Thread by @leosbastos

Um pouco mais sobre os eventos graves num ensaio clínico, nao necessariamente no da coronavac. Qualquer ensaio clínico para covid.

Vamos supor que vamos fazer um ensaio clínico com 10000 voluntários, dois grupos A e B. E um dos objetivos é comparar os grupos para um evento raro.

No caso da Covid, hospitalizacao e óbito. Baseado no que a gente sabe até agora, em 10 meses de epidemia no Brasil (corrigindo atraso) tivemos até então:

645 mil hospitalizações por SRAG-COVID
200 mil óbitos por SRAG-COVID

Em um estudo com 10 mil voluntários na população, dividos em dois grupos de 5000, esperaríamos em 10 meses de estudo 15 hospitalizações e 5 óbitos em cada grupo.

O estudo precisaria ser muito maior para podermos diferenciar com segurança estatística os dois grupos.

No entanto, se no tratamento A observamos de fato 15 hospitalizazoes e 5 óbitos, e no grupo B nenhuma hospitalização e nenhum óbito. Apesar de nao termos uma certeza grande, temos alguma evidencia favorável para ao tratamento B. Num modelo simples com podemos ver essa evidencia:

Praticamente nao há interção de regiões com massa de probabilidade nas curvas anteriores, podemos fazer o mesmo para óbitos. Olhem a diferença, ainda há alguma evidência a favor de B, mas ela é fraca.

O ponto agora é que, eventos "raros" como hospitalização e óbitos são difíceis de se avaliar em ensaios clínicos com a população geral. Para os dois eventos do meu exemplo B teriam eficácia de 100%.

E com pouco de bruxaria, e prioris nao fracamente informativas temos que após 10 meses eficacia a posteriori para o grupo B é de
Óbito: 92% (0; 99%)
Hospitalizações: 97% (55; 99%)

Intervalos enormes né? Mas dessa forma eles refletem nosso conhecimento apos vermos os dados.