Dica do autor: Um valor de P = 0,4 indica que, sob a hipótese nula (de que não há diferença entre tratamentos), a probabilidade de obter os dados observados — ou algo mais extremo — é alta. Ou seja: o estudo não encontrou evidência estatística para rejeitar a hipótese de ausência de diferença. Isso não significa, porém, que os tratamentos sejam equivalentes ou igualmente eficazes — e muito menos que ambos sejam ineficazes. O p-valor responde apenas à compatibilidade dos dados com a hipótese nula, não quantifica magnitude do efeito nem a probabilidade do tratamento ser útil clinicamente. Para afirmar equivalência ou não inferioridade é preciso um desenho apropriado (ensaio de equivalência/non-inferioridade), margem pré-especificada e intervalos de confiança estreitos que caibam dentro dessa margem. Já para concluir sobre falta de efeito é preciso garantir poder adequado para detectar uma diferença clinicamente relevante e inspecionar os intervalos de confiança: se o CI incluir efeitos clínicos relevantes, a ausência de significância pode refletir falta de poder (erro tipo II), e não ausência de efeito.

Alternativa A: INCORRETA. O poder estatístico (1 − β) não é derivado do p-valor observado. Para calcular o poder é preciso conhecer o tamanho do efeito considerado clinicamente relevante, a variabilidade, o tamanho da amostra e o nível de significância pré-fixado. Um p = 0,4 não permite inferir que o poder seja 60% nem qualquer outro valor. O que o p-valor nos diz é que não houve diferença estatisticamente significativa; ele não informa a probabilidade de o estudo detectar uma diferença caso ela realmente exista.

Alternativa B: INCORRETA. Não encontrar diferença estatisticamente significativa entre A e B não significa que ambas sejam ineficazes. Pode ser que ambas sejam eficazes em relação a placebo, ou que ambas sejam ineficazes — ou ainda que exista uma diferença real que o estudo não teve poder suficiente para detectar. Para afirmar ineficácia seriam necessários comparadores adequados (ex.: placebo ou história natural) e análise dos intervalos de confiança para excluir efeitos clinicamente relevantes.

Alternativa C: CORRETA. A conclusão mais prudente com um p = 0,4 em um ensaio de comparação direta é justamente que não é possível decidir que um tratamento é melhor que o outro com os dados disponíveis. Há falta de evidência de diferença, o que é distinto de evidência de equivalência. Sem margem pré-definida de equivalência e intervalos de confiança compatíveis com essa margem, ou sem poder adequado, não se pode declarar superioridade, inferioridade nem equivalência.

Alternativa D: INCORRETA. A afirmação de que ambos são eficazes não pode ser feita a partir de um teste de hipótese que comparou A versus B e encontrou p > 0,05. Para dizer que ambos funcionam seria preciso evidência de eficácia frente a um controle apropriado (por exemplo, placebo ou taxa histórica comprovada) ou pelo menos indicadores como redução clínica importante com intervalos de confiança que não incluam efeito nulo. Portanto, a ausência de diferença estatística entre os dois não autoriza a conclusão de eficácia de ambos.

Resposta: Alternativa C