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MEDICINA BASEADA EM EVIDÊNCIAS
Identificação da disciplina
CÓDIGO DO CURSO: 9
DISCIPLINA: Medicina Baseada em Evidências
CÓD. DISCIPLINA: MBE60
PERÍODO: 7º
TURMAS: MED7A (Grupo A) e MED7B (Grupo B)
TURMAS: 2º Semestre de 2026
CARGA HORÁRIA TOTAL: 60 horas-aula (atividades presenciais e extra-classe)
PERÍODO LETIVO: 1º bimestre - 28/07 a 22/09 (são 9 encontros x 3 aulas = 27 aulas de 50 min no total)
Prova bimestral (NB1): 29/09
2º bimestre - 06/10 a 24/11 (são 7 encontros x 3 aulas = 21 aulas de 50 min no total)
Prova bimestral (NB2): 01/12
DIA/TURNO/LOCAL: Terça-feira - Laboratório de Informática 2/3 - Bloco A - Sobreloja
Grupo A - MED7A: 07h30–08h20 · 08h20–09h10 · 09h10–10h00
Grupo B - MED7B: 10h15–11h05 · 11h05–11h55 · 11h55–12h45
CARGA HORÁRIA TOTAL: preparação para sala invertida, trilha de fluência em IA e produção do estudo
Introdução
Medicina Baseada em Evidências hoje: da leitura crítica do artigo à decisão clínica de valor, apoiada em epidemiologia e inteligência artificial aplicada.
Quem se forma em Medicina em 2026 decide em ambiente saturado de dados, assistido por inteligência artificial e cobrado por desfechos. A Medicina Baseada em Evidências (MBE) já não se resume a ler o melhor artigo e aplicar. O processo ficou mais exigente e, ao mesmo tempo, mais interessante e mais próximo do leito.
A IA entrou na rotina profissional a partir do fim de 2022, e o consultório não ficou de fora. Cabe à universidade formar, com os estudantes, fluência de uso em três níveis: automação, quando o sistema executa tarefas a partir de instruções; ampliação, quando colabora com o raciocínio e a produção do profissional; agenciamento, quando opera com autonomia relativa, em busca de padrões de conhecimento e de comportamento. Fluência, aqui, não é destreza com ferramenta. Ela se assenta sobre conhecimento clínico-epidemiológico e se organiza em quatro verbos, os 4 Ds:

Nesses termos, a MBE é disciplina integradora. Acopla cinco componentes: a epidemiologia clínica (o método qualiquantitativo), a apreciação crítica da evidência, a fluência em IA (a IA como copiloto, sob os 4 Ds), a saúde baseada em valor (Value-Based Health Care, VBHC) e a decisão compartilhada. O conjunto se traduz em decisão em três planos que se comunicam: a conduta diante do paciente, a gestão do serviço em que essa conduta ocorre e a política que define o que o sistema oferece. Convém desfazer um mal-entendido frequente: esse terceiro plano não é sinônimo de SUS. Ele comparece na diretriz de um hospital privado, na auditoria de uma operadora, na medicina do trabalho, na incorporação de tecnologias por Conitec ou por comitê de saúde suplementar, nas recomendações de sociedades científicas e da OMS. Evidência e valor pesam do mesmo modo no consultório particular e na unidade básica.
A epidemiologia clínica é o motor dessa prática, e não se reduz a cálculo. Ela tem duas faces inseparáveis. Uma quantifica: medidas de efeito, delineamentos, acurácia diagnóstica, precisão do estimador, tudo o que converte incerteza em números úteis à decisão. A outra interpreta: decide se um número significa causa ou coincidência, se o efeito medido em ensaio se transporta para o paciente que está ali, se a diferença estatística tem alguma consequência para quem adoece. Essa segunda face exige integração de saberes. Fisiopatologia para julgar plausibilidade biológica, clínica e semiologia para reconhecer o espectro real da doença, ciências sociais para entender por que a adesão falha, ética e economia para pesar o custo de oportunidade de cada escolha. Números sem interpretação produzem má medicina com aparência de rigor. Interpretação sem números produz opinião. A disciplina exercita as duas faces com dados reais de sistemas de informação em saúde brasileiros e com artigos que os alunos apreciarão criticamente, não em abstrato.
MBE, as DCN de 2025 e o ENAMED
As novas Diretrizes Curriculares Nacionais do curso de graduação em Medicina, instituídas pela Resolução CNE/CES nº 3, de 30 de setembro de 2025, que revogou a de 2014, redefinem o perfil e as competências do egresso. Delas decorre, para o campo desta disciplina, que o graduado deve ser capaz de:
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integrar saberes clínicos, epidemiológicos e científicos na tomada de decisão segura e centrada na pessoa;
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interpretar criticamente a literatura científica e aplicar protocolos validados, como os Protocolos Clínicos e Diretrizes Terapêuticas (PCDT);
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mobilizar a epidemiologia clínica na resolução de problemas de saúde individual e coletiva, considerando desfechos, qualidade de vida e custos, isto é, valor.
Duas notas sobre essas diretrizes interessam diretamente ao conteúdo do curso. A primeira: as três áreas de competência foram mantidas, Atenção à Saúde, Gestão em Saúde e Educação em Saúde, agora desdobradas em vinte e sete competências do egresso. A segunda: o texto de 2025 trata de forma explícita do uso de inteligência artificial, análise de dados em larga escala, plataformas digitais e telemedicina, com ênfase no uso ético e crítico. O que esta disciplina propõe sobre fluência em IA não é acréscimo pessoal do professor, é exigência normativa.
Essas competências passaram a ser aferidas nacionalmente pelo ENAMED, o Exame Nacional de Avaliação da Formação Médica, conduzido pelo INEP. Para a Medicina, o exame cumpre a função do ENADE e serve de etapa teórica dos processos seletivos de acesso direto do ENARE. A primeira edição foi aplicada em 19 de outubro de 2025; a segunda, em 13 de setembro de 2026. Desde 2026 a participação é obrigatória também para os estudantes do quarto ano, com caráter estritamente formativo: a nota deles não pode ser usada no ENARE nem em outros seletivos de residência. Os alunos do 7º período, portanto, já estão no escopo do exame.
A prova tem 100 questões de múltipla escolha com quatro alternativas, cinco horas de duração, e itens extraídos do Banco Nacional de Itens da Educação Superior, elaborados a partir da Matriz de Referência Comum para a Avaliação da Formação Médica. O boletim classifica o participante em Nível Proficiente, com 60 pontos ou mais, ou Não-proficiente. A nota na escala de proficiência calculada por Teoria de Resposta ao Item vale três anos, salvo para os estudantes do quarto ano. A participação é componente curricular obrigatório; o que se registra no histórico escolar é a regularidade perante o exame, não a pontuação obtida.
Epidemiologia clínica e MBE não aparecem como bloco isolado na prova. Medidas de efeito, delineamentos de estudo, acurácia diagnóstica e decisão baseada em evidência vêm embutidos nas vinhetas clínicas, cobrados de forma interdisciplinar, como se cobra na prática. Os itens são extraídos do Banco Nacional de Itens da Educação Superior e elaborados a partir da Matriz de Referência Comum para a Avaliação da Formação Médica, implementada pela Portaria Inep nº 478, de 18 de julho de 2025. As regras gerais do exame estão na Portaria Inep nº 413, de 18 de junho de 2025, e as de cada edição no edital correspondente, para 2026 o Edital Inep nº 71, de 28 de maio de 2026.
Esse desenho tem consequência direta na preparação. A Resolução CNRM nº 4/2026, que alterou a Resolução CNRM nº 17/2022, autorizou instituições a usar o resultado do ENAMED como etapa teórica em seleções de acesso direto fora do ENARE, e admitiu a avaliação por escala de proficiência com Teoria de Resposta ao Item nesses processos. Estudar epidemiologia clínica deixou de render apenas na prova da faculdade. A metodologia detalhada de estudo, os simulados e a análise de itens das edições anteriores estão na seção "Preparação para o ENAMED e as provas de residência", que aplica o mesmo conteúdo desta disciplina ao formato do exame.
Inteligência artificial: novo instrumento e novo objeto de apreciação crítica
A IA já entrou na clínica e na pesquisa, como copiloto para buscar evidência, tabular microdados e redigir ciência. Tratá-la em sala deixou de ser escolha do professor. As DCN de 2025 abordam explicitamente o uso de inteligência artificial, análise de dados em larga escala, redes neurais, plataformas digitais, telemedicina e segurança da informação, com ênfase no uso ético e crítico, enquanto a norma de 2014 apenas mencionava o domínio de tecnologias para acesso a bases remotas de dados. A distância entre as duas redações é a distância entre saber consultar e saber julgar.
Os riscos próprios da ferramenta são, eles mesmos, problema de apreciação crítica: alucinação, referências inventadas, defasagem de conhecimento, viés herdado dos dados de treinamento, exposição indevida de dados de paciente. Nada disso exige método novo. Verificar uma saída de modelo pede o que sempre se pediu diante de um artigo: identificar a fonte, confirmar que ela existe, avaliar delineamento e desfecho, perguntar a quem aquele resultado se aplica. Discernir, no vocabulário dos 4 Ds, é a apreciação crítica da evidência aplicada a uma fonte nova, com o médico como humano no circuito que valida, corrige e responde. A tarefa se delega; a responsabilidade, não.
Há um segundo motivo, mais imediato, para a IA entrar nesta disciplina e não em um módulo avulso de tecnologia. O ENAMED cobra raciocínio dentro de vinheta clínica, com itens calibrados por Teoria de Resposta ao Item, e a MP 1.370/2026 vincula a proficiência no exame ao registro no CRM para quem ingressar na graduação após sua publicação. Nenhuma dessas avaliações mede a habilidade de consultar um modelo. Mede o que o estudante decide sem ele. Uma IA que resolve a lista de exercícios não produz proficiência, produz a aparência dela, e a conta vence na prova que habilita ao exercício profissional. É isto que Dosar nomeia: calibrar intensidade e alcance do uso, com verificação e responsabilidade sobre o produto final. Usar IA para compreender mais rápido é ganho. Usá-la para não precisar compreender é dano diferido.
Sobre esse alicerce, a disciplina organiza-se pelos passos IV e V do modelo de Sicília, aplicar e avaliar, e pelos marcos contemporâneos, VBHC e decisão compartilhada, detalhados na seção seguinte.
Filosofia da disciplina
A MBE que se ensina aqui não é teórica. Ela se ancora em quatro compromissos que atravessam todos os encontros, e que respondem, um a um, às três áreas de competência das DCN de 2025: Atenção à Saúde, Gestão em Saúde e Educação em Saúde.
1. Integração clínica (passos IV e V de Sicília)
Todo conceito de MBE deve desaguar em decisão real. Os cinco passos são percorridos, mas o peso recai sobre os dois últimos, aplicar e avaliar, porque é ali que a maioria dos cursos para. A apreciação crítica não termina no artigo: chega ao leito, ao ambulatório, à decisão do serviço e à política de saúde, pública ou privada. Os estudos de caso e o journal club são estruturados para forçar essa passagem, da leitura à conduta, e para exigir a etapa que quase nunca se cobra, avaliar o próprio desempenho depois de decidir.
O formato não é arbitrário. O ENAMED cobra raciocínio dentro de vinheta clínica, com epidemiologia e MBE embutidas, e não como bloco isolado de conteúdo. Treinar a passagem do artigo à conduta é, ao mesmo tempo, o método da disciplina e o formato da avaliação nacional.
2. Decisão de valor: VBHC e decisão compartilhada
Aplicar evidência não é escolher a intervenção com o melhor resultado no ensaio. É escolher a que produz o desfecho que importa àquela pessoa, ao custo que o sistema pode sustentar. Duas competências sustentam esse juízo.
A saúde baseada em valor (Value-Based Health Care, VBHC) obriga a perguntar qual desfecho está sendo medido, para quem, e a que custo de oportunidade. Desfechos substitutos, ganhos estatísticos sem correspondência clínica e intervenções cuja adoção desloca recursos de necessidades maiores são tratados aqui como problema metodológico, não apenas orçamentário. Vale para a incorporação de tecnologia por Conitec, para a diretriz de um hospital privado, para a auditoria de uma operadora e para a conduta no consultório.
A decisão compartilhada é onde a evidência encontra as preferências e os valores do paciente. É também a porta pela qual o método qualitativo entra na disciplina: risco absoluto comunicado de forma compreensível, número necessário para tratar traduzido em linguagem de escolha, preferências eliciadas em vez de presumidas. Sem isso, o passo IV de Sicília se reduz a prescrever o que a diretriz diz.
Este compromisso responde diretamente à área de Gestão em Saúde das DCN, que ninguém aprende lendo organograma.
3. Prática com dados reais dos sistemas de informação em saúde
Os alunos aprendem a baixar bases públicas (TABNET e microdados do SIM, SINAN e SIH), tratá-las e produzir estudos próprios, descritivos ou analíticos com dados secundários, com ênfase em delineamentos transversais e ecológicos e suas variações. As ferramentas centrais são o TabWin e o R no Positron, com a inteligência artificial incorporada como apoio à análise e à escrita científica. O Laboratório de Informática é o espaço-sede dessa prática. Os mesmos procedimentos se aplicam a dados de prontuário eletrônico e de operadoras, quando o aluno tiver acesso legítimo a eles: o que muda é a fonte, não o método.
Aqui a epidemiologia clínica se mostra pelo que é, quali-quantitativa. Calcular a taxa é a parte mecânica. Decidir se a variação encontrada é fenômeno ou artefato de notificação, se o denominador serve, se a comparação entre municípios faz sentido, isso é interpretação, e é o que separa análise de exercício de planilha.
Cuidado ético com microdados. Todo uso de microdados observa boas práticas de anonimização e uso ético de dados secundários. Não se manipulam identificadores diretos; agregam-se ou suprimem-se células de baixa contagem; o tratamento é documentado (LGPD). Duas regras adicionais valem para o uso de IA: nenhum dado identificável de paciente é inserido em ferramenta de terceiros, e todo trabalho declara onde a IA foi usada e o que foi verificado. Esse cuidado é avaliado no laboratório de dados (ver Dosar, adiante).
4. Alinhamento ao TCC
A disciplina é o andaime metodológico do TCC. Nas primeiras semanas os alunos selecionam o tema; a partir daí, a pergunta de pesquisa, o delineamento, a fonte de dados e a análise nascem aqui. O cronograma marca, encontro a encontro, o produto de TCC esperado. É também onde a área de Educação em Saúde das DCN se realiza: quem não consegue explicar o próprio método não domina o método.
O que é (e o que não é) viável num TCC de graduação
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Viável: estudo descritivo ou ecológico com dados agregados do TABNET; transversal com microdados de um agravo do SINAN em recorte definido; série temporal descritiva. Escopo fechável no prazo do semestre.
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Excessivo: coorte primária com coleta nova; linkage probabilístico entre bases sem infraestrutura; meta-análise completa. Fogem do prazo e do nível, reservam-se para a pós-graduação.
O fio que amarra os quatro
Os 4 Ds não são um quinto compromisso, são o modo de operar os outros quatro. Delegar aparece na escolha do que a ferramenta faz na tabulação e do que o analista precisa fazer com a própria cabeça. Descrever, na formulação da pergunta, que é o passo I de Sicília e também a diferença entre um bom e um mau prompt. Discernir, na apreciação crítica, seja de artigo, seja de saída de modelo. Dosar, no juízo sobre quanto usar, com verificação e responsabilidade sobre o produto final. E o produto final, ao fim do curso, é uma decisão assinada por um médico, não por um sistema.
Marco conceitual: da evidência à decisão de valor
A prática contemporânea deixou de ser "o médico lê o artigo e aplica a evidência". O eixo moderno articula componentes que se somam no ponto da decisão, e que não são apenas os do consultório.
A equação da decisão
evidência + contexto clínico e do sistema + preferências do paciente = decisão conjunta
O acréscimo do sistema à equação não é detalhe. A mesma evidência sustenta condutas diferentes em uma unidade básica do interior, num ambulatório de especialidade e numa emergência. Disponibilidade de exame, tempo de consulta, continuidade do vínculo, capacidade da rede: tudo isso entra no juízo clínico, e o ENAMED cobra exatamente esse tipo de raciocínio contextualizado.
MBE é método científico aplicado à decisão
Antes de ser conjunto de ferramentas, a MBE é o método científico operando sob prazo. A sequência é a mesma da ciência, com o cronômetro do atendimento.

Duas consequências didáticas. A primeira: quem entende delineamento entende ao mesmo tempo o artigo que lê e a investigação que conduz. A segunda: a inferência causal é o coração da disciplina. Associação não é causa, e distinguir efeito real de acaso, viés e confundimento é o que a epidemiologia clínica ensina e nenhum modelo estatístico decide sozinho.

A leitura da coluna do meio, de cima a baixo, é a própria lógica da vigilância em saúde. Não se trata de dois currículos paralelos: é um método, exercido em duas escalas.
Vigilância em saúde: o mesmo método, outra escala
A vigilância é MBE aplicada à população, com um ciclo próprio: detectar e notificar, investigar, analisar, intervir, avaliar, retroalimentar. Um surto é um estudo epidemiológico conduzido sob pressão de tempo, com decisão obrigatória mesmo diante de evidência incompleta, o que faz dele o melhor exercício de aplicação que a disciplina pode oferecer.
Três pontos recebem tratamento explícito, porque são os que a prova cobra e a prática exige.
Qualidade do dado é apreciação crítica. Antes de interpretar uma taxa, o aluno aprende a interrogar a fonte: definição de caso adotada, oportunidade da notificação, completude das variáveis, subnotificação diferencial entre municípios, mudanças de critério ao longo da série. Uma queda na incidência pode ser sucesso da intervenção ou colapso da notificação, e distinguir as duas coisas é competência técnica, não desconfiança genérica.
Indicadores e produtos. Incidência, prevalência, mortalidade, letalidade, mortalidade proporcional, anos potenciais de vida perdidos, indicadores de oportunidade e de completude. O produto do exercício não é um gráfico: é um boletim epidemiológico curto, com interpretação e recomendação, no formato que a gestão efetivamente lê.
Marcos normativos. A Política Nacional de Vigilância em Saúde e a integração das vigilâncias, epidemiológica, sanitária, ambiental, da saúde do trabalhador e laboratorial, com a atenção à saúde. A vigilância não é setor separado da clínica: quem notifica é quem atende.
Integração com o SUS e a atenção primária
A decisão clínica ocorre dentro de um sistema com princípios explícitos, e ignorá-los produz conduta tecnicamente correta e praticamente inviável. Universalidade, integralidade e equidade não são ornamento de ementa: são critérios de decisão. Equidade, em particular, é o que impede que "valor" se reduza a custo médio.
A APS como locus da maior parte das decisões. Os atributos essenciais organizam o raciocínio: acesso de primeiro contato, longitudinalidade, integralidade e coordenação do cuidado, aos quais se somam orientação familiar, orientação comunitária e competência cultural. Cada atributo altera a aplicação da evidência.
Longitudinalidade permite conduta expectante e reavaliação programada, que em pronto atendimento seriam imprudentes. Coordenação define se um resultado alterado gera cuidado ou apenas encaminhamento. Territorialização transforma prevalência local em probabilidade pré-teste, e probabilidade pré-teste muda o valor preditivo de qualquer exame, ponto em que epidemiologia clínica e organização da rede se encontram de forma quase aritmética.
Redes de atenção e regulação. A decisão sobre onde e quando cuidar é decisão clínica: porta de entrada preferencial, referência e contrarreferência, apoio matricial, telessaúde e regulação de acesso definem o que é factível prescrever.
Protocolos como evidência institucionalizada. PCDT, RENAME, RENASES e as recomendações da Conitec são o ponto onde MBE, gestão e financiamento se cruzam. O aluno aprende as duas operações: seguir o protocolo, entendendo a lógica de incorporação de tecnologia que o produziu, e apreciá-lo criticamente, verificando qual evidência o sustenta, quando foi atualizado e o que fazer diante do paciente que não se encaixa nele.
Prevenção quaternária. Evitar dano por excesso de medicina é competência da APS e tema recorrente das avaliações nacionais: rastreamento sem benefício demonstrado, sobrediagnóstico, cascata de exames, viés de sobrediagnóstico e viés de tempo de antecipação em programas de detecção precoce. Aqui a MBE tem função protetora, não apenas prescritiva.
Valor no sistema público e privado (VBHC)
A saúde baseada em valor pergunta não apenas "funciona?", mas "vale a pena, para esta pessoa e para este sistema?".
A equação do valor (formulação de Porter)
Valor = desfechos que importam ao paciente ÷ custos ao longo do ciclo de cuidado
Quatro dimensões são trabalhadas com dados reais: desfechos clínicos (mortalidade, letalidade, incidência), qualidade de vida e experiência (PROMs, PREMs), custos, e eficiência do sistema. No laboratório de dados (E15), os alunos exercitam indicadores de valor com bases secundárias, conectando MBE à gestão e à melhoria da qualidade.
Num sistema universal, a equação ganha dois termos. Custo de oportunidade: cada real gasto em uma tecnologia de ganho marginal é um real subtraído de necessidade maior, e o dano dessa escolha é real embora não apareça em nenhum prontuário. Equidade: um indicador médio que melhora enquanto a desigualdade entre grupos aumenta não é ganho de valor. A APS é, por essa métrica, a intervenção de maior valor do sistema, e demonstrar isso com dados é um dos exercícios do laboratório.
Tomada de decisão compartilhada
Quando há mais de uma opção válida, a melhor conduta depende também dos valores do paciente. O médico traz a evidência e as opções; o paciente traz preferências e contexto de vida; a decisão é construída em conjunto.
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Ferramentas: decision aids, option grids e comunicação de risco competente, risco absoluto versus relativo, NNT e NNH, frequências naturais (exercitados em E6).
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Onde aparece: conteúdo explícito em E14, com simulação, aplicada à decisão de testar em E15 e à comunicação de risco em E6.
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Terreno privilegiado: o vínculo longitudinal da APS. Decisão compartilhada em consulta única é quase sempre ficção; ao longo de um acompanhamento, é praticável. Os casos de rastreamento, PSA, mamografia em faixas de benefício incerto, são o exercício mais produtivo, porque neles a evidência sozinha não decide.
Domínios essenciais para o ENAMED, o ENARE e a residência
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Modelo de Sicília (5 passos): E1, transversal a toda a disciplina.
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PICO e pergunta estruturada: E2.
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Níveis de evidência e hierarquia dos delineamentos: E4 e E5.
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Medidas de efeito (RR, OR, NNT, NNH, RA): E6, E11 a E13.
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Acurácia diagnóstica (sensibilidade, especificidade, valores preditivos, razões de verossimilhança, influência da prevalência): E15.
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GRADE, qualidade da evidência e força da recomendação: E5.
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Decisão compartilhada: E14, com reforço em E6 e E15.
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Vigilância em saúde e indicadores epidemiológicos (fontes, qualidade do dado, cálculo e interpretação): E3, E8.
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SUS, APS e redes de atenção (princípios, atributos da APS, protocolos e incorporação de tecnologia): transversal, com foco em E7 e E8.
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Rastreamento e prevenção quaternária (sobrediagnóstico, vieses de programas de detecção precoce): E15.
Fluência em IA — competência transversal (Framework dos 4Ds)Fluência em IA:
Competência transversal (Framework dos 4 Ds)
A MBE hoje se pratica em um cenário tecnológico em rápida evolução. O médico em formação precisa mais do que saber usar IA: precisa ser fluente. A disciplina adota o AI Fluency Framework, modelo descritivo e normativo da interação humano-IA desenvolvido por Rick Dakan (Ringling College of Art and Design) e Joseph Feller (University College Cork), que define fluência como a capacidade de trabalhar com sistemas de IA de modo eficaz, eficiente, ético e seguro, sempre traduzido aqui para a decisão clínica, a vigilância em saúde e a produção científica com dados secundários.
A adoção não é preferência do professor. As DCN de 2025 exigem uso ético e crítico de inteligência artificial, análise de dados em larga escala e plataformas digitais. O framework dá a esse comando normativo uma estrutura ensinável e avaliável, em quatro verbos.

Porque isso importa. A fluência não é uma aula isolada, atravessa a disciplina. Quando os alunos baixam bases públicas, tratam dados no R e no Positron, interpretam uma série de notificações do SINAN ou redigem o TCC, a IA entra como copiloto sob os 4 Ds. O objetivo é formar médicos que sejam colaboradores fluentes e responsáveis, o humano no circuito que valida, corrige e responde, e não consumidores passivos de saídas de IA.
Porque importa ainda mais agora. O ENAMED cobra raciocínio dentro de vinheta clínica, com itens calibrados por TRI, e a MP 1.370/2026 vincula a proficiência no exame ao registro no CRM para quem ingressar na graduação após sua publicação. Nenhuma dessas avaliações mede a habilidade de consultar um modelo: mede o que o estudante decide sem ele. Delegar o estudo à ferramenta produz a aparência de competência, e a conta vence na prova que habilita ao exercício profissional. É precisamente isso que Dosar nomeia.
O que nunca se delega. A lista abaixo não é advertência moral, é critério de correção nos trabalhos da disciplina.

Três modos de colaboração
O framework distingue três modos de interação: automação, em que a IA executa tarefas específicas a partir de instrução humana; ampliação, em que humano e IA colaboram como parceiros de pensamento; e agência, em que o humano configura a IA para executar tarefas de forma independente em seu nome. Antes de acionar a ferramenta (Delegar), o aluno decide em que modo vai colaborar.

O modo escolhido muda o risco.
Na automação, o erro é local e visível. Na agência, o erro se propaga silenciosamente por toda a cadeia, e é por isso que a exigência de log e validação por etapa não é burocracia.Descrever: seis técnicas de estímuloA ponte entre a pergunta clínica e o prompt eficaz. Trabalhadas em E2 e reutilizadas no laboratório de dados e na escrita do TCC.

Duas técnicas de segunda ordem fecham o repertório. Pedir à própria IA que reescreva o seu prompt, descrevendo o objetivo e deixando que ela proponha a instrução melhor. E exigir que ela declare o que não sabe ou não pôde verificar, o que converte parte do trabalho de Discernir em pedido explícito. Estímulo eficaz é iterativo, nunca acerto de primeira.
Discernir: limitações que importam na prática
Avaliar criticamente a saída é a competência mais próxima do núcleo da MBE. As limitações atuais dos modelos têm consequência direta.
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Alucinação e referências inventadas. Nunca citar artigo sem verificar no PubMed ou pelo DOI. É o risco número um na escrita científica, e o mais fácil de flagrar em auditoria.
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Data de corte do conhecimento. Para diretrizes, PCDT e recomendações da Conitec vigentes, confirmar sempre na fonte oficial atual. Protocolo desatualizado com aparência de atual é pior que ausência de resposta.
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Janela de contexto. Dividir bases e textos longos; a ferramenta não retém tudo de uma vez, e resume silenciosamente o que não caberia.
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Raciocínio e aritmética. Conferir cálculos de RR, OR, NNT, NNH, sensibilidade, especificidade e valores preditivos. Erro de conta e erro de interpretação ocorrem, e o segundo é mais frequente que o primeiro.
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Viés de treinamento e sub-representação. A literatura predominante é de outros países e outros sistemas de saúde. Recomendações sobre organização do cuidado, rastreamento e acesso frequentemente pressupõem contexto que não é o brasileiro, nem o do SUS.
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Concordância excessiva. Modelos tendem a acompanhar a premissa de quem pergunta. Um prompt que já embute a conclusão desejada quase sempre a recebe de volta, o que faz da IA um péssimo árbitro de disputa metodológica e um bom gerador de contra-argumentos, se assim solicitado.
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Fluência não é correção. Texto bem escrito, seguro e bem formatado ativa nossa heurística de credibilidade. Em MBE isso é exatamente o viés que se está treinando para resistir.
Aplicado à vigilância e à APS. O erro mais custoso não é o cálculo errado, é a interpretação plausível de um dado ruim. Nenhum modelo sabe que a queda na incidência daquele município coincidiu com a troca da equipe que notificava, nem que a definição de caso mudou no meio da série. Esse conhecimento é do profissional do território, e é a razão pela qual Discernir não pode ser terceirizado.
O laço Descrever e Discernir
Boa colaboração é iterativa: descrever bem, avaliar criticamente a saída, refinar a descrição. É o mesmo ciclo da apreciação crítica da evidência, agora aplicado a uma fonte nova, e é também o ciclo do método científico, hipótese, teste, revisão da hipótese. Por isso a MBE é o terreno natural para ensiná-lo, e não uma disciplina de informática.No cronograma, cada encontro indica qual dos 4 Ds é exercitado, e a rubrica de avaliação pontua explicitamente Discernir e Dosar, as duas competências que nenhuma ferramenta executa em lugar do aluno.
EMENTA
A disciplina incorpora os princípios fundamentais da Medicina Baseada em Evidências, o uso consciente, explícito e criterioso das melhores evidências disponíveis para decidir sobre o cuidado, tratada aqui como método científico aplicado à decisão sob prazo. O currículo articula a formulação de perguntas estruturadas (PICO, PICOT, PECO), o acesso a bases indexadas (PubMed, BVS) e a apreciação crítica da literatura (níveis de evidência, GRADE, instrumentos de avaliação de qualidade e normas de relato), com ênfase deliberada nos passos de aplicação e avaliação (IV e V de Sicília). A epidemiologia clínica é o motor dessa prática e não se reduz a cálculo: quantifica efeito, risco e acurácia, e ao mesmo tempo exige interpretação, inferência causal e integração de saberes clínicos, biológicos e sociais para distinguir efeito real de acaso, viés e confundimento.
O mesmo método é exercitado nas duas escalas em que o médico decide. No indivíduo, da pergunta clínica à conduta compartilhada. Na população, pelo ciclo da vigilância em saúde: detectar e notificar, investigar, analisar, intervir, avaliar e retroalimentar. A disciplina trata explicitamente a qualidade do dado como problema de apreciação crítica (definição de caso, oportunidade, completude, subnotificação) e situa a decisão no sistema de saúde em que ela ocorre: princípios e diretrizes do SUS, atributos da atenção primária (acesso de primeiro contato, longitudinalidade, integralidade e coordenação), organização das redes de atenção, regulação de acesso, protocolos e diretrizes terapêuticas como evidência institucionalizada, além da prevenção quaternária e do reconhecimento de sobrediagnóstico e de vieses próprios dos programas de rastreamento. A prevalência local, nesse desenho, deixa de ser dado epidemiológico abstrato e passa a ser a probabilidade pré-teste que determina o valor preditivo de qualquer exame solicitado.
Como diferencial, o aluno aprende a obter e tratar dados reais dos sistemas de informação em saúde (TABNET e microdados do SIM, SINAN e SIH, entre outras fontes) no TabWin e no R sob o Positron, produzindo estudos próprios com dados secundários, sobretudo transversais e ecológicos, articulados ao Trabalho de Conclusão de Curso. Todo uso de microdados observa boas práticas de anonimização, tratamento ético de dados secundários e conformidade com a LGPD, com documentação e reprodutibilidade exigidas como parte do produto.
A inteligência artificial é integrada como competência transversal, e não como conteúdo acessório, em atendimento ao que as Diretrizes Curriculares Nacionais de 2025 estabelecem quanto ao uso ético e crítico de inteligência artificial, análise de dados em larga escala e plataformas digitais. A abordagem segue os quatro verbos do AI Fluency Framework: Delegar, decidir o que cabe à ferramenta e o que é juízo humano indelegável; Descrever, comunicar contexto, objetivo e restrições com clareza, competência contínua à de formular boa pergunta de pesquisa; Discernir, avaliar criticamente a saída quanto a erro, viés, alucinação e referência inventada; e Dosar, calibrar intensidade e alcance do uso, com verificação, transparência e responsabilidade sobre o produto final. Os três modos de colaboração, automação, ampliação e agência, são explicitados antes de cada tarefa. O objetivo é formar o profissional que valida, corrige e responde, não o consumidor passivo de saídas de sistemas automatizados.
O eixo aplicado converge em decisão de valor. A saúde baseada em valor (Value-Based Health Care, VBHC) submete cada conduta à pergunta sobre quais desfechos importam, medidos como, a que custo ao longo do ciclo de cuidado e com que custo de oportunidade para o sistema, incluindo o efeito das escolhas sobre a equidade. A tomada de decisão compartilhada é onde a evidência encontra as preferências e os valores da pessoa atendida, apoiada em comunicação competente de risco (risco absoluto e relativo, NNT, NNH, frequências naturais) e em instrumentos de apoio à decisão. Desse encontro decorrem a aproximação com a pesquisa translacional e com a melhoria contínua da qualidade assistencial, e o exercício do passo V, avaliar o próprio desempenho depois de decidir.
A formação prepara para as avaliações nacionais e para a prática. Os domínios trabalhados com essa finalidade são o modelo de Sicília, a pergunta estruturada, os níveis de evidência e a hierarquia dos delineamentos, as medidas de efeito, a acurácia diagnóstica e a influência da prevalência, o GRADE, a decisão compartilhada, a vigilância em saúde e seus indicadores, a organização do SUS e da atenção primária, e o rastreamento com prevenção quaternária. Todos são cobrados de forma interdisciplinar, embutidos em vinhetas clínicas, e não como blocos isolados de conteúdo, formato que a disciplina reproduz deliberadamente em suas avaliações. O horizonte é a prática ambulatorial, hospitalar e de saúde coletiva, exercida com responsabilidade social e com juízo próprio, condição que nenhuma tecnologia dispensa e que o novo desenho da avaliação da formação médica no país torna verificável.
OBJETIVOS
Geral
Desenvolver o raciocínio clínico-epidemiológico do estudante pela compreensão e aplicação do método científico, da epidemiologia clínica e da bioestatística, capacitando-o a decidir com evidência nas duas escalas em que o médico atua, a do indivíduo e a da população, e especificamente a: (i) percorrer os cinco passos de Sicília com ênfase na aplicação e na avaliação de resultados, situando a decisão no contexto do sistema de saúde, do SUS e da atenção primária; (ii) obter, tratar e analisar dados dos sistemas de informação em saúde com rigor ético e reprodutibilidade, produzindo estudo próprio articulado ao TCC; (iii) integrar valor e preferências na conduta, pela saúde baseada em valor e pela decisão compartilhada; e (iv) colaborar com sistemas de inteligência artificial de modo fluente e responsável, sob os quatro verbos Delegar, Descrever, Discernir e Dosar, mantendo-se como o profissional que valida, corrige e responde. O percurso prepara, por consequência e não por atalho, para o ENAMED, o ENARE e as provas de residência.
Específicos
1º bimestre (E1 a E9, 28/07 a 22/09)
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Fundamentar a prática: reconhecer os fundamentos da MBE como método científico aplicado à decisão, percorrer os cinco passos de Sicília e situar a fluência em IA (4 Ds) como competência transversal, firmando as regras de uso e de declaração de IA na disciplina
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Estruturar a dúvida: formular perguntas PICO, PICOT e PECO e traduzi-las em instruções eficazes para sistemas de IA, exercitando a continuidade entre boa pergunta de pesquisa e boa descrição (Descrever). Produto de TCC: tema e pergunta delimitados
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Recuperar evidência e dados: aplicar busca avançada em PubMed e BVS; localizar e obter bases dos sistemas de informação em saúde (TABNET, SIM, SINAN, SIH); interrogar a qualidade do dado como problema de apreciação crítica, definição de caso, oportunidade, completude e subnotificação
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Avaliar criticamente (I): julgar validade, reconhecer vieses, confundimento e falácia ecológica, aplicar normas de relato (STROBE, PRISMA) e transferir esse mesmo julgamento para saídas de IA, identificando alucinação, referência inventada, defasagem de conhecimento e viés de treinamento (Discernir)
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Avaliar criticamente (II): hierarquizar níveis de evidência, interpretar revisões sistemáticas e meta-análises e classificar qualidade da evidência e força de recomendação pelo GRADE
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Interpretar estatística e comunicar risco: analisar medidas de frequência e de associação (prevalência, incidência, RR, OR, RA, NNT, NNH, valor-p, IC 95%) e comunicá-las de forma compreensível, distinguindo risco absoluto de relativo e usando frequências naturais
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Delineamentos observacionais (I) e a decisão no sistema: diferenciar e analisar estudos transversais e ecológicos; reconhecer como princípios do SUS, atributos da atenção primária, redes de atenção e protocolos (PCDT, Conitec) alteram a aplicação da mesma evidência
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Delineamentos observacionais (II) e vigilância: diferenciar e analisar coorte e caso-controle; conduzir o raciocínio da investigação epidemiológica, em que a decisão é obrigatória sob evidência incompleta, e calcular e interpretar indicadores de vigilância
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Produzir com dados reais (I): baixar, anonimizar, tratar e descrever microdados no TabWin e no R sob o Positron, com documentação, reprodutibilidade (Quarto) e declaração de uso de IA, observando a LGPD (Dosar)
Prova somativa NB1 em 29/09 (SE39).
2º bimestre (E10 a E16, 06/10 a 24/11)
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Intervenção e validade: analisar ensaios clínicos randomizados, distinguir validade interna de externa e julgar a transportabilidade do resultado para a pessoa e o serviço concretos
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Avaliar o teste diagnóstico: interpretar sensibilidade, especificidade, valores preditivos, razões de verossimilhança e curva ROC, reconhecendo a prevalência local como probabilidade pré-teste que determina o valor preditivo do exame solicitado
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Decidir se testar: avaliar programas de rastreamento e exercer prevenção quaternária, identificando sobrediagnóstico e os vieses próprios da detecção precoce
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Decidir com a pessoa: aplicar a decisão compartilhada integrando evidência, contexto clínico e do sistema, e preferências, com uso de instrumentos de apoio à decisão em simulação
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Avaliar valor: medir e interpretar desfechos que importam, qualidade de vida e experiência (PROMs, PREMs), custos e eficiência sob a lógica da saúde baseada em valor, considerando custo de oportunidade e efeito sobre a equidade
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Produzir com dados reais (II) e avaliar o desempenho: apresentar o estudo próprio em formato de artigo curto ou boletim epidemiológico, auditar uma saída de IA identificando e corrigindo o erro, e exercer o passo V, avaliação crítica do próprio processo e resultado
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Integrar e simular: resolver vinhetas no formato ENAMED e ENARE, revisando os dez domínios essenciais de forma interdisciplinar, como são efetivamente cobrados
Prova somativa NB2 em 01/12 (SE48).
Carga horária e sua composição
A disciplina tem 60 horas-aula de 50 minutos, equivalentes a 50 horas-relógio, distribuídas entre atividades presenciais e atividades extraclasse orientadas, na forma abaixo.

As atividades extraclasse orientadas são obrigatórias, têm produto entregável e se distribuem assim: 2 horas-aula de leituras dirigidas prévias aos encontros, no modelo de sala invertida; 2 horas-aula de trilha autoinstrucional de fluência em IA, com registro de participação; e 2 horas-aula de tratamento de dados e redação do estudo próprio, fora do horário de laboratório. O cumprimento é comprovado pelas entregas registradas no ambiente virtual da disciplina, e não por declaração do estudante.
RECURSOS E TÉCNICAS
Alinhada ao PPC do Curso de Medicina da UNICEPLAC, currículo integrado, por competências e centrado no estudante, a disciplina prioriza metodologias ativas e foge da aula expositiva pura; quando esta é necessária, vem acompanhada de um gancho ativo.
Estratégias de ensino
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Aprendizagem baseada em equipes (TBL) e em problemas (PBL), na tradição metodológica do PPC.
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Sala de aula invertida: preparação prévia no AVA, com o encontro dedicado à aplicação.
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Journal club estruturado: leitura crítica de artigos com roteiro (objetivos, método, vieses, aplicabilidade).
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Laboratório de dados: prática com bases reais dos sistemas de informação em saúde, do download à análise, no Laboratório de Informática.
Ferramentas
Análise e tabulação. TabWin, para tabulação e descritivas, e R no Positron (tidyverse, fixest, gtsummary, Quarto), em ambiente Windows, com scripts comentados para reprodução por iniciantes.
Referências e triagem. Zotero, para gestão bibliográfica, e Rayyan, para triagem em revisões.
Produção. Google Workspace institucional e Quarto para relatórios reprodutíveis.
Inteligência artificial como copiloto. A disciplina não adota uma única ferramenta. Os 4 Ds são agnósticos quanto ao sistema, e a heterogeneidade é deliberada: comparar saídas de ferramentas distintas para a mesma instrução é, em si, exercício de Discernir. Todos os estudantes têm acesso, pela conta institucional Google, ao Gemini e ao NotebookLM, o que garante paridade de condições sem custo. As funções são diferentes e não se substituem.

Por que o NotebookLM ocupa lugar próprio. O risco número um da IA na escrita científica é a referência inventada. Ferramentas que respondem a partir de um conjunto fechado de fontes carregadas pelo usuário reduzem esse risco, porque cada afirmação pode ser rastreada até o trecho que a originou. Isso torna o NotebookLM adequado ao journal club e à leitura de protocolos, e é também um bom laboratório de Discernir: o estudante confere se a remissão sustenta de fato o que foi afirmado, e descobre, com frequência, que a síntese perdeu a ressalva metodológica que importava.
Duas limitações a declarar aos alunos desde o E1. Primeira: nenhuma dessas ferramentas substitui a busca em bases indexadas. O NotebookLM só conhece o que foi carregado, e uma revisão feita apenas com o que o estudante já tinha em mãos é revisão viciada pelo próprio viés de seleção. A busca em PubMed e BVS permanece etapa obrigatória e insubstituível (E3). Segunda: recurso de pesquisa automatizada em qualquer assistente, incluindo o Gemini, não dispensa a verificação da fonte no PubMed ou pelo DOI, nem a apreciação crítica do que foi encontrado.
Regras de uso, válidas para todas as ferramentas.
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Nenhum dado identificável de pessoa atendida é inserido em qualquer sistema de IA, seja conta pessoal ou institucional. Microdados públicos são tratados conforme as boas práticas de anonimização da disciplina antes de qualquer uso assistido.
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Todo produto entregue traz declaração de uso de IA: qual ferramenta, em que etapa, e o que foi verificado pelo autor. A ausência ou a incoerência da declaração é penalizada na rubrica (Dosar).
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Referência bibliográfica sugerida por IA só entra no trabalho depois de conferida na fonte primária.
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Código gerado com apoio de IA é executado, conferido e comentado pelo estudante, e acompanha o relatório em Quarto para reprodução.
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Prova e avaliação somativa não admitem uso de IA. O objetivo da disciplina é a competência do estudante, não a da ferramenta.
Avaliação
O sistema segue o modelo bimestral por competências da UNICEPLAC, com 10 pontos por bimestre, é critério-referenciado e tem forte componente formativo. A nota bimestral compõe-se de três parcelas.

Cronograma
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Bibliografia básica:
Livros
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GORDIS, Leon. Epidemiologia. Rio de Janeiro/RJ: Thieme Brazil, 2017. E-book. ISBN 9788567661926. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788567661926
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FILHO, Naomar de A.; BARRETO, Mauricio L. Epidemiologia & Saúde - Fundamentos, Métodos e Aplicações. Rio de Janeiro/RJ: Grupo GEN, 2011. E-book. ISBN 978-85-277-2119-6. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/978-85-277-2119-6
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FLETCHER, Grant S. Epidemiologia Clínica: Elementos Essenciais. Rio de Janeiro/RJ: Grupo A, 2021. E-book. ISBN 9786558820161. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786558820161
Capítulos de livros
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DUNCAN, Bruce B.; SCHMIDT, Maria I.;FALAVIGNA, Maicon. Capítulo 7. Prática da Medicina Ambulatorial Baseada em Evidências. In: Medicina ambulatorial: condutas de atenção primária baseadas em evidências. Porto Alegre/RS: Grupo A, 2022. E-book. ISBN 9786558820437. P.58-66 Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786558820437
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DUNCAN, Bruce B.; SCHMIDT, Maria I. Capítulo 9. Saúde Pública Baseada em Evidências. In: Medicina ambulatorial: condutas de atenção primária baseadas em evidências. Porto Alegre/RS: Grupo A, 2022. E-book. ISBN 9786558820437. P.78-84 Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786558820437
Bibliografia complementar:
Livros
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GUYATT, Gordon; RENNIE, Drummond; MEADE, Maureen O.; et al. Diretrizes para utilização da literatura médica: manual para prática da medicina baseada em evidências. Porto Alegre/RS: Grupo A, 2009. E-book. ISBN 9788536324753. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788536324753
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BOBBIO, Marco. Medicina demais: o uso excessivo pode ser nocivo à saúde. Barueri/SP: Editora Manole, 2019. E-book. ISBN 9788520461884. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788520461884
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KAURA, Amit. Medicina Baseada em Evidências - Leitura e Redação de Textos Clínicos. Rio de Janeiro/RJ: Grupo GEN, 2016. E-book. ISBN 9788595151338. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788595151338
Capítulos de livros
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OLIVEIRA, Wanderson K.; MACÁRIO, Eduardo; COUSIN, Ewerton; DUNCAN, Bruce B.; SCHMIDT, Maria I. Capítulo 1 – Saúde da População Brasileira. In: Medicina ambulatorial: condutas de atenção primária baseadas em evidências. Porto Alegre/RS: Grupo A, 2022. E-book. ISBN 9786558820437. P.2-12 Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786558820437
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HARZHEIM, Erno, PEDEBOS, Lucas Alexandre; BARROS, Jacson Venancio de. Capítulo 15. Informação, Prontuário Eletrônico e Telemedicina em APS. In: DUNCAN, Bruce B.; SCHMIDT, Maria I.; GIUGLIANI, Elsa R J.; et al. In: DUNCAN, Bruce B.; SCHMIDT, Maria I.; GIUGLIANI, Elsa R J.; et al. Medicina ambulatorial: condutas de atenção primária baseadas em evidências. Porto Alegre/RS: Grupo A, 2022. E-book. ISBN 9786558820437. P.2-12 Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786558820437