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Correspondência

O suporte profissional virtual melhora a eficácia da reabilitação pulmonar domiciliar?

Does virtual professional support improve the effectiveness of home pulmonary rehabilitation?

Johnnatas Mikael Lopes1, Achilles de Souza Andrade2, Bruno da Silva Brito3, Rafael Limeira Cavalcanti4

DOI: 10.36416/1806-3756/e20230017

 
Ao ler o artigo de Şahın et al.(1) (Efeitos de um programa de reabilitação pulmonar domiciliar com e sem telecoaching nos desfechos relacionados à saúde em sobreviventes da COVID-19: estudo clínico controlado randomizado) publicado nesta edição do Jornal Brasileiro de Pneumologia, identificamos elementos que poderiam ter explorado melhor os resultados, com grandes implicações clínicas.
 
Partindo da questão central da pesquisa, os resultados da Tabela 3(1) mostraram que não houve grandes efeitos nos desfechos investigados entre os grupos. No entanto, haveria um efeito exclusivo de tempo, caso em que seria aplicado aos dois grupos indiferentemente, ou haveria um efeito de interação tempo-grupo, caso em que um dos grupos teria um comportamento diferente ao longo do tempo.
 
Vamos exemplificar: A CVF revela apenas o principal efeito do tempo, quando ambos os grupos aumentaram seu indicador, mas em grande magnitude (d de Cohen > 0,8), o que não foi destacado pelos pesquisadores. O mesmo ocorre com o resultado da distância percorrida no teste de caminhada de seis minutos; o grupo de estudo tem um d = 2,30 e o grupo de controle tem um d = 2,07. Isso mostra o grande efeito clínico da reabilitação pulmonar na CVF desses indivíduos.
 
O resultado da escala modificada do Medical Research Council tem uma interação tempo-grupo que precisa ser analisada primeiramente. Observou-se que o grupo de estudo evoluiu melhor ao longo do tempo do que o grupo controle, com magnitude de d = 4,51 na análise intragrupo e d = 2,10 na análise intergrupos, ou seja, o telecoaching potencializou clinicamente esse desfecho. Isso também ocorreu com os aspectos sociais ao comparar os grupos estudo e controle (d = 5,88 vs. d = 2,14), um efeito clínico quase duas vezes maior (d = 1,83). A interpretação isolada do eta parcial permite apenas medir o poder explicativo do modelo construído e não os efeitos específicos dos fatores que o d de Cohen permite para grupos balanceados.(1)
 
Esses achados interessantes revelam inconsistências identificadas nas medidas dos desvios-padrão dos grupos apresentados na Tabela 3 e na distribuição dos grupos na Figura 2 no estudo de Şahın et al.(1) A Tabela 3(1) mostra que os desvios-padrão dos grupos de estudo e controle foram os mesmos antes e depois da intervenção para quase todos os resultados.
 
Isso é minimamente estranho para intervenções quando a variabilidade individual segue progressões distintas. Por outro lado, na figura 2,(1) os desfechos distância percorrida no teste de caminhada de seis minutos, pontuação da escala modificada Medical Research Council e percepção de dispneia e fadiga revelam variabilidades distintas, o que pode levar à invalidação da aplicação da ANOVA fatorial.(2) Sugere-se que os autores explicitem a real variabilidade dos desfechos a fim de se obter valores precisos para as medidas de efeito clínico.
 
Finalmente, recomendamos uma análise de dados utilizando um modelo misto generalizável a fim de minimizar vieses de independência de resíduos de medidas repetidas e a heterogeneidade de variância que são aparentes nos resultados publicados.(3)
 
REFERÊNCIAS
 
1.            Şahın H, Naz İ, Karadeniz G, Süneçlı O, Polat G, Ediboğlu O. Effects of a home-based pulmonary rehabilitation program with and without telecoaching on health-related outcomes in COVID-19 survivors: a randomized controlled clinical study. J Bras Pneumol. 2023;49(1):e20220107. https://doi.org/10.36416/1806-3756/e20220107
2.            Lakens D. Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: a practical primer for t-tests and ANOVAs. Front Psychol. 2013;4:863. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00863
3.            Guimarães LSP, Hirakata VN. Use of the Generalized Estimating Equation Model in longitudinal data analysis. Rev HCPA. 2012;32(4):503-11.

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