziram aentropia tam.b6m 0 mantBm nessa si~.

o dem6nio de Mowell- Ao conceber dois recintos comunicantes com moleculas rapidas e lentas, conclufmos atr8s que elas se misturavam ate compensar as diferen9as de temperatura. James Clm Maxwell criou urn ente hipotetico que, de dimensOes microsc6picas, estaria postado no orificio de comuni~ entre os dois recintos cheios de urn gas de forma a deixar passar num sentido as molCculas de elevada energia e no outro somente as lentas. Ao provocar um gradiente de temperatura sem consumo aparente de energia este dem6nio era a antftese do de Laplace pois que actuava no. mundo Abase da info~ recebida, designadamente sobre a velocidade da molecula que se aproximava do furo. Separar molecuIas lentas e rBpidas, porem, e criar ordem a partir da entropia inicial, 0 que vai contra 0 Z' principio da termodindmica, permitindo criar wna fonte de energia disponivel. E a flecha do tempo nBo contempla impossfveis como 0 do copo partido que se recomp('ie ou 0 do ~r que salta da 3gua para 0 trampolim quando passamos 0 filme vIdeo para tras. Com efeito, a recolha de info~ sobre as velocidades das mol6culas n8D e gratuita, antes consome necessanamente um.a cem quantidade de energia que no balan~ final compensa exactamente a diminuiyao de entropia do sistema. Temos pois que qualquer medida / aquisiyao de infunn~ supOe um.a int:erll.cy8o consumidora de energia; e aqui reside a equivalBncia de infu~ e neguemropia.

Defini~ de sistema pelos objectivos Sub-sistemas - elementos - e supersistemas Trocas de infonn~ em sistemas abertos Neguentropia / complexidade / infu~

Homeostasia (Cannon) Auto-regul~ por retroalimen~

Causalidade linear versus circular Crise

Personalidade e 0 metassistema que resulta da inte~ do sistema pessoa com 0 sistema sociedade. (Ashby)

A psicopatologia mostra clanunente que a disfiu19iJo mental euma perturbayiJo de urn sistema, muito mais do que uma perda de fun90es isoladas. (Bertalanffy)

Metodologill de investiga¢o

Fase conceptual 1. Escolha do tems

2. Revisio bibliognifica

2.1. Fontes e documentos

3. Planeamento: elabora~o do projecto

3.1. Apresenta~o do tema/objecto de estudo

3.2. Enquadramento teOrico de refer8ncia

3.2.1. Formula~ do modelo

3.2.2. VariAveis no quadro do modelo

3.3. Defini~o do problema I identifica~o do(s) objectivo(s) - pergunta de partida

3.4. EJ:plicita~o/rormula~o da bip6tese

4. Cronograma

7

------- ­ --- ­

MestrtUlo em Psiquiotrill e Sailtle Menttll

Metodo

Rtiea 1. Questoes eticas e de humanismo

1.1. Publica~o e acesso aos dados

1.2. Confidencialidade e privacidade

1.3. Rela~o riscoslbeneficios

1.4. CODseotimento livre e esclarecido

1.4.1. Pessoas vulneraveis

1.5. Comissoes de etica

Desenho (escolhas metodol6gicas) 1. Popula~o e amostragem

2. Natureza (aspectos gerais)

2.1. Variaveis nominais, ordinais e intervalareslcontinuas

2.2. Estudos transversais e longitudinais

2.3. Estudos descritivos, comparativos e10D de relacionamento

• Analise descritiva

• . Organizar os dados

QU!IIldo recolhemos infoImayllo sabre uma detenninada earacteristica de uma popu~l1.o ou grupo populacional, come~amos por proceder as necessBrias avalill9OeS, isto e, comeyamos por coligir os nossos dados, para depois enta.o proceder a uma org~ que nos permita sumaria-los.

• Distribui~es de frequencia

E uma das primeiras coisas que habitualmente fazemos econtar quantas vezes ocorre urn determinado valor, isto e, calcular a sua frequencia. E se fOImoS representar esta frequfncia graficamente, colocando em abcissa os valores cia earacteristica a ser descrita, e em ordenada a frequencia com que ocorre este ou aquele valor, ou classe de valores, obteremos urn grMico a que se chama histograma; mais al6m. se 1rayarmos uma Iinha lig!lIldo sucessivamente 0 ponto central do topo de carla coluna ao cia coluna adjacente, obteremos uma linha quebrada que se chama polfgono de frequencias. Om aconteee que, atmves da maior precisl1.o cia medicla - em vez de recorrer a intervalos de classe entre determinados valores -, este poHgono tende para uma curva.

Para muitas das variaveis referentes a caracterfsticas hUffi!lIlas, sejam elas de ordem biol6gica ­como a altura, 0 peso, a glicemia, etc. -, psicol6gica - QI, performance academica, limiar de ansiedade, etc. -, ou social, a distnbuir;:l1.o das frequencias representada por esta curva, dita

Metodologio de investigt19'Jo

frequl!ucia normal. assume tipicameme tuna fonna simetrica em "'sino", com uma "'cauda" inferior a esquerda e outra superior adireita. Ora esta curva normal e particularmente importante. apresentando, como veremos em parte, algwnas propriedades notliveis.

• Estatisticas descritivas

Organizados os nossos dados, para os sumariar temos de recorrer a determinados nlimeros capazes, por si 56, de representar muitos outros: e 0 que se entende por estatlstica descritiva. Nesse sentido recorremos por urn Iado, a medidas ditas de tendencia central; e por outro as de variabilidade.

Medidas de undenda central: Media

Quanta as primeiras, isto 6, quanto as medidas de tendencia central, destaca-se muito em particular a media. Com efeito, obtida atraves da divisao do somat6rio de todos os valores determinados pelo nlimero de detemrina¢es. . ­ L X

X 0;:;# =-­N

a media representa 0 valor central da distribui~, sendo um valor com propriedades que diriamos "rnagneticas" em rel~llo 80S que the estllo em seu redor, na medida em que e 0 que consegue ser mais aproximado de urn maior m'imero de valores determ.inados; e como tal, obedecendo as propriedades de representatividade que procunlvamos para summar os dados. Ou seja, quanto acaracterfstica em causa, a maior parte da populayilo estudada distribui-se em tomo da media, e com valores proximos da mesma, servindo ela para descrever razoavelmente bern essa parte da popul~. ..

tt,lJ'llo

Medidas de Variabilidade: Desvio medio

E diz-se essa parte da popul~Ao porque. embora nllo em maioria e certo, alguns elementos hA que de facto se distanciam mais dcsses valores medios, situando-se em direccao 80S extremos das caudas cia curva E e para medir esta dispersao em rel~lkl 80 centro que se determinam as referidas medidas de variabilidade; estas, a exemplo do que acontecia com 0 valor medio, vern caracterizar iguaimente a nossa distribuiCIlo de frequencia E a primeira destas medidas e desde logo a media dos afastamentos da media, 0 que se conhece como desvio roedio, e se calcula atraves da divisao do somat6rio das distAncias a media (diferenr;;as entre os valores determinados e a media) pelo nillnero de dete~es:

2: (X - X)DM

N

Varilneia

Mas como os afastamentos podem ser positivos ou negativos, isto e, como os valores tanto podem ser superiores como inferiores amedia, recorre-se a uma "artimanha", grosso modo, para obviar ao problema do sinal; e designadarnente elevando, num primeiro tempo, tal desvio medio ao quadrado, 0

que nos dB. a variAncia, L(X_Xr N

Desvio padrio

E extraindo depois a raiz quadrada 80 resultado. 0 que conduz 80 que se conhece como desvio­padrlio:

(j = ~L eX ..- X ); s ~L ex - X )

Este representa afinal uma medida unitaria de desvio da media que descreve por excelencia a dispersao em tomo da mesma

9

Mestrado em Psiquilltriil e Salule Me1ltlll

• Interpreta~ das medidas individuais

Curva normal

Ora sabe-se que, pelas jli referidas propriedades da curva normal. ate mais ou menos urn desvio­padrllo da media (abaixo e acima da mesma) encontram-se abrangidos por baixo dela 68.26% (34.13% + 34.13%) da po~. E se formos 80S dois desvios-padrao encontraremos 95.44% cia pop~; isto e, deixando ficar de fora apenas 2.14% de pessoas com valores mais elevlldos na variavel considerada, e ou1ros tantos com valores mais baixos.

Em termos de caraeteristicas humanas que tern uma distribuiyfio normal - sejam elas de indole biol6gica (altura, peso, etc.) ou psico16gica (QI, ansiedade, etc.) -, anonnal seria 0 pouco frequente; isto e, 0 que se distancia da media, digamos, mais de dois desvio-padrilo para cima ou para baixo.

Pontua~oes directas e pontua~6es estandardizadll$

Quando um aluno se apresenta a uma prova em que tern de responder a urn certo nWnero de perguntas de urn teste de conhecimentos, ele obtem no final uma pontuayllo que resulta do produto cia percentagem de respostas correctas pelo valor total convencionado para a prova; vulgarmente 20. Mas que significado tern esse valor obtido pelo aluno? Que conhecimentos tern de facto 0 aluno? Se wn aluno tiver 20 (acertar tudo) e outro tiver 10, sera que isso significa que 0 segundo tem metade dos conhecimentos do anterior? E se urn aluno obtiver numa determinada disciplina de humanidades a mesma nota que noutra de biologia, querera isso dizer que sao semelbantes os conhecimentos deste aluno nas duas? E se, em avali~es locais, obtiverem a mesma nota numa determinada disciplina wn aluno de uma escola no Porto, um de uma outra escola em Coimbra e urn terceiro nmna de Lisboa... sera que dispOem por isso dos mesmos conhecimentos nesta disciplina? Na rea1idade, dado que as perguntas do teste n!o resumem de modo algum todos os conhecimentos possfveis da disciplina em causa. e absurdo comparar pon~ bmtas das diversas disciplinas; como absurdo e entre CUI'SOS

diversos. Tudo 0 que se obtem por esse meio e a posiyllo relativa ocupada pelos vanos alunos que responderam a urn mesmo teste. E assim e que, para podermos usar estas pontu~ directlls no sentido de avaliar 0 conhecimento relativo de cada aluno, teremos de as converter em unidades comparaveis. Processo que se conhece como estan~.

As pon~ estandardizadas sao pois resultantes de uma transforma~lio das ponttJa9lles bmtas que visa permitir comparar, seja neste caso os conhecimentos de cada aluno, com os do restante grupo ou com os de outras disciplinas, por exemplo. Assim, na ausSncia de valores normativos (dada a dificuldade consideravel de obter valores relativos a uma dada caracteristica referidos a toda a ext.ensfto de wna popul~ bern definida), e contomando algumas das dificuldades inerentes, recorre­se pois a po~es padronizadas.

Pontua~oes Iineares derivadas

Para situar 0 indivfduo 0 que fazemos e partir da media e do desvio-padrao do grupo que respondeu a urn mesmo teste, e expressar 0 Divel desse individuo em unidades de desvio-padrao:

z = ( X s-% YJ Por este processo, para 0 caso da pontuavao linear derivada Z, a media sera de zero e 0 desvio-padrlk> igual a 1; pelo que saberemos logo se urn detenninado valor estli acima ou abaixo cia media conforme e positivo ou negativo. E deste modo podemos comparar efectivamente pon~s de diferentes testes, porquanto se passaro a exprimir numa unidade comum.

No entanto 0 que tambtm se conclui e que, sendo a posiylio relativa dos valores entre si invariavel, a sua situaylk> no esp~ eperfeitamente arbitrliria. Ou seja, pode-se somar urn qualquer valor amedia, que a posit;So relativa en1re os valores n!o se altera; e por outro lado tamMm se pode multiplicar 0

desvio-padrAo por urn determinado valor diferente de zero, que nos estaremos a limitar a mudal' a unidade de medida para os desvios da media, sem com isso perturbar de facto a sua posiylio relativa a mesma:

z = ( X s-% XJ ~ s x ( X :% X) + M

ou (estandardiza~o) X-X ­ss= -s- x(novos)+(novaX)( -J

----------

MetodologilJ de inJ1eStlgllfJUJ

E e precisamente este 0 principio que permite obter OS diferentes tipos de pontu8QOes Iineares derivadas; seja evitando pon~ decimais ou negativas. Assim temos as now Z com uma media de 0 e urn desvio-padrlio de 1

Notas z s =1; X =0

E para obter pontua~ T vamos atribuir urn valor de 50 amedia e 10 ao desvio-padrao: T = lOx Z +50.

Notas T s=1O;X=50

Logo podendo concluir que pessoas com valores que se situam entre os 40 e os 60 fazem parte de urn grupo populacional constitufdo por 68.26% de elementos com valores medianos da variavel estudada; ou se quisermos situar entre 95.44% da mesma popul~, entre os 30 e os 70.

!{{)%

60%

4()r~,

20%

O~:f 40 .'1"5 70 85 100 11.'1 UO 145 loG

Para 0 quociente de inteligfulcia, por exemplo, faz-se coincidir a media com 0 100 e 0 desvio padr!o com 15 (Wechsler) ou 16 (Stanford-Binet) conforme 0 caso. Ja 0 College Entrance Examination Board usa medias de 500 e desvios-padrao de 100.

PODtua~6es Dormatizadas de superficie

Se assumirmos que a distribui~ das notas do grupo normativo com 0 qual comparamos 0 individuo, segue a Lei Normal, entao podemos encontrar a pontu~ normalizada de superficie Zn determinando a ordem do percentil correspondente a nota desse individuo (baremo) e procurando depois a correspond8ncia na tBbela da Lei Normal. A partir destas pontua¢es padr!o Zn poderemos depois calcular as mesmas pontuIlyOes que a partir das pontuayOes derivadas lineares Z: Tn (= 10 x Zn + 50), QIWechsIer, QI Stanford-Binet, etc.

• Precislio da medida

Erro padrio (da media): desvio padrlIo da distribui~ amostral de urna estatistica

Descreve a variabilidade amostral, e portanto (sendo pequeno) a fiabilidade da estimativa do parametro estimado.

Intervalo de confiaD~ I Divel de cODfian~: conhecido 0 erro padrao da media podemos 10calizar a media populacional com determinado grau de probabilidade.

X-ZSi '5, p5.X+zS:;

Assim teremos, para urn intervalo de confianya. de 95%, Z = 1.96, e para 99%, Z = 2.59

Hip6tese Nuta Ho:X=p ;Hl:X-:t:p:,a=.05

Erro de Tipo I: rejeitar a hip6tese nula sendo esta de facto verdadeira. A probabilidade e dada pelo n. Aceita-la quando a deverlamos rejeitar constitui urn erro de Tipo II e a sua probabilldade edada por 13. 0 poder de um teste (probabilidade de rejeitar a hip6tese nula quando esta efalsa) edado por p=(1 - 13).

11

Mestrado em P8iquiatria e StuUle Mental

• Testar hipoteses

Diferen~ entre medias: 0 teste t de Student

Perante duas amostras, sejam elas a do grupa dito experimental (ou em estudo, melbor dito) e wna outra do de controlo, a pergunta que se pOe desde logo (hip6tese a1ternativa) e: sera estas duas amostras representam de facto duas papula¢es distintas (quanto avariAvel em estudo)? au (hip6tese nula) sera que a variabilidade entre elas se deve unicamente so erro amostral, pcrtencendo ambas de facto a uma mesma popul~? Om 0 teste de significancia para responder a esta questao. em tennos probabillsticos naturaImente, repousa precisameme no erro padrao da media; Le., a hip6tese nula pastu1a que se 0 tamanho das amostras {osse infinito, as respectivas medias se sobrepunham. E assim sendo, podemos estimar a variabilidade da diferen~ entre as medias assumindo que a variabilidade de diferen9ftS a1eat6rias entre as medias - erro padrao da diferen~ entre as medias - epropareional a variabilidade entre as medias consideradas isoladamente (raiz quadrada da soma dos quadrados dos erros padrllo das medias);

SE - -- = /SE + SE -2-2 X.-X c -V Xc X.

Assim, se determinannos a diferen~ entre as medias amostrais, e a dividirmos pelo erro padrao da diferenfilR descrito acima, obtemos urn indice (razSo) em unidades de erro padrao que nos permite­consultando a respectiva tabela de distribuiylio - rejeitar, ou nlio, a hip6tese nula para. urn determinado myel de significtlncia

Analise de variAncia (ANOVA): teste F

Compara~oes de freqnencias: Qui-quadrado:

%2= IVo-leY I.

quanto maior 0 desvio da frequencia esperada (expresso como uma propotyao dessa freqtrencia), maior sera 0 qui-quadrado.

• Medidas de relacionamento

LZ:xZyr LX)' our NS:xSy N

.

Em que reo declive (media dos produtos cruzados) da regresslio de Y sobre X quando ambos sao expressos em unidades standard. Mede pais a forya da associa¢o entre ambas.

Varlavel independente y == a +bX

Causalidade

Vanous kinds ofconnections ~ difficulty to assign causality Association Prediction Contribution Stimulation Cause: Direct vs indirect

Necessary vs sufficient Single vs multiple Proximate vs distant (temporal and spatial)

MetodologiB de investigllfdo

3. Instrumentos de medida para recolha de dados

3.1. Observ8~o

3.2. Testes projectivos

Em termos de anAlise crftica, 0 que permite distinguir as tecnicas projectivas dos testes estruturados e que as primeims, pennitindo tirar mais conc1usOes,sIIo bastante especfficas; e como tal v81idas, POl'em de difIcil an8lise, muito subjectivas, e portanto pouco fiaveis. As segundas, alem de senslveis, permitindo a repli~, se silo mais fidedignas, tambem silo de uma validade mais questionavel; ate porque os resultados podem ser deliberada ou inconscienternente fulseados. A fidelidade e a validade acabam assim por variar de aIgum modo numa razao inversa. Ora para urna apli~ clinica, a escolha 6ptima seria a de uma teenica projectiva, dada a riqueza das info~ que faculta; 0

problema resulta de saber interpretar os resultados. Por outro lado em epidemiologia, em estudos populacionais, 0 mais interessante silo os questionmos e os inventarios, porque s6 eles permitem avaliar de modo perfeitamente id8ntico todos os elementos de uma amostra ou popul~; ou mesmo replicar 0 estudo noutras populllQOes. Sabendo que as condi¢es de estudo sao em tudo identicas, isto e, que as varillQOes que possaro aparecer nos resultados nfto se devem a enos metodol6gicos como os de haver diferentes interpretllQOes possfveis. 0 que se toma verdadeiramente aberrante, embora se veja com muita frequ!ncia, e a apli~ de queStionBrios concebidos para estudos populacionais com o objectivo de estabelecer diagn6sticos no Ihnbito da pratica c1fnica. Hi que nfto esquecer que em relllQfto ao caso particular nada hi que substitua a validade de urn bom "sentido c1fnico".

3.3. Questionarios. inventarios, escalas e testes (dimens6es descritivas)

Fazer cieoc:ia depende da capacidade de medir os fen6menos naturais. Para se desenvolver sfto cruciais defini9lks e medidas precisas. Em Psiquiatria desde os anos 60 que se tem sentido urna necessidade crescente de operacionalizar e objeetivar os diagnosticos, os tratameotos e as avalillQOes da gravidade; particularmente em contexto investigacionaI, mas tambem na pnitica cllnica, como seja oom a apliCllQllo do DSM (American Psychiatric Association). Grande parte da investigllQfto neste quase meio seculo, tern-se pois preocupado com esse ponto de partida de qualquer tarefa cientffica que consiste em saber como definir e medir os fenomenos com que Iidamos no dia­a-dia E isto, no caso da Psiquiatria, pode revelar-se particularmente dificil.

Na Medicina somAtica e relativamente simples. A tenslIo arterial, por exemplo, pode medir-se facilmente em comparando com criterios bem definidos e facilmente observaveis, como a pressfto necessaria para ocludir a arteria braquial. 0 significado dos nfuneros obtidos por este meio pode ser especificado fisiologicamente como pressOes sanguineas sist6lica e diast6lica, e pode set relacionado com a ejCC{:io cardfaca e a resi.stencia periferica. E uma vez que a elevllQlio da press!o pode ser descrita numericamente, tamb6m se pode, em fun~ disso, decidir sobre a gravidade dos processos patogenicos e a consequente necessidade de tratamento.

o psiquiatra nao dispOe de tais facilidades. Primeiro, porque hli poucos testes que tenham verdadeira utilidade diagn6stica no sentido de pennitir distinguir entre os diferentes tipos de pertlJrbayao mental. De urn modo geral 0 psiquiatra confia no consenso inter-pares em rel8\lfto ao significado de urna determinada constelllQfto de sintomas ou fen6menos que tendem a ocorrer conjuntamente e podem por isso ser reeonhecidos como urn slndromo. A validade deste sindromo e a delimita~ entre ele e outros, pode ser avaliada ate certo ponto atraves da hist6ria clinica e do exame, ou ainda atraves de caracterfsticas demogr{lficas, da evoluyfto ou da resposta ao tratamento. Neste processo 0 sindromo pode softer refinarnentos ou a1teraQOes. Alguns dos sintomas podem ser dificilmente reconheclveis e identificados de modo pouco fiavel; tais como os sintomas nucleares da esquizofrenia (Bleuler, 1911). Outros podem nio se relacionar ou s6 se relacionar debilmente com os sintomas nucleares da perturbayao.

E 0 psiquiatra nlio s6 nfto tern a deIimita~o do diagnostico validada em absoluto, como ainda nfto pode relacionar directamente a gravidade das situllQOes, como no caso da hipertensllo. com a gravidade de um quadro patol6gioo subjacente, em funyAo de urn sistema fisiol6gico. Excep¢es ha como a demBncia, na qual a gravidade da deterio~ intelectual se pode correIacionar com as anomalias do sistema colinergico (perry et af. 1978). Deste modo nao e dificil aceitar que em boa verda.de, nas perturbllQOes psiqui8tricas. D!o hA pontullQOes de gravidade baseadas solidamente em escalas intervalares natnrais - escalas em que as diferen~as entre pontos consecutivos da escala sao efectivamente iguais -. Onde, por exemplo, numa medida de tensllo arterial a difurenya entre 80 e 81mmHg e da mesma omem de grandeza que urna entre 120 e 121mmHg, ja por outro 1000 nao hit meio de saber se a diferenya entre 0 e 5 na Escala de Depressllo de Hamilton 6 a mesma que entre os 20 e os 25.

13

Mestrtulo em !:!!!"itlirio e SaIuJ.e MeJItIJ1

Vma impli~ destas consi~s e que 56 com muitas reservas e que se pode esperar poder extrapolar os resultados das po~ em psiquiatria de uma s~ para outra. Por ex.emplo entre diferentes grupos de pacientes, entre diferentes avaliadores, entre diferentes euIturas e. para urn mesmo gropo, em alturas diferentes.

Sendo assim, como e que se pode tentar ultrapassar estas enormes dificuldades? Para encurtar a resposta pode dizer-se que foi atraves de uma enonne dose de pragmatismo e de defini9kS diligentes, empenbadas. A resposta longa constitui 0 objecto dos manuais inteiramente devotados a este assunto. Na realidade 0 investigador pragm8tico aceita as fragilidades do conhecimento relativo 110 sen objecto, e mede com a precisio possfvel, dadas as circunstfulcias - a prova do pudim consiste em come-Io. Se as medidas fOTern inapropriadas ou pouco precisas, entllo os resultados terAo pouco significado ou nao serao replicAveis. A diligCncia em definir os termos (operacionaliza-Ios) e 0

elemento mais importante desta abordagem pragmJitica. uma vez que para possibilitar a compreenstlo comum sao essenciais a possibilidade de comunicar e a aplicabilidade geral dos resultados. 0 sucesso desta abordagem essencialmente pragmatica pode ser avaliado pela evoluyao do conhecimento nesta area durante as Ultimas decadas. Mas as SIlaS limita¢es tambem sAo bern aparentes atraves do grande nUmero de questOes Binda por responder, ou mesmo scm resposta possivel.

o desenvolvimento de escalas em psiquialria comeya e acaba pois como urn modo de estandardizar a pnltica e a compreensllo clinica. Ha alguns criterios extemos em rel~ 80S quais os diagn6sticos podem ser avaliados, e s6 os mais s6lidos podetn ser valldados. Isto porque nllo s6 0 objec:to das escalas de pontua~o 6 invisfvel, mas tarnbem porque estA sempre a mudar. Basta reparar por exemplo nas alter~es do conceito de esquizofrenia, em termos de investi~ clfnica, 80 longo das Ultimas dezenas de BOOS. Estas alte~s reflectiram-se na multiplicidade de criterios de diagn6stico - e de algum modo tamb6m. nas escalas de po~ - neeesslirios para ir de encontro a diferentes concep~s da doenya. Poderiamos mesmo dizer com Wing (1978), em relayao ao processo de designar as doenyas e ao cuidado a p6r na sua avaliayGo: "As doeru;as sao names dados as teorias e nao propriamente names dados a eoisas."

E IS deste modo que se torna possfvel ultrapassar 0 paradoxo de tentar medir algo cuja identidade se desconhece. As esca1as de po~ operacionalizmn doenyas, i.e., definem 0 que 0 investigador quer dizer, por exemplo, com 0 termo depress40. E definindo as caraeteristicas a ser utilizadas para avaliar a gravidade, criam frases que permitem comunicar a gravidade da si~. Por outras palavras, n!o e necessario conhecer a natureza das coisas antes de agir sobre elas. Antes pe/o contririo, a natureza das coisas revela-se, vai-se tomando aparente, atraves das intera~es entre investigador e fen6menos.

Ha dois tipos principais de escalas usadas em psiquiatria:

1. Esealas de tipo Likert: escalas categoriais, Le., que consistem num certo nUmero de categorias (sintomas), cada urna das quais e pontuada em termos de gravidade, habitualmente - confonne recomenda Likert (1932) - numa escala de 5 pontos (0-4).

2. Esealas anal6gicas ou grMicas: nestas escalas combina-se uma linha recta com indica¢es verbais, e a avaliayao resuJta em assinalar, com uma marca na Iinha, onde se situa 0 gran de gravidade. Ha-as de varios tipos; por exemplo:

a) Escala unipolar

Sem quaisquer Extremamente triste sinais tristeza

b) Escala bipolar

Feliz como nunca Triste como nunca

c) Escala anaJ6gica discreta

o 1 234 5 6 7 8 9 10 Sem depressao Depressilo ligeira Depressilo moderada DepressAo grave

3.3.1. Enviesamento de item

Com implicayl'ies directas na validade (~), seja no valor facial (~) e na validade de conteudo (~), 0

enviesamento de item refere-se ao facto do conteudo da escala poder represenmr melhor um . detenninsdo aspeeto ou outro dentro de um determinado sindromo em particular. Tome-se como exemplo 0 caso da depressao, para a qual. se reconhecem as seguintes categorias de itens:

• Hurnora.is: tristeza, anedoma, choro e vari~ circadiana

Metodologia deinvestigll¢o

• Veget.ativos: al~ do sono, ~ do apetite, alteI'8Qllo do peso, perda da libido, obsti~e~

• Motores: lentifi~, agitaQao e inqui~

• Sociais: retracyao, isolamento e incapacidade de operar no trabalho ou Outras tarefas

• Cognitivos: sentimentos de desamparo e desesperanya, i~ suicida, de doenya e culpa, perda de sentido critico e ambival8ncia

• Ansiedade: ansiedade psfquica e somlltica, e ansieclade f6bica

• Irritabilidade: incluindo hosti.lidade auto- e heterodirigida

Se formos comparar 0 modo como as diversas escalas - Escala de DepresslIo de Hamilton (IIDRS), EscaJa de DepresslIo de Montgomery Asberg (MADRS), Invent8rio de Depressao de Beck (BOI), ou a Escala de Depressilo de Zung, entre muitas outras - abordam carla uma destas eategorias, verificamos que onde Hamilton (1967) teve uma preocupayao de abrangencia,jfJ. Beck et al (1961) exploraram sobretudo a componente cognitiva, que &tinge aqui cerca de 50010 da pon~ mAxima te6rica. Montgomery e Asberg (1979) por seu tumo tinham em mente a sensibilidade as altera~(Jes

durante os ensaios tel'll¢uticos, excIuindo por outro lado itens que pudessem resultBr de acyOes laterais como a se~; e 6 por isso que 60010 dos itens se refere a ~Oes nucleares do humor ou a sintomas vegetativos.

A utilidade dos itens resulta aqui de tres ordens de criterios:

1. Cal~: 0 item ocorre na popu~ alvo com frequ&1cia capaz de justificar a sua inclusilo? Tern sido sugerido um mfnimo de 10010.

2. Coerllncia intema (ou homogeneidade): para que a sua inclusio faya sentido, a pon~llo do item deve correlacionar-se signifieativamente com a pon~llo global.

3. Indicando fiabilidade aceitAvel, a dispersilo da pon~ em tomo da linha de regressao tamb6m nao deve ser excessivamente elevada.

Em re~ as escalas de auto-avalia~o, mais do que para as de pon1llayilo pelo observador, deve haver 0 particular cuidado de niIo incluir palavras excessivamente eruditas ou tecnicas que tornem 0

item incompreensfvel para a popul~ em geral. A compreensibilidade do item pode ser trabalhada pela Escala de Facilidade de Leitura de Flesch, que sugere (para a lingua inglesa) qual a percentagem da popul~ que se consegue alcanyar. Calcula-se a media P de sflabas par cada 100 palavms - dividindo 0 N" de silabas pelas palavras -, calcula-se 0 comprimento F de uma frase em palavras - dividindo 0 N" de palavras pelo de frases -, e obtem-se uma Facilidade de Leitura = 206,4 - 0,85*P-l,02*F. A percentagem da popul~ com capacidade de compreender 6, segundo a pontua~iIo deste indice, de:

% Pontua~lio obtida

4~ Oa30 24 31 a50 40 51a60 75 61 a 70 80 71a80 86 81a90 90 91 a 100

3.3.2. Pontua~o

Carla item da escala epontuado de acordo com criterios pre-estabelecidos. 0 modo mais simples 6 0

de obter respostas de aim ou Mo, presente ou ausente. E 0 que se usa em inventarios, em que a poIJtu8\:lkl coincide com 0 nt'imero de sintomas / itens presentes. Este m6todo tem no entanto 0 contra de nllo entrar em linha de conta com a gravidade relativa de cada sintoma, ou com 0 facto de por vezes ser diflcil decidir da presen9R ou ausenciR do sintoma. E assim 6 que, entre ausente e presente, se pode acrescentar urn grau de duvidoso, subdividindo depois 0 presente entre ligeiro, moderado e grave; com uma atribuiylk> de valores entre 0, 1 e 2, 3 e 4. No entanto esta atribuigllo de valores nurn6ricos parte de urn certo nt'imero de pressupostos, pois trata-se de converter uma esca1a nominal numa intervalar. Em que medida 6 que 6 Hcito considerar duvidoso como equivalente a metade de ligeiro? De facto por este meio nada pennite concluir que ligeiro 6 realmente metade de grave. Temos de aceitar que uma escala genuinamente intervalar niIo 6 aetualmente exequivel, se eque alguma vez

15

MestnuJo em PsiqllWria e Sailde MenJDl

vai ser. Mas isso 1110 invalida a necessidade de avaIiar a gravidade; donde a necessidade de elaborar escalas com wn minimo de distoryllo.

Para a1em desta escala intervalar foryads, hl\ depois 0 problema dos criterios para estabelecer a po~. Em que se deve basear 0 avaliacior para estabelecer a gravidade do sintoma? Sera grave se estiver quase setnpre presente? Ou se for insuportavel quando presente. embora mro? Algumas escalas, como a de Zung (1965), baseiam-se exclusivamente na d~; por exemplo entre nunca (0), porvezes (I),jrequentemente (2) e sempre (3). Outras, como a de Beck: et al (1961), voltam-se para a gravidade do sintoma quando presente. 11\ a de Hamilton (1967), embora fome98 orien~. da liberdade so pontuador, najusta medida em que acentua a necessidade de prepar8¥Do e treino previos.

Em boa verdade sintomas h8, como os ataques de pAnico, que nIIo se prestam pontua¢es de du~; enquanto outros, como a ansiedade flutuante, sim. E dai a importBncia do fraseado do item, de modo a fazer sentido em rel~ so sintoma a que se refere.

Quanto aprofundidade da descri940 dos criterios de gravidade, vai depender muito do grau de 1reino previo do entrevistador. Na pmtica, porque a linguagem laica do respondente e uma prioridade, as escalas de auto-avali~ deixwn so paciente a avali~ da gravidade recorrendo a termos como pOllco, ou bastante.

Quanto ao nUmero de gratIS para carla item, isso vai depender do engenho do autor em criar pontos intermedios, mas deve ter em conta a experiBncia do aplicador para que a fiabilidade se nIIo degrade. Habitualmente pode ir ate urn maximo de 5 ou 6. Outro factor a ter em conta e 0 de que urn nilmero fmpar tern uma posiylio central que tende ser exageradamente usada (distoryllo dita de tenclCncia central); e essa a razIo dos 4 pontos no GHQ (Golldberg, 1972). Mas as escalas concebidas para serem sensfveis amUdan98 babitualmente usam mais pontos. S6 que se aparecem 7 pontos, em regra s6 sao usados 5, dada a relutancia em assinalar as pontuayOes extremas; embora se usem mais pontos do que numa escala de 5, em que se recorre essenciaImente a tees.

3.3.2.1. PODtua~O global

Ate que ponto e Ifcito, ou pelo contnlrio problematico, usar 0 somat6rio das pon~es individuais dos itens como um fndice de gravidade global? De facto, tal como somar urn peso de gelo com urn de queijo, tamb6m. nllo parece 16gico somar pontuay5es de itens tIIo diferentes quanto a perda de peso, a ansiedade e tuna i~ suicida Mas pode sempre contra-argumentar-se:

I. Eventualmente pode fazer sentido juntar gelo e queijo; seja quando ambos estao num mesmo saco de transporte. Sem ser rigoroso do ponto vista estatistico, pode fazer a1gum sentido juntar itens que de algum modo se conseguem agrupar numa mesma categoria, Le., que se relacionam do mesmo modo e namesmadirecy§o do conceito que se pretende avaliar (Snaith, 1981).0 modo de o garantir e 0 que se conhece como objectividade especffica (Q) e coertncia interna ou hornogeneidade (Q).

2. Ternos por outro lade 0 "argumento do pudim": depois de rneio s6culo de uso de escalas em Psiquiatria, pode afirmar-se sem qualquer ambiguidade que isso resulta, Le., que elas permitem distinguir de facto popuiayOes diversas e demonstrar alteI'a¢es verificadas com a passagem do tempo. Consequentemente "a prova do pudim C{)/'lSiste em come-lo".

3. A validade dos resultados depende ate certo ponto do procedimento estatistico seleccionado para a anAlise. Dado que as escalas sao de facto ordinais, Le., grave e pior do que ligeiro, mas nllo par forya duplamente pior, entlIo em boa verdade deveriam usar-se metodos nao-parametricos para anlllise dos resultados. 0 certo e que a maior parte dos investigadores recorre a metodos parametricos; sobretudo quando reeolhem uma quantidade rnzoavel de dados. 0 que s6 cleveria acontecer caso se demonstrasse que as popu.\a.c;lks-a1vo assumiam urns distribuir;Bo normal em relayllo As pon~es das escaIas (Hamilton, 1968; Bech et al, 1981). E por outro lado a media da populayllo em estudo tambem deveria ser proxima da media te6rica da escala; ou seja, metade da pontuayllo m8xima. Alero disso. as pontua¢es da popu1ayllo deveriam abranger todo 0 espectro possivel e adoptar urna distribuiyllo nIIo-assimetrica (Guilford, 1954). Em boa verdade raramente se verificara tudo isto.

3.3.3. Profundidade da informa~o

Isto quer unicamente dizer que a inforrnaylio que se pode obter atraves de uma escaIa depende em grande parte dos itens e do modo de aplicay&o. Uma escala de auto-aplicar;Bo nlIo permite avaliar em pleno a funomenologia subjacente, mas tIIo-somente inquirir circunstancialmente sobre sinais como a agitayllo ou a lentificayilo. No sentido de colmatar este tipo de insuficiencia vllo as enirevistas estruturadas, em que a opyllo entre as v6rlas questOes passfveis de serem colocadas depende das respostas obtidas anteriormente.

Metodologill de ;II11es1igllflJo

3.3.4. Utilidade

A utilidade, neste contexto, refere-se Ii. facilidade de administra~o (Carrol et aI, 1973). No entanto tsmhem pode ser usada para referir a utilidade factual da rnedida: em que medida sllo uteis as conclusftes que se podem tirar de uma observ~? Seja por exemplo 0 caso de tuna pontull9io de 7 no General Hospital Questionnaire (GHQ).

3.3.5. Validade

Entende-se por validade de um teste a medida em que este permite avaliar 0 que se prop6e avaliar. A ideia nuclear e a de qual 0 significado, ou a ~possfve~ das pon~ que se obtem.

Ora no processo de estandard~ das escalas, urn dos aspectos testados 6 precisamente 0 da validade, no que assumem particular importancia a validade de criterio e a validade constmcto ­validade concorrente e valor preditivo-.

1. A validade de criterio ref'ere..se Ii. concordAncia entre a poutua~o da escala e criterios extemos. Mas se num teste neurol6gico se pode demonstrar tuna lesllo cerebral, ja em rel~ a escalas de aval~ em Psiquiatria 6 necess8rio recorrer a tuna abordagern mais tautol6gica, dada a inexistencia de mis crit6rios extemos. Sera 0 caso da sensibilidade as al~s clfnicas; urn aspecto importante da validade quando se pretende avaliar a gravidade. Urn dos crit6rios que tern sido usados, por exemplo, repousa na assumpyllo de que os doentes mais graves silo mais dependentes e necessitam de mais cuidados; ou seja, a valid~ resulta de verificar se as pon~es mais elevadas se obteIn em doentes internados, e progressivamente mais baixas em doentes em hospital de dia, da consulta externa, de clfnica geraI e, finalmente, da comunidade em geral. Embora com algumas fraquezas, este argumento, a nIIo se verificar, sugere falta de validade. 0 rnetodo habitual consiste em testar a escala em rel~1Io it avali~1Io pericial de urn clinico, registada numa escala numerica oscilando entre 3 e 11 ~es. No entunto, para assegurar fiabilidade do criterio necessario se torna testar tambem. a fiabilidade de tal avali~ao clinica.

2. A validade de constructo comporta dois aspectos:

a) A validade crnzada que resulta do rnetodo de comparar correlacionahnente (r.q) a escala com outros instrumentos ja reconhecidos. .

b) As escalas psiqui8tricas raramente silo validadas atraves do seu valor preditivo; no entanto algumas ha, que foram concebidas para predizer 0 resultado de uma determinada forma de tratamento.

Neste contexto dois outros conceitos, fulcrais para uma selecyao adequada do instrumento a usar em fun9110 do objectivo, silo a sensibilidade e a especificidade.

3. Sensibilidade

Defini9llo: refere-se concretamente it propor~o de casos positivos correctamente identificados; no que a maior sensibilidade remete para 0 Erro de tipo I: mais casos falsamente identificados como positivos.

E essencial em estudos epidemiol6gicos no sentido de detectar todos os casos no seio de urna determinada popuI~; ainda que a custa de alguns nIIo-casos falsamente reconhecidos como casos. Pense-se por exemplo no rastreio da tuberculose. No ambito da Psiquiatria para aqui se remete a generalidade das escalas de gravidade, passando a situar a questao no estabelecimento dos chamados pontos de corte.

4. Especificidade

Definiyiill: refere-se coneretamente a propor~o de casos negativos - normais - que sao correctamente exclufdos; no que tamhem se pode entender como poder discriminativo em re~ as diferen9llS entre grupos, resultando a elevada especificidade em Erro de tipo n, Le., na nao identifi~lexclusilo de casos falsamente considerados negativos.

Na clinica, quando esta em causa 0 diagn6stico, temos de ter a certeza de que a escala nao d8. resultados elevados em pacientes com outros problemas. Pense-se de novo no caso da tuberculose, em que nIIo se pode tratar a doen~ com base num diagn6stico duvidoso. Na realidade em Psiquiatria 6 dificil que as pontua96es altas sejam obtides unicamente pela popul~ alvo, pelo que a maior parte des escalas de gravidade, cobrindo os sintomas da doen~

estli concebida para ser aplicada a popula¢es previamente diagnosticadas. Ou seja, antes de aplicar escalas de gravidade, devem usar-se primeiro entrevistas diagn6sticas mais restritivas. E

17

Mestrado em Psiqllitltritz eSdde Mental

aqui 0 que aconteee eque essa especificidade restritiva passa habitualmente por incluir cl8.usu1as de exclusao; seja por exemplo 0 caso, para a depressao, de certos sintomas de esquizofrenia. embom nIo de outros como os de ansiedade. Tome-se 0 exemplo da entrevista da OMS para avali~1lo estandardizada da depressBo, a qual inclui 4 categorias de exclusao; 0 que acontece e que, uma vez removidas estas, a especificidade diagn6stica baixa de 90 para 20%.

Prendem-se a este conceito aspectos de validade relacionados com a constru~ que nIo podem ser verdadeimmente testados. E designadamente a validade de conteudo, referindo-se a adeq~ do Dlimero e confeudo das pergun.tas no sentido de avaliar 0 que se pretende; por outras palavras, aabrangSncia e ~ da amostragem. de perguntas em re~1lo ao objectivo pretendido para 0 indice confonne estabelecido pelo enquadramento conceptual. Mas tambem 0

valor facial da escala. 0 qual pretende ser a medida em que ela cIA efectivamente conta do que se propOe avaliar - estilo e adeq~ dos itens ao fun em vista.

3.3.6. Objectividade (teoria cia geoeralizabiliclade): fUlbilidade e reprodatibilidade dos resultados

Preocupando-se com 0 erro da medida, a fiabilidade - ou coerincia - pretende ser a medida em que a pontua~o de uma escala reflecte uma hipotetica "pontua~o verdadeira"; ou pelo contnirio a influ@ncia de interferincias espurias.

Refere-se sobretudo apossibilidade de replicar os resultados, no que passa por coer!ncia ao longo do tempo - estabilidade -, coer&1cia de resultados obtidos em casas idetlticos, co~ncia de valoI'flQllo por parte de diferentes entrevistadores e coerencia intema.

1. Fidedignidade inter-avaliador (Inter-rater)

S6 se aplica a escalas pontuadas pelo entrevistador. Refere-se aprobabilidade de se obter uma mesma pontu8Qllo atribuida a urn mesmo sujeito por parte de avaliadores diferentes. 0 processo de avaliayilo optimiza-se fazendo os obseIVadores pontuar uma mesma entrevista, em lugar de os pllr a conduzir diferentes entrevistas.

2. Estabilidade teste-reteste (rn)

o teste e aplicado 80S mesmos sujeitos em duas ocasilles diferentes, e a concordBncia entre as pon~es cia-nos 0 grau de fiabilidade ao longo do tempo. No entanto se esta euma prova litil quando esti em causa avaliar ~s de personalidade, ja enecessario ter mais cautela quando se avaliam estados que se podem modificar, como pode ser 0 caso na depressllo ou ansiedade. Muitas escalas destinam-se mesmo a avaliar altera¢es do estado.

Sem esquecer que 0 afastamento no tempo pode resultar em altera¢es devidas a evoluyao do estado clinico, tambem nllo podemos deixar de ter em conta - dada a tendencia para responder de modo coerente - 0 papel do factor mem6ria quando teste e reteste se aplicam muito pr6ximos.

Numa tentativa de contornar este efeito Sheffield e Kellner (1970) testarnm urna verslio do Symptom Rating Test indagando sobre a semana transaeta, usando testes irrelevantes durante 0

inteIValo para tentar mascarar a mem6ria do primeiro grupo de questiSes; no entanto. apesar da boa prova de fiabilidade pretendida, nllo deixa de pennanecer a questao de saber se nao teni 0

processo de mascamr a mem6ria falhado. .

3. Coe~neia interna on homogeneidade

o paradoxo da coer!ncia intema e 0 de que os itens altamente inter-correlacionados silo redundantes; Le., nada acrescentam a avali~iio dos demais. Mas a redu~ do seu nfunero tambem empobrece de modo correspondente a inforIIIayllo a que se refere a escala. podendo mesmo torna-la demasiado instavel na sua grande dependencia de muito poucas respostas. E assim eque, em escalas de gravidade, se costuma considerar urn nlimero minimo aceitXvel de pelo menos6.

a) Split-half

Em testes com muitos itens a contribuir para uma mesma variavel, podem dividir-se em duas metades equivalentes para ver ate que ponto se correlacionam entre si. No entanto este m6t:odo tern de ser afastado muitas vezes, dado 0 esforvo para tomar as escalas breves, no sentido de reduzir 0 tempo de aplicayll:o e 0 consequente esfo~ que se solicita ao entrevistado.

b) Correl~ao item-total

Urn dos meios usados habitualmente para avaliar a coerencia interna e a corre~1lo item-total, seodo que os itens que se correlacionam mms debilmente pOIVentura devem ser abandonados.

c) fndice a de Cronbach

MetodoIogiIJ de ilrvestiga¢o

Variando entre 0 e 1, este fndice a de Cronbach permite-nos avaliar a fiabilidade da coerencia intema de uma escala comparando a variancia do somatflrio da escala com 0 somat6rio das vari/incias dos itens que a compOem. Se estes se nao correlacionassem, e em lugar de pontu~

real 56 houvesse mo, entilo 0 alfa seria igual a zero. Se pelo contrario os itens fossem perfeitamente fi£1veis, avaliando precisamente a mesma coisa (po~ real), entlo 0 coeficiente seria igual a 1.

Tecnicamente a varifulcia da soma de dois itens e igual Ii soma das duas variAncias individuais menos a co-variancia, Le., menos a quantidade de variAncia da po~ real comum aos dois itens. E deste modo, compamndo a soma das vari/incias dos itens com a variancia do somat6rio da escala, podemos estimar a proporyao de varillncia da poIltUayao efectivamente real captada pelos itens. E com base nistD podemos aumentar 0 alm da escala exc1uindo os itens que nao contribuem positivam~ para a homogeneidade da mesma; antes a reduzem.

d) AnAlise factorial

Um outro meio de avaliar a utilidade da po~ global consiste em proceder a Ulna arullise factorial dos resultados obtidos numa popuiayao diagnosticada; considera-se que 0 factor mais importante a contribuir para a vari8ncia e a gravidade, caso todos os itens contribuam positivamente para 0 primeiro factor.

3.3.6.1. ErrOl I tendencias deformadoras

Ao pontuar, que erros podem dar azo a uma reduyllo da fiabilidade, e consequentemente da replicabilidade?

Ao a:lribuir valores altos ou baixos os entrevistadores podem estaI' a ser tendenciosos, dado lugar a erro por generosidade ou clem!ncia; e dai a necessidade de sess(}es de estandar~1io antes de iniciar o estudo, de furma a poder calcular a fiabilidade inter-rater e a permitir instruir devidamente aqueles que se afastam dos crit6rios tidos como adequados.

Outre tendencia de resposta resulta de pontuar mais do lado esquerdo que do direito, ou vice-versa. Neste contexto 0 facto da resposta "desejavel" estar sempre do mesmo lado pode agravar ou constituir em si urn problema; ultrapassAvel em parte por meio de quesUSes pontuadas de modo inverso.

Urn enviesamento particular resulta da tendencia central de resposta, Le., do evitamento sistematico dos eJdremos da escala. Reconhece-se tambem urn certo efeito de halo, 0 qual descreve a tendencia para fazer uma avaliayllo global precocemente, aplicando-a depois a todos os itens subsequentes; sera o caso do avaliador que parte logo do principio de que 0 paciente se encontra numa situayiio grave. 0 erro liigico, por seu turno, resulta da assunyllo de que todos os itens que se afiguram parecidos se pontuam do mesmo modo; seja 0 caso de assumir que se 0 paciente que pontua alto em "delirio de culpa" tambem 0 fara em "auto·desvaloriz~". 1£1 0 erro de proximidade resulta da tendCncia para pontuar de modo identico os itens contiguos.

De tun modo geral as distol¢es ao pontuar podem dever-se a:

1. Variabilidade da informayaD

Mais do que na perfcia do pontuador ou no modo de entrevistar, 0 problema aqui reside na diversidade da informayllo prestada aos diferentes entrevistadores (pelo mesmo paciente); ao que se tenta obviarjuntando uma entrevista estruturada it escala de pontu~.

2. Variabilidade da observ~ao

Embora observando a mesma coisa os pontuadores podem valoriza-Io de modo diferente; seja por exemplo porque urn observa, entrevista e pontua, enquanto outro se limita a observar e a pontuar.

3. Variabilidade da terminologia

Embora observando os mesmos fen6menos da mesma maneira, os entrevistadores podem chegar aparentemente a conc1usOes diversas, pela simples razllo de recorrerem a termos diferentes; 0 que podera em parte ser ultrapassado fomecendo urn glossArio (definiyOes nosol6gicas) e por meio de treino adequado.

4. Ignortlncia dos fen6menos clinicos

Esta e urna fonte de variabilidade particularmente dificil de ultrapassar em escalas de auto­aplic~ ou quando sao utilizados entrevistadores inexperientes.

Quando estao em causa escalas de auto-avaliat;oo vanas outras tendencias deformadoras assumem particular importancia; 0 que em parte faz com que estas sejam menos fiaveis. Sobretudo em meio

19

Mestrado em P~lliotrio. e SoUth Mental

clfnico, as pacientes tendem em regra para. a aDuenaa; Le., para responder sim as questOes que Ihe possam ser cOlocadas. Mas tambem podem, pelo contrBrio, tender para uma resposta de nilo em caso de maior defeDsividade e desconfianya. 0 que tambem se prende com a eventual falsidade da resposta em fun~ do aceitabi/idade social (Langevin e Stancer, 1979); Le., da tend&.cia para escolher a resposta que se considera ser socialmente mais aceitavel. E resta ainda a queslAo do falseamento dehberado - meDura -, como seja, quando e pressentido que da av~ pode resultar consequ!ncia signifieativa (eg, peritagens judiciais, avali~ em contexto laboraJ. etc).

3. Procedimentos

Metod%gill de investiga¢o

Fase empirica 1. Trabalho de campo

2. Amilise

3. Discussio/interpreta~o dos resultados

21

MesJrtulo em Psitpliatria e SfIild/! Menlol

Aspectos pniticos 1. 0 computador como instrumento de investiga~o

2. ComuDica~o dos resultados

2.1. Checklist para elabora~o do relatOrio c:ientff'1CO

(1) Plagiarismo

(2) Titulo: Da uma indi~ breve mas clara do contetido?

(3) Contetido: As ptlginas estao numeradas? Foi incluicla uma pagina de conteUdo (fndice) com uma lista des principais secy<les do relat6rio?

(4) Resumo I sumBrio: 0 resumo cobre os objeetivos, variaveis independente e dependentes, participantes, desenho, medidas, principais resultados estatisticos e conclusOes do projecto de investi~? Embom breve, consegue-se obter uma impressao do essencial cia investigayHo em menos de 200 palavras?

(5) Introducio: Foi dada urna perspectiva gem). des quesWes e conceitDs relevantes para 0 tOpico de fonna a pennitir enquadrar contextualmente a investigayHo? Da-se conm de estudos identicos ou relacionados? Foi explicado 0 porque de lever a cabo este estudo? Foram explicados os principais objectivos cia investig~llo? As hip6teses (caso cxistam), incluicla a nula, foram claramente estabelecides em termos de previsOes insofismaveis?

(6) Metodo: Os leitores disporlW de elementos suficientemente deta.Ihados para reproduzir 0 estudo exaetamente da mesma maneim em que foi feno? Foram escolhidos subtftulos adequados que esquematizem claramente a info~?

(7) Desenho; Foi indicada 0 tipo essencial do desenho? 0 motivo pelo qual foi esse 0 desenho escolhido? Foi explicada a razao de ser para os diferentes grupos, e indicados nUmeros relativos a carla urn deles? Foram indicadas as vari3.veis independentes e dependentes e condi~es observadas? Foram indicados quais os meios de verifi~ e controlo introduzidos?

(8) Participantes: Picou claro quem silo eles e como foram seleccionados ou contaetados? Foram inclufdos elementos adicionais relevantes para a investig~1lo (idade, sexo, escolaridade, nfvel s6cio-econ6mico)?

(9) Materiais I instrumentos: Foram descritos de modo a poderem ser replicados? Foram incluidos, onde necessUrio, desenhos ou diagramas? Foi descrito qualquer dispositivo teCDico? Foram incluidos inventBrios, questionanos, etc.?

(10) Proc:edimentos: Foi explicado de modo sequencial exactamente 0 que fez 0 investigador e pelo que passou cada participante? Forum descritas em pormenor quaisquer instru~oes relevantes que tenham sido dadas (C6pias no ap8ndice)? Fica clara a impressllo de como decorreram os acontecimentos?

(11) ResultJldos: Foi inclufdo urn quadro resumo dos resultados com totais, medias, desvios-padI'lW ou equivalentes? Os dados bmtos, na sua extensao, foram incluidos no ap8ndice? Foi cuidada a oportunidade de apresen~ visual? Os quadros, gnlficos e tabelas estllo claramente legendados e numerados? Foram devidamente explicados os sistemas de po~, codifi~lio ou outros quaisquer meios de manipulllQllo dos dados antes cia llIllilise?

(ll) AnAlise I tratamento: Foi explicada e justificada a escolha do metodo de an3.lise estat.lstica? Foram . indicados os resultados dos testes, 0 seu significado, os graus de hberdade, nUmero de caudas? Silo apresentados os calculos no ap8ndice ou e explicado 0 modo como foram efectuados (seja 0

computador)? Silo feitas observ~oes sobre a rejei~ ou nllo cia hip6tese nula?

(13) Discussio: Ha uma descri~llo verbal (nlio estatlstica) dos resultados? Explica-se qual 0 modo como os resultados se relacionam com a(s) hip6tese(s) ou qualquer teoria anterior ou investigayHo previa? SIlo consideradas explica¢es altemativas para os resultados? Face BOS resultados, sAo sugeridas modifi~es, explor~es ulteriores, ou novas linhas de investigllQllo?

(14) Refer@ncias: Fomm listados todos os estudos referidos no texto (com data entre parenteses)? As referi!ncias obedecem as normas em vigor (eg iIltimo nome, iniciais (data), titulo do livro, local da publi~§o: editora ou iIltimo nome, iniciais (data), titulo do artigo, revista, Vol. pp.)?

(15) Apeodice: Estao claramente designados? Dilo continuidade Ap~lio? Foram inclufdos na p8gina de conteUdo (fndice) e devidamente referenciados no texto onde adequado?

Metodologia.de}.IJ~.!estiga¢o

Z.2. Clrec/diat de uma apreseDta~o

2.2.1. Ficar nervoso eDormal; toda a gente fica.

2.2.2. Verificar aDtecipadamente a sala, 0 equipamento, etc.

2.2.3. Prever 'coDting&acias' como a falta de uma mesa, a falta de uma tomada electrica, giz, poDteiro, etc., IevaDdo algum 'material de suporte' proprio.

2.2.4. CODhecer 0 audit6rio e 0 momo da apresenta~o.

2.2.5. Ter uma boa declan~o de abertura.

2.2.6. RelacioDar a declan~o de abertora com 0 corpo principal da apreseDta~o.

2.2.7. Dar uma panorimica genl da apresenta~odurante a introdu~io.

2.2.8. Estabelecer rapport com a audiencia.

2.2.9. Respeitar 0 limite de tempo pr6-determinado.

2.2.10. Recorrer sempre que Decessario a exemploR e iIOBtra~lles.

2.2.11. Fazer um apaDhado geral da palestra Da coDclosio.

2.Z.12. Dizer clanmeDte 0 que se espera da audillDcia.

2.2.13. Ser autentico, ie, Dio preteDder ser 0 que se Dlio e.

23

MestrtuJo em Psiquiotria e Sai.U Mental

Bibliograim I Referencias 1. American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual ofMenial Disorders. Washington: APA.

2. Ashby WR. A Aplica9Ao da CibemCtica BPsiquiatria. In Isaac Epstein (org). Ciberrretica e Comunica¢o. Sio Paulo: Editora Cultrix:, 1973; pp 191-206

3. Bech P, AlIerup P, Gram LF. Reisby N, Rosenberg R, Jacobsen 0 and Nagy A The Hamilton depression scale: evaluation of objectivity using logistic models. Acta Psychiatr Scand 1981; 63: 290-299.

4. Beck AT, Ward CH, Mendelson M, Mock J and Erbaugh 1. An inventory for measuring depression. Arch Gen Psychiatry 1961; 4: 561-571.

5. Bleuler E. The fundamental symptcms oftkmentia praecox or the group ofschizophrenias, 1911. Trans. Zinkin J. New York: International University Press, 1950.

6. Carrol BJ, Fielding 1M and BJ.8shki TG. Depression rating scales: a critical review. Arch Gen Psychiatry 1973; 28: 361-366..

7. Cohen S, Kessler RC and Gordon LU (cds). Measuring Stress. A Guide for Health and Social Sciences. New York: Oxford University Press, 1997.

8. Coolican H. R83earch Methods andStatistics in Psychology (2ad ed). London: Hodder & Stoughton, 1994.

9. Cronbach LJ. Response set and test validity. Ed Psych Measurement 1946; 6: 475-495.

10. Cronbach U, Gieser GC, Nanda H and Rajaratnan N. The Dependability of Behtnioral Mea3II1Ttments: Theory of Generabilizahiltty for Scores andProfiles. New York: Wiley, 1972.

11. Dias MO. Metodos e Teenicas de Estudo e E/aborl1flio de Trohalhos CienJ{ficos. Coimbra: Livraria Minerva Editora, 1999.

12. Foms M, Buira C, Domenrch J. Psicodiagnastico e Estatfstica. Mem Martins: CETOP, 1980.

13. Fortin Marie-Fabienne. Le processus de 1lJ recherche: de la conception a 1lJ realisation. Decarie Editeur. 1996 [tf port N Salgueiro.O Processo de Investiga¢o: da concep~lJc area/iza¢o. Lomes: Lusociencia, 1999, 2000, 2003]

14. Guilford JP. Psychometric Methods. New York: McGraw-Hill, 1954.

15. Goldberg DP. The detection of psychiatric illness by questionnaire. In Mmvisley Monograph 21. London: Oxford University Press, 1972.

16. Hamilton M. Development ofa rating scale for primary depressive illness. BrJ Soc Clin Psychiat 1967; 6: 278-296.

17. HamiltonM. Some notes on rating scales. Statistician 1968; 18: 11-17.

18. Hill MM, Hill A Investiga~lJc por Questiaruirio (2' 00). Lisboa: Ediylles Silabo, 2002.

19. Kline P. Handbook ojPsychologica/ Testing (2ad ed). London: Routledge, 2000.

20. Likert R. A technique for the measurementofattitudes. Arch Psychol 1932; 140: 1-55.

21. McDowell I and Newell C. Measuring Health. A Guide w Rating Scales and Questionnaires (2nd ed). New York: Oxford University Press, 1996.

22. Montgomery SA and Asberg M A new depression rating scale designed to be sensitive to change. Br J Psychiatry 1979; 134: 382-389.

23. Moore D. Statistics: COlWepts and Controversies (2ad ed). New York: W. H. Freeman and Co, 1985.

24. Neale J and Liebert R. Science and Behaviour: An Introt:/u(;tian to Methods of Research (3rd ed). London: Prentice-Hall International, 198§.

25. Phillips D. Bastc Statisticsjor Health Science Students. New York: W. H. Freeman and Co, 1978.

26. Phillips J. Statistical Thinking: a structllTal approach (2ad ed). San Francisco: W. H. Freeman and Co, 1982.

27. Piaget J (org) L6gica e Conhecimento Ciendfico. Porto: Livraria Civiliza~, 1981.

28. Rosnay Joel de. 0 Macroscopio: para IIl1Iavislio global. VN Gaia: Estrategias Criativas, 1995.

29. Rust J, Golombock S. Modem Psychometrics. The Science ofPsychological A.ssessment (2M ed). London: Routledge, 2000.

30. Sederer LI and Dickey B (OOs). Outcomes A.ssessment in Clinical Practice. Baltimore: Williams and WilJdns, 1996.

31. Sheffield BF and Kellner R. The temporai stability of selfratings of neurotic symptoms. Br J Soc Clin Psycho11970; 9: 46-53.

32. Snaith RP. Rating Scales. BrJPsychiatry 1981; 138: 512-514.

33. Swinscow T. Statistics at Square One (8th ed). London: British Medical Association, 1983.

34. Thompson C. The Instruments ojPsychiatric Research. London: John Wiley & Sons, 1989.

35. Tsuang M. Tohen M, Zahner G (cds). Textbook in Psychiatric Epidemiology. New York: John Wiley & Sons, inc, 1995.

36. Wing JK.. Reasoning about madness. London: Oxford University Press, 1978.

37. ZlIDg WWK. A self-rating depression scale. Arch Gen Psychiatry 1965; 12: 63-70.

38. Zung WWK.. Factors influencing the self rating depression scale. Arch Gen Psychiatry 1967; 16: 543-547.