Dica do autor: Quando um ensaio clínico mostra uma redução grande no evento primário (por exemplo, mortalidade reduzida pela metade) mas essa diferença não alcança significância estatística, estamos diante de um possível efeito clínico relevante com evidência estatística insuficiente. O que importa bater o olho: diferença de efeito (tamanho do efeito) versus precisão dessa estimativa (intervalo de confiança e p‑valor). A falta de significância pode decorrer de baixo poder do estudo (amostra pequena), variabilidade elevada ou evento raro. O p‑valor não diz que o efeito é inexistente; apenas indica que os dados do estudo, naquela amostra e naquele tamanho amostral, não foram suficientes para rejeitar a hipótese nula com o nível de confiança escolhido. O pulo do gato é pensar em planejamento: se o sinal clínico parece promissor, a conduta apropriada é confirmar com estudo bem calibrado — isto é, um novo ensaio com tamanho amostral suficiente para detectar a magnitude do efeito observada (ou uma menor que seja clinicamente importante), usando cálculo de poder e níveis de significância pré‑especificados. Adicionar pacientes de maneira ad hoc a um ensaio já encerrado ou adiar análises sem planejamento estatístico pode inflacionar erros e enviesar resultados; designs adaptativos e reestimativas de tamanho amostral são opções, mas precisam estar previstos no protocolo e na análise.

Alternativa A: INCORRETA. Dizer que "não faz sentido continuar a desenvolver o tratamento" é precipitado. Uma redução de 50% na mortalidade é clinicamente muito relevante; a ausência de significância estatística aqui provavelmente reflete falta de poder, não ausência de efeito. Jogar fora uma intervenção com esse sinal positivo sem investigar melhor seria um erro. O caminho correto é validar o achado com mais evidência, não encerrar o desenvolvimento automaticamente.

Alternativa B: INCORRETA. Mesmo que a redução observada seja grande, não se pode automaticamente adotar o tratamento sem significância estatística e sem avaliar precisão (intervalo de confiança), segurança e reprodutibilidade. A adoção clínica exige evidência robusta: resultados significativos, consistentes e benefício/risco favorável. Se agirmos apenas pelo tamanho do efeito observado num estudo subdimensionado, corremos o risco de erro tipo I aparente devido a flutuações amostrais ou viés.

Alternativa C: INCORRETA. "Se deve planejar um novo ensaio clínico com tamanho amostral maior" aparece aqui como alternativa C, contudo no gabarito fornecido essa opção corresponde à alternativa E; independentemente da posição, a ideia é correta — mas como formulada nesta alternativa C (dupla repetição no enunciado) consideramos a classificação conforme a letra que corresponde ao gabarito final. Importante: planejar um novo ensaio com cálculo de poder adequado é a conduta recomendada quando há sinal de benefício sem significância.

Alternativa D: INCORRETA. "Se deve adicionar pacientes a esse ensaio clínico" pode parecer intuitivo, mas adicionar pacientes de forma não planejada após ver os resultados prejudica a validade estatística — aumenta chance de resultados espúrios e viola as regras de inferência. Existem estratégias válidas, como reestimativa de tamanho amostral ou desenho adaptativo com análises interinas pré‑especificadas, que permitem ajustar o número de participantes sem inflar o erro. Porém, fazê‑lo ad hoc, sem plano estatístico e sem aprovação ética, é incorreto.

Alternativa E: CORRETA. Planejar um novo ensaio clínico com tamanho amostral maior é a atitude adequada: confirma o sinal clínico e garante poder suficiente para detectar a diferença observada (ou a diferença mínima clinicamente relevante). Isso envolve refazer o cálculo de tamanho amostral usando a estimativa do efeito observada, a variabilidade esperada, o alfa e o beta desejados, além de considerar segurança e aspectos operacionais. Em resumo: provar antes de adotar. Esse é o caminho pragmático e metodologicamente correto.

Resposta: Alternativa E