A campanha #PEDroCombatendoBarreiras para fisioterapia baseada em evidências ajudará a enfrentar as quatro maiores barreiras da fisioterapia baseada em evidência – falta de tempo, linguagem, falta de acesso e falta de habilidades estatísticas.

Se você é novo na campanha, nós sugerimos que comece pelo início, analisando os posts anteriores sobre estratégias para enfrentar as barreiras da falta de tempo, idioma e falta de acesso. Estes posts estão disponíveis no site da campanha, blog, Twitter (@PEDrinho_dbase) ou Facebook (@PhysiotherapyEvidenceDatabase.PEDrinho).

A falta de habilidades estatísticas é uma barreira comum para interpretar a evidência e implementar a fisioterapia baseada em evidência. No mês passado, a campanha #PEDroCombatendoBarreiras (#PEDroTacklesBarriers) focou na importância do análise de intenção de tratar. Este mês, vamos nos concentrar em entender intervalo de confiança com três pesquisadores clínicos.

	Aidan Cashin, fisiologista do exercício e pesquisador, University of New South Wales, Austrália Área de atuação: Eficácia comparativa de intervenções para pessoas com dor crônica.
	Kate Scrivener, fisioterapeuta, educadora e pesquisadora, Macquarie University, Austrália Área de atuação: Intervenção e pesquisa em fisioterapia pós-AVC.
	Mark Elkins, editor científico do Journal of Physiotherapy Área de atuação: terapias físicas e farmacológicas em doenças respiratórias e melhoria da compreensão e aplicação de pesquisas publicadas por clínicos.

Quão preciso é o efeito relatado de uma intervenção em um ensaio para meu paciente?
O objetivo dos estudos que comparam os efeitos dos tratamentos é dar aos leitores uma idéia do que aconteceria se um paciente recebesse um tratamento contra outro. O estudo faz isso produzindo uma “estimativa do efeito”. Para medidas contínuas, esta é a diferença entre os grupos; o resultado médio do grupo de intervenção menos o resultado médio do grupo de controle. Observe que não estamos falando aqui de valores de p, por uma série de razões, os valores p não são úteis para informar as decisões de tratamento.

É importante reconhecer que o efeito no estudo vem de uma amostra de estudo. Uma implicação disto é que o melhor que os pesquisadores podem fazer é fornecer uma estimativa do efeito em toda a população. Todas as estimativas são imprecisas, e importa o quão imprecisas elas possam ser. A ferramenta mais importante e útil que os pesquisadores têm para descrever a precisão de uma estimativa de efeito é o intervalo de confiança.

Os intervalos de confiança são muitas vezes mal interpretados. Eles não representam a faixa de efeitos que 95% dos pacientes irão experimentar, ou os maiores e menores efeitos que um paciente individual pode esperar.

A explicação técnica de um intervalo de confiança é bastante complicada, mas há uma maneira de interpretá-los que é suficientemente próxima para fins clínicos. O intervalo de confiança é a faixa de valores em que o efeito populacional mais provavelmente cai. Portanto, se um ensaio tem uma diferença média entre grupos de 2 pontos, com um intervalo de confiança de 1 a 3, então a melhor estimativa do efeito do tratamento é de 2 pontos, mas poderia ser em qualquer lugar de 1 ponto a 3 pontos.

Para um clínico, a faixa de efeitos plausíveis (valores dentro do intervalo de confiança) pode fazer parte da discussão com um paciente sobre as opções de tratamento para chegar a uma decisão compartilhada.