Dica do autor: O p-valor é uma medida de evidência contra a hipótese nula: ele representa a probabilidade de observarmos um efeito igual ou mais extremo do que o observado, assumindo que não há diferença real entre os tratamentos. Um p de 0,4 é bastante alto e indica que os dados do estudo não fornecem evidência convincente contra a hipótese de ausência de diferença. Isso, porém, não significa que os tratamentos sejam equivalentes nem que nenhum seja eficaz — só que, com os dados disponíveis, não temos suporte estatístico para afirmar diferença. O que realmente importa para a prática clínica é a estimativa do efeito (a diferença absoluta ou relativa) acompanhada do intervalo de confiança, o tamanho amostral e o poder do estudo. No exemplo, a diferença pontual é de 10 pontos percentuais (30% versus 20%), o que pode ser clinicamente relevante, mas sem o intervalo de confiança e sem saber o tamanho da amostra não dá pra saber se esse resultado é robusto ou fruto do acaso. Pulo do gato: sempre peça a estimativa do efeito com IC e informações sobre amostra/poder — p-valor isolado raramente resolve a questão.

Alternativa A: INCORRETA. Dizer que "os dois tratamentos são eficazes" é precipitado. A presença de 20% de remissão no grupo placebo pode refletir história natural, efeito de suporte, viés ou acaso; não prova eficácia do placebo como tratamento. Além disso, um p=0,4 indica falta de evidência estatística de diferença entre os grupos — não confirma que ambos sejam eficientemente superiores a nenhum tratamento. Para afirmar eficácia precisaríamos de comparação contra padrão/controle adequado e estimativas com IC que mostrem efeito significativo.

Alternativa B: INCORRETA. A afirmação "nenhum dos tratamentos é eficaz" também não se sustenta. O estudo mostrou uma diferença pontual de 10% a favor do novo fármaco (30% vs 20%), o que pode representar um efeito real; o fato do p-valor ser não significativo apenas indica que os dados não fornecem evidência suficiente para rejeitar a hipótese nula. Não dá para provar ausência de efeito com um p alto — isso exigiria prova de equivalência ou não-inferioridade com poder e limites predefinidos.

Alternativa C: CORRETA. É a melhor interpretação. Com apenas as informações dadas (taxas de remissão e p=0,4) não é possível concluir que um tratamento é melhor que o outro. O p-valor alto indica falta de evidência estatística, mas precisamos do intervalo de confiança da diferença, do tamanho amostral e de informações sobre o poder e eventuais vieses para decidir se o estudo falhou por falta de efeito ou por falta de poder.

Alternativa D: INCORRETA. Não se pode deduzir o poder (a probabilidade de detectar um efeito real) apenas a partir do p-valor reportado. O poder depende do tamanho do efeito considerado clinicamente relevante, da variabilidade, do tamanho da amostra e do nível de significância pré-estabelecido. Um p=0,4 não equivale a um poder de 60%; para estimar o poder seria preciso conhecer a amostra e a hipótese alternativa usada no cálculo amostral.

Alternativa E: INCORRETA. O valor 0,4 é o p-valor, não uma medida da magnitude do efeito. A melhor estimativa pontual do efeito aqui é a diferença absoluta de risco: 30% − 20% = 10 pontos percentuais (ou, em termos relativos, risco relativo ≈ 1,5). Mas essa estimativa precisa vir acompanhada do intervalo de confiança para avaliar precisão e significância clínica/estatística — algo que não foi fornecido.

Resposta: Alternativa C