Epidemiologia

Epidemiologia

(Parte 7 de 12)

Longitudinais: usam serviços de vigilância em andamento ou estudos transversais freqüentes para medir a tendência das taxas dos problemas de saúde em comparação com outras mudanças na sociedade como guerras, eventos sísmicos e meteorológicos, migração ou introdução de novos medicamentos.

1.1 FALÁCIA ECOLÓGICA

Os estudos ecológicos não podem tirar conclusões sobre a causa da doença porque não há informação sobre o status de cada pessoa quanto à exposição e ao desfecho – essa limitação do estudo ecológico é chamada de Falácia Ecológica.

Exemplo clássico de falácia ecológica:

Ca de esôfago é mais freqüente no RS do que em SP. Gaúchos tomam mais chimarrão do que paulistas. Logo, chimarrão causa Ca de esôfago, certo?!!! Mas será que os indivíduos com Ca de esôfago são os que tomam chimarrão?

Cuidados: muitas vezes, autoridades de saúde usam dados obtidos em estudos ecológicos para elaborar declarações equivocadas, como por exemplo: “...em Rio Grande existe grande quantidade de poeira tóxica, ao mesmo tempo muitas pessoas têm câncer de pulmão, portanto a poeira está causando câncer de pulmão.”

1.2 Níveis de Análise dos Estudos Ecológicos

Em uma análise individual (outros delineamentos), o valor de cada variável é conhecido para cada sujeito. Assim é possível saber por exemplo, entre os expostos, quem são os doentes.

Em uma análise ecológica as variáveis são medidas agrupadas, que não discriminam, por exemplo, questões como exposição e status de saúde individual. Nestes estudos conhecemos apenas os números totais de expostos, não-expostos, doentes e não-doentes, mas não sabemos "quem é quem".

Tipos de variáveis utilizadas: As variáveis dos estudos ecológicos são basicamente de três tipos.

• Medidas agregadas: são as características individuais dentro de cada grupo.

Construídas a partir da agregação das mensurações efetuadas em nível individual, como por exemplo, proporção de fumantes, prevalência de leucemia, incidência de uma doença e renda média familiar.

• Medidas ambientais: são as características físicas dos lugares onde os membros de cada grupo vivem ou trabalham. Exemplos seriam: poluição sonora ou do ar e horas de exposição solar. O nível de exposição individual pode variar entre os membros de cada grupo.

• Medidas globais: são atributos de grupos, organizações ou lugares para os quais não existem análogos no nível individual, como densidade demográfica, existência de determinado sistema de saúde, etc.

os estudos ecológicos analisam a população como um todo, sem discriminar individualmente os sujeitos; levam em conta informações e características do local em que a população vive; analisam variáveis que vão das condições climáticas e geográficas da região, até os hábitos de vida populacionais; não podem testar hipótese nem relações causais, mas podem levantar hipóteses; falácia ecológica: por não analisar individualmente a população, não é possível afirmar com certeza que um fator de exposição populacional (poluição, por exemplo) esteja causando determinado desfecho (asma, por exemplo). Não sabemos se aqueles que apresentam o desfecho (asma) são os mesmos que estão expostos (poluição).

Assunto: • Erros potenciais em estudos ecológicos

Professor: • Marlos Rodrigues Domingues

Objetivos:

• Descrever os principais erros que ocorrem em pesquisa epidemiológica; • Chamar a atenção para as conseqüências que estes erros trazem;

• Demonstrar como reconhecer alguns erros;

• Discutir maneiras de se evitar os erros.

Conteúdo:

• Conceitos de população e amostra; • Validade externa e Interna;

• Erros;

• Vieses;

• Causalidade reversa;

• Fator de Confusão;

• Modificadores de efeito.

Habilidades (o que se espera do aluno ao final do assunto):

• Reconhecimento dos erros e vieses mais comuns; • Capacidade de analisar que problemas poderiam ser causados pelos erros;

• Capacidade para criticar erros possivelmente encontrados em estudos.

Leituras recomendadas:

Jekel, JF; Elmore, JG & Katz, DL. Epidemiologia, bioestatística e medicina preventiva Capítulo 4 (p 73 – 7). Editora Artmed, 2002

☺ Medronho, RA. Epidemiologia. Capítulo 14 (p 199 - 212). Editora Atheneu, 2002

Esta unidade discutirá alguns possíveis erros que podem ocorrer em estudos epidemiológicos e que devem ser evitados a fim de maximizar a certeza de que os dados encontrados pelo pesquisador representem a realidade da população estudada. A unidade está disposta na seguinte ordem:

1.1 Introdução; 1.2 Alguns conceitos; a) População Externa; b) População-alvo; c) População real; d) Amostra representativa; 1.2.1 Validade Externa e Interna (External and Internal Validity) 1.2.2 Erro aleatório; 1.2.3 Erro sistemático; 1.2.4 Cegamento; 1.3 Viés (Bias); 1.3.1 Viés de seleção (selection bias); 1.3.2 Viés de medição ou de aferição; 1.3.3 Viés de recordatório ou de memória; 1.3.4 Viés do entrevistador/pesquisador; 1.3.5 Viés de Berkson ou de hospitalização; 1.3.6 Viés de seguimento (follow-up bias); 1.3.7 Viés do não respondente (non respondent bias); 1.3.8 Viés do trabalhador sadio ou auto-seleção (membership bias); 1.3.9 Viés de sobrevivência ou incidência/prevalência; 1.4 Causalidade reversa; 1.5 Fatores de confusão (Confounding factors); 1.6 Fatores mediadores; 1.7 Erros de classificação (Misclassification); 1.8 Modificadores de efeito; 1.8.1 Interação.

1.1 Introdução

Todo processo de pesquisa, por ser de certa forma complexo, implica em possíveis falhas (humanas ou não), que podem surgir durante o planejamento do estudo, a elaboração do instrumento, a coleta de dados ou na interpretação e análise dos dados.

Estes erros podem distorcer um resultado, alterando o poder de uma associação entre causa e feito, e chegando algumas vezes a inverter o sentido desta associação.

1.2 ALGUNS CONCEITOS a) População Externa: todos os indivíduos para os quais se gostaria de generalizar os resultados de um estudo. Exemplo: adultos de 20 a 65 anos.

b) População-alvo: grupo restrito de pessoas sobre o qual o estudo poderá fazer inferências. Exemplo: moradores adultos de Rio Grande.

c) População real: indivíduos elegíveis para entra no estudo. Exemplo: dos moradores de RG, aqueles que seriam captados pelo estudo.

d) Amostra representativa: é uma amostra que se assemelha à população original sob todos os aspectos (principalmente sexo, idade, cor de pele, etc.). O termo “representativa” significa que todos os indivíduos da população de onde saiu a amostra tinham a mesma chance de ser incluídos na amostra. A representatividade não tem a ver com o tamanho da amostra, a precisão da amostra é que depende do tamanho da mesma.

1.2.1 Validade Externa e Interna (External and Internal Validity)

Externa: é a possibilidade de se extrapolar os achados de uma pesquisa para a população externa ao estudo, como para outras cidades e países. Por exemplo, imagine um estudo sobre suplementação com beta-caroteno e saúde geral, que seja feito com homens, com idades entre 40 e 75 anos, que nunca tenham fumado, nem tenham tido problemas cardíacos. Será que os resultados deste estudo podem ser extrapolados para toda população? E para mulheres?

Interna: é a capacidade de extrapolar o resultado de um estudo para toda população estudada. Quando um estudo tem validade interna, ele mediu realmente o que se propôs a medir. Exemplo, um estudo quer ver na população de Rio Grande, qual o número médio de consultas durante o pré-natal na cidade e escolhe a população de maneira não aleatória, podendo pegar mais pessoas que morem perto de hospitais. O resultado não poderia ser extrapolado nem para a população em estudo (riograndinos). Este estudo não teria validade interna.

Como a validade interna é a validade das inferências para os indivíduos que participaram do estudo. Os cálculos de tamanho de amostra feitos aqui são baseados principalmente nas técnicas estatísticas a serem utilizadas para analisar esta amostra.

Uma pesquisa para testar a eficácia de um novo anticoncepcional deve ter validade interna e externa, pois o medicamento será comercializado para mulheres ao redor do mundo, vivendo sob condições totalmente particulares. E nestes casos são poucos os fatores que podem influenciar e tirar a validade do estudo, já que, com pequenas diferenças, a resposta hormonal procurada (anticoncepção) deve ser a mesma em todas as mulheres.

1.2.2 Erro aleatório

Também conhecido como erro não-diferencial ou erro causal. Este tipo de erro produz achados que são muito altos ou muito baixos em quantidades aproximadamente iguais. Apesar de ser um problema sério, o erro aleatório é menos sério do que o viés, porque ele é menos provável de causar distorção, reverter a direção de associação, no entanto ele pode levar à diminuição da possibilidade de se achar uma associação verdadeira pois pode reduzir o poder estatístico do estudo.

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