{"id":7965,"date":"2026-09-13T11:59:01","date_gmt":"2026-09-13T11:59:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/?p=7965"},"modified":"2026-09-13T13:27:24","modified_gmt":"2026-09-13T13:27:24","slug":"significancia-estatistica-nao-e-relevancia-clinica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/?p=7965","title":{"rendered":"Signific\u00e2ncia estat\u00edstica n\u00e3o \u00e9 relev\u00e2ncia cl\u00ednica"},"content":{"rendered":"\r\n
\r\n

Por que um resultado significativo pode n\u00e3o importar e um n\u00e3o significativo n\u00e3o prova nada<\/h3>\r\n<\/blockquote>\r\n

Aldemar Araujo Castro
Cria\u00e7\u00e3o: 13\/09\/2026
Atualiza\u00e7\u00e3o: 13\/09\/2026
Palavras: 1519
Tempo de leitura: 8 minutos<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Peneira na m\u00e3o<\/strong>
o cascalho fica preso<\/strong>
resta pouco ouro<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Resumo.<\/strong> Este texto recupera o significado preciso do valor de p e examina os dois erros sim\u00e9tricos que dele derivam na pesquisa em sa\u00fade: concluir que existe efeito relevante porque o resultado foi estatisticamente significativo, e concluir que n\u00e3o existe efeito porque n\u00e3o foi. Apresenta o intervalo de confian\u00e7a como chave de leitura de resultados n\u00e3o significativos, discute a diferen\u00e7a m\u00ednima clinicamente importante como crit\u00e9rio de relev\u00e2ncia, e exp\u00f5e o debate metodol\u00f3gico aberto desde 2016 sobre o uso de limiares de signific\u00e2ncia, encerrando com recomenda\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas de relato de resultados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Introdu\u00e7\u00e3o<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Em uma banca de qualifica\u00e7\u00e3o, o candidato projeta a tabela de resultados e anuncia que a interven\u00e7\u00e3o foi eficaz porque o valor de p ficou em 0,03. Um dos examinadores pergunta qual foi a diferen\u00e7a observada entre os grupos. Segue-se um sil\u00eancio, o candidato procura o n\u00famero na planilha, encontra uma diferen\u00e7a m\u00e9dia de meio ponto em uma escala de dez, e a pergunta seguinte \u00e9 inevit\u00e1vel: meio ponto nessa escala significa alguma coisa para o paciente?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A cena se repete com frequ\u00eancia desconfort\u00e1vel, e n\u00e3o por incompet\u00eancia de quem a protagoniza. Ela decorre de um h\u00e1bito coletivo de leitura, consolidado por d\u00e9cadas de ensino, segundo o qual o valor de p funcionaria como veredito autom\u00e1tico sobre a exist\u00eancia de um efeito, dispensando qualquer considera\u00e7\u00e3o ulterior sobre sua magnitude. O limiar convencional de 0,05, escolhido por conveni\u00eancia hist\u00f3rica e n\u00e3o por fundamento te\u00f3rico, converteu-se em linha divis\u00f3ria entre o que conta e o que n\u00e3o conta.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Este texto retoma o que o valor de p efetivamente mede, examina os dois erros sim\u00e9tricos que dele derivam, mostra por que magnitude e relev\u00e2ncia cl\u00ednica s\u00e3o perguntas distintas da pergunta estat\u00edstica, e apresenta o estado atual do debate sobre o uso da signific\u00e2ncia, que permanece aberto na literatura metodol\u00f3gica.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O que o valor de p mede, e o que ele n\u00e3o mede<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

O valor de p \u00e9 uma probabilidade condicional com condi\u00e7\u00e3o bastante espec\u00edfica. Ele indica a probabilidade de se obterem dados ao menos t\u00e3o extremos quanto os observados, supondo verdadeiro o modelo estat\u00edstico completo que inclui a hip\u00f3tese nula<\/strong>, isto \u00e9, supondo que n\u00e3o exista o efeito investigado e que todas as demais premissas do modelo estejam corretas. A condi\u00e7\u00e3o, portanto, n\u00e3o \u00e9 apenas a aus\u00eancia de efeito: \u00e9 a aus\u00eancia de efeito acrescida da corre\u00e7\u00e3o do delineamento, da aleatoriza\u00e7\u00e3o, da aus\u00eancia de vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o e de todas as suposi\u00e7\u00f5es distribucionais envolvidas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Dessa formula\u00e7\u00e3o decorrem, por nega\u00e7\u00e3o, as interpreta\u00e7\u00f5es mais comuns e mais equivocadas. Um valor de p de 0,03 n\u00e3o significa que exista probabilidade de tr\u00eas por cento de a hip\u00f3tese nula ser verdadeira, porque a probabilidade calculada \u00e9 a dos dados condicionada \u00e0 hip\u00f3tese, e n\u00e3o a da hip\u00f3tese condicionada aos dados. Tampouco significa que a hip\u00f3tese alternativa tenha noventa e sete por cento de probabilidade de ser verdadeira. O valor de p tamb\u00e9m n\u00e3o mede o tamanho do efeito, n\u00e3o indica a import\u00e2ncia pr\u00e1tica do achado, e um valor maior que 0,05 n\u00e3o demonstra que os grupos sejam iguais. O levantamento mais completo sobre o assunto cataloga vinte e cinco interpreta\u00e7\u00f5es equivocadas correntes de valores de p, intervalos de confian\u00e7a e poder estat\u00edstico, muitas delas presentes em livros-texto de ampla circula\u00e7\u00e3o (Greenland et al., 2016).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

H\u00e1 ainda um ponto que costuma passar despercebido e que decorre diretamente da defini\u00e7\u00e3o. Como a condi\u00e7\u00e3o inclui todas as premissas do modelo, um valor de p pequeno indica incompatibilidade entre os dados e o conjunto inteiro de suposi\u00e7\u00f5es<\/strong>, e n\u00e3o necessariamente a exist\u00eancia do efeito. Vi\u00e9s de aferi\u00e7\u00e3o, perda diferencial de seguimento ou viola\u00e7\u00e3o de premissa distribucional produzem valores de p pequenos exatamente como produziria um efeito real.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Aus\u00eancia de evid\u00eancia n\u00e3o \u00e9 evid\u00eancia de aus\u00eancia<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

O segundo erro \u00e9 o espelho do primeiro, e provavelmente mais danoso na pr\u00e1tica cl\u00ednica. Diante de um valor de p de 0,20, o autor conclui que a interven\u00e7\u00e3o n\u00e3o funciona, ou que os grupos s\u00e3o equivalentes. A formula\u00e7\u00e3o cl\u00e1ssica dessa confus\u00e3o, e ainda a mais citada, adverte que a aus\u00eancia de evid\u00eancia de efeito n\u00e3o constitui evid\u00eancia de aus\u00eancia de efeito<\/strong> (Altman e Bland, 1995). Um estudo pequeno, com poder estat\u00edstico insuficiente, \u00e9 perfeitamente capaz de n\u00e3o detectar um efeito que existe e que \u00e9 clinicamente importante.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A chave de leitura para esses casos \u00e9 o intervalo de confian\u00e7a, n\u00e3o o valor de p. Considere um ensaio que compare duas coberturas para \u00falcera venosa e relate diferen\u00e7a de dez por cento na propor\u00e7\u00e3o de cicatriza\u00e7\u00e3o completa, com intervalo de confian\u00e7a de noventa e cinco por cento que v\u00e1 de menos tr\u00eas por cento a vinte e tr\u00eas por cento, e valor de p de 0,12. Dizer que a interven\u00e7\u00e3o n\u00e3o funcionou \u00e9 interpreta\u00e7\u00e3o incorreta, pois o intervalo \u00e9 compat\u00edvel com um benef\u00edcio de vinte e tr\u00eas pontos percentuais, magnitude que qualquer angiologista consideraria expressiva. O estudo n\u00e3o demonstrou aus\u00eancia de efeito: ele foi incapaz de decidir a quest\u00e3o, o que \u00e9 situa\u00e7\u00e3o diferente e exige conclus\u00e3o diferente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Demonstrar equival\u00eancia ou n\u00e3o inferioridade exige delineamento pr\u00f3prio, com margem definida antes da coleta e c\u00e1lculo amostral compat\u00edvel. Interpretar um ensaio de superioridade malsucedido como prova de equival\u00eancia \u00e9 erro de racioc\u00ednio, n\u00e3o apenas de reda\u00e7\u00e3o.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Meio ponto na escala: quando o significativo \u00e9 irrelevante<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

O erro inverso aparece com amostras grandes. Como o valor de p depende conjuntamente da magnitude do efeito e do tamanho da amostra, qualquer diferen\u00e7a n\u00e3o nula, por menor que seja, torna-se estatisticamente significativa se a amostra for suficientemente grande. Em um registro com dez mil pacientes, uma diferen\u00e7a de meio mil\u00edmetro na redu\u00e7\u00e3o do di\u00e2metro de uma les\u00e3o pode produzir valor de p inferior a 0,001 e n\u00e3o ter qualquer consequ\u00eancia para a conduta.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A pergunta que resolve esse impasse n\u00e3o \u00e9 estat\u00edstica, \u00e9 cl\u00ednica, e se formula em termos de diferen\u00e7a m\u00ednima clinicamente importante<\/strong>, isto \u00e9, a menor varia\u00e7\u00e3o no desfecho que o paciente percebe como benef\u00edcio ou que justifica mudan\u00e7a de conduta. Esse par\u00e2metro n\u00e3o se extrai dos dados do pr\u00f3prio estudo: ele prov\u00e9m de pesquisa pr\u00e9via com pacientes, de consenso de especialistas ou de estudos de ancoragem, e precisa ser declarado antes da an\u00e1lise. Um ensaio sobre cicatriza\u00e7\u00e3o de \u00falcera venosa cuja diferen\u00e7a m\u00ednima clinicamente importante esteja estabelecida em vinte por cento na taxa de cicatriza\u00e7\u00e3o em doze semanas n\u00e3o se torna relevante por relatar diferen\u00e7a de tr\u00eas por cento com valor de p pequeno.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Da\u00ed a formula\u00e7\u00e3o que d\u00e1 t\u00edtulo a este texto. Signific\u00e2ncia estat\u00edstica responde \u00e0 pergunta sobre a compatibilidade dos dados com um modelo que sup\u00f5e aus\u00eancia de efeito. Relev\u00e2ncia cl\u00ednica responde \u00e0 pergunta sobre o que a magnitude estimada significa para quem \u00e9 tratado. S\u00e3o perguntas distintas, respondidas por instrumentos distintos, e nenhuma delas substitui a outra.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O debate depois de 2016 e o que relatar<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

A comunidade estat\u00edstica tornou expl\u00edcito o problema em documento institucional que enunciou seis princ\u00edpios sobre valores de p, entre os quais o de que um valor de p n\u00e3o mede a probabilidade de a hip\u00f3tese estudada ser verdadeira nem a import\u00e2ncia de um resultado, e o de que conclus\u00f5es cient\u00edficas n\u00e3o deveriam basear-se apenas em o valor de p ultrapassar ou n\u00e3o determinado limiar (Wasserstein e Lazar, 2016). O documento foi not\u00e1vel menos pelo conte\u00fado t\u00e9cnico, conhecido h\u00e1 d\u00e9cadas, e mais pelo fato de a principal associa\u00e7\u00e3o de estat\u00edstica ter julgado necess\u00e1rio public\u00e1-lo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O desdobramento posterior foi mais ambicioso e permanece controverso. Uma edi\u00e7\u00e3o inteira de peri\u00f3dico dedicada ao tema recomendou o abandono da express\u00e3o estatisticamente significativo e prop\u00f4s deslocar o foco para a estimativa do efeito e sua incerteza, com posi\u00e7\u00f5es que variam desde a supress\u00e3o completa de limiares at\u00e9 sua redefini\u00e7\u00e3o para valores mais estritos (Wasserstein et al., 2019). Manifesto assinado por grande n\u00famero de pesquisadores defendeu, na mesma linha, o fim da dicotomiza\u00e7\u00e3o e argumentou que a categoriza\u00e7\u00e3o de resultados em significativos e n\u00e3o significativos produz conclus\u00f5es contradit\u00f3rias a partir de estudos cujos intervalos de confian\u00e7a s\u00e3o amplamente compat\u00edveis entre si (Amrhein et al., 2019).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Conv\u00e9m registrar que a quest\u00e3o n\u00e3o est\u00e1 encerrada. H\u00e1 obje\u00e7\u00e3o consistente de que a supress\u00e3o de limiares, sem substituto expl\u00edcito, transfere a decis\u00e3o para julgamento informal e pode ampliar a arbitrariedade na interpreta\u00e7\u00e3o, especialmente em contextos regulat\u00f3rios que precisam de crit\u00e9rio decis\u00f3rio pr\u00e9vio. Apresentar o tema como disputa em curso, e n\u00e3o como consenso adquirido, \u00e9 a postura mais fiel ao estado atual da literatura.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para a pr\u00e1tica, tr\u00eas recomenda\u00e7\u00f5es re\u00fanem o que h\u00e1 de menos controverso. Relate a estimativa pontual do efeito acompanhada do intervalo de confian\u00e7a, em unidades interpret\u00e1veis clinicamente, e n\u00e3o apenas o valor de p. Declare antes da an\u00e1lise a diferen\u00e7a m\u00ednima clinicamente importante e interprete o intervalo em rela\u00e7\u00e3o a ela. Evite a linguagem dicot\u00f4mica: em lugar de afirmar que houve ou n\u00e3o houve efeito, descreva a magnitude estimada, a precis\u00e3o da estimativa e as conclus\u00f5es que o intervalo torna compat\u00edveis ou incompat\u00edveis.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Considera\u00e7\u00f5es finais<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Nada do que foi exposto implica abandonar o teste de hip\u00f3teses ou tratar o valor de p como artefato in\u00fatil. Ele permanece informa\u00e7\u00e3o relevante sobre a compatibilidade entre dados e modelo, e continuar\u00e1 presente nos artigos que lemos e escrevemos. O que se prop\u00f5e \u00e9 devolv\u00ea-lo \u00e0 sua dimens\u00e3o pr\u00f3pria, que \u00e9 a de um entre v\u00e1rios elementos de julgamento, e n\u00e3o a de veredito que dispensa o restante da an\u00e1lise.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A mudan\u00e7a de h\u00e1bito exige do pesquisador algo mais trabalhoso do que consultar um limiar: exige que ele diga qual diferen\u00e7a considera importante, que justifique essa escolha antes de ver os dados e que interprete seus resultados diante dessa refer\u00eancia declarada. \u00c9 um exerc\u00edcio de compromisso intelectual, porque obriga a assumir uma posi\u00e7\u00e3o cl\u00ednica antes de conhecer o resultado estat\u00edstico, e n\u00e3o depois. Quem o faz descobre que a pergunta mais dif\u00edcil de um projeto de pesquisa raramente \u00e9 qual teste aplicar, e quase sempre \u00e9 quanto de diferen\u00e7a justifica mudar a conduta diante do paciente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Fontes<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

[1].<\/strong> Wasserstein RL, Lazar NA. The ASA statement on p-values: context, process, and purpose. Am Stat. 2016;70(2):129-33.
DOI: https:\/\/doi.org\/10.1080\/00031305.2016.1154108<\/a>
Dispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1080\/00031305.2016.1154108<\/a>
Coment\u00e1rio: declara\u00e7\u00e3o institucional da American Statistical Association com seis princ\u00edpios sobre o uso e a interpreta\u00e7\u00e3o de valores de p. Fundamenta a se\u00e7\u00e3o final do texto e \u00e9 o documento de refer\u00eancia para quem precise justificar, em banca ou em revis\u00e3o, por que a decis\u00e3o cient\u00edfica n\u00e3o pode repousar apenas sobre um limiar.<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

[2].<\/strong> Greenland S, Senn SJ, Rothman KJ, Carlin JB, Poole C, Goodman SN, et al. Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations. Eur J Epidemiol. 2016;31(4):337-50.
DOI: https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10654-016-0149-3<\/a>
Dispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10654-016-0149-3<\/a>
Coment\u00e1rio: cat\u00e1logo comentado de vinte e cinco interpreta\u00e7\u00f5es equivocadas de testes estat\u00edsticos, valores de p, intervalos de confian\u00e7a e poder. Sustenta a primeira se\u00e7\u00e3o deste texto e funciona como material did\u00e1tico de consulta permanente, item por item, para orientadores e orientandos.<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

[3].<\/strong> Altman DG, Bland JM. Statistics notes: absence of evidence is not evidence of absence. BMJ. 1995;311(7003):485.
DOI: https:\/\/doi.org\/10.1136\/bmj.311.7003.485<\/a>
Dispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1136\/bmj.311.7003.485<\/a>
Coment\u00e1rio: nota breve e cl\u00e1ssica que estabeleceu a formula\u00e7\u00e3o mais citada sobre a leitura de resultados n\u00e3o significativos. Fundamenta a segunda se\u00e7\u00e3o do texto e demonstra que clareza conceitual n\u00e3o exige extens\u00e3o, pois o argumento inteiro cabe em uma p\u00e1gina.<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

[4].<\/strong> Wasserstein RL, Schirm AL, Lazar NA. Moving to a world beyond “p < 0.05”. Am Stat. 2019;73(sup1):1-19.
DOI: https:\/\/doi.org\/10.1080\/00031305.2019.1583913<\/a>
Dispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1080\/00031305.2019.1583913<\/a>
Coment\u00e1rio: editorial que abre edi\u00e7\u00e3o especial dedicada \u00e0s alternativas ao uso dicot\u00f4mico da signific\u00e2ncia, com recomenda\u00e7\u00e3o de abandono da express\u00e3o estatisticamente significativo. Fundamenta a exposi\u00e7\u00e3o do debate e permite ao leitor conhecer o espectro de posi\u00e7\u00f5es em disputa, inclusive as divergentes entre si.<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

[5].<\/strong> Amrhein V, Greenland S, McShane B. Scientists rise up against statistical significance. Nature. 2019;567(7748):305-7.
DOI: https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-019-00857-9<\/a>
Dispon\u00edvel em: https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-019-00857-9<\/a>
Coment\u00e1rio: coment\u00e1rio que reuniu apoio de grande n\u00famero de pesquisadores contra a dicotomiza\u00e7\u00e3o de resultados e ilustra como estudos com intervalos de confian\u00e7a compat\u00edveis podem gerar conclus\u00f5es opostas. Sustenta a discuss\u00e3o da se\u00e7\u00e3o final e \u00e9 leitura acess\u00edvel para quem se inicia no tema.<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Pontos para Recordar<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
    \r\n
  1. O valor de p \u00e9 a probabilidade de obter dados ao menos t\u00e3o extremos quanto os observados supondo verdadeiro o modelo estat\u00edstico que inclui a hip\u00f3tese nula, e n\u00e3o a probabilidade de a hip\u00f3tese nula ser verdadeira.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  2. Um valor de p pequeno indica incompatibilidade entre os dados e o conjunto completo de premissas do modelo, o que inclui vi\u00e9s e viola\u00e7\u00e3o de suposi\u00e7\u00f5es, e n\u00e3o apenas a exist\u00eancia do efeito.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  3. Aus\u00eancia de signific\u00e2ncia estat\u00edstica n\u00e3o demonstra aus\u00eancia de efeito, sobretudo quando o poder estat\u00edstico \u00e9 insuficiente.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  4. O intervalo de confian\u00e7a \u00e9 a chave de leitura de um resultado n\u00e3o significativo, pois mostra quais magnitudes de efeito permanecem compat\u00edveis com os dados.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  5. Demonstrar equival\u00eancia ou n\u00e3o inferioridade exige delineamento pr\u00f3prio, com margem declarada previamente, e n\u00e3o decorre de um ensaio de superioridade malsucedido.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  6. Como o valor de p depende tamb\u00e9m do tamanho da amostra, qualquer diferen\u00e7a n\u00e3o nula se torna estatisticamente significativa em amostras suficientemente grandes.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  7. A diferen\u00e7a m\u00ednima clinicamente importante deve ser declarada antes da an\u00e1lise e serve como refer\u00eancia para julgar a relev\u00e2ncia da magnitude estimada.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n\r\n\r\n
    \r\n\r\n\r\n

    Declara\u00e7\u00e3o de uso de Intelig\u00eancia Artificial Generativa
    <\/strong>Este texto foi produzido com o aux\u00edlio de Claude, desenvolvida pela Anthropic, utilizado como ferramenta de apoio nas fases de brainstorming, de estrutura\u00e7\u00e3o do conte\u00fado e de produ\u00e7\u00e3o do texto. A responsabilidade pela vers\u00e3o final e precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es, pelo pensamento cr\u00edtico, pela sele\u00e7\u00e3o das fontes e pelo conte\u00fado publicado \u00e9 integralmente do autor.<\/em><\/span><\/p>\r\n\r\n\r\n

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    Este texto recupera o significado preciso do valor de p e examina os dois erros sim\u00e9tricos que dele derivam na pesquisa em sa\u00fade: concluir que existe efeito relevante porque o resultado foi estatisticamente significativo, e concluir que n\u00e3o existe efeito porque n\u00e3o foi. Apresenta o intervalo de confian\u00e7a como chave de leitura de resultados n\u00e3o significativos, discute a diferen\u00e7a m\u00ednima clinicamente importante como crit\u00e9rio de relev\u00e2ncia, e exp\u00f5e o debate metodol\u00f3gico aberto desde 2016 sobre o uso de limiares de signific\u00e2ncia, encerrando com recomenda\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas de relato de resultados.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[64],"tags":[93,51],"class_list":["post-7965","post","type-post","status-publish","format-standard","category-metodologia-cientifica","tag-estatistica","tag-metodologia-cientifica","czr-hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7965","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=7965"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7965\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7968,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7965\/revisions\/7968"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=7965"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=7965"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=7965"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}