EPIDEMILOGIA

EPIDEMILOGIA

(Parte 8 de 11)

A estimativa de risco (razão dos produtos cruzados seria dada por (vide tabela IXa) por axd bxc . Por ora digamos que a razão dos produtos cruzados é a relação entre os indivíduos que “concordam” com a hipótese formulada (casos que apresentam o fator de risco ou controles que não possuem o fator de risco - a e d respectivamente) e aqueles que “discordam” desta hipótese (casos da doença que não possuem o fator de risco e controles que o possuem - b e d respectivamente). Esta razão varia de 0 a infinito, sendo que quanto maior o risco (RPC) maior seria a associação fator/doença (repare que não estou falando em causa). Quando a RPC fica próxima de 1, dizemos que não haveria associação entre as 2 variáveis e finalmente, quando os valores ficam entre 1 e zero, dizemos que este “fator de risco” se comporta como um fator de proteção (existem mais controles, não doentes, expostos ao fator do que os casos). Em nosso exemplo do câncer de pulmão, a RPC foi subestimada (mas não desapareceu) pois apresentou um valor ao redor de 2,2, significando que a doença foi 2,2 vezes mais freqüente entre os expostos do que os não expostos (atualmente sabe-se que este risco varia entre 2-3 até cerca de 30 (dependendo do número de cigarros diários e tempo de exposição prévia, fatores hereditários etc.).

Tabela IXa

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Fator de risco CASOS CONTROLES

PRESENTE a b AUSENTE c d

TOTAL a + c b + d

Um outro tipo de controle poderia ser obtido na vizinhança de onde o caso é proveniente. Esta estratégia é interessante quando queremos eliminar aspectos sociais, econômicos etc. de nossa análise. Finalmente temos a opção de obter controles da população geral, que vem a ser uma estratégia ideal, caso recursos financeiros e temporais sejam abundantes. Nesta situação, estaremos nos baseando na assertiva de que estes controles possuem a presença ou ausência de algum fator(es) de risco segundo sua distribuição na população geral.

Não é fácil a escolha do melhor controle a ser utilizado durante o planejamento do estudo. Se alguém será utilizado como comparação, isto significa que este indivíduo deverá ser examinado para se ter certeza de que a patologia não está presente de forma assintomática. Se por um lado, apenas o custo adicional estaria envolvido em patologias como hipertensão, Leishmaniose, etc.., em doenças como AIDS (preconceito), tumores de cólon (exames no mínimo desconfortáveis) e outras, a cooperação de uma comunidade poderia estar bastante reduzida. Os pacientes hospitalares tendem a possuir mais fatores de risco para doenças do que os controles populacionais (por sua própria condição de doentes), apesar de serem facilmente identificados, acessíveis e cooperativos. Alguns estudos utilizam, quando possível, familiares de doentes hospitalizados, misturando assim vantagens de ambos os grupos. O fundamental entretanto é saber que cada fonte de grupo de comparação possui vantagens e desvantagens, que o pesquisador deverá conhecer para decidir ou tomar precauções durante a coleta de dados. Podemos por exemplo formar 2 ou mais grupos de controles oriundos de diferentes fontes (se o dinheiro e tempo permitir), comparando-se os resultados entre eles.

Vícios e erros nos estudos caso-controle

Ao estudar as conclusões de qualquer trabalho científico, devemos sempre ter em mente que a associação mostrada deve-se basicamente a 4 mecanismos: causação, viés de observação (medida e seleção) e presença de variáveis de interferência (confounding)5.

A melhor maneira de se compreender estes diferentes componentes é o de dividi-los em partes.

Digamos que o seu estudo seja o de medir o consumo de vitamina C ao longo dos anos como forma de prevenção do câncer de cólon (consumo alto seria protetor). A variável que está sendo medida (consumo de vitamina C) está sendo recuperada ao longo do tempo, representando portanto uma estimativa, que é muito diferente da dosagem realizada ao longo dos anos, a medida que o consumo está sendo realizado. 6 O erro resultante destas medidas pode então ser dividido em 2 partes : na primeira, este aconteceu por acaso, isto é, a cada x medidas, o médico ou pesquisador estará errando uma determinada quantidade das mesmas. Este erro, que é dependente direto da técnica utilizada, pode ser diminuído com maior treinamento do pessoal, refinamento dos exames, utilização de mais de um observador para cada doente (sem que um saiba o que o outro está anotando) etc. O fundamental entretanto é que este erro está ocorrendo ao acaso, ou seja, são erros de medida que afetam qualquer uma das pessoas do estudo, algumas vezes subestimando o valor real

5 A presença destes vícios poderá estar presente em qualquer um dos estudos epidemiológicos. É absolutamente falsa a idéia de que estudos experimentais ou de coorte seriam “superiores” aos seccionais ou retrospectivos.

6 Este problema estará presente em outros estudos. Mesmo que medíssemos a pressão arterial, esta é uma estimativa dependente do momento do indivíduo já que a PA arterial varia ao longo do dia, variará de acordo com o observador, instrumento diagnóstico, etc.

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AUTORIA: MAURÍCIO DE ANDRADE PÉREZ 39 de interesse, outras superestimando (o que resulta que, numa amostra de tamanho apropriado, não haverá grandes problemas).

Na presença de um vício (viés) entretanto, estamos frente a um princípio completamente diferente de erro pois este está direcionado (tamanho direção ou ambos) para um determinado grupo em detrimento dos outros. É até intuitivo perceber que esta situação é muito mais grave que a anterior (aleatória) no sentido de agora podermos influenciar fortemente a pesquisa em qualquer direção, isto é, mostrar associações inexistentes ou o oposto.

Os vieses são divididos em 3 grupos básicos (seleção, medição e interferência ou confounding). Na seleção o problema consiste numa chance maior de que os casos expostos ao fator de risco sejam selecionados. Nos gráficos I e IV, temos um exemplo deste viés. A Leishmania (Viannia) brasiliensis é a predominante dentre os casos registrados no Rio de Janeiro, enquanto que a Leishmania (Viannia) guyanensis é raramente diagnosticada no estado. A análise mais pormenorizada desses dados nos mostra que todos os casos de Leishmania (Viannia) guyanensis são importados de outros estados, o que faz com que qualquer análise de gravidade, extensão das lesões etc. estejam baseadas num grupo previamente selecionado (casos graves que vieram para tratamento no Rio de Janeiro, cidade com mais recursos que seus hospitais de origem). O viés de seleção também poderia ocorrer no sentido oposto, quando os controles expostos tiverem mais chance de seleção do que os não expostos (câncer e fumo do exemplo anterior). Vemos portanto que o viés de seleção pode superestimar ou subestimar a associação estudada, dependendo do sentido da seleção.

Evitar o viés de seleção dependerá basicamente do conhecimento prévio do investigador sobre a fonte deste vício (o que nem sempre é possível). A inclusão de um segundo grupo controle, oriundo da comunidade é uma das formas de tentar contorná-lo ou estimá-lo. Nada impede entretanto que este viés esteja presente em ambos os grupos de comparação. Os estudos retrospectivos são particularmente complicados no que tange aos vieses de seleção, pelo fato da variável de exposição ter ocorrido previamente, a seleção de casos e controles poderá estar influenciada pela exposição (grandes fumantes com excesso de peso e vida sedentária poderão sofrer enfartes fulminantes (IAM), não chegando portanto a serem atendidos no hospital, o que subestimaria o risco destas variáveis, que por sua vez poderá estar presente numa grande proporção de pacientes internados com outras patologias, subestimando mais ainda a relação vida não saudável x IAM. As fontes mais comuns de vieses de seleção compreendem a escolha inicial de casos ou controles (hospitalares) que tendem à exclusão de determinados grupos específicos. Além disso, a utilização de casos prevalentes tende a selecionar os sobreviventes da doença que está sendo analisada.

Gráfico I

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Leishmaniose no Rio de Janeiro Rio de Janeiro, 1986-1997

Lbb Lbg 0

Cutânea Cutâneo-mucosa Mucosa

Gráfico IV

Distribuição da Leishmaniose segundo procedência Morador do RJ

Sim Não

O viés de informação se refere à distorção existente na estimativa do efeito que está sendo estudado, quando as medidas de exposição ou doença estão sistematicamente erradas. Tais erros são provenientes de falhas no questionário, procedimento diagnóstico, aparelhos de medição etc., de tal forma que um ou mais indivíduos são erradamente classificados quanto a sua exposição ou doença. O reclassificação dos valores assim obtidos não nos permite trabalhar do mesmo modo que no viés de seleção, isto é, quantificar ou tentar quantificar o viés de seleção através da relação entre a razão de seleção entre doentes e não doentes ou entre expostos e não expostos.

Todavia o viés de informação nos permite a criação de 2 novos parâmetros, quais sejam a sensibilidade e a especificidade. Para melhor ilustrar este ponto, examinemos a tabela X onde estão representados os dados efetivamente colhidos (população amostral) e a população para a qual pretendemos extrapolar os resultados (população alvo).

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Tabela X Ao DOENÇA

EXPOSIÇÃO SIM NÃO Bo ! SIM A B POPUL. ALVO NÃO C D "

Co ↑ Do POPULAÇÃO AMOSTRAL

A relação entre as duas populações acima será dada por α, ß, Φ e δ de tal forma que :

Ao ; β=

Bo ; Φ=

Co ; σ=

Do serão as probabilidades com que uma pessoa da população “alvo” será membro da população selecionada na amostra. Isto nos permite calcular a razão de seleção para cada uma das células. Assim:

α / ß será a razão de seleção para os expostos

Φ / δ a razão de seleção entre os não expostos α / Φ a razão de seleção entre os doentes ß / δ a razão de seleção entre os não doentes

No viés de seleção, sempre que as proporções αß forem maiores que Φδ, estaremos superestimando a RPC. No viés de informação a situação é diferente, pois o que ocorre é que subgrupos de exposição-doença são classificados erradamente nas diversas células da tabela analisada (no primeiro caso a seleção tornou mais provável a entrada de determinados indivíduos em detrimento de outros, no segundo os indivíduos são equivocadamente alocados ao longo da tabela a ser analisada). Veja as tabelas XI e XIa.

Tabela XI (população amostral) DOENÇA EXPOSIÇÃO SIM NÃO

SIM A0= a11+a12+a21+a22 B0= b11+b12+b21+b22 NÃO C0= c11+c12+c21+c22 D0= d11+d12+d21+d22

Repare que devido aos erros de medição, qualquer uma das células (Ao, Bo, Co ou Do) é formada por uma coleção de erros onde a11 são realmente os indivíduos expostos e doentes, mas a12+a21+a22 representam pessoas erradamente classificadas como expostas e doentes (a12 é um exposto não doente, a21 é um doente não exposto, a22 é um não doente não exposto). O mesmo raciocínio pode ser estendido para Bo, Co e Do. Se puséssemos representar a verdade, ela estaria na tabela XIa, onde todos os erros de medição foram corrigidos, jogando-os corretamente na célula ao qual pertence. O mesmo raciocínio pode ser realizado aqui onde b11+c11+d11 serão doentes expostos que ao serem diagnosticados (vide tabela XI) serão erradamente posicionados nas células Bo, Co e Do respectivamente.

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Tabela XIa DOENÇA EXPOSIÇÃO SIM NÃO

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