Gere documentos profissionais de suporte à decisão clínica (CDS) para ambientes de pesquisa farmacêutica e clínica, incluindo análises de coortes de pacientes (estratificadas por biomarcadores com desfechos) e relatórios de recomendações de tratamento (diretrizes baseadas em evidências com algoritmos de decisão). Oferece suporte a classificação de evidências GRADE, análise estatística (hazard ratios, curvas de sobrevida, gráficos em cascata), integração de biomarcadores e conformidade regulat...
Scanned 9/8/2026
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name: clinical-decision-support
description: "Gere documentos profissionais de suporte à decisão clínica (CDS) para ambientes de pesquisa farmacêutica e clínica, incluindo análises de coortes de pacientes (estratificadas por biomarcadores com desfechos) e relatórios de recomendações de tratamento (diretrizes baseadas em evidências com algoritmos de decisão). Oferece suporte a classificação de evidências GRADE, análise estatística (hazard ratios, curvas de sobrevida, gráficos em cascata), integração de biomarcadores e conformidade regulatória. Gera saída em formato LaTeX/PDF pronto para publicação, otimizado para desenvolvimento de fármacos, pesquisa clínica e síntese de evidências."
allowed-tools: [Read, Write, Edit, Bash]
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# Documentos de Suporte à Decisão Clínica
## Descrição
Gere documentos profissionais de suporte à decisão clínica (CDS) para empresas farmacêuticas, pesquisadores clínicos e tomadores de decisão médica. Esta habilidade se especializa em documentos analíticos e baseados em evidências que informam estratégias de tratamento e desenvolvimento de fármacos:
1. **Análise de Coorte de Pacientes** - Análises de grupos estratificados por biomarcadores com comparações estatísticas de desfechos
2. **Relatórios de Recomendações de Tratamento** - Diretrizes clínicas baseadas em evidências com classificação GRADE e algoritmos de decisão
Todos os documentos são gerados como arquivos LaTeX/PDF pronto para publicação, otimizados para pesquisa farmacêutica, submissões regulatórias e desenvolvimento de diretrizes clínicas.
**Nota:** Para planos de tratamento de pacientes individuais à beira do leito, use a habilidade `treatment-plans`. Esta habilidade se concentra em análises de nível de grupo e síntese de evidências para ambientes farmacêuticos/pesquisa.
## Capacidades
### Tipos de Documento
**Análise de Coorte de Pacientes**
- Estratificação de pacientes baseada em biomarcadores (subtipos moleculares, expressão gênica, IHC)
- Classificação de subtipos moleculares (p.ex., GBM mesênquima-imuno-ativo vs proneural, subtipos de câncer de mama)
- Métricas de desfecho com análise estatística (OS, PFS, ORR, DOR, DCR)
- Comparações estatísticas entre subgrupos (hazard ratios, p-valores, IC 95%)
- Análise de sobrevida com curvas de Kaplan-Meier e testes de log-rank
- Tabelas de eficácia e gráficos em cascata
- Análises de efetividade comparativa
- Relatórios de coortes farmacêuticas (subgrupos de ensaios, evidência do mundo real)
**Relatórios de Recomendações de Tratamento**
- Diretrizes de tratamento baseadas em evidências para estados de doença específicos
- Classificação de força de recomendação (sistema GRADE: 1A, 1B, 2A, 2B, 2C)
- Avaliação da qualidade da evidência (alta, moderada, baixa, muito baixa)
- Fluxogramas de algoritmo de tratamento com diagramas TikZ
- Sequenciamento de linha de terapia baseado em biomarcadores
- Caminhos de decisão com critérios clínicos e moleculares
- Documentos de estratégia farmacêutica
- Desenvolvimento de diretrizes clínicas para sociedades médicas
### Recursos Clínicos
- **Integração de Biomarcadores**: Alterações genômicas (mutações, CNV, fusões), assinaturas de expressão gênica, marcadores IHC, pontuação PD-L1
- **Análise Estatística**: Hazard ratios, p-valores, intervalos de confiança, curvas de sobrevida, regressão de Cox, testes de log-rank
- **Classificação de Evidências**: Sistema GRADE (1A/1B/2A/2B/2C), níveis CEBM de Oxford, avaliação de qualidade de evidência
- **Terminologia Clínica**: SNOMED-CT, LOINC, nomenclatura médica apropriada, nomenclatura de ensaios
- **Conformidade Regulatória**: Desidentificação HIPAA, cabeçalhos de confidencialidade, alinhamento ICH-GCP
- **Formatação Profissional**: Margens de 0,5 polegadas, recomendações codificadas por cor, pronto para publicação, adequado para submissões regulatórias
## Casos de Uso Farmacêuticos e de Pesquisa
Esta habilidade foi especificamente projetada para aplicações farmacêuticas e de pesquisa clínica:
**Desenvolvimento de Fármacos**
- **Análises de Ensaios Fase 2/3**: Análises de eficácia e segurança estratificadas por biomarcadores
- **Análises de Subgrupos**: Gráficos de floresta mostrando efeitos de tratamento em subgrupos de pacientes
- **Desenvolvimento de Diagnóstico Companheiro**: Ligação de biomarcadores à resposta ao fármaco
- **Submissões Regulatórias**: Documentação IND/NDA com resumos de evidências
**Assuntos Médicos**
- **Materiais de Educação de KOL**: Algoritmos de tratamento baseados em evidências para líderes de opinião
- **Documentos de Estratégia Médica**: Paisagem competitiva e estratégias de posicionamento
- **Materiais de Conselho Consultivo**: Estrutura de análises de coorte e recomendações de tratamento
- **Planejamento de Publicação**: Análises pronto para manuscrito para periódicos revisados por pares
**Diretrizes Clínicas**
- **Desenvolvimento de Diretrizes**: Síntese de evidências com metodologia GRADE para sociedades de especialistas
- **Recomendações de Consenso**: Desenvolvimento de algoritmo de tratamento multi-interessado
- **Padrões de Prática**: Critérios de seleção de tratamento baseados em biomarcadores
- **Medidas de Qualidade**: Métricas de desempenho baseadas em evidências
**Evidência do Mundo Real**
- **Estudos de Coorte RWE**: Análises retrospectivas de coortes de pacientes de dados EMR
- **Efetividade Comparativa**: Comparações head-to-head de tratamentos em ambientes do mundo real
- **Pesquisa de Desfechos**: Sobrevida de longo prazo e segurança na prática clínica
- **Economia da Saúde**: Análises de custo-efetividade por subgrupo de biomarcador
## Quando Usar
Use esta habilidade quando você precisar:
- **Analisar coortes de pacientes** estratificadas por biomarcadores, subtipos moleculares ou características clínicas
- **Gerar relatórios de recomendações de tratamento** com classificação de evidências para diretrizes clínicas ou estratégias farmacêuticas
- **Comparar desfechos** entre subgrupos de pacientes com análise estatística (sobrevida, taxas de resposta, hazard ratios)
- **Produzir documentos de pesquisa farmacêutica** para desenvolvimento de fármacos, ensaios clínicos ou submissões regulatórias
- **Desenvolver diretrizes de prática clínica** com classificação de evidências GRADE e algoritmos de decisão
- **Documentar seleção de terapia guiada por biomarcador** no nível populacional (não pacientes individuais)
- **Sintetizar evidências** de múltiplos ensaios ou fontes de dados do mundo real
- **Criar algoritmos de decisão clínica** com fluxogramas para sequenciamento de tratamento
**NÃO use esta habilidade para:**
- Planos de tratamento de pacientes individuais (use a habilidade `treatment-plans`)
- Documentação de cuidados clínicos à beira do leito (use a habilidade `treatment-plans`)
- Protocolos de tratamento simples específicos para pacientes (use a habilidade `treatment-plans`)
## Aprimoramento Visual com Esquemas Científicos
**⚠️ OBRIGATÓRIO: Cada documento de suporte à decisão clínica DEVE incluir pelo menos 1-2 figuras geradas por IA usando a habilidade scientific-schematics.**
Isto não é opcional. Documentos de decisão clínica requerem algoritmos visuais claros. Antes de finalizar qualquer documento:
1. Gere no mínimo UM esquema ou diagrama (p.ex., algoritmo de decisão clínica, via de tratamento ou árvore de estratificação de biomarcador)
2. Para análises de coorte: inclua diagrama de fluxo de pacientes
3. Para recomendações de tratamento: inclua fluxograma de decisão
**Como gerar figuras:**
- Use a habilidade **scientific-schematics** para gerar diagramas de qualidade para publicação com tecnologia IA
- Simplesmente descreva seu diagrama desejado em linguagem natural
- Nano Banana Pro gerará, revisará e refinará automaticamente o esquema
**Como gerar esquemas:**
```bash
python scripts/generate_schematic.py "sua descrição do diagrama" -o figures/output.png
```
A IA gerará automaticamente:
- Imagens de qualidade para publicação com formatação apropriada
- Revisão e refinamento através de múltiplas iterações
- Garantia de acessibilidade (amigável a daltonismo, alto contraste)
- Salvamento de saídas no diretório figures/
**Quando adicionar esquemas:**
- Fluxogramas de algoritmo de decisão clínica
- Diagramas de via de tratamento
- Árvores de estratificação de biomarcador
- Diagramas de fluxo de coorte de pacientes (estilo CONSORT)
- Visualizações de curva de sobrevida
- Diagramas de mecanismo molecular
- Qualquer conceito complexo que se beneficie de visualização
Para orientação detalhada sobre criação de esquemas, consulte a documentação da habilidade scientific-schematics.
---
## Estrutura do Documento
**REQUISITO CRÍTICO: Todos os documentos de suporte à decisão clínica DEVEM começar com um resumo executivo completo na página 1 que abrange toda a primeira página antes de qualquer índice ou seção detalhada.**
### Estrutura do Resumo Executivo da Página 1
A primeira página de cada documento CDS deve conter APENAS o resumo executivo com os seguintes componentes:
**Elementos Obrigatórios (todos na página 1):**
1. **Título e Tipo do Documento**
- Título principal (p.ex., "Análise de Coorte Estratificada por Biomarcador" ou "Recomendações de Tratamento Baseadas em Evidências")
- Subtítulo com estado de doença e foco
2. **Caixa de Informações do Relatório** (usando tcolorbox colorido)
- Tipo e propósito do documento
- Data da análise/relatório
- Estado de doença e população de pacientes
- Autor/instituição (se aplicável)
- Estrutura ou metodologia de análise
3. **Caixas de Descobertas Principais** (3-5 caixas coloridas usando tcolorbox)
- **Resultados Primários** (caixa azul): Principais descobertas de eficácia/desfecho
- **Insights de Biomarcador** (caixa verde): Principais descobertas de subtipo molecular
- **Implicações Clínicas** (caixa amarela/laranja): Implicações de tratamento acionáveis
- **Resumo Estatístico** (caixa cinza): Hazard ratios, p-valores, estatísticas-chave
- **Destaques de Segurança** (caixa vermelha, se aplicável): Eventos adversos críticos ou avisos
**Requisitos Visuais:**
- Use `\thispagestyle{empty}` para remover números de página da página 1
- Todo o conteúdo deve caber na página 1 (antes de `\newpage`)
- Use ambientes tcolorbox coloridos com diferentes cores para hierarquia visual
- As caixas devem ser digitalizáveis e destacar informações mais críticas
- Use listas com marcadores, não parágrafos narrativos
- Termine a página 1 com `\newpage` antes de índice ou seções detalhadas
**Estrutura LaTeX de Exemplo para Primeira Página:**
```latex
\maketitle
\thispagestyle{empty}
% Caixa de Informações do Relatório
\begin{tcolorbox}[colback=blue!5!white, colframe=blue!75!black, title=Informações do Relatório]
\textbf{Tipo de Documento:} Análise de Coorte de Pacientes\\
\textbf{Estado de Doença:} Câncer de Mama Metastático HER2-Positivo\\
\textbf{Data da Análise:} \today\\
\textbf{População:} 60 pacientes, estratificados por biomarcador quanto ao status de HR
\end{tcolorbox}
\vspace{0.3cm}
% Descoberta Principal #1: Resultados Primários
\begin{tcolorbox}[colback=blue!5!white, colframe=blue!75!black, title=Resultados de Eficácia Primária]
\begin{itemize}
\item ORR geral: 72\% (IC 95\%: 59-83\%)
\item PFS mediano: 18,5 meses (IC 95\%: 14,2-22,8)
\item OS mediano: 35,2 meses (IC 95\%: 28,1-NR)
\end{itemize}
\end{tcolorbox}
\vspace{0.3cm}
% Descoberta Principal #2: Insights de Biomarcador
\begin{tcolorbox}[colback=green!5!white, colframe=green!75!black, title=Descobertas de Estratificação de Biomarcador]
\begin{itemize}
\item HR+/HER2+: ORR 68\%, PFS mediano 16,2 meses
\item HR-/HER2+: ORR 78\%, PFS mediano 22,1 meses
\item Status de HR significativamente associado a desfechos (p=0,041)
\end{itemize}
\end{tcolorbox}
\vspace{0.3cm}
% Descoberta Principal #3: Implicações Clínicas
\begin{tcolorbox}[colback=orange!5!white, colframe=orange!75!black, title=Recomendações Clínicas]
\begin{itemize}
\item Eficácia robusta observada independentemente do status de HR (Grau 1A)
\item Pacientes HR-/HER2+ mostraram desfechos numericamente superiores
\item Tratamento recomendado para todos os pacientes com MBC HER2+
\end{itemize}
\end{tcolorbox}
\newpage
\tableofcontents % Índice na página 2
\newpage % Conteúdo detalhado começa página 3
```
### Análise de Coorte de Pacientes (Seções Detalhadas - Página 3+)
- **Características da Coorte**: Dados demográficos, características basais, critérios de seleção de pacientes
- **Estratificação de Biomarcador**: Subtipos moleculares, alterações genômicas, perfis IHC
- **Exposição ao Tratamento**: Terapias recebidas, dosagem, duração do tratamento por subgrupo
- **Análise de Desfecho**: Taxas de resposta (ORR, DCR), dados de sobrevida (OS, PFS), DOR
- **Métodos Estatísticos**: Curvas de sobrevida Kaplan-Meier, hazard ratios, testes de log-rank, regressão de Cox
- **Comparações de Subgrupos**: Eficácia estratificada por biomarcador, gráficos de floresta, significância estatística
- **Perfil de Segurança**: Eventos adversos por subgrupo, modificações de dose, descontinuações
- **Recomendações Clínicas**: Implicações de tratamento baseadas em perfis de biomarcador
- **Figuras**: Gráficos em cascata, gráficos de nadador, curvas de sobrevida, gráficos de floresta
- **Tabelas**: Tabela de dados demográficos, frequência de biomarcador, desfechos por subgrupo
### Relatórios de Recomendações de Tratamento (Seções Detalhadas - Página 3+)
**Resumo Executivo da Página 1 para Recomendações de Tratamento deve incluir:**
1. **Caixa de Informações do Relatório**: Estado de doença, versão/data da diretriz, população-alvo
2. **Caixa de Recomendações Principais** (verde): Top 3-5 recomendações classificadas por GRADE por linha de terapia
3. **Caixa de Critérios de Decisão de Biomarcador** (azul): Marcadores moleculares principais influenciando seleção de tratamento
4. **Caixa de Resumo de Evidência** (cinza): Ensaios principais apoiando recomendações (p.ex., KEYNOTE-189, FLAURA)
5. **Caixa de Monitoramento Crítico** (laranja/vermelha): Requisitos essenciais de monitoramento de segurança
**Seções Detalhadas (Página 3+):**
- **Contexto Clínico**: Estado de doença, epidemiologia, paisagem de tratamento atual
- **População-Alvo**: Características do paciente, critérios de biomarcador, estadiamento
- **Revisão de Evidência**: Síntese de literatura sistemática, resumo de diretriz, dados de ensaios
- **Opções de Tratamento**: Terapias disponíveis com mecanismo de ação
- **Classificação de Evidência**: Avaliação GRADE para cada recomendação (1A, 1B, 2A, 2B, 2C)
- **Recomendações por Linha**: Terapias de primeira, segunda e subsequentes linhas
- **Seleção Guiada por Biomarcador**: Critérios de decisão baseados em perfis moleculares
- **Algoritmos de Tratamento**: Fluxogramas TikZ mostrando caminhos de decisão
- **Protocolo de Monitoramento**: Avaliações de segurança, monitoramento de eficácia, modificações de dose
- **Populações Especiais**: Idosos, comprometimento renal/hepático, comorbidades
- **Referências**: Bibliografia completa com nomes de ensaios e citações
## Formato de Saída
**REQUISITO OBRIGATÓRIO DA PRIMEIRA PÁGINA:**
- **Página 1**: Resumo executivo de página inteira com 3-5 elementos tcolorbox coloridos
- **Página 2**: Índice (opcional)
- **Página 3+**: Seções detalhadas com métodos, resultados, figuras, tabelas
**Especificações do Documento:**
- **Primário**: LaTeX/PDF com margens de 0,5 polegadas para apresentação compacta e rica em dados
- **Comprimento**: Típico 5-15 páginas (1 página resumo executivo + 4-14 páginas conteúdo detalhado)
- **Estilo**: Pronto para publicação, qualidade farmacêutica, adequado para submissões regulatórias
- **Primeira Página**: Sempre um resumo executivo completo abrangendo toda a página 1 (veja seção Estrutura do Documento)
**Elementos Visuais:**
- **Cores**:
- Caixas página 1: azul=dados/informação, verde=biomarcadores/recomendações, amarelo/laranja=implicações clínicas, vermelho=avisos
- Caixas de recomendação (verde=recomendação forte, amarelo=condicional, azul=pesquisa necessária)
- Estratificação de biomarcador (subtipos moleculares codificados por cor)
- Significância estatística (p-valores e hazard ratios codificados por cor)
- **Tabelas**:
- Dados demográficos com características basais
- Frequência de biomarcador por subgrupo
- Tabela de desfechos (ORR, PFS, OS, DOR por subtipo molecular)
- Eventos adversos por coorte
- Tabelas de resumo de evidência com classificações GRADE
- **Figuras**:
- Curvas de sobrevida Kaplan-Meier com p-valores de log-rank e tabelas de números em risco
- Gráficos em cascata mostrando melhor resposta por paciente
- Gráficos de floresta para análises de subgrupos com intervalos de confiança
- Fluxogramas de algoritmo de decisão TikZ
- Gráficos de nadador para cronogramas de pacientes individuais
- **Estatística**: Hazard ratios com IC 95%, p-valores, tempos medianos de sobrevida, taxas de sobrevida em marcos
- **Conformidade**: Desidentificação por Safe Harbor HIPAA, avisos de confidencialidade para dados proprietários
## Integração
Esta habilidade se integra com:
- **scientific-writing**: Gerenciamento de citações, relatório estatístico, síntese de evidências
- **clinical-reports**: Terminologia médica, conformidade HIPAA, documentação regulatória
- **scientific-schematics**: Fluxogramas TikZ para algoritmos de decisão e vias de tratamento
- **treatment-plans**: Aplicações de pacientes individuais de insights derivados de coorte (bidirecional)
## Diferenciadores-Chave da Habilidade Treatment-Plans
**Suporte à Decisão Clínica (esta habilidade):**
- **Público**: Empresas farmacêuticas, pesquisadores clínicos, comitês de diretrizes, assuntos médicos
- **Escopo**: Análises de nível populacional, síntese de evidências, desenvolvimento de diretrizes
- **Foco**: Estratificação de biomarcador, comparações estatísticas, classificação de evidências
- **Saída**: Documentos analíticos de múltiplas páginas (típico 5-15 páginas) com extensas figuras e tabelas
- **Casos de Uso**: Desenvolvimento de fármacos, submissões regulatórias, diretrizes de prática clínica, estratégia médica
- **Exemplo**: "Analize 60 pacientes com câncer de mama HER2+ por status de receptor hormonal com desfechos de sobrevida"
**Habilidade Treatment-Plans:**
- **Público**: Clínicos, pacientes, equipes de cuidados
- **Escopo**: Planejamento de cuidados de pacientes individuais
- **Foco**: Objetivos SMART, intervenções específicas do paciente, planos de monitoramento
- **Saída**: Planos de cuidados acionáveis concisos de 1-4 páginas
- **Casos de Uso**: Cuidados clínicos à beira do leito, documentação EMR, planejamento centrado no paciente
- **Exemplo**: "Crie plano de tratamento para paciente de 55 anos com diabetes tipo 2 recém-diagnosticado"
**Quando usar cada uma:**
- Use **clinical-decision-support** para: análises de coorte, estudos de estratificação de biomarcador, desenvolvimento de diretriz de tratamento, documentos de estratégia farmacêutica
- Use **treatment-plans** para: planos de cuidados de pacientes individuais, protocolos de tratamento para pacientes específicos, documentação clínica à beira do leito
## Exemplo de Uso
### Análise de Coorte de Pacientes
**Exemplo 1: Estratificação de Biomarcador em NSCLC**
```
> Analise uma coorte de 45 pacientes com NSCLC estratificados por expressão de PD-L1 (<1%, 1-49%, ≥50%)
> recebendo pembrolizumabe. Inclua desfechos: ORR, PFS mediano, OS mediano com hazard ratios
> comparando PD-L1 ≥50% vs <50%. Gere curvas de Kaplan-Meier e gráfico em cascata.
```
**Exemplo 2: Análise de Subtipo Molecular em GBM**
```
> Gere análise de coorte para 30 pacientes com GBM classificados em Cluster 1 (Mesênquima-Imuno-Ativo)
> e Cluster 2 (Proneural) subtipos moleculares. Compare desfechos incluindo OS mediano, taxa de PFS de 6 meses,
> e resposta a TMZ+bevacizumabe. Inclua tabela de perfil de biomarcador e comparação estatística.
```
**Exemplo 3: Coorte HER2 em Câncer de Mama**
```
> Analise 60 pacientes com câncer de mama metastático HER2-positivo tratados com trastuzumabe-deruxetano,
> estratificados por exposição prévia a trastuzumabe (sim/não). Inclua ORR, DOR, PFS mediano com gráfico de floresta
> mostrando análises de subgrupos por status de receptor hormonal, metástases cerebrais e número de linhas prévias.
```
### Relatório de Recomendações de Tratamento
**Exemplo 1: Diretrizes de Câncer de Mama Metastático HER2+**
```
> Crie recomendações de tratamento baseadas em evidências para câncer de mama metastático HER2-positivo incluindo
> seleção de terapia guiada por biomarcador. Use sistema GRADE para classificar recomendações para primeira linha
> (trastuzumabe+pertuzumabe+taxano), segunda linha (trastuzumabe-deruxetano) e opções de terceira linha.
> Inclua fluxograma de algoritmo de decisão baseado em metástases cerebrais, status de receptor hormonal e terapias prévias.
```
**Exemplo 2: Algoritmo de Tratamento para NSCLC Avançado**
```
> Gere relatório de recomendação de tratamento para NSCLC avançado baseado em expressão de PD-L1, mutação EGFR,
> rearranjo ALK e status de desempenho. Inclua recomendações classificadas por GRADE para cada subtipo molecular,
> fluxograma TikZ para seleção de terapia direcionada por biomarcador e tabelas de evidência dos ensaios KEYNOTE-189,
> FLAURA e CheckMate-227.
```
**Exemplo 3: Sequenciamento de Linha de Terapia para Mieloma Múltiplo**
```
> Crie algoritmo de tratamento para mieloma múltiplo recém-diagnosticado até cenário recidivado/refratário.
> Inclua recomendações GRADE para transplantável vs não transplantável, considerações de citogenética de alto risco,
> e sequenciamento de terapia com daratumumab, carfilzomibe e terapia CAR-T. Forneça fluxograma mostrando pontos de decisão
> em cada linha de terapia.
```
## Recursos Principais
### Classificação de Biomarcador
- Genômica: Mutações, CNV, fusões gênicas
- Expressão: RNA-seq, pontuações IHC
- Subtipos moleculares: Classificações específicas da doença
- Acionabilidade clínica: Orientação de seleção de terapia
### Métricas de Desfecho
- Sobrevida: OS (sobrevida geral), PFS (sobrevida livre de progressão)
- Resposta: ORR (taxa de resposta objetiva), DOR (duração da resposta), DCR (taxa de controle de doença)
- Qualidade: Status de desempenho ECOG, carga de sintomas
- Segurança: Eventos adversos, modificações de dose
### Métodos Estatísticos
- Análise de sobrevida: Curvas de Kaplan-Meier, testes de log-rank
- Comparações de grupos: testes-t, qui-quadrado, Fisher exato
- Tamanhos de efeito: Hazard ratios, odds ratios com IC 95%
- Significância: p-valores, correções para testes múltiplos
### Classificação de Evidência
**Sistema GRADE**
- **1A**: Recomendação forte, evidência de alta qualidade
- **1B**: Recomendação forte, evidência de qualidade moderada
- **2A**: Recomendação fraca, evidência de alta qualidade
- **2B**: Recomendação fraca, evidência de qualidade moderada
- **2C**: Recomendação fraca, evidência de baixa qualidade
**Força de Recomendação**
- **Forte**: Benefícios claramente superam riscos
- **Condicional**: Existem trade-offs, valores do paciente importantes
- **Pesquisa**: Evidência insuficiente, ensaios clínicos necessários
## Boas Práticas
### Para Análises de Coorte
1. **Transparência na Seleção de Pacientes**: Documente claramente critérios de inclusão/exclusão, fluxo de pacientes e razões para exclusões
2. **Clareza de Biomarcador**: Especifique métodos de ensaio, plataformas (p.ex., FoundationOne, Caris), pontos de corte eIs this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
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